EP4097702A1 - Method and device for recognising when a mobile terminal falls - Google Patents

Method and device for recognising when a mobile terminal falls

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Publication number
EP4097702A1
EP4097702A1 EP21701277.2A EP21701277A EP4097702A1 EP 4097702 A1 EP4097702 A1 EP 4097702A1 EP 21701277 A EP21701277 A EP 21701277A EP 4097702 A1 EP4097702 A1 EP 4097702A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
movement
rotation
mobile terminal
variables
acceleration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP21701277.2A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Juergen Stegmaier
Jan Schnee
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP4097702A1 publication Critical patent/EP4097702A1/en
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P13/00Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438Sensor means for detecting
    • G08B21/0461Sensor means for detecting integrated or attached to an item closely associated with the person but not worn by the person, e.g. chair, walking stick, bed sensor

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for monitoring and detecting the fall or fall of a mobile terminal, in particular a terminal that falls out of a holder on a vehicle.
  • the present invention is therefore intended to create a method and a device that recognizes a fall or a fall of a mobile terminal device more quickly as a function of further boundary conditions and under further possible usage situations.
  • the method described and claimed below, as well as a device that executes this method according to the invention, is set up to quickly detect the accident-related removal of a mobile device from a holder and to generate corresponding information that characterizes the fall or fall associated with the accident .
  • rotation rate sensor variables and acceleration sensor variables of the mobile terminal are recorded.
  • a rotation or rotation of the mobile terminal is detected by comparing the currently detected and / or integrated yaw rate sensor variables with past values and / or threshold values.
  • a movement of the mobile terminal is recognized on the basis of the currently detected and / or integrated acceleration variables.
  • a comparison with historical values and / or threshold values can optionally also be carried out here.
  • the detection of an accident-related fall of the vehicle and / or the fall of the mobile terminal out of the holder then takes place on the basis of the detected rotation and the detected movement.
  • the speed and / or the size of the movement can also play a role here in order to finally generate case detection information.
  • the fall situation and thus the accident can be detected more quickly. Due to the special consideration of the rotation in the detection of the fall or the fall of the mobile device, compared to a pure fall detection the possibility to recognize the special situation in an accident of a two-wheeler. In addition, the speed of the rotation and the movement of the mobile terminal out of the holder can be used to classify the fall, which can be helpful for further measures, in particular emergency calls.
  • the yaw rate sensor variables and / or the acceleration variables are already recorded before the accident or fall or fall to be detected.
  • a plane of movement in which the vehicle or two-wheeler moves can be derived from this. It is thus possible to identify both a longitudinal direction x in which the vehicle is essentially moving forward and a transverse direction y as the lateral direction of movement, which can be identified, for example, when cornering or turning.
  • an atypical deviation in the longitudinal and / or transverse direction can be an indication and thus a trigger for the detection of an accident depending on the mobile device being thrown out of the holder.
  • the detection of an atypical rotation about the vertical axis z or an atypical movement of the mobile terminal in the z direction also implies a fall or a fall and can thus lead to the generation of fall information.
  • the detection of the rotation is particularly advantageous if the method according to the invention integrates the yaw rate variable in at least one spatial direction and thus takes account of the rotation or rotation over time.
  • a slow rotation can be distinguished from a fast rotation by comparing the integrated rotation variable obtained in this way with a corresponding first threshold value.
  • a minimum rotational speed can thus be associated with the first threshold value, which must be reached in order to recognize the detection of the fall or an associated accident of the vehicle.
  • it is also possible to classify the accident by taking into account the speed of rotation or rotation, for example, by using a plurality of first threshold values with which the particular integrated rotation variable is compared.
  • the invention provides for the movement of the mobile terminal to be detected as a function of the detected acceleration variables.
  • the cause is an unintentional removal of the mobile device from the holder, in particular if this acceleration does not take place in the direction of travel or in the longitudinal direction of the vehicle and / or has atypical values that are typical for a normal Driving activity does not occur.
  • the currently detected or the integrated acceleration variable can be compared with one or more threshold values.
  • the acceleration variance is formed in all three spatial directions and the value obtained in this way is compared with a second threshold value. If this shows that the entire acceleration variance exceeds the second threshold value within a specified period, e.g. within 0.1 s, it can be assumed that a sudden acceleration has taken place, which is associated with the mobile device being thrown out of the holder is.
  • the spatial acceleration variables in relation to the plane of movement of the vehicle or two-wheeler can also be taken into account when the movement of the mobile terminal device is detected.
  • the rotation rate sensor variables and / or acceleration variables of the movement of the vehicle before a possible fall or accident of the vehicle can be taken into account.
  • the corresponding components in the longitudinal direction or transverse direction are used.
  • the corresponding directional components in the direction of the vertical axis z can also be used, since this direction of movement would result in only minor changes in the corresponding sensor variable or its component during normal driving activity of the vehicle.
  • the method can generate a classification of the fall information. For example, in the case of a particularly pronounced rotation or rapid movement, an abrupt fall of the vehicle or two-wheeler can be assumed. In order to request appropriate help, provision can therefore be made for the method to set up a radio link to an emergency based on the case information generated or the severity of the accident identified by the classification. Details about the accident can also be sent here, including GPS data or other information that is available.
  • Figure 1 shows schematically a two-wheeler with a mobile terminal and a coordinate system in which the two-wheeler moves during normal driving activity.
  • the block diagram of FIG. 2 shows a possible implementation of a device according to the invention.
  • the flow charts in FIGS. 3 and 4 describe possible exemplary embodiments of the method according to the invention.
  • Embodiments of the invention The description of the invention is based on a two-wheeled vehicle in the form of a bicycle 10, although other vehicles such as electric bicycles, motorcycles, e-scooters, prams, scooters or motor vehicles could also be equipped with this invention.
  • a smartphone 20 In the present case of the bicycle 10, provision is made for a smartphone 20 to be provided as a mobile terminal which is attached to the handlebars of the bicycle 10.
  • the smartphone 20 is used here, for example, as a navigation instrument and / or as a display of the driving dynamics parameters.
  • the smartphone 20 uses the sensor values that are made available by the sensors available in the smartphone 20.
  • the bicycle usually moves forward essentially on the roadway in the longitudinal direction x.
  • the plane of movement is spanned by an additional lateral transverse direction y.
  • a movement in the direction of the vertical axis z takes place, for example, in the context of ascents and descents.
  • Further movements, which can have an effect in the direction of the vertical axis are generated by rotations in the direction of the x-axis or by uneven road surfaces. All of these movements in the direction of the d-axis can be distinguished from one another by characteristic magnitudes of the rate of change, ie the dz / dt. For example, driving up an uphill or downhill slope is associated with a longer time constant than tilting the bicycle to the side, essentially along the x-axis.
  • bumps in the road are characterized by very small movements in the z-direction within a short period of time.
  • the sensors within the smartphone 20 are aligned with their own coordinate system. By attaching the smartphone to the handlebar, it is therefore necessary to recalibrate the alignment in the coordinate system determined by the movement.
  • the spatially resolved sensor variables of the yaw rate sensor or the acceleration sensor in the smartphone can be used to record this defined coordinate system during normal driving. Any deviations, for example in the z-direction, which go beyond a certain amount, in particular with regard to the time dependency, can thus be assessed as an indication of a fall of the bicycle.
  • the order of magnitude in which the rate of change dz / dt is present in the direction of the z-axis must be taken into account in order to use this movement for the fall detection. It can thus be provided that the change in the z-direction has to be present for a sufficiently long time in order, for example, to distinguish the movement from a rough road surface.
  • a smartphone 20 is shown schematically in FIG. 2, which has an evaluation unit 100.
  • the evaluation unit 100 has a memory 110 in which various threshold values can be stored.
  • the evaluation unit 100 also detects the spatially resolved sensor variables of a yaw rate sensor 120 and an acceleration sensor 130.
  • the evaluation unit 100 can also detect other sensor variables if the smartphone has corresponding sensors or these can be read in by external sensors that are attached to the two-wheeler, for example. It is conceivable here, for example, that an inclination sensor supplies corresponding sensor variables about the increase in the ride on the bicycle, in particular the rate of incline. Such additional sensor sizes can increase the accuracy of the subsequent detection of a fall or accident by sharpening the underlying data.
  • the evaluation unit 100 is explicitly informed of a crash that has occurred via a further connection by a separate module 140.
  • the evaluation unit 100 can derive an even better classification of the accident based on the received sensor variables and, if necessary, forward a message to an emergency center 170.
  • the method according to the invention which is carried out in the evaluation unit 100, can recognize and recognize an accident, a fall or even just the smartphone 20 being thrown out of the holder on the handlebar based on the yaw rate sensor variables and the acceleration variables generate a corresponding case information.
  • This case information can then be forwarded to appropriate contact points 150 or 170 or can also be shown on a display 160. It is conceivable, for example, that a general emergency call 150 is made or a special emergency call point 170 is contacted.
  • a derivation of the coordinate system is to be described, which defines the movement of the bicycle taken into account on the road.
  • the spatially resolved yaw rate sensor variables and acceleration variables are recorded during normal driving activity of the vehicle or two-wheeler.
  • a movement plane in the preferred x / y direction is derived from the sensor variables recorded in this way.
  • the calibration of the coordinate system of the smartphone can be carried out based on these direction definitions.
  • the definition of the movement plane can be used to identify whether the smartphone 20 is moving out of this movement plane, for example by being thrown out of the holder on the handlebar.
  • a further step 240 it can be checked whether the detected sensor variables are sufficient to derive a movement plane in the x / y direction. If this is not the case, e.g. because the bicycle is currently climbing an incline or the sensor data is ambiguous or too fuzzy, the process of acquiring the sensor data can be repeated in step 200.
  • a first step 300 spatially resolved sensor variables for the rate of rotation and the acceleration are recorded.
  • provision is made in particular for the method to run on a smartphone which contains the corresponding sensors for yaw rate and acceleration and the required direction-dependent resolution.
  • provision can be made to record a series of acceleration variables, e.g. over 10 samples at a sampling rate of 100 Hz
  • ax, ay, az - ö ax T ö ay T ö az is the sum of the acceleration variance. If this acceleration variance a 2 a x, ay , az exceeds a predeterminable third threshold value SW 3 , an accident, an impact or a collision can be inferred, which is the cause of the smartphone being thrown out of the holder and thus causes the acceleration. If the acceleration variance is less than the third threshold value SW 3 , the method can be run through again with step 300 or can be ended.
  • the yaw-rate sensor signals are recorded, at least in the longitudinal direction x and transverse direction y in relation to the plane of movement of the vehicle or its vehicle coordinate system.
  • the yaw rate sensor signals in the direction of the vertical axis z, in particular its rate of change, can optionally be disregarded in order not to trigger any false triggering due to rapid handlebar rotations.
  • the yaw rate sensor variables obtained in this way are integrated in the next step 330 in order to derive the rotation or the rotational movement of the smartphone therefrom.
  • the acceleration signals can also be checked in step 330.
  • a free fall can be recognized from the current acceleration variables also recorded in step 320, for example.
  • the acceleration 2 norm or the vector norm of the acceleration can be generated in order to recognize whether the smartphone is falling.
  • This variable can be compared with a second threshold value SW 2 (for example 100 mg in 100 ms) in order to derive the falling movement therefrom.
  • SW 2 for example 100 mg in 100 ms
  • it can be recognized from the individually or jointly integrated yaw rate sensor variables in comparison with corresponding first threshold values SWi , x or SWi , y (based on the individual directional components) or SWi , xy (based on the direction vector in the xy direction), Whether the smartphone is rotating fast enough to detect it being thrown out of the holder and thus a noticeable fall or accident of the bicycle.
  • the detection of the falling smartphone can be used in step 340 to verify the process.
  • a combination of both conditions can also be used, ie the presence of a corresponding rotation and a free fall, with the two individual features being able to be dynamically linked. It can thus be provided that if the acceleration variance is small, a smaller rotation or rotation is detected must to recognize a fall. The same applies to the opposite case, in which a large rotation only requires a small acceleration variance in order to detect the ejection of the smartphone. If the corresponding conditions are not met, ie if insufficient rotation is detected or if the smartphone is not falling, the method can be run through again with step 320. Otherwise, it is determined in step 350 that the rotation or rotation of the smartphone is sufficiently large (e.g.
  • step 360 a termination condition can be defined.
  • the current acceleration signal recorded again is used to determine whether the smartphone has come to rest after being thrown out of the holder. If this is not the case, the method with step 320 can be run through again. This repeated run makes it possible to detect the severity of the collision or the accident by detecting a prolonged fall of the smartphone. Otherwise, case information is generated in the last step 370. This case information can be sent as a message to an emergency service.
  • the case information can contain a classification so that different emergency measures are carried out depending on the severity of the accident. This can range from a simple message to an emergency call with the passage of known parameters about the accident.
  • the method detects a crash by checking an electrical contact in the holder. If the method has such separate information, the method can specialize in the classification of the accident.

Abstract

The method described and claimed below and a device which carries out the method according to the invention are designed to quickly detect the accidental removal of a mobile terminal from a holder and to generate corresponding information which characterises the fall or drop associated with the accident. In order to implement the method according to the invention, rotation rate sensor variables and acceleration sensor variables of the mobile terminal are detected. For this, a rotation or turning of the mobile terminal is recognised by comparing the currently detected and/or integrated rotation rate sensor variables with past values and/or threshold values. In a further step a movement of the mobile terminal is recognised on the basis of the currently detected and/or integrated acceleration variables. A comparison with past values and/or threshold values can optionally also be carried out. An in particular accidental drop of the vehicle and/or falling of the mobile terminal out of the holder is then determined from the recognised rotation and the recognised movement.

Description

Beschreibung description
Titel title
Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung des Falls eines mobilen Endgeräts Method and device for detecting the case of a mobile terminal
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Überwachung und Erkennung des Falls oder Sturzes eines mobilen Endgeräts, insbesondere eines Endgeräts, welches aus einer Halterung an einem Fahrzeugs herausfällt. The invention relates to a method and a device for monitoring and detecting the fall or fall of a mobile terminal, in particular a terminal that falls out of a holder on a vehicle.
Stand der Technik State of the art
Die Verwendung von mobilen Endgeräten und insbesondere Smartphones für verschiedene Anwendungsbereiche außerhalb der Telefonie hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. So können beispielsweise Elektrofahrräder schon mittels eines mitgeführten oder am Lenker positionierten Smartphones gesteuert werden. The use of mobile devices and especially smartphones for various areas of application outside of telephony has increased significantly in recent years. For example, electric bicycles can be controlled using a smartphone that is carried or positioned on the handlebar.
Um die Elektronik von mobilen Endgeräten bei einem Fall oder einem Sturz zu schützen, weisen viele derartige Geräte bereits Verfahren auf, die einen freien Fall erkennen, um empfindliche Komponenten zu schützen, beispielsweise indem diese Komponenten stromlos geschalten werden. Derartige Verfahren zielen jedoch im Wesentlichen darauf ab, den unmittelbaren freien Fall zu erkennen, falls dem Nutzer das mobile Endgerät bei der Nutzung aus der Hand fällt. In order to protect the electronics of mobile end devices in the event of a fall or a fall, many such devices already have methods that detect a free fall in order to protect sensitive components, for example by disconnecting these components from the power supply. However, such methods are essentially aimed at recognizing the immediate free fall if the user drops the mobile device while using it.
Wird nun ein derartiges mobiles Endgerät an einem Fahrzeug befestigt, z.B. an einem Lenker eines Zweirads, ist eine Erkennung eines freien Falls oftmals nicht zielführend, um Unfälle des Zweirads zu erkennen. Wird beispielsweise das mobile Endgerät aus der Halterung am Zweirad herausgeschleudert, ist eine (Flug-) Bewegung zu erwarten, die erst in einer späteren Phase einen im Wesentlichen freien Fall aufweist. Mit der vorliegenden Erfindung soll daher ein Verfahren sowie eine Vorrichtung geschaffen werden, die einen Fall beziehungsweise einen Sturz eines mobilen Endgeräts in Abhängigkeit von weiteren Randbedingungen und unter weiteren möglichen Nutzungssituationen schneller erkennt. If such a mobile terminal is now attached to a vehicle, for example to the handlebars of a two-wheeler, recognition of a free fall is often not expedient for recognizing accidents involving two-wheelers. If, for example, the mobile terminal is thrown out of the holder on the two-wheeler, a (flight) movement is to be expected, which only exhibits an essentially free fall in a later phase. The present invention is therefore intended to create a method and a device that recognizes a fall or a fall of a mobile terminal device more quickly as a function of further boundary conditions and under further possible usage situations.
Offenbarung der Erfindung Disclosure of the invention
Das nachfolgend beschrieben und beanspruchte Verfahren, sowie eine Vorrichtung, die dieses erfindungsgemäße Verfahren ausführt, ist dazu eingerichtet, die unfallbedingte Entfernung eines mobilen Endgeräts aus einer Halterung schnell zu erfassen und eine entsprechende Information zu erzeugen, die den mit dem Unfall verbundenen Fall beziehungsweise Sturz charakterisiert. The method described and claimed below, as well as a device that executes this method according to the invention, is set up to quickly detect the accident-related removal of a mobile device from a holder and to generate corresponding information that characterizes the fall or fall associated with the accident .
Zur Realisierung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden Drehratensensorgrößen und Beschleunigungssensorgrößen des mobilen Endgeräts erfasst. Dabei wird eine Rotation beziehungsweise Drehung des mobilen Endgeräts erkannt, indem die aktuell erfassten und/oder integrierten Drehratensensorgrößen mit Vergangenheitswerten und/oder Schwellenwerten verglichen werden. In einem weiteren Schritt wird eine Bewegung des mobilen Endgeräts auf der Basis der aktuell erfassten und/oder integrierten Beschleunigungsgrößen erkannt. Hierbei kann optional ebenfalls ein Vergleich mit Vergangenheitswerte und/oder Schwellenwerten durchgeführt werden. Die Feststellung eines insbesondere unfallbedingten Sturzes des Fahrzeugs und/oder des Falls des mobilen Endgeräts aus der Halterung heraus erfolgt dann aufgrund der erkannten Rotation und der erkannten Bewegung. Optional kann hier auch die Geschwindigkeit und/oder die Größe der Bewegung eine Rolle spielen, um endgültig eine Fall-Erkennung-Information zu erzeugen. To implement the method according to the invention, rotation rate sensor variables and acceleration sensor variables of the mobile terminal are recorded. A rotation or rotation of the mobile terminal is detected by comparing the currently detected and / or integrated yaw rate sensor variables with past values and / or threshold values. In a further step, a movement of the mobile terminal is recognized on the basis of the currently detected and / or integrated acceleration variables. A comparison with historical values and / or threshold values can optionally also be carried out here. The detection of an accident-related fall of the vehicle and / or the fall of the mobile terminal out of the holder then takes place on the basis of the detected rotation and the detected movement. Optionally, the speed and / or the size of the movement can also play a role here in order to finally generate case detection information.
Da beim Herausschleudern des mobilen Endgeräts aus der Halterung, z.B. des Smartphones, kein normaler nach unten gerichteter Fall stattfindet, kann schneller die Fallsituation und somit der Unfall detektiert werden. Durch die spezielle Berücksichtigung der Rotation bei der Erkennung des Sturzes beziehungsweise des Falls des mobilen Endgeräts entsteht gegenüber einer reinen Fall- Detektion die Möglichkeit, die spezielle Situation bei einem Unfall eines Zweirads zu erkennen. Darüber hinaus kann über die Schnelligkeit der Rotation sowie der Bewegung des mobilen Endgeräts aus der Halterung heraus eine Klassifizierung des Sturzes erfolgen, die für die weiteren Maßnahmen, insbesondere Notrufe, hilfreich sein können. Since there is no normal downward fall when the mobile terminal device is thrown out of the holder, for example the smartphone, the fall situation and thus the accident can be detected more quickly. Due to the special consideration of the rotation in the detection of the fall or the fall of the mobile device, compared to a pure fall detection the possibility to recognize the special situation in an accident of a two-wheeler. In addition, the speed of the rotation and the movement of the mobile terminal out of the holder can be used to classify the fall, which can be helpful for further measures, in particular emergency calls.
In einer Weiterbildung der Erfindung werden die Drehratensensorgrößen und/oder die Beschleunigungsgrößen schon vor dem zu detektierenden Unfall beziehungsweise Sturz oder Falls erfasst. Hieraus lässt sich eine Bewegungsebene ableiten, in der sich das Fahrzeugs beziehungsweise das Zweirad bewegt. So kann sowohl eine Längsrichtung x identifiziert werden, in der sich das Fahrzeug im Wesentlichen vorwärts bewegt sowie eine Querrichtung y als seitliche Bewegungsrichtung, die beispielsweise bei Kurvenfahrten oder Abbiegevorgängen zu erkennen ist. Durch die Erfassung der regulären Bewegung des mobilen Endgeräts in der Halterung am Fahrzeug beziehungsweise Zweirads kann eine untypische Abweichung gerade in Längsrichtung und/oder Querrichtung ein Indiz und somit ein Auslöser zur Erkennung eines Unfalls in Abhängigkeit des Herausschleuderns des mobilen Endgeräts aus der Halterung sein. Optional kann vorgesehen sein, dass gerade die Erkennung einer untypischen Rotation um die Hochachse z beziehungsweise eine untypische Bewegung des mobilen Endgeräts in z- Richtung ebenfalls einen Sturz oder einen Fall impliziert und so zur Erzeugung einer Fall-Information führen kann. In a further development of the invention, the yaw rate sensor variables and / or the acceleration variables are already recorded before the accident or fall or fall to be detected. A plane of movement in which the vehicle or two-wheeler moves can be derived from this. It is thus possible to identify both a longitudinal direction x in which the vehicle is essentially moving forward and a transverse direction y as the lateral direction of movement, which can be identified, for example, when cornering or turning. By detecting the regular movement of the mobile device in the holder on the vehicle or two-wheeler, an atypical deviation in the longitudinal and / or transverse direction can be an indication and thus a trigger for the detection of an accident depending on the mobile device being thrown out of the holder. Optionally, it can be provided that the detection of an atypical rotation about the vertical axis z or an atypical movement of the mobile terminal in the z direction also implies a fall or a fall and can thus lead to the generation of fall information.
Besonders vorteilhaft stellt sich die Erkennung der Rotation dar, falls das erfindungsgemäße Verfahren die Drehratengröße in wenigstens einer Raumrichtung integriert und so eine zeitliche Berücksichtigung der Rotation beziehungsweise Drehung mit berücksichtigt. Im Folgenden kann so eine langsame Drehung von einer schnellen Drehung unterschieden werden, indem die so erhaltene integrierte Rotationsgröße mit einem entsprechenden ersten Schwellenwert verglichen wird. So kann mit dem ersten Schwellenwert eine Mindestrotationsgeschwindigkeit verbunden sein, die erreicht werden muss, um die Erkennung des Falls oder einen damit verbundenen Unfall des Fahrzeugs zu erkennen. Darüber hinaus ist auch die Klassifizierung des Unfalls über die Berücksichtigung der Rotations- oder Drehgeschwindigkeit möglich, beispielsweise indem mehrere erste Schwellenwerte verwendet werden, mit der die insbesondere integrierte Rotationsgröße verglichen wird. The detection of the rotation is particularly advantageous if the method according to the invention integrates the yaw rate variable in at least one spatial direction and thus takes account of the rotation or rotation over time. In the following, a slow rotation can be distinguished from a fast rotation by comparing the integrated rotation variable obtained in this way with a corresponding first threshold value. A minimum rotational speed can thus be associated with the first threshold value, which must be reached in order to recognize the detection of the fall or an associated accident of the vehicle. In addition, it is also possible to classify the accident by taking into account the speed of rotation or rotation, for example, by using a plurality of first threshold values with which the particular integrated rotation variable is compared.
Zur Erkennung des Falls des mobilen Endgeräts beziehungsweise der Erkennung des Herausschleuderns aus seiner Halterung ist erfindungsgemäß vorgesehen, die Bewegung des mobilen Endgeräts in Abhängigkeit der erfassten Beschleunigungsgrößen zu erkennen. So kann bei einer plötzlich eintretenden Beschleunigung davon ausgegangen werden, dass die Ursache eine ungewollte Entfernung des mobilen Endgeräts aus der Halterung ist, insbesondere, wenn diese Beschleunigung nicht in Fahrtrichtung beziehungsweise in Längsrichtung des Fahrzeugs erfolgt und/oder untypische Größen aufweist, die bei einer normalen Fahrtätigkeit nicht auftreten. Hierzu kann die aktuelle erfasste oder die integrierte Beschleunigungsgröße mit einem oder mehreren Schwellenwerten verglichen werden. To detect the fall of the mobile terminal or the detection of being thrown out of its holder, the invention provides for the movement of the mobile terminal to be detected as a function of the detected acceleration variables. In the event of a sudden acceleration, it can be assumed that the cause is an unintentional removal of the mobile device from the holder, in particular if this acceleration does not take place in the direction of travel or in the longitudinal direction of the vehicle and / or has atypical values that are typical for a normal Driving activity does not occur. For this purpose, the currently detected or the integrated acceleration variable can be compared with one or more threshold values.
In einer besonderen Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, die Beschleunigungsvarianz in allen drei Raumrichtungen zu bilden und den so erhaltenen Wert mit einem zweiten Schwellenwert zu vergleichen. Ergibt sich hierbei, dass die gesamte Beschleunigungsvarianz innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums, z.B. innerhalb von 0,1 s, den zweiten Schwellenwert übersteigt, so kann davon ausgegangen werden, dass eine plötzliche Beschleunigung stattgefunden hat, die mit einem Herausschleudern des mobilen Endgeräts aus der Halterung verbunden ist. In a special embodiment of the invention it is provided that the acceleration variance is formed in all three spatial directions and the value obtained in this way is compared with a second threshold value. If this shows that the entire acceleration variance exceeds the second threshold value within a specified period, e.g. within 0.1 s, it can be assumed that a sudden acceleration has taken place, which is associated with the mobile device being thrown out of the holder is.
Wie auch bei der Erkennung der Rotation beziehungsweise Drehung anhand der Drehratensensorgrößen kann auch bei der Erkennung der Bewegung des mobilen Endgeräts die räumlichen Beschleunigungsgrößen in Relation zur Bewegungsebene des Fahrzeugs oder Zweirads berücksichtigt werden. As with the detection of the rotation or rotation on the basis of the yaw rate sensor variables, the spatial acceleration variables in relation to the plane of movement of the vehicle or two-wheeler can also be taken into account when the movement of the mobile terminal device is detected.
Zur Erkennung der Bewegungsebene des Fahrzeugs oder Zweirads, welche gleichzeitig auch die Bewegungsebene des mobilen Endgeräts darstellt, können die Drehratensensorgrößen und/oder Beschleunigungsgrößen der Bewegung des Fahrzeugs vor einem möglichen Sturz oder Unfall des Fahrzeugs berücksichtigt werden. Zur Erkennung der Rotation beziehungsweise der Drehung oder der Bewegung des mobilen Endgeräts können anschließend die entsprechenden Komponenten in Längsrichtung oder Querrichtung herangezogen werden. Alternativ können jedoch auch gerade die entsprechenden Richtungskomponenten in Richtung der Hochachse z verwendet werden, da diese Bewegungsrichtung bei einer normalen Fahrtätigkeit des Fahrzeugs nur geringe Änderungen der entsprechenden Sensorgröße oder deren Komponente nach sich ziehen würde. To detect the plane of movement of the vehicle or two-wheeler, which at the same time also represents the plane of movement of the mobile terminal, the rotation rate sensor variables and / or acceleration variables of the movement of the vehicle before a possible fall or accident of the vehicle can be taken into account. To detect the rotation or the rotation or the movement of the mobile terminal, the corresponding components in the longitudinal direction or transverse direction are used. Alternatively, however, the corresponding directional components in the direction of the vertical axis z can also be used, since this direction of movement would result in only minor changes in the corresponding sensor variable or its component during normal driving activity of the vehicle.
Ausgehend von der Erkennung des Sturzes oder des Falls des Fahrzeugs beziehungsweise des Herausschleuderns des mobilen Endgeräts aus der Halterung kann das Verfahren eine Klassifizierung der Fall-Information erzeugen. So kann beispielsweise bei einer besonders ausgeprägten Rotation oder schnellen Bewegung von einem abrupten Sturz des Fahrzeugs oder Zweirads ausgegangen werden. Um entsprechende Hilfe anzufordern, kann daher vorgesehen sein, dass das Verfahren basierend auf der erzeugten Fall- Information oder der Schwere des durch die Klassifizierung erkannten Unfalls eine Funkverbindung zu einem Notfall aufbaut. Hierbei können ebenfalls gegebenenfalls bereits Details zu dem Unfall versendet werden, u.a. GPS- Daten oder sonstige Informationen, die zur Verfügung stehen. Based on the detection of the fall or the fall of the vehicle or the hurling of the mobile terminal from the holder, the method can generate a classification of the fall information. For example, in the case of a particularly pronounced rotation or rapid movement, an abrupt fall of the vehicle or two-wheeler can be assumed. In order to request appropriate help, provision can therefore be made for the method to set up a radio link to an emergency based on the case information generated or the severity of the accident identified by the classification. Details about the accident can also be sent here, including GPS data or other information that is available.
Weitere Vorteile ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen bzw. aus den abhängigen Patentansprüchen. Further advantages emerge from the following description of exemplary embodiments or from the dependent claims.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen Brief description of the drawings
Figur 1 zeigt schematisch ein Zweirad mit einem mobilen Endgerät sowie ein Koordinatensystem, in welchem sich das Zweirad bei einer normalen Fahrtätigkeit bewegt. Das Blockschaltbild der Figur 2 zeigt eine mögliche Realisierung einer erfindungsgemäßen Vorrichtung. Die Flussdiagramme der Figuren 3 und 4 beschreiben mögliche Ausführungsbeispiele der erfindungsgemäßen Verfahren. Figure 1 shows schematically a two-wheeler with a mobile terminal and a coordinate system in which the two-wheeler moves during normal driving activity. The block diagram of FIG. 2 shows a possible implementation of a device according to the invention. The flow charts in FIGS. 3 and 4 describe possible exemplary embodiments of the method according to the invention.
Ausführungsformen der Erfindung Zur Beschreibung der Erfindung wird von einem Zweirad in Form eines Fahrrads 10 ausgegangen, wobei auch andere Fahrzeuge wie Elektrofahrräder, Motorräder, eScooter, Kinderwägen, Roller oder auch Kraftwägen mit dieser Erfindung ausgestattet sein könnte. Im vorliegenden Fall des Fahrrads 10 ist vorgesehen, dass ein Smartphone 20 als mobiles Endgerät vorgesehen ist, welches am Lenker des Fahrrads 10 angebracht ist. Das Smartphone 20 dient hierbei beispielsweise als Navigationsinstrument und/oder als Anzeige der fahrdynamischen Parameter. Zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens greift das Smartphone 20 auf die Sensorwerte zurück, die durch die im Smartphone 20 zur Verfügung stehenden Sensoren bereit gestellt werden. Das Fahrrad bewegt sich üblicherweise im Wesentlichen auf der Fahrbahn in Längsrichtung x vorwärts. Durch Abbiege- und Kurvenfahrten wird die Bewegungsebene durch eine zusätzliche seitliche Querrichtung y aufgespannt. Eine Bewegung in Richtung der Hochachse z findet beispielsweise im Rahmen von Anstiegen und Bergabfahrten statt. Weitere Bewegungen, die sich in Richtung der Hochachse auswirken können, werden durch Rotationen in Richtung der x-Achse oder durch unebene Fahrbahnen erzeugt. Alle diese Bewegungen in Richtung der d-Achse lassen sich durch charakteristische Größenordnungen der Veränderungsgeschwindigkeit, d.h. der dz/dt, voneinander unterscheiden. So ist beispielsweise das Befahren eines Anstiegs oder einer Bergabfahrt mit einer längeren Zeitkonstanten verbunden als das seitliche Umkippen des Fahrrads im Wesentlichen entlang der x-Achse. Fahrbahnunebenheiten zeichnen sich dagegen durch sehr kleine Bewegungen in z-Richtung innerhalb kurzer Zeit aus. Embodiments of the invention The description of the invention is based on a two-wheeled vehicle in the form of a bicycle 10, although other vehicles such as electric bicycles, motorcycles, e-scooters, prams, scooters or motor vehicles could also be equipped with this invention. In the present case of the bicycle 10, provision is made for a smartphone 20 to be provided as a mobile terminal which is attached to the handlebars of the bicycle 10. The smartphone 20 is used here, for example, as a navigation instrument and / or as a display of the driving dynamics parameters. To carry out the method according to the invention, the smartphone 20 uses the sensor values that are made available by the sensors available in the smartphone 20. The bicycle usually moves forward essentially on the roadway in the longitudinal direction x. When turning and cornering, the plane of movement is spanned by an additional lateral transverse direction y. A movement in the direction of the vertical axis z takes place, for example, in the context of ascents and descents. Further movements, which can have an effect in the direction of the vertical axis, are generated by rotations in the direction of the x-axis or by uneven road surfaces. All of these movements in the direction of the d-axis can be distinguished from one another by characteristic magnitudes of the rate of change, ie the dz / dt. For example, driving up an uphill or downhill slope is associated with a longer time constant than tilting the bicycle to the side, essentially along the x-axis. On the other hand, bumps in the road are characterized by very small movements in the z-direction within a short period of time.
Die Sensoren innerhalb des Smartphones 20 sind auf ihr eigenes Koordinatensystem ausgerichtet. Durch die Anbringung des Smartphones am Lenker ist daher eine Neukalibrierung hinsichtlich der Ausrichtung in das durch die Bewegung festgelegte Koordinatensystem notwendig. So können die ortsaufgelösten Sensorgrößen des Drehratensensors beziehungsweise des Beschleunigungssensors im Smartphone dazu genutzt werden, während der normalen Fahrtätigkeit dieses definierte Koordinatensystem zu erfassen. Etwaige Abweichungen, z.B. in z-Richtung, die über ein gewisses Maß hinaus gehen, insbesondere hinsichtlich der zeitlichen Abhängigkeit, können so als Indiz für einen Sturz des Fahrrads gewertet werden. Hierbei kann, wie bereits vorstehend erwähnt, die Größenordnung, in der die Änderungsgeschwindigkeit dz/dt in Richtung der z-Achse vorliegt, berücksichtigt werden, um diese Bewegung für die Sturzerkennung heranzuziehen. So kann vorgesehen sein, dass die Änderung in z-Richtung ausreichend lange vorliegen muss, um beispielsweise die Bewegung von einer rauen Fahrbahn zu unterschieden. The sensors within the smartphone 20 are aligned with their own coordinate system. By attaching the smartphone to the handlebar, it is therefore necessary to recalibrate the alignment in the coordinate system determined by the movement. The spatially resolved sensor variables of the yaw rate sensor or the acceleration sensor in the smartphone can be used to record this defined coordinate system during normal driving. Any deviations, for example in the z-direction, which go beyond a certain amount, in particular with regard to the time dependency, can thus be assessed as an indication of a fall of the bicycle. Here, as already mentioned above, the order of magnitude in which the rate of change dz / dt is present in the direction of the z-axis, must be taken into account in order to use this movement for the fall detection. It can thus be provided that the change in the z-direction has to be present for a sufficiently long time in order, for example, to distinguish the movement from a rough road surface.
In der Figur 2 ist schematisch ein Smartphone 20 dargestellt, welches eine Auswerteeinheit 100 aufweist. Die Auswerteeinheit 100 besitzt einen Speicher 110, in dem verschiedenen Schwellenwerte abgespeichert sein können. Weiter erfasst die Auswerteinheit 100 die ortsaufgelösten Sensorgrößen eines Drehratensensors 120 und eines Beschleunigungssensors 130. Darüber hinaus kann die Auswerteeinheit 100 auch weitere Sensorgrößen erfassen, sofern das Smartphone entsprechende Sensoren aufweist oder diese von externen Sensoren eingelesen werden können, die beispielsweise am Zweirad angebracht sind. Denkbar ist hierbei beispielsweise, dass ein Neigungssensor entsprechende Sensorgrößen über den Anstieg der Fahrt mit dem Fahrrad liefert, insbesondere deren Steigungsgeschwindigkeit. Derartige zusätzliche Sensorgrößen können die Genauigkeit der nachfolgenden Erkennung eines Sturzes oder Unfalls erhöhen, indem die zugrunde liegenden Daten geschärft werden. Optional kann auch vorgesehen sein, dass die Auswerteeinheit 100 über eine weitere Verbindung explizit von einem gesonderten Modul 140 über einen stattgefundenen Crash Informiert wird. In diesem Fall kann die Auswerteinheit 100 basierend auf den erhaltenen Sensorgrößen eine noch bessere Klassifizierung des Unfalls ableiten und gegebenenfalls eine Nachricht an eine Notfallstelle 170 weiterleiten. Ohne diese zusätzliche Crash-Information durch das Modul 140 kann das erfindungsgemäße Verfahren, welches in der Auswerteeinheit 100 ausgeführt wird, basierend auf den Drehratensensorgrößen und den Beschleunigungsgrößen einen Unfall, einen Sturz oder auch nur das Herausschleudern des Smartphones 20 aus der Halterung am Lenker erkennen und eine entsprechende Fall-Information erzeugen. Diese Fall-Information kann dann an entsprechende Ansprechstellen 150 oder 170 weitergeleitet werden oder auch auf einem Display 160 angezeigt werden. Denkbar ist beispielsweise, dass ein allgemeiner Notruf 150 abgesetzt wird oder eine spezielle Notrufstelle 170 kontaktiert wird. A smartphone 20 is shown schematically in FIG. 2, which has an evaluation unit 100. The evaluation unit 100 has a memory 110 in which various threshold values can be stored. The evaluation unit 100 also detects the spatially resolved sensor variables of a yaw rate sensor 120 and an acceleration sensor 130. In addition, the evaluation unit 100 can also detect other sensor variables if the smartphone has corresponding sensors or these can be read in by external sensors that are attached to the two-wheeler, for example. It is conceivable here, for example, that an inclination sensor supplies corresponding sensor variables about the increase in the ride on the bicycle, in particular the rate of incline. Such additional sensor sizes can increase the accuracy of the subsequent detection of a fall or accident by sharpening the underlying data. Optionally, it can also be provided that the evaluation unit 100 is explicitly informed of a crash that has occurred via a further connection by a separate module 140. In this case, the evaluation unit 100 can derive an even better classification of the accident based on the received sensor variables and, if necessary, forward a message to an emergency center 170. Without this additional crash information from the module 140, the method according to the invention, which is carried out in the evaluation unit 100, can recognize and recognize an accident, a fall or even just the smartphone 20 being thrown out of the holder on the handlebar based on the yaw rate sensor variables and the acceleration variables generate a corresponding case information. This case information can then be forwarded to appropriate contact points 150 or 170 or can also be shown on a display 160. It is conceivable, for example, that a general emergency call 150 is made or a special emergency call point 170 is contacted.
Anhand des Flussdiagramms der Figur 3 soll eine optionale Ableitung des Koordinatensystem beschrieben werden, welches die Bewegung des Fahrrads auf der Fahrbahn berücksichtigt. Hierzu werden zunächst in einem ersten Schritt 200 die ortsaufgelösten Drehratensensorgrößen sowie Beschleunigungsgrößen während einer normalen Fahrtätigkeit des Fahrzeugs beziehungsweise des Zweirads erfasst. Anschließend wird aus den so erfassten Sensorgrößen im Schritt 220 eine Bewegungsebene in der bevorzugten x-/y-Richtung abgeleitet. Basierend auf diesen Richtungsdefinitionen kann die Kalibrierung des Koordinatensystems des Smartphones durchgeführt werden. Alternativ oder zusätzlich kann durch die Definition der Bewegungsebene erkannt werden, ob sich das Smartphone 20 aus dieser Bewegungsebene heraus bewegt, z.B. indem es aus der Halterung am Lenker herausgeschleudert wird. Using the flow chart in FIG. 3, an optional derivation of the coordinate system is to be described, which defines the movement of the bicycle taken into account on the road. To this end, in a first step 200, the spatially resolved yaw rate sensor variables and acceleration variables are recorded during normal driving activity of the vehicle or two-wheeler. Then, in step 220, a movement plane in the preferred x / y direction is derived from the sensor variables recorded in this way. The calibration of the coordinate system of the smartphone can be carried out based on these direction definitions. As an alternative or in addition, the definition of the movement plane can be used to identify whether the smartphone 20 is moving out of this movement plane, for example by being thrown out of the holder on the handlebar.
Optional kann in einem weiteren Schritt 240 überprüft werden, ob die erfassten Sensorgrößen ausreichen, um eine Bewegungsebene in x-/y-Richtung abzuleiten. Ist das nicht der Fall, z.B. weil das Fahrrad aktuell eine Steigung fährt oder die Sensordaten nicht eindeutig oder zu unscharf sind, kann erneut mit der Erfassung der Sensordaten in Schritt 200 verfahren werden. Optionally, in a further step 240 it can be checked whether the detected sensor variables are sufficient to derive a movement plane in the x / y direction. If this is not the case, e.g. because the bicycle is currently climbing an incline or the sensor data is ambiguous or too fuzzy, the process of acquiring the sensor data can be repeated in step 200.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Erkennen eines Sturzes des Fahrrads oder eines Falls des Smartphones aus seiner Halterung soll nachfolgend anhand dem Flussdiagramm der Figur 4 beschrieben werden. Zunächst werden in einem ersten Schritt 300 ortsaufgelöste Sensorgrößen für die Drehrate und die Beschleunigung erfasst. Hierzu ist insbesondere vorgesehen, dass das Verfahren auf einem Smartphone abläuft, welches die entsprechenden Sensoren für Drehrate und Beschleunigung und die dabei geforderte richtungsabhängige Auflösung beinhaltet. Um belastbare und eindeutige Sensorwerte zu erhalten, kann vorgesehen sein, eine Reihe von Beschleunigungsgrößen zu erfassen, z.B. über 10 Samples bei einer Abtastrate von 100 Hz. Im nächsten Schritt 310 wird aus den so erfassten Beschleunigungsgrößen gemäß The method according to the invention for detecting a fall of the bicycle or a fall of the smartphone from its holder is to be described below with reference to the flow chart in FIG. First, in a first step 300 spatially resolved sensor variables for the rate of rotation and the acceleration are recorded. For this purpose, provision is made in particular for the method to run on a smartphone which contains the corresponding sensors for yaw rate and acceleration and the required direction-dependent resolution. In order to obtain reliable and unambiguous sensor values, provision can be made to record a series of acceleration variables, e.g. over 10 samples at a sampling rate of 100 Hz
_ 2 _ _2 . _2 . _2 o ax,ay,az - ö ax T ö ay T ö az die Summe der Beschleunigungsvarianz gebildet. Übersteigt diese Beschleunigungsvarianz a2 ax,ay,az einen vorgebbaren dritten Schwellenwert SW3 kann auf einen Unfall, einen Aufprall oder eine Kollision geschlossen werden, welche die Ursache für das Herausschleudern des Smartphones aus der Halterung darstellt und somit die Beschleunigung hervorruft. Ist die Beschleunigungsvarianz kleiner als der dritte Schwellenwert SW3 kann das Verfahren mit dem Schritt 300 erneut durchlaufen oder beendet werden. Im nachfolgenden Schritt 320 werden die Drehratensensorsignale erfasst, zumindest in Längsrichtung x und Querrichtung y bezogen auf die Bewegungsebene des Fahrzeugs beziehungsweise dessen Fahrzeugkoordinatensystem. Die Drehratensensorsignale in Richtung der Hochachse z, insbesondere deren Änderungsgeschwindigkeit, können optional unberücksichtigt bleiben, um keine Fehlauslösung aufgrund schneller Lenkerdrehungen auszulösen. Die so erhaltenen Drehratensensorgrößen werden im nächsten Schritt 330 integriert, um daraus die Rotation beziehungsweise die Drehbewegung des Smartphones abzuleiten. Optional kann im Schritt 330 zusätzlich auch eine Überprüfung der Beschleunigungssignale durchgeführt werden. Neben der erfassten kurzfristigen Erhöhung der Beschleunigung können aus den beispielsweise zusätzlich in Schritt 320 erfassten aktuellen Beschleunigungsgrößen ein freier Fall erkannt werden. Hierzu kann beispielsweise die Beschleunigungs-2-Norm oder auch die Vektornorm der Beschleunigung gebildet werden, um zu erkennen, ob sich das Smartphone in einer Fallbewegung befindet. Diese Größe kann mit einem zweiten Schwellenwert SW2 (z.B. 100 mg in 100 ms) verglichen werden, um daraus die Fallbewegung abzuleiten. Im nächsten Schritt 340 kann so aus den einzeln oder gemeinsam integrierten Drehratensensorgrößen im Vergleich mit entsprechenden ersten Schwellenwerten SWi,x oder SWi,y (bezogen auf die einzelnen Richtungskomponenten) beziehungsweise SWi,xy (bezogen auf den Richtungsvektor in xy-Richtung) erkannt werden, ob eine ausreichend schnelle Drehung des Smartphones vorliegt, um ein Herausschleudern aus der Halterung und somit einen nennenswerten Sturz oder Unfall des Fahrrads zu erkennen. Zusätzlich kann im Schritt 340 die Erkennung des fallenden Smartphones verwendet werden, um den Vorgang zu verifizieren. Optional kann auch eine Kombination beider Bedingungen herangezogen werden, d.h. des Vorliegen einer entsprechenden Rotation und eines freien Falls, wobei hierbei eine dynamische Verknüpfung beider Einzel-Merkmale vorgenommen werden kann. So kann vorgesehen sein, dass bei geringer vorliegender Beschleunigungsvarianz eine geringere Rotation oder Drehung erkannt werden muss, um einen Sturz zu erkennen. Gleiches gilt für den umgekehrten Fall, bei dem eine große Rotation nur eine geringe Beschleunigungsvarianz erfordert, um das Herausschleudern des Smartphones zu detektieren. Werden die entsprechenden Bedingungen nicht erfüllt, d.h. wird eine nicht ausreichende Rotation erkannt oder befindet sich das Smartphone nicht in einer Fallbewegung kann das Verfahren mit dem Schritt 320 erneut durchlaufen werden. Ansonsten wird im Schritt 350 festgestellt, dass die Rotation beziehungsweise Drehung des Smartphones ausreichend groß (z.B. Dg> 360 ° innerhalb 1 s, z.B. bei einer Abtastrate der Erfassung der Sensorgrößen von 100 Hz), so dass von einem Herausschleudern aus der Halterung ausgegangen werden kann. Im optional nachfolgenden Schritt 360 kann eine Abbruchbedingung definiert werden. Hierbei wird anhand der erneut erfassten aktuellen Beschleunigungssignal erkannt, ob das Smartphone nach dem Herausschleudern aus der Halterung zur Ruhe gekommen ist. Falls das nicht der Fall ist, kann erneut das Verfahren mit dem schritt 320 durchlaufen werden. Dieses erneute Durchlaufen ermöglicht es, die Schwere der Kollision beziehungsweise des Unfalls zu detektieren, indem ein längerer Fall des Smartphones detektiert wird. Ansonsten wird im letzten Schritt 370 eine Fall- Information erzeugt. Diese Fall-Information kann als Mitteilung an einen Notdienst abgesendet werden. Wird eine Klassifizierung des Sturzes, z.B. durch die Verwendung verschiedener Schwellenwerte für die Rotation oder Beschleunigung, durchgeführt, kann auch auf die Schwere des Unfalls geschlossen werden. In diesem Fall kann die Fall-Information eine Klassifizierung enthalten, so dass je nach Schwere des Unfalls verschiedene Notfallmaßnahmen durchgeführt werden. Dies kann von einer einfachen Mitteilung bis hin zu einem Notruf mit der Durchgang bekannter Parameter zum Unfall reichen. _ 2 _ _2. _2. _2 o ax, ay, az - ö ax T ö ay T ö az is the sum of the acceleration variance. If this acceleration variance a 2 a x, ay , az exceeds a predeterminable third threshold value SW 3 , an accident, an impact or a collision can be inferred, which is the cause of the smartphone being thrown out of the holder and thus causes the acceleration. If the acceleration variance is less than the third threshold value SW 3 , the method can be run through again with step 300 or can be ended. In the following step 320, the yaw-rate sensor signals are recorded, at least in the longitudinal direction x and transverse direction y in relation to the plane of movement of the vehicle or its vehicle coordinate system. The yaw rate sensor signals in the direction of the vertical axis z, in particular its rate of change, can optionally be disregarded in order not to trigger any false triggering due to rapid handlebar rotations. The yaw rate sensor variables obtained in this way are integrated in the next step 330 in order to derive the rotation or the rotational movement of the smartphone therefrom. Optionally, the acceleration signals can also be checked in step 330. In addition to the recorded short-term increase in acceleration, a free fall can be recognized from the current acceleration variables also recorded in step 320, for example. For this purpose, for example, the acceleration 2 norm or the vector norm of the acceleration can be generated in order to recognize whether the smartphone is falling. This variable can be compared with a second threshold value SW 2 (for example 100 mg in 100 ms) in order to derive the falling movement therefrom. In the next step 340, it can be recognized from the individually or jointly integrated yaw rate sensor variables in comparison with corresponding first threshold values SWi , x or SWi , y (based on the individual directional components) or SWi , xy (based on the direction vector in the xy direction), Whether the smartphone is rotating fast enough to detect it being thrown out of the holder and thus a noticeable fall or accident of the bicycle. In addition, the detection of the falling smartphone can be used in step 340 to verify the process. Optionally, a combination of both conditions can also be used, ie the presence of a corresponding rotation and a free fall, with the two individual features being able to be dynamically linked. It can thus be provided that if the acceleration variance is small, a smaller rotation or rotation is detected must to recognize a fall. The same applies to the opposite case, in which a large rotation only requires a small acceleration variance in order to detect the ejection of the smartphone. If the corresponding conditions are not met, ie if insufficient rotation is detected or if the smartphone is not falling, the method can be run through again with step 320. Otherwise, it is determined in step 350 that the rotation or rotation of the smartphone is sufficiently large (e.g. Dg> 360 ° within 1 s, e.g. at a sampling rate of the detection of the sensor variables of 100 Hz) so that it can be assumed that it will be thrown out of the holder . In the optionally following step 360, a termination condition can be defined. The current acceleration signal recorded again is used to determine whether the smartphone has come to rest after being thrown out of the holder. If this is not the case, the method with step 320 can be run through again. This repeated run makes it possible to detect the severity of the collision or the accident by detecting a prolonged fall of the smartphone. Otherwise, case information is generated in the last step 370. This case information can be sent as a message to an emergency service. If the fall is classified, for example by using different threshold values for rotation or acceleration, conclusions can also be drawn about the severity of the accident. In this case, the case information can contain a classification so that different emergency measures are carried out depending on the severity of the accident. This can range from a simple message to an emergency call with the passage of known parameters about the accident.
Optional kann auch vorgesehen sein, dass das Verfahren einen Crash dadurch detektiert wird, dass ein elektrischer Kontakt in der Halterung überprüft wird. Liegt dem Verfahren eine derartige separate Information vor, kann sich das Verfahren auf die Klassifizierung des Unfalls spezialisieren. Optionally, it can also be provided that the method detects a crash by checking an electrical contact in the holder. If the method has such separate information, the method can specialize in the classification of the accident.

Claims

Ansprüche Expectations
1. Verfahren zur Erkennung eines Falls eines mobilen Endgeräts (20), insbesondere aus einer Halterung, wobei das Verfahren zur Erkennung des Falls 1. A method for recognizing a case of a mobile terminal device (20), in particular from a holder, the method for recognizing the case
• Drehratensensorgrößen des mobilen Endgeräts (20) erfasst, und • Rotation rate sensor variables of the mobile terminal (20) detected, and
• Beschleunigungsgrößen des mobilen Endgeräts (20) erfasst, und • Acceleration variables of the mobile terminal (20) detected, and
• eine Rotation des mobilen Endgeräts (20) in Abhängigkeit der Drehratensensorgrößen erkennt, und • detects a rotation of the mobile terminal (20) as a function of the rotation rate sensor variables, and
• eine Bewegung des mobilen Endgeräts (20) in Abhängigkeit der Beschleunigungsgrößen erkennt, und • detects a movement of the mobile terminal (20) as a function of the acceleration variables, and
• eine Fall-Information in Abhängigkeit von der erkannten Rotation und der erkannten Bewegung erzeugt. • generates case information as a function of the detected rotation and the detected movement.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Halterung an einem Fahrzeug (10) befestigt ist, wobei das Verfahren 2. The method according to claim 1, characterized in that the holder is attached to a vehicle (10), the method
• eine Bewegungsebene des Fahrzeugs in Abhängigkeit der Drehratensensorgrößen oder Beschleunigungssensorgrößen erkennt, wobei die Bewegungsebene aus einer Längsrichtung (x) als bevorzugte Bewegungsrichtung und eine Querrichtung (y) als seitliche Bewegungsrichtung besteht, und • detects a movement plane of the vehicle as a function of the yaw rate sensor variables or acceleration sensor variables, the movement plane consisting of a longitudinal direction (x) as the preferred direction of movement and a transverse direction (y) as the lateral direction of movement, and
• die Rotation in Abhängigkeit der Drehratensensorgrößen in Längsrichtung und Querrichtung erkennt. • detects the rotation depending on the yaw rate sensor variables in the longitudinal direction and transverse direction.
3. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 3. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• wenigstens eine Rotationsgröße in Abhängigkeit von einer Integration der Drehratensensorgrößen in wenigstens einer räumlichen Richtung bildet und • forms at least one rotation variable as a function of an integration of the rotation rate sensor variables in at least one spatial direction and
• die Rotation in Abhängigkeit des Überschreitens eines ersten Schwellenwerts (SWi) durch die Rotationsgröße erkennt. • detects the rotation as a function of the exceeding of a first threshold value (SWi) by the rotation variable.
4. Verfahren nach Anspruch 2 und 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren für jede Richtung der Bewegungsebene 4. The method according to claim 2 and 3, characterized in that the method for each direction of the plane of movement
• eine Rotationsgröße bildet und einen ersten Schwellenwert (SWi, X SWi, y) zuordnet, und • forms a rotation variable and assigns a first threshold value (SWi , X SWi, y ), and
• die Rotation in Abhängigkeit des Überschreitens wenigstens eines der jeweiligen Rotationsgröße zugeordneten ersten Schwellenwerts (SWi, x, SWi, y) durch die Rotrationsgröße erkennt. • detects the rotation as a function of the exceeding of at least one first threshold value (SWi , x , SWi , y ) assigned to the respective rotation variable by the rotation variable.
5. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 5. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• die Bewegung in Abhängigkeit von der Überschreitung eines zweiten Schwellenwerts (SW2) durch die Beschleunigungsgröße erkennt. • detects the movement depending on whether the acceleration value exceeds a second threshold value (SW2).
6. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 6. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• aus einer Mehrzahl von richtungsaufgelösten Beschleunigungsgrößen eine Beschleunigungsvarianz bildet, und • forms an acceleration variance from a plurality of directionally resolved acceleration variables, and
• die Bewegung in Abhängigkeit von der Überschreitung eines dritten Schwellenwerts (SW3) durch die Beschleunigungsvarianz erkannt wird. • the movement is recognized as a function of the exceeding of a third threshold value (SW 3 ) due to the acceleration variance.
7. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 7. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• eine Bewegungsebene des Fahrzeugs in Abhängigkeit der Drehratensensorgrößen oder Beschleunigungsgrößen erkennt, wobei die Bewegungsebene aus einer Längsrichtung (x) als bevorzugte Bewegungsrichtung und eine Querrichtung (y) als seitliche Bewegungsrichtung besteht, und • detects a movement plane of the vehicle as a function of the yaw rate sensor variables or acceleration variables, the movement plane consisting of a longitudinal direction (x) as the preferred direction of movement and a transverse direction (y) as the lateral direction of movement, and
• die Bewegung in Abhängigkeit der Beschleunigungsgrößen in Längsrichtung und Querrichtung erkennt. • detects the movement depending on the acceleration values in the longitudinal and transverse directions.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 8. The method according to any one of claims 2 or 7, characterized in that the method
• Drehratensensorgrößen und/oder Beschleunigungsgrößen während der Bewegung des Fahrzeugs in der Bewegungsebene erfasst, und • die Rotation und/oder die Bewegung des mobilen Endgeräts in Abhängigkeit von der Abweichung der Drehratensensorgrößen und/oder Beschleunigungsgrößen in Längsrichtung und Querrichtung von einer Bewegung des Fahrzeugs in der Bewegungsebene erkennt. • Rotation rate sensor variables and / or acceleration variables detected during the movement of the vehicle in the movement plane, and • detects the rotation and / or the movement of the mobile terminal as a function of the deviation of the yaw rate sensor variables and / or acceleration variables in the longitudinal direction and transverse direction from a movement of the vehicle in the movement plane.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren9. The method according to claim 8, characterized in that the method
• aus den erfassten Drehratensensorgrößen und/oder Beschleunigungsgrößen in der Bewegung des Fahrzeugs in der Bewegungsebene fünfte Schwellenwerte (SWs, SWs.a) ableitet, die während der Bewegung des Fahrzeugs in der Bewegungsebene nicht überschritten werden, und • derives fifth threshold values (SWs, ® , SWs. A ) from the detected yaw rate sensor variables and / or acceleration variables in the movement of the vehicle in the movement plane, which are not exceeded during the movement of the vehicle in the movement plane, and
• die Rotation und/oder die Bewegung des mobilen Endgeräts in Abhängigkeit von der Überschreitung wenigstens eines fünften Schwellenwerts durch aktuell erfasste oder integrierte Drehratensensorgrößen und/oder Beschleunigungsgrößen in Längsrichtung und Querrichtung erkennt. • detects the rotation and / or the movement of the mobile terminal depending on whether at least a fifth threshold value is exceeded by currently detected or integrated rotation rate sensor variables and / or acceleration variables in the longitudinal and transverse directions.
10. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 10. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• in Abhängigkeit der erkannten Rotation und/oder erkannten Bewegung des mobilen Endgeräts eine Klassifizierung der Fall-Information erzeugt. • A classification of the case information is generated as a function of the detected rotation and / or detected movement of the mobile terminal.
11. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren 11. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the method
• in Abhängigkeit der erzeugten Fall-Information eine Funkverbindung zu einem Notruf aufbaut. • Establishes a radio link to an emergency call depending on the generated case information.
12. Mobiles Endgerät (20) zur Anbringung an oder in einer Halterung an einem Fahrzeug, insbesondere Zweirad (10), mit einer Auswerteinheit (100), welche eines der Verfahren in den Ansprüchen 1 bis 10 ausführt, wobei die Auswerteeinheit (100) 12. Mobile terminal (20) for attachment to or in a holder on a vehicle, in particular two-wheeler (10), with an evaluation unit (100) which carries out one of the methods in claims 1 to 10, wherein the evaluation unit (100)
• Drehratensensorgrößen des mobilen Endgeräts (20) erfasst, und • Rotation rate sensor variables of the mobile terminal (20) detected, and
• Beschleunigungsgrößen des mobilen Endgeräts (20) erfasst, und • eine Rotation des mobilen Endgeräts (20) in Abhängigkeit der Drehratensensorgrößen erkennt, und • Acceleration variables of the mobile terminal (20) detected, and • detects a rotation of the mobile terminal (20) as a function of the rotation rate sensor variables, and
• eine Bewegung des mobilen Endgeräts (20) in Abhängigkeit der Beschleunigungsgrößen erkennt, und · eine Fall-Information in Abhängigkeit von der erkannten Rotation und der erkannten Bewegung erzeugt. • detects a movement of the mobile terminal (20) as a function of the acceleration variables, and • generates case information as a function of the detected rotation and the detected movement.
13. Mobiles Endgerät (20) nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das mobile Endgerät (20) eine Sendeeinheit aufweist, welche in Abhängigkeit der erzeugten Fall-Information eine Funkverbindung zu einem13. Mobile terminal (20) according to claim 12, characterized in that the mobile terminal (20) has a transmission unit which, depending on the generated case information, a radio connection to a
Notruf (150, 170) aufbaut. Emergency call (150, 170) is established.
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