WO2015082516A2 - Verfahren zum erfassen einer die aufmerksamkeit eines fahrers beschreibenden aufmerksamkeitsgrösse - Google Patents

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Bernhard Schmid
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Continental Teves Ag & Co. Ohg
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W2040/0818—Inactivity or incapacity of driver

Definitions

  • the invention relates to a method for detecting a quantity of attention describing the attention of a driver of a vehicle, a method for controlling a vehicle and a device for carrying out at least one of the methods.
  • a method for detecting cognitive data describing the cognition of a driver of a vehicle comprises the steps of
  • Driver description data configured to describe a state and / or a state change within the vehicle
  • detecting environmental event data configured to describe an event independent of the vehicle
  • determining the cognition data based on a comparison of the vehicle description data and the
  • the specified method is based on the consideration that the driving of a vehicle by a driver can be regarded as a control loop in which the driver forms the controller.
  • the driver specifies a reference variable and controls with his sense organs, such as eyes and ears, whether the reference variable must be corrected in order to keep the vehicle in accordance with its Füh ⁇ approximate size roadworthy and -regelkonform on the road.
  • the sense organs restrictive conditions of the driver can thereby be fatigue, drunkenness, distraction or similarity ⁇ royal.
  • the specified method begins with the knowledge that the driver's condition alone is not sufficient to detect whether the driver can move his vehicle safely on the road or not.
  • a tired state of the driver her driver who has a driver's state-independent high spatial knowledge and is a careful driver simultaneously is less build true ⁇ scheinlich an accident when a lively state of the driver her driver, but has an extremely aggressive driving style.
  • the given method is based on the consideration that it is important for the previously explained assessment whether the above-mentioned driver-specified reference variable is itself roadworthy or not, and whether the driver is in a position to make the correct decisions to meet. This is influenced by the cognition of the driver, which ultimately describes the information design in the driver's mind and in the aspect of traffic safety in addition to the aforementioned driver state, his attention, his memory, his creativity, his ability to plan, his orientation or his will received.
  • a traffic sign such as a speed limit sign
  • the driver knows this at all and / or if the driver is in danger. dangerously dangerous until shortly before the speed ⁇ restriction sign abruptly slows down his vehicle, so that a vehicle driving towards him could possibly drive up to him.
  • the comparison of an event in the environment of the vehicle ie the environment event data with the vehicle description data which may relate to individual elements of the vehicle including the driver or to the vehicle in its entirety, can in the context of the specified method Cognition data are derived from which the driver's ability to recognize whether he is able to make appropriate decisions in the road.
  • Signal output can alert the driver to his low cognitive abilities. For example, they are related to certain physical conditions, such as tiredness, this could be enough to increase his cognitive abilities.
  • the vehicle could be operated in certain modes of operation that meet the driver's detected cognition. For this purpose, the vehicle could be regulated, for example, in a lower speed range.
  • the detected cognition could also be exchanged with other vehicles to avoid accidents. The ability not only to detect the state of a driver but its cognition therefore improves the reliability strigsi ⁇ crucial.
  • the comparison that is, the comparison between the vehicle description data and the surrounding event data, can take place arbitrarily. For this it is of course necessary that the environment event data suitablesammlungbeschrei ⁇ advertising data is compared. In the context of the method indicated, it is meaningless to check for a surrounding event, such as a traffic light switching to "red", vehicle description data describing a lighting condition in the vehicle
  • vehicle description data describing a lighting condition in the vehicle
  • the suitable vehicle description data must be defined in advance and can be compared with characteristic curves, for example. If the vehicle description data deviate to a certain extent from the expected behavior of the vehicle, inadequate cognition can be deduced, in which case only boolean variables are recorded. can only be deduced whether the abovementioned abilities of the driver are sufficient to make appropriate decisions in the traffic or not.
  • Environment event data determines a correlation between the vehicle ⁇ description data and the environment event data. The result of this correlation can then also be evaluating cognition be removed. The further the correlation of the
  • the vehicle specification data can be customized, so the pitch in sensory ⁇ or be detected by estimating.
  • the specified method comprises the step of recording the vehicle description data based on at least one vehicle description model.
  • the vehicle description model may be in one or more parts and describe different areas of the vehicle. Accordingly, the vehicle specification data from the vehicle specification model, a location of the vehicle be ⁇ write vehicle position data and / or status data a condition of the vehicle described vehicle state data, and / or a location of the driver in the vehicle descriptive driver position data, and / or a state of the driver described sesame, ⁇ write vehicle position data and / or status data a condition of the vehicle described vehicle state data, and / or a location of the driver in the vehicle descriptive driver position data, and / or a state of the driver described sess, ⁇ write vehicle position data and / or status data a condition of the vehicle described vehicle state data, and / or a location of the driver in the vehicle descriptive driver position data, and / or a state of the driver described sess, ⁇ write vehicle position data and / or status data a condition of the vehicle described vehicle state data, and / or a location of the driver in the vehicle descriptive driver position data, and / or a state of
  • the environment event data can also be detected in an arbitrary manner, for example sensory, whereby the
  • Environment event data particularly preferably also be detected based on at least one environment event model.
  • the cognition data comprise a reaction time that the driver needs to respond to an event described by the environment event data. If the vehicle is described in the above-ge ⁇ called way as a control loop, in which the driver forms a control, so the driver's reaction time introduces a dead time in the control loop. This dead time can then be technically very easily taken into account by adapting the controlled system, for example by reducing the speed of the vehicle.
  • the reaction time may be based on a time delay between a start of the event in the environment history data and a start of a predetermined supply are sammenhangs calculated between the environment history data and the travel ⁇ generating description data, wherein the predetermined associated coefficient, a predetermined value for a correlation between may be the environment event data and driving ⁇ convincing description data.
  • a method of controlling a vehicle includes the steps of acquiring engine driver's cognitive data with one of the aforementioned methods, and outputting a control signal when the cognitive data satisfies a predetermined condition.
  • the predetermined condition is such ⁇ laid out that based on the detected cognitive data can be determined whether the driver of the vehicle is overtaxed in traffic-hazardous manner with his vehicle.
  • the predetermined condition could be a predetermined threshold for the correlation. If this threshold value is undershot, because the detected disturbance variable and the detected manipulated variable correlate with each other too little, then this can be interpreted as too little attention by the driver within the scope of the specified method and the output of the control signal can be carried out.
  • the vehicle is converted into an emergency function operating mode based on the output of the control signal.
  • various measures could be taken to increase traffic safety despite the driver's lack of cognitive ability to drive a vehicle.
  • various vehicles could, for example, also are to exchange the attention values acquired to their drivers to warn the drivers themselves.
  • intervention may also be made in the drive of the vehicle to operate the vehicle in a speed range that satisfies the detected cognition of the driver.
  • a speed for the vehicle which is below a limit speed is preferably set in the emergency function operating mode.
  • an apparatus is arranged to perform one of the methods indicated above Maschinenzu ⁇ .
  • the specified device has a memory and a processor.
  • one of the previously specified procedure in the form of a computer program is stored in the memory and the processor is provided for performing the method when the computer program ⁇ is loaded from the memory into the processor.
  • Compu ⁇ terprogramm program code means to perform all the steps of the methods indicated above, when the computer program on a computer or one of the specified devices is executed.
  • a Compu ⁇ program product comprises a program code which is stored on a data carrier and the compu ⁇ terlesbaren, when executed on a data processing device, carries out one of the methods indicated above.
  • a sensor for acquiring cognition data describing a driver's cognition comprises means for acquiring driver description data that is configured to describe a state and / or a state change within the vehicle, means for acquiring surrounding event data , which are arranged to describe an event independent of the vehicle, and a device which is set up to execute one of the aforementioned methods for detecting cognitive data describing the cognition of a driver of a vehicle.
  • a vehicle includes one of the specified sensors.
  • FIG. 2 is a schematic representation of part of a program executable in the control device of FIG. 1, FIG.
  • FIG. 3 is a schematic representation of another part of the program executable in the control device of FIG. 1
  • FIG. 4 is a schematic illustration of another part of the program executable in the control device of FIG.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of a vehicle 2 with a control device 4.
  • vehicle 2 is formed in the context of the present embodiment by way of example as a passenger vehicle with a chassis 6, which is held by wheels 8 on a road 10 mobile.
  • a passenger cell 12 is formed, in which a driver 14 of the vehicle 2 can control this by means of a steering wheel 16, an accelerator pedal 18 and a brake pedal, not shown.
  • Vehicle 2 can be performed.
  • the wheels 22 can be measured with 8 one inertial sensor 24 driving dynamics data 26 to the vehicle wheel 2 with ⁇ speed sensors 20, the wheel speeds.
  • a surroundings sensor 28 which is in the form ⁇ -exemplified as a camera before ⁇ lying embodiment can, environmental data are collected for the vehicle 2 around 30th
  • an interior sensor 32 which is also designed as a camera in the present embodiment
  • interior data 34 are collected, which mainly affect the driver 14.
  • the aforementioned measurement data 22, 26, 30, 34 are supplied to the control device 4 in the context of the present embodiment. Further, the controller 4 also receives a steering angle of 36 from the steering wheel 16 and an accelerator pedal angle 38 from the gas pedal ⁇ 18th
  • the driver 14 With the control device 4, the driver 14 abilities to be monitored during the drive in the present embodiment, to control the vehicle 2 and to perform so ver ⁇ transport safely. Should the monitoring reveal that the abilities of the driver 14, for whatever reason, diminish in order to guide the vehicle safely, the control device should output suitable control signals with which the traffic safety can be ensured.
  • control signals may be a speed reduction signal 40, a warning indication signal 42 or an emergency function activation signal 44.
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a first part 46 of a program executable in the control device 4 of FIG. 1.
  • the first part 46 of the program includes
  • Environment event model 48 and a vehicle description model, which is composed of a position model 50, a driver Vitalticiansmo ⁇ model 52, a driver activity model 54 and a driver actuation model 56.
  • the task of the environment event model 48 is to
  • Modeling environment event data 58 that describe the location, Be ⁇ movement, the direction of movement or the state of objects around the vehicle.
  • the environment event model 48 can be based, for example, on the model disclosed in DE 10 2005 020 731 A1, wherein the environment data 30 can describe the traffic objects from the environment sensor 28 designed as a camera.
  • the environment data 30 can also be obtained from other sensors, such as from a distance sensor.
  • the task of the position model 50 is to determine the position of the vehicle 2 and to describe it with vehicle position data 60.
  • This vehicle position data 60 may include relative position data describing the position of the vehicle 2 relative to the road 10.
  • the vehicle location data 60 may also include absolute location data, such as navigation location data.
  • the vehicle location data 60 can be present gelves Positionsla- and / or position change of location data, such as speed data or ⁇ example acceleration data.
  • the vehicle position data are particularly preferred 60 in the present embodiment by sensor fusion, as described in ⁇ play, in WO 2013 037 844 A2, modeled. In the context of this sensor fusion, the driving dynamics data 26 and the wheel speeds are 22 used as a basis for determining the driving ⁇ generating position data 60th
  • driver vitality model 52 The task of the driver vitality model 52 is to recognize driver states of the driver 14 and to output them described by driver status data 62. Such driver states may be respectively vitality of the driver 14 and / or stress under which the rider is 14 mu ⁇ speed. For recording and / or 1
  • the task of the driver activity model 54 is to monitor the driver's position of the driver 14 in the passenger cell 12 of the vehicle 2 and to describe it in the context of driver position data 64.
  • the driver's position does not only include the position of the driver 14 itself or of individual body parts, such as eyes, head,
  • the basis for recording and / or modeling the driver position data 64 in the driver activity model 54 is an observation by the driver 14. This can be done, for example, by the interior sensor 32. Further, 54 vehicle condition data 66 may be taken into account for the recording and / or modeling the driver's location data 64 in Augustassiticiansmo ⁇ dell that is modeled in the driver's operation model 56th
  • the vehicle state data 66 describes a vehicle state that is changed by individual operations of the driver 14 in the operation of the vehicle 2. These operations may include switching, braking, steering, accelerating, flashing, turning light on / off, and the like. This receives
  • Driver actuation model 56 inter alia, the steering angle 36 and the accelerator pedal angle 38, from which the operations of the driver 14, such as steering and gas give off can be derived.
  • the vehicle condition can be monitored and the vehicle condition data 66 modeled.
  • the fusion filter may be a state model in which the vehicle description data, the 1
  • the vehicle location data 60, the driver condition data 62, the driver position data 64 and / or the vehicle state data 66 can grasp in order ⁇ with respect to external events, which may optionally be described by the vehicle position data 60 by the environment history data 58 but can be interpreted.
  • the result of this interpretation can then be cognitive data 70 describing the cognition of the driver 14 with respect to the guidance of the vehicle 2.
  • the cognition data 70 in the context of the present embodiment comprises a
  • Attention flag 72 of the driver 14 which describes the driver 14's attention
  • a consciousness flag 74 which describes the physical ability of the driver 14 to drive the vehicle 2 on the road
  • a will flag 76 which describes whether the driver is aware of his vehicle 2 unsafe traffic would result in traffic
  • a Fähtechnischsflag 78 ⁇ writes be, whether the driver can evaluate 14 different environment events right or knowledge of traffic rules has as well as its response time to react to various events on the road in terms of the 80th
  • FIG. 3 shows a schematic illustration of an example of a second part 82 of the program executable in the control device 4 of FIG. 1.
  • the goal of the second part 82 of the program is to determine the aforementioned cognitive data 70.
  • a further safety flag 92 can indicate whether the driver 14's cognition is not impaired in terms of traffic safety.
  • the second part 82 of the program is further illustrated with Verknüp ⁇ levy points 94, 96, 98, which serve only of clarity, said points of attachment with the same
  • condition data 102 describing the physical condition of the driver is calculated.
  • 104 response data may be calculated 106 in a reaction evaluation section describing the driver 14 in response to a particular environment event that given ⁇ optionally be also described in the location data 60 in the environment history data 58 but.
  • reaction evaluation section 104 for example, based on a correlation of
  • Environment event data 58 with the vehicle state data 66 be ⁇ determines whether and how the vehicle 2 in its entirety to an environment event, such as a red light, a traffic sign or the like responds.
  • the response data 106 may thus comprise, for example, a correlation coefficient between the environment history data 58 and the status datatechnikzu ⁇ 66th
  • the response data 106 may then measured for Reakti ⁇ onszeit 80 110 quantified and qualified a reaction rating 112 are 114th While the reaction time 108 it describes how long the driver needs 14 to respond To ⁇ world event on one, does not describe the reaction Bewer ⁇ processing 112 if the driver reacts roadworthy at an environmental event, and for example on a switched to red traffic lights, the vehicle 2 accelerates.
  • the reaction time is 80 while the effect evaluated in a decision ⁇ step 116, whether the driver 14 too long ⁇ sam 118 or 120 reasonably quickly respond.
  • condition data 102 decided why the driver did not respond 124 safely. The result is then either that he is unable to set the skill flag 78 or that he is unwilling so that the will flag 76 is set.
  • condition data 102 is used to check why the driver 14 is reacting too slowly. If the driver is physically okay, he can only be distracted, so that the
  • Attention flag 72 is set.
  • the thus determined cognitive data 70 may now be used in the embodiment shown in Fig. 4 way to output appropriate control signals to activate ⁇ appropriate security mechanisms in the vehicle 2. For this purpose, it is checked in corresponding decision steps 116 whether the driver 72 describing the cognition flags 72 to 78 is set. If this is the case, the speed reduction signal 40 Warn administeredsig ⁇ nal 42 or Notfunktionsmodtechnikssignal can be output 44 by a signal generating means 126th By this, the speed of the vehicle 2 can be reduced to a safe level, according to a
  • Alerted alarm signal for the driver 14 and the vehicle are transferred to an emergency operating mode in which a safe operation of the vehicle is ensured.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers (14) eines Fahrzeuges (2) beschreibenden Kognitionsdaten (70), umfassend: Erfassen von Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66), die eingerichtet sind, einen Zustand und/oder eine Zustandsänderung innerhalb des Fahrzeuges (2) zu beschreiben, Erfassen von Umfeldereignisdaten (58), die eingerichtet sind, ein vom Fahrzeug (2) unabhängiges Ereignis zu beschreiben, und Bestimmen der Kognitionsdaten (70) basierend auf einer Gegenüberstellung (68) der Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) und der Umfeldereignisdaten (58).

Description

Verfahren zum Erfassen einer die Aufmerksamkeit eines Fahrers besehreibenden Aufmerksamkeitsgro e
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erfassen einer die Aufmerksamkeit eines Fahrers eines Fahrzeuges beschreibenden Aufmerksamkeitsgröße, ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeuges und eine Vorrichtung zur Durchführung wenigstens eines der Verfahren .
Aus der DE 10 2012 002 037 AI ist ein Verfahren zur Durchführung von Fahrerzustandsanalysen bekannt. Mit derartigen Fahrerzu- standsanalysen soll erkannt werden, ob der Fahrer fahrtauglich ist, um die Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern.
Es ist Aufgabe der Erfindung, die Sicherheit im Straßenverkehr weiter zu verbessern.
Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Weiterbildungen sind Gegenstand der ab¬ hängigen Ansprüche.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung umfasst ein Verfahren zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers eines Fahrzeuges beschreibenden Kognitionsdaten, die Schritte Erfassen von
Fahrerbeschreibungsdaten, die eingerichtet sind, einen Zustand und/oder eine Zustandsänderung innerhalb des Fahrzeuges zu beschreiben, Erfassen von Umfeldereignisdaten, die eingerichtet sind, ein vom Fahrzeug unabhängiges Ereignis zu beschreiben, und Bestimmen der Kognitionsdaten basierend auf einer Gegenüber¬ stellung der Fahrzeugbeschreibungsdaten und der
Umfeldereignisdaten .
Dem angegebenen Verfahren liegt die Überlegung zugrunde, dass das Führen eines Fahrzeuges durch einen Fahrer wie ein Regelkreis betrachtet werden kann, in dem der Fahrer den Regler bildet. Der Fahrer gibt dabei eine Führungsgröße vor und kontrolliert mit seinen Sinnesorganen, wie Augen und Ohren, ob die Führungsgröße korrigiert werden muss, um das Fahrzeug gemäß seiner Füh¬ rungsgröße verkehrssicher und -regelkonform auf der Straße zu halten. Mit dem eingangs genannten Verfahren kann dabei kon¬ trolliert werden, ob der Fahrer in einem Zustand ist, in dem er seine Sinnesorgane verwenden kann, um Verkehrshindernisse zu erkennen und das Fahrzeug auf der Straße verkehrssicher zu führen. Die Sinnesorgane einschränkende Zustände des Fahrers können dabei Müdigkeit, Trunkenheit, Abgelenktheit oder ähn¬ liches sein.
Hier setzt das angegebene Verfahren mit der Erkenntnis an, dass der Fahrerzustand allein nicht ausreicht, um zu erkennen, ob der Fahrer sein Fahrzeug verkehrssicher auf der Straße bewegen kann oder nicht. Ein vom Fahrerzustand her müder Fahrer, der eine fahrerzustandsunabhängige hohe Ortskenntnis besitzt und der gleichzeitig ein vorsichtiger Fahrer ist, wird weniger wahr¬ scheinlich einen Unfall bauen, als ein vom Fahrerzustand her munterer Fahrer, der aber einen extrem aggressiven Fahrstil hat.
Basierend auf dieser Erkenntnis liegt dem angegebenen Verfahren die Überlegung zugrunde, dass es für die zuvor erläuterte Beurteilung darauf ankommt, ob die oben genannte, vom Fahrer vorgegebene Führungsgröße selbst verkehrssicher ist oder nicht, und ob der Fahrer in der Lage ist, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dies wird durch Kognition des Fahrers beeinflusst, die letztendlich die Informationsgestaltung im Kopf des Fahrers beschreibt und in die vom Aspekt der Verkehrssicherheit her neben den zuvor genannten Fahrerzustand auch seine Aufmerksamkeit, seine Erinnerung, seine Kreativität, seine Fähigkeit zu planen, seine Orientierung oder sein Wille eingehen.
All diese Komponenten der Kognition lassen sich gegebenenfalls nicht im Einzelnen erfassen, aber es lässt sich gleichwohl erfassen, ob der Fahrer auf bestimmte Ereignisse im Straßen- verkehr bestimmte, kognitiv richtige Entscheidungen treffen kann. Beispielsweise könnte an einem Verkehrsschild, wie einem Geschwindigkeitsbeschränkungsschild geprüft werden, ob der Fahrer dies überhaupt kennt und/oder ob der Fahrer in ver- kehrsgefährdender Weise erst kurz vor dem Geschwindigkeits¬ beschränkungsschild abrupt sein Fahrzeug abbremst, so dass ein nach ihm fahrendes Fahrzeug gegebenenfalls auf ihn auffahren könnte .
Um die, für die Verkehrssicherheit relevante Kognition des Fahrers daher in seiner Gesamtheit zu bestimmen, braucht le¬ diglich überprüft zu werden, ob der Fahrer auf bestimmte Er¬ eignisse die richtigen Entscheidungen trifft. Diese lassen sich aus dem Gesamtverhalten des Fahrzeuges heraus entnehmen . Im Falle des zuvor genannten Geschwindigkeitsschildes kann beispiels¬ weise nicht nur der Fahrer selbst überwacht werden, ob der dieses gesehen hat. Es kann auch zusätzlich überwacht werden, ob das Fahrzeug abbremst. Zu bestimmten Ereignis auf der Straße, wie ein Verkehrsschild, ein plötzlich auf die Straße rennendes Kind oder plötzlich einsetzender Regen gehört letzten Endes immer ein angemessene Reaktion des Fahrzeuges, die kognitiv durch den Fahrer eingeleitet werden muss. Fehlt es an der angemessenen Reaktion des Fahrers, so kann davon ausgegangen werden, dass seine kognitiven Fähigkeiten nicht ausreichen, um der Situation auf der Straße in verkehrssicherer Weise gerecht zu werden, er also schlichtweg überfordert ist.
Durch die Gegenüberstellung, also den Vergleich eines Ereig- nisses im Umfeld des Fahrzeuges , also die Umfeldereignisdaten mit den Fahrzeugbeschreibungsdaten die sich auf einzelne Elemente des Fahrzeuges inklusive des Fahrers selbst oder aber auf das Fahrzeug in seiner Gesamtheit beziehen können, können im Rahmen des angegebenen Verfahrens Kognitionsdaten abgeleitet werden, aus denen die Fähigkeiten des Fahrers erkennbar sind, ob er in der Lage ist angemessene Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen .
Die so ermittelten Daten können dann in beliebiger Weise verwendet werden. Durch eine visuelle und/oder akustische
Signalausgabe kann der Fahrer auf seine zu geringen kognitiven Fähigkeiten hingewiesen werden. Hängen diese beispielsweise mit bestimmten körperlichen Zuständen, wie Müdigkeit zusammen, könnte dies ausreichen, seine kognitiven Fähigkeiten zu steigern. Alternativ oder zusätzlich könnte das Fahrzeug in bestimmten Betriebsmodi betrieben werden, die der erfassten Kognition des Fahrers gerecht werden. Hierzu könnte das Fahrzeug beispielsweise in einen geringeren Geschwindigkeitsbereich geregelt werden. Weiter alternativ könnte die erfasste Kognition auch mit anderen Fahrzeugen ausgetauscht werden, um Unfälle zu vermeiden . Die Möglichkeit, nicht allein den Zustand eines Fahrers sondern seine Kognition zu erfassen verbessert daher die Verkehrssi¬ cherheit entscheidend.
Die Gegenüberstellung, also der Vergleich zwischen den Fahr- zeugbeschreibungsdaten und den Umfeldereignisdaten kann dabei beliebig erfolgen. Dazu ist es selbstverständlich notwendig, dass den Umfeldereignisdaten geeignete Fahrzeugbeschrei¬ bungsdaten gegenübergestellt werden. Es ist im Rahmen des angegebenen Verfahrens sinnlos auf ein Umfeldereignis, wie eine auf „Rot" umschaltende Ampel, hin Fahrzeugbeschreibungsdaten zu prüfen, die einen Beleuchtungszustand im Fahrzeug beschreiben. Die geeigneten Fahrzeugbeschreibungsdaten müssen von vorn herein festgelegt sein und können beispielsweise mit Kennlinien verglichen werden, denen zu einem bekannten Umfeldereignis, wie einer roten Ampel ein erwartetes Fahrzeugverhalten zu entnehmen ist. Weichen die Fahrzeugbeschreibungsdaten vom erwarteten Fahrzeugverhalten in einem bestimmten Maße ab, so kann auf eine nicht ausreichende Kognition geschlossen werden. Die Kognition wird in diesem Falle lediglich boolsche Variable erfasst, der nur entnehmbar ist, ob die oben genannten Fähigkeiten des Fahrers ausreichen, angemessene Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen oder nicht.
In einer Weiterbildung des angegebenen Verfahrens wird jedoch zum Gegenüberstellen der Fahrzeugbeschreibungsdaten und der
Umfeldereignisdaten eine Korrelation zwischen den Fahrzeug¬ beschreibungsdaten und den Umfeldereignisdaten bestimmt. Dem Ergebnis dieser Korrelation kann die Kognition dann auch wertend entnommen werden. Je weiter die Korrelation der
Umfeldereignisdaten mit den Fahrzeugbeschreibungsdaten von einem notwendigen Korrelationskoeffizient abweicht, desto geringer ist die zuvor erläuterte Fähigkeit des Fahrers, im Straßenverkehr angemessene Entscheidungen, das heißt ver¬ kehrssicher und regelkonform zu treffen.
Die Fahrzeugbeschreibungsdaten können beliebig, also bei¬ spielsweise sensorisch oder durch Schätzen erfasst werden. In einer besonderen Weiterbildung umfasst das angegebene Verfahren den Schritt Erfassen der Fahrzeugbeschreibungsdaten basierend auf wenigstens einem Fahrzeugbeschreibungsmodell.
Das Fahrzeugbeschreibungsmodell kann einteilig oder mehrteilig sein und verschiedene Bereiche des Fahrzeugs beschreiben. Entsprechend können die Fahrzeugbeschreibungsdaten aus dem Fahrzeugbeschreibungsmodell eine Lage des Fahrzeuges be¬ schreibende Fahrzeuglagedaten, und/oder einen Zustand des Fahrzeuges beschreibende Fahrzeugzustandsdaten, und/oder eine Lage des Fahrers im Fahrzeug beschreibende Fahrerlagedaten, und/oder einen Zustand des Fahrers beschreibende Fahrerzu- standsdaten umfassen.
Auch die Umfeldereignisdaten können in beliebiger Weise bei- spielsweise sensorisch erfasst werden, wobei die
Umfeldereignisdaten besonders bevorzugt ebenfalls basierend auf wenigstens einem Umfeldereignismodell erfasst werden.
In einer bevorzugten Weiterbildung des angegebenen Verfahrens umfassen die Kognitionsdaten eine Reaktionszeit, die der Fahrer benötigt, um auf ein durch die Umfeldereignisdaten beschriebenes Ereignis zu reagieren. Wird das Fahrzeug in der eingangs ge¬ nannten Weise als Regelkreis beschrieben, in denen der Fahrer einen Regler bildet, so bringt die Reaktionszeit des Fahrers eine Totzeit in den Regelkreis ein. Diese Totzeit kann dann durch Anpassen der Regelstrecke, beispielsweise durch Herabsetzen der Geschwindigkeit des Fahrzeuges technisch sehr einfach be¬ rücksichtigt werden. Dabei kann die Reaktionszeit basierend auf einer zeitlichen Verzögerung, zwischen einem Beginn des Ereignisses in den Umfeldereignisdaten und einem Beginn eines vorbestimmten Zu- sammenhangs zwischen den Umfeldereignisdaten und den Fahr¬ zeugbeschreibungsdaten berechnet werden, wobei der vorbestimmte Zusammenhang ein vorbestimmter Wert für einen Korrelations- koeffizienten zwischen den Umfeldereignisdaten und den Fahr¬ zeugbeschreibungsdaten sein kann.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeuges die Schritte Erfassen von Kog- nitionsdaten eines Fahrers des Fahrzeuges mit einem der zuvor angegebenen Verfahren, und Ausgeben eines Steuersignals, wenn die Kognitionsdaten eine vorbestimmte Bedingung erfüllen.
Zweckmäßigerweise ist die vorbestimmte Bedingung derart aus¬ gelegt, dass basierend auf den erfassten Kognitionsdaten festgestellt werden kann, ob der Fahrer des Fahrzeuges in verkehrsgefährdender Weise mit seinem Fahrzeug überfordert ist.
Werden die Kognitionsdaten beispielsweise basierend auf der oben genannte Korrelation zwischen der erfassten Störgröße und der erfassten Stellgröße bestimmt, dann könnte die vorbestimmte Bedingung ein vorbestimmter Schwellwert für die Korrelation sein. Wird dieser Schwellwert unterschritten, weil die erfasste Störgröße und die erfasste Stellgröße in zu geringer Weise miteinander korrelieren, dann kann das im Rahmen des angegebenen Verfahrens als zu geringe Aufmerksamkeit durch den Fahrer interpretiert und die Ausgabe des Steuersignals durchgeführt werden.
Basierend auf dem ausgegebenen Steuersignal können dann be¬ liebige technische Einrichtungen angesteuert werden, mit denen in unterschiedlichster Weise auf die zu geringe Aufmerksamkeit des Fahrers reagiert werden kann. Ein Beispiel dafür wäre, dass dem Fahrer basierend auf dem Steuersignal eine Information ausgegeben wird, dass zumindest Teile seiner Kognition, wie beispielsweise seine Aufmerksamkeit zu gering sind. Die In- formation könnte akustisch beispielswiese durch einen Piep-Ton, visuell beispielsweise durch einen Warnhinweis auf dem Bord¬ computer, haptisch beispielsweise durch einen den Fahrer schüttelnden Fahrersitz oder in sonstiger Weise erfolgen, um den Fahrer zu bewegen, seine Kognition wieder zu steigern.
In einer Weiterbildung des angegebenen Verfahrens wird das Fahrzeug basierend auf der Ausgabe des Steuersignals in einen Notfunktionsbetriebsmodus überführt. Im Rahmen dieses Not- funktionsbetriebsmodus könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden, die Verkehrssicherheit zu erhöhen, trotz der zum Führen eines Fahrzeuges zu geringen kognitiven Fähigkeiten des Fahrers. In einem Netzwerkverbund mehrerer Fahrzeuge, wie es bei¬ spielsweise durch das Car2X vorgeschlagen wurde, könnten sich beispielsweise verschiedene Fahrzeuge auch untereinander die erfassten Aufmerksamkeitsgrößen zu ihren Fahrern austauschen, um die Fahrer untereinander zu warnen.
Im Rahmen des Notfunktionsbetriebsmodus könnte auch in den Antrieb des Fahrzeuges eingegriffen werden, um das Fahrzeug in einem Geschwindigkeitsbereich zu betreiben, die der erfassten Kognition des Fahrers gerecht wird. Dazu wird im Notfunkti- onsbetriebsmodus vorzugsweise eine Geschwindigkeit für das Fahrzeug eingestellt, die unterhalb einer Grenzgeschwindigkeit liegt.
Dem Fahrer könnte es im Rahmen des vorliegenden Verfahrens weiterhin freigestellt bleiben, das Fahrzeug im Notfunkti- onsbetriebsmodus zu belassen, oder durch erneutes Beschleunigen des Fahrzeuges den Notfunktionsbetriebsmodus wieder zu ver¬ lassen. Auf diese Weise könnte der Wiener Straßenverkehrs¬ konvention von 1968, Art. 8, Absatz 5 Rechnung getragen werden, wonach jeder Fahrer oder Führer eines Fahrzeuges dauernd sein Fahrzeug beherrschen können muss.
Wird diese Grenzgeschwindigkeit im Notfunktionsbetriebsmodus durch den Fahrer wieder überschritten, so könnten wieder die oben genannten technischen Einrichtungen angesteuert werden, um den Fahrer darauf hinzuweisen, dass der Geschwindigkeitsbereich des Notfunktionsbetriebsmodus verlassen wurde.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung ist eine Vorrichtung eingerichtet, eines der zuvor angegebenen Verfahren durchzu¬ führen .
In einer Weiterbildung der angegebenen Vorrichtung weist die angegebene Vorrichtung einen Speicher und einen Prozessor auf. Dabei ist eines der zuvor angegebenen Verfahren in Form eines Computerprogramms in dem Speicher hinterlegt und der Prozessor zur Ausführung des Verfahrens vorgesehen, wenn das Computer¬ programm aus dem Speicher in den Prozessor geladen ist.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Compu¬ terprogramm Programmcodemittel, um alle Schritte eines der zuvor angegebenen Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder einer der angegebenen Vorrichtungen ausgeführt wird.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung enthält ein Compu¬ terprogrammprodukt einen Programmcode, der auf einem compu¬ terlesbaren Datenträger gespeichert ist und der, wenn er auf einer Datenverarbeitungseinrichtung ausgeführt wird, eines der zuvor angegebenen Verfahren durchführt .
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Sensor zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers beschreibenden Kog- nitionsdaten Mittel zum Erfassen von Fahrerbeschreibungsdaten, die eingerichtet sind, einen Zustand und/oder eine Zustands- änderung innerhalb des Fahrzeuges zu beschreiben, Mittel zum Erfassen von Umfeldereignisdaten, die eingerichtet sind, ein vom Fahrzeug unabhängiges Ereignis zu beschreiben, und eine Vor¬ richtung, die eingerichtet ist, eines der zuvor genannten Verfahren zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers eines Fahrzeuges beschreibenden Kognitionsdaten auszuführen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Fahrzeug einen der angegebenen Sensoren.
Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusam¬ menhang mit der folgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden, wobei : Fig. 1 in einer schematischen Darstellung ein Fahrzeug mit einer Steuervorrichtung,
Fig. 2 in einer schematischen Darstellung einen Teil eines in der Steuervorrichtung der Fig. 1 ausführbaren Programms,
Fig. 3 in einer schematischen Darstellung einen weiteren Teil des in der Steuervorrichtung der Fig. 1 ausführbaren Programms, und Fig. 4 in einer schematischen Darstellung einen noch weiteren Teil des in der Steuervorrichtung der Fig. 1 ausführbaren Programms zeigen.
In den Figuren werden gleiche technische Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen und nur einmal beschrieben.
Es wird auf Fig. 1 Bezug genommen, die in einer schematischen Darstellung ein Fahrzeug 2 mit einer Steuervorrichtung 4 zeigt. Das Fahrzeug 2 ist im Rahmen der vorliegenden Ausführung beispielhaft als Personenkraftfahrzeug mit einem Chassis 6 ausgebildet, das über Räder 8 fahrbar auf einer Straße 10 gehalten wird. In dem Chassis 6 ist eine Fahrgast zelle 12 ausgebildet, in der ein Fahrer 14 des Fahrzeuges 2 dieses mittels eines Lenkrades 16, eines Gaspedals 18 und einem nicht gezeigten Bremspedal steuern kann.
An dem Fahrzeug 2 sind weiterhin verschiedene Sensoren be- 1
festigt, mit denen verschiedene Messungen in und um das
Fahrzeug 2 durchgeführt werden können. So können mit Rad¬ drehzahlsensoren 20 die Raddrehzahlen 22 der Räder 8 und mit einem Inertialsensor 24 Fahrdynamikdaten 26 zu dem Fahrzeug 2 gemessen werden. Mittels eines Umfeldsensors 28, der im vor¬ liegenden Ausführungsbeispiel beispielhaft als Kamera ausge¬ bildet ist, können Umfelddaten 30 um das Fahrzeug 2 herum gesammelt werden. Ferner können mit einem Innenraumsensor 32, der im vorliegenden Ausführungsbeispiel ebenfalls als Kamera ausgebildet ist, Innenraumdaten 34 gesammelt werden, die vor allem den Fahrer 14 betreffen.
Die zuvor genannten Messdaten 22, 26, 30, 34 werden im Rahmen der vorliegenden Ausführung der Steuervorrichtung 4 zugeführt. Ferner empfängt die Steuervorrichtung 4 auch einen Lenkwinkel 36 aus dem Lenkrad 16 und einen Gaspedalwinkel 38 aus dem Gas¬ pedal 18.
Mit der Steuervorrichtung 4 soll im Rahmen der vorliegenden Ausführung die Fähigkeiten des Fahrers 14 während der Fahrt überwacht werden, das Fahrzeug 2 zu beherrschen und so ver¬ kehrssicher zu führen. Sollte die Überwachung ergeben, dass die Fähigkeiten des Fahrers 14, aus welchen Gründen auch immer, nachlassen, das Fahrzeug verkehrssicher zu führen so soll die Steuervorrichtung geeignete Steuersignale ausgeben, mit denen die Verkehrssicherheit sichergestellt werden kann.
In der vorliegenden Ausführung können diese Steuersignale ein Geschwindigkeitsreduktionssignal 40, ein Warnhinweissignal 42 oder ein Notfunktionsaktivierungssignal 44 sein.
Nachstehend soll die Erzeugung dieser Steuersignale näher beschrieben werden. Dazu wird auf Fig. 2 Bezug genommen, die in einer schematischen Darstellung einen ersten Teil 46 eines in der Steuervorrich¬ tung 4 der Fig. 1 ausführbaren Programms zeigt. Der erste Teil 46 des Programms umfasst ein
Umfeldereignismodell 48 und ein Fahrzeugbeschreibungsmodell, das sich aus einem Lagemodell 50, einem Fahrervitalitätsmo¬ dell 52, einem Fahreraktivitätsmodell 54 und einem Fahrerbe- tätigungsmodell 56 zusammensetzt.
Aufgabe des Umfeldereignismodells 48 ist es,
Umfeldereignisdaten 58 zu modellieren, die die Lage, die Be¬ wegung, die Bewegungsrichtung oder den Zustand von Objekten um das Fahrzeug herum beschreiben . Dem Umfeldereignismodell 48 kann beispielsweise das in der DE 10 2005 020 731 AI offenbarte Modell zugrunde gelegt werden, wobei die Umfelddaten 30 aus dem als Kamera ausgebildeten Umfeldsensor 28 die Verkehrsobjekte beschreiben können. Neben dem Umfeldsensor 28 können die Umfelddaten 30 auch aus anderen Sensoren, wie beispielsweise aus einem Abstandssensor gewonnen werden.
Aufgabe des Lagemodells 50 ist es, Lage des Fahrzeuges 2 zu bestimmen und mit Fahrzeuglagedaten 60 zu beschreiben. Diese Fahrzeuglagedaten 60 können relative Lagedaten umfassen, die die Lage des Fahrzeuges 2 gegenüber der Straße 10 beschreiben. Alternativ oder zusätzlich können die Fahrzeuglagedaten 60 auch absolute Lagedaten, wie beispielsweise Navigationslagedaten umfassen. Die Fahrzeuglagedaten 60 können dabei Positionsla- gedaten und/oder Positionsänderungslagedaten, wie beispiels¬ weise Geschwindigkeitsdaten oder Beschleunigungsdaten sein. Besonders bevorzugt werden die Fahrzeuglagedaten 60 im Rahmen der vorliegenden Ausführung durch Sensorfusion, wie bei¬ spielsweise in der WO 2013 037 844 A2 beschrieben, modelliert. Im Rahmen dieser Sensorfusion werden die Fahrdynamikdaten 26 und die Raddrehzahlen 22 als Grundlage zur Ermittlung der Fahr¬ zeuglagedaten 60 herangezogen.
Aufgabe des Fahrervitalitätsmodells 52 ist es, Fahrerzustände des Fahrers 14 zu erkennen und durch Fahrerzustandsdaten 62 beschrieben auszugeben. Derartige Fahrerzustände können Mü¬ digkeit respektive Vitalität des Fahrers 14 und/oder Stress sein, unter dem der Fahrer 14 steht. Zur Erfassung und/oder 1
Modellierung derartiger Fahrerzustandsdaten 62 wurden bereits verschiedene Ansätze vorgeschlagen, wozu beispielhaft auf die DE 10 2012 002 037 AI verwiesen wird, in der sich zudem weitere Nachweise finden.
Aufgabe des Fahreraktivitätsmodells 54 ist es, die Fahrerlage des Fahrers 14 in der Fahrgast zelle 12 des Fahrzeugs 2 zu überwachen und im Rahmen von Fahrerlagedaten 64 zu beschreiben. Die Fahrerlage umfasst dabei nicht nur die Position des Fah- rers 14 selbst oder einzelner Körperteile, wie Augen, Kopf,
Hände, Arme, Beine und/oder Füße sondern auch die Bewegung und damit die Positionsänderung des Fahrers 14 selbst oder seiner Körperteile. Grundlage zur Erfassung und/oder Modellierung der Fahrerlagedaten 64 in dem Fahreraktivitätsmodell 54 ist eine Beobachtung des Fahrers 14. Dies kann beispielsweise durch den Innenraumsensor 32 erfolgen. Ferner kann zur Erfassung und/oder Modellierung der Fahrerlagedaten 64 im Fahreraktivitätsmo¬ dell 54 Fahrzeugzustandsdaten 66 mit berücksichtigt werden, die im Fahrerbetätigungsmodell 56 modelliert wird.
Die Fahrzeugzustandsdaten 66 beschreiben einen Fahrzeugzustand, der durch einzelne Betätigungen des Fahrers 14 im Rahmen des Betriebes des Fahrzeuges 2 verändert wird. Diese Betätigungen können Schalten, Bremsen, Lenken, Beschleunigen, Blinken, Licht ein-/ausschalten, und ähnliches umfassen. Dazu empfängt das
Fahrerbetätigungsmodell 56 unter anderem den Lenkwinkel 36 und den Gaspedalwinkel 38, aus denen sich die Betätigungen des Fahrers 14, wie Lenken und Gas geben ableiten lassen. Über die Betätigungen des Fahrers 14 lassen sich der Fahrzeugzustand überwachen und die Fahrzeugzustandsdaten 66 modellieren.
Im Rahmen der vorliegenden Ausführung werden die
Umfeldereignisse 58, die Fahrzeuglagedaten 60, die Fahrerzu¬ standsdaten 62, die Fahrerlagedaten 64 und die Fahrzeugzu- Standsdaten 66 in einem Fusionsfilter 68 fusioniert, um weitere Informationen aus den vorhandenen Daten zu gewinnen. Bei dem Fusionsfilter kann es sich beispielsweise um ein Zustandsmodell handeln, im Rahmen dessen die Fahrzeugbeschreibungsdaten, die 1
die Fahrzeuglagedaten 60, die Fahrerzustandsdaten 62, die Fahrerlagedaten 64 und/oder die Fahrzeugzustandsdaten 66 um¬ fassen können in Bezug auf äußere Ereignisse, die durch die Umfeldereignisdaten 58 aber gegebenenfalls auch durch die Fahrzeuglagedaten 60 beschrieben werden können, interpretiert werden können.
Das Ergebnis dieser Interpretation können dann Kognitionsda- ten 70 sein, die die Kognition des Fahrers 14 in Bezug auf die Führung des Fahrzeuges 2 beschreiben. Die Kognitionsdaten 70 umfassen im Rahmen der vorliegenden Ausführung einen
Aufmerksamkeitsflag 72 des Fahrers 14, der die Aufmerksamkeit des Fahrers 14 beschreibt, einen Bewusstseinsflag 74, der die physische Fähigkeit des Fahrers 14 beschreibt, das Fahrzeug 2 im Straßenverkehr zu führen, einen Willensflag 76, der beschreibt, ob der Fahrer bewusst sein Fahrzeug 2 verkehrsunsicher im Straßenverkehr führen möchte, ein Fähigkeitsflag 78, der be¬ schreibt, ob der Fahrer 14 verschiedene Umfeldereignisse richtig bewerten kann oder Kenntnis über die Verkehrsregeln besitzt sowie seine Reaktionszeit 80 in Bezug auf verschiedene Ereignisse im Straßenverkehr zu reagieren.
Es wird auf Fig. 3 Bezug genommen, die in einer schematischen Darstellung ein Beispiel für einen zweiten Teil 82 des in der Steuervorrichtung 4 der Fig. 1 ausführbaren Programms zeigt.
Ziel des zweiten Teils 82 des Programms ist es, die zuvor genannten Kognitionsdaten 70 zu bestimmen. Dabei kann ein weiterer Unbedenklichkeitsflag 92 anzeigen, ob die Kognition des Fahrers 14 aus Sicht der Verkehrssicherheit nicht beeinträchtigt ist .
Der zweite Teil 82 des Programms ist ferner mit Verknüp¬ fungspunkten 94, 96, 98 dargestellt, die lediglich der Über- sichtlichkeit dienen, wobei Verknüpfungspunkte mit gleichen
Bezugszeichen gedanklich miteinander verbunden werden müssen.
Zunächst können aus den Fahrerzustandsdaten 62 und den Fah- rerlagedaten 64 in einem Konditionsbewertungsabschnitt 100 Konditionsdaten 102 berechnet werden, die die körperliche Kondition des Fahrers beschreiben. Ferner können in einem Reaktionsbewertungsabschnitt 104 Reaktionsdaten 106 berechnet werden, die die Reaktion des Fahrers 14 auf ein bestimmtes Umfeldereignis, das in den Umfeldereignisdaten 58 gegebenen¬ falls aber auch in den Lagedaten 60 beschrieben sein kann beschreiben. Dazu kann im Reaktionsbewertungsabschnitt 104 beispielsweise basierend auf einer Korrelation der
Umfeldereignisdaten 58 mit den Fahrzeugzustandsdaten 66 be¬ stimmt werden, ob und wie das Fahrzeug 2 in seiner Gesamtheit auf ein Umfeldereignis, wie beispielsweise eine rote Ampel, ein Verkehrsschild oder ähnliches reagiert. Die Reaktionsdaten 106 können damit einen Korrelationskoeffizienten beispielsweise zwischen den Umfeldereignisdaten 58 und den Fahrzeugzu¬ standsdaten 66 enthalten.
Die Reaktionsdaten 106 können dann hinsichtlich der Reakti¬ onszeit 80 quantifiziert 110 und einer Reaktionsbewertung 112 qualifiziert 114 werden. Während die Reaktionszeit 108 dabei beschreibt, wie lange der Fahrer 14 benötigt, um auf ein Um¬ weltereignis zu reagieren, beschreibt die Reaktionsbewer¬ tung 112, ob der Fahrer verkehrssicher auf ein Umweltereignis reagiert, und beispielsweise an einer auf Rot schalteten Ampel nicht das Fahrzeug 2 beschleunigt.
Die Reaktionszeit 80 wird dabei in einem Entscheidungs¬ schritt 116 dahingehend bewertet, ob der Fahrer 14 zu lang¬ sam 118 oder angemessen schnell 120 reagiert.
Reagiert der Fahrer 14 angemessen schnell 120, dann wird in einem weiteren Entscheidungsschritt 116 anhand der Reaktionsbewer¬ tung 112 entschieden, ob die mit den Reaktionsdaten 106 be¬ schriebene Reaktion, verkehrssicher 122 oder nicht verkehrs- sicher 124 war. War die Reaktion verkehrssicher 122, dann wird der Unbedenklichkeitsflag 92 gesetzt.
Anderenfalls, wird anhand der Konditionsdaten 102 weiter entschieden, warum der Fahrer nicht verkehrssicher 124 reagiert hat. Das Ergebnis ist dann entweder, dass er unfähig ist, so dass der Fähigkeitsflag 78 gesetzt wird, oder dass er Unwillens ist, so dass der Willensflag 76 gesetzt wird.
Reagiert der Fahrer 14 jedoch auf das Umweltereignis zu langsam 118, dann wird anhand der Konditionsdaten 102 geprüft, warum der Fahrer 14 zu langsam reagiert. Ist der Fahrer physisch in Ordnung, so kann er nur abgelenkt sein, so dass der
Aufmerksamkeitsflag 72 gesetzt wird. Alternativ kann aber auch eine körperliche Störung vorliegen, so dass der
Bewusstseinsflag 74 gesetzt wird.
Die auf diese Weise bestimmten Kognitionsdaten 70 können nun in der in Fig. 4 gezeigten Weise zur Ausgabe geeigneter Steuer¬ signale zur Aktivierung geeigneter Sicherheitsmechanismen im Fahrzeug 2 verwendet werden. Dazu wird in entsprechenden Entscheidungsschritten 116 geprüft, ob der die Kognition des Fahrers 14 beschreibenden Flags 72 bis 78 einer gesetzt ist. Ist dies der Fall, kann durch eine Signalerzeugungseinrichtung 126 das Geschwindigkeitsreduktionssignal 40, das Warnhinweissig¬ nal 42 oder das Notfunktionsaktivierungssignal 44 ausgegeben werden. Durch diese kann entsprechend die Geschwindigkeit des Fahrzeuges 2 auf ein verkehrssicheres Maß gesenkt, ein
Alarmsignal für den Fahrer 14 ausgegeben und das Fahrzeug in einen Notbetriebsmodus überführt werden, in dem ein verkehrssicherer Betrieb des Fahrzeuges gewährleistet ist.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers (14) eines Fahrzeuges (2) beschreibenden Kognitionsdaten (70), umfassend:
Erfassen von Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66), die eingerichtet sind, einen Zustand und/oder eine Zustands- änderung innerhalb des Fahrzeuges (2) zu beschreiben,
Erfassen von Umfeldereignisdaten (58), die eingerichtet sind, ein vom Fahrzeug (2) unabhängiges Ereignis zu beschreiben, und
Bestimmen der Kognitionsdaten (70) basierend auf einer Gegenüberstellung (68) der Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) und der Umfeldereignisdaten (58) .
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei zum Gegenüberstellen (68) der Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) und der
Umfeldereignisdaten (58) eine Korrelation (104) zwischen den Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) und den
Umfeldereignisdaten (58) bestimmt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, umfassend Erfassen der Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) basierend auf wenigstens einem Fahrzeugbeschreibungsmodell (50, 52, 54, 56) .
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Fahrzeugbeschrei¬ bungsdaten (60, 62, 64, 66) aus dem Fahrzeugbeschreibungsmo¬ dell (50, 52, 54, 56)
eine Lage des Fahrzeuges (2) beschreibende Fahrzeugla- gedaten (60), und/oder
einen Zustand des Fahrzeuges (2) beschreibende Fahr- zeugzustandsdaten (66), und/oder
eine Lage des Fahrers (14) im Fahrzeug (2) beschreibende Fahrerlagedaten (64), und/oder
- einen Zustand des Fahrers (14) beschreibende Fahrerzu- standsdaten (62) umfassen.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, umfassend Erfassen der Umfeldereignisdaten (58) basierend auf wenigstens einem Umfeldereignismodell (48).
6. Verfahren einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kognitionsdaten (70) eine Reaktionszeit (80) umfassen, die der Fahrer (14) benötigt, um auf ein durch die
Umfeldereignisdaten (58) beschriebenes Ereignis zu reagieren.
7. Verfahren nach Anspruch 6, umfassend Berechnen der Reak¬ tionszeit (80) basierend auf einer zeitlichen Verzögerung, zwischen einem Beginn des Ereignisses in den
Umfeldereignisdaten (58) und einem Beginn eines vorbestimmten Zusammenhangs (104) zwischen den Umfeldereignisdaten (58) und den Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66).
8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei der vorbestimmte Zusam¬ menhang (104) ein vorbestimmter Wert für einen Korrelations- koeffizienten zwischen den Umfeldereignisdaten (58) und den Fahrzeugbeschreibungsdaten (60, 62, 64, 66) ist.
9. Vorrichtung 4, die eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche auszuführen.
10. Sensor zum Erfassen von die Kognition eines Fahrers (14) beschreibenden Kognitionsdaten (70), umfassend:
Mittel (16, 18, 20, 24, 32) zum Erfassen von Fahrerbe¬ schreibungsdaten (60, 62, 64, 66), die eingerichtet sind, einen Zustand und/oder eine Zustandsänderung innerhalb des Fahr¬ zeuges (2) zu beschreiben,
- Mittel (28) zum Erfassen von Umfeldereignisdaten (58), die eingerichtet sind, ein vom Fahrzeug (2) unabhängiges Ereignis zu beschreiben, und
eine Vorrichtung (4) nach Anspruch 9.
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