WO2023139198A1 - Verfahren und system zur ermittlung eines kinetosewertes - Google Patents

Verfahren und system zur ermittlung eines kinetosewertes Download PDF

Info

Publication number
WO2023139198A1
WO2023139198A1 PCT/EP2023/051342 EP2023051342W WO2023139198A1 WO 2023139198 A1 WO2023139198 A1 WO 2023139198A1 EP 2023051342 W EP2023051342 W EP 2023051342W WO 2023139198 A1 WO2023139198 A1 WO 2023139198A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
kinetosis
vehicle occupant
vehicle
value
individual basic
Prior art date
Application number
PCT/EP2023/051342
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Mohamad Alayan
Florian Nicola
Original Assignee
Zf Friedrichshafen Ag
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 Zf Friedrichshafen Ag filed Critical Zf Friedrichshafen Ag
Publication of WO2023139198A1 publication Critical patent/WO2023139198A1/de

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6893—Cars
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4005—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the sensory system
    • A61B5/4023—Evaluating sense of balance

Definitions

  • the invention relates to a method and a system for determining a kinetosis value of a vehicle occupant in a vehicle. Furthermore, the invention relates to the use of such a method and system.
  • a typical case in which motion sickness develops is when a vehicle occupant does not look at the route but at their laptop, smartphone or similar. This means that their visual system tells their brain that it is in a stationary state. However, the vestibular system indicates exactly the opposite due to the external accelerations acting on the body while driving. These two opposing pieces of information now lead to what is known as a sensory mismatch in the vehicle occupant, which ultimately leads to the development of motion sickness. Kinetosis is thus caused in particular by mismatched sensory impressions in movement situations. The vestibular system is therefore considered to be the central element in the development of kinetosis.
  • Symptoms of motion sickness include dizziness, nausea, pallor, headaches and vomiting.
  • a kinetosis value can be determined depending on the severity of the kinetosis.
  • the DE 10 2017 005982 A1 reveals a procedure and device to avoid or reduce kinetosis symptoms when using a virtual reality bri ile during a drive in a vehicle, whereby an additional movable network structure is presented while driving on the vir-tual reality glasses, whereby there is also a movement of the network structure that this equal corresponds to the state of movement of the vehicle.
  • the object is achieved by a method for determining a kinetosis value with the features of claim 1 and a system with the features of claim 13.
  • the object is also achieved by using such a method and/or such a system with the features of claim 15.
  • the object is achieved by a method for determining a kinetosis value of a vehicle occupant in a vehicle, comprising the steps:
  • Vehicles are, for example, land vehicles, watercraft or aircraft, such as a passenger car, commercial vehicle, bus, etc. Vehicle occupants are drivers or co-drivers/passengers.
  • the model unit can, for example, be a computing unit with an executable model, for example an HFR model, a 6DOF-SVC model, multiple linear regression, a self-learning algorithm or a neural network, which can be used to calculate the kinetosis value.
  • the kinetosis value (MSI, Motion Sickness Index) can thus be calculated from the model units mentioned, with the vehicle dynamics data/biological data serving as input for the arithmetic operations.
  • the model on which the model unit is based has variables, for example, which can be weighted.
  • Driving dynamics can be longitudinal dynamics, ie positive or negative acceleration of the vehicle, transverse dynamics, ie turning a steering angle, and rotational movement, ie pitching, yawing and rolling. It is thus detected whether and to what extent the vehicle accelerates, brakes, steers, nods, rolls and/or yaws.
  • the driving dynamics data can thus include data on acceleration, on the steering angle, on pitching movements, on yaw movements and/or on rolling movements.
  • the individual basic inclination of the vehicle occupant to kinetosis, kinetosis value of the vehicle occupant, adapted according to the daily condition of the vehicle occupant is now determined.
  • This can be accomplished, for example, by setting variables of the model unit using a parameter set corresponding to the adjusted individual basic tendency of the vehicle occupant to kinetosis. Based on the level of the respective kinetosis value, the model unit can make a statement about the respective comfort or discomfort of the vehicle occupant due to kinetosis.
  • the process corresponds to a control circuit that can also produce different curves via the various parameters.
  • the method according to the invention not only determines an individual kinetosis value that can be determined by the basic inclination, but also a personalized kinetosis value that can be determined by the daytime condition of the vehicle occupant.
  • the basic inclination of the vehicle occupant is first detected. This indicates whether the vehicle occupant is more prone to motion sickness or not. Accordingly, in the model unit, a parameter set based on the basic inclination could be used.
  • the daily state of mind i.e. the daily form of the vehicle occupant
  • the vehicle occupant reacts differently to motion sickness, depending on how they are on the day, e.g.
  • the individual basic inclination is adapted to the shape of the day, so that these aspects are also taken into account when determining the kinetosis value.
  • Such an adjustment can be accomplished, for example, by adapting/adapting the parameter set used in the model unit.
  • the kinetosis value is determined as a personalized kinetosis value on the basis of the current driving dynamics data of the vehicle and/or the biological data using the individual basic inclination and the daytime condition of the vehicle occupant.
  • the significant daily fluctuation of sensitivities / feel-good factors / health factors of a vehicle occupant or people in general, which in a significant Deviation of the day-dependent kinetosis value can thus be taken into account.
  • This method is also of great advantage for highly automated vehicles.
  • kinetosis For example, if the vehicle occupant drives a long distance autonomously on a freeway and wants to read/work etc., a fundamentally low basic tendency to kinetosis can be adjusted, since it is known that vehicle occupants who read, for example, suffer from higher kinetosis.
  • the kinetosis value adjusted in this way can be used in a large number of ADAS (driver assistance systems), for example when selecting the route/speed etc... or in general for the longitudinal and lateral acceleration of the vehicle.
  • ADAS driver assistance systems
  • the original daytime condition of the vehicle occupant is recorded using a manual query before the start of the journey or at least shortly after the start of the journey.
  • the daytime condition of the at least one vehicle occupant can be determined at least on the basis of an answer to at least one question asked of the vehicle occupant.
  • the question is asked by the vehicle/a driver assistance system, for example, and the answer is evaluated.
  • This query ensures that the form of the day/the day-to-day condition of the vehicle occupant is recorded and taken into account in the model unit, for example when the parameters are adjusted.
  • the query is preferably designed with at least one question. This can be output with a microphone, for example, and the answer can be recorded. Furthermore, the question can be output on a display and ready-made answers can be displayed, which can be selected, for example, by selecting the vehicle occupant.
  • the answer and the answer area can be formed by simple yes/no answers. Questions for recording the daily state of mind are, for example: How do you feel today? Did you sleep well? Are you under a lot of stress today?
  • the answer range could then be recorded by yes/no answers, for example by a microphone.
  • slider values Slider Value SV
  • Slider Value SV would also be possible by moving a slider on, for example, a display as an answer or entering answers/selecting answers on a display.
  • the current driving dynamics data are recorded by corresponding sensors and/or actuators while the vehicle is being driven.
  • driving dynamics data can be generated for each driving event while driving.
  • the driving dynamics data can include, for example, data on acceleration, on the steering angle, on pitching movements, on yawing movements and/or rolling movements. The driving dynamics data can thus be easily recorded.
  • the model unit has a model with a number of adjustable variables, the variables being set using a parameter set, and a number of parameter sets corresponding to different individual basic inclinations being provided and a parameter set corresponding to the individual basic inclination of the vehicle occupant being selected to determine the kinetosis value.
  • the model unit can use the model with the
  • Driving dynamics data/biological data and the daily condition adapted individual basic inclination into a corresponding kinetosis value.
  • the model can have several adjustable variables, for example by means of a weighting.
  • Such a model is, for example, the 6DOF-SVC model, which has, for example, a gravitational inertial acceleration, an angular velocity vector and an inertial acceleration etc. as variables.
  • the model corresponds to a control circuit that can produce different curves (kinetosis value / per time) via the various variables.
  • a parameter set can now be selected, for example, based on which the model of the model unit is adjusted, i.e. weighted.
  • a first set of parameters can be used in the case of an individual basic tendency to motion sickness and a second parameter set can be used in the case of no or less individual basic tendency to motion sickness.
  • the selected parameter set is preferably modified or validated on the basis of the daily state of mind. In this way, a personalised, very precise kinetosis value can be determined for the vehicle occupant depending on the day.
  • the originally specified daily condition of at least one vehicle occupant is checked regularly or manually while driving, with the model unit adapting the kinetosis value to the modified daily condition if the originally specified daily condition changes.
  • a regular check can be a check at specified time intervals, for example. It may also be possible to change the day's condition manually. In this way, at certain times of the journey, it is checked how well the calculation of the kinetosis value relates to the actual comfort of the vehicle occupants. If the kinetosis value is incorrect or not good, for example if the vehicle occupant has become ill while driving, then this results in a change in the current day's condition.
  • the currently used set of parameters is preferably adjusted when the daily state of mind changes.
  • Such a check allows deviations from the actual kinetosis value of the vehicle occupant to be recognized quickly, for example deviations that occur while driving or deviations in the state of mind in general. For example, a sick vehicle occupant who felt better for a short time and stated this as a daytime condition at the beginning of the journey can experience a deterioration again.
  • the day's condition is preferably determined using feedback questions and answers. These can also be output and recorded with the microphone or output and recorded via a display. For example, a short answer can be given using the slider. This is very suitable, since only short queries are made here without a large dialogue with the vehicle occupants.
  • a fine tuning between the calculated, currently applicable kinetosis value and the actual condition of the vehicle occupants can be achieved. Deviations can also be detected while driving. This enables the kinetosis value to be checked continuously.
  • the individual basic inclination of the vehicle occupant can be recorded and assigned to the vehicle occupant.
  • the detection can also be restarted manually in order to change the individual basic inclination of the vehicle occupant.
  • the individual basic inclination can also be recorded by answering one or preferably several questions. This can be output by a microphone, for example, or shown on a display, as well as, for example, a response area. The answer area could then be captured by yes/no answers either with a microphone or selected, for example, by a slider or by touch on the display. After recording, the individual basic inclination can be assigned to the vehicle occupant and saved.
  • the individual basic tendency can be changed from a tendency to little or no kinetosis to a tendency to high kinetosis. This allows the current kinetosis value to be better determined.
  • the biological data can be selected from the group: paleness and/or cold sweating and/or yawning.
  • the possibility of deep learning or machine learning could also be used to determine a corresponding value for the model unit. For example, based on the biological data, corresponding behavioral patterns of the vehicle occupant can be analyzed and used as adjustable variables in the model unit.
  • the at least one vehicle occupant is automatically identified using sensors. If several individual basic inclinations are stored, the correct individual basic inclination suitable for the vehicle occupant can be used automatically. Furthermore, if several vehicle occupants are identified, that individual basic inclination can be used which represents the highest basic inclination to kinetosis. The procedure is thus tailored to the person who has the highest tendency to motion sickness.
  • a system for determining a kinetosis value of a vehicle occupant in a vehicle having a storage unit in which an individual basic inclination of the at least one vehicle occupant to kinetosis is provided, and a detection unit for detecting at least the current driving dynamics data of the vehicle and/or biological data of the at least one vehicle occupant, and a model unit for determining the kinetosis value using driving dynamics data/or biological data, with an input unit for recording a day s of the at least one vehicle occupant is provided as the original daytime condition, with the model unit being designed to determine the kinetosis value using the current driving dynamics data and/or biological data while weighting the individual basic inclination, the individual basic inclination being adaptable to the original daytime condition by the model unit.
  • system is designed to carry out the method as described above.
  • advantages of the method can also be transferred to the system.
  • a display unit for outputting and recording at least one question and answer before the start of the journey or at least shortly after the start of the journey, with the question and answer being able to determine the vehicle occupant's condition during the day.
  • the object is also achieved by using a method as described above and/or a system as described above in a driver assistance system of a vehicle.
  • a driver assistance system for route planning the corresponding route to be traveled can be viewed in advance by means of a simulation program/algorithm. Based on the personalized kinetosis value, a statement can be made very early on about how the comfort of the vehicle occupants will behave. If the vehicle occupant is predictably not comfortable, a route that provokes less kinetosis could also be suggested, for example.
  • the corresponding driver assistance systems can influence the individual maneuvers, for example with a high kinetosis value, in particular with regard to acceleration/braking, stop-and-go traffic, cornering, speed, etc.
  • FIG 2 the method schematically as a flow chart
  • FIG 3 a use of a personalized kinetosis value schematically in different driver assistance systems
  • FIG 7 a second embodiment of the method
  • FIG. 8 shows a vehicle according to the invention with a system according to the invention.
  • a model unit 6 (FIG. 8) for determining a kinetosis value using vehicle dynamics data and/or biological data is provided in a first regulation ASO.
  • the model unit 6 can be, for example, an HFR model, a 6DOF-SVC model, multiple linear regression, a self-learning algorithm and a neural network.
  • a kinetosis value (MSI Motion Sickness Index) can be calculated from the models mentioned, with the current driving dynamics data/biological data serving as input for the calculations.
  • the models can have variables that can be set/weighted using a parameter set.
  • a second regulation AS1 for example during the installation/initial start-up of the method, the individual basic tendency of one or more vehicle occupants towards motion sickness is recorded, for example a high basic tendency if they tend to motion sickness.
  • This detection of the individual basic inclination is important for the vehicle occupants in the system configuration for the process.
  • the individual basic inclination decides whether he is more prone to motion sickness or not. Accordingly, in the model of the model unit 6 (FIG. 8), the variables of the model could be adjusted accordingly or a different set of parameters could be used.
  • This individual basic inclination is recorded after the first installation of the method, but can be recorded again later via a corresponding menu navigation in system 1 according to the invention (FIG. 8) in order to be able to depict any incorrect settings/changes, new vehicle occupants.
  • the individual basic inclination of the vehicle occupant can be determined, for example, using a list of questions, which preferably contains at least one but several questions.
  • the questions can be output via a microphone and the answers can be recorded accordingly or, for example, output on the display.
  • the answer range can then be recorded by yes/no answers or also by slider values (adjustable answers).
  • the recorded individual basic inclination is then stored linked to the vehicle occupants. If the vehicle 2 (FIG. 8) has, for example, automated vehicle occupant detection, this can automatically detect the vehicle occupant when the vehicle 2 (FIG. 8) is started and use the stored individual basic inclination.
  • the individual basic inclination can be defined as a set of parameters, based on which the variables of the model unit 6 (FIG. 8) can be adjusted/weighted.
  • the driving dynamics values/biological data are evaluated according to this tendency.
  • This configuration can thus be viewed as the first step towards a personalized kinetosis value.
  • a first step S1 therefore, the set of parameters is used which corresponds to the individual basic tendency to kinetosis of the vehicle occupant.
  • a second step S2 the original daytime condition of the vehicle occupant is recorded.
  • the daily state of mind can be recorded, for example, before each start or during the start of the method.
  • This daily configuration reflects the daily form of the vehicle occupant. This varies, for example, with regard to whether the vehicle occupant has slept well, given the high loads in everyday life is exposed, is ill, for example has a cold, etc. Depending on how they are on the day, the vehicle occupant reacts differently to motion sickness.
  • the original day-to-day condition of the vehicle occupant can be determined, for example, using a list of questions that contains at least one, but preferably several questions.
  • the questions can be output via a microphone and the answers can be recorded accordingly or, for example, output on the display.
  • the answer range could then be recorded by yes/no answers or also by slider values.
  • the parameter set used by the individual basic inclination is adapted (personalized parameter set) and used in the model unit 6 (FIG. 8) on the basis of the recorded daily form.
  • a personalized kinetosis value is thus achieved through this precise mapping of the vehicle occupant.
  • a third step S3 the current driving dynamics data of the vehicle 2 (FIG. 8) and/or biological data of the at least one vehicle occupant are recorded and used together with the personalized parameter set in the model unit 6 (FIG. 8) to determine a personalized kinetosis value.
  • driving dynamics data of the vehicle 2 (FIG. 8)/biological data are therefore required, which are derived from the model of the Model unit 6 (FIG. 8) can be converted into the corresponding kinetosis value.
  • the model corresponds to a control circuit that can also produce different curves (kinetosis value / time) via the various driving dynamics data / biological data.
  • a check is made at specific points in time, for example in periodic sections, while driving how well the calculation of the kinetosis value relates to the actual kinetosis value of the vehicle occupant.
  • FIG. 2 shows the method schematically as a flowchart.
  • the model unit 6 (FIG. 8) is present for determining a kinetosis value using driving dynamics data and/or biological data.
  • the individual basic inclination of the vehicle occupant is recorded using a questionnaire, for example.
  • a parameter set is assigned to the individual basic inclination of the vehicle occupant.
  • Such parameter sets can already be present in a memory unit 3 (FIG. 8).
  • a second set of parameters which reflects this basic tendency, can be used, for example.
  • the parameter sets are selected on the basis of the determined individual basic inclination of the vehicle occupant and are firmly linked to this.
  • the parameter set which reflects the individual basic inclination, is adapted/adjusted or validated.
  • an illness such as a cold or lack of sleep, which may cause the vehicle occupant to suffer more from motion sickness, can be mapped.
  • the model variables of the model used in the model unit 6 are set on the basis of the adapted parameter set and the personalized kinetosis value is determined using the current driving dynamics data and/or biological data.
  • FIG. 3 shows the use of such a determined personalized kinetosis value schematically in various driver assistance systems (ADAS systems).
  • ADAS systems driver assistance systems
  • the corresponding route to be traveled can be viewed in advance by means of a simulation program/algorithm. Based on the personalized kinetosis value, a very early statement can be made about how the comfort of the vehicle occupants will behave. If the comfort of the vehicle occupants is predicted to be poor, a route that provokes less kinetosis can also be suggested, for example.
  • the corresponding driver assistance systems can influence the individual maneuvers, for example with a high kinetosis value, in particular with regard to acceleration/braking, stop-and-go traffic, cornering, speed, etc.
  • vehicle 2 (FIG. 8) or the seat can be adjusted as a countermeasure using a corresponding driver assistance system.
  • FIG. 4 show a first exemplary embodiment in which the model unit 6 (FIG. 8) carries out a parameter adaptation using the model based on the recorded daily condition and shows how the individual kinetosis values change over time.
  • a possible adaptation of the parameter set could now be, for example, a doubling of a parameter b, which dampens the course of the curve of the determined kinetosis values over time (adaptation 1, A1).
  • the curve of the kinetosis values over time could be increased by a second adaptation of the parameter set (second adaptation A2) of a parameter Kvc.
  • the Kvc parameter could cause the curve of the determined kinetosis values over time (A2) to not increase too much by halving the previously set value. Above all, this could mean a gradual approximation of the curve of the actual perceived kinetosis value of the vehicle occupant.
  • an adaptation can also take place via a renewed detection of the individual basic inclination P (indicated here as a probability).
  • the kinetosis value can also be adjusted step by step over time to the actual course of the real felt kinetosis value over time for the vehicle occupant.
  • FIG. 6 shows the adaptation in the first step by halving the parameter P and in the second step by halving the parameter b.
  • FIG. 7 shows a second exemplary embodiment of the method, in which the model unit 6 (FIG. 8) carries out a parameter adaptation based on the daily condition/the individual basic inclination and how the individual kinetosis values change accordingly over time.
  • the individual basic inclination P is halved in a first adjustment (adjustment A1) due to less tendency to kinetosis, as can be set/changed manually by the vehicle occupant, for example.
  • a second adjustment (A2) of the parameter tau (tau halved) can be used to achieve a different curve of the kinetosis values over time if a daytime condition with little effect on kinetosis turns out to be a constant daytime condition.
  • a third adjustment (A3) a corresponding adjustment of parameter b can be made, here b is reduced by a factor of 100, which results in a higher kinetosis value over time and thus corrects the kinetosis value.
  • b is reduced by a factor of 100, which results in a higher kinetosis value over time and thus corrects the kinetosis value.
  • the kinetosis value can be adjusted as required over time, for example if nausea/discomfort occurs while driving.
  • the development of the kinetosis value can be interpreted and appropriate countermeasures can be controlled by appropriate settings in driver assistance systems, so that the comfort of the vehicle occupants is not endangered by kinetosis, for example in autonomous driving.
  • driver assistance systems relating to route planning be affected, but also the selection of the design of driving maneuvers in autonomously driving vehicle 2 (FIG. 8).
  • the driving dynamics can be adapted during the journey according to the respective height of the kinetosis value and the vehicle occupant can be protected from an excessive influence/occurrence of kinetosis.
  • countermeasures could be implemented in the vehicle 2 (FIG. 8) which are intended to protect the vehicle occupant from a certain kinetosis value.
  • Such systems could be, for example, systems to combat the lack of anticipation or systems for shifting seats.
  • FIG. 8 shows a vehicle 2 according to the invention with a system 1 according to the invention.
  • This has a memory unit 3 in which one or more individual basic inclinations coupled to the corresponding vehicle occupants are stored as sets of parameters.
  • a detection unit 4 is provided for detecting at least the current driving dynamics data of the vehicle 2 and/or biological data of the at least one vehicle occupant. These can be, for example, sensors/actuators as well as cameras for recording the vehicle occupants and their biological data.
  • an input unit 5 is provided for recording and checking a daily condition of the at least one vehicle occupant, which is designed, for example, as a display unit/display or a microphone for outputting and recording the questions and answers.
  • model unit 6 which is designed as a computing unit, for example, with a model that can be executed on it.
  • an executable model is, for example, an HFR model, a 6DOF-SVC model, a multiple linear regression, a self-learning algorithm and a neural network, on the basis of which the kinetosis value can be calculated.
  • the kinetosis value (MSI, Motion Sickness Index) can be calculated from the model unit 6, with driving dynamics data/biological data and the individual basic inclination, adapted to the daily state, serving as input for the arithmetic operations.
  • the model unit 6 can thus determine the kinetosis value on the basis of the current driving dynamics data and/or biological data, while weighting the individual basic inclination, with the individual basic inclination being adapted by the model unit 6 to the person's condition during the day.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Kinetosewertes eines Fahrzeuginsassen in einem Fahrzeug (2), umfassend der Schritte: - Bereitstellen einer individuellen Grundneigung des zumindest einen Fahrzeuginsassen zur Kinetose, - Bereitstellen einer Modelleinheit (6) zum Ermitteln eines Kinetosewertes anhand von Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten, und - Erfassen der aktuellen Fahrdynamikdaten des Fahrzeugs (2) und/oder biologischen Daten des zumindest einen Fahrzeuginsassen, - Erfassen eines Tagesbefindens des zumindest einen Fahrzeuginsassen als ursprüngliches Tagesbefinden, - Ermitteln des Kinetosewertes des zumindest einen Fahrzeuginsassen durch die Modelleinheit (6) anhand der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung, wobei die individuelle Grundneigung an das ursprüngliche Tagesbefinden durch die Modelleinheit (6) angepasst wird.

Description

Verfahren und System zur Ermittlung eines Kinetosewertes
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Ermittlung eines Kinetosewer- tes eines Fahrzeuginsassen in einem Fahrzeug. Ferner betrifft die Erfindung eine Verwendung eines solchen Verfahrens und Systems.
Zahlreiche Insassen von Fahrzeugen leiden während des Fahrens unter Übelkeit bzw. Reisekrankheit (Kinetose, engl. "Motion Sickness").
Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn Aktivitäten wie das Lesen eines Buches oder das Anschauen von Videos durchgeführt werden. Ein typischer Fall bei der Ent- stehung von Kinetose ist, dass ein Fahrzeuginsasse, nicht auf die Strecke schaut, sondern auf sein Laptop, Smartphone o.ä.. Somit teilt dessen visuelles System sei- nem Gehirn mit, dass sich dieser in einem stationären Zustand befindet. Das ves- tibuläre System zeigt durch die von außen wirkenden Beschleunigungen auf den Körper während der Fahrt aber genau das Gegenteil an. Diese beiden gegensätzli- chen Informationen führen nun bei dem Fahrzeuginsassen zu einem sogenannten Sensory Mismatch, welcher dann letztendlich zur Entstehung von Kinetose führt. Ki- netose wird somit insbesondere die durch nicht übereinstimmende Sinneseindrücke in Bewegungssituationen verursacht. Als zentrales Element bei der Entstehung von Kinetose wird somit das Gleichgewichtsorgan angesehen.
Symptome der Kinetose sind beispielsweise Schwindel, Übelkeit, Blässe, Kopf- schmerzen und Erbrechen.
Als Maß für die Kinetose kann ein Kinetosewert, Komfortindex (MSI), in Abhängigkeit des Schweregrades der Kinetose ermittelt werden.
Ein Auftreten einer Kinetose betrifft aus oben genannten Gründen vorwiegend den Beifahrer/Mitfahrer im Fahrzeug und nicht den Fahrer, da dieser sich immer auf die kommenden Fahrzustände einstellen kann.
Mit der fortschreitenden Einführung der Technologie des automatisierten Fahrens ist es jedoch wahrscheinlich, dass die Häufigkeit des Auftretens von Reiseübelkeit zunimmt, da der Fahrer eines Fahrzeuges für eine gewisse Zeitdauer selbst zum Bei- fahrer wird. Bei hohem Automatisierungsgrad ist der Fahrer in der Lage, eine Vielfalt von Aktivitäten durchzuführen, welche zu Reiseübelkeit führen können.
Fährt der Fahrer eine eher längere Strecke, so wird er sich vermutlich auf der Auto- bahn o.ä. z.B. entspannen wollen und wird das Fahrzeug autonom fahren lassen. Sobald er die Kontrolle des Fahrzeugs abgibt, ist er nicht mehr der Fahrer des Fahr- zeugs, sondern auch Fahrzeuginsasse. Dies bedeutet, dass er sich auch verstärkt anderen Aktivitäten zuwenden kann und damit ebenfalls verstärkt unter Kinetose lei- den kann. Falls es nun noch Mitfahrer gibt, so könnte er auch den Wunsch verspüren seinen Sitz zu drehen, um sich mit diesen zu unterhalten. Nun fährt er zusätzlich rückwärts, weshalb sich sein Kinetosewert noch mehr verstärken kann und dies als Komforteinbuße betrachtet werden könnte, da Kinetose zu Symptomen wie Übelkeit, Erbrechen, Kopfschmerzen führen kann.
Aktuell gibt es meist nur Systeme, welche Kinetose bekämpfen oder auch die Signale erfassen.
Die DE 10 2017 005982 A1 offenbart ein Verfahren und Vorrichtung zur Vermeidung oder Reduzierung von Kinetose-Symptomen bei Verwendung einer Virtual-Reality- Bri Ile während einer Fahrt in einem Fahrzeug, wobei während der Fahrt auf der Vir- tual-Reality-Brille neben einer Darstellung von Wiedergabeinhalten eine zusätzliche bewegliche Netzstruktur dargestellt wird, wobei ferner eine Bewegung der Netzstruk- tur derart erfolgt, dass diese gleichgewichtskonform einem aktuellen fahrdynami- schen Bewegungszustand des Fahrzeugs entspricht.
So offenbart Wada, Takahiro & Kam iji, Norimasa & Doi, Shun’ichi. (2013): A Mathe- matical Model of Motion Sickness in 6DOF (Six Degrees of Freedom Subjectiv Verti- cal Conflict) Motion and Its Application to Vehicle Passengers, ein mathematisches Modell zur Berechnung der Bewegungskrankheit bei 6DOF-Bewegungen. Hierbei wird durch die Integration neurophysiologischer Erkenntnisse über das vestibuläre System ein mathematisches Modell für die Inzidenz der Reisekrankheit (MSI) abge- leitet, um den Schweregrad der Reisekrankheit beim Menschen vorherzusagen. Es ist eine Aufgabe der Erfindung ein verbessertes System und Verfahren zur Ermitt- lung eines Kinetosewertes eines Fahrzeuginsassen anzugeben. Ferner ist es eine weitere Aufgabe eine Verwendung eines solchen Systems und Verfahrens anzuge- ben.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Ermittlung eines Kinetosewertes mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein System mit den Merkmalen des An- spruchs 13. Ferner wird die Aufgabe gelöst durch eine Verwendung eines solchen Verfahrens und/oder eines solchen Systems mit den Merkmalen des Anspruchs 15.
In den Unteransprüchen sind weitere vorteilhafte Maßnahmen aufgelistet, die geeig- net miteinander kombiniert werden können, um weitere Vorteile zu erzielen.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Ermittlung eines Kinetosewertes ei- nes Fahrzeuginsassen in einem Fahrzeug, umfassend der Schritte:
- Bereitstellen einer individuellen Grundneigung des zumindest einen Fahrzeu- ginsassen zur Kinetose,
- Bereitstellen einer Modelleinheit zum Ermitteln eines Kinetosewertes anhand von Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten, und
- Erfassen der aktuellen Fahrdynamikdaten des Fahrzeugs und/oder biologi- schen Daten des zumindest einen Fahrzeuginsassen,
- Erfassen eines Tagesbefindens des zumindest einen Fahrzeuginsassen als ursprüngliches Tagesbefinden,
- Ermitteln des Kinetosewertes des zumindest einen Fahrzeuginsassen durch die Modelleinheit anhand der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biologi- schen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung, wobei die indi- viduelle Grundneigung an das ursprüngliche Tagesbefinden durch die Mo- delleinheit angepasst wird.
Fahrzeuge sind beispielsweise Landfahrzeuge, Wasserfahrzeuge oder Luftfahr- zeuge, wie beispielsweise ein PKW, NKW, Bus, etc. Fahrzeuginsassen sind Fahrer oder Beifahrer/Mitfahrer. Die Modelleinheit kann beispielsweise als eine Recheneinheit mit einem ausführba- ren Modell, beispielsweise ein HFR-Modell, ein 6DOF-SVC-Modell, eine multiple line- are Regression, ein selbstlernender Algorithmus oder ein neuronales Netzwerk sein, anhand dessen der Kinetosewert berechenbar ist. Aus den genannten Modelleinhei- ten kann somit der Kinetosewert (MSI, Motion Sickness Index) berechnet werden, wo- bei als Input für die Rechenoperationen die Fahrdynamikdaten/ biologischen Daten dienen.
Das der Modelleinheit zugrundeliegende Modell weist beispielsweise Variablen auf, welche gewichtet werden können.
Die Fahrdynamik des Fahrzeugs wird vorzugsweise während einer Fahrt des Fahr- zeugs erfasst, wodurch Fahrdynamikdaten für jedes Fahrtereignis während der Fahrt generiert werden können. Fahrdynamik kann dabei eine Längsdynamik, also eine po- sitive oder negative Beschleunigung des Fahrzeugs, eine Querdynamik, also Ein- schlagen eines Lenkwinkels, und eine rotatorische Bewegung, also Nicken, Gieren und Wanken, sein. Es wird somit erfasst, ob und wie stark das Fahrzeug beschleu- nigt, abbremst, einlenkt, nickt, wankt und/oder giert. Die Fahrdynamikdaten können somit Daten zur Beschleunigung, zum Lenkwinkel, zu Nickbewegungen, zu Gierbe- wegungen und/oder zu Wankbewegungen umfassen.
Erfindungsgemäß wurde erkannt, dass hier kein Verfahren oder System bekannt ist, welche auf Basis von Fahrdynamikdaten / biologischen Daten einen Kinetosewert be- rechnen und auf den jeweiligen Fahrzeuginsassen als personalisierten Kinetosewert überführen kann.
Erfindungsgemäß wird nun der, entsprechend dem Tagesbefinden des Fahrzeugin- sassen, angepassten individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen zur Kine- tose, Kinetosewert des Fahrzeuginsassen bestimmt. Dies kann beispielsweise mittels einer Einstellung von Variablen der Modelleinheit durch einen Parametersatz ent- sprechend der angepassten individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen zur Kinetose bewerkstelligt werden. Auf Basis der Höhe des jeweiligen Kinetosewertes kann die Modelleinheit eine Aus- sage über den jeweiligen Komfort bzw. das Unbehagen des Fahrzeuginsassen durch Kinetose schließen.
Das Verfahren entspricht einem Regelkreis, der über die verschiedenen Parameter auch verschiedene Kurvenverläufe produzieren kann.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird nicht nur ein durch die Grundneigung bestimmbarer individueller Kinetosewert, sondern ein personalisierter Kinetosewert welcher durch das Tagesbefinden des Fahrzeuginsassen bestimmbar ist, ermittelt. Erfindungsgemäß wird zunächst die Grundneigung des Fahrzeuginsassen erfasst. Diese gibt an, ob der Fahrzeuginsasse eher anfällig für Kinetose ist oder nicht. Dem- entsprechend könnte in der Modelleinheit auf ein entsprechend der Grundneigung zugrunde liegender Parametersatz zurückgegriffen werden.
Erfindungsgemäß wird zudem das Tagesbefinden, d.h. die Tagesform des Fahrzeu- ginsassen erfasst. Erfindungsgemäß wurde weiter erkannt, dass der Fahrzeugin- sasse je nach Tagesform z.B. Ausgeschlafen, Belastungen im Alltag, etc. unter- schiedlich auf Motion Sickness reagiert. Erfindungsgemäß wird die individuelle Grundneigung auf die Tagesform angepasst, so dass auch diese Aspekte in der Er- mittlung des Kinetosewertes berücksichtigt werden.
Eine solche Anpassung kann beispielsweise durch Adaptierung/Anpassung des ver- wendeten Parametersatzes in der Modelleinheit bewerkstelligt werden.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird auf Basis der aktuellen Fahrdynamik- daten des Fahrzeugs und/oder der biologischen Daten der Kinetosewert unter Ver- wendung der individuellen Grundneigung und des Tagesbefindens des Fahrzeugin- sassen als personalisierter Kinetosewert ermittelt. Die erhebliche tagesbedingte Schwankung von Befindlichkeiten/ Wohlfühlfaktoren /Gesundheitsfaktoren eines Fahrzeuginsassen bzw. des Menschen im Allgemeinen, welches in einer erheblichen Abweichung des tageabhängigen Kinetosewertes resultiert, kann somit berücksichtigt werden.
So kann im krankheitsbedingten Fall beispielsweise eine grundsätzlich niedrige Grundneigung zu Kinetose umschlagen in eine hohe Anfälligkeit für Kinetose. Durch das Verfahren kann dies abgebildet, und diese Fälle aufgefangen werden.
Auch bei hochautomatisierten Fahrzeugen ist dieses Verfahren von hohem Vorteil.
Fährt beispielsweise der Fahrzeuginsasse auf einer Autobahn eine lange Strecke au- tonom und will er dabei lesen/arbeiten etc. so kann eine grundsätzlich niedrige Grundneigung zu Kinetose angepasst werden, da bekannt ist, dass Fahrzeuginsas- sen, welche beispielsweise lesen an höherer Kinetose leiden.
Der so angepasste Kinetosewert kann in einer Vielzahl von ADAS (Fahrerassistenz- systemen) Verwendung finden, beispielsweise bei der Wahl der Route/Geschwindig- keit etc... oder im Allgemeinen bei der Längs- und Querbeschleunigung des Fahr- zeugs.
In weiterer Ausbildung wird das ursprüngliche Tagesbefinden für den Fahrzeuginsas- sen anhand einer manuellen Abfrage vor Beginn der Fahrt oder zumindest kurz nach Beginn der Fahrt erfasst.
Dabei kann das Tagesbefinden des zumindest einen Fahrzeuginsassen zumindest anhand einer Antwort zu zumindest einer, an den Fahrzeuginsassen gestellten Frage, bestimmt werden. Dabei wird die Frage beispielsweise durch das Fahr- zeug/ein Fahrerassistenzsystem gestellt und die Antwort ausgewertet.
Durch diese Abfrage wird sichergestellt, dass die Tagesform/ das Tagesbefinden des Fahrzeuginsassen erfasst wird und in der Modelleinheit, beispielsweise bei der Para- meteranpassung, berücksichtigt wird. Die Abfrage wird vorzugsweise dabei durch mindestens eine Frage gestaltet. Diese kann beispielsweise mit Mikrofon ausgege- ben und die Antwort aufgenommen werden. Ferner kann die Frage auf einem Display ausgegeben und vorgefertigte Antworten angezeigt werden, welche beispielsweise durch Auswahl des Fahrzeuginsassen an- gewählt werden.
Ferner kann die Antwort und der Antwortbereich durch einfache Ja/Nein Antworten ausgebildet sein. Fragen für die Erfassung des Tagesbefindens sind beispielsweise: Wie fühlen Sie sich heute?, Haben Sie gut geschlafen?, Haben Sie heute viel Stress?.
Der Antwortbereich könnte dann durch Ja/Nein Antworten beispielsweise durch ein Mikrofon aufgenommen werden. Alternativ wären auch Schiebereglerwerte (Slider Value SV) durch ein Verschieben von einem Schieberegler auf beispielsweise einem Display als Antwort oder ein Eingeben von Antworten / Auswahl von Antworten auf einem Display möglich.
In weiterer Ausbildung werden die aktuellen Fahrdynamikdaten während der Fahrt des Fahrzeugs durch entsprechende Sensoren und/oder Aktoren erfasst.
Durch Überwachung einer Fahrdynamik des Fahrzeugs während einer Fahrt des Fahrzeugs, können Fahrdynamikdaten für jedes Fahrtereignis während der Fahrt ge- neriert werden. Die Fahrdynamikdaten können beispielsweise Daten zur Beschleuni- gung, zum Lenkwinkel, zu Nickbewegungen, zu Gierbewegungen und/oder Wankbe- wegungen umfassen. Somit können die Fahrdynamikdaten einfach erfasst werden.
Ferner weist die Modelleinheit ein Modell mit mehreren einstellbaren Variablen auf, wobei die Variablen anhand eines Parametersatzes einzustellen sind, und wobei mehrere Parametersätze, welche verschiedenen individuellen Grundneigungen ent- sprechen, bereitgestellt sind und zur Ermittlung des Kinetosewertes ein für die indivi- duelle Grundneigung des Fahrzeuginsassen entsprechender Parametersatz ausge- wählt wird.
Um einen Kinetosewert zu bestimmen, kann die Modelleinheit das Modell mit den
Fahrdynamikdaten/biologischen Daten und der durch das Tagesbefinden angepassten individuellen Grundneigung in einen entsprechenden Kinetosewert überführen. Das Modell kann hierzu mehrere einstellbare Variablen beispielsweise durch eine Gewichtung auf weisen.
Ein solches Modell ist beispielsweise das 6DOF-SVC Modell, welches beispielsweise als Variable eine Gravitations-Trägheitsbeschleunigung, einen Winkelgeschwindig- keitsvektor und eine Trägheitsbeschleunigung etc. aufweist.
Das Modell entspricht einem Regelkreis, der über die verschiedenen Variablen ver- schiedene Kurvenverläufe (Kinetosewert / Pro Zeit) produzieren kann. Anhand der ausgewählten individuellen Grundneigungen kann nun beispielsweise ein Parameter- satz ausgewählt werden, anhand dessen das Modell der Modelleinheit eingestellt, d.h. gewichtet wird. Dabei können mehrere Parametersätze vorhanden sein, welche verschiedenen individuellen Grundneigungen entsprechen. So kann ein erster Para- metersatz bei einer individuellen Grundneigung zu Kinetose und ein zweiter Parame- tersatz bei keiner oder weniger individuellen Grundneigung zu Kinetose herangezo- gen werden.
Ferner wird bevorzugt anhand des Tagesbefindens der ausgewählte Parametersatz abgeändert oder validiert. Dadurch kann ein personalisierter, sehr genauer Kinetose- wert für den Fahrzeuginsassen tagesabhängig bestimmt werden.
In weiterer Ausbildung wird während der Fahrt das ursprünglich angegebene Tages- befinden des zumindest einen Fahrzeuginsassen regelmäßig oder manuell überprüft, wobei bei Abänderung des ursprünglich angegebenen Tagesbefindens der Kinetose- wert an das abgeänderte Tagesbefinden durch die Modelleinheit angepasst wird.
Dabei kann eine regelmäßige Überprüfung beispielsweise eine Überprüfung in vorge- gebenen Zeitabständen sein. Auch kann eine manuelle Änderung des Tagesbefin- dens möglich sein. Dadurch wird zu bestimmten Zeitpunkten der Fahrt überprüft, wie gut sich die Berechnung des Kinetosewertes zum tatsächlichen Komfort des Fahr- zeuginsassen verhält. Ist der Kinetosewert falsch oder nicht gut, ist beispielsweise dem Fahrzeuginsassen während der Fahrt schlecht geworden, so tritt dadurch eine Änderung im aktuellen Tagesbefinden ein. Vorzugsweise wird bei Abänderung des Tagesbefindens der aktuell verwendete Pa- rametersatz angepasst.
Durch eine solche Überprüfung können Abweichungen vom tatsächlichen Kinetose- wert des Fahrzeuginsassen schnell erkannt werden, beispielsweise Abweichungen die während der Fahrt auftreten oder Abweichungen im Befinden im Allgemeinen. So kann beispielsweise ein kranker Fahrzeuginsasse, welcher sich kurzzeitig besser ge- fühlt hat und dies als Tagesbefinden zu Beginn der Fahrt angegeben hat, wieder eine Verschlechterung erfahren.
Auf Basis dessen können Abweichungen schnell erkannt werden und beispielsweise die Parametereinstellungen geändert und angepasst werden. Dies führt zu einem ge- änderten Kinetosewert.
Vorzugsweise wird das Tagesbefinden anhand von Feedback Fragen und Antworten ermittelt. Diese können ebenfalls mit dem Mikrofon ausgegeben und aufgenommen werden oder über ein Display ausgegeben und aufgenommen werden. So kann bei- spielsweise mittels des Schiebereglers eine kurze Antwort gegeben werden. Dieser eignet sich sehr gut, da hier nur kurze Rückfragen ohne großen Dialog zum Fahrzeu- ginsassen erfolgen. Durch die Überprüfung des tatsächlichen Tagesbefindens wäh- rend der Fahrt kann eine Feinabstimmung zwischen dem berechneten, aktuell gel- tenden Kinetosewert und dem tatsächlichen Befinden des Fahrzeuginsassen erzielt werden. Abweichungen können so auch während der Fahrt erkannt werden. Dadurch ist eine dauernde Überprüfung des Kinetosewertes möglich.
Ferner kann in weiterer Ausbildung bei Inbetriebnahme des Verfahrens die individu- elle Grundneigung des Fahrzeuginsassen erfasst und dem Fahrzeuginsassen zuge- ordnet werden. Auch kann die Erfassung manuell neu gestartet werden, zum Ändern der individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen. Die individuelle Grundnei- gung kann ebenfalls durch Beantworten einer oder vorzugsweise mehrere Fragen er- fasst werden. Diese kann beispielsweise durch ein Mikrofon ausgegeben werden oder auf einem Display angezeigt werden, ebenso wie beispielsweise ein Antwortbereich. Der Antwortbereich könnte dann durch Ja/Nein Antworten entweder mit einem Mikrofon erfasst werden oder beispielsweise durch einen Schieberegler oder auf dem Display durch Touch ausgewählt werden. Die individuelle Grundnei- gung kann nach dem Erfassen dem Fahrzeuginsassen zugeordnet und gespeichert werden.
Fragen könnten hier sein: Wird Ihnen auf Reisen übel?; Wird Ihnen im Auto übel?; Was provoziert meist diese Übelkeit?
Damit kann eine Erfassung der individuellen Grundneigung und der anschließenden darauf aufbauenden Konfiguration der Modelleinheit als erste Stufe zu einem perso- nalisierten Kinetosewert betrachtet werden.
Ferner kann eine manuelle Änderung der individuellen Grundneigung durch den Fahrzeuginsassen ermöglicht werden. Somit kann beispielsweise bei einer länger- dauernden Krankheit oder beispielsweise Schwangerschaft die individuelle Grund- neigung von einer Neigung zu wenig oder keiner Kinetose zu einer Neigung zu hoher Kinetose geändert werden. Dadurch kann der aktuelle Kinetosewert besser ermittelt werden.
Ferner können die biologischen Daten aus der Gruppe: Blässe und/oder kaltes Schwitzen und/oder Gähnen auswählbar sein. Dabei könnte auch auf die Möglichkeit von Deep Learning oder Machine Learning zurückgegriffen werden, um einen ent- sprechenden Wert für die Modelleinheit zu bestimmen. So können beispielsweise an- hand der biologischen Daten entsprechende Verhaltensmuster des Fahrzeuginsas- sen analysiert werden und in der Modelleinheit als einstellbare Variablen herangezo- gen werden.
In weiterer Ausbildung wird ein automatisiertes Erkennen des zumindest einen Fahr- zeuginsassen anhand von Sensoren bewerkstelligt. Sind mehrere individuelle Grund- neigungen gespeichert, so kann automatisiert die korrekte, zum Fahrzeuginsassen passende individuelle Grundneigung herangezogen werden. Ferner kann bei Erkennen von mehreren Fahrzeuginsassen, diejenige individuelle Grundneigung herangezogen werden, welche die höchste Grundneigung zur Kine- tose darstellt. Somit wird das Verfahren auf diejenige Person abgestimmt, welche die höchste Neigung zu Kinetose aufweist.
Ferner wird die Aufgabe gelöst durch ein System zur Ermittlung eines Kinetosewer- tes eines Fahrzeuginsassen in einem Fahrzeug, aufweisend eine Speichereinheit in der eine individuelle Grundneigung des zumindest einen Fahrzeuginsassen zur Kine- tose bereitgestellt ist, sowie eine Erfassungseinheit zum Erfassen zumindest der aktuellen Fahrdynamikda- ten des Fahrzeugs und/oder biologischen Daten des zumindest einen Fahrzeugin- sassen, sowie eine Modelleinheit zum Ermitteln des Kinetosewertes anhand von Fahrdynamikdaten /oder biologischen Daten, wobei eine Eingabeeinheit zum Erfassen eines Tagesbefindens des zumindest einen Fahrzeuginsassen als ursprüngliches Tagesbefinden vorgesehen ist, wobei die Modelleinheit zum Ermitteln des Kinetosewertes anhand der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung ausgebildet ist, wobei die individuelle Grundneigung an das ursprüng- liche Tagesbefinden durch die Modelleinheit anpassbar ist.
Insbesondere ist das System dazu ausgebildet, das wie oben beschriebene Verfah- ren durchzuführen. Die Vorteile des Verfahrens können auch auf das System über- tragen werden.
In weiterer Ausbildung ist eine Anzeigeeinheit vorgesehen, zur Ausgabe und Erfas- sung zumindest einer Frage und Antwort vor Beginn der Fahrt oder zumindest kurz nach Beginn der Fahrt, wobei anhand der Frage und Antwort das Tagesbefinden für den Fahrzeuginsassen bestimmbar ist.
Ferner wird die Aufgabe gelöst durch eine Verwendung eines wie oben beschriebe- nen Verfahrens und/oder eines wie oben beschriebenen Systems in einem Fahreras- sistenzsystem eines Fahrzeugs. So kann beispielsweise bei einem Fahrerassistenzsystem zur Routenplanung mittels eines Simulationsprogramms /-Algorithmus die entsprechende zu fahrende Strecke vorher betrachtet werden. Anhand des personalisierten Kinetosewertes kann schon sehr früh eine Aussage darüber getroffen werden, wie sich der Komfort des Fahrzeu- ginsassen jeweils verhalten wird. Bei vorhersagbaren schlechten Komfort des Fahr- zeuginsassen könnte beispielsweise auch eine Route vorgeschlagen werden, welche weniger Kinetose provoziert.
Wird das Verfahren / System in Fahrerassistenzsystemen eines autonom fahrenden Fahrzeugs integriert, so können beispielsweise die entsprechenden Fahrerassistenz- systeme die einzelnen Manöver beispielsweise bei hohem Kinetosewert beeinflus- sen, insbesondere hinsichtlich der Beschleunigung/Bremsung, Stop&Go Verkehr, Kurvenfahrt, Geschwindigkeit etc.
Weitere Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren. Darin zeigen schematisch:
FIG 1 : ein erfindungsgemäßes Verfahren schematisch,
FIG 2: das Verfahren schematisch als Flussdiagramm,
FIG 3: eine Verwendung eines personalisierten Kinetosewertes schematisch in ver- schiedenen Fahrerassistenzsystemen,
FIG 4,5 und 6: ein erstes Ausführungsbeispiel des Verfahrens,
FIG 7: ein zweites Ausführungsbeispiel des Verfahrens,
FIG 8: ein erfindungsgemäßes Fahrzeug mit einem erfindungsgemäßen System.
FIG 1 zeigt das erfindungsgemäße Verfahren schematisch. Dabei wird in einem ersten Vorschrift ASO eine Modelleinheit 6 (FIG 8) zum Ermitteln eines Kinetosewertes anhand von Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten bereitgestellt.
Die Modelleinheit 6 (FIG 8) kann beispielsweise ein HFR-Modell, ein 6DOF-SVC- Modell, eine multiple lineare Regression, ein selbstlernender Algorithmus und ein neuronales Netzwerk sein. Aus den genannten Modellen kann ein Kinetosewert (MSI Motion Sickness Index) berechnet werden, wobei als Input für die Rechenoperatio- nen die aktuellen Fahrdynamikdaten/ biologischen Daten dienen. Dabei können die Modelle Variablen aufweisen, welche anhand eines Parametersatzes eingestellt/ge- wichtet werden können.
Dabei wird in einem zweiten Vorschrift AS1 beispielsweise bei der Installation / ers- ten Inbetriebnahme des Verfahrens die individuelle Grundneigung eines oder mehre- rer Fahrzeuginsassen zur Kinetose erfasst, beispielsweise eine hohe Grundneigung, wenn dieser zu Kinetose neigt. Diese Erfassung der individuellen Grundneigung ist wichtig für den Fahrzeuginsassen in der System konfiguration für das Verfahren. Die individuelle Grundneigung entscheidet, ob er eher anfällig für Kinetose ist oder nicht. Dementsprechend könnte im Modell der Modelleinheit 6 (FIG 8) veranlasst werden, die Variablen des Modells entsprechend einzustellen oder auf einen anderen Para- metersatz zurückzugreifen.
Diese individuelle Grundneigung wird nach der ersten Installation des Verfahrens er- fasst, kann allerdings später über eine entsprechende Menüführung im erfindungsge- mäßen System 1 (FIG 8) wieder neu erfasst werden um evtl. Fehleinstellungen /Än- derungen, neue Fahrzeuginsassen abbilden zu können.
Die individuelle Grundneigung des Fahrzeuginsassen kann beispielsweise anhand eines Fragenkatalogs festgestellt werden, der mindestens eine vorzugsweise aber mehrere Fragen beinhaltet.
Die Fragen können durch Mikrofon ausgegeben und die Antworten entsprechend er- fasst werden oder beispielsweise am Display ausgegeben werden. Der Antwortbereich kann dann durch Ja/Nein Antworten oder auch durch Schie- bereglerwerte (einstellbare Antworten) aufgenommen werden.
Ferner könnten vorgefertigte Antworten auf dem Display dem Fahrzeuginsassen zur Auswahl angeboten werden.
Solche Fragen sind beispielsweise: Wird Ihnen auf Reisen übel?; Wird Ihnen im Auto übel?; Was provoziert meist diese Übelkeit?
Anschließend wird die erfasste individuelle Grundneigung an den Fahrzeuginsassen gekoppelt gespeichert. Verfügt das Fahrzeug 2 (FIG 8) über beispielsweise eine au- tomatisierte Fahrzeuginsassenerkennung, so kann diese beim Starten des Fahr- zeugs 2 (FIG 8) automatisiert den Fahrzeuginsassen erkennen und die gespeicherte individuelle Grundneigung heranziehen.
Die individuelle Grundneigung kann als Parametersatz definiert werden, anhand des- sen die Variablen der Modelleinheit 6 (FIG 8) eingestellt/gewichtet werden können. Somit werden bei der Ermittlung des Kinetosewertes eines Fahrzeuginsassen bei- spielsweise bei einer individuellen Grundneigung zur Kinetose die Fahrdynamik- werte/biologischen Daten entsprechend dieser Neigung bewertet.
Damit kann diese Konfiguration als erste Stufe zu einem personalisierten Kinetose- wert betrachtet werden.
In einem ersten Schritt S1 wird daher der Parametersatz herangezogen, welcher der individuellen Grundneigung zur Kinetose des Fahrzeuginsassen entspricht.
Ferner wird in einem zweiten Schritt S2 das ursprüngliche Tagesbefinden des Fahr- zeuginsassen erfasst. Das Tagesbefinden kann beispielsweise vor jedem Start oder während des Starts des Verfahrens erfasst werden. Diese tägliche Konfiguration bil- det die Tagesform des Fahrzeuginsassen ab. Diese variiert beispielsweise hinsicht- lich dessen, ob der Fahrzeuginsasse ausgeschlafen ist, hohen Belastungen im Alltag ausgesetzt ist, krank ist beispielsweise eine Erkältung hat, etc.. Je nach Tagesform reagiert der Fahrzeuginsasse unterschiedlich auf Motion Sickness.
Das ursprüngliche Tagesbefinden des Fahrzeuginsassen kann beispielsweise an- hand eines Fragenkatalogs festgestellt werden, der mindestens eine, vorzugsweise aber mehrere Fragen beinhaltet.
Die Fragen können durch Mikrofon ausgegeben und die Antworten entsprechend er- fasst werden oder beispielsweise am Display ausgegeben werden.
Der Antwortbereich könnte dann durch Ja/Nein Antworten oder auch durch Schie- bereglerwerte aufgenommen werden.
Ferner könnten vorgefertigte Antworten auf dem Display dem Fahrzeuginsassen zur Auswahl angeboten werden.
Solche Fragen sind beispielsweise: Wie fühlen Sie sich heute ?, haben Sie gut ge- schlafen?; Haben Sie heute viel Stress?.
Anhand der erfassten Tagesform wird der durch die individuelle Grundneigung her- angezogene Parametersatz angepasst (personalisierter Parametersatz) und in der Modelleinheit 6 (FIG 8) verwendet.
Durch diese genaue Abbildung des Fahrzeuginsassen wird somit ein personalisierter Kinetosewert erzielt.
In einem dritten Schritt S3 werden die aktuellen Fahrdynamikdaten des Fahrzeugs 2 (FIG 8) und/oder biologischen Daten des zumindest einen Fahrzeuginsassen erfasst und zusammen mit den personalisierten Parametersatz in der Modelleinheit 6 (FIG 8) zur Bestimmung eines personalisierten Kinetosewertes verwendet.
Damit ein Kinetosewert berechnet werden kann, werden daher Fahrdynamikdaten des Fahrzeugs 2 (FIG 8)/ biologische Daten benötigt, welche von dem Modell der Modelleinheit 6 (FIG 8) in den entsprechenden Kinetosewert überführt werden kön- nen. Das Modell entspricht einem Regelkreis, der über die verschiedenen Fahrdyna- mikdaten / biologischen Daten auch verschiedene Kurvenverläufe (Kinetosewert / Zeit) produzieren kann.
In einem vierten Schritt S4 wird zu bestimmten Zeitpunkten, beispielsweise in periodi- schen Abschnitten, während der Fahrt überprüft, wie gut sich die Berechnung des Ki- netosewertes zum tatsächlichen Kinetosewert des Fahrzeuginsassen verhält.
Dieses kann ebenfalls beispielsweise anhand von Fragen (Feedbackfragen) über- prüft werden.
Auf Basis dessen können Abweichungen schnell erkannt werden. Sind Abweichun- gen vorhanden, so kann der aktuell verwendete Parametersatz im Modell angepasst/ adaptiert werden. Diese Fragen können somit als Feinabstimmung zwischen dem be- rechneten Kinetosewert und dem tatsächlichen Komfort des Fahrzeuginsassen be- trachtet werden. Durch diese Stufe wird die vollständige Angleichung des individuel- len Kinetosewertes an einen personalisierten Kinetosewert während der Fahrt dauer- haft möglich. Zur Befragung und zur Beantwortung der Fragen könnte hier vor allem das Element des Schiebereglers oder vorgefertigte Antworten auf dem Display zur Auswahl oder Ja/Nein Antworten auf dem Display oder Mikrofon dienen, da hier nur kurze Rückfragen ohne großen Dialog zum Fahrzeuginsassen erfolgen sollen.
FIG 2 zeigt das Verfahren schematisch als Flussdiagramm.
Dabei ist wie in FIG 1 beschrieben die Modelleinheit 6 (FIG 8) zum Ermitteln eines Kinetosewertes anhand von Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten, vor- handen.
Zunächst wird dabei bei einem ersten Starten des Verfahrens die individuelle Grund- neigung des Fahrzeuginsassen anhand beispielsweise eines Fragenkatalogs erfasst. Der individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen wird ein Parametersatz zuge- ordnet. Solche Parametersätze können in einer Speichereinheit 3 (FIG 8) bereits vor- handen sein. Neigt der Fahrzeuginsasse zu einer hohen Empfindlichkeit gegenüber Motion Sickness, so kann beispielsweise ein erster Parametersatz, welcher diese Grundneigung widerspiegelt, herangezogen werden.
Neigt der Fahrzeuginsasse zu weniger Empfindlichkeit gegenüber Kinetose so kann beispielsweise ein zweiter Parametersatz, welcher diese Grundneigung widerspie- gelt, herangezogen werden. Auch können mehrere Parametersätze vorhanden sein, welche eine mittlere, sehr hohe oder nahezu gar keine Empfindlichkeit gegenüber Ki- netose widerspiegeln.
Die Parametersätze werden anhand der festgestellten individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen ausgewählt und fest an diesen gekoppelt.
Anschließend wird das Tagesbefinden des Fahrzeuginsassen vor Beginn der Fahrt oder vor Starten des Verfahrens abgefragt (Tägliche Konfiguration).
Anhand des ermittelten Tagesbefinden wird der Parametersatz, welcher die individu- elle Grundneigung widerspiegelt adaptiert /angepasst, oder validiert.
Dadurch kann beispielsweise eine Krankheit wie Erkältung oder Schlafmangel durch die der Fahrzeuginsasse evtl, mehr an Kinetose leidet, abgebildet werden.
Anhand des adaptierten Parametersatzes werden die Modellvariablen des verwende- ten Modells der Modelleinheit 6 (FIG 8) eingestellt und der personalisierte Kinetose- wert unter Verwendung der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Da- ten bestimmt.
Anschließend wird in periodischen Zeitabständen erfasst (Feedback), wie gut sich der ermittelte Kinetosewert zur tatsächlichen vorhandenen Kinetose des Fahrzeugin- sassen verhält. Auf Basis dessen können Abweichungen schnell erkannt und beho- ben werden, beispielsweise durch eine Adaption des aktuell verwendeten Parameter- satzes im Modell der Modelleinheit 6 (FIG 8). Der so personalisierte Kinetosewert kann in einer Vielzahl von ADAS (Fahrerassis- tenzsystemen) Verwendung finden.
FIG 3 zeigt die Verwendung eines solchen ermittelten personalisierten Kinetosewer- tes schematisch in verschiedenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS -Systemen).
So kann beispielsweise bei einem Fahrerassistenzsystem zur Routenplanung mittels eines Simulationsprogramms /-Algorithmus die entsprechende zu fahrende Strecke vorher betrachtet werden. Anhand des personalisierten Kinetosewertes kann eine schon sehr frühe Aussage darüber getroffen werden, wie sich der Komfort des Fahr- zeuginsassen verhalten wird. Bei vorhersagbaren schlechten Komfort des Fahrzeu- ginsassen kann dadurch beispielsweise auch eine Route vorgeschlagen werden, welche weniger Kinetose provoziert.
Wird das Verfahren / System 1 (FIG 8) in Fahrerassistenzsysteme eines autonom fahrenden Fahrzeugs 2 (FIG 8) integriert, so können beispielsweise die entsprechen- den Fahrerassistenzsysteme die einzelnen Manöver beispielsweise bei hohem Kine- tosewert beeinflussen, insbesondere hinsichtlich der Beschleunigung/Bremsung, Stop&Go Verkehr, Kurvenfahrt, Geschwindigkeit etc.
Auch kann beispielsweise bei hohem Kinetosewert eine Wankneigungsverstellung vom Fahrzeug 2 (FIG 8) oder Sitz als Gegenmaßnahme durch ein entsprechendes Fahrerassistenzsystem vorgenommen werden.
FIG 4,5 und 6 zeigt ein erstes Ausführungsbeispiel bei dem anhand des erfassten Tagesbefindens die Modelleinheit 6 (FIG 8) mittels des Modells eine Parameteradap- tierung vornimmt und zeigt auf, wie sich die einzelnen Kinetosewerte über die Zeit verändern.
Die Erfassung der individuellen Grundneigung des Fahrzeuginsassen ist dabei schon vorausgegangen. Die individuelle Grundneigung zu Kinetose ist in diesem Beispiel hoch; entsprechend wurde ein erster Parametersatz für die Modelleinheit 6 (FIG 8) gewählt. Diese ist in dem Kurvenverlauf (U 1 ), welcher den ermittelten Kinetosewert über die Fahrzeit angibt, aufgezeigt.
Jedoch kann beispielsweise der Fahrzeuginsasse aufgrund guten Tagesbefinden weniger zu Kinetose leiden als normalerweise. Eine mögliche Adaptierung des Para- metersatzes könnten nun beispielsweise in einer Verdoppelung eines Parameters b liegen, welche den Verlauf der Kurve der ermittelten Kinetosewerte über die Zeit dämpft (Anpassung 1 , A1 ).
Falls die weitere Abfrage (Feedback), wie gut die Berechnung des Kinetosewertes zum tatsächlichen Kinetosewert des Fahrzeuginsassen ist, allerdings während der Fahrt ergibt, dass der Fahrzeuginsasse doch zu mehr Kinetose an diesem Tag neigt, als in der ersten Anpassung A1 gedacht, so könnte durch eine zweite Adaptierung des Parametersatzes (zweite Anpassung A2) eines Parameters Kvc der Kurvenver- lauf der Kinetosewerte über die Zeit erhöht werden. Dazu könnte der Parameter Kvc durch eine Halbierung des vorher eingestellten Wertes, eine nicht zu starke Erhö- hung der Kurve der ermittelten Kinetosewerte über die Zeit (A2) bewirken. Dies könnte vor allem eine schrittweise Annäherung an den Kurvenverlauf des tatsächli- chen gefühlten Kinetosewertes des Fahrzeuginsassen bedeuten.
Dies würde auch eine gute Basis zur Regelung in die Bereiche oberhalb und unter- halb der bisher erfassten Kinetosewerte in dem Kurvenverlauf (U1 ) und dem Kurven- verlauf (A1 ) bedeuten.
Falls die Abfrage, wie in FIG 5, nach dem Tagesbefinden während der Fahrt, bei- spielsweise durch das Fahrerassistenzsystem in dem das Verfahren integriert ist, je- doch ergibt, dass der Fahrzeuginsasse zu noch weniger Kinetose an diesem Tag neigt, als durch beispielsweise das Tagesbefinden zu Beginn der Fahrt erfasst wurde und welche sich in der ersten Anpassung (A1 ) niederschlägt, so könnte durch eine zweite Adaptierung des Parametersatzes (zweite Anpassung A2), hier einer Ver- dopplung des Parameters Kvc, der ermittelte Kurvenverlauf der Kinetosewerte über die Zeit weiter gedämpft werden (FIG 5). Dies bedeutet, dass durch die dauernde Abfrage nach dem Tagesbefinden in wel- cher der Fahrzeuginsasse, angibt zu noch weniger Kinetose zu neigen als sonst, eine Verdoppelung des Parameters Kvc vorgenommen werden kann, durch welche die zweite Anpassung (A2) vorgenommen werden kann. Diese zweite Anpassung (A2) führt anschließend zu einer weiteren Dämpfung des Kurvenverlaufs der ermittel- ten Kinetosewerte über die Zeit.
Auch kann, wie in FIG 6, eine Adaptierung über eine erneute Erfassung der individu- ellen Grundneigung P (hier als Wahrscheinlichkeit angegeben) erfolgen.
Hier würde durch eine Halbierung des Parameters P (Gefahr an Kinetose zu erkran- ken ist geringer) auch nur die Hälfte des Kinetosewertes, innerhalb der gleichen Zeit, ermittelt werden (Anpassung A1 , P halbiert).
Können die Antworten zu den Fragen in Bezug auf Kinetose mittels eines Schie- beregler-Wertes erfasst werden, so kann auch eine schrittweise Anpassung des Ki- netosewertes über die Zeit an den tatsächlichen Verlauf des realen gefühlten Kine- tosewertes über die Zeit des Fahrzeuginsassen erzielt werden.
Ferner kann, bei gleichbleibendem Parameter P eine Anpassung an einen höheren Kinetosewert durch die Anpassung eines Parameters b erzielt werden (Anpassung A2). Dies kann ebenfalls anhand einer Abfrage nach dem Tagesbefinden während oder vor der Fahrt erkannt werden. FIG 6 zeigt die Anpassung im ersten Schritt durch eine Halbierung des Parameters P und im zweiten Schritt durch die Halbierung des Parameters b.
FIG 7 zeigt ein zweites Ausführungsbeispiel des Verfahrens, bei dem anhand des Tagesbefindens / der individuellen Grundneigung die Modelleinheit 6 (FIG 8) anhand des Modells eine Parameteradaptierung vornimmt und wie sich die einzelnen Kine- tosewerte über die Zeit dementsprechend verändern.
Dabei wird die individuelle Grundneigung P aufgrund weniger Neigung zu Kinetose in einer ersten Anpassung halbiert (Anpassung A1 ), wie beispielsweise manuell durch den Fahrzeuginsassen eingestellt/abgeändert werden kann. Durch eine zweite Anpassung (A2) des Parameters tau (tau halbiert) kann ein ande- rer Kurvenverlauf der Kinetosewerte über die Zeit erzielt werden, wenn sich ein Ta- gesbefinden mit geringer Auswirkung zu Kinetose als ständiges Tagesbefinden her- ausstellt.
Wird jedoch während einer Fahrt beispielsweise aufgrund von Krankheit eine höhere Neigung zu Kinetose durch Abfrage des Tagesbefindens während der Fahrt festge- stellt, so kann in einer erneuten dritten Anpassung (A3) eine entsprechende Anpas- sung des Parameters b, hier eine Verkleinerung von b um den Faktor 100, vorge- nommen werden, welcher in einem höheren Kinetosewert über der Zeit resultiert und den Kinetosewert somit korrigiert. Dadurch kann der Kinetosewert über die Zeit belie- big angepasst werden, auch beispielsweise bei auftretender Übelkeit/ Unwohlsein während der Fahrt.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren und System lässt sich die Entwicklung des Kinetosewertes interpretieren und entsprechende Gegenmaßnahmen durch entspre- chende Einstellungen in Fahrerassistenzsystemen steuern, um den Komfort des Fahrzeuginsassen beispielsweise bei autonomen Fahren nicht durch die Kinetose zu gefährden.
Dabei können nicht nur Fahrerassistenzsysteme betreffend die Routenplanung be- troffen sein, sondern auch im autonom fahrenden Fahrzeug 2 (FIG 8) die Wahl der Gestaltung von Fahrmanövern. Durch das erfindungsgemäße Verfahren und System kann nach der jeweiligen Höhe des Kinetosewertes die Fahrdynamik während der Fahrt angepasst werden und der Fahrzeuginsasse vor einem zu starken Einfluss/Auf- treten von Kinetose geschützt werden. Als eine weitere Art bzw. Stufe zum Schutz des Fahrzeuginsassen könnten im Fahrzeug 2 (FIG 8) Gegenmaßnahmen imple- mentiert werden, welche ab einem gewissen Kinetosewert den Fahrzeuginsassen schützen sollen. Solche Systeme könnten z.B. Systeme zur Bekämpfung der fehlen- den Antizipation oder auch Sitzverlagerungssysteme sein.
FIG 8 zeigt ein erfindungsgemäßes Fahrzeug 2 mit einem erfindungsgemäßen Sys- tem 1 . Dieses weist eine Speichereinheit 3 auf in der eine oder mehrere individuelle Grund- neigungen gekoppelt an die entsprechenden Fahrzeuginsassen als Parametersätze gespeichert sind.
Ferner ist eine Erfassungseinheit 4 zum Erfassen zumindest der aktuellen Fahrdyna- mikdaten des Fahrzeugs 2 und/oder biologischen Daten des zumindest einen Fahr- zeuginsassen vorgesehen. Diese können beispielsweise Sensoren/Aktoren als auch beispielsweise Kameras zur Erfassung des Fahrzeuginsassen und dessen biologi- schen Daten sein.
Ferner ist eine Eingabeeinheit 5 zum Erfassen und Überprüfen eines Tagesbefin- dens des zumindest einen Fahrzeuginsassen vorgesehen, welche beispielsweise als Anzeigeeinheit / Display oder ein Mikrofon zur Ausgabe und Erfassung der Fragen und Antworten ausgebildet ist.
Ferner ist eine Modelleinheit 6 vorhanden, welche beispielsweise als Recheneinheit ausgebildet ist, mit einem darauf ausführbaren Modell. Ein solches ausführbares Mo- dell ist beispielsweise ein HFR-Modell, ein 6DOF-SVC-Modell, eine multiple lineare Regression, ein selbstlernender Algorithmus und ein neuronales Netzwerk sein, an- hand dessen der Kinetosewert berechenbar ist. Aus der Modelleinheit 6 kann der Ki- netosewert (MSI, Motion Sickness Index) berechnet werden, wobei als Input für die Rechenoperationen Fahrdynamikdaten/ biologischen Daten und die, an das Tages- befinden adaptierte, individuelle Grundneigung dienen.
Damit kann die Modelleinheit 6 den Kinetosewert anhand der aktuellen Fahrdynamik- daten und/oder biologischen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung bestimmen, wobei die individuelle Grundneigung an das Tagesbefinden durch die Modelleinheit 6 angepasst wird. Bezugszeichen System Fahrzeug Speichereinheit Erfassungseinheit Eingabeeinheit Modelleinheit

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung eines Kinetosewertes eines Fahrzeuginsassen in einem Fahrzeug (2), gekennzeichnet durch die Schritte:
- Bereitstellen einer individuellen Grundneigung des zumindest einen Fahrzeu- ginsassen zur Kinetose,
- Bereitstellen einer Modelleinheit (6) zum Ermitteln eines Kinetosewertes an- hand von Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten, und
- Erfassen der aktuellen Fahrdynamikdaten des Fahrzeugs (2) und/oder biologi- schen Daten des zumindest einen Fahrzeuginsassen,
- Erfassen eines Tagesbefindens des zumindest einen Fahrzeuginsassen als ursprüngliches Tagesbefinden,
- Ermitteln des Kinetosewertes des zumindest einen Fahrzeuginsassen durch die Modelleinheit (6) anhand der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biolo- gischen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung, wobei die individuelle Grundneigung an das ursprüngliche Tagesbefinden durch die Mo- delleinheit (6) angepasst wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das ursprüngliche Ta- gesbefinden für den Fahrzeuginsassen anhand einer manuellen Abfrage vor Beginn der Fahrt oder zumindest kurz nach Beginn der Fahrt erfasst wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Tagesbefinden des zumindest einen Fahrzeuginsassen zumindest anhand einer Antwort zu zumin- dest einer, an den Fahrzeuginsassen gestellten Frage, bestimmt wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Modelleinheit (6) ein Modell mit mehreren einstellbaren Variablen aufweist und die Variablen anhand eines Parametersatzes einzustellen sind und wobei meh- rere Parametersätze, welche verschiedenen individuellen Grundneigungen entspre- chen, bereitgestellt sind und zur Ermittlung des Kinetosewertes ein für die individuelle Grundneigung des Fahrzeuginsassen entsprechender Parametersatz ausgewählt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass anhand des Tagesbe- findens der ausgewählte Parametersatz abgeändert oder validiert wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass während der Fahrt das ursprünglich angegebene Tagesbefinden des zumindest einen Fahrzeuginsassen regelmäßig oder manuell überprüft wird und bei Abände- rung des ursprünglich angegebenen Tagesbefindens der Kinetosewert an das abge- änderte Tagesbefinden durch die Modelleinheit (6) angepasst wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6 und einem der Ansprüche 4 oder 5, dadurch gekenn- zeichnet, dass bei Abänderung des Tagesbefindens der aktuell verwendete Parame- tersatz angepasst wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei Inbetriebnahme des Verfahrens die individuelle Grundneigung des Fahrzeu- ginsassen erfasst und dem Fahrzeuginsassen zugeordnet wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass durch eine neu gestar- tete manuelle Erfassung, eine Änderung der individuellen Grundneigung durch den Fahrzeuginsassen ermöglicht wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die biologischen Daten aus der Gruppe: Blässe und/oder kaltes Schwitzen und/oder Gähnen auswählbar sind.
11 . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein automatisiertes Erkennen des zumindest einen Fahrzeuginsassen anhand von Sensoren bewerkstelligt wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass bei Erkennen von mehreren Fahrzeuginsassen, diejenige individuelle Grundneigung herangezogen wird, welche die höchste Grundneigung zur Kinetose darstellt.
13. System (1 ) zur Ermittlung eines Kinetosewertes eines Fahrzeuginsassen in ei- nem Fahrzeug (2), aufweisend eine Speichereinheit (3) in der eine individuelle Grundneigung des zumindest einen Fahrzeuginsassen zur Kinetose bereitgestellt ist, sowie eine Erfassungseinheit (4) zum Erfassen zumindest der aktuellen Fahrdyna- mikdaten des Fahrzeugs (2) und/oder biologischen Daten des zumindest einen Fahr- zeuginsassen, und eine Modelleinheit (6) zum Ermitteln eines Kinetosewertes anhand der Fahrdynamik- daten /oder biologischen Daten, dadurch gekennzeichnet, dass eine Eingabeeinheit (5) zum Erfassen eines Tagesbefindens des zumindest einen Fahrzeuginsassen als ursprüngliches Tagesbefinden vorgesehen ist, wobei die Modelleinheit (6) zum Ermitteln des Kinetosewertes anhand der aktuellen Fahrdynamikdaten und/oder biologischen Daten unter Gewichtung der individuellen Grundneigung ausgebildet ist, wobei die individuelle Grundneigung an das ursprüng- liche Tagesbefinden durch die Modelleinheit (6) anpassbar ist.
14. System (1 ) nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass eine Anzeigeein- heit vorgesehen ist, zur Ausgabe und Erfassung zumindest einer Frage und Antwort vor Beginn der Fahrt oder zumindest kurz nach Beginn der Fahrt, wobei anhand der Frage und Antwort das Tagesbefinden für den Fahrzeuginsassen bestimmbar ist.
15. Verwendung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche und/oder eines Systems (1 ) nach einem der vorhergehenden Ansprüche zumindest in einem Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs (2).
PCT/EP2023/051342 2022-01-21 2023-01-20 Verfahren und system zur ermittlung eines kinetosewertes WO2023139198A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102022200677.1A DE102022200677A1 (de) 2022-01-21 2022-01-21 Verfahren und System zur Ermittlung eines Kinetosewertes
DE102022200677.1 2022-01-21

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023139198A1 true WO2023139198A1 (de) 2023-07-27

Family

ID=85076508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2023/051342 WO2023139198A1 (de) 2022-01-21 2023-01-20 Verfahren und system zur ermittlung eines kinetosewertes

Country Status (2)

Country Link
DE (1) DE102022200677A1 (de)
WO (1) WO2023139198A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102023104756A1 (de) 2023-02-27 2024-08-29 Cariad Se Verfahren zum Erstellen eines individuellen Nutzerprofils für ein Eintreten einer Reisekrankheit bei einem Nutzer, Computerprogrammprodukt sowie Unterstützungssystem

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017005982A1 (de) 2017-06-23 2018-02-22 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Vermeidung oder Reduzierung von Kinetose-Symptomen, Fahrzeug mit einer Vorrichtung zur Vermeidung oder Reduzierung von Kinetose-Symptomen
DE102017206740A1 (de) * 2017-04-21 2018-10-25 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Erstellung oder Anpassung eines Kinetoseprofils eines Fahrzeuginsassen
DE102019003429A1 (de) * 2019-05-15 2020-11-19 Daimler Ag Verfahren zur Prädiktion und Verringerung kinetosebedingter Störungen
DE102020205621A1 (de) * 2020-05-05 2021-11-11 Zf Friedrichshafen Ag Vorrichtung und Verfahren zur Verhinderung oder Reduzierung von Kinetose und Routenplaner

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4164865B2 (ja) 2003-03-31 2008-10-15 マツダ株式会社 自動車用ナビゲーション装置
DE102015105581A1 (de) 2014-11-03 2016-05-04 Audi Ag System und Verfahren zur Überwachung des Gesundheitszustandes und/oder des Befindens eines Fahrzeuginsassen
DE102017206435A1 (de) 2017-04-13 2018-10-18 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Fahrerassistenzsystem zur Verminderung von Kinetosestörungen eines Insassen eines Fortbewegungsmittels, Fortbewegungsmittel

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017206740A1 (de) * 2017-04-21 2018-10-25 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Erstellung oder Anpassung eines Kinetoseprofils eines Fahrzeuginsassen
DE102017005982A1 (de) 2017-06-23 2018-02-22 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Vermeidung oder Reduzierung von Kinetose-Symptomen, Fahrzeug mit einer Vorrichtung zur Vermeidung oder Reduzierung von Kinetose-Symptomen
DE102019003429A1 (de) * 2019-05-15 2020-11-19 Daimler Ag Verfahren zur Prädiktion und Verringerung kinetosebedingter Störungen
DE102020205621A1 (de) * 2020-05-05 2021-11-11 Zf Friedrichshafen Ag Vorrichtung und Verfahren zur Verhinderung oder Reduzierung von Kinetose und Routenplaner

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEWKOWICZ RAFAL: "MODELING MOTION SICKNESS", THE POLISH JOURNAL OF AVIATION MEDICINE, BIOENGINEERING AND PSYCHOLOGY, vol. 22, no. 3, 12 July 2017 (2017-07-12), pages 32 - 42, XP093033018, ISSN: 2451-3512, Retrieved from the Internet <URL:https://www.researchgate.net/profile/Rafal-Lewkowicz/publication/318443384_Modelling_Motion_Sickness/links/599d80730f7e9b892bb3cb59/Modelling-Motion-Sickness.pdf> DOI: 10.13174/pjambp.12.07.2017.04 *
WADA TAKAHIRO ET AL: "A Mathematical Model of Motion Sickness in 6DOF Motion and Its Application to Vehicle Passengers", 20 April 2015 (2015-04-20), pages 1 - 6, XP093033086, Retrieved from the Internet <URL:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1504/1504.05261.pdf> [retrieved on 20230320], DOI: 10.48550/arxiv.1504.05261 *

Also Published As

Publication number Publication date
DE102022200677A1 (de) 2023-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102015203354B4 (de) Einstellungen von fahrzeugbedienerüberwachung und betriebsabläufen
DE10354322B4 (de) Verfahren und System zur Ermittlung der Fahrsituation
AT518444A2 (de) Verfahren zum Erzeugen von Steuerdaten für ein regelbasiertes Unterstützen eines Fahrers
AT518489A2 (de) Fahrerassistenzsystem zum Unterstützen eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
EP3700805A1 (de) Verfahren zum steuern eines parkvorgangs
DE102010014076A1 (de) Verfahren zur Adaption eines Fahrverhaltens eines Fahrzeuges bei Fahrerwechsel
DE102011012096A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftfahrzeugs und Fahrerassistenzsystems
DE102015013808B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Steuerung der Dämpfung eines Fahrzeugs
DE102007022184A1 (de) Fahrerassistenzvorrichtung und Verfahren für dessen Steuerung
DE102021201677B3 (de) Verfahren und Fahrerassistenzsystem zum Unterstützen eines Kraftfahrzeugs beim Durchführen einer Kurvenfahrt
WO2021037555A1 (de) Betriebsassistenzverfahren für ein fahrzeug, steuereinheit und fahrzeug
DE102014214777A1 (de) Verfahren zur Interaktion eines Fahrassistenzsystems mit einem Fahrer eines Fahrzeugs
DE102020115390A1 (de) VORRICHTUNG ZUM ERZEUGEN EINES BESCHLEUNIGUNGSPROFILS UND VERFAHREN ZUM AUTONOMEN FAHREN AUF EINER GEKRÜMMTEN STRAßE UNTER VERWENDUNG DESSELBEN
WO2021058205A1 (de) Verfahren zum betreiben eines fahrzeuges
DE102018220759A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines zumindest teilautonomen Kraftfahrzeugs und Kraftfahrzeug
WO2023139198A1 (de) Verfahren und system zur ermittlung eines kinetosewertes
DE102018130622A1 (de) Systeme und Verfahren zur Anpassung von Fahrassistenzsystemen
WO2019057568A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur beurteilung eines müdigkeitsgrads eines fahrzeuginsassen eines fahrzeugs
DE112015006845T5 (de) Verbessertes Kurvenverhalten
DE102017219365A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur adaptiven Fahrzeugregelung
DE102019214931A1 (de) Steuerung eines Fahrzeugs
DE102022004163A1 (de) Verfahren und System zur lmplementierung adaptiver ADAS-Funktionen auf der Basis von Fahrzeugfahrdaten
DE102020201851B4 (de) Verfahren zum Betreiben eines Assistenzsystems, sowie Assistenzsystem
DE102021110933A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur adaptiven spurhalteassistenz für assistiertes fahren
DE102020124910A1 (de) Verfahren zum Unterstützen eines Fahrers beim manuellen Führen eines Kraftfahrzeugs, Unterstützungseinrichtung und Kraftfahrzeug

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23701862

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1