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Stand der Technik
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Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Erkennung des Kontaktzustands an einer Well oder einer Achse nach der Gattung der unabhängigen Patentansprüche.
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Im Rahmen der fortschreitenden Verbreitung von Fahrerassistenzsystemen im Kraftfahrzeug wird dem Fahrzeugführer seine Fahrzeugführungsaufgabe teilweise in einem so hohen Maße erleichtert, dass dieser geneigt sein könnte seine Hände von der Lenkhandhabe (Lenkrad) zu entfernen. Da dies ein Sicherheitsrisiko darstellen könnte, hat man sich Methoden überlegt um zu erkennen, ob der Fahrer seine Hände am Lenkrad hält. Beispielsweise ist aus der Schrift
DE 196 31 502 C1 ein Lenkrad mit einem optoelektronischen Sensor bekannt, welches die elastische Verformung der Ummantelung des Lenkrads aufgrund der Umgreifung durch den Fahrer erfasst. Hierfür ist ein spezieller Sensor vorgesehen, der zu diesem, bzw. ausschließlich zu diesem Zweck angebracht wird.
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Ein anderes Verfahren zeigt die Schrift
DE 10 2007 039 332 A1 auf, wo die Lenkbewegung der Lenkhandhabe mit einem Momentensensor und einem Winkelsensor erfasst wird. Mittels einer Modelbildung kann zwischen der freien Lenkbewegung der Lenkhandhabe und einem Lenkmoment, welches der Fahrer ausübt, unterschieden werden und dadurch der Kontaktzustand detektiert werden. In dieser Schrift werden Sensoren verwendet, die nicht als alleinigen Zweck die Detektion des Kontaktzustandes haben und daher Synergiepotential bieten. Der Aufwand, ein solches Modell für eine Lenkung zu erhalten, ist sehr hoch, da viele Randbedingungen berücksichtigt werden müssen, weil die Lenkung typabhängig vermessen werden muss, um die Parameter des Modells zu bestimmen.
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Eine mathematische Beschreibung mittels einer Momentengleichung zur Schätzung des Lenkmoment des Fahrers ist beispielsweise in der
US 6,219,603 B1 offenbart. Bei diesem Verfahren können Kontaktzustände bei kleinen Fahrerlenkmomenten jedoch nicht eindeutig detektiert werden.
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Die
DE 10 2007 001 362 A1 zeigt ein Verfahren zur Fahrermüdigkeitserkennung, wobei das Signal des Drehmomentensensors an der Längssäule ausgewertet wird. Der Sensor misst die vom Fahrer aufgebrachten Drehmomente, und bemerkt durch eine zeitliche Auswertung des Signals, wenn ein für eine Fahrerermüdung typischer Signalverlauf dieses Signals vorliegt.
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DE 201 19 203 U1 zeigt eine Einrichtung, die Fahrzeugdaten erfasst und mit unüblichen Zuständen vergleicht, um dadurch eine Fahrerzustandserkennung durchzuführen und gegebenenfalls Mittel zu aktivieren, um auf den Fahrer normalisierend (weckend) einzuwirken. Neben insbesondere Daten der Bremse, des Radverhaltens und der Motorleistungssteuerung werden auch Daten der Lenkung zur Auswertung herangezogen, wobei der Erfinder davon ausgeht, dass durch geringe sinusförmige Lenkbewegungen auf Sekundenschlaf des Fahrers geschlossen werden kann.
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Die
DE 10 2004 047 136 A1 lehrt ein Verfahren zum Erlernen der üblichen Reaktionen eines Fahrers und der Erkennung einer Ermüdung dieses Fahrers, wobei in diesem Fall das Fahrzeugverhalten dahingehend beeinflusst wird, dass es wieder den üblichen Sollreaktionen eines wachen Fahrers entspricht, die vorher (während des Wachzustands) erlernt wurden. So finden Verfahren zur Müdigkeitserkennung Anwendung, wobei beispielsweise Korrekturfrequenzen oder Amplituden der Fahr-, Lenkrad- oder Pedalbewegung ausgewertet werden. Dies kann mit diversen Arten von Sensoren geschehen, deren Signale z. B. mittels neuronaler Netze ausgewertet werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Die Erfindung bezieht sich allgemein auf ein Verfahren und Vorrichtung zur Feststellung, ob ein Kraftschluss, bzw. eine Kraftübertragung zwischen einer steuernden Einheit und einer gelagerten Welle oder einer Achse stattfindet. Nicht einschränkend wird die Erfindung insbesondere am Beispiel einer Lenkhandhabe beschrieben, wobei die steuernde Einheit eine Person, insbesondere der Fahrer eines Kraftfahrzeuges sein kann.
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Das erfindungsgemäße Verfahren und die Vorrichtung mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche haben demgegenüber den Vorteil, dass das Verfahren mit einem Sensor auskommt, der nicht als ausschließliche Aufgabe die Detektion des Kontaktzustandes hat. Hierdurch können Kosten, Bauraum gespart und weitere Synergien genutzt werden.
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Vorteilhaft ist weiterhin die Durchführung mehrerer Messungen und das Auswerten mehrerer Messwerte, die derart in einem physikalischen Zusammenhang stehen, dass eine genauere Einschätzung des Kontaktzustandes durchgeführt werden kann.
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Der zugrundeliegende Gedanke dieses Verfahrens liegt in der Erkennung einer Beeinflussung des freien Spiels der Lenkapparatur durch eine äußere Quelle. Als solche Quelle kommt üblicherweise lediglich die Lenkkraft des Fahrers in Frage. Würde der Fahrer das Lenkrad nicht berühren, so würde sich das Lenkrad so bewegen, wie die über das Fahrgestell aufgenommenen Kräfte auf die Lenksäule und das Lenkrad einwirken. Theoretisch könnte, wenn der Fahrerwunsch exakt der vom Fahrgestell herrührenden Lenkbewegung übereinstimmt und der Fahrer somit keinerlei Kraft auf die Lenkhandhabe ausübt, nicht festgestellt werden, ob ein Kontaktzustand vorherrscht. Nur ein theoretisch idealer Fahrer kann es erreichen, keine Kräfte auf das Lenkrad auszuüben. Ein realer Fahrer übt immer, wenn er Kontakt mit dem Lenkrad hat, geringe Lenkmomente (durch den Fahrer nicht wahrgenommen) auf das Lenkrad aus. Auch bei idealer Geradeausfahrt. Jedoch können diese Lenkmomente so klein werden, dass diese auf Grund der begrenzten Sensorauflösung nicht mehr zweifelsfrei von den Anregungen der Fahrbahn unterschieden werden können. Da in der Realität Fahrzeuge aus der Spur driften (Fahrbahnschräge, Seitenwind, unterschiedlicher Reifendruck, etc.) wird nach kurzer Zeit (abhängig von der Geschwindigkeit) zumindest eine minimale Korrektur durch den Fahrer nötig, welche so erkennbar wird (Filterung). Daher ist die Idee auf die beschriebene Weise eine Lenkkraft, bzw. ein Lenkdrehmoment zu detektieren und auszuwerten für den Einsatzzweck gut verwendbar.
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Der Sensor muss hierbei nicht direkt die physikalische Größe der Kraft oder des Moments aufnehmen, sondern die vom Sensor gemessene Größe muss geeignet sein um aus ihr, gegebenenfalls nach einer weiteren Verarbeitung, die Kraft oder das Moment bestimmen zu können. Gegebenenfalls können auch mehrere Sensoren zur Anwendung kommen, insbesondere wenn z. B. mehrere physikalische Größen gemessen werden müssen, um die gewünschte Kraft bzw. Moment zu errechnen. Auch muss der Sensor nicht unmittelbar an der Welle/Achse angebracht sein, solange er die physikalische Größe, z. B. mittels einer Vorrichtung misst.
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Es muss mindestens eine Größe zur Verfügung stehen, die bei Kontakt so beeinflusst wird, dass sie eine anderes charakteristisches Verhalten zeigt, als ohne Kontakt. Die zu verwendende Größe muss für einen zu erkennenden Fall ein charakteristisches Verhalten/Muster/Endliche Anzahl an Mustern ausbilden (Gilt für n = 2). Bei mehreren zu unterscheidenden Fällen muss jeder Fall ein eigenes Charakteristikum ausbilden.
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Vorteilhaft ist die Verwendung eines Machine learning Algorithmus, welcher bekanntermaßen, durch eine angelernte Wissensbasis, ermöglicht Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten zu erkennen, um somit später auch unbekannte Daten beurteilen zu können. Anders als bei beispielsweise modellbasierten Verfahren müssen nicht Einzelheiten jeder Lenkung erfasst, definiert und ausgemessen werden, sondern das Gesamtsystem kann am Ende einmal schnell vermessen werden.
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Weiterhin vorteilhaft ist die Möglichkeit das machine learning System mit mehreren Lenkungen/Lenktypen anzutrainieren, unter Verwendung des gleichen Klassifikationssystem; bei einer Modellbildung müsste ein Modell für jeden Lenkungstyp vorgesehen werden, da die Physik exakt bekannt sein muss. Ein weitere positive dem machine learning Verfahren innewohnende Eigenschaft ist, dass ein Datensatz für viele Lenkungen verwendet werden kann, auch wenn dieser nur an einer Lenkung angelernt wurde, da machine learning Systeme zum Generalisieren neigen und somit auch unbekannte Daten klassifizierbar machen. Natürlich erhöht ein Anlernen an mehreren Systemen die Genauigkeit. Es werden Muster beigebracht und nicht, wie bei Modellen, exakt die Lenkung nachgebildet. Das führt auch zu einer Toleranz gegenüber Messfehlern, oder ausgefallenen Messungen, z. B. beim Ausfall eines Sensors, Sensordrift oder Produktionsstreuungen, wohingegen ein berechnendes (Modell) System sich schwer tut, bei fehlendem Messwert etwas zu berechnen.
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Das erfindungsgemäße System wird also zuerst angelernt, dass heißt es werden beispielsweise über Messversuche und Testreihen typische Messwerte bzw. Messwertverläufe, beispielsweise des Lenkmoments manuell klassifiziert und in das System eingebracht. Die Klassifizierung entspricht im einfachsten Fall der Unterscheidung zwischen Kontaktzustand hergestellt oder Kontaktzustand nicht hergestellt. Mit mehreren solcher Messreihen bzw. Datensätze kann solch ein Klassifikationssystem trainiert werden. Vom Fachmann ist ein geeigneter Machine learning Algorithmus auszuwählen, hierbei können z. B. neuronale Netze oder Entscheidungsbäume zum Einsatz kommen, die nach der Trainingsphase Messwertreihen selbstständig klassifizieren können.
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Die Ermittlung der Messdaten kann beispielsweise wie folgt aussehen: Über ein bestimmtes Zeitintervall Δt werden Messdaten erfasst und nach zur Verfügung stehen eines neuen Messwertes oder eines Messtriggers neu ausgewertet. Die Information über den Kontaktzustand ist bei dem erfindungsgemäßen Verfahren in der Regel nicht im einzelnen Messwert, sondern im Verlauf des Messwerts, beispielsweise des Lenkmomentensignals enthalten.
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Vorteilhaft ist die Verwendung mehrerer Klassifikatoren und/oder zusätzlicher Signalverarbeitungen und/oder eines Klassifikatornetzwerkes. Abhängig vom Anwendungsfall kann so eine genauere Erkennung erreicht werden. Weiterhin kann abhängig von der Topologie Rechenzeit eingespart werden (z. B. Durchlaufzeit durch Filter). Denkbar ist eine Umschaltung der Klassifikatoren, abhängig von Randbedingungen im Betrieb, z. B. die Verwendung unterschiedlicher Klassifikatoren abhängig von der Fahrzeuggeschwindigkeit, da geschwindigkeitsabhängige Vibrationen seitens des Fahrbahnbelags die Charakteristik der Eingangssignale beeinflusst.
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Weiterhin denkbar ist eine dem Anwendungsfall angepasste Struktur des Klassifikationssystems, bspw. die Verwendung verschiedener Einzelklassifikatoren für unterschiedliche Messwerte, bzw. Messwertgruppen, deren Ergebnisse in einem weiteren Klassifikator zusammengeführt werden. Dieser kann auch weitere Parameter, wie z. B. Messwerte berücksichtigen. Messignale oder klassifizierte Signale können auch Signalverarbeitungsschritte durchlaufen (z. B. Fast-Fourier-Transformation, Mittelwertbildung, Standardabweichung).
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Vorteilhaft ist es wenn ausschließlich mittels einer Kraft bzw. Drehmomentmesseinrichtung die Messung durchgeführt wird (z. B. Lenkmomentensensor), da so andere Sensoren eingespart werden können, insbesondere ein Lenkwinkelsensor, wie er im Stand der Technik für diesen Zweck noch zum Einsatz kommt. Der Verzicht auf diesen birgt den Vorteil, dass eine Fehlerquelle (da nur 1 Sensor) weniger vorhanden ist. Anstatt einem Axialkraft- oder Drehmomentensensor könnte auch ein Zug-, Biege- oder Torsionssensor zum Einsatz kommen, der Spannungen und Kräfte in der Welle/Achse misst, beispielsweise ein Dehnmessstreifen. Gleichfalls kann solch ein Dehnmessstreifen auch in der Lagerung der Welle/Achse angeordnet sein um Zug-, Biege- und Torsionskräfte zu messen, da sich die Kräfte der Lenksäule auf die Lagerung übertragen.
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Vorteilhaft ist die Verwendung eines Filters, welcher in den Übergangsbereichen, in denen der Kontakt zum Lenkrad hergestellt bzw. unterbrochen wird, ein definiertes Kontaktzustandssignal bereitstellt. Hierzu wird das Signal aus der Auswerteeinheit, also die Klassifikation, zeit- bzw. geschwindigkeitsabhängig gefiltert um so eine Entprellung zu bewirken. Abhängig vom Anwendungsfall variieren die Parameter des Filter (beispielsweise Zeitkonstanten).
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Vorteilhaft ist die Verwendung eines Lenkstellers bzw. Aktuators, welcher zu Testzwecken ein Lenkmoment bzw. eine Lenkkraft auf die Lenkhandhabe einbringt, um damit zu prüfen ob eine Gegenkraft/Moment vorhanden ist, die von den Händen des Fahrers herrühren muss. Dieses Verfahren wird idealerweise dann angewendet, in denen Unsicherheiten bei der Klassifikation auftreten. Dies kann beispielsweise physikalische Ursachen haben, abhängig vom Lenkungstyp bzw. Lenkmomentensensor bzw. Kraftsensor, als auch bei bestimmten Fahrsituationen wie Geradeausfahrten auftreten, in denen der Fahrer das Lenkrad nur locker in der Hand hält. Um in einem solchen Fall die Klassifikation zu überprüfen bzw. überhaupt durchzuführen würde der Lenkaktuator ein Lenkmoment auf die Lenkhandhabe ausüben, welches erfahrungsgemäß für den Fahrer üblicherweise nicht wahrnehmbar ist, woraufhin der Momentensensor die, selbst durch lose aufliegende Hände, ausgeübte Gegenkraft/Moment zu messen vermag. Je nach Anwendungsfall und Auslegung können solche Testmomente/-kräfte kurzfristig als Testimpulse oder dauerhafte kleine Krafteinwirkung ausgebildet sein.
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Vorteilhaft ist es, wenn die Auswertung und Klassifikation nur dann stattfindet, wenn es notwendig ist. Auf diese Weise können Ressourcen (Rechenzeit) gespart werden. So gelingt ggf. auch die Einbettung in ein fremdes Steuergerät, was Kosten sparen kann. Beispielsweise kann in einer Kurvenfahrt das System deaktiviert werden, da dann ohnehin klar ist, dass der Fahrer das Lenkrad führt. Ggf. können Messung (ohne Auswertung) weitergeführt werden, damit der Messwertspeicher gefüllt ist, wenn eine Kontakterkennung wieder stattfinden soll. Besonders wichtig ist eine Kontakterkennung beispielsweise, wenn ein Spurhaltesystem (LKS) aktiv ist. Aus Sicherheitsgründen ist dem Fahrer untersagt, die Fahrzeugführung aufzugeben, wozu er aufgrund des komfortablen Fahrgefühls vielleicht verleitet würde.
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Weiterhin kann eine Auswertung auch im speziellen dann stattfinden, wenn es notwendig ist den Kontaktzustand zu prüfen, was insbesondere dann der Fall sein wird, wenn eine Lenkbewegung bevorsteht. So kann beispielsweise ein Videosensor oder ein Navigationssystem feststellen, dass in Fahrtrichtung voraus eine Kurve liegt, um dann rechtzeitig vor der Kurve, oder Spurwechsel, den Kontaktzustand zu prüfen und gegebenenfalls Maßnahmen oder Warnungen einleiten kann. Unterschiedlich dazu gibt es andere Fahrzustände (Geradeausfahrt) die unkritisch sind, weil ein Loslassen des Lenkrads keine andere Fahrbewegung verursachen würde. Hierbei sind aber die üblichen Sicherheitsbestimmungen, die eine Ausnützung dieses Verfahrens erlauben oder verbieten zu berücksichtigen.
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Vorteilhafterweise kann darüber hinaus geprüft werden, mit welcher Güte die Messbarkeit gewährleistet ist, oder überhaupt die Notwendigkeit einer Messung vorliegt, um daraus einen Gütegrad für die Klassifikation festzustellen und eine höhere Aussagekraft zu erhalten.
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Begriffserläuterungen
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Machine learning (deutsch: maschinelles Lernen) ist ein Oberbegriff für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es lernt nicht nur die Beispiele auswendig, sondern es erkennt Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen. Hierbei können Verfahren des überwachten sowie des unüberwachten Lernens Anwendung finden, wobei für die vorliegende Erfindung wahrscheinlich die Wahl eines überwachten Lernsystems geeigneter erscheint. Hierbei wird in einer Trainings- bzw. Lernphase Datensätzen die korrekte Klassifikation an die Hand gegeben aus denen das System lernt später auch bei unbekannten Datensätzen eine korrekte Klassifikation durchzuführen. Es können unterschiedliche Modelle, bzw. Algorithmen Anwendung finden (z. B. neuronale Netze, EM-Algorithmen, Hidden-Markov-Modelle, Entscheidungsbäume, random Forest (oder Derivate davon), C4.5, Bayesche Netze).
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Der Begriff Lenkhandhabe bzw. Lenkrad beschreibt die funktionale Wirkung einer Vorrichtung zum Übermitteln einer Lenkkraft auf eine Lenkung. Vorliegend dient die Erwähnung einer Lenkhandhabe jedoch als Beispiel, da das erfindungsgemäße Verfahren immer dann angewendet werden kann, wenn geprüft werden soll, ob eine Kraftübertragung oder ein Kraftschluss zwischen einem System – welches beispielsweise ein Fahrer bzw. eine Fahrerhand oder auch ein Roboter oder eine andere Vorrichtung sein kann – und einer Welle für die Übertragung von Drehmomenten, bzw. einer Achse für die Übertragung von Zug- und Druckkräften, oder Kombinationen daraus, stattfindet. Dieses Verfahren mag beispielsweise auch Anwendung finden bei der Lenkung von beliebigen Fahrzeugen, oder z. B. der Steuerung von Fahrzeugparameter, wie der Geschwindigkeit, gegebenenfalls auch über axiale Aufnehmer, genauso ist die Verwendung für die Überprüfung des Kontaktzustandes eines Betreibers an einer Maschine denkbar. Für die Verwendung des Verfahrens können sicherheitskritische Aspekte eine Rolle spielen, wie bei dem Führen von Fahrzeugen oder Betreiben von Maschinen, sowie dem erfolgreichen kraftschlüssigen oder kraftübertragenden Verbinden zweier Systeme, wie beispielsweise einem Zapfhahn mit einem Tankstutzen.
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Der Anwendungsfall einen Kontaktzustand festzustellen widerspiegelt sich physikalisch in der Prüfung ob eine Kraftübertragung stattfindet, bzw. stattfinden kann oder vergleichbar ein Kraftschluss vorliegt. Für den Fall der Benutzung einer Lenkhandhabe in einem Fahrzeug ist unter Kontaktzustand zu verstehen, dass der Fahrer seine Hände derart an das Lenkrad gelegt hat, dass er eine Lenkbewegung ausführen könnte. Abwandlungen, wie das Lenken mit den Beinen oder anderes, werden von dieser Erfindung nicht unterschieden.
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Figurenbeschreibung
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Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert.
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Es zeigen
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1 drei verschiedene Ausführungsbeispiele für Kraftwirkungen die mit dem erfindungsgemäßen Verfahren behandelt werden können.
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2 ein Blockdiagramm der beteiligten Komponenten,
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3 beispielhafte Messreihen.
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In der 1a wird als physikalische Wirkkomponente ein Drehmoment 13 verwendet, welches an einer Welle 12 anliegt, die beispielsweise Bestandteil einer Lenkhandhabe und einem Lenkrad 11 sein kann. Zur Messung des Drehmoments existiert ein Momentensensor 14.
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In 1b ist das physikalische Wirkprinzip eine axial verlaufende Kraft 17. Eine Achse 15 bewegt sich hier beispielsweise axial in einer Führung, wobei die Kraftausübung durch die Bewegungen 17 durch einen Sensor 16 aufgenommen wird. Solch eine Vorrichtung kann beispielsweise zur Kontrolle der Geschwindigkeit oder anderer Größen die über einen Axialgeber einstellbar sind, verwendet werden. Abhängig von der Anwendung können Sensoren 16 auch dazu ausgebildet sein, Scher- und Biegekräfte auf der Achse 15 zu messen.
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In 1c ist ein vereinfachtes System dargestellt, welches ebenso ein axiale Kraft 21 als physikalisches Wirkprinzip verwendet, welche über ein Seil 18 übertragen wird. In der Zeichnung ist mit 19 eine Feder dargestellt die eine Rückstellkraft bewirkt. Ein Sensor 20 kann nun die Kraft messen, bzw. den Anschlag der Feder, wenn keine Kraft 21 wirkt und anhand der Charakteristik des Kraftverlaufs beispielsweise klassifizieren, welche Last das Seil bewegt. So könnte überprüft werden, ob an einem Schilift (Schlepplift) eine Person, eine gestürzte Person, die mitgeschleift wird hängt, oder der Bügel im Schnee schleift.
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In 2 ist das Ausführungsbeispiel aus 1a im Systemzusammenhang gezeigt, bei dem das Sensorsignal 22 einen Vorverarbeitungsfilter 23, bzw. einer Vorverarbeitung zugeführt wird, um dann im Messdatenzwischenspeicher 24 abgelegt zu werden. Die Auswerteeinheit bzw. der Klassifikator 25 lesen aus dem Speicher eine Anzahl Messwerte aus und führen diese dem Auswertealgorithmus zu, so dass Klassifikationsergebnisse 26 (z. B. ja/nein) entstehen, die aussagen ob der Fahrer die Hände am Lenkrad hat oder nicht. Es kann nun optional noch ein bereits beschriebener Filter 27 zur Anwendung kommen, der die Klassifikationsergebnisse entprellt und Charakterisiken eines Schmitt-Trigger beinhaltet. Das resultierende Ausgangsergebnis 28 kann nun dazu verwendet werden, Warnungen dem Fahrer auszugeben oder andere Fahrerassistenzsysteme zu informieren und ggf. zu (Re)aktionen zu veranlassen. Dies kann im Extremfall beispielsweise eine Notbremsung sein, oder das Abstellen eines Systems beispielsweise des Radios, um den Fahrer aufmerksam zu machen, oder das Senken der Auslöseschwelle eines Airbags, wenn anzunehmen ist, dass ein erhöhtes Sicherheitsrisiko vorhanden ist.
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In den 3a und 3b sind Messreihen numerisch bzw. grafisch aufgetragen, die einen Klassifikationsalgorithmus veranschaulichen sollen. Die genaue Funktionsweise dieser Klassifikationsalgorithmen ist nicht Kernbestandteil dieser Erfindung, sondern ist aus dem Fachwissen bekannt. Die mit 1, 2 und 3 bezeichneten Messreihen stellen Lerndatensätze dar, mit denen das System angelernt wurde, wobei die Klassifikation, hier als 0 oder 1 dargestellt, zum Anlernen genannt wurde. Sollte nach der Lernphase ein unbekannter Datensatz auftauchen, in der Grafik als Kennlinie mit Kreisen dargestellt, so ist im System eine Klassifizierung möglich. Per Augenschein betrachtet, könnte ein entscheidendes Merkmal in der Grafik die Monotonie bzw. nicht Monotonie der Kurven sein, und die Klassifizierung anhand dessen durchgeführt werden. Ein Datensatz wird in diesem Fall über einem Zeitintervall mit einer bestimmten Dauer Δt erfasst und ist abhängig beispielsweise von der Auflösung des Sensors und in Abhängigkeit von der zyklischen Abtastzeit der Messwerte zu wählen, da für den Δt ein Optimum in Abhängigkeit von den Umgebungsbedingungen existiert. Dies ist idealerweise empirisch in Versuchen zu ermitteln. Weiterhin kann dieser Wert je nach angewandten Machine learning Algorithmus variieren.