DE102022203405A1

DE102022203405A1 - Verfahren und Fahrsteuersystem zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs

Info

Publication number: DE102022203405A1
Application number: DE102022203405.8A
Authority: DE
Inventors: Serkan Duralti; Lukas Gass
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Current assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Priority date: 2022-04-06
Filing date: 2022-04-06
Publication date: 2023-10-12
Also published as: US20230322247A1; KR20230143947A

Abstract

Ein Verfahren zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs umfasst Bestimmen einer aktuellen Position des Kraftfahrzeugs durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs; Beurteilen durch eine Fahrsteuereinheit des Kraftfahrzeugs, ob in einem geographischen Gebiet um die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren, wobei die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten nicht-gesetzliche Fahrregeln charakterisieren, die von anwohnenden Verkehrsteilnehmern innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets befolgt werden; und mindestens eines von: Anpassen einer Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs entsprechend den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets; und Bereitstellen einer regionalspezifischen Steuerunterstützung für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs und/oder regionalspezifischer Steuerbefehle für das Kraftfahrzeug mit der Fahrsteuereinheit auf der Grundlage der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Fahrsteuersystem zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs sowie ein Kraftfahrzeug mit einem derartigen Fahrsteuersystem.
Hintergrund
Vor allem in Europa führen die vielen verschiedenen Länder, Regionen und Mentalitäten zu unterschiedlichen regionalspezifischen Fahrgewohnheiten. Für gebietsfremde Fahrer, die mit den jeweiligen lokalen Gewohnheiten nicht vertraut sind, kann dies zu Unannehmlichkeiten, Stress und/oder Verwirrung führen und sogar sicherheitsrelevant sein, da diese Gewohnheiten von lokalen Fahrern als ungeschriebene Gesetze gehandhabt werden. Derzeit ist es für auswärtige Fahrer in der Praxis schwierig, wenn nicht fast unmöglich, von den Behörden Informationen über alle regionalen Fahrgewohnheiten zu erhalten. Außerdem sind diese Gewohnheiten oft nicht an nationales Recht und nationale Grenzen gebunden, was die Ermittlung solcher Gewohnheiten und die Unterstützung der Fahrer noch schwieriger macht. Ein Beispiel ist die weit verbreitete Verwendung des linken Blinkers in Kreisverkehren in Spanien und anderen südeuropäischen Ländern, die zwar nicht gesetzlich vorgeschrieben ist, aber dennoch von den meisten Fahrern in diesen Regionen befolgt wird.
Die Druckschrift US 10,535,260 B2 beschreibt ein Fahrzeug, das dazu ausgebildet ist, offizielle Informationen über Straßenverkehrsregeln von Informationsservern der lokalen Gerichtsbarkeit anzufordern und die Informationen über Straßenverkehrsregeln zu kompilierten Regeln für einen aktuellen Standort des Fahrzeugs zusammenzustellen. Das Fahrzeug ist auch dazu ausgebildet, das Auftreten einer Straßensituation zu identifizieren und festzustellen, ob ein Fahrverhalten in Konflikt mit einer kompilierten Regel steht, die der Straßensituation für den aktuellen Standort des Fahrzeugs entspricht. Wenn ein Konflikt erkannt wird, kann das Fahrzeug eine Interaktion aufrufen, die mit der kompilierten Regel verbunden ist, um das Fahrverhalten zu adressieren.
Zusammenfassung der Erfindung
Somit besteht ein Bedarf, Lösungen zu finden, die eine einfache Anpassung des Fahrverhaltens an die jeweiligen örtlichen Gegebenheiten ermöglichen.
Zu diesem Zweck stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren gemäß Anspruch 1, ein Fahrsteuersystem gemäß Anspruch 9 und ein Kraftfahrzeug gemäß Anspruch 17 bereit.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung umfasst ein Verfahren zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs Bestimmen einer aktuellen Position des Kraftfahrzeugs durch ein Navigationssystem des Kraftfahrzeugs; Beurteilen durch eine Fahrsteuereinheit des Kraftfahrzeugs, ob in einem geographischen Gebiet um die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren, wobei die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten nicht-gesetzliche Fahrregeln charakterisieren, die von anwohnenden Verkehrsteilnehmern innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets befolgt werden; und mindestens eines von: Anpassen einer Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs entsprechend den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets; und Bereitstellen einer regionalspezifischen Steuerunterstützung für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs und/oder regionalspezifischer Steuerbefehle für das Kraftfahrzeug mit der Fahrsteuereinheit auf der Grundlage der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Fahrsteuersystem zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs ein Navigationssystem, welches dazu ausgebildet ist, eine aktuelle Position des Kraftfahrzeugs zu bestimmen; und eine Fahrsteuereinheit, welche dazu ausgebildet ist, zu beurteilen, ob in einem geographischen Gebiet um die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren, wobei die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten nicht-gesetzliche Fahrregeln charakterisieren, die von anwohnenden Verkehrsteilnehmern innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets befolgt werden, wobei die Fahrsteuereinheit ferner dazu ausgebildet ist, mindestens eines der folgenden Merkmale auszuführen: eine Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs entsprechend den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets anzupassen; und einem Fahrer des Kraftfahrzeugs eine regionalspezifische Steuerunterstützung und/oder dem Kraftfahrzeug regionalspezifische Steuerbefehle auf der Grundlage der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets bereitzustellen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Kraftfahrzeug ein Fahrsteuersystem gemäß der Erfindung.
Eine Idee der vorliegenden Erfindung ist die automatische Berücksichtigung von Informationen über regionale Fahrgewohnheiten, die möglicherweise nicht gesetzlich vorgeschrieben sind und die für bestimmte geographische Regionen, die nicht durch nationale Grenzen definiert sind, spezifisch sein können, um Missverständnisse, unangenehme Situationen und/oder Verkehrsgefahren beim Fahren in ungewohnten Regionen zu vermeiden, in denen das lokale Fahrverhalten von den gewohnten Regeln abweicht. Zu diesem Zweck kann einem nicht ortsansässigen Fahrer das Fahrverhalten der örtlichen Gemeinschaft vermittelt werden, indem der Inhalt eines Fahrerassistenzsystems (ADAS) angepasst wird. In ähnlicher Weise können die Konfiguration und/oder die Fahrbefehle eines autonomen und/oder automatischen Fahrzeugs an die Fahrgewohnheiten in der aktuellen Umgebung angepasst werden. Auf diese Weise kann die Verkehrssicherheit für Fahrzeuginsassen und andere Verkehrsteilnehmer erhöht und eine unnötige Störung des Verkehrsflusses bei Fahrten durch ungewohnte Gebiete vermieden werden. Die Erfindung ermöglicht allgemein eine schnelle Gewöhnung an die spezifischen örtlichen Verkehrsverhältnisse und bietet damit Vorteile für die Zufriedenheit des Fahrers.
Der vorliegend verfolgte Ansatz ist sehr flexibel, da er die regionalen Fahrgewohnheiten nach ihrem Vorkommen gruppiert und nicht auf bestehende statische Grenzen wie z.B. Staats- und/oder Landesgrenzen beschränkt ist. Stattdessen können die lokalen Gewohnheiten nach grundsätzlich beliebigen kleinen Regionen (z.B. eines bestimmten Landes) gruppiert werden. Diese Regionen können auch Landesgrenzen überschreiten und sind somit grundsätzlich nicht auf bestehende offizielle Grenzen beschränkt.
Es versteht sich, dass der hierin verwendete Begriff „Fahrzeug“ oder ein anderer ähnlicher Begriff Kraftfahrzeuge im Allgemeinen wie beispielsweise Personenkraftwagen umfasst, einschließlich Sport Utility Vehicles (SUV), Bussen, Lastkraftwagen, Purpose Built Vehicles (PBVs), verschiedenen Nutzfahrzeugen und dergleichen, und Hybridfahrzeuge, Elektrofahrzeuge, Plug-in-Hybridfahrzeuge, wasserstoffbetriebene Fahrzeuge und andere Fahrzeuge mit alternativen Kraftstoffen beinhaltet (z.B. Kraftstoffe, die aus anderen Ressourcen als Erdöl stammen). Vorliegend wird unter einem Hybridfahrzeug ein Fahrzeug verstanden, welches zwei oder mehr Energiequellen aufweist, zum Beispiel sowohl benzinbetriebene als auch elektrisch angetriebene Fahrzeuge.
Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung kann die Fahrsteuereinheit dazu ausgebildet sein, einen Datensatz, der die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten charakterisiert, drahtlos von einem Datenspeicher abzurufen.
So kann das System auf einen zentralen (z.B. ein Server, zentraler Cloud-Speicher) oder dezentralen (z.B. verteiltes Cloud-Netzwerk) Datenspeicher zugreifen, um das Fahrzeug und den Fahrer jederzeit über die lokalen Fahrgewohnheiten auf dem Laufenden zu halten. Wenn das Fahrzeug beispielsweise in eine neue Region mit spezifischen Fahrgewohnheiten einfährt, kann das System dem Fahrer auf der Grundlage der drahtlos erfassten Daten regionalspezifische Fahranweisungen geben. Zusätzlich oder alternativ kann die Fahrzeugkonfiguration an die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten angepasst werden. Außerdem können die Fahrbefehle eines selbstfahrenden Fahrzeugs entsprechend angepasst werden.
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung kann die Fahrsteuereinheit dazu ausgebildet sein, basierend auf Benutzerdaten des Fahrers festzustellen, ob der Fahrer des Kraftfahrzeugs in einem geographischen Gebiet um die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs herum regional erfahren ist.
So kann in dieser Ausführungsform festgestellt werden, ob es sich bei dem Fahrer um einen ortsfremden, ausländischen und/oder lokal unerfahrenen Fahrer handelt. Es versteht sich, dass zusätzlich oder alternativ auch geprüft werden kann, ob das Fahrzeug korrekt auf die Fahrgewohnheiten der gerade durchfahrenen Region konfiguriert ist. In Bezug auf das Fahrzeug kann eine automatische Klassifizierung vorgenommen werden, die z.B. von einer Fahr-/Standorthistorie des Fahrzeugs abhängt. Die regionale Erfahrung des Fahrers wiederum kann auf der Grundlage verschiedener Benutzerdaten ermittelt werden, darunter unter anderem die Fahrhistorie des Fahrzeugs/Fahrers (z.B. Privatfahrzeug mit bekanntem Fahrer), historische Smartphone-Standortdaten (z.B. Google Maps Timeline-Funktion), Smartphone-Spracheinstellungen, Fahrzeugbuchungsinformationen im Falle von Miet-/Gemeinschaftsfahrzeugen (z.B. Nationalität des Fahrers) und so weiter.
In dieser Hinsicht können die Benutzerdaten persönliche Informationen des Fahrers, eine Fahrhistorie des Fahrers und/oder des Kraftfahrzeugs, Smartphone-Standortdaten und/oder Spracheinstellungen umfassen.
Je nach Erfahrungsstand des Fahrers kann die regionalspezifische Anleitung des Systems entsprechend angepasst werden. So benötigt ein erfahrener Fahrer möglicherweise keine Hinweise zu den örtlichen Gepflogenheiten. So kann das System in einem ersten Schritt nach der Einfahrt in eine neue Region mit veränderten lokalen Fahrgewohnheiten prüfen, ob der Fahrer mit diesen Gepflogenheiten bereits vertraut und damit regional erfahren ist. Eine Fahrzeugkonfiguration muss beim Überqueren einer solchen Grenze nicht unbedingt angepasst werden, z.B. wenn das Fahrzeug bereits mit den erforderlichen Einstellungen und Fahrregeln ausgestattet ist.
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung kann die Fahrsteuereinheit dazu ausgebildet sein, Fahrdaten des Kraftfahrzeugs aufzuzeichnen, die regionalspezifische Fahrgewohnheiten charakterisieren, wenn der Fahrer als regional erfahren eingestuft wird. Das Verfahren kann entsprechend Aufzeichnen von Fahrdaten des Kraftfahrzeugs umfassen, die regionalspezifische Fahrgewohnheiten charakterisieren, wenn der Fahrer als regional erfahren eingestuft wird.
Zunächst kann festgestellt werden, ob das Fahrzeug von einem ortserfahrenen Fahrer gefahren wird und/oder ob das Fahrzeug bereits an die örtlichen Fahrgewohnheiten angepasst ist. Mit anderen Worten: Das Fahrzeug und/oder der Fahrer werden zunächst hinsichtlich ihrer Erfahrung/Konfiguration in Bezug auf die örtlichen Gepflogenheiten klassifiziert. Wird dies bejaht, kann aus den während der Fahrt gesammelten Informationen ein Datenpool für diese spezifische Region erstellt werden, der alle relevanten Informationen über das lokale Fahrverhalten enthält. Durch die fahrzeugunabhängige Ermittlung der Fahrererfahrung kann sichergestellt werden, dass eine vorübergehende Änderung der Fahrgewohnheiten, z.B. durch Mietkunden oder Touristen, keinen Einfluss auf die Ermittlung der regionalen Fahrgewohnheiten hat.
Die Fahrdaten werden von dem Fahrzeug aufgezeichnet, wobei der Schwerpunkt auf Fahrereingabevariablen (z.B. Verwendung des Blinkers, Position auf der Spur, Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug, Beschleunigung/Bremsung usw.) und Kontextdaten (z.B. Straßentyp, Ampelüberwachung, Geschwindigkeitsbegrenzung, Dynamik der umgebenden Fahrzeuge) liegen kann.
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung kann die Fahrsteuereinheit dazu ausgebildet sein, die Fahrdaten drahtlos an eine Recheneinheit zu übermitteln, wo die Fahrdaten einzelner Kraftfahrzeuge zusammengeführt und als Flottendaten verarbeitet werden.
Wenn ein Fahrer als regional erfahrener Fahrer eingestuft wird, können die entsprechenden Fahrdaten vom Fahrzeug aufgezeichnet und zur Ermittlung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten verwendet werden. Zu diesem Zweck können die Daten über eine Fahrzeugflotte hinweg gesammelt werden. Die Daten können zunächst vom Fahrzeug gefiltert werden, bevor sie an die Recheneinheit (und/oder an einen mit der Recheneinheit verbundenen Datenspeicher) gesendet werden, um den Datenverkehr zu verringern. Durch Rückmeldungen über relevante und irrelevante oder weniger relevante Daten von den auf der Recheneinheit ausgeführten Analysealgorithmen können die Filtereinstellungen auf dem neuesten Stand gehalten werden, um relevante Daten auf die effizienteste Weise zu filtern.
Beispielsweise kann die Aufzeichnung und Vorverarbeitung von Fahrzeugdaten über Edge Computing oder andere verteilte Rechenlösungen erfolgen. Die Daten können dann in einer Cloud-Computing-Umgebung zusammengeführt und analysiert werden, um das regionale Fahrverhalten zu ermitteln. Die Daten können auf Konformität mit Vorschriften und Gesetzen geprüft und dann für die Rückmeldung an andere Fahrzeuge gespeichert werden.
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung können die Flottendaten auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert werden, um regionale Fahrgewohnheitscluster zu bestimmen, die lokalisierte geographische Gebiete mit jeweiligen regionalspezifischen Fahrgewohnheiten definieren.
Daten von einzelnen Fahrzeugen können zusammengeführt und als Flottendaten verarbeitet werden, die dann auf der Grundlage von maschinellem Lernen, z.B. unüberwachtem maschinellen Lernen, analysiert werden, um regionale Fahrgewohnheitscluster zu ermitteln. Die Cluster können durch bestehende Grenzen (z.B. Bundesländer/Nationen) oder zunächst nicht definierte Grenzen (z.B. anderer Fahrstil in den Bergen als im Flachland) definiert werden. Die Basis für ein solches Cluster kann immer das regionale Fahrverhalten sein und nicht eine offizielle Grenze. Es versteht sich jedoch von selbst, dass je nach Anwendungsfall auch andere Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden können.
Beim unüberwachten Lernen, auch bekannt als unüberwachtes maschinelles Lernen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um nicht gelabelte Datensätze zu analysieren und zu clustern. Diese Algorithmen entdecken versteckte Muster oder Datengruppierungen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Die Anzahl der Cluster kann nicht im Voraus festgelegt sein, sondern dynamisch bestimmt werden. Ein solcher Algorithmus kann Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Daten ermitteln, um Cluster zu entdecken. Seine Fähigkeit, Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Informationen zu erkennen, macht ihn zur idealen Lösung für die explorative Datenanalyse wie die Kundensegmentierung oder die Identifizierung von Verhaltensmustern (z.B. Fahrstil).
Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung kann die Fahrsteuereinheit dazu ausgebildet sein, eine kognitive Belastung des Fahrers zu überwachen und die regionalspezifische Steuerunterstützung basierend auf der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anzupassen. Das zugehörige Verfahren kann somit entsprechend Überwachen einer kognitiven Belastung des Fahrers umfassen, wobei die Fahrsteuereinheit die regionalspezifische Steuerunterstützung basierend auf der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anpasst.
In diesem Zusammenhang kann das System bestimmen, wann und wie die Informationen dem Fahrer mit der geringsten Ablenkung zur Verfügung gestellt werden. Wenn beispielsweise die kognitive Belastung des Fahrers als gering eingestuft wird (geringes Ablenkungsrisiko), kann der Fahrer über das regionale Fahrverhalten und die angepassten Fahrzeugeinstellungen informiert werden (z.B. über HUD oder TTS o. Ä.). Bevor der Fahrer über verschiedene visuelle und/oder akustische Methoden (z.B. über eine Begleit-App o. Ä.) über das regionale Fahrverhalten informiert wird, kann der beste Zeitpunkt für die Aufnahmefähigkeit, den mentalen Zustand und den Umgebungszustand des Fahrers (z.B. Verkehrsaufkommen, Fußgänger in der Nähe, aktive Telefongespräche, ADAS-Nutzung) durch geeignete Sensorsysteme überprüft werden.
Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den schematischen Figuren angegebenen Ausführungsbeispiele näher erläutert.
Kurze Beschreibung der Figuren
Die beiliegenden Figuren sollen ein weiteres Verständnis der Erfindung vermitteln und bilden einen Bestandteil der vorliegenden Offenbarung. Sie veranschaulichen Ausführungsformen der Erfindung und dienen im Zusammenhang mit der Beschreibung der Erklärung von Prinzipien und Konzepten der Erfindung. Andere Ausführungsformen der Erfindung und viele der genannten Vorteile der Erfindung ergeben sich im Hinblick auf die folgende detaillierte Beschreibung. Die Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu zueinander gezeigt. In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsgleiche Elemente, sofern nichts anderes ausgeführt ist.

1 zeigt schematisch ein Fahrsteuersystem für ein Kraftfahrzeug gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
2 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung des Kraftfahrzeugs aus 1.

Obwohl hierin spezifische Ausführungsbeispiele veranschaulicht und beschrieben werden, wird dem Fachmann klar sein, dass eine Vielzahl von alternativen und/oder gleichwertigen Implementierungen die dargestellten und beschriebenen spezifischen Ausführungsbeispiele ersetzen können, ohne vom Umfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Im Allgemeinen deckt die Anmeldung sämtliche Anpassungen oder Variationen der hierin beschriebenen spezifischen Ausführungsbeispiele ab.
Detaillierte Beschreibung der Ausführungsbeispiele
In 1 ist schematisch ein Fahrsteuersystem 1 für ein Kraftfahrzeug 10 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung dargestellt. 2 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens M zur Ausnutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung des Kraftfahrzeugs 10 der 1.
Das Fahrsteuersystem 1 dient dazu, regionalspezifische Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs 10 zu nutzen und kann sowohl beim manuellen als auch beim autonomen/automatischen Fahren eingesetzt werden. Die Grundidee des Systems 1 ist die Erfassung und Analyse von Flottendaten zur Identifizierung regionaler Fahrgewohnheiten, die dann an ortsunkundige Fahrer und/oder an autonome Fahrzeuge weitergegeben werden, um Missverständnisse oder Unfälle in ungewohnten Fahrsituationen zu vermeiden. Regionale Cluster sowie Fahrgewohnheiten werden durch maschinelle Lernalgorithmen bestimmt und sind nicht auf vordefinierte (z.B. nationale) Grenzen oder Fahrsituationen beschränkt. Die Fahrer werden automatisch als regional erfahrene oder unerfahrene Fahrer klassifiziert. Somit können sie entweder Datenquelle oder Empfänger der regionalen Fahrgewohnheitsinformationen sein, wie im Folgenden erläutert wird.
Das System 1 umfasst ein Navigationssystem 4, welches dazu ausgebildet ist, eine aktuelle Position 7 des Kraftfahrzeugs 10 zu bestimmen und zu verfolgen.
Das System 1 umfasst ferner eine Fahrsteuereinheit 2, die dazu ausgebildet ist, zu beurteilen, ob in einem geographischen Gebiet 3 um die aktuelle Position 7 des Kraftfahrzeugs 10 herum regionalspezifische Fahrgewohnheiten bestehen. Ein solches geographisches Gebiet 3 wird im vorliegenden Sinne durch die jeweiligen Fahrgewohnheiten definiert und ist daher nicht auf nationale oder bundestaatliche oder anderweitig vordefinierte Grenzen beschränkt. Folglich können solche geographischen Gebiete 3 nationale Grenzen überqueren oder überschreiten und beliebige lokale Gebiete sein.
Regionalspezifische Fahrgewohnheiten in diesem Sinne kennzeichnen nicht-gesetzliche Fahrregeln, die zwar nicht gesetzlich festgelegt sind, aber dennoch von der Mehrheit der Verkehrsteilnehmer in dem jeweiligen geographischen Gebiet 3 konsequent befolgt werden. So ist es beispielsweise in einigen südeuropäischen Regionen üblich, bei der Einfahrt in einen Kreisverkehr den linken Blinker zu betätigen, um zu zeigen, dass man innerhalb des Kreisverkehrs weiterfährt. Dies ist ein Brauch, der von den jeweiligen Gesetzen und Verkehrsvorschriften nicht unbedingt vorgeschrieben ist (z.B. in Spanien). Dies kann jedoch für Autofahrer, die mit dieser Gewohnheit nicht vertraut sind, eine unklare Situation schaffen und nicht nur lästig sein, sondern auch ein Sicherheitsrisiko darstellen. Es besteht daher die Notwendigkeit, solche inhomogenen Verkehrsgewohnheiten für alle Verkehrsteilnehmer zu harmonisieren.
Zu diesem Zweck beurteilt das vorliegende System 1, ob regionalspezifische Fahrgewohnheiten vorliegen. Dazu kann die Fahrsteuereinheit 2 einen Datensatz, der die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten charakterisiert, drahtlos aus einem Datenspeicher 6 (z.B. einem Cloud-Speicher) abrufen, z.B. mittels einer Kommunikationseinheit 8.
Zuvor kann die Fahrsteuereinheit 2 dazu ausgebildet sein, auf der Grundlage von Benutzerdaten des Fahrers festzustellen, ob der Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 in einem geographischen Gebiet 3 um die aktuelle Position 7 des Kraftfahrzeugs 10 herum regional erfahren ist. Solche Benutzerdaten können zum Beispiel persönliche Informationen des Fahrers, eine Fahrhistorie des Fahrers und/oder des Kraftfahrzeugs 10, Smartphone-Standortdaten, Spracheinstellungen und so weiter umfassen.
Für den Fall, dass lokale Fahrgewohnheiten vorliegen und der Fahrer unerfahren ist, ist die Fahrsteuereinheit 2 ferner dazu ausgebildet, dem Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 entsprechend zu den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets 3 (bei manuellem Fahren) eine regionalspezifische Steuerungsunterstützung zur Verfügung zu stellen, z.B. über eine Fahrer-Schnittstelle 5. Diese Daten werden über die erwähnte drahtlose Schnittstelle, z.B. eines eingebauten Telematik-Steuergeräts, empfangen und können z.B. den in der Fahrerschnittstelle 5 installierten elektronischen Systemen, z.B. einem Armaturenbrett (z. B. AVN, IP-Cluster oder HUD) des Kraftfahrzeugs 10, oder einer Begleit-App zur Benachrichtigung nach der Fahrt zur Verfügung gestellt werden.
Vor der Freigabe von Daten, die Informationen über die Fahrgewohnheiten jeder einzelnen zu versorgenden Region enthalten, kann das beste Timing für die Aufnahmekapazität, den mentalen Zustand und die Umgebungszustände des Fahrzeugführers (z.B. durch Verkehrsaufkommen, Fußgänger in der Nähe, aktive Telefongespräche, ADAS-Nutzung) geprüft werden, bevor dem Fahrer regionalspezifische Verhaltensinformationen über verschiedene visuelle oder akustische Methoden (inkl. Begleit-App) angezeigt werden. Zu diesem Zweck kann die Fahrsteuereinheit 2 eine kognitive Belastung des Fahrers überwachen, z.B. mittels verschiedener Sensoren, die Informationen über den Fahrer und/oder die Umgebung liefern, und die regionalspezifische Steuerungsunterstützung auf der Grundlage der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anpassen.
Regionale Fahrverhaltenshinweise können in verständlicher Weise durch visuelle Darstellung, Nachrichten und/oder akustische Ansagen gegeben werden, um die Aufmerksamkeit des Fahrers auf das gewohnte Verhalten im Straßenverkehr des jeweiligen Gebietes zu lenken. Es versteht sich, dass die entsprechenden Daten nicht notwendigerweise während einer Fahrt bereitgestellt werden müssen, sondern auch vor oder nach einer Fahrt zur Verfügung gestellt werden können.
In ähnlicher Weise kann das System 1 auch eine Rekonfiguration des Fahrzeugs 10 veranlassen. In diesem Fall kann das Fahrzeug 10 als „neu in der Region“ klassifiziert werden, indem z.B. der aktuelle Fahrzeugstandort mit der Standorthistorie verglichen wird (Einfahren in einen neuen regionalen Verhaltensbereich). Dann kann eine regional optimierte Fahrzeugkonfiguration geladen werden, z.B. angepasst an ADAS-Präferenzen.
Darüber hinaus kann das System 1 im Falle eines selbstfahrenden und/oder autonomen Fahrzeugs die Steuerbefehle für das Fahrzeug 10 entsprechend anpassen, z.B. für ein Lenksystem, einen Antriebsstrang usw. des Fahrzeugs 10 (nicht dargestellt).
Für den anderen Fall, dass der Fahrer als regional erfahren bestimmt wird und/oder das Fahrzeug bereits auf die lokalen Fahrregeln konfiguriert ist, ist die Fahrsteuereinheit 2 dazu ausgebildet, Fahrdaten des Kraftfahrzeugs 10 aufzuzeichnen, die die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten charakterisieren.
Die Fahrsteuereinheit 2 kann ferner dazu ausgebildet sein, die Fahrdaten drahtlos an eine Recheneinheit 11 (z.B. eine Edge- und/oder Cloud-Computing-Infrastruktur) zu übermitteln, wo die Fahrdaten der einzelnen Kraftfahrzeuge 10 zusammengeführt und als Flottendaten verarbeitet werden.
Diese Flottendaten können dann auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens, z.B. des unüberwachten maschinellen Lernens, analysiert werden, um regionale Fahrgewohnheitscluster zu ermitteln, die lokalisierte geographische Gebiete 3 mit den jeweiligen regionalspezifischen Fahrgewohnheiten definieren. Diese wiederum können dann in dem Datenspeicher 6 für die zukünftige Nutzung durch andere Fahrzeuge gespeichert werden.
In diesem Zusammenhang kann die Rechtskonformität der identifizierten Fahrweise zunächst überprüft werden, bevor regionale Fahrverhaltenshinweise und Fahrzeugeinstellungen gespeichert und an andere Fahrzeuge weitergegeben werden. Regelwidriges Fahrverhalten kann nicht gespeichert und nicht an andere Fahrer gesendet werden.
Das Verfahren M in 2 umfasst dementsprechend unter M1 Bestimmen der aktuellen Position 7 des Kraftfahrzeugs 10 und unter M2 Beurteilen, ob in einem geographischen Gebiet 3 um die aktuelle Position 7 herum regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren. Ist dies der Fall, so fährt das Verfahren M unter M3 damit fort, eine Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs 10 entsprechend zu den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten in dem jeweiligen geographischen Gebiet 3 anzupassen. Bei einem manuell gesteuerten Kraftfahrzeug 10 kann das Verfahren M dann unter M4 basierend auf Benutzerdaten des Fahrers Bestimmen umfassen, ob der Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 in einem geographischen Gebiet 3 um die aktuelle Position 7 des Kraftfahrzeugs 10 herum regional erfahren ist. Wird dies bejaht, wird das Verfahren M unter M5 mit Aufzeichnen und Analysieren von Fahrdaten des Kraftfahrzeugs 10 fortgesetzt, die regionalspezifische Fahrgewohnheiten charakterisieren. Andernfalls setzt sich das Verfahren M unter M6 mit dem Überwachen einer kognitiven Belastung des Fahrers und unter M7 mit dem Bereitstellen einer regionalspezifischen Steuerunterstützung für den Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 fort, wobei die Fahrsteuereinheit 2 die regionalspezifische Steuerunterstützung basierend auf der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anpasst. In einem selbstfahrenden Fahrzeug 10 werden dem Kraftfahrzeug 10 auf Basis der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets 3 entsprechende regionalspezifische Steuerbefehle bereitgestellt.
Im Ergebnis eröffnet die vorliegende Erfindung damit die Möglichkeit, lokale, nicht gesetzlich geregelte Fahrgewohnheiten in die Fahrerunterstützung eines ADAS-Systems zu integrieren. Ebenso können autonome Fahrzeuge von lokalen Fahrgewohnheiten lernen, um regionale Fahrstile besser zu integrieren.
In der vorangegangenen detaillierten Beschreibung sind verschiedene Merkmale zur Verbesserung der Stringenz der Darstellung in einem oder mehreren Beispielen zusammengefasst worden. Es sollte dabei jedoch klar sein, dass die obige Beschreibung lediglich illustrativer, nicht jedoch beschränkender Natur ist. Sie dient der Abdeckung aller Alternativen, Modifikationen und Äquivalente. Viele andere Beispiele werden dem Fachmann aufgrund seiner fachlichen Kenntnisse in Anbetracht der obigen Beschreibung unmittelbar klar sein. Die Ausführungsbeispiele wurden ausgewählt und beschrieben, um die der Erfindung zugrundeliegenden Prinzipien und ihre Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis darstellen zu können, sodass Fachleuten ermöglicht wird, die Erfindung und ihre verschiedenen Ausführungsbeispiele in Bezug auf den beabsichtigten Einsatzzweck optimal zu modifizieren und zu nutzen.
Bezugszeichenliste

1: Fahrsteuersystem
2: Fahrsteuereinheit
3: geographisches Gebiet
4: Navigationssystem
5: Fahrerschnittstelle
6: Datenspeicher
7: aktuelle Position
8: Kommunikationseinheit
9: Algorithmus für maschinelles Lernen
10: Kraftfahrzeug
11: Recheneinheit
12: Fahrzeugflotte
M: Verfahren
M1-M7: Verfahrensschritte

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 10535260 B2 [0003]

Claims

Verfahren (M) zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs (10), wobei das Verfahren (M) umfasst: Bestimmen (M1) einer aktuellen Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) durch ein Navigationssystem (4) des Kraftfahrzeugs (10); Beurteilen (M2) durch eine Fahrsteuereinheit (2) des Kraftfahrzeugs (10), ob in einem geographischen Gebiet (3) um die aktuelle Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren, wobei die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten nicht-gesetzliche Fahrregeln charakterisieren, die von anwohnenden Verkehrsteilnehmern innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3) befolgt werden; und mindestens eines von: Anpassen (M3) einer Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs (10) entsprechend den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3); und Bereitstellen (M7) einer regionalspezifischen Steuerunterstützung für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs (10) und/oder regionalspezifischer Steuerbefehle für das Kraftfahrzeug (10) mit der Fahrsteuereinheit (2) auf der Grundlage der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3).
Verfahren (M) nach Anspruch 1, wobei ein Datensatz, der die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten charakterisiert, von der Fahrsteuereinheit (2) drahtlos von einem Datenspeicher (6) abgerufen wird.
Verfahren (M) nach Anspruch 1 oder 2, ferner umfassend: Bestimmen (M4) mit der Fahrsteuereinheit (2) basierend auf den Benutzerdaten des Fahrers, ob der Fahrer des Kraftfahrzeugs (10) in einem geographischen Gebiet (3) um die aktuelle Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) herum regional erfahren ist.
Verfahren (M) nach Anspruch 3, wobei die Benutzerdaten mindestens eine der folgenden Informationen umfassen: persönliche Informationen des Fahrers, eine Fahrhistorie des Fahrers und/oder des Kraftfahrzeugs (10), Smartphone-Standortdaten und Spracheinstellungen.
Verfahren (M) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, ferner umfassend: Aufzeichnen (M5) von Fahrdaten des Kraftfahrzeugs (10), die regionalspezifische Fahrgewohnheiten charakterisieren, wenn der Fahrer als regional erfahren eingestuft wird.
Verfahren (M) nach Anspruch 5, wobei die aufgezeichneten Fahrdaten drahtlos an eine Recheneinheit (11) übermittelt werden, wo die Fahrdaten einzelner Kraftfahrzeuge (10) zusammengeführt und als Flottendaten verarbeitet werden.
Verfahren (M) nach Anspruch 6, wobei die Flottendaten auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert werden, um regionale Fahrgewohnheitscluster zu bestimmen, die lokalisierte geographische Gebiete (3) mit jeweiligen regionalspezifischen Fahrgewohnheiten definieren.
Verfahren (M) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, ferner umfassend: Überwachen (M6) einer kognitiven Belastung des Fahrers, wobei die Fahrsteuereinheit (2) die regionalspezifische Steuerunterstützung basierend auf der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anpasst.
Fahrsteuersystem (1) zur Nutzung regionalspezifischer Fahrgewohnheiten für die Steuerung eines Kraftfahrzeugs (10), umfassend: ein Navigationssystem (4), welches dazu ausgebildet ist, eine aktuelle Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) zu bestimmen; und eine Fahrsteuereinheit (2), welche dazu ausgebildet ist, zu beurteilen, ob in einem geographischen Gebiet (3) um die aktuelle Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) regionalspezifische Fahrgewohnheiten existieren, wobei die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten nicht-gesetzliche Fahrregeln charakterisieren, die von anwohnenden Verkehrsteilnehmern innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3) befolgt werden, wobei die Fahrsteuereinheit (2) ferner dazu ausgebildet ist, mindestens eines der folgenden Merkmale auszuführen: eine Fahrzeugkonfiguration des Kraftfahrzeugs (10) entsprechend den ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3) anzupassen; und einem Fahrer des Kraftfahrzeugs (10) eine regionalspezifische Steuerunterstützung und/oder dem Kraftfahrzeug (10) regionalspezifische Steuerbefehle auf der Grundlage der ermittelten regionalspezifischen Fahrgewohnheiten innerhalb des jeweiligen geographischen Gebiets (3) bereitzustellen.
Fahrsteuersystem (1) nach Anspruch 9, wobei die Fahrsteuereinheit (2) dazu ausgebildet ist, einen Datensatz, der die regionalspezifischen Fahrgewohnheiten charakterisiert, drahtlos von einem Datenspeicher (6) abzurufen.
Fahrsteuersystem (1) nach Anspruch 9 oder 10, wobei die Fahrsteuereinheit (2) dazu ausgebildet ist, basierend auf Benutzerdaten des Fahrers festzustellen, ob der Fahrer des Kraftfahrzeugs (10) in einem geographischen Gebiet (3) um die aktuelle Position (7) des Kraftfahrzeugs (10) herum regional erfahren ist.
Fahrsteuersystem (1) nach Anspruch 11, wobei die Benutzerdaten mindestens eine der folgenden Informationen umfassen: persönliche Informationen des Fahrers, eine Fahrhistorie des Fahrers und/oder des Kraftfahrzeugs (10), Smartphone-Standortdaten und Spracheinstellungen.
Fahrsteuersystem (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 12, wobei die Fahrsteuereinheit (2) dazu ausgebildet ist, Fahrdaten des Kraftfahrzeugs (10) aufzuzeichnen, die regionalspezifische Fahrgewohnheiten charakterisieren, wenn der Fahrer als regional erfahren eingestuft wird.
Fahrsteuersystem (1) nach Anspruch 13, wobei die Fahrsteuereinheit (2) dazu ausgebildet ist, die Fahrdaten drahtlos an eine Recheneinheit (11) zu übermitteln, wo die Fahrdaten einzelner Kraftfahrzeuge (10) zusammengeführt und als Flottendaten verarbeitet werden.
Fahrsteuersystem (1) nach Anspruch 14, wobei die Flottendaten auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert werden, um regionale Fahrgewohnheitscluster zu bestimmen, die lokalisierte geographische Gebiete (3) mit jeweiligen regionalspezifischen Fahrgewohnheiten definieren.
Fahrsteuersystem (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 15, wobei die Fahrsteuereinheit (2) dazu ausgebildet ist, eine kognitive Belastung des Fahrers zu überwachen und die regionalspezifische Steuerunterstützung basierend auf der überwachten kognitiven Belastung des Fahrers anzupassen.
Kraftfahrzeug (10) mit einem Fahrsteuersystem (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 16.