DE102018001342A1

DE102018001342A1 - Verfahren und System zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs und Computerprogrammprodukt

Info

Publication number: DE102018001342A1
Application number: DE102018001342.2A
Authority: DE
Inventors: Takahiro Tochioka; Seiji Goto; Hideki Okano; Kazuhiro Ikeda
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 2017-03-29
Filing date: 2018-02-21
Publication date: 2018-09-27
Also published as: CN108688677B; US20180281812A1; US10668929B2; JP2018169705A; CN108688677A; JP6575934B2

Abstract

Bereitgestellt wird ein Fahrzeugfahrassistenzsystem, das einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell, das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell, das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller enthält, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird. Das individuelle Fahrermodelllernprogramm enthält ein Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm, das konfiguriert ist, den On-Board-Controller zu veranlassen, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell zu aktualisieren. Das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm erfasst das allgemeine Fahrermodell und das individuelle Fahrermodell und bestimmt gemäß einer vorgegebenen Bedingung ein Fahrermodell, auf dessen Grundlage die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung aktualisiert wird, und zwar zwischen dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren und ein System zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs und insbesondere ein Verfahren und ein System zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs unter Verwendung eines Fahrermodells. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Kürzlich wurde vorgeschlagen, ein Fahrermodell zum Unterstützen einer Fahrzeugsteuerung bzw. -regelung zu verwenden. Zum Beispiel offenbart die JP 2009 - 237 937 A einen Fahrermodellprozessor, der Fahrermodelle insbesondere hinsichtlich Fahroperationen verwendet. Die Fahrermodelle umfassen ein individuelles Fahrermodell, das für ein bestimmtes Fahrzeug erstellt wird, und ein optimales Fahrermodell, das basierend auf Daten einer großen Anzahl von Fahrzeugen durch einen außerhalb des Fahrzeugs angeordneten Fahrermodellserver erstellt wird. Wenn sich bei diesem Prozessor das individuelle Fahrermodell von dem optimalen Fahrermodell unterscheidet, wird ein Fahrzeugführer auf Basis dieses Unterschieds beraten.
Ferner werden Lernsysteme für Fahrzeuge vorgeschlagen. Zum Beispiel offenbart die JP 2015 - 135 552 A ein Lernsystem, das Daten, die zur Bilderkennungsverarbeitung verwendet werden, von einem Fahrzeug an einen Lernserver überträgt, und der Lernserver führt eine Lernverarbeitung unter Verwendung dieser Daten durch. Somit werden Aktualisierungsdaten eines Parameters, der für die Bilderkennungsverarbeitung verwendet wird, erzeugt und der Parameter wird mit den Aktualisierungsdaten in dem Fahrzeug aktualisiert.
Im Hinblick auf das Sicherstellen einer geeigneten Fahrzeugsteuerung bzw. -regelung ist es bevorzugt, dass die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem Lernen in einem externen Maschinenlernsystem, wie in JP 2015 - 135 552 A beschrieben, fortlaufend aktualisierbar ist. Es ist besonders bevorzugt, wenn die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung aktualisierbar ist, um mit den Fahreigenschaften eines einzelnen Fahrers übereinzustimmen. Da jedoch ein emotionaler Zustand des Fahrers nicht konstant ist, ist eine feste Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung nicht immer für den Fahrer geeignet, wenn sich sein emotionaler Zustand ändert. Wenn jedoch zum Beispiel eine unerwartete extreme Betätigung wiederholt wird, können aufgrund dessen, dass die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung entsprechend aktualisiert wird, negative Einflüsse auftreten, wie beispielsweise eine Leistungsverschlechterung des Fahrzeugs in einem frühen Stadium und eine Zunahme der Fahrerermüdung.
ZUSAMMENFASSUNG DER OFFENBARUNG
Die vorliegende Offenbarung wird im Hinblick auf das Lösen der oben beschriebenen Punkte gemacht und zielt darauf ab, ein Verfahren und ein System zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs bereitzustellen, bei dem die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem Lernen in einem externen Maschinenlernsystem geeigneter aktualisiert wird.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Weiterbildungen sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Fahrzeugfahrassistenzsystem bereitgestellt, das einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell, das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell, das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller enthält, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durchzuführen. Das individuelle Fahrermodelllernprogramm bzw. das Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm enthält ein Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm, das konfiguriert ist, den On-Board-Controller zu veranlassen, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell zu aktualisieren. Das Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsaktualisierungsprogramm erfasst das allgemeine Fahrermodell und das individuelle Fahrermodell und bestimmt gemäß einer vorgegebenen Bedingung ein Fahrermodell, auf dessen Grundlage die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung aktualisiert wird, und zwar zwischen dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell.
Mit dieser Konfiguration wird ein geeignetes Modell aus dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell gemäß der vorgegebenen Bedingung ausgewählt, und die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung, die in dem Fahrzeug durchgeführt wird, wird basierend auf dem ausgewählten Modell aktualisiert. Das individuelle Fahrermodell wird basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers des Fahrzeugs erstellt, während andererseits das allgemeine Fahrermodell basierend auf den Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern erstellt wird. Daher wird durch Auswählen eines des allgemeinen Fahrermodells und des individuellen Fahrermodells gemäß der vorgegebenen Bedingung die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung geeigneter aktualisiert.
Das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm kann eine Differenz zwischen dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell bestimmen, und wenn die Differenz über einem vorgegebenen Schwellenwert liegt, kann die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell aktualisiert werden.
Wenn bei der Konfiguration die Differenz zwischen dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell über dem vorgegebenen Schwellenwert liegt, wird, da die Möglichkeit besteht, dass das individuelle Fahrermodell aufgrund der Wiederholung des extremen Fahrbetriebs erzeugt wird, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell aktualisiert. Somit wird ein Risiko einer Verringerung der Sicherheit des Fahrzeugs verringert.
Das individuelle Fahrermodelllernprogramm kann ein Fahrerzustandsanalyseprogramm enthalten, das konfiguriert ist, einen momentanen Zustand des spezifischen Fahrers basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu analysieren. Wenn der von der Fahrerzustandsanalysiereinheit analysierte Fahrerzustand nicht in einen vorgegebenen Zustand geändert wird, nachdem die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell aktualisiert wurde, kann das Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsaktualisierungsprogramm die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell aktualisieren.
Obwohl bei der Konfiguration die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell aktualisiert wird, wird, wenn der Fahrerzustand nicht verbessert wird (z. B. ein emotionaler Zustand nicht von angespannt zu entspannt geändert wird), die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung erneut basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell aktualisiert.
Das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm kann die Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell als die bzw. gegenüber der Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell priorisieren.
Da das individuelle Fahrermodell die Eigenschaften des spezifischen Fahrers mehr als das allgemeine Fahrermodell widerspiegelt, ist es bevorzugt, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung gemäß dem individuellen Fahrermodell zu aktualisieren.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs durch ein Fahrzeugfahrassistenzsystem bereitgestellt. Das System enthält einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell, das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell, das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung durchzuführen. Das Verfahren umfasst ein Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, das allgemeine Fahrermodell von dem Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm zu erlangen, einen Steuerungs- bzw. Regelungsparameter der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller zu erlangen, von dem individuellen Fahrermodell einen individuellen Fahrermodellparameter entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter zu erlangen, von dem allgemeinen Fahrermodell einen allgemeinen Fahrermodellparameter entsprechend dem Steuerungs- bzw. Regelungsparameter zu erlangen, eine Differenz zwischen dem individuellen Fahrermodellparameter und dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, einen Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter zu berechnen, wenn die Differenz kleiner als ein vorgegebener Wert ist, einen Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, wenn die Differenz größer als der vorgegebene Wert ist, eine Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters auf den Aktualisierungsparameter an den On-Board-Controller zu übertragen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs durch ein Fahrzeugfahrassistenzsystem bereitgestellt. Das System enthält einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell, das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell, das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung durchzuführen. Das Verfahren umfasst ein Veranlassen eines Fahrerzustandsanalyseprogramms, einen momentanen emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten des bestimmten Fahrers zu analysieren, Veranlassen des individuellen Fahrermodelllernprograms, einen Steuerungs- bzw. Regelungsparameter der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller zu erlangen, Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, von dem individuellen Fahrermodell einen individuellen Fahrermodellparameter entsprechend dem erlangen Steuerungs- bzw. Regelungsparameter zu erlangen, Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter einen Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter zu berechnen, Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, an den On-Board-Controller eine Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters auf den Aktualisierungsparameter zu übertragen, Veranlassen des On-Board-Controllers, den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter auf den Aktualisierungsparameter zu aktualisieren, Veranlassen des Fahrerzustandsanalyseprogramms, den emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers nach der Aktualisierung zu aktualisieren, Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, einen allgemeinen Fahrermodellparameter entsprechend dem aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter von dem allgemeinen Fahrermodell zu erlangen, wenn der durch das Fahrerzustandsanalyseprogramm analysierte Fahrergefühlszustand nach der Aktualisierung nicht zu einem bestimmten Zustand geändert wird, Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, einen Aktualisierungsparameter für den aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, und Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, an den On-Board-Controller eine Instruktion zum Aktualisieren des aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameters auf den Aktualisierungsparameter zu übertragen, der basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter berechnet wird.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Computerprogrammprodukt bereitgestellt, das computerlesbare Instruktionen umfasst, die, wenn sie auf einem geeigneten System geladen und ausgeführt werden, die Schritte des oben genannten Verfahrens ausführen können.
Figurenliste

1 ist eine Konfigurationsansicht eines Fahrzeugfahrassistenzsystems gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
2 ist ein Funktionsblockdiagramm verschiedener Komponenten des Fahrzeugfahrassistenzsystems gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
3 ist ein Funktionsblockdiagramm des Inneren eines Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsblocks in einem Fahrzeug gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
4 ist ein Diagramm eines Datenflusses zwischen einem gemeinsam genutzten Server, einem individuellen Server und einem On-Board-Controller gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
5 ist ein Diagramm von Operationen von Synchronisations-Engines gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
6 ist ein Diagramm einer Parameteraktualisierungsverarbeitung gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
7 ist ein Diagramm einer Empfehlungsverarbeitung gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
8 ist eine Konfigurationsansicht eines Fahrzeugfahrassistenzsystems gemäß einer Modifikation der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER OFFENBARUNG
Nachfolgend wird ein Fahrzeugfahrassistenzsystem gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung mit Bezug auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben. Zunächst wird eine Konfiguration des Fahrzeugfahrassistenzsystems des Fahrzeugs mit Bezug auf 1 bis 3 beschrieben. 1 ist eine Konfigurationsansicht des Fahrzeugfahrassistenzsystems, 2 ist ein Funktionsblockdiagramm verschiedener Komponenten des Fahrzeugfahrassistenzsystems, und 3 ist ein Funktionsblockdiagramm des Inneren eines Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblocks in einem Fahrzeug.
Wie in 1 dargestellt enthält ein Fahrzeugfahrassistenzsystem S einen gemeinsam genutzten Server 1, einen individuellen Server 3 und einen On-Board-Controller (ECU (elektronische Steuerungs- bzw. Regelungseinheit; Engl. electronic control unit)) 5, der in einem Fahrzeug A angeordnet ist. Sie sind über eine drahtlose oder drahtgebundene Kommunikationsleitung N miteinander kommunizierbar bzw. verbindbar verbunden.
Jeder des gemeinsam genutzten Servers 1 und des individuellen Servers 3 ist ein Computersystem, das künstliche Intelligenz darstellt, und erstellt und aktualisiert fortlaufend ein allgemeines Fahrermodell und ein individuelles Fahrermodell. Wie hierin verwendet, umfasst „Erstellen“ das Entwickeln und Trainieren des Modells. Der gemeinsam genutzte Server 1 enthält eine Recheneinheit 1a (Prozessor), einen Speicher 1b, eine Kommunikationseinheit 1c, etc. Gleichermaßen enthält der individuelle Server 3 eine Recheneinheit 3a (Prozessor), einen Speicher 3b und eine Kommunikationseinheit 3c.
Gleichermaßen enthält der On-Board-Controller 5 eine Recheneinheit 5a (Prozessor), einen Speicher 5b, eine Kommunikationseinheit 5c etc. Der On-Board-Controller 5 führt eine Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung des Fahrzeugs A aus. Die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung umfasst eine Fahrssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung und eine Fahrassistenzverarbeitung.
Wie in 2 dargestellt lernt in dem gemeinsam genutzten Server 1 eine Lern-Engine 11 (d.h. ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das durch die Recheneinheit 1a ausgeführt wird) mit künstlicher Intelligenz Fahrdaten, die von einer Mehrzahl individueller Servern 3 und 4 empfangen werden, und allgemeine Daten, die von einem externen Informationssystem 7a (Informationsbereitstellungsdienstzentrum etc.) empfangen werden. Somit wird ein allgemeines Fahrermodell Ma erstellt. Dieses allgemeine Fahrermodell Ma wird fortlaufend aktualisiert, indem neue Fahrdaten und allgemeine Daten gelernt werden. Fahrdaten und die allgemeinen Daten werden in dem Speicher 1b als akkumulierte Daten Da akkumuliert.
Die allgemeinen Daten sind beispielsweise Sprachdaten, Verhaltensdaten, Bilddaten etc. eines Menschen (Fahrzeugführers). Die allgemeinen Daten werden hauptsächlich zum Erstellen eines Emotionsschätzmodells verwendet, das einen Teil des allgemeinen Fahrermodells Ma bildet. Es ist anzumerken, dass es zum Aktualisieren des allgemeinen Fahrermodells Ma erforderlich ist, aggregierte Daten zu lernen, die aus Fahrdaten von der Mehrzahl von individuellen Servern 3 und allgemeinen Daten von einer externen Informationsquelle bestehen. Daher ist eine Verarbeitungsgeschwindigkeit (Aktualisierungsintervall) des allgemeinen Fahrermodells Ma extrem langsam (z. B. etwa 1 Stunde oder länger).
Das allgemeine Fahrermodell Ma wird für einen allgemeinen Fahrer und nicht für einen spezifischen Fahrer, der das Fahrzeug A fährt, angewendet. Daher verwendet es Fahrdaten für eine Mehrzahl von Fahrern außer dem spezifischen Fahrer und Emotionsschätzdaten, die allgemeine menschliche Eigenschaften angeben (allgemeine Daten). Das allgemeine Fahrermodell Ma enthält eine Mehrzahl von Untermodellen. Hinsichtlich des Themas jedes Submodells, das vorgegeben oder neu gefunden wird, lernt die Lern-Engine 11 eine zeitliche Änderung des Verhaltens und des Zustands des allgemeinen Fahrers aus den Fahrdaten und den allgemeinen Daten und erzeugt dementsprechend ein Untermodell und aktualisiert das allgemeine Fahrermodell Ma. Die Untermodelle umfassen ein Verhaltenstendenzmodell, ein Fahrbestimmungsreferenzmodell, ein Emotionsschätzmodell etc. des Fahrers für verschiedene Situationen. Ferner weist das allgemeine Fahrermodell Ma allgemeine Wissensdaten auf. Die allgemeinen Wissensdaten sind verschiedene Arten von allgemeinen Informationen, die aus den Fahrdaten und den allgemeinen Daten gewonnen werden, wie z. B. ein Punkt der Vorsicht an einem bestimmten Ort auf einer Straße, Informationen über Unterhaltungs- /Vergnügungseinrichtungen (einschließlich Restaurantinformationen etc.).
Die Folgenden sind Beispiele der Untermodelle des allgemeinen Fahrermodells Ma: ein Sprachmodell von verschiedenen Emotionen des allgemeinen Fahrers (bei Freude, Wut, Traurigkeit, Vergnügen etc., insbesondere Vergnügen); ein Zustandsmodell von Vergnügen [ein Relevanzmodell zwischen verschiedenen Zuständen (Fahrer, Umgebung und Fahrzeug) und Vergnügen]; ein Untermodell bezüglich ein Auftreten von unaufmerksamem Fahren oder schläfrigem Fahren, das basierend auf Kartendaten, Gesichtsausdrucksdaten des Fahrers etc. erzeugt wird (z. B. ein Untermodell zum Identifizieren eines spezifischen Ortes, eines Zustands des Fahrers [z. B. Reisezeit]; etc., bei dem ein solches Fahren leicht auftritt); und ein Fahrbetriebscharakteristikmodell, das basierend auf Fahrverlaufsdaten, Betriebsverlaufsdaten etc. erzeugt wird (z. B. eine Position des Startens einer Hindernisvermeidungsaktion).
In einem Fall, in dem die Lern-Engine 11 ein Betriebs- bzw. Betätigungsmodell eines Gaspedals und einer Bremse aufbaut, unter Verwendung von Daten über den Fahrer, einen Fahrort, die Umgebung, eine Zeitzone, eine Gaspedalöffnung, eines Bremssensorwerts, etc., die in den Fahrdaten als eine Gruppe von Daten enthalten sind, lernt die Lern-Engine 11, wie das Gaspedal und die Bremse gemäß einer Position, Geschwindigkeit, Anzahl etc. von vorausfahrenden Fahrzeugen und Fußgängern betätigt werden, und erzeugt das Modell.
In einem Fall, in dem die Lern-Engine 11 ein Lächelnbestimmungsmodell erstellt, das in dem Emotionsschätzmodell enthalten ist, analysiert sie ferner die Sprachdaten des allgemeinen Fahrers oder einer allgemeinen Person und Bilddaten bezüglich der Sprachdaten, und analysiert Merkmale des Gesichtsausdrucks, wenn der allgemeine Fahrer Vergnügen fühlt. Somit wird das Lächelnbestimmungsmodell, das die Relevanz zwischen einer Änderung eines Merkmalsteils (einem Winkel des Mundwinkels, Winkeln der Augenwinkel etc.), die aus der Erscheinung (d.h. Gesichtsausdruck) extrahiert wird, und dem Lächelnbestimmungsmodell angibt, generiert und aktualisiert. Unter Verwendung des Lächelnbestimmungsmodells wird geschätzt, ob der Fahrer lächelt (oder ob er/sie Vergnügen empfindet), und zwar anhand der Information des Merkmalsteils (des Winkels des Mundwinkels etc.). Der Merkmalsteil kann ein spezifizierter Teil oder ein Teil sein, der von der Lern-Engine 11 neu erfasst wird.
Ferner enthält das allgemeine Fahrermodell Ma das Relevanzmodell zwischen einem Fahrzeugzustand und einem emotionalen Zustand des Fahrers (Emotionserzeugungsmodell). Der emotionale Zustand wird anhand der Fahrerzustandsdaten analysiert. Die Lern-Engine 11 analysiert einen Übergang des emotionalen Zustands, analysiert den Fahrzeugzustand, der den emotionalen Zustand beeinflusst (den Fahrzustand: eine Fahrzeuggeschwindigkeit; eine Querbeschleunigung; eine Längsbeschleunigung etc., und einen Betriebszustand einer On-Board-Vorrichtung: eine Klimatisierungstemperatur; eine Sitzposition; und Musik etc.) und lernt die Art des Fahrzeugzustands, der den emotionalen Zustand beeinflusst, und die Relevanz zwischen dem Fahrzeugzustand und dem emotionalen Zustand. Der Fahrzeugzustand (Steuer- bzw. Regel- bzw. Kontrollfaktor), der den emotionalen Zustand beeinflusst, kann vorab festgelegt werden, oder die künstliche Intelligenz kann durch Analyse einen neuen Kontrollfaktor finden und diesen zusätzlich festlegen.
Die Fahrerzustandsdaten, die zum Analysieren des emotionalen Zustandes verwendet werden, sind Sprachdaten, Bilddaten, Elektroenzephalogrammdaten etc. Für die emotionale Analyse wird zum Beispiel eine Frequenzanalyse einer Schallwelle basierend auf einer unwillkürlichen Bewegung eines Stimmbands durchgeführt durch Analysieren der Sprachdaten (gesprochene Stimme). Ferner werden eine Gesichtsausdruckanalyse basierend auf den Bilddaten und eine Gesichtsfarbanalyse durchgeführt, um eine Veränderung des Blutflusses zu erkennen. Darüber hinaus wird eine Analyse eines Verhältnisses eines sympathischen Nervs bezüglich eines parasympathischen Nervs eines vegetativen Nervensystems durchgeführt. Unter Verwendung einer oder mehrerer dieser Analysen wird beispielsweise der emotionale Zustand beispielsweise auf einer Emotionskarte, welche die verschiedenen Emotionen auf Koordinaten angibt, oder dem Circumplex-Modell von Russell identifiziert. Die Lern-Engine 11 analysiert eine Veränderung des emotionalen Zustands (d.h. eine Bewegung auf der Emotionskarte oder dem Circumplex-Modell) und eine Veränderung des Fahrzeugzustands.
Zum Beispiel in einem Fall, in dem die Lern-Engine 11 ein Relevanzmodell zwischen der Temperaturumgebung und dem emotionalen Zustand lernt, indem sie Daten über den Fahrer, den emotionalen Zustand, den Fahrort, die Zeitzone, eine Temperatur im Fahrzeuginneren, das Wetter etc. verwendet, die in den Fahrdaten als eine Gruppe von Daten enthalten sind, lernt die Lern-Engine 11 einen Einfluss der Temperaturumgebung (z. B. eine Differenz zwischen der Temperatur im Fahrzeuginneren und einer Außentemperatur, dem Wetter, etc.) auf den emotionalen Zustand und aktualisiert das Relevanzmodell.
Wenn ferner gelernt wird, dass ein neuer Steuer- bzw. Regel- bzw. Kontrollfaktor, der nicht in dem existierenden Relevanzmodell enthalten ist, eine Veränderung des emotionalen Zustands verursacht (z. B. fühlt der Fahrer Vergnügen aufgrund einer Kombination einer Mehrzahl von Elementen des Fahrzeugzustands), wird ein neues Relevanzmodell basierend auf dem neuen Kontrollfaktor generiert. Auf diese Weise erstellt die Lern-Engine 11 ein Modell, indem sie aus den aggregierten Daten den Kontrollfaktor erfasst, der den emotionalen Zustand des Fahrers beeinflusst.
Bei jedem individuellen Server 3 lernt eine Lern-Engine 31 (d.h. ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm, das von der Recheneinheit 3a ausgeführt wird), welche aus künstlicher Intelligenz besteht, die von dem Fahrzeug A empfangenen Fahrdaten (einschließlich der Sprachdaten), die von einem externen Informationssystem 7b erfassten allgemeinen Daten, und Kommunikationsdaten, die von einem tragbaren Informationsendgerät 7c des spezifischen Fahrers erfasst werden (Telefonsprachdaten, Mailtextdaten, Geräteeinstellungsinformationen etc.). Somit wird ein individuelles Fahrermodell Mb erstellt. Dieses individuelle Fahrermodell Mb wird ebenfalls fortlaufend aktualisiert. Der individuelle Server 3 lernt eine zeitliche Änderung oder einen Verlauf des Fahrerverhaltens, eines Fahrzeugverhaltens, einer Fahrzeugperformance etc. unter Verwendung der Fahrdaten etc. Daher ist eine Verarbeitungsgeschwindigkeit des individuellen Fahrermodells Mb langsamer als die von verschiedenen Steuerungs- bzw. Regelungsprozessen in dem Fahrzeug A (z. B. etwa 1 Sekunde oder länger).
Es ist anzumerken, dass die allgemeinen Daten, die von dem individuellen Server 3 erfasst werden, Sprachdaten, Verhaltensdaten und Bilddaten einer Mehrzahl von Fahrern sind, die in einer Gruppe von Fahrern enthalten sind, von denen angenommen wird, dass sie eine gemeinsame Fahrtendenz aufweisen (z. B. eine Gruppe von Fahrern mit der gleichen Art von Fahrzeug). Ferner ist die Vorrichtungseinstellungsinformation beispielsweise eine Bookmark-Information etc., die in einer Internetbrowseranwendung des tragbaren Informationsendgeräts registriert ist.
Die Sprachdaten, die durch ein Mikrofon des Fahrzeugs A erfasst werden, obwohl sie auch in den Fahrdaten enthalten sind, die über eine zweite Synchronisations-Engine 60 des On-Board-Controllers 5 erfasst werden, werden direkt in Echtzeit an den individuellen Server 3 über eine Kommunikationsvorrichtung ausgegeben. In dem individuellen Server 3 werden die Sprachdaten spracherkannt. Die Fahrdaten, die allgemeinen Daten und die Sprachdaten werden in dem Speicher 3b als akkumulierte Daten Db akkumuliert. Ferner führt eine erste Synchronisations-Engine 40 des individuellen Servers 3 eine Datenumwandlung der akkumulierten Daten durch, die in dem Speicher 3b gespeichert sind, und überträgt sie an den gemeinsam genutzten Server 1.
Das individuelle Fahrermodell Mb wird für den spezifischen Fahrer angewendet. Daher werden die Fahrdaten des spezifischen Fahrers, der das Fahrzeug A fährt, und die allgemeinen Daten eines anderen Fahrers verwendet, von dem angenommen wird, dass er Fahreigenschaften aufweist, die denen des spezifischen Fahrers relativ nahe kommen. Das individuelle Fahrermodell Mb umfasst ebenfalls eine Mehrzahl von Untermodellen ähnlich dem allgemeinen Fahrermodell Ma. Ferner weist das individuelle Fahrermodell Mb Umgebungsumgebungszustandsdaten und Fahrzeugzustandsdaten auf, die aus den erfassten Fahrdaten extrahiert werden. Die Lern-Engine 31 erstellt auch ähnlich der Lern-Engine 11 eine Mehrzahl von Untermodellen (siehe die Beispiele der Untermodelle des allgemeinen Fahrermodells Ma als Beispiele der Untermodelle des individuellen Fahrermodells Mb). Ähnlich wie die Lern-Engine 11 detektiert die Lern-Engine 31 außerdem einen Steuer- bzw. Regel- bzw. Kontrollfaktor, der den emotionalen Zustand des Fahrers beeinflusst, aktualisiert das Modell und erstellt ein neues Modell.
Der On-Board-Controller 5 führt eine vorgegebene Fahrzeugsteuer- bzw. - regelverarbeitung durch einen Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock 51 (z. B. eine Berechnungseinheit) basierend auf Sensordaten von Fahrzeugsensoren 8 durch. Der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock 51 steuert bzw. regelt verschiedene an On-Board-Vorrichtungen und Systeme des Fahrzeugs A auf einer Regelbasis unter Verwendung eines Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsalgorithmus (Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsprogramm) 50, der die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung definiert. Das heißt, basierend auf den Sensordaten werden verschiedene Steuerungen bzw. Regelungen gemäß einer vorgegebenen Regel ausgeführt, d.h. einem Algorithmus (regelbasierte Verarbeitung). Daher wird bei der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durch den On-Board-Controller 5 eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht (z. B. etwa 10 ms oder weniger).
Die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung umfasst die Fahrsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung und die Fahrassistenzverarbeitung. Die Fahrassistenzverarbeitung umfasst eine autonome Fahrassistenzverarbeitung, eine Assistenzinformationsdarstellungsverarbeitung und eine On-Bord-Vorrichtung-Steuerungs- bzw. -Regelungsverarbeitung.
Bei der autonomen Fahrassistenzverarbeitung wird ein Instruktionssignal an die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungssysteme 9d (Motor, Bremse, Lenkung) ausgegeben, und das Gaspedal, die Bremse und die Lenkvorrichtung werden automatisch betätigt.
Bei der Assistenzinformationsdarstellungsverarbeitung werden verschiedene Arten von Assistenzinformationen zum Unterstützen des Fahrbetriebs des Fahrers über On-Board-Informationsdarstellungsvorrichtungen 9a (Navigationsvorrichtung, Messgerät, Lautsprecher etc.) bereitgestellt, und Informationen werden einem externen Informationssystem, einem Informationsendgerät, einem Haushaltsgerät etc. über Informationskommunikationsvorrichtungen 9c (On-Board-Kommunikationseinheit, tragbares Informationsendgerät etc.) bereitgestellt.
Bei der On-Board-Vorrichtung-Steuerungs- bzw. -Regelungsverarbeitung werden die On-Board-Vorrichtungen 9b (Klimaanlage, Fenster, Licht, Tür etc.) automatisch betätigt, um die Fahrumgebung zu verbessern. Zum Beispiel werden die Temperatureinstellung und das Ein-/Ausschalten der Klimaanlage automatisch durchgeführt, und das Fenster wird automatisch geöffnet und geschlossen.
Die Fahrzeugsensoren 8 umfassen eine fahrzeuginterne Kamera, einen biologischen Sensor, das Mikrofon, eine externe Kamera, ein Radar, ein Navigationsgerät, einen Fahrzeugverhaltenssensor, einen Fahrerbetätigung-Erfassungssensor, einen Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikator, einen Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikator, eine Fernbedienung etc.
Die fahrzeuginterne Kamera erfasst Bilder des Fahrers und anderer Insassen in dem Fahrzeug A und gibt fahrzeuginterne Bilddaten aus.
Der biologische Sensor misst eine Herzfrequenz, einen Puls, Schweiß, Elektroenzephalogramm etc. des Fahrers und gibt biologische Daten aus.
Das Mikrofon sammelt die Stimme des Fahrers und anderer Insassen und gibt die Sprachdaten aus.
Die externe Kamera nimmt Bilder der vorderen, linken, rechten und hinteren Seite des Fahrzeugs A auf und gibt externe Bilddaten aus.
Das Radar entlädt Radiowellen, Schallwellen oder Laserlicht in Richtung der vorderen, linken, rechten und hinteren Seite des Fahrzeugs A, empfängt Reflexionswellen von einem Objekt, das sich um das Fahrzeug A herum befindet (ein vorausfahrendes Fahrzeug, ein anderes Fahrzeug, ein Fußgänger, ein festes Objekt auf dem Boden, ein Hindernis etc.) und gibt externe Objektdaten einer relativen Position, relativen Geschwindigkeit etc. des Objekts aus (z. B. eine Position, relative Geschwindigkeit etc. des vorausfahrenden Fahrzeugs).
Das Navigationsgerät erfasst die Fahrzeugpositionsinformationen und gibt Navigationsdaten (eine Mehrzahl von Routeninformationen, Routeninformationen, die vom Fahrer ausgewählt werden, etc.) in Kombination mit internen Karteninformationen und Verkehrsstauinformationen und Eingabeinformationen (Ziel, Weg etc.) aus, die extern erfasst wurden.
Der Fahrzeugverhaltenssensor und der Fahrerbetätigung-Erfassungssensor umfassen einen Geschwindigkeitssensor, einen Längsbeschleunigungssensor, einen Querbeschleunigungssensor, einen Giergeschwindigkeits- bzw. -ratensensor, einen Gaspedalöffnungssensor, einen Motordrehzahlsensor, einen AT-Getriebe-Positionssensor, einen Bremsschaltersensor, einen Bremshydraulikdrucksensor, einen Lenkwinkelsensor, einen Lenkmomentsensor, einen Blinkerschalterpositionssensor, einen Wischerschalterpositionssensor, einen Lichtschalterpositionssensor, fahrzeuginterne und externe Temperatursensoren, etc.
Der Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikator, der Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikator und die Fernsteuerung erfassen Kommunikationsdaten von anderen Fahrzeugen, Verkehrsdaten (Verkehrsstauinformationen, Höchstgeschwindigkeitsinformationen, etc.) von der Verkehrsinfrastruktur und Fernbetriebs- bzw- -bedienungsdaten, die extern erhalten werden, und geben diese aus.
Ausgangsdaten von den Fahrzeugsensoren 8 werden in den Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock 51 als Fahrdaten eingegeben. Ferner werden die Ausgangsdaten in Fahrdaten umgewandelt, die verschiedene physikalische Größen angeben, die zur Ausführung der Verarbeitung in dem Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsblock 51 durch eine vorgegebene Vorrichtung (nicht dargestellt) oder durch einen Datenverarbeitungsblock in dem On-Board-Controller 5 geeignet sind. Die Ausgangsdaten werden dann in den Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock 51 eingegeben. Durch Datenumwandlung werden einzelne Ausgabedaten in die Fahrdaten umgewandelt, die eine oder mehrere Informationen angeben. Die Datenumwandlung beinhaltet auch eine Nichtumwandlung der Ausgangsdaten.
Zum Beispiel werden die externen Bilddaten der externen Kamera in Positionsdaten eines vorausfahrenden Fahrzeugs oder einer Fahrspur, Versatzdaten (Abweichungsdaten) von einer Referenzlinie (der Mitte der Fahrspur oder einer festgelegten Route) etc. umgewandelt. Ferner werden Lenkwinkeldaten des Lenkwinkelsensors in Fluktuationsdaten (Daten eines Wanderlenkwinkels; Fluktuationsbereich, Fluktuationszyklus etc.) umgewandelt. Darüber hinaus werden die Bilddaten der fahrzeuginternen Kamera in individuelle Identifikationsdaten (ein Ergebnis einer Fahrerauthentifizierung basierend auf einem vorregistrierten Fahrerbild und individuellen Daten zum Identifizieren des authentifizierten Fahrers), Gesichtsausdrucksdaten zum Ermitteln eines Lächelns des Fahrers (der Winkel des Mundwinkels, die Winkel der Augenwinkel etc.) etc. umgewandelt.
Die Fahrdaten sind verschiedene Daten bezüglich des Fahrers, der Umgebung und des Fahrzeugs und umfassen Fahrerzustandsdaten, Umgebungsdaten und Fahrzeugzustandsdaten. Jedes dieser Daten umfasst eine Mehrzahl von Datenstücken.
Die Fahrerzustandsdaten geben einen physikalischen Zustand des Fahrers an und umfassen die fahrzeuginternen Bilddaten (einschließlich erfasster Bilddaten des Fahrers), die Sprachdaten, die biologischen Daten (einschließlich Herzfrequenzdaten) etc.
Die Umgebungsumgebungsdaten geben Zustände von Objekten außerhalb des Fahrzeugs an, wie z. B. das andere Fahrzeug, den Fußgänger, das Hindernis, eine Straßenform und eine Verkehrsbedingung um das Fahrzeug A herum, und umfassen externe Bilddaten, externe Objektdaten, Navigationsdaten, Fahrzeug-Fahrzeug-Daten, Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Daten etc.
Die Fahrzeugzustandsdaten geben einen Fahrzeugbetriebszustand und Betriebszustände der On-Board-Vorrichtungen an und umfassen Messdaten, die durch den Fahrzeugverhaltenssensor erhalten werden, Fahrerbetätigung-Daten, welche die Schalterpositionen etc. der On-Board-Vorrichtungen angeben, die durch den Fahrerbetätigung-Erfassungssensor erhalten werden, und individuelle Identifikationsdaten. Die Fahrzeugzustandsdaten umfassen beispielsweise die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Längsbeschleunigung, eine Querbeschleunigung, eine Gierrate bzw. -geschwindigkeit, die Gaspedalöffnung, eine Motordrehzahl, eine AT-Gangposition, eine Bremsschaltposition, einen Bremshydraulikdruck, einen vorderen Fahrzeug-Fahrzeug-Abstande, eine relative Geschwindigkeit in Bezug auf das vorausfahrende Fahrzeug, den Lenkwinkel, ein Lenkdrehmoment, eine Blinkerschalterposition, eine Scheibenwischerschalterposition, eine Lichtschalterposition, Fahrzeuginnenraum- und Außentemperaturen, individuelle Identifikationsinformationen, etc.
Die zweite Synchronisations-Engine 60 des On-Board-Controllers 5 führt eine Datenumwandlung der im Speicher 5b zwischengespeicherten Fahrdaten durch und überträgt sie an den individuellen Server 3.
Wie in 3 dargestellt enthält der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock 51 einen Momentanzustandsanalyseblock 51a, einen Idealzustandsanalyseblock 51b, einen Differenzberechnungsblock 51c, einen Unterhaltungssteuerungs- bzw. - regelungsblock 52a und einen Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b.
Die Fahrdaten werden in den Momentanzustandsanalyseblock 51a und den Idealzustandsanalyseblock 51b eingegeben. Der aktuelle Momentanzustandsanalyseblock 51a extrahiert einen momentanen Fahrerzustand, einen momentanen Vorrichtungsbetriebszustand, einen momentanen Umgebungszustand und einen momentanten Fahrzeugzustand aus den Fahrdaten. Andererseits berechnet der Idealzustandsanalyseblock 51b einen idealen Fahrerzustand, einen idealen Vorrichtungsbetriebszustand, einen idealen Umgebungszustand, einen idealen Fahrzeugzustand aus den Fahrdaten basierend auf dem Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsmodell (Idealmodell), das durch eine große Anzahl von Steuerungs- bzw. Regelungsparametern P definiert ist.
Der Fahrerzustand wird beispielsweise aus Herzfrequenzdaten des Fahrers, Wanderanalysedaten etc. identifiziert. Der Umgebungszustand wird beispielsweise aus Kamerabilddaten, Radarmessdaten etc. identifiziert. Der Fahrzeugzustand wird beispielsweise aus Querbeschleunigungsdaten, Motorleistungsdaten, Bremsabriebbetragsdaten etc. identifiziert.
Der Differenzberechnungsblock 51c berechnet eine Differenz zwischen dem momentanen Zustand und dem idealen Zustand (dem Fahrerzustand, dem Gerätebetriebszustand, dem Umgebungszustand und dem Fahrzeugzustand), die von dem Momentanzustandsanalyseblock 51a und dem Idealzustandsanalyseblock 51b ausgegeben werden, hinsichtlich verschiedener Punkte und gibt sie als Differenzdaten aus.
Der Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52a und der Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b führen verschiedene Prozesse basierend auf den Differenzdaten aus.
Der Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b steuert bzw. regelt eine Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung, die von den Operationen der Fahrzeugsteuersysteme 9d begleitet wird, und steuert bzw. regelt auch die Assistenzinformationsdarstellungsverarbeitung begleitet von den Operationen der Informationsdarstellungsvorrichtungen 9a, den On-Board-Vorrichtungen 9b und den Informationskommunikationsvorrichtungen 9c. Andererseits steuert bzw. regelt der Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52a die Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung, die von den Operationen der Informationsdarstellungsvorrichtungen 9a, der On-Board-Vorrichtungen 9b und der Informationskommunikationsvorrichtungen 9c begleitet wird, jedoch führt er nicht die Steuerungs- bzw. Regelungsverarbeitung durch, die von den Operationen der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungssysteme 9d begleitet wird.
Der Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52a und der Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b geben Betriebsinstruktionen an die Informationsdarstellungsvorrichtungen 9a, die On-Board-Vorrichtungen 9b und die Informationskommunikationsvorrichtungen 9c basierend auf den Differenzdaten aus. Ferner gibt der Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b auch eine Betriebsinstruktion an die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungssysteme 9d aus. Es sei angemerkt, dass die Daten, die über die Informationskommunikationsvorrichtungen 9c an das externe Informationssystem 7b übertragen werden, in dem Informationssystem 7b akkumuliert werden können und ferner dem individuellen Server 3 bereitgestellt werden können.
Zum Beispiel wird ein Fall betrachtet, in dem der Momentanzustandsanalyseblock 51a analysiert, dass der Fahrer das Fahrzeug A bei 60 km in einem normalen Zustand fährt, in dem ein Aufmerksamkeitsgrad hoch ist, und eine Kurve in 30 Metern voraus existiert. Hier berechnet (schätzt) der Idealzustandsanalyseblock 51b eine geplante Fahrroute (einschließlich einer Position und Geschwindigkeit) für den Fahrer, um das Fahrzeug bei der Kurve in dem aktuellen Zustand zu wenden, basierend auf dem idealen Modell des Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsalgorithmus 50. Da der Momentanzustandsanalyseblock 51a weiterhin die Zustandsanalyse durchführt, gibt der Momentanzustandsanalyseblock 51a eine Fahrroute, auf der das Fahrzeug A tatsächlich gefahren ist, als ein Analyseergebnis aus.
Der Differenzberechnungsblock 51c berechnet eine Differenz zwischen der durch den Idealzustandsanalyseblock 51b erhaltenen geplanten Fahrtroute und der tatsächlichen Fahrroute, die durch den Momentanzustandsanalyseblock 51a erhalten wird. Ferner führt der Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52b beispielsweise keine bestimmte Verarbeitung aus, wenn eine geplante Geschwindigkeit und eine tatsächliche Geschwindigkeit im Wesentlichen gleich sind, führt eine Verarbeitung zum Ausgeben eines Bremsbetätigungsalarms aus, wenn die Geschwindigkeitsdifferenz gering ist, und führt eine Verarbeitung zum Betätigen einer automatischen Bremse aus, wenn die Geschwindigkeitsdifferenz groß ist.
Wenn ferner ein tatsächlicher Lenkungsbetätigungszeitpunkt über eine vorgegebene Zeitperiode später ist als ein Lenkungsbetätigungszeitpunkt, der durch die geplante Fahrtroute definiert ist, wird eine Nachricht angezeigt, die dazu auffordert, den Lenkungsbetätigungszeitpunkt vorzuverlegen.
Wenn ferner eine geschätzte Herzfrequenz gemäß dem idealen Modell um einen vorgegebenen Wert (der in einem angeregten Zustand geschätzt wird) in einer vorgegebenen Situation höher ist als eine tatsächliche Herzfrequenz, führt der Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52a eine Verarbeitung zum Anzeigen einer Nachricht, die den Fahrer auffordert, eine Pause einzulegen, oder einer Nachricht aus, die dazu auffordert, Musik abzuspielen, um die Stimmung des Fahrers zu beruhigen.
Als nächstes werden die erste Synchronisations-Engine 40 des individuellen Servers 3 und die zweite Synchronisations-Engine 60 des On-Board-Controllers 5 mit Bezug auf 4 und 5 beschrieben. 4 ist ein Diagramm eines Datenflusses zwischen dem gemeinsam genutzten Server, dem individuellen Server und dem On-Board-Controller, und 5 ist ein Diagramm von Operationen der Synchronisations-Engines.
Wie in 4 dargestellt führt der On-Board-Controller 5 eine Erkennung, Bestimmung und Entscheidung einer Aktion auf einer Regelbasis basierend auf den Fahrdaten (Informationsmenge „Medium“) durch. Daher ist eine Sollinformationsrate an dem On-Board-Controller 5 hoch (kleiner als etwa 10 ms). Wenn ferner die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungssysteme 9d, die On-Board-Vorrichtungen 9b etc. eine Betriebsinstruktion von dem On-Board-Controller 5 empfangen (Informationsmenge „klein“), arbeiten sie gemäß der Instruktion basierend auf der Entscheidung über die Aktion. Daher ist die Informationsrate extrem hoch (kleiner als etwa 1 ms).
Andererseits lernt und wächst der individuelle Server 3 basierend auf den Fahrdaten von dem On-Board-Controller 5 und den Daten von dem externen Informationssystem 7b (Informationsmenge „groß“) etc. Daher ist die Informationsrate an dem individuellen Server 3 niedrig (größer als etwa 1 Sekunde). Darüber hinaus lernt und wächst der gemeinsam genutzte Server 1 basierend auf den Fahrdaten von der Mehrzahl von individuellen Servern 3 und den großen Daten von dem externen Informationssystem 7a etc. (Informationsmenge „extrem groß“). Daher ist die Informationsrate an dem gemeinsam genutzten Server 1 extrem niedrig (mehr als etwa 1 Stunde). Mit anderen Worten ist die abgewickelte Informationsmenge auf der höheren Schicht größer als auf der unteren Schicht, während die Informationsrate niedriger ist. Der gemeinsam genutzte Server 1 befindet sich auf der höchsten Schicht und der On-Board-Controller 5 befindet sich auf der untersten Schicht.
Daher wird in dieser Ausführungsform eine Informationsentropie abgeglichen, so dass die Datenverarbeitung in jeder Schicht gleichmäßig ausgeführt wird (das heißt, der Fluss der Datenverarbeitung verschlechtert sich in keiner der Schichten). Im Allgemeinen wird eine Verarbeitungslast zu jedem Zeitpunkt (pro Zeiteinheit) durch Anpassen der Datenmenge abgeglichen, die pro Zeiteinheit in jeder Schicht verarbeitet wird, indem eine Betriebslast der Verarbeitung, die in jeder Schicht ausgeführt wird (eine Gesamtzahl von Schritten eines Verarbeitungsprogramms) und eine Sollantwortzeit beim Ausführen aller Verarbeitungsschritte, wie sie bekannt sind, vorliegen.
In dieser Ausführungsform ist die Informationsentropie definiert durch „Datenmenge pro Zeiteinheit x Verarbeitungsgeschwindigkeit“. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist definiert durch „die Gesamtzahl der Schritte des Verarbeitungsprogramms (die Anzahl aller Programmzeilen) x der Sollreaktionszeit.“ $Informationsentropie = Datenmenge \times Gesamtanzahl der Schritte \times Sollantwortzeit$
Wenn zum Beispiel bei dem On-Board-Controller 5 die Datenmenge etwa 10 MB (Megabyte) beträgt, beträgt die Anzahl der Schritte etwa 1000 Zeilen, und die Sollantwortzeit beträgt etwa 10 ms, die Einstellung in dem individuellen Server 3 beträgt ungefähr 100 kB (Kilobyte), etwa 10.000 Zeilen und etwa 1 Sekunde, und die Einstellung in dem gemeinsam genutzten Server 1 beträgt etwa 10 B (Bytes), etwa 100.000 Zeilen und etwa 1.000 Sekunden.
Da die Datenmenge jeder Schicht auf diese Weise eingestellt wird, wird beim Übertragen der Fahrdaten von der unteren Schicht an die höhere Schicht die Datenumwandlung der Fahrdaten durch die Synchronisations-Engine der unteren Schicht ausgeführt, so dass es für die höhere Schicht leicht wird, die Fahrdaten zu verarbeiten. Durch diese Datenumwandlung werden die Fahrdaten hinsichtlich Menge, Qualität und Zeit umgewandelt. Der On-Board-Controller 5 enthält die zweite Synchronisations-Engine 60 und der individuelle Server 3 enthält die erste Synchronisations-Engine 40.
Wie in 5 dargestellt empfängt der On-Board-Controller 5 fortlaufend die Fahrdaten basierend auf den Ausgangsdaten der Fahrzeugsensoren 8 und führt die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung aus. Andererseits führt die zweite Synchronisations-Engine 60 eine zweite Datenumwandlungsverarbeitung (Menge, Qualität und Zeit) an den Fahrdaten aus und überträgt die datenumgewandelten Fahrdaten an den individuellen Server 3. Der individuelle Server 3 akkumuliert die empfangenen Fahrdaten als Verhaltensverlaufsdaten und Zustandsverlaufsdaten des Fahrers in dem Speicher 3b und verwendet diese für eine bestimmte Verarbeitung. Ferner führt die erste Synchronisations-Engine 40 eine erste Datenumwandlungsverarbeitung (Menge, Qualität und Zeit) an den empfangenen Fahrdaten aus und überträgt die datenumgewandelten Fahrdaten an den gemeinsam genutzten Server 1. Der gemeinsam genutzte Server 1 akkumuliert die empfangenen Fahrdaten als die Verhaltensverlaufsdaten und Zustandsverlaufsdaten des Fahrers in dem Speicher 1b und verwendet diese für die bestimmte Verarbeitung.
Die Synchronisationsanforderungsblöcke 21 und 41, die sich in höheren Schichten als die Synchronisations-Engines 40 bzw. 60 befinden, geben Erfassungsanforderungsinstruktionen zum Anfordern einer Übertragung der Fahrdaten, die ein gewünschtes Informationsattribut aufweisen, an die Synchronisations-Engines 40 und 60 aus, und zwar gemäß Methoden, die bei der Verarbeitung in den höheren Schichten jeweils angefordert werden bzw. erforderlich sind. Nach dem Empfang der Instruktion führt jede der Synchronisations-Engines der unteren Schicht eine Datenumwandlungsverarbeitung entsprechend dem angeforderten Informationsattribut aus. Die Synchronisations-Engine der unteren Schicht gibt eine Datenumwandlungsinstruktion an andere Datenverarbeitungsblöcke (nicht dargestellt) in der gleichen unteren Schicht aus, um die Daten umzuwandeln, und gibt die datenumgewandelten Fahrdaten an die höhere Schicht aus. Außerdem überwacht die untere Schicht die höhere Schicht. Zum Beispiel geben die Synchronisationsanforderungsblöcke 21 und 41 an die erste Synchronisations-Engine 40 und die zweite Synchronisations-Engine 60 die Erfassungsanforderungsinstruktionen aus, die ein Datenmengenverringungsverfahren, ein Datenstückassoziations- und Exklusionsverfahren (Spezifizieren einer Mehrzahl von Datenstücken) und ein Zeitachsen-Einstellverfahren (ein Extraktionsverfahren oder ein statistisches Verarbeitungsverfahren) definieren.
Bei der Datenumwandlungsverarbeitung hinsichtlich der Menge wird die Menge der Fahrdaten verringert. Zum Beispiel wird eine Datenmengenverringerungsverarbeitung durch eine Extraktion der Merkmalsmenge, eine Umwandlung der Informationsmenge etc. ausgeführt. Die erste Synchronisations-Engine 40 und die zweite Synchronisations-Engine 60 führen eine erste Datenmengenverringerungsverarbeitung bzw. eine zweite Datenmengenverringerungsverarbeitung aus.
Bei der Extraktion der Merkmalsmenge wird die Datengröße dahingehend verringert, eine Mindestinformation zu enthalten, die bei der Verarbeitung in der höheren Schicht benötigt wird. Zum Beispiel werden die Bilddaten in Daten der Merkmalsmenge umgewandelt, die aus den Bilddaten extrahiert wird (die Information des Winkels des Mundwinkels, der Fahrspur etc.).
Bei der Umwandlung der Informationsmenge werden die Fahrdaten in einen Zusammenfassungsstatistikbetrag umgewandelt (gemittelt, zeitgefiltert etc.). Zum Beispiel wird ein Abweichungsbetrag (Abweichungsbetragsdaten von ungefähr alle 10 ms) von einer Mittellinie auf der Straße in Durchschnittsabweichungsbetragsdaten in einem Intervall von etwa 100 Sekunden umgewandelt. Ferner werden die Lenkwinkeldaten von etwa alle 10 ms in Wandergradbestimmungsdaten in einer Einheit von etwa 5 Sekunden umgewandelt.
Die Synchronisations-Engines können die anderen Verarbeitungsblöcke veranlassen, die Extraktion der Merkmalsmenge und die Umwandlung der Informationsmenge durchzuführen.
Bei der Datenumwandlungsverarbeitung hinsichtlich der Qualität wird eine Datenrelevanzumwandlungsverarbeitung des Umwandelns der Relevanz zwischen den Informationen der Mehrzahl von Elementen der Fahrdaten durchgeführt. Die erste Synchronisations-Engine 40 und die zweite Synchronisations-Engine 60 führen eine erste Datenrelevanzumwandlungsverarbeitung bwz. eine zweite Datenrelevanzumwandlungsverarbeitung aus.
Bei der Relevanzumwandlung werden mehrere Datenstücke selektiv miteinander assoziiert bzw. verknüpft. Zum Beispiel wird die Assoziierung bzw. Verknüpfung der individuellen Identifikationsdaten mit den Herzfrequenzdaten, Zeitdaten mit den Herzfrequenzdaten und Positionsdaten mit den Herzfrequenzdaten durchgeführt. Alternativ können die individuellen Identifikationsdaten, die Herzfrequenzdaten, die Zeitdaten und die Positionsdaten zu einzelnen Daten verknüpft sein. Durch diese Verknüpfung werden die verknüpften Daten als integrierte Daten bei der Verarbeitung eines bestimmten Zwecks verarbeitet. Daher wird die Verarbeitungsmenge in der höheren Schicht verringert. Beispielsweise sind bzw. werden die Winkeldaten der Mundwinkel (Merkmalsmengendaten, die durch die Datenmengenverringerungsverarbeitung erhalten werden), die Sprachdaten, Fahrbetriebsdaten, fahrzeuginterne Umgebungsdaten (Klimatisierung, Audio etc.) zum Erstellen des Lächeln-Bestimmungsmodells miteinander verknüpft.
Ferner werden bei der Relevanzumwandlung spezifische Informationen aus der Mehrzahl von verknüpften Informationen gelöscht. Zum Beispiel sind die individuellen Identifikationsdaten ausgeschlossen. Der individuelle Server 3 verwendet komplexe Daten, bei denen ein spezifisches Datenstück mit anderen individuellen Identifikationsdaten verknüpft ist, während der gemeinsam genutzte Server 1 komplexe Daten verwendet, die durch Ausschließen der individuellen Identifikationsdaten von den komplexen Daten erzeugt werden, die von dem individuellen Server 3 verwendet werden, um die Anonymität der komplexen Daten sicherzustellen. In einem Fall, in dem die individuellen Identifikationsdaten einen Namen, ein Alter, ein Geschlecht, eine Adresse etc. enthalten, kann der Ausschluss außerdem nur auf bestimmte Elemente (Name und Geschlecht) gerichtet sein.
Bei der Datenumwandlungsverarbeitung hinsichtlich der Zeit wird eine Zeitachsenänderungsverarbeitung ausgeführt, bei der die Fahrdaten in Bezug auf eine Zeitachse verarbeitet werden. Die erste Synchronisations-Engine 40 und die zweite Synchronisations-Engine 60 führen eine erste Zeitachsenänderungsverarbeitung bzw. eine zweite Zeitachsenänderungsverarbeitung aus.
Bei der Verarbeitung in Bezug auf die Zeitachse (Zeitachsenverarbeitung) werden gegebene Zeitvariationsdaten selektiv auf der Zeitachse extrahiert (abgetastet). Wenn beispielsweise die Qualität der Daten konstant ist, werden die Informationen in der Zeitachsenrichtung ausgedünnt. Insbesondere werden die Herzfrequenzdaten in einem Intervall von etwa 10 ms beispielsweise zu Herzfrequenzdaten in einem Intervall von etwa 100 ms ausgedünnt. Wenn zum Beispiel die Herzfrequenzdaten verwendet werden, um eine Arrhythmie zu erfassen, werden nur die Herzfrequenzdaten, die einen signifikanten numerischen Wert angeben (einen bestimmten Schwellenwert überschreitend), selektiv durch die Zeitachsenverarbeitung extrahiert. Ferner werden bei dieser Zeitachsenverarbeitung die Umwandlung (Mittelung und Zeitfilterung) der Fahrdaten in Zusammenfassungsstatistikbeträge und die Umwandlung in statistische Information (z. B. Frequenz- bzw. Häufigkeitsverteilung etc.) durch statistische Verarbeitung durchgeführt. Bei der Zeitachsenverarbeitung werden ein selektives Extraktionszeitintervall (konstant oder inkonstant) und ein statistisches Verarbeitungszeitintervall auf der Zeitachse gemäß Aktualisierungsverarbeitungszeitlängen (Sollantwortzeit) des allgemeinen Fahrermodells Ma und des individuellen Fahrermodells Mb festgelegt. Daher wird ein Ausgabeintervall der Fahrdaten, das ein Ergebnis der Zeitachsenverarbeitung ist, länger, wenn die Sollantwortzeit länger ist.
Es ist anzumerken, dass, obwohl in dieser Ausführungsform die Datenmenge zwischen den Schichten (dem gemeinsam genutzten Server 1, dem individuellen Server 3 und dem On-Board-Controller 5) eingestellt wird, die Datenmenge in gleicher Weise, ohne darauf beschränkt zu sein, zwischen den Funktionsblöcken jeder Schicht (z. B. zwischen Computern, welche die Lern-Engine 31, eine Parameteraktualisierungs-Engine 32, eine Empfehlungs-Engine 33, eine Differenzanalyse-Engine 34 und Ergebnisverifizierungs-Engine 35 darstellen) eingestellt werden kann.
Als nächstes wird die Parameteraktualisierungsverarbeitung mit Bezug auf 6 beschrieben. 6 ist ein Diagramm der Parameteraktualisierungsverarbeitung. Der individuelle Server 3 enthält die Parameteraktualisierungs-Engine 32.
Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 erlangt das allgemeine Fahrermodell Ma von dem gemeinsam genutzten Server 1, erlangt von dem On-Board-Controller 5 verschiedene Steuerungs- bzw. Regelungs- bzw. Kontrollparameter P und die Fahrdaten (einschließlich der Sprachdaten und der Fahrzeugzustandsdaten), welche die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung definieren, und aktualisiert die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P unter Bezugnahme auf das individuelle Fahrermodell Mb.
Im Prinzip bestimmt die Parameteraktualisierungs-Engine 32, ob das individuelle Fahrermodell Mb durch die Lern-Engine 31 aktualisiert wird, und aktualisiert gemäß dieser Aktualisierung den Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsalgorithmus 50, der sich auf den aktualisierten Teil bezieht. Zum Beispiel werden die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P, die in dem Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsalgorithmus 50 enthalten sind (einschließlich der Werte und Arten der Steuerungs- bzw. Regelungsparameter) geändert.
Daher vergleicht die Parameteraktualisierungs-Engine 32 das individuelle Fahrermodell Mb vor der Aktualisierung mit dem letzten individuellen Fahrermodell Mb und extrahiert den aktualisierten Teil. Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 extrahiert Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P entsprechend dem aktualisierten Teil aus den verschiedenen Steuerungs- bzw. Regelungsparametern P, die von dem Fahrzeug A erhalten werden. Ferner erfasst die Parameteraktualisierungs-Engine 32 einen Fahrermodellparameter des individuellen Fahrermodells Mb entsprechend Steuerungs- bzw. Regelungsparameter(n) P.
Der erfasste Fahrermodellparameter und der/die entsprechende(n) Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P werden miteinander verglichen (Differenzanalyse). Man beachte, dass in einem Fall, in dem sich der Fahrermodellparameter auf den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P bezieht, aber nicht direkt diesem entspricht, der Fahrermodellparameter so umgewandelt wird, dass er direkt dem Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P entspricht, und der umgewandelte Wert wird mit dem Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P verglichen.
Als ein Ergebnis der Differenzanalyse wird, wenn die Differenz einen Schwellenwert überschreitet, der gemäß dem Typ des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P eingestellt ist, der Fahrermodellparameter (oder der umgewandelte Wert) als ein Aktualisierungsparameter festgelegt. Ferner bestimmt die Parameteraktualisierungs-Engine 32, ob eine vorgegebene Aktualisierungsbedingung erfüllt ist. Wenn die Aktualisierungsbedingung erfüllt ist, gibt die Parameteraktualisierungs-Engine 32 eine Steuerungs- bzw. Regelungsparameteraktualisierungsinstruktion aus, um den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P auf den Aktualisierungsparameter zu aktualisieren. Nach Erhalt dieser Steuerungs- bzw. Regelungsparameteraktualisierungsinstruktion aktualisiert der On-Board-Controller 5 den entsprechenden Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P auf den neuen Aktualisierungsparameter.
In dieser Ausführungsform sind Inhalte und Zeit der Aktualisierung als die vorgegebene Aktualisierungsbedingung definiert. In Bezug auf den Aktualisierungsinhalt wird, wenn der zu aktualisierende Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung hinsichtlich Fahrsicherheit in Bezug auf Fahren, Stoppen und Wenden (Fahrzeugfahrsicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung) ist, die Aktualisierung verhindert, da die Änderung dazu führen kann, dass dem Fahrer während des Fahrbetriebs Unbehaglichkeit entsteht. Die Fahrzeugfahrsicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung wird von einer automatischen Gaspedalsteuerung bzw. -regelung, einer automatischen Bremssteuerung bzw. -regelung und einer automatischen Lenksteuerung bzw. - regelung begleitet. Zum Beispiel umfasst die Fahrzeugfahrsicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung eine Gefahrenvermeidungssteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung zum Verhindern einer Kollision mit einem Hindernis oder einer Abweichung von einer Fahrstraße. Darüber hinaus ist die Wanderbestimmungsverarbeitung auch in der Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung enthalten, welche die Fahrsicherheit betrifft.
Wenn andererseits die Aktualisierungsinhalte aktualisierbar sind, bestimmt die Parameteraktualisierungs-Engine 32 den Aktualisierungszeitpunkt (wenn das Fahrzeug gestoppt ist oder wenn ein Zündschalter (IG) aus ist) basierend auf den Fahrdaten (Fahrzeugzustandsdaten), und wenn eine Aktualisierungszeitpunktbedingung erfüllt ist, überträgt sie die Steuerungs- bzw. Regelungsparameteraktualisierungsinstruktion. Es ist anzumerken, dass, obwohl in dieser Ausführungsform die Parameteraktualisierungs-Engine 32 die Aktualisierungsbedingung bestimmt, der On-Board-Controller 5 die Aktualisierungsbedingung beim Empfangen der Steuerungs- bzw. Regelungsparameteraktualisierungsinstruktion bestimmen kann.
Ferner ist der Aktualisierungszeitpunkt gemäß den Aktualisierungsinhalten definiert. Der Aktualisierungszeitpunkt umfasst sofort (wenn das individuelle Fahrermodell Mb aktualisiert wird), wenn das Fahrzeug gestoppt ist und wenn der IG ausgeschaltet ist. Der Aktualisierungszeitpunkt des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P, der während der Fahrt geändert werden darf, wird auf „sofort“ festgelegt. Beispiele für die aktualisierbaren Parameter für „sofort“ umfassen einen Lächelnbestimmungsparameter (den Winkel des Mundwinkels) der Lächelnbestimmungsverarbeitung, eine Klimaanlageneinstelltemperatur, Unfallinformation etc.
Darüber hinaus wird ein Aktualisierungszeitpunkt des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters, der geeignet ist, aktualisiert zu werden, wenn das Fahrzeug gestoppt ist, auf „wenn das Fahrzeug gestoppt ist“ festgelegt. Beispiele der aktualisierbaren Parameter für „wenn das Fahrzeug gestoppt ist“ umfassen einen Totmann-Beurteilungsparameter (z. B. ein Winkel des Körpers des Fahrers in den Fahrerbilddaten) einer Totmannbestimmungsverarbeitung, eine Fahrzeugsitzposition und einen Spiegelwinkel.
Ferner wird ein Aktualisierungszeitpunkt des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters, der geeignet ist, aktualisiert zu werden, wenn der IG ausgeschaltet ist, auf „wenn der IG ausgeschaltet ist“ festgelegt. Ein Beispiel der aktualisierbaren Parameter für „wenn der IG ausgeschaltet ist“ sind allgemeine Karteninformationen.
Wenn das aktualisierte individuelle Fahrermodell Mb ein neues Untermodell generiert oder wenn die Lern-Engine 31 bestimmt, dass im Vergleich zu dem existierenden Untermodell ein anderes Untermodell für eine bestimmte Verarbeitung geeigneter und effektiver ist, kann ein neuer Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P entsprechend dem Untermodell hinzugefügt werden. Zum Beispiel wird ein Fall betrachtet, bei dem als ein Ergebnis des Lernens die Winkel der Augenwinkel analysiert werden, um bei der Bestimmung des Lächelns des Fahrers effektiver zu sein als der Winkel des Mundwinkels, und ein neues Lächelnsbestimmungsmodell wird basierend auf den Winkeln der Augenwinkel generiert. In diesem Fall wird der Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P anstelle des oder zusätzlich zu dem existierenden Submodell festgelegt, das auf dem Winkel des Mundwinkels basiert. Zum Beispiel wird der Typ des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P, der für eine Lächelnbestimmungslogik bei der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung verwendet wird, die in der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung enthalten ist, von dem Winkel des Mundwinkels zu den Winkeln der Augenwinkel geändert und der Wert des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P wird von einer Winkelschwelle des Mundwinkels zu einer Winkelschwelle der Augenwinkel geändert.
Ferner wird ein Beispiel beschrieben, in dem eine bestimmte Verarbeitung (Ändern der Reihenfolge von Fahrtroutenvorschlägen, Lenkvibration, Erhöhen der Lautsprecherlautstärke, etc.) in der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung ausgeführt wird, wenn bestimmt wird, dass sich der Fahrer schläfrig fühlt. Die Lern-Engine 31 erstellt ein Untermodell, das auf dem Wanderwinkel der Lenkung basiert, als ein Schläfrigkeitsbestimmungsmodell. Daher wird bei der Schläfrigkeitsbestimmungsverarbeitung in dem Fahrzeug A die Schläfrigkeit als groß bestimmt, wenn der Wanderwinkel (Schwankungsbereich) der Lenkung einen Bestimmungsschwellenwert überschreitet. Wenn die Lern-Engine 31 lernt, dass der Wanderwinkel des Fahrzeugs A selbst normal groß ist, aktualisiert sie das Untermodell und dementsprechend wird der Bestimmungsschwellenwert (der Wert des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters) dahingehend aktualisiert, höher zu sein.
Wenn andererseits die Lern-Engine 31 lernt, dass ein Schwankungszyklus effektiver ist als der Wanderwinkel der Lenkung bei der Bestimmung der Schläfrigkeit, addiert sie ein Untermodell basierend auf dem Schwankungszyklus des Wanderwinkels der Lenkung als ein Schläfrigkeitsbestimmungsmodell. Daher wird bei der Schläfrigkeitsbestimmungsverarbeitung in dem Fahrzeug A der Typ des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters in den Schwankungszyklus des Wanderwinkels geändert, und der Wert des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (Bestimmungsschwellenwert; Schwankungszyklus) wird ebenfalls geändert.
Wenn ferner ein auf den Bilddaten basierendes Schläfrigkeitsbestimmungsuntermodell hinzugefügt wird, wird entsprechend der Typ des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters in dem Fahrzeug A zu einer bestimmten Merkmalsmenge der Bilddaten geändert, und der Wert des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (Bestimmungsschwellenwert) wird ebenfalls geändert.
Als nächstes wird ein Fall beschrieben, in dem das allgemeine Fahrermodell Ma bei der Parameteraktualisierungsverarbeitung berücksichtigt wird. Das heißt, wenn der spezifische Fahrer des Fahrzeugs A eine extreme Fahroperation wiederholt, die sich von der normalen unterscheidet, können das individuelle Fahrermodell Mb und die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung (Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P) aktualisiert werden, was zu einer Verringerung ihrer Sicherheitsniveaus führt. Wenn daher das individuelle Fahrermodell Mb stark von dem allgemeinen Fahrermodell Ma abweicht, werden die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma zur Sicherheit erhöht.
Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 erfasst das allgemeine Fahrermodell Ma und die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P. Ferner wird, wenn das individuelle Fahrermodell Mb aktualisiert wird, der aktualisierte Teil extrahiert. Darüber hinaus wird der bzw. werden die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (der bzw. die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter) P, die bzw. der diesem aktualisierten Abschnitt entspricht bzw. entsprechend, erfasst. Ferner werden ein individueller Fahrermodellparameter des individuellen Fahrermodells Mb und ein allgemeiner Fahrermodellparameter des allgemeinen Fahrermodells Ma in diesem aktualisierten Teil (oder entsprechend dem erfassten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P) erfasst.
Als Nächstes vergleicht die Parameteraktualisierungs-Engine 32 den erfassten individuellen Fahrermodellparameter mit dem erfassten allgemeinen Fahrermodellparameter und berechnet eine Differenz dazwischen. Wenn die Differenz kleiner als ein vorgegebener Wert ist, wird ein Aktualisierungsparameter zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter berechnet. Wenn andererseits die Differenz größer als der vorgegebene Wert ist, wird der Aktualisierungsparameter zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter berechnet. Die Berechnung des Aktualisierungsparameters ähnelt dem oben beschriebenen anderen Fall.
Wenn der Aktualisierungsparameter auf diese Weise berechnet wird, wird ähnlich wie in dem anderen oben beschriebenen Fall, wenn eine vorgegebene Aktualisierungsbedingung erfüllt ist, eine Steuerungs- bzw. Regelungsparameter- Aktualisierungsinstruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter ausgegeben.
Als nächstes wird ein Fall beschrieben, in dem die Aktualisierung (erste Aktualisierung) in der Parameteraktualisierungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb durchgeführt wird und dann das Aktualisierungsergebnis basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma gemäß einer vorgegebenen Bedingung erneut aktualisiert wird (zweite Aktualisierung). Das heißt, obwohl der Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb aktualisiert wird, wird, da bei der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung keine Verbesserung zu sehen ist, der aktualisierte Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma erneut aktualisiert.
Die vorgegebene Bedingung für die zweite Aktualisierung ist, ob der emotionale Zustand des Fahrers durch die erste Aktualisierung verbessert wird. Wenn der emotionale Zustand des Fahrers nicht verbessert wird, wird der Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P erneut aktualisiert. Daher analysiert die Parameteraktualisierungs-Engine 32 den emotionalen Zustand des Fahrers anhand von Emotionsanalysedaten des Fahrers basierend auf den Fahrdaten (Sprachdaten).
Es sei angemerkt, dass die Emotionsanalyse fortlaufend durch die Parameteraktualisierungs-Engine 32 durchgeführt werden kann oder kontinuierlich durch einen anderen Funktionsblock (Fahrerzustandsanalyseeinheit) durchgeführt und als ein Emotionsanalyseverlauf gespeichert werden kann. Des Weiteren bedeutet die Verbesserung des emotionalen Zustands, dass sich der emotionale Zustand von einer unangenehmen negativen Emotion (Traurigkeit, Hass, Wut, Angst, Nervosität, Unzufriedenheit etc.) zu einer angenehmen positiven Emotion (Freude, Genuss, Erleichterung, Entspannung, Zufriedenheit etc.) verändert.
Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 erfasst die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P. Ferner wird, wenn das individuelle Fahrermodell Mb aktualisiert wird, der aktualisierte Teil extrahiert. Darüber hinaus wird bzw. werden der bzw. die Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P, der bzw. die diesem aktualisierten Abschnitt entspricht bzw. entsprechen, extrahiert. Ferner wird ein individueller Fahrermodellparameter des individuellen Fahrermodells Mb in diesem aktualisierten Teil (oder entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P) erfasst. Außerdem wird ein Aktualisierungsparameter zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P basierend auf dem individuellen Treibermodellparameter berechnet.
Wenn eine vorgegebene Aktualisierungsbedingung erfüllt ist, wird eine Steuerungs- bzw. Regelungsparameter-Aktualisierungsinstruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter ausgegeben. Beim Empfang dieser Steuerungs- bzw. Regelungsparameter-Aktualisierungsinstruktion aktualisiert der On-Board-Controller 5 den entsprechenden Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P auf den neuen Aktualisierungsparameter.
Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 bestimmt, ob der emotionale Zustand des Fahrers durch die Aktualisierung des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P verbessert wird, die aufgrund der Aktualisierung des individuellen Fahrermodells Mb durchgeführt wird. Wenn der emotionale Zustand des Fahrers als verbessert bestimmt wird, wird die Aktualisierungsverarbeitung des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P beendet. Wenn andererseits der emotionale Zustand des Fahrers als nicht verbessert bestimmt wird, erfasst die Parameteraktualisierungs-Engine 32 einen allgemeinen Fahrermodellparameter des allgemeinen Fahrermodells Ma entsprechend dem Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P.
Außerdem wird ein neuer Aktualisierungsparameter zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter berechnet. Wenn eine vorgegebene Aktualisierungsbedingung erfüllt ist, wird eine Steuerungs- bzw. Regelungsparameter-Aktualisierungsinstruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den neuen Aktualisierungsparameter ausgegeben. Beim Empfang dieser Steuerungs- bzw. Regelungsparameter-Aktualisierungsinstruktion aktualisiert der On-Board-Controller 5 den entsprechenden Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P auf den neuen Aktualisierungsparameter.
Beispielsweise wird das Untermodell des Lenkvorgangszeitpunkts beim Fahren auf einer kurvigen Straße betrachtet. Wenn eine von dem Fahrer empfundene Belastung (basierend auf der Herzfrequenz, einer Sprachanalyse etc.) beim Fahren auf der kurvigen Straße nicht verringert wird, nachdem ein entsprechender Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P des Fahrzeugs A (ein Lenkbetriebsführungszeitpunkt, etc. bei der Fahrunterstützung) basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb aktualisiert ist, wird derselbe Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma aktualisiert.
Als nächstes wird eine Empfehlungsverarbeitung mit Bezug auf 7 beschrieben. 7 ist ein Diagramm der Empfehlungsverarbeitung. Der individuelle Server 3 weist die Empfehlungs-Engine (Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsempfehlungseinheit) 33 auf.
Die Empfehlungs-Engine 33 instruiert den On-Board-Controller 5 oder schlägt ihm vor, die Empfehlungsverarbeitung unter Verwendung des allgemeinen Fahrermodells Ma, das von dem gemeinsam genutzten Server 1 erhalten wird, der vom Fahrzeug A erfassten Fahrdaten (einschließlich der Sprachdaten) und des individuellen Fahrermodells Mb auszuführen. Der On-Board-Controller 5 führt die Empfehlungsverarbeitung aus, wenn eine vorgegebene Bedingung erfüllt ist.
Die Empfehlungs-Engine 33 weist einen Zustandsanalyseblock 33a und einen Empfehlungsblock 33b auf.
Der Zustandsanalyseblock 33a analysiert den Fahrerzustand, den Umgebungszustand und den Fahrzeugzustand basierend auf den Fahrdaten (einschließlich der Sprachdaten), dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb. Die Analyse umfasst das Analysieren eines aktuellen Zustands und das Analysieren eines Zustands der nahen Zukunft (z. B. etwa 30 Minuten später, etwa 1 Stunde später).
Der Empfehlungsblock 33b leitet einen geeigneten Ansatz (Empfehlungsverarbeitung) für den Fahrer basierend auf der Analyseausgabe des Zustandsanalyseblocks 33a, der Fahrdaten, des allgemeinen Fahrermodells Ma und des individuellen Fahrermodells Mb ab und gibt diesen aus. Es ist anzumerken, dass, da die Empfehlungs-Engine 33 eine Analyse des fortgeschrittenen Zustands unter Verwendung einer großen Menge akkumulierter Daten durchführt, sie auch dann arbeitet, wenn der Fahrer von dem Fahrzeug A entfernt ist, und in geeigneter Weise die Empfehlungsverarbeitung ableitet.
Der Fahrerzustand umfasst den Zustand von Geist, Körper und Verhalten des Fahrers. Der (emotionale) Geisteszustand umfasst einen Aufmerksamkeitszustand, Bewusstsein, Emotion, Stresslevel, Fahrbelastung, Fahrmotivation, Empfindung, Nervosität, Kontext, etc. Der körperliche (physische) Zustand umfasst Ermüdungsniveau, Gesundheitszustand, Temperaturempfinden, Gerätsichtbarkeit, Gerätebedienbarkeit, Fahrkomfort, Sitzkomfort, physische bzw. physikalische Information, etc. Der Verhaltenszustand umfasst Blickposition/Ziel, Aufmerksamkeitszustand, Gestik, Gerätebedienung, Fahrverhalten/Bedienung/Haltung bzw. Einstellung, Dialog, Gewohnheit, tägliche Aktivitäten, Verhaltensabsicht, etc.
Der Geisteszustand (insbesondere der emotionale Zustand) kann direkt aus den Sprachdaten (z. B. der Emotionsanalyse unter Verwendung eines endokrinen Modells), den Bilddaten des Fahrers und den Herzfrequenzdaten analysiert oder geschätzt werden unter Verwendung des individuellen Fahrermodells Mb basierend auf anderen Fahrdaten (einschließlich der erfassten Bilddaten und der Herzfrequenzdaten des Fahrers).
Der Umgebungsumgebungszustand ist eine Umgebung um das Fahrzeug A herum und umfasst eine Verkehrs-/Fahrumgebung, ein vorläufig erfasstes Risiko (Verkehrsstau, Straßenoberflächenfrost, etc.), eine Kommunikationsumgebung etc.
Der Fahrzeugzustand ist der Fahrzustand des Fahrzeugs A und umfasst einen Fahrschwierigkeitsgrad, Wandern etc.
Als die Empfehlungssteuerung bzw. -regelung führt der Empfehlungsblock mindestens eine Kabinen- bzw. Fahrgastraumempfehlung, eine Reiseempfehlung und eine Informationsdarstellungsempfehlung durch.
Die Fahrgastraumempfehlung ist eine Empfehlungssteuerung bzw. -regelung zum Bereitstellen einer Fahrgastraumumgebung, die für den Fahrer geeignet ist, und umfasst das Festlegen von Positionen und Winkeln des Sitzes und des Spiegels, Einstellen der Klimaanlage und Bereitstellen von Musik, eines Begrüßungseffekts etc.
Die Fahrempfehlung ist eine Empfehlungssteuerung bzw. -regelung zum Bereitstellen einer für den Fahrer geeigneten Reiseroute und umfasst das Darstellen einer empfohlenen Route, einer angenehmen Route, einer herausfordernden Route mit einem hohen Fahrschwierigkeitsniveau, einer Gefahrenvermeidungsroute etc.
Die Informationsdarstellungsempfehlung umfasst das Bereitstellen nützlicher Informationen für den Fahrer und das Darstellen eines fortgeschrittenen Zustandsschätzergebnisses zu einem geeigneten Zeitpunkt in einem geeigneten Darstellungsverfahren. Die Darstellung der nützlichen Informationen für den Fahrer beinhaltet das Darstellen von Informationen über Attraktionsorte auf der Route (Landschaft, Restaurants, Aussichtspunkt etc.), Straßenverkehr/Wetter/Nachrichten, Aufmerksamkeitsaufruf (um verlorene Gegenstände und Verspätung zu vermeiden), Aufgabenliste, ein einprägsames Bild (Bild), etc. Die Darstellung des fortgeschrittenen Zustandsschätzergebnisses umfasst das Darstellen von Informationen über eine fortgeschrittene Totmannbestimmung und eine erweiterte Lächelnbestimmung.
Der Empfehlungsblock 33b leitet eine geeignete Empfehlungssteuerung bzw. - regelung unter Verwendung einer Basisassoziationstabelle ab, welche die Relevanz zwischen dem Analysezustand und der voprgegebenen Empfehlungsverarbeitung durch den Zustandsanalyseblock 33a beschreibt. Ferner kann diese Assoziationstabelle von dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb gelernt und aktualisiert werden.
In Übereinstimmung mit dem Empfehlungssignal gibt der On-Bord-Controller 5 Instruktionen an die Informationsdarstellungsvorrichtungen 9a, die On-Board-Vorrichtungen 9b, die Informationskommunikationsvorrichtungen 9c und die Fahrzeugsteuersysteme 9d aus. Der On-Board-Controller 5 kann Verarbeitungsprogramme speichern, die ausgeführt werden, wenn die jeweiligen Empfehlungssignale empfangen werden.
In dieser Ausführungsform leitet der Empfehlungsblock 33b gemäß dem Umgebungszustand und dem Fahrzeugzustand, beispielsweise abhängig von jedem Fahrerzustand (Ermüdungsniveau, Emotion, Stress, Aufmerksamkeitszustand, Bewusstsein etc.), der durch den Zustandsanalyseblock 33a analysiert wird, eine geeignete Empfehlungsverarbeitung ab, die ausführbar ist, und gibt das Empfehlungssignal aus.
Zum Beispiel schätzt der Zustandsanalyseblock 33a den Körperzustand. Dabei wird ein Fall betrachtet, in dem der Fahrer dahingehend analysiert wird, dass er sich müde fühlt. Als Reaktion darauf wählt der Empfehlungsblock 33b ein geeignetes Empfehlungssignal aus einem Fahrgastraumempfehlungssignal, einem Reiseroutenempfehlungssignal, einem Informationsdarstellungsempfehlungssignal gemäß der Situation aus und gibt es aus.
Das Fahrgastraumempfehlungssignal ist beispielsweise ein Signal zum Anweisen, die Klimaanlage zu aktivieren, die Klimatisierungstemperatur zurückzusetzen (abzusenken), einen vorgegebenen Musikkanal auszugeben, der von dem Lautsprecher gesendet wird, einen Musikkanal zu wechseln, die Sitzposition und die Spiegelposition gemäß dem Ermüdungsniveau etc. zu verändern. Das Fahrtroutenempfehlungssignal ist beispielsweise ein Signal zum Anweisen, eine Änderung der Route von einer aktuell eingestellten Route mit einem hohen Schwierigkeitsgrad (z. B. mit vielen Kurven) zu einer neuen Route mit einem niedrigen Schwierigkeitsgrad (mit vielen geraden Straßen) etc. zu veranlassen. Das Informationsdarstellungsempfehlungssignal ist ein Signal zum Anweisen, auf dem Bildschirm eine gegebene Nachricht anzuzeigen, die dem Fahrer empfiehlt, eine Pause zu machen oder die Fahrzeuggeschwindigkeit zu verringern etc. Ferner wird ein geeignetes Empfehlungssignal ausgewählt, wenn ein vorgegebener Körperzustand oder ein bestimmter Geisteszustand (emotionaler Zustand) analysiert wird.
Ferner enthält das individuelle Fahrermodell Mb ein Untermodell, das eine Präferenz des Fahrers bezüglich der Einstellungen der On-Board-Vorrichtungen angibt (die Klimatisierungstemperatur, der Rundfunkkanal, die Sitzposition, der Spiegelwinkel etc.). Zum Beispiel in einem Fall, in dem der Zustandsanalyseblock 33a analysiert, dass die Einstellungen der On-Board-Vorrichtungen sich von der Präferenz des Fahrers unterscheiden, wenn der Fahrer anfängt zu fahren oder wenn der gegebene Körperzustand oder der gegebene Geistes- (emotionale) Zustand analysiert wird, gibt der Empfehlungsblock 33b das Fahrgastraumempfehlungssignal aus, um anzuweisen, die Einstellungen auf die bevorzugten Einstellungen zu ändern. In dieser Instruktion werden die Klimatisierungstemperatur, der Rundfunkkanal, die Sitzposition, der Spiegelwinkel etc. als Betriebsparameterwerte (bevorzugte Einstellwerte) spezifiziert.
Als nächstes wird ein Beispiel der Informationsdarstellungsempfehlung beschrieben. Es wird ein Fall betrachtet, in dem der Zustandsanalyseblock 33a analysiert, dass sich das Fahrzeug A einem spezifischen Ort nähert, an dem in Bezug auf das individuelle Fahrermodell Mb unaufmerksames Fahren oder Schläfrigkeit leicht induziert sind (Umgebungszustand). Als Reaktion darauf gibt der Empfehlungsblock 33b ein Empfehlungssignal aus, um eine Aufmerksamkeitsaufrufverarbeitung durch Sprache etc. an einer Position auszuführen, die eine vorgegebene Entfernung vor dem Erreichen des spezifischen Orts ist (zu einem geeigneten Zeitpunkt).
Wenn der Zustandsanalyseblock 33a ferner analysiert, dass der spezifische Ort der Ort ist, an dem unaufmerksames Fahren oder Schläfrigkeit leicht auch für den allgemeinen Fahrer unter Bezugnahme auf das allgemeine Fahrermodell Ma induziert sind, gibt der Empfehlungsblock 33b ein Empfehlungssignal dahingehend aus, eine frühe Aufmerksamkeitsaufrufverarbeitung an einer Position weiter vor dem Erreichen des spezifischen Orts (zu einem geeigneten Zeitpunkt) auszuführen.
Ferner enthält das individuelle Fahrermodell Mb ein Untermodell, das eine Präferenz (Essen, Hobby, Sport, etc.) des Fahrers angibt, das basierend auf den Kommunikationsdaten erstellt wird, die von dem tragbaren Informationsendgerät 7c erfasst werden (Telefonsprachdaten, Mailtextdaten, Geräteinstellungsinformationen, etc.). In dem Untermodell „Essen“ werden zum Beispiel die Arten von Lieblingsküchen (japanische Küche, französische Küche, italienische Küche etc.) auf der Basis von Bookmarks etc. eingestuft, die Geräteinstellungsinformationen sind.
Wenn der Zustandsanalyseblock 33a analysiert, dass eine geschätzte Zeit, zu der sich der Fahrer hungrig zu fühlen beginnt, gibt der Empfehlungsblock 33b ein Empfehlungssignal zum Anzeigen von Restaurantinformationen über die Art der Lieblingsküche (die Art der Küche und einen Restaurantnamen) auf einer Navigationskarte gemäß der geschätzten Zeit (zu einem geeigneten Zeitpunkt) basierend auf dem Untermodell aus. Es ist anzumerken, dass das Empfehlungssignal ausgewählt werden kann, wenn ein vorgegebener Körperzustand analysiert wird oder wenn ein bestimmter (emotionaler) Geisteszustand analysiert wird, ohne auf ein Hungerniveau zu beschränken.
Als nächstes wird ein Beispiel der Reiseroutenempfehlung beschrieben. Der Zustandsanalyseblock 33a schätzt den emotionalen Zustand oder den Körperzustand des Fahrers anhand der Fahrdaten mit Bezug auf das individuelle Fahrermodell Mb und das allgemeine Fahrermodell Ma. Dabei wird ein Fall betrachtet, in dem das Vergnügen, das der Fahrer empfindet, als gering eingeschätzt wird (oder vorhergesagt wird, dass er/sie sich aufgrund einer Abnahme der Fahrmotivation innerhalb von etwa einer Stunde gelangweilt fühlen wird).
Bei Empfang der Analyseausgabe, die diese Schätzung (Vorhersage) angibt, leitet der Empfehlungsblock 33b die Empfehlungsverarbeitung ab, um den Fahrer zu veranlassen, Vergnügen zu fühlen (oder sich nicht gelangweilt zu fühlen). Beispielsweise basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb und dem allgemeinen Fahrermodell Ma, wird ein bestimmter Ort, der als ein Ort registriert ist, an dem der allgemeine Fahrer oder der Fahrer des Fahrzeugs A Vergnügen empfindet (eine Straße an einer Küste, ein Aussichtspunkt etc.) innerhalb eines vorgegebenen Entfernungsbereichs von einer aktuellen Position aus gesucht, und ein Empfehlungssignal, das eine Änderung der Route veranlasst, so dass dieser bestimmte Ort als ein Wegpunkt enthalten ist, wird ausgegeben. Bei Empfang dieses Empfehlungssignals gibt der On-Board-Controller 5 den im Empfehlungssignal enthaltenen Wegpunkt in das Navigationsgerät ein. Daher wird durch das Navigationsgerät, das eine neue Routenberechnung durchführt, eine neue empfohlene Route auf dem Anzeigebildschirm angezeigt.
Wenn der Zustandsanalyseblock 33a ferner ein Zufrieren der Straßenoberfläche anhand einer Außenlufttemperatur, Wetter etc. vorhersagt, gibt der Empfehlungsblock 33b ein Empfehlungssignal zum Anweisen aus, eine Route festzulegen, die einen Ort vermeidet, für dem das Zufrieren der Straßenoberfläche vorhergesagt ist.
Der On-Board-Controller 5 weist einen Empfehlungsbestimmungsblock 53 auf, der konfiguriert ist, zu bestimmen, ob die Empfehlungsverarbeitung auszuführen ist, und zwar basierend auf dem Empfehlungssignal. Der Empfehlungsbestimmungsblock 53 erlaubt die Ausführung der Empfehlungsverarbeitung, wenn er eine Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durchführt, und verbietet die Ausführung der Empfehlungsverarbeitung, wenn es die Sicherheitssteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung ist. Wenn bei dem On-Board-Controller 5 die Ausführung der Verarbeitung durch den Empfehlungsbestimmungsblock 53 erlaubt ist, führt der Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock 52a die Empfehlungsverarbeitung gemäß dem Empfehlungssignal aus.
Es sei angemerkt, dass in dieser Ausführungsform, ob die empfehlende Verarbeitung auszuführen ist, in Abhängigkeit davon bestimmt wird, ob die Empfehlungsverarbeitung die Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung oder die Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung ist. Ohne jedoch darauf zu beschränken, wenn die Möglichkeit besteht, dass der Fahrzeugbetrieb unsicher ist, kann die Ausführung der Empfehlungsverarbeitung auch dann verboten werden, wenn die Empfehlungsverarbeitung die Unterhaltungssteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung ist. Wenn beispielsweise die Empfehlungsverarbeitung eine Verarbeitung zum Verzögern der Ausgabe eines Alarmausgabezeitpunkts für den Fall ist, dass ein Bremsvorgangszeitpunkt verzögert ist, wird die Ausführung der Verarbeitung verboten, da das unsichere Betriebsniveau zunimmt, wohingegen wenn die Empfehlungsverarbeitung eine Verarbeitung zum Vorrücken des Alarmausgabezeitpunkts ist, die Ausführung erlaubt ist, da der sichere Betriebsniveau zunimmt.
Darüber hinaus verbietet der Empfehlungsbestimmungsblock 53 die Ausführung der Empfehlungsverarbeitung auch dann, wenn die Empfehlungsverarbeitung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durch den On-Board-Controller 5 widerspricht oder diese ungültig macht. Zum Beispiel wenn die Verarbeitung des Vorrückens des Alarmausgabezeitpunkts für die Bremsoperationsverzögerung in der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung aufgrund des Wetters ausgeführt wird (wenn das Wetter regnerisch ist oder die Sicht schleckt ist), wird die Empfehlungsverarbeitung verboten, wenn sie den Alarmausgabezeitpunkt verzögert. Dies liegt daran, dass die Empfehlungsverarbeitung der aufgrund des Wetters ausgeführten Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung widerspricht oder diese ungültig macht. Auf der anderen Seite ist die Empfehlungsverarbeitung erlaubt, wenn sie den Alarmausgabezeitpunkt vorrückt, da ein solcher Widerspruch oder eine solche Ungültigkeit nicht auftritt.
Als nächstes wird eine ergänzende bzw. komplementäre Verarbeitung des individuellen Fahrermodells mit dem allgemeinen Fahrermodell beschrieben. Da das Fahren des Fahrzeugs A darauf beschränkt ist, innerhalb einer bestimmten Region zu sein oder durch eine spezifische Fahroperation beschränkt ist, ist die Menge der Referenzdaten (Fahrdaten und allgemeine Daten), die für das individuelle Fahrermodell Mb verwendet werden, signifikant kleiner als die verwendeten Referenzdaten für das allgemeine Fahrermodell Ma. Daher unterscheiden sich das individuelle Fahrermodell Mb und das allgemeine Fahrermodell Ma voneinander entsprechend einer solchen Differenz in der Datenmenge.
Ein Vergleichsblock (nicht dargestellt) der Empfehlungs-Engine 33 erfasst das individuelle Fahrermodell Mb und das allgemeine Fahrermodell Ma und führt eine Vergleichsverarbeitung aus. Durch diese Vergleichsverarbeitung werden ein Untermodell, allgemeines Wissen etc., die in dem allgemeinen Fahrermodell Ma, jedoch nicht in dem individuellen Fahrermodell Mb existieren, extrahiert. Die extrahierten Differenzdaten (das Untermodell, das allgemeine Wissen etc.) werden als akkumulierte Daten über die Ergebnisverifizierungs-Engine 35 gespeichert und von der Lern-Engine 31 gelernt. Somit werden das Untermodell, das allgemeine Wissen etc., die an das Fahrzeug anpassbar A sind, dem individuellen Fahrermodell Mb hinzugefügt.
Als nächstes wird eine Verifizierungsverarbeitung der Empfehlungsinstruktion mit Bezug auf 2 beschrieben. Der individuelle Server 3 umfasst auch ein ideales Fahrermodell Mi, die Differenzanalyse-Engine 34 und die Ergebnisverifizierungs-Engine 35.
Das ideale Fahrermodell Mi wird basierend auf einer Fahroperation eines erfahrenen Fahrers erstellt und ist ein Modell eines idealen Zustands, in dem der Fahrer Freude empfindet, während es bzw. er sich auf den Fahrbetrieb in einem Zustand konzentriert, in dem ein Fahrkönnen des Fahrers und ein Fahrschwierigkeitsgrad gut ausgeglichen sind.
Die Differenzanalyse-Engine 34 vergleicht den Fahrerzustand in dem idealen Fahrermodell Mi mit einem tatsächlichen Fahrerzustand, der basierend auf den Sprachdaten des Fahrers analysiert wird.
Die Ergebnisverifizierungs-Engine 35 analysiert die Differenzdaten von der Differenzanalyse-Engine 34, um einen Einfluss auf den Fahrerzustand zu verifizieren, der durch die Empfehlungsverarbeitung bewirkt wird, die basierend auf dem Empfehlungssignal ausgeführt wird, und akkumuliert das Verifizierungsergebnis in dem Speicher 3b. Das Verifizierungsergebnis ist eine Bewertung eines Verringerungsbetrags der Differenz (eines verschobenen Betrags zu dem idealen Zustand hin) oder eines Erhöhungsbetrags der Differenz (eines verschobenen Betrags weg von dem idealen Zustand) durch Ausführen der Empfehlungsverarbeitung. Indem die Lern-Engine 31 dieses Verifizierungsergebnis lernt, wird das individuelle Fahrermodell Mb aktualisiert, um für den spezifischen Fahrer besser geeignet zu sein.
Als Nächstes wird ein Fahrzeugfahrassistenzsystem gemäß einer Modifikation unter Bezugnahme auf 8 beschrieben. 8 ist eine Konfigurationsansicht des Fahrzeugfahrassistenzsystems der Modifikation.
Anders als bei dem oben beschriebenen Fahrzeugfahrassistenzsystem S ist in einem Fahrzeugfahrassistenzsystem S2 dieser Modifikation der individuelle Server 3 an dem Fahrzeug A montiert. Das heißt, der On-Board-Controller 5 und der individuelle Server 3 sind kommunikativ an dem Fahrzeug A montiert. Der Datenfluss ist ähnlich dem des Fahrzeugfahrassistenzsystems S.
Bei diesem Fahrzeugfahrassistenzsystem S2 sind der On-Board-Controller 5 und der individuelle Server 3 in einem Zustand verbunden, in dem sie durch ein Gateway mit einer Sicherheitsfunktion getrennt sind. Daher sind der On-Board-Controller 5 und der individuelle Server 3 als getrennte Einheiten konfiguriert.
In einem Fall, in dem der On-Board-Controller 5 und der individuelle Server 3 als eine integrierte Einheit konfiguriert sind, kann die Berechnungsleistung aufgrund der Lernverarbeitung des individuellen Fahrermodells, das eine fortgeschrittene Verarbeitung erfordert, vorübergehend unzureichend werden, und die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung kann verzögert werden. Da jedoch bei dieser Modifikation der On-Board-Controller 5 und der individuelle Server 3 als separate Einheiten konfiguriert sind, muss der On-Board-Controller 5 die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung nur ähnlich zu der obigen Ausführungsform ausführen, weshalb sich die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung nicht verzögert.
Ferner befindet sich die Technologie künstlicher Intelligenz derzeit in einem Entwicklungsstadium und die Fortschrittsgeschwindigkeit ist hoch. Daher kann der separat konfigurierte individuelle Server 3 bei dieser Modifikation leicht zu einem leistungsfähigeren Server aktualisiert werden.
Als nächstes werden Effekte des Fahrzeugfahrassistenzsystems dieser Ausführungsform beschrieben.
Das Fahrzeugfahrassistenzsystem dieser Ausführungsform enthält den gemeinsam genutzten Server 1 (der das Allgemeine-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das allgemeine Fahrermodell Ma, das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf den Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, den individuellen Server 3 (der das Individuelle-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das individuelle Fahrermodell Mb, das für den spezifischen Fahrer einzigartig ist, basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu erstellen, und den On-Board-Controller 5, der in dem Fahrzeug A des Fahrzeugs bereitgestellt ist und konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durchzuführen. Der individuelle Server 3 umfasst die Parameteraktualisierungs-Engine 32 (die das Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsaktualisierungsprogramm ausführt), die konfiguriert ist, den On-Board-Controller 5 zu veranlassen, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb zu aktualisieren. Die Parameteraktualisierungs-Engine 32 erfasst das allgemeine Fahrermodell Ma und das individuelle Fahrermodell Mb und bestimmt gemäß einer vorgegebenen Bedingung ein Fahrermodell, auf dessen Grundlage die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung aktualisiert wird, zwischen dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb.
In dieser Ausführungsform wird ein geeignetes Modell aus dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb gemäß der vorgegebenen Bedingung ausgewählt, und die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung, die in dem Fahrzeug A durchgeführt wird, wird basierend auf dem ausgewählten Modell aktualisiert. Das individuelle Fahrermodell Mb wird basierend auf den Fahrdaten des Fahrzeugs A erstellt, während andererseits das allgemeine Fahrermodell Ma basierend auf den Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern erstellt wird. Daher wird durch Auswählen eines des allgemeinen Fahrermodells Ma und des individuellen Fahrermodells Mb gemäß der vorgegebenen Bedingung die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung geeigneter aktualisiert.
Ferner bestimmt in dieser Ausführungsform die Parameteraktualisierungs-Engine 32 eine Differenz zwischen dem allgemeinen Fahrermodell Ma und dem individuellen Fahrermodell Mb, und wenn die Differenz über einem vorgegebenen Schwellenwert liegt, wird die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma aktualisiert. Dies liegt daran, dass, wenn die Differenz über dem vorgegebenen Schwellenwert liegt, eine Möglichkeit besteht, dass das individuelle Fahrermodell Mb aufgrund der wiederholten extremen Fahroperation erzeugt wird. Somit wird ein Risiko einer Sicherheitsabnahme des Fahrzeugs A verringert.
Ferner enthält in dieser Ausführungsform der individuelle Server 3 das Fahrerzustandsanalyseprogramm (Parameteraktualisierungs-Engine 32), das konfiguriert ist, um den momentanen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu analysieren. Wenn der von der Fahrerzustandsanalyseeinheit analysierte Fahrerzustand nicht auf einen vorgegebenen verbesserten Zustand geändert wird, nachdem die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb aktualisiert wurde, aktualisiert die Parameteraktualisierungs-Engine 32 die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma. Obwohl in dieser Ausführungsform die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb aktualisiert wird, wird, wenn der Fahrerzustand nicht verbessert wird (z. B. der emotionale Zustand nicht von angespannt zu entspannt geändert wird), die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung erneut basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma aktualisiert.
Ferner priorisiert in dieser Ausführungsform die Parameteraktualisierungs-Engine 32 die Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell Mb als die bzw. gegenüber der Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell Ma. Dies liegt daran, dass, da das individuelle Fahrermodell Mb die Eigenschaften des spezifischen Fahrers mehr als das allgemeine Fahrermodell Ma widerspiegelt, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung vorzugsweise gemäß dem individuellen Fahrermodell Mb aktualisiert wird.
Ferner wird in dieser Ausführungsform das Verfahren zum Unterstützen des Fahrens des Fahrzeugs durch das Fahrzeugfahrassistenzsystem bereitgestellt. Das Fahrzeugfahrassistenzsystem enthält den gemeinsam genutzten Server 1 (der das Allgemeine-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das allgemeine Fahrermodell Ma zu erstellen, das konfiguriert ist, für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern angewandt zu werden, basierend auf den Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern, den individuellen Server 3 (der das Individuelle-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das individuelle Fahrermodell Mb, das für den spezifischen Fahrer einzigartig ist, basierend auf den Fahrdaten des Fahrers zu erstellen, und den On-Board-Controller 5, der in dem Fahrzeug A des Fahrzeugs bereitgestellt ist und konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung durchzuführen. Das Verfahren umfasst ein Veranlassen des individuellen Servers 3, das allgemeine Fahrermodell von dem gemeinsam genutzten Server 1 zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller 5 zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den individuellen Fahrermodellparameter entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter von dem individuellen Fahrermodell Mb zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den allgemeinen Fahrermodellparameter entsprechend dem Steuerungs- bzw. Regelungsparameter von dem allgemeinen Fahrermodell Ma zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, die Differenz zwischen dem individuellen Fahrermodellparameter und dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter zu berechnen, wenn die Differenz kleiner als der vorgegebene Wert ist, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, wenn die Differenz größer als der vorgegebene Wert ist, und Veranlassen des individuellen Servers 3, die Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter an den On-Board-Controller 5 zu übertragen.
Ferner wird in dieser Ausführungsform das Verfahren zum Unterstützen des Fahrens des Fahrzeugs durch das Fahrzeugfahrassistenzsystem bereitgestellt. Das Fahrzeugfahrassistenzsystem enthält den gemeinsam genutzten Server 1 (der das Allgemeine-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das allgemeine Fahrermodell Ma zu erstellen, das konfiguriert ist, für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern angewandt zu werden, basierend auf den Fahrdaten der Mehrzahl von Fahrern, den individuellen Server 3 (der das Individuelle-Fahrermodell-Lernprogramm ausführt), der konfiguriert ist, das individuelle Fahrermodell Mb, das für den spezifischen Fahrer einzigartig ist, basierend auf den Fahrdaten des Fahrers zu erstellen, und den On-Board-Controller 5, der in dem Fahrzeug A des Fahrzeugs bereitgestellt ist und konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung durchzuführen. Das Verfahren umfasst ein Veranlassen der Fahrerzustandsanalyseeinheit, den momentanen emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers zu analysieren, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller 5 zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den individuellen Fahrermodellparameter entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter von dem individuellen Fahrermodell Mb zu erlangen, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter zu berechnen, Veranlassen des individuellen Servers 3, die Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter an den On-Board-Controller 5 zu übertragen, Veranlassen des On-Board-Controllers 5, den Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter zu aktualisieren, Veranlassen der Fahrerzustandsanalyseeinheit, den emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten des spezifischen Fahrers nach der Aktualisierung zu analysieren, Veranlassen des individuellen Servers 3, den allgemeinen Fahrermodellparameter entsprechend dem aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter von dem allgemeinen Fahrermodell Ma zu erlangen, wenn der von der Fahrerzustandsanalyseeinheit analysierte Fahrerzustand nach der Aktualisierung nicht auf den vorgegebenen Zustand geändert wird, Veranlassen des individuellen Servers 3, den Aktualisierungsparameter für den aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter P basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen, und Veranlassen des individuellen Servers 3, an den On-Board-Controller die Instruktion zum Aktualisieren des aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameters P auf den Aktualisierungsparameter zu übertragen, der basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter berechnet wird.
Bezugszeichenliste

1: gemeinsam genutzter Server
3: individueller Server
5: On-Board-Controller
8: Fahrzeugsensor
9a: Informationsdarstellungsvorrichtung
9b: On-Board-Vorrichtung
9c: Informationskommunikationsvorrichtung
9d: Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungssystem
11, 31: Lern-Engine
32: Parameteraktualisierungs-Engine
33: Empfehlungs-Engine
33a: Zustandsanalyseblock
33b: Empfehlungsblock
34: Differenzanalyse-Engine
35: Ergebnisverifizierungs-Engine
40: erste Synchronisations-Engine
51: Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsblock
51a: Momentanzustandsanalyseblock
51b: Idealzustandsanalyseblock
51c: Differenzberechnungsblock
52a: Unterhaltungssteuerungs- bzw. -regelungsblock
52b: Sicherheitssteuerungs- bzw. -regelungsblock
53: Empfehlungsbestimmungsblock
60: zweite Synchronisations-Engine
A: Fahrzeug
Da, Db: Akkumulierte Daten
Ma: allgemeines Fahrermodell
Mb: individuelles Fahrermodell
Mi: ideales Fahrermodell
P: Steuerungs- bzw. Regelungsparameter
S, S2: Fahrzeugfahrassistenzsystem

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2009237937 A [0002]
JP 2015135552 A [0003, 0004]

Claims

Fahrzeugfahrassistenzsystem, umfassend einen oder mehrere Prozessoren die konfiguriert sind zum Ausführen: eines Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramms, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell (Ma), das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten (Da) der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen; und eines Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell (Mb), das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten (Db) des spezifischen Fahrers zu erstellen; und einen On-Board-Controller (5), der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung durchzuführen, wobei das Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm ein Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm enthält, das konfiguriert ist, den On-Board-Controller (5) zu veranlassen, die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell (Ma) und dem individuellen Fahrermodell (Mb) zu aktualisieren, und wobei das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm das allgemeine Fahrermodell (Ma) und das individuelle Fahrermodell (Mb) erfasst und gemäß einer vorgegebenen Bedingung ein Fahrermodell bestimmt, auf dessen Grundlage die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung aktualisiert wird, und zwar zwischen dem allgemeinen Fahrermodell und dem individuellen Fahrermodell.
Fahrzeugfahrassistenzsystem nach Anspruch 1, wobei das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm eine Differenz zwischen dem allgemeinen Fahrermodell (Ma) und dem individuellen Fahrermodell (Mb) bestimmt, und wenn die Differenz über einem vorgegebenen Schwellenwert liegt, wird die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell (Ma) aktualisiert.
Fahrzeugfahrassistenzsystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm ein Fahrerzustandsanalyseprogramm enthält, das konfiguriert ist, einen momentanen Zustand des spezifischen Fahrers basierend auf den Fahrdaten (Db) des spezifischen Fahrers zu analysieren, und wenn der von dem Fahrerzustandsanalyseprogramm analysierte Fahrerzustand nicht in einen vorgegebenen Zustand geändert wird, nachdem die Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell (Mb) aktualisiert wurde, das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm die Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell (Ma) aktualisiert.
Fahrzeugfahrassistenzsystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsaktualisierungsprogramm die Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem individuellen Fahrermodell gegenüber der Aktualisierung der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung basierend auf dem allgemeinen Fahrermodell priorisiert.
Verfahren zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs durch ein Fahrzeugfahrassistenzsystem, das einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell (Ma), das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten (Da) der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell (Mb), das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten (Db) des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller (5) enthält, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung zu programmieren, wobei das Verfahren das Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm veranlasst zum: Erlangen des allgemeinen Fahrermodells (Ma) von dem Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm; Erlangen eines Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (P) der Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller (5); Erlangen eines individuellen Fahrermodellparameters entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) von dem individuellen Fahrermodell (Mb); Erlangen eines allgemeinen Fahrermodellparameters entsprechend dem erlangten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) von dem allgemeinen Fahrermodell (Ma); Berechnen einer Differenz zwischen dem individuellen Fahrermodellparameter und dem allgemeinen Fahrermodellparameter; Berechnen eines Aktualisierungsparameters für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter, wenn die Differenz kleiner als ein vorgegebener Wert ist; Berechnen eines Aktualisierungsparameters für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter, wenn die Differenz größer als der vorgegebene Wert ist; und Übertragen einer Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (P) auf den Aktualisierungsparameter an den On-Board-Controller (5).
Verfahren zum Unterstützen des Fahrens eines Fahrzeugs durch ein Fahrzeugfahrassistenzsystem, das einen oder mehrere Prozessoren, die konfiguriert sind, ein Allgemeines-Fahrermodell-Lernprogramm, das konfiguriert ist, ein allgemeines Fahrermodell (Ma), das für eine Mehrzahl von Fahrzeugführern anzuwenden ist, basierend auf Fahrdaten (Da) der Mehrzahl von Fahrern zu erstellen, und ein Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramm auszuführen, das konfiguriert ist, ein individuelles Fahrermodell (Mb), das für einen spezifischen Fahrzeugführer einzigartig ist, basierend auf Fahrdaten (Db) des spezifischen Fahrers zu erstellen, und einen On-Board-Controller (5) enthält, der in einem Fahrzeug bereitgestellt ist, das von dem spezifischen Fahrer betätigt wird, und der konfiguriert ist, eine bestimmte Fahrzeugsteuerungs- bzw. -regelungsverarbeitung auszuführen, wobei das Verfahren umfasst: Veranlassen eines Fahrerzustandsanalyseprogramms, einen momentanen emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten (Db) des spezifischen Fahrers zu analysieren; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, einen Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) der Fahrzeugsteuerungs- bzw. - regelungsverarbeitung von dem On-Board-Controller (5) zu erlangen; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, von dem individuellen Fahrermodell (Mb) einen individuellen Fahrermodellparameter entsprechend dem erlangen Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) zu erlangen; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, basierend auf dem individuellen Fahrermodellparameter einen Aktualisierungsparameter für den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) zu berechnen; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, an den On-Board-Controller (5) eine Instruktion zum Aktualisieren des Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (P) auf den Aktualisierungsparameter zu übertragen; Veranlassen des On-Board-Controllers (5), den Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) auf den Aktualisierungsparameter zu aktualisieren; Veranlassen der Fahrerzustandsanalyseeinheit, den emotionalen Zustand des Fahrers basierend auf den Fahrdaten (db) des spezifischen Fahrers nach der Aktualisierung zu aktualisieren; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, einen allgemeinen Fahrermodellparameter entsprechend dem aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) von dem allgemeinen Fahrermodell (Ma) zu erlangen, wenn der durch das Fahrerzustandsanalyseprogramm analysierte Fahrergefühlszustand nach der Aktualisierung nicht zu einem bestimmten Zustand geändert wird; Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, einen Aktualisierungsparameter für den aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameter (P) basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter zu berechnen; und Veranlassen des Individuelles-Fahrermodell-Lernprogramms, an den On-Board-Controller (5) eine Instruktion zum Aktualisieren des aktualisierten Steuerungs- bzw. Regelungsparameters (P) auf den Aktualisierungsparameter zu übertragen, der basierend auf dem allgemeinen Fahrermodellparameter berechnet wird.
Computerprogrammprodukt, das computerlesbare Instruktionen umfasst, die, wenn sie auf einem geeigneten System geladen und ausgeführt werden, die Schritte eines Verfahrens nach Anspruch 5 oder 6 ausführen können.