DE102019217346A1 - Method for displaying information on a man-machine interface of a motor vehicle, computer program product, man-machine interface and motor vehicle - Google Patents

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Abstract

Beschrieben wird ein Verfahren zur Steuerung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) eines Kraftfahrzeugs (2), wobei die Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) wenigstens eine Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) zur Darstellung von Informationen (34, 36, 38, 40, 42, 44) aufweist, wobei wenigstens ein Fahrsituationsparameter ermittelt wird, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges (2) charakterisiert, und wobei in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters mittels eines Algorithmus (20) ein Lastparameter bestimmt wird, der eine kognitive Last eines Fahrers (6) des Kraftfahrzeugs (2) charakterisiert, sodass eine Informationsdichte der wenigstens einen Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) von mittels der Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) darzustellenden Informationen in Abhängigkeit des Lastparameters angepasst wird, wobei der Algorithmus (20) einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakterisieren.Beschrieben werden des Weiteren ein Computerprogrammprodukt, Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie ein Kraftfahrzeug.A method is described for controlling a man-machine interface (4) of a motor vehicle (2), the man-machine interface (4) having at least one display device (8, 10, 12) for displaying information (34, 36, 38, 40, 42, 44), with at least one driving situation parameter being determined which characterizes a driving situation of the motor vehicle (2), and with an algorithm (20) determining a load parameter that represents a cognitive load of a The driver (6) of the motor vehicle (2) is characterized so that an information density of the at least one display device (8, 10, 12) of information to be displayed by means of the display device (8, 10, 12) is adapted as a function of the load parameter, the algorithm (20 ) comprises a data set with driving situation parameters, each driving situation parameter being assigned a load parameter, the load parameters it is based on at least one measured variable that characterizes the behavior of the driver. A computer program product, human-machine interfaces and a motor vehicle are also described.

Description

Vorliegend werden ein Verfahren zur Darstellung von Informationen auf einer Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs, ein Computerprogrammprodukt, Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie ein Kraftfahrzeug beschrieben.A method for displaying information on a man-machine interface of a motor vehicle, a computer program product, man-machine interfaces and a motor vehicle are described here.

Verfahren zur Darstellung von Informationen auf einer Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs, Computerprogrammprodukte, Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie Kraftfahrzeuge der eingangs genannten Art sind im Stand der Technik bekannt.Methods for displaying information on a man-machine interface of a motor vehicle, computer program products, man-machine interfaces and motor vehicles of the type mentioned at the beginning are known in the prior art.

Die Menge von Informationen, die ein Fahrer salient und schnell erfassen kann, ist abhängig von der kognitiven Last, der ein Fahrer während einer aktuellen Fahrsituation ausgesetzt ist. Die kognitive Last gibt wieder, wie stark der Fahrer mental beansprucht wird, um eine Situation, insbesondere eine Fahrsituation, vollständig zu erfassen und richtig reagieren zu können. Je mehr Informationen ein Fahrer aufnehmen muss, desto höher ist seine kognitive Last. Je komplexer eine Fahrsituation ist, desto mehr muss sich der Fahrer konzentrieren. Auf einer einfachen Strecke mit wenig Verkehr ist weniger Aufmerksamkeit erforderlich als auf einer viel befahrenen, kurvigen Strecke, die zügig gefahren wird. Ebenfalls gilt es eine kognitive Unterforderung des Fahrers zu umgehen. Auf einer geraden Strecke mit wenig Verkehr bei gleichbleibender Geschwindigkeit droht ein Konzentrationsverlust des Fahrers. Im ersteren Fall fällt es dem Fahrer leicht, eine Vielzahl von Informationen einer Mensch-Maschine-Schnittstelle zu erfassen und auszuwerten. Im zweiten Fall könnte der Fahrer durch zu viel Information überfordert werden und dem Verkehr nicht mehr ausreichend Aufmerksamkeit widmen. Im dritten Fall der Vigilanz fällt es dem Fahrer schwerer, sich ändernde und hinzugefügte Informationen aufzunehmen und angemessen zu verarbeiten.The amount of information that a driver can grasp saliently and quickly depends on the cognitive load that a driver is exposed to during a current driving situation. The cognitive load reflects how much the driver is mentally stressed in order to fully grasp a situation, in particular a driving situation, and to be able to react correctly. The more information a driver has to absorb, the higher his cognitive load. The more complex a driving situation, the more the driver has to concentrate. Less attention is required on an easy route with little traffic than on a busy, winding route that is driven quickly. It is also important to avoid cognitive underloading of the driver. On a straight stretch with little traffic at constant speed, there is a risk of the driver losing concentration. In the former case, it is easy for the driver to record and evaluate a large amount of information from a man-machine interface. In the second case, the driver could be overwhelmed by too much information and no longer pay sufficient attention to the traffic. In the third case of vigilance, it is more difficult for the driver to absorb changing and added information and to process it appropriately.

Eine Fahrsituation beschreibt die Interaktion zwischen Fahrer, Fahrzeug und Umwelt.A driving situation describes the interaction between the driver, the vehicle and the environment.

Adaptive Anzeigen sind an sich bekannt. In der einfachsten Form ist es bekannt, bei Tag und bei Nacht unterschiedliche Anzeigemodi zu verwenden, beispielsweise ein Nachtmodus auf einem Display. Auch ist es bekannt, die Farbe der Anzeige zu variieren. Des Weiteren ist es bekannt, die Anzeige abhängig vom Fahrmodus zu konfigurieren, beispielsweise bei Sportwagen unterschiedlich für einen Straßenbetrieb und für einen Rennstreckenbetrieb. Darüber hinaus gibt es variable Displays, in denen Informationen unterschiedlich groß dargestellt werden können. Die entsprechenden Adaptionen der Anzeigen werden entweder automatisch vorgenommen, zum Beispiel in Abhängigkeit von der Umgebungshelligkeit, oder manuell, zum Beispiel bei der Auswahl eines Anzeigemodus oder einer Darstellungsfarbe.Adaptive displays are known per se. In its simplest form, it is known to use different display modes during the day and at night, for example a night mode on a display. It is also known to vary the color of the display. It is also known to configure the display as a function of the driving mode, for example in sports cars differently for road operation and for racing track operation. In addition, there are variable displays in which information can be shown in different sizes. The corresponding adaptations of the displays are made either automatically, for example as a function of the ambient brightness, or manually, for example when selecting a display mode or a display color.

Aus der DE 10 2007 058 437 A1 ist ein Verfahren zur Informationsvermittlung an den Fahrer eines Kraftfahrzeugs bekannt, bei dem optische Informationsanzeigen mittels eines Head-up-Displays dem Fahrer zur Ansicht gebracht werden, wobei die Gesamtanzeige des Head-up-Displays eine Gruppe benachbarter Anzeigefelder umfasst, in welchen Informationsanzeigen anzeigbar sind, wobei jedes Element einer Menge möglicher Informationsanzeigen zur Anzeige einem der Anzeigefelder zugeordnet ist, wobei charakteristische Fahrsituationsparameter der aktuellen Fahrsituation bestimmt werden, wobei für jedes Anzeigefeld abhängig von den charakteristischen Fahrsituationsparametern eine Priorisierung der diesem Anzeigefeld zugeordneten Informationsanzeigen vorgenommen wird und wobei der Inhalt jedes Anzeigefelds in Abhängigkeit von der für dieses Anzeigefeld vorgenommenen Priorisierung festgelegt wird.From the DE 10 2007 058 437 A1 a method for conveying information to the driver of a motor vehicle is known in which optical information displays are brought to the driver's view by means of a head-up display, the overall display of the head-up display comprising a group of adjacent display fields in which information displays can be displayed , wherein each element of a set of possible information displays for display is assigned to one of the display fields, with characteristic driving situation parameters of the current driving situation being determined, with the information displays assigned to this display field being prioritized for each display field depending on the characteristic driving situation parameters and with the content of each display field in Depending on the prioritization made for this display field.

Die aus dem Stand der Technik bekannten Fahrsituationsparameter können zwar manchmal koinzident mit der kognitiven Last des Fahrers korrelieren, aber es gibt auch Situationen, in denen eine Vielzahl von Informationen angezeigt werden würde, obwohl die kognitive Last des Fahrers hoch ist. In diesen Fällen könnte die Anzahl der angezeigten Informationen den Fahrer überfordern.Although the driving situation parameters known from the prior art can sometimes correlate coincidentally with the driver's cognitive load, there are also situations in which a large amount of information would be displayed even though the driver's cognitive load is high. In these cases, the amount of information displayed could overwhelm the driver.

Somit stellt sich die Aufgabe, Verfahren zur Darstellung von Informationen auf einer Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs, Computerprogrammprodukte, Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie Kraftfahrzeuge der eingangs genannten Art dahingehend weiterzubilden, dass die kognitive Last eines Fahrers unmittelbarer und damit genauer ermittelt werden kann und die Mensch-Maschine-Schnittstelle entsprechend konfiguriert werden kann. Eine weitere Aufgabe ist es, die individuelle kognitive Leistungsfähigkeit eines jeweiligen konkreten Fahrers berücksichtigen zu können.Thus, the task arises of developing methods for displaying information on a man-machine interface of a motor vehicle, computer program products, man-machine interfaces and motor vehicles of the type mentioned above so that the cognitive load of a driver can be determined more directly and thus more precisely and the human-machine interface can be configured accordingly. Another task is to be able to take into account the individual cognitive performance of each specific driver.

Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Darstellung von Informationen auf einer Mensch-Maschine-Schnittstelle gemäß Anspruch 1, ein Computerprogrammprodukt gemäß dem nebengeordneten Anspruch 10, eine Mensch-Maschine-Schnittstelle gemäß dem nebengeordneten Anspruch 11, eine Mensch-Maschine-Schnittstelle gemäß dem nebengeordneten Anspruch 12 sowie ein Kraftfahrzeug gemäß dem nebengeordneten Anspruch 15. Weiterführende Ausgestaltungen und Weiterbildungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.The object is achieved by a method for displaying information on a human-machine interface according to claim 1, a computer program product according to the independent claim 10, a human-machine interface according to the independent claim 11, a human-machine interface according to the independent claim 12 and a motor vehicle according to independent claim 15. Further refinements and developments are the subject of the dependent claims.

Nachfolgend wird ein Verfahren zur Steuerung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs beschrieben, wobei die Mensch-Maschine-Schnittstelle wenigstens eine Anzeigevorrichtung zur Darstellung von Informationen aufweist, wobei wenigstens ein Fahrsituationsparameter ermittelt wird, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges charakterisiert, und wobei in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters mittels eines Algorithmus ein Lastparameter bestimmt wird, der eine kognitive Last eines Fahrers des Kraftfahrzeugs charakterisiert, sodass eine Informationsdichte der wenigstens einen Anzeigevorrichtung von mittels der Anzeigevorrichtung darzustellenden Informationen in Abhängigkeit des Lastparameters angepasst wird, wobei der Algorithmus einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakterisieren.A method for controlling a human-machine interface of a motor vehicle is described below, the human-machine Machine interface has at least one display device for displaying information, with at least one driving situation parameter being determined that characterizes a driving situation of the motor vehicle, and with an algorithm determining a load parameter that characterizes a cognitive load of a driver of the motor vehicle as a function of the determined driving situation parameter So that an information density of the at least one display device of information to be displayed by means of the display device is adapted as a function of the load parameter, the algorithm comprising a data record with driving situation parameters, each driving situation parameter being assigned a load parameter, the load parameters being based on at least one measured variable, which characterize a behavior of the driver.

Durch Bestimmung der kognitiven Last eines Fahrers und Wahl der passenden Informationsdichte kann sichergestellt werden, dass dem Fahrer nur so viele Informationen angezeigt werden, wie er auch verarbeiten kann. Eine Beeinträchtigung der Informationsverarbeitungskapazität des Fahrers durch zu viele und sich ändernden Informationen kann dadurch vermieden werden und der Fahrer hat mehr geistige Ressourcen frei, um sich dem Verkehrsgeschehen zu widmen.By determining the cognitive load of a driver and choosing the appropriate information density, it can be ensured that the driver is only shown as much information as he can process. An impairment of the information processing capacity of the driver due to too much and changing information can be avoided and the driver has more mental resources free to devote himself to the traffic situation.

Dabei kann eine Auswahl der jeweils relevantesten Informationen in Abhängigkeit von der Situation erfolgen, beispielsweise eine Navigationsinformation, wenn der Fahrer demnächst einen Knotenpunkt erreichen wird, eine Geschwindigkeitsinformation, wenn der Fahrer zu schnell oder zu langsam fährt, oder eine Warnung, wenn beispielsweise der Verkehr eine erhöhte Aufmerksamkeit erfordert.The most relevant information can be selected depending on the situation, for example navigation information when the driver is about to reach a junction, speed information when the driver is driving too fast or too slowly, or a warning when, for example, the traffic is driving requires increased attention.

In einer ersten weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass ferner ein Verhaltensparameter ermittelt wird, der ein aktuelles Verhalten des Fahrers charakterisiert, wobei die Informationsdichte der auf der Anzeigevorrichtung darzustellenden Informationen unter Berücksichtigung von dem ermittelten Verhaltensparameter variiert wird.In a first further refinement, it can be provided that a behavior parameter is also determined which characterizes the current behavior of the driver, the information density of the information to be displayed on the display device being varied taking into account the behavior parameter determined.

Das Verhalten des Fahrers ist eine zuverlässige Messgröße für die kognitive Last des Fahrers. Hierdurch kann eine bessere Anpassung der Informationsdichte auf die momentanen Bedürfnisse des Fahrers stattfinden.The driver's behavior is a reliable measure of the driver's cognitive load. As a result, the information density can be better adapted to the current needs of the driver.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass zur Berechnung des Parameters eine Vorhersage der kognitiven Last des Fahrers zu einer vorgegebenen Zeit, in einer vorgegeben Zeitspanne und/oder einer vorgegebenen Distanz beinhaltet.In a further refinement, provision can be made for calculating the parameter to include a prediction of the driver's cognitive load at a predetermined time, in a predetermined time span and / or a predetermined distance.

Hierdurch kann eine Vorhersage über die in Kürze zu erwartende kognitive Last getroffen werden und eine geeignete Anzeigekonfiguration frühzeitig in Abhängigkeit von der zu erwartenden kognitiven Last ausgewählt werden. Somit kann bereits vor Eintritt einer Aufmerksamkeit erfordernden Situation eine Auswahl der angezeigten Informationen auf die wichtigsten Informationen erreicht werden.This allows a prediction to be made about the cognitive load to be expected shortly and a suitable display configuration to be selected at an early stage as a function of the cognitive load to be expected. In this way, a selection of the displayed information on the most important information can be achieved even before a situation requiring attention occurs.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass in einem normalen Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs den Fahrer betreffende Messgrößen erfasst werden und der Fahrer in eine von mehreren Nutzertypklassen kategorisiert wird, wobei die Informationsdichte in Abhängigkeit von der Nutzertypklasse des Fahrers angepasst wird.In a further refinement, it can be provided that measured variables relating to the driver are recorded during normal driving of the motor vehicle and the driver is categorized into one of several user type classes, the information density being adapted as a function of the user type class of the driver.

Es ist bekannt, dass unterschiedliche Fahrer in Abhängigkeit verschiedener Aspekte unterschiedliche kognitive Leistungsfähigkeit aufweisen und durch unterschiedliche Fahrsituationen unterschiedlich stark beansprucht werden. So benötigt ein Fahranfänger mehr Aufmerksamkeit und damit kognitiven Aufwand als ein routinierter Fahrer. Auch gibt es gewisse, zum Beispiel altersbedingte, Unterschiede in der Aufnahmefähigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit von Informationen zwischen verschiedenen Fahrern. Des Weiteren ist es bekannt, dass die Fahrtdauer einen Einfluss darauf hat, wie aufmerksam ein Fahrer ist. Derartige Messgrößen können im Rahmen dieser Ausgestaltung erfasst werden, wodurch eine auf den Fahrer abgestimmte Anzeigekonfiguration ausgewählt werden kann.It is known that different drivers have different cognitive capabilities depending on different aspects and are stressed to different degrees by different driving situations. A novice driver needs more attention and therefore more cognitive effort than an experienced driver. There are also certain, for example age-related, differences in the capacity and processing speed of information between different drivers. It is also known that the duration of the journey has an influence on how attentive a driver is. Such measured variables can be recorded within the scope of this refinement, as a result of which a display configuration tailored to the driver can be selected.

Dieser Ausgestaltung kann dazu verwendet werden, für verschiedene Fahrertypen verschiedene Informationssätze bereitzustellen. Manche Fahrer können eine größere Anzahl von Informationen verarbeiten als andere, sodass verhindert werden kann, dass diejenigen Fahrer, die nicht so viele Informationen verarbeiten können, durch die Mensch-Maschine-Schnittstelle überlastet werden.This refinement can be used to provide different sets of information for different types of drivers. Some drivers can process a larger amount of information than others, so that it is possible to prevent those drivers who cannot process as much information from being overloaded by the human-machine interface.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die fahrsituationsbezogenen Eingangsgrößen Messgrößen zum Fahrer, zum Kraftfahrzeug und/ oder zur Umwelt umfassen.In a further refinement, it can be provided that the driving situation-related input variables include measured variables relating to the driver, the motor vehicle and / or the environment.

Umweltbezogene Messgrößen können Straßenführung, Verkehr, Wetter, Tageszeit und dergleichen umfassen, fahrerbezogene Messgrößen können Interaktionen mit der Mensch-Maschine-Schnittstelle, Blickrichtung, Fahrverhalten und dergleichen umfassen, kraftfahrzeugbezogene Messgrößen können Dynamik, Assistenzsystemeinsatz und dergleichen umfassen.Environment-related measured variables can include road layout, traffic, weather, time of day and the like, driver-related measured variables can include interactions with the human-machine interface, viewing direction, driving behavior and the like, motor-vehicle-related measured variables can include dynamics, use of assistance systems and the like.

Es hat sich gezeigt, dass diese Parameter geeignet sind, eine kognitive Last für den Fahrer vorherzusagen. Je zügiger der Fahrer fährt, desto mehr Aufmerksamkeit muss er der Straße widmen. Je kurviger eine Straße ist, desto mehr Lenkeingaben sind erforderlich, die den Fahrer kognitiv beanspruchen. Je mehr Verkehrsteilnehmer auf der Straße unterwegs sind, desto mehr Aufmerksamkeit ist erforderlich, da der Fahrer das Verhalten der anderen Verkehrsteilnehmer beobachten und ggf. auf dieses reagieren muss. Wenn ein vor dem Fahrer fahrendes Kraftfahrzeug beispielsweise bremst, muss der Fahrer ebenfalls bremsen. Durch monotone Fahrsituationen wie beispielsweise Strecken ohne Kurven mit wenig Verkehrsteilnehmer, kann sich Aufmerksamkeit und Konzentration des Fahrers verringern. Hierbei kann das Reaktionsverhalten des Fahrers beeinträchtigt werden.It has been shown that these parameters are likely to be a cognitive burden on the driver to predict. The faster the driver drives, the more attention he has to devote to the road. The more curvy a road, the more steering inputs are required, which cognitively demand the driver. The more road users there are on the road, the more attention is required because the driver has to observe the behavior of the other road users and, if necessary, react to it. For example, if a motor vehicle driving in front of the driver brakes, the driver must also brake. Monotonous driving situations such as stretches without bends with few road users can reduce the driver's attention and concentration. This can affect the driver's responsiveness.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass wenigstens zwei Anzeigekonfigurationen vorgesehen sind, die eine unterschiedliche Informationsdichte aufweisen, wobei eine Anpassung der Informationsdichte durch Auswahl einer Anzeigekonfiguration vorgenommen wird.In a further refinement, it can be provided that at least two display configurations are provided which have a different information density, the information density being adapted by selecting a display configuration.

Es können mehr als zwei unterschiedliche Anzeigekonfigurationen vorgesehen sein, die sich in manchen Ausgestaltungen in mehr als einer Parameterdimension unterscheiden können. So können unterschiedliche Anzeigekonfigurationen unterschiedliche Mengen an Informationen anzeigen, manche Informationen in unterschiedlichen Größen darstellen und die Position einer Information verändern, wobei zu beachten ist, dass ein Fahrer eine Information üblicherweise an einem bestimmten Ort vermutet, beispielsweise eine Geschwindigkeitsanzeige, eine Drehzahl, eine Reichweite und dergleichen. Somit sind Ausgestaltungen denkbar, in denen eine Information herausgegriffen und zentral in entsprechender Größe dargestellt wird. Die übrigen Informationen können sich in bestimmten, für die entsprechende Information vorgesehenen Feldern befinden.More than two different display configurations can be provided, which in some configurations can differ in more than one parameter dimension. For example, different display configurations can display different amounts of information, display some information in different sizes and change the position of information, whereby it should be noted that a driver usually suspects information at a certain location, for example a speed display, a speed, a range and like that. Thus, configurations are conceivable in which information is picked out and displayed centrally in a corresponding size. The remaining information can be found in specific fields provided for the corresponding information.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Mensch-Maschine-Schnittstelle wenigstens zwei Anzeigevorrichtungen aufweist, auf denen jeweils eine Mehrzahl von für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs relevanten Informationen darstellbar sind, wobei mittels des Algorithmus bestimmt wird, welche Information auf welcher Anzeigevorrichtung angezeigt wird.In a further refinement, it can be provided that the man-machine interface has at least two display devices, on each of which a plurality of information relevant to a driver of the motor vehicle can be displayed, the algorithm being used to determine which information is displayed on which display device becomes.

Entsprechende Anzeigevorrichtungen können beispielsweise ein zentrales Informationsdisplay, ein Cockpitdisplay und/oder ein Head-up-Display sein. Auf diese Weise können sehr wichtige Informationen beispielsweise auf einer nahe des Blickfelds des Fahrers angeordneten Anzeigevorrichtung dargestellt werden, zum Beispiel auf einem Head-up-Display.Corresponding display devices can be, for example, a central information display, a cockpit display and / or a head-up display. In this way, very important information can be presented, for example, on a display device arranged close to the driver's field of vision, for example on a head-up display.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass der Algorithmus durch ein maschinelles Lernen-Verfahren trainiert wird, indem mit einer Mehrzahl von Testfahrern Testfahrten durchgeführt werden, wobei während der Testfahrten zum Beschreiben einer Fahrsituation charakteristische Parameter erfasst und gespeichert werden, wobei die Testfahrer während der Testfahrten Eingabeaufforderungen an einen Eingabeelement einer Mensch-Maschine-Schnittstelle erhalten, wobei eine Eingabedauer zur Durchführung der Eingabe, eine Eingabefehlerrate und/oder eine Anzahl von Bedienschritten erfasst und mit den charakteristischen Parametern durch den Algorithmus korreliert werden.In a further refinement, it can be provided that the algorithm is trained using a machine learning method in that test drives are carried out with a plurality of test drivers, with characteristic parameters for describing a driving situation being recorded and stored during the test drives, with the test drivers during of the test drives receive input requests to an input element of a man-machine interface, an input duration for performing the input, an input error rate and / or a number of operating steps being recorded and correlated with the characteristic parameters by the algorithm.

Durch Verfahren des maschinellen Lernens ist es möglich, sehr komplexe Situationen zuverlässig zu beurteilen und insbesondere Vorhersagen über zukünftige kognitive Lasten in Abhängigkeit einer Vorhersage der verschiedenen Fahrsituationen zu treffen. Solche Vorhersagen sind mit klassisch aufgebauten Algorithmen schwer zu treffen. Des Weiteren können Algorithmen dieser Art während des laufenden Betriebs fortlaufend verbessert werden, sodass die Vorhersage der kognitiven Last und, je nach Ausgestaltung, die Kategorisierung der Fahrer in unterschiedliche Nutzertypklassen immer weiter verbessern.Using machine learning methods, it is possible to reliably assess very complex situations and, in particular, to make predictions about future cognitive loads as a function of a prediction of the various driving situations. Such predictions are difficult to make with classically structured algorithms. Furthermore, algorithms of this type can be continuously improved during ongoing operation, so that the prediction of the cognitive load and, depending on the design, the categorization of the drivers into different user type classes continue to improve.

Der Algorithmus kann in Form einer künstlichen Intelligenz zum Einsatz gebracht werden, die einen komplexen Filter, der sich wie zuvor besprochen weiter entwickeln kann.The algorithm can be used in the form of artificial intelligence, which is a complex filter that can be further developed as discussed above.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass während der Testfahrten weitere für die kognitive Last der Testfahrer charakteristische Messgrößen erfasst und mit den charakteristischen Parametern der Fahrsituation korreliert werden, wobei die charakteristischen Messgrößen eine Fahrzeugposition auf einer Fahrspur, eine Anzahl von Überschreitungen einer Fahrspur, eine Dauer der Fahrspurüberschreitung, eine Abweichung von einer Sollgeschwindigkeit, Kopfbewegungen, Armbewegungen, Lenkradeingaben, Pedaleingaben, und/oder eine Blickrichtung des Fahrers umfassen können.In a further refinement, it can be provided that, during the test drives, further measured variables characteristic of the cognitive load of the test driver are recorded and correlated with the characteristic parameters of the driving situation, the characteristic measured variables being a vehicle position in a lane, a number of times a lane has been crossed, a duration of the lane crossing, a deviation from a target speed, head movements, arm movements, steering wheel inputs, pedal inputs, and / or a direction in which the driver is looking.

Die Reaktionszeit auf komplexe Aufgaben ist ein sinnvoller Maßstab, um die kognitive Last eines Fahrers in einer bestimmten Situation zu bestimmen. Je mehr Aufmerksamkeit der Fahrer für die Fahrtätigkeit in der aktuellen Fahrsituation benötigt, desto länger braucht er, um die Aufgaben zu erledigen. Auch die Präzision der Fahrt, d. h. wie exakt der Fahrer innerhalb seiner Spur fährt, wie oft der die Spur überschreitet, wie lange er die Spur überschreitet etc. sind ein Indiz dafür, wie stark der Fahrer momentan kognitiv belastet ist.The reaction time to complex tasks is a useful measure to determine the cognitive load of a driver in a given situation. The more attention the driver needs to drive in the current driving situation, the longer it takes to complete the tasks. Also the precision of the ride, i. H. How exactly the driver drives within his lane, how often he crosses the lane, how long he crosses the lane, etc. are an indication of how much the driver is currently cognitively stressed.

Auch die Überwachung des Fahrers selbst, beispielsweise mittels einer Innenraumkamera, kann Rückschlüsse auf den momentanen Zustand des Fahrers erlauben. So können schnelle Blickwechsel und Stabilisierungseingaben über die Pedalerie und das Lenkrad auf eine hohe visuell-manuelle Last hinweisen, wohingegen ein nicht stark belasteter Fahrer tendenziell ein balanciertes Blick- und Stabilisierungsverhalten zeigt. Des Weiteren können hektische Pedalbewegungen oder Lenkradeingaben auf eine hohe kognitive Last hindeuten.Monitoring the driver himself, for example by means of an interior camera, can also allow conclusions to be drawn about the current state of the driver. Quick changes of gaze and stabilization inputs via the pedals and the steering wheel can indicate a high visual-manual load, whereas a driver who is not heavily stressed tends to display a balanced gaze and stabilization behavior. Furthermore, hectic pedal movements or steering wheel inputs can indicate a high cognitive load.

Durch den Einsatz mehrerer verschiedener Testfahrer ist es des Weiteren möglich, die unterschiedlichen Nutzertypklassen besser voneinander differenzieren zu können.By using several different test drivers, it is also possible to better differentiate the different user type classes from one another.

Ein erster unabhängiger Gegenstand betrifft eine Vorrichtung zur Steuerung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs beschrieben, wobei die Mensch-Maschine-Schnittstelle wenigstens eine Anzeigevorrichtung zur Darstellung von Informationen aufweist, wobei Mittel zum Ermitteln wenigstens eines Fahrsituationsparameters, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges charakterisiert, vorgesehen sind und wobei Mittel zur Bestimmung eines Lastparameters in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters mittels eines Algorithmus vorgesehen sind, wobei der Lastparameter eine kognitive Last eines Fahrers des Kraftfahrzeugs charakterisiert, wobei Mittel zum Anpassen einer Informationsdichte der wenigstens einen Anzeigevorrichtung von mittels der Anzeigevorrichtung darzustellenden Informationen in Abhängigkeit des Lastparameters vorgesehen sind, wobei der Algorithmus einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakterisieren.A first independent subject relates to a device for controlling a man-machine interface of a motor vehicle, the man-machine interface having at least one display device for displaying information, with means for determining at least one driving situation parameter that characterizes a driving situation of the motor vehicle, are provided and means are provided for determining a load parameter as a function of the determined driving situation parameter by means of an algorithm, the load parameter characterizing a cognitive load of a driver of the motor vehicle, with means for adapting an information density of the at least one display device as a function of information to be displayed by means of the display device of the load parameter are provided, the algorithm comprising a data record with driving situation parameters, each driving situation parameter having a load parameter it is assigned, the load parameters being based on at least one measured variable which characterize a behavior of the driver.

In einer ersten weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass ferner Mittel zum Ermitteln wenigstens eines Verhaltensparameters vorgesehen sind, wobei der Verhaltensparameter ein aktuelles Verhalten des Fahrers charakterisiert, wobei die Mittel zum Anpassen einer Informationsdichte dazu eingerichtet sind, die Informationsdichte der auf der Anzeigevorrichtung darzustellenden Informationen unter Berücksichtigung von dem ermittelten Verhaltensparameter zu variieren.In a first further refinement, it can be provided that means are also provided for determining at least one behavior parameter, the behavior parameter characterizing a current behavior of the driver, the means for adapting an information density being set up to subordinate the information density of the information to be displayed on the display device Consideration of the determined behavior parameter to vary.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass Vorhersagemittel zur Berechnung der kognitiven Last des Fahrers zu einer vorgegebenen Zeit, in einer vorgegeben Zeitspanne und/oder einer vorgegebenen Distanz vorgesehen sind.In a further refinement, it can be provided that prediction means are provided for calculating the driver's cognitive load at a given time, in a given time span and / or a given distance.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass Sensoren zum Erfassen von den Fahrer betreffende Messgrößen in einem normalen Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs und Kategorisierungsmittel vorgesehen sind, um den Fahrer in eine von mehreren Klassen zu kategorisieren, wobei die Vorrichtung dazu eingerichtet ist, die Anzeigekonfiguration in Abhängigkeit von der Nutzertypklasse des Fahrers vorzunehmen.In a further refinement, it can be provided that sensors are provided for detecting measured variables relating to the driver in normal driving mode of the motor vehicle and categorization means are provided in order to categorize the driver into one of several classes, the device being set up to display the display configuration in Depending on the user type class of the driver.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die fahrsituationsbezogenen Eingangsgrößen Parameter zum Fahrer, zum Fahrzeug, zur Umwelt, zur Fahrzeugdynamik, Straßenführung, zum Verkehrszustand und/oder Wetter umfassen.In a further refinement, it can be provided that the driving situation-related input variables include parameters relating to the driver, the vehicle, the environment, the vehicle dynamics, road layout, the traffic condition and / or the weather.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass wenigstens zwei Anzeigekonfigurationen vorgesehen sind, die eine unterschiedliche Informationsdichte aufweisen, wobei die Mittel zum Anpassen einer Informationsdichte dazu eingerichtet sind, eine Anpassung der Informationsdichte durch Auswahl einer Anzeigekonfiguration vorzunehmen.In a further refinement, it can be provided that at least two display configurations are provided which have a different information density, the means for adapting an information density being set up to adapt the information density by selecting a display configuration.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Mensch-Maschine-Schnittstelle wenigstens zwei Anzeigevorrichtungen aufweist, auf denen jeweils eine Mehrzahl von für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs relevanten Informationen darstellbar sind, wobei der Algorithmus dazu eingerichtet ist zu bestimmen, welche Information auf welcher Anzeigevorrichtung angezeigt wird.In a further refinement, it can be provided that the man-machine interface has at least two display devices, on each of which a plurality of information relevant to a driver of the motor vehicle can be displayed, the algorithm being set up to determine which information is on which Display device is displayed.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass der Algorithmus durch ein maschinelles Lernen-Verfahren trainiert ist, indem mit einer Mehrzahl von Testfahrern Testfahrten durchgeführt werden, wobei während der Testfahrten zum Beschreiben einer Fahrsituation charakteristische Parameter mittels Erfassungsmitteln erfasst und in einem Speicher gespeichert werden, wobei die Testfahrer während der Testfahrten durch Kommunikationsmittel Eingabeaufforderungen an einen Eingabeelement einer Mensch-Maschine-Schnittstelle erhalten, wobei mittels einer Uhr eine Eingabedauer zur Durchführung der Eingabe erfasst und mit den charakteristischen Parametern durch den Algorithmus korreliert werden.In a further refinement, it can be provided that the algorithm is trained by a machine learning method in that test drives are carried out with a plurality of test drivers, with characteristic parameters for describing a driving situation being recorded by means of recording means and stored in a memory during the test drives During the test drives, the test drivers receive input prompts to an input element of a man-machine interface by means of communication means, an input duration for performing the input being recorded by means of a clock and being correlated with the characteristic parameters by the algorithm.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass Erfassungsmittel zum Erfassen weiterer für die kognitive Last der Testfahrer charakteristische Messgrößen durch Erfassungsmittel während der Testfahrten und Rechenmittel zur Korrelation mit den charakteristischen Parametern der Fahrsituation vorgesehen sind, wobei die charakteristischen Messgrößen eine Fahrzeugposition auf einer Fahrspur, eine Anzahl von Überschreitungen der Fahrspur, eine Dauer der Fahrspurüberschreitung, eine Abweichung von einer Sollgeschwindigkeit, Kopfbewegungen, Armbewegungen, Lenkradeingaben, Pedaleingaben, und/oder eine Blickrichtung des Fahrers umfassen.In a further refinement, it can be provided that acquisition means are provided for acquiring further measured variables characteristic of the cognitive load of the test drivers by acquisition means during the test drives and computing means for correlation with the characteristic parameters of the driving situation, the characteristic measured variables being a vehicle position in a lane, a number of Exceeding the lane, a duration of the lane crossing, a deviation from a target speed, head movements, arm movements, steering wheel inputs, pedal inputs, and / or a direction of view of the driver include.

Ein weiterer unabhängiger Gegenstand betrifft ein Computerprogrammprodukt, mit einem computerlesbaren Speichermedium, auf dem Befehle eingebettet sind, die, wenn sie von wenigstens einer Recheneinheit ausgeführt werden, bewirken, dass die wenigstens eine Recheneinheit dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen.Another independent subject matter relates to a computer program product with a computer-readable storage medium on which instructions are embedded which, when executed by at least one processing unit, have the effect that the at least one processing unit is set up to carry out the method according to one of the preceding claims.

Das Verfahren kann auf einer oder auf mehreren Recheneinheiten verteilt ausgeführt werden, sodass bestimmte Verfahrensschritte auf der einen Recheneinheit und andere Verfahrensschritte auf wenigstens einer weiteren Recheneinheit ausgeführt werden, wobei berechnete Daten sofern notwendig zwischen den Recheneinheiten übermittelt werden können.The method can be carried out on one or more processing units, so that certain method steps are carried out on one processing unit and other method steps are carried out on at least one further processing unit, with calculated data being able to be transmitted between the processing units if necessary.

Ein weiterer unabhängiger Gegenstand betrifft eine Mensch-Maschine-Schnittstelle mit wenigstens einer Anzeigevorrichtung und wenigstens einer Recheneinheit sowie wenigstens einem mit der Recheneinheit verbundenem Speichermedium, auf dem ein Computerprogrammprodukt der zuvor beschriebenen Art gespeichert ist, das von der Recheneinheit ausführbar ist.Another independent subject relates to a man-machine interface with at least one display device and at least one computing unit and at least one storage medium connected to the computing unit on which a computer program product of the type described above is stored, which can be executed by the computing unit.

Eine entsprechende Mensch-Maschine-Schnittstelle kann bei Nutzung in einem Kraftfahrzeug die zuvor erwähnten Eigenschaften und Vorteile aufweisen.A corresponding human-machine interface can have the aforementioned properties and advantages when used in a motor vehicle.

Ein weiterer unabhängiger Gegenstand betrifft eine Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs, mit wenigstens einer Anzeigevorrichtung zur optischen Darstellung von für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs relevanten Informationen, wobei wenigstens eine Recheneinheit vorgesehen ist, die mit wenigstens einem Speichermedium verbunden ist, wobei die Recheneinheit zur Steuerung der wenigstens einen Anzeigevorrichtung vorgesehen ist, wobei auf dem Speichermedium wenigstens zwei unterschiedliche Anzeigekonfigurationen zum Betreiben der wenigstens einen Anzeigevorrichtung gespeichert sind, wobei die Recheneinheit mit wenigstens einem Fahrsituationssensor verbunden ist, der eine Fahrsituation betreffende Messgrößen erfasst, wobei die Recheneinheit dazu eingerichtet ist, aus den Eingangsgrößen des Fahrsituationssensor mittels eines Algorithmus wenigstens einen Fahrsituationsparameter zu ermitteln, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges charakterisiert, und in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters einen Lastparameter zu bestimmen, der eine kognitive Last eines Fahrers des Kraftfahrzeugs charakterisiert, und in Abhängigkeit des Lastparameters eine der Anzeigekonfigurationen auszuwählen und mittels der wenigstens einen Anzeigevorrichtung darzustellen wobei der Algorithmus einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakteri si eren.A further independent subject relates to a man-machine interface of a motor vehicle, with at least one display device for the visual display of information relevant to a driver of the motor vehicle, at least one computing unit being provided which is connected to at least one storage medium, the computing unit for control the at least one display device is provided, with at least two different display configurations for operating the at least one display device being stored on the storage medium, the computing unit being connected to at least one driving situation sensor that detects measured variables relating to a driving situation, the computing unit being set up to use the To determine input variables of the driving situation sensor by means of an algorithm at least one driving situation parameter which characterizes a driving situation of the motor vehicle, and as a function of the determined Driving situation parameter to determine a load parameter that characterizes a cognitive load of a driver of the motor vehicle, and depending on the load parameter, to select one of the display configurations and to display it by means of the at least one display device, the algorithm comprising a data set with driving situation parameters, each driving situation parameter being assigned a load parameter, wherein the load parameters are based on at least one measured variable that characterizes a behavior of the driver.

Ein entsprechender Fahrsituationssensor kann beispielsweise eine Kamera, ein Radarsystem, eine Kraftfahrzeug-zu Kraftfahrzeug-Kommunikationsvorrichtung, eine Kraftfahrzeug-zu Umgebung-Kommunikationsvorrichtung, ein Navigationssystem, und/oder ein Wettersensor wie beispielsweise ein Temperatur und/oder Regensensor sein.A corresponding driving situation sensor can be, for example, a camera, a radar system, a motor vehicle-to-motor vehicle communication device, a motor vehicle-to-vehicle communication device, a navigation system, and / or a weather sensor such as a temperature and / or rain sensor.

Der Algorithmus kann beispielsweise ein Kennfeld-basierter Algorithmus sein.The algorithm can be a map-based algorithm, for example.

In einer ersten weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit mit wenigstens einem Fahrerüberwachungssensor verbunden ist, der einen Fahrer betreffende Messgrößen erfasst, wobei die Recheneinheit zur Berechnung des Lastparameters unter Hinzuziehung der Messgrößen des Fahrerüberwachungssensors ausgebildet ist.In a first further refinement, it can be provided that the computing unit is connected to at least one driver monitoring sensor that detects measured variables relating to a driver, the computing unit being designed to calculate the load parameter using the measured variables of the driver monitoring sensor.

Ein entsprechender Fahrerüberwachungssensor kann beispielsweise eine Kamera sein, die auf den Fahrer gerichtet ist und dessen Kopfbewegung, Gestik und Blickparameter wie Lidschlusszeiten, Blickdauer, Blickrichtung und/oder Augenbewegungen etc. erfasst. Ein weiterer Fahrerüberwachungssensor kann ein reiner Augensensor sein.A corresponding driver monitoring sensor can be, for example, a camera that is aimed at the driver and detects his head movement, gestures and gaze parameters such as eyelid closure times, gaze duration, gaze direction and / or eye movements, etc. Another driver monitoring sensor can be a pure eye sensor.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit zur Überwachung einer Interaktion des Fahrers mit der Mensch-Maschine-Schnittstelle ausgebildet ist und zur Erfassung von die Interaktion beschreibenden Messgrößen ausgebildet ist.In a further refinement, it can be provided that the computing unit is designed to monitor an interaction of the driver with the man-machine interface and is designed to acquire measured variables describing the interaction.

Hierdurch können Eingabeaktionen, z.B. Bediendauer, Bedienfehler, Unterbrechungen in der Bedienung, überwacht und zur Anzeigekonfiguration hinzugezogen werden.This allows input actions, e.g. operating time, operating errors, interruptions in operation, to be monitored and used for the display configuration.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit mit wenigstens einem Fahrzeugsensor verbunden ist, der einen Fahrzustand des Kraftfahrzeugs betreffende Messgrößen erfasst.In a further refinement, it can be provided that the computing unit is connected to at least one vehicle sensor which detects measured variables relating to a driving state of the motor vehicle.

Ein solcher Sensor kann beispielsweise ein Pedalsensor zum Erfassen von Pedaleingaben, ein Lenkradsensor zum Erfassen von Lenkeingaben, ein Geschwindigkeitssensor, ein Beschleunigungssensor zum Erfassen einer Beschleunigung und/oder einer Kurvengeschwindigkeit und/oder ein Schlupfsensor sein.Such a sensor can, for example, be a pedal sensor for detecting pedal inputs, a steering wheel sensor for detecting steering inputs Speed sensor, an acceleration sensor for detecting an acceleration and / or a cornering speed and / or a slip sensor.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass wenigstens zwei Anzeigevorrichtungen vorgesehen sind, wobei die Recheneinheit dazu eingerichtet ist, anhand der berechneten kognitiven Last auszuwählen, auf welcher der wenigstens zwei Anzeigevorrichtungen eine fahrerrelevante Information angezeigt wird.In a further refinement, it can be provided that at least two display devices are provided, the computing unit being set up to use the calculated cognitive load to select on which of the at least two display devices information relevant to the driver is displayed.

Derartige Anzeigevorrichtungen können beispielsweise ein Head-up-Display, ein zentrales Informationsdisplay und/oder ein Cockpitdisplay sein.Such display devices can be, for example, a head-up display, a central information display and / or a cockpit display.

In einer weiteren weiterführenden Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass der auf dem Speichermedium gespeicherte Algorithmus ein selbstlernender Algorithmus ist.In a further refinement, it can be provided that the algorithm stored on the storage medium is a self-learning algorithm.

Selbstlernende Algorithmen sind in der Lage, sehr komplexe Situationen zu verarbeiten.Self-learning algorithms are able to process very complex situations.

Je nach Ausgestaltung kann der Algorithmus zudem eine künstliche Intelligenz aufweisen.Depending on the design, the algorithm can also have artificial intelligence.

Ein weiterer unabhängiger Gegenstand betrifft ein Kraftfahrzeug mit einer Mensch-Maschine Schnittstelle der zuvor beschriebenen Art.Another independent subject relates to a motor vehicle with a man-machine interface of the type described above.

Weitere Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der - gegebenenfalls unter Bezug auf die Zeichnung - zumindest ein Ausführungsbeispiel im Einzelnen beschrieben ist. Beschriebene und/oder bildlich dargestellte Merkmale bilden für sich oder in beliebiger, sinnvoller Kombination den Gegenstand, gegebenenfalls auch unabhängig von den Ansprüchen, und können insbesondere zusätzlich auch Gegenstand einer oder mehrerer separater Anmeldung/en sein. Gleiche, ähnliche und/oder funktionsgleiche Teile sind mit gleichen Bezugszeichen versehen. Dabei zeigen schematisch:

  • 1 ein Kraftfahrzeug mit einer Mensch-Maschine-Schnittstelle;
  • 2A, B Anzeigevorrichtungen der Mensch-Maschine-Schnittstelle aus 1 in zwei unterschiedlichen Konfigurationen;
  • 3 eine Fahrsituation, in der sich das Kraftfahrzeug aus 1 befindet;
  • 4A, B Prinzipskizzen zum Training eines Algorithmus der Mensch-Maschine-Schnittstelle aus 1, sowie
  • 5 eine Prinzipskizze der Entscheidungsarchitektur der Mensch-Maschine-Schnittstelle.
Further features and details emerge from the following description, in which at least one exemplary embodiment is described in detail - possibly with reference to the drawing. Described and / or graphically represented features form the subject on their own or in any meaningful combination, possibly also independently of the claims, and in particular can additionally also be the subject of one or more separate applications. Identical, similar and / or functionally identical parts are provided with the same reference symbols. They show schematically:
  • 1 a motor vehicle with a man-machine interface;
  • 2A, B Display devices of the man-machine interface 1 in two different configurations;
  • 3rd a driving situation in which the motor vehicle is from 1 is located;
  • 4A, B Outline sketches for training an algorithm of the human-machine interface 1 , as
  • 5 a schematic diagram of the decision architecture of the human-machine interface.

1 zeigt ein Kraftfahrzeug 2 mit einer Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 (Bestandteile gestrichelt umrahmt). 1 shows a motor vehicle 2 with a human-machine interface 4th (Components framed by dashed lines).

Die Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 ist eine Schnittstelle zwischen dem Kraftfahrzeug 2 und einem Fahrer 6 sowie gegebenenfalls anderen Passagieren. Mittels der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 kann der Fahrer 6 Informationen vom und über das Kraftfahrzeug 2 erhalten sowie über geeignete, nicht dargestellte, Eingabemittel Steuerungseingaben für das Kraftfahrzeug 4 vornehmen, z.B. Zur Navigation, Multimediasteuerung, Klimatisierung, Beleuchtung etc..The human-machine interface 4th is an interface between the motor vehicle 2 and a driver 6th as well as other passengers, if applicable. Using the human-machine interface 4th can the driver 6th Information from and about the motor vehicle 2 received as well as via suitable, not shown, input means control inputs for the motor vehicle 4th perform, e.g. for navigation, multimedia control, air conditioning, lighting etc ..

Vorliegend weist die Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 drei Displays auf, ein Head-up-Display 8, ein Cockpitdisplay 10 sowie ein zentrales Informationsdisplay 12. Das Head-up-Display 8 blendet Informationen in eine Frontscheibe des Kraftfahrzeugs 2 ein, das Cockpitdisplay 10 ist vor einem (nicht dargestellten) Lenkrad direkt vor dem Fahrer 6 angeordnet und das zentrale Informationsdisplay 12 in der Nähe der Mitte eines ( in 1 nicht dargestellten) Armaturenbretts.In the present case, the human-machine interface 4th three displays, one head-up display 8th , a cockpit display 10 as well as a central information display 12th . The head-up display 8th fades information into a windshield of the motor vehicle 2 one, the cockpit display 10 is in front of a (not shown) steering wheel directly in front of the driver 6th arranged and the central information display 12th near the center of a (in 1 not shown) dashboard.

Die Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 weist eine Steuerung 14 mit einer Recheneinheit 16 und einem Speichermedium 18 auf, auf dem ein Algorithmus 20 gespeichert ist, der nachfolgend noch eingehend erläutert werden wird.The human-machine interface 4th instructs a controller 14th with one arithmetic unit 16 and a storage medium 18th on which an algorithm 20th is stored, which will be explained in detail below.

Die Steuerung 14 ist mit einer Vielzahl von Sensoren verbunden, von denen beispielhaft in 1 ein Radarsensor 22, ein Lenkwinkelsensor 24, eine Verkehrskamera 26 sowie eine Fahrerüberwachungskamera 28 dargestellt sind. Die Steuerung 14 kann mit einer Anzahl weiteren Sensoren verbunden sein.The control 14th is connected to a large number of sensors, of which, for example, in 1 a radar sensor 22nd , a steering angle sensor 24 , a traffic camera 26th as well as a driver monitoring camera 28 are shown. The control 14th can be connected to a number of other sensors.

Eine erste Gruppe solcher Sensoren können neben dem Radarsensoren 22 und der Verkehrskamera 26 weitere Sensoren zur Verkehrsüberwachung wie Lidar oder Kommunikationsvorrichtungen wie Kraftfahrzeug-zu-Kraftfahrzeug-Kommunikationsmittel oder Kraftfahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikationsmittel, Navigationssysteme, Wettersensoren und dergleichen sein, die allesamt zum Erhalt von Informationen über die Verkehrslage dienen.A first group of such sensors can be in addition to the radar sensors 22nd and the traffic camera 26th further sensors for traffic monitoring such as lidar or communication devices such as motor vehicle-to-motor vehicle communication means or motor vehicle-to-infrastructure communication means, navigation systems, weather sensors and the like, all of which are used to obtain information about the traffic situation.

Eine zweite Gruppe entsprechender Sensoren können neben dem Lenkwinkelsensor 24 Sensoren zur Überwachung des Zustands des Kraftfahrzeugs sein, beispielsweise Geschwindigkeitssensoren, Raddrehzahlsensoren, Antriebssensoren, Pedalsensoren etc.A second group of corresponding sensors can be used in addition to the steering angle sensor 24 Be sensors for monitoring the condition of the motor vehicle, for example speed sensors, wheel speed sensors, drive sensors, pedal sensors, etc.

Zur dritten Gruppe der Fahrerüberwachungssensoren können neben der Fahrerüberwachungskamera 28 Müdigkeitssensoren dienen, aber auch die bereits im Zusammenhang mit der zweiten Gruppe erwähnten Pedalsensoren und der Lenkwinkelsensor 24 können zur Fahrerüberwachung herangezogen werden, da hierüber Fahreraktionen an Steuermitteln des Kraftfahrzeugs 2, z.B. Lenkrad, Gas- oder Bremspedal, erfassbar sind.The third group of driver monitoring sensors can be added to the driver monitoring camera 28 Fatigue sensors serve, but so do the pedal sensors and the steering angle sensor already mentioned in connection with the second group 24 can be used for driver monitoring, since this is used by driver actions on the control means of the motor vehicle 2 , for example steering wheel, accelerator or brake pedal, can be detected.

Radarsensoren 22 sowie Verkehrskamera 26 dienen zur Überwachung des sich vor dem Kraftfahrzeug 2 befindenden Verkehrs. Mithilfe dieser Informationen kann die Steuerung 14 mittels des Algorithmus 20 Vorhersagen über die aktuelle und zukünftige Verkehrslage und -situation treffen.Radar sensors 22nd as well as traffic camera 26th are used to monitor yourself in front of the motor vehicle 2 existing traffic. With the help of this information, the controller 14th using the algorithm 20th Make predictions about the current and future traffic situation and situation.

Mithilfe des Lenkwinkelsensors 24 und anderer Sensoren zur Überwachung des Kraftfahrzeugs 2 kann die Steuerung 14 Informationen über den dynamischen Zustand des Kraftfahrzeugs 2 gewinnen.With the help of the steering angle sensor 24 and other sensors for monitoring the motor vehicle 2 can control 14th Information about the dynamic state of the motor vehicle 2 win.

Mithilfe der Fahrerüberwachungskamera 28 ist es möglich festzustellen, wie beschäftigt bzw. wie stark abgelenkt der Fahrer 6 momentan ist. Die Fahrerüberwachungskamera 28 kann beispielsweise Bewegungen und Ausrichtung eines Kopfs 30 des Fahrers 6 und/oder seiner Augen feststellen. Derartige Informationen können neben der Überwachung der Steuerungseingaben in das Kraftfahrzeug 2 mittels Lenkrad und Pedalen Rückschlüsse über die kognitive Last des Fahrers des Kraftfahrzeugs 2 zulassen.With the help of the driver monitoring camera 28 it is possible to determine how busy or how distracted the driver is 6th currently is. The driver monitoring camera 28 for example, movements and alignment of a head 30th of the driver 6th and / or his eyes. Such information can be used in addition to monitoring the control inputs in the motor vehicle 2 Using the steering wheel and pedals to draw conclusions about the cognitive load of the driver of the motor vehicle 2 allow.

2A, B zeigen die Anzeigevorrichtungen die 8, 10, 12 der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 aus 1 in zwei unterschiedlichen Anzeigekonfigurationen A und B. 2A, B show the display devices the 8th , 10 , 12th the human-machine interface 4th out 1 in two different display configurations A. and B. .

Die Anzeigevorrichtungen 8, 10, 12 sind an einem Armaturenbrett 32 angeordnet.The display devices 8th , 10 , 12th are on a dashboard 32 arranged.

Das Head-up-Display 8 zeigt in der in 2A dargestellten Konfiguration Informationen zur aktuellen Fahrgeschwindigkeit 34, Navigationsinformationen 36 sowie Spurhalteassistentinformationen 38 an und informiert den Fahrer somit umfassend.The head-up display 8th shows in the in 2A the configuration shown, information on the current driving speed 34 , Navigation information 36 as well as lane departure warning information 38 and thus informs the driver comprehensively.

Das Cockpitdisplay 10 zeigt ebenfalls Informationen zu aktuellen Fahrgeschwindigkeit 34 sowie Drehzahlinformationen 40 an. Zudem werden Multimediainformationen 42 dargestellt.The cockpit display 10 also shows information about the current driving speed 34 as well as speed information 40 at. In addition, multimedia information 42 shown.

Auf dem zentralen Informationsdisplay 12 sind Karteninformationen 44 angezeigt.On the central information display 12th are map information 44 displayed.

2A stellt eine Anzeigekonfiguration A dar, in der die kognitive Last des Fahrers gering ist und er eine Vielzahl von Informationen von der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 aufnehmen und verarbeiten kann. 2A represents a display configuration A. in which the driver's cognitive load is low and he receives a large amount of information from the human-machine interface 4th can absorb and process.

In der Anzeigekonfiguration B gemäß 2B hingegen ist die kognitive Last höher und es wird eine gegenüber der Anzeigekonfiguration gemäß 2 A sehr reduzierte Anzahl an Informationen dargestellt.In the display configuration B. according to 2 B on the other hand, the cognitive load is higher and it becomes one in accordance with the display configuration 2 A very reduced amount of information presented.

So wird auf dem Head-up-Display 8 lediglich die Navigationsinformationen 36 gezeigt. Auf dem Cockpitdisplay 10 ist lediglich die Fahrgeschwindigkeitsinformation 34 dargestellt.So will be on the head-up display 8th only the navigation information 36 shown. On the cockpit display 10 is only the driving speed information 34 shown.

Auf dem zentralen Informationsdisplay 12 werden neben den Karteninformationen 44 auch die Multimediainformationen 42 dargestellt.On the central information display 12th are next to the card information 44 also the multimedia information 42 shown.

Die in 2B dargestellte Konfiguration erlaubt es dem Fahrer, die in der entsprechenden Fahrsituation relevantesten Informationen schnell zu erfassen.In the 2 B The configuration shown allows the driver to quickly grasp the most relevant information in the corresponding driving situation.

3 zeigt eine Fahrsituation, in der sich das Kraftfahrzeug 2 aus 1 befindet. 3rd shows a driving situation in which the motor vehicle is 2 out 1 is located.

Das Kraftfahrzeug 2 fährt auf eine Straßenkreuzung 46 zu. An der Straßenkreuzung 46 herrscht viel Verkehr. Vor dem Kraftfahrzeug 2 fährt ein weiteres Kraftfahrzeug 48, dem Kraftfahrzeuges 2 kommt ein weiteres Kraftfahrzeug 50 entgegen, die Straßenkreuzung 46 wird von einem weiteren Kraftfahrzeug 52 überquert, ein entgegenkommendes Kraftfahrzeug 54 wartet und ein Fußgänger 56 läuft über einen Zebrastreifen 58.The car 2 drives to an intersection 46 to. At the intersection 46 there is a lot of traffic. In front of the motor vehicle 2 drives another motor vehicle 48 , the motor vehicle 2 comes another motor vehicle 50 opposite, the intersection 46 is from another motor vehicle 52 crossed an oncoming motor vehicle 54 waiting and a pedestrian 56 runs across a zebra crossing 58 .

Zum Darstellungszeitpunkt ist die kognitive Last des Fahrers 6 des Kraftfahrzeugs 2 nur leicht erhöht, da er sich auf die Navigation an der kommenden Straßenkreuzung 46 vorbereitet. Je näher er an die Straßenkreuzung 46 kommt, desto höher wird die kognitive Last, da er auf der einen Seite das Verhalten der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern 48 bis 56 überwachen muss, auf der anderen Seite immer noch navigieren muss. In diesem Fall fällt es dem Fahrer 6 schwer, sämtliche zur Verfügung stehenden Informationen betreffend Navigation und Kraftfahrzeug 2 aufzunehmen, weswegen es sinnvoll ist, die Anzahl der angezeigten Informationen auf der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 erheblich zu reduzieren und die wichtigsten Informationen entsprechend groß und prägnant darzustellen, sodass sie unmittelbar ins Auge springen.At the time of presentation is the driver's cognitive load 6th of the motor vehicle 2 only increased slightly as he focused on navigation at the upcoming intersection 46 prepared. The closer he is to the intersection 46 comes, the higher the cognitive load, since on the one hand it affects the behavior of the large number of road users 48 to 56 has to monitor, on the other hand still has to navigate. In this case, it falls to the driver 6th difficult to find all available information regarding navigation and motor vehicle 2 which is why it makes sense to count the amount of information displayed on the human-machine interface 4th to reduce significantly and to present the most important information in a large and concise manner so that it catches the eye.

4A, B zeigen Prinzipskizzen zum Training des Algorithmus 20 der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 aus 1. 4A, B show basic sketches for training the algorithm 20th the human-machine interface 4th out 1 .

Der Algorithmus 20 weist zwei unterschiedliche Dimensionen der Klassifizierung auf, einerseits betreffend die aktuelle Fahrsituation, andererseits betreffend den Fahrer. Der Algorithmus 20 ist ein selbstlernender Algorithmus, der durch Training mittels Testfahrern auf Testfahrten entwickelt wird.The algorithm 20th has two different dimensions of the classification, on the one hand relating to the current driving situation and on the other hand relating to the driver. The algorithm 20th is a self-learning algorithm that is developed through training with test drivers on test drives.

Während des Trainings des Algorithmus 20 werden zum Beschreiben einer Fahrsituation charakteristische Parameter mittels eines Datenschreibers erfasst und ausgewertet. Des Weiteren können weitere für die Fahrerablenkung charakteristische Messgrößen wie Augen- bzw. Kopfbewegungen und Blickrichtung, Gesten und/oder Pedal- und Lenkwinkeleinstellungen aufgezeichnet werden. Des Weiteren kann erfasst werden, wie lange es dauert, bis der Fahrer eine Lenkeingabe vornimmt, wo er sich auf der Fahrspur befindet, unter welchen Umständen, wie lange und wie oft er die Fahrspur verlässt und wie konstante die Geschwindigkeit hält.During the training of the algorithm 20th characteristic parameters are recorded and evaluated by means of a data recorder to describe a driving situation. Furthermore, other measured variables characteristic of driver distraction, such as eye or head movements and viewing direction, gestures and / or pedal and steering angle settings, can be recorded. Furthermore, it is possible to record how long it takes the driver to make a steering input, where he is in the lane, under what circumstances, how long and how often he leaves the lane and how constant the speed is.

Während der zuvor erwähnten Testfahrten werden die Testfahrer wiederholt aufgefordert, eine oder mehrere standardisierte Bedieneingaben an der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 vorzunehmen. Während der Bedieneingaben herrschen unterschiedliche Verkehrsbedingungen. Die Eingabezeitdauer, die ein Testfahrer für die geforderte Eingabe benötigt, korreliert einerseits mit der kognitiven Last des Fahrers bedingt durch die Fahrsituation und andererseits mit der Ablenkung des Fahrers, zum Beispiel bedingt durch die Aufforderung zur Eingabe von Informationen.During the aforementioned test drives, the test drivers are repeatedly asked to provide one or more standardized operator inputs at the human-machine interface 4th to undertake. Different traffic conditions prevail during operator input. The input time that a test driver needs for the required input correlates on the one hand with the driver's cognitive load due to the driving situation and on the other hand with the driver's distraction, for example due to the request for information.

Die gemessenen Bedienzeiten zum Erledigen der Aufgaben werden zusammen mit den charakteristischen Parametern aufgezeichnet und ausgewertet.The measured operating times for completing the tasks are recorded and evaluated together with the characteristic parameters.

In 4A ist dargestellt, wie verschiedene Fahrer aufgrund der zuvor beschriebenen Eingangsgrößen zur einer aktuellen Situation (Fahrzeugdynamik, Strecke, Verkehr, Wetter, Mensch-Maschine-Schnittstelle-Eingaben), in verschiedene Fahrertypklassen einsortiert werden.In 4A shows how different drivers are sorted into different driver type classes based on the input variables described above for a current situation (vehicle dynamics, route, traffic, weather, man-machine interface inputs).

Routinierte Fahrer werden bei vergleichbaren Fahrsituationen geringere Fahrspurabweichungen aufweisen und schneller Eingaben in die Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 vornehmen können als weniger routinierte Fahrer. Letztere sollten von der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 geringer belastet werden als erstere, z.B. durch eine vereinfachte Menüführung. Solche Fahrer werden dann in eine niedrigere Fahrertypklasse einsortiert als routinierte Fahrer.Experienced drivers will have fewer lane deviations in comparable driving situations and input into the human-machine interface more quickly 4th than less experienced drivers. The latter should be from the man-machine interface 4th are less stressed than the former, for example through a simplified menu navigation. Such drivers are then sorted into a lower driver type class than experienced drivers.

In 4B ist dargestellt, wie aufgrund der gleichen Eingangsgrößen eine Analyse der kognitiven Last des Fahrers in Abhängigkeit von der aktuellen Position, dem aktuellen Streckenabschnitt, dem Verkehr, dem Wetter etc. vorgenommen wird.In 4B shows how an analysis of the driver's cognitive load depending on the current position, the current route section, the traffic, the weather, etc. is carried out on the basis of the same input variables.

Somit kann einerseits eine Vorselektion der überhaupt in Frage kommenden Anzeigekonfigurationen A, B erfolgen und andererseits eine Korrelation zwischen der Fahrsituation und der kognitiven Last vorgenommen werden. Hieraus kann der im Kraftfahrzeug 2 eingesetzte Algorithmus 20 entwickelt werden, der über die angezeigten Informationen auf den Anzeigen 8, 10, 12 der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 entscheidet.Thus, on the one hand, a preselection of the display configurations that come into question can be made A. , B. and, on the other hand, a correlation is made between the driving situation and the cognitive load. From this the in the motor vehicle 2 used algorithm 20th developed based on the information displayed on the advertisements 8th , 10 , 12th the human-machine interface 4th decides.

5 zeigt eine Prinzipskizze der Entscheidungsarchitektur der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4. 5 shows a schematic diagram of the decision architecture of the human-machine interface 4th .

Im späteren Fahrbetrieb werden die gleichen Eingangsgrößen wie beim Training gemäß der 4A, B erfasst und mittels des künstliche Intelligenz-Algorithmus 20 ausgewertet.In later driving, the same input variables are used as in training according to 4A, B recorded and using the artificial intelligence algorithm 20th evaluated.

Zusätzlich zu den aktuellen Eingaben wird ein sogenannter digitaler elektronischer Horizont erstellt, also eine Vorhersage über die in Kürze vorherrschende Fahrsituation. Der Horizont kann einen Abstand von beispielsweise 50 bis 200 m oder 1000 m oder einen Zeitraum von z.B. 5 bis 30 Sekunden umfassen. Über den digitalen elektronischen Horizont können die entsprechenden Eingangsgrößen dynamisch prädiziert werden (z.B. mittels ADASIS).In addition to the current inputs, a so-called digital electronic horizon is created, i.e. a forecast of the driving situation that will shortly prevail. The horizon can encompass a distance of, for example, 50 to 200 m or 1000 m or a period of, for example, 5 to 30 seconds. The corresponding input variables can be dynamically predicted via the digital electronic horizon (e.g. using ADASIS).

Aus den Eingangsgrößen berechnet der Algorithmus 20 einerseits, welcher Fahrertypklasse der aktuelle Fahrer zugehört. Andererseits trifft der Algorithmus 20 eine Vorhersage darüber, welche kognitive Last im kommenden Streckenabschnitt vorherrschen wird. Diese Informationen werden an die Steuerung 14 der Mensch-Maschine-Schnittstelle 4 übergeben, die daraus eine entsprechende Anzeigekonfiguration A, B auswählt.The algorithm calculates from the input variables 20th on the one hand, which driver type class the current driver belongs to. On the other hand, the algorithm hits 20th a prediction of the cognitive load that will prevail in the coming section of the route. This information is sent to the controller 14th the human-machine interface 4th passed, which from it a corresponding display configuration A. , B. selects.

Abhängig vom Nutzertyp könnten z.B. drei kognitive Leistungsstufen (3 hoch - 2 mittel - 1 gering) auf z.B. fünf Darstellungsstufen abgebildet werden (4 max - 3 hoch - 2 mittel - 1 gering - 0 minimal). Für einen Fahrer mit der Leistungsstufe 3 hoch können die Laststufen 3-2-1 z.B. den Darstellungsstufen 4-3-2 zugeordnet werden, einem Fahrer mit Leistungsstufe 2 die Darstellungsstufen 3-2-1 und einem Fahrer mit Leistungsstufe 1 die Darstellungsstufen 2-1-0.Depending on the user type, e.g. three cognitive performance levels (3 high - 2 medium - 1 low) could be mapped on e.g. five display levels (4 max - 3 high - 2 medium - 1 low - 0 minimal). For a driver with performance level 3 high, load levels 3-2-1 can be assigned to display levels 4-3-2, for a driver with performance level 2 the display levels 3-2-1 and a driver with performance level 1 the display levels 2-1 -0.

In alternativen Ausgestaltungen kann statt einer künstlichen Intelligenz ein Kennfeld erstellt werden, nach dem in Abhängigkeit von den Eingangsgrößen eine entsprechende Anzeigekonfiguration A, B ausgewählt wird.In alternative refinements, instead of artificial intelligence, a map can be created, according to which a corresponding display configuration as a function of the input variables A. , B. is selected.

Obwohl der Gegenstand im Detail durch Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterung in der Beschreibung, definiert wird.Although the subject matter has been illustrated and explained in more detail by means of exemplary embodiments, the invention is not restricted by the disclosed examples and other variations can be derived therefrom by the person skilled in the art. It is therefore clear that there is a multitude of possible variations. It is also clear that exemplary embodiments cited are only examples that are not in any way intended to limit the scope of protection to which Possible applications or the configuration of the invention are to be understood. Rather, the preceding description and the description of the figures enable the person skilled in the art to specifically implement the exemplary embodiments, whereby the person skilled in the art, with knowledge of the disclosed inventive concept, can make various changes, for example with regard to the function or the arrangement of individual elements mentioned in an exemplary embodiment, without the To leave the scope of protection that is defined by the claims and their legal equivalents, such as further explanation in the description.

BezugszeichenlisteList of reference symbols

22
KraftfahrzeugMotor vehicle
44th
Mensch-Maschine-SchnittstelleMan-machine interface
66th
Fahrerdriver
88th
Head-up-DisplayHead-Up Display
1010
CockpitdisplayCockpit display
1212th
zentrales Informationsdisplaycentral information display
1414th
Steuerungcontrol
1616
RecheneinheitArithmetic unit
1818th
SpeichermediumStorage medium
2020th
Algorithmusalgorithm
2222nd
RadarsensorRadar sensor
2424
LenkwinkelsensorSteering angle sensor
2626th
VerkehrskameraTraffic camera
2828
FahrerüberwachungskameraDriver surveillance camera
3030th
Kopfhead
3232
Armaturenbrettdashboard
3434
FahrgeschwindigkeitsinformationDriving speed information
3636
NavigationsinformationNavigation information
3838
SpurhalteassistentinformationLane Keeping Assist information
4040
DrehzahlinformationenSpeed information
4242
MultimediainformationenMultimedia information
4444
KarteninformationenCard information
4646
StraßenkreuzungIntersection
48, 50, 52, 5448, 50, 52, 54
KraftfahrzeugMotor vehicle
5656
Fußgängerpedestrian
5858
Zebrastreifen Zebra crossing
A, BA, B
AnzeigekonfigurationDisplay configuration

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent literature cited

  • DE 102007058437 A1 [0006]DE 102007058437 A1 [0006]

Claims (15)

Verfahren zur Steuerung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) eines Kraftfahrzeugs (2), wobei die Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) wenigstens eine Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) zur Darstellung von Informationen (34, 36, 38, 40, 42, 44) aufweist, wobei wenigstens ein Fahrsituationsparameter ermittelt wird, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges (2) charakterisiert, und wobei in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters mittels eines Algorithmus (20) ein Lastparameter bestimmt wird, der eine kognitive Last eines Fahrers (6) des Kraftfahrzeugs (2) charakterisiert, sodass eine Informationsdichte der wenigstens einen Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) von mittels der Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) darzustellenden Informationen in Abhängigkeit des Lastparameters angepasst wird, wobei der Algorithmus (20) einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakterisieren.Method for controlling a man-machine interface (4) of a motor vehicle (2), the man-machine interface (4) having at least one display device (8, 10, 12) for displaying information (34, 36, 38, 40 , 42, 44), with at least one driving situation parameter being determined which characterizes a driving situation of the motor vehicle (2), and with an algorithm (20) determining a load parameter as a function of the determined driving situation parameter, which is a cognitive load of a driver (6 ) of the motor vehicle (2) so that an information density of the at least one display device (8, 10, 12) of information to be displayed by means of the display device (8, 10, 12) is adapted as a function of the load parameter, the algorithm (20) generating a data set with driving situation parameters, each driving situation parameter being assigned a load parameter, the load parameters being based on at least a few ns based on a measured variable that characterize a behavior of the driver. Verfahren nach Anspruch 1, wobei ferner ein Verhaltensparameter ermittelt wird, der ein aktuelles Verhalten des Fahrers charakterisiert, wobei die Informationsdichte der auf der Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) darzustellenden Informationen unter Berücksichtigung von dem ermittelten Verhaltensparameter variiert wird.Procedure according to Claim 1 Furthermore, a behavior parameter is determined which characterizes a current behavior of the driver, the information density of the information to be displayed on the display device (8, 10, 12) being varied taking into account the determined behavior parameter. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei zur Berechnung des Parameters eine Vorhersage der kognitiven Last des Fahrers (6) zu einer vorgegebenen Zeit, in einer vorgegeben Zeitspanne und/oder einer vorgegebenen Distanz beinhaltet.Procedure according to Claim 1 or 2 , wherein for calculating the parameter includes a prediction of the cognitive load of the driver (6) at a given time, in a given time span and / or a given distance. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei in einem normalen Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs (2) den Fahrer (4) betreffende Messgrößen erfasst werden und der Fahrer (4) in eine von mehreren Klassen kategorisiert wird, wobei die Informationsdichte in Abhängigkeit von der Nutzertypklasse des Fahrers (6) angepasst wird.Method according to one of the preceding claims, wherein in normal driving operation of the motor vehicle (2) the driver (4) pertaining measured variables are recorded and the driver (4) is categorized into one of several classes, the information density depending on the user type class of the driver (6) is adjusted. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die fahrsituationsbezogenen Eingangsgrößen Messgrößen von Umwelt, Fahrer (6) und/oder Kraftfahrzeug (2) umfassen.Method according to one of the preceding claims, wherein the driving situation-related input variables include measured variables of the environment, driver (6) and / or motor vehicle (2). Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei wenigstens zwei Anzeigekonfigurationen (A, B) vorgesehen sind, die eine unterschiedliche Informationsdichte aufweisen, wobei eine Anpassung der Informationsdichte durch Auswahl einer Anzeigekonfiguration (A, B) vorgenommen wird.Method according to one of the preceding claims, wherein at least two display configurations (A, B) are provided which have a different information density, the information density being adapted by selecting a display configuration (A, B). Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) wenigstens zwei Anzeigevorrichtungen (8, 10, 12) aufweist, auf denen jeweils eine Mehrzahl von für einen Fahrer (4) des Kraftfahrzeugs (2) relevanten Informationen (34, 36, 38, 40, 42, 44) darstellbar sind, wobei mittels des Algorithmus (20) bestimmt wird, welche Information (34, 36, 38, 40, 42, 44) auf welcher Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) angezeigt wird.Method according to one of the preceding claims, wherein the man-machine interface (4) has at least two display devices (8, 10, 12) on each of which a plurality of items of information (34 , 36, 38, 40, 42, 44) can be displayed, with the algorithm (20) determining which information (34, 36, 38, 40, 42, 44) is displayed on which display device (8, 10, 12) becomes. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei der Algorithmus (20) durch ein maschinelles Lernen-Verfahren trainiert wird, indem mit einer Mehrzahl von Testfahrern Testfahrten durchgeführt werden, wobei während der Testfahrten zum Beschreiben einer Fahrsituation charakteristische Parameter erfasst und gespeichert werden, wobei die Testfahrer während der Testfahrten Eingabeaufforderungen an einen Eingabeelement einer Mensch-Maschine-Schnittstelle erhalten, wobei eine Eingabedauer zur Durchführung der Eingabe, eine Eingabefehlerrate und/oder eine Anzahl von Bedienschritten erfasst und mit den charakteristischen Parametern durch den Algorithmus (20) korreliert werden.Method according to one of the preceding claims, wherein the algorithm (20) is trained by a machine learning method in that test drives are carried out with a plurality of test drivers, with characteristic parameters for describing a driving situation being recorded and stored during the test drives, the test drivers receive input requests to an input element of a man-machine interface during the test drives, an input duration for performing the input, an input error rate and / or a number of operating steps being recorded and correlated with the characteristic parameters by the algorithm (20). Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei während der Testfahrten weitere für die kognitive Last der Testfahrer (4) charakteristische Messgrö-ßen erfasst und mit den charakteristischen Parametern der Fahrsituation korreliert werden, wobei die charakteristischen Messgrößen eine Fahrzeugposition auf einer Fahrspur, eine Anzahl von Überschreitungen der Fahrspur, eine Dauer der Fahrspurüberschreitung, eine Abweichung von einer Sollgeschwindigkeit, Kopfbewegungen, Armbewegungen, Lenkradeingaben, Pedaleingaben, und/oder eine Blickrichtung des Fahrers umfassen.Method according to one of the preceding claims, wherein during the test drives further measured variables characteristic of the cognitive load of the test driver (4) are recorded and correlated with the characteristic parameters of the driving situation, the characteristic measured variables being a vehicle position in a lane, a number of times it is exceeded the lane, a duration of the lane crossing, a deviation from a target speed, head movements, arm movements, steering wheel inputs, pedal inputs, and / or a direction in which the driver is looking. Computerprogrammprodukt, mit einem computerlesbaren Speichermedium (18), auf dem Befehle eingebettet sind, die, wenn sie von wenigstens einer Recheneinheit (16) ausgeführt werden, bewirken, dass die wenigstens eine Recheneinheit (16) dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen.Computer program product with a computer-readable storage medium (18) on which instructions are embedded which, when executed by at least one computing unit (16), have the effect that the at least one computing unit (16) is set up to implement the method according to one of the preceding To carry out claims. Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) mit wenigstens einer Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) und wenigstens einer Recheneinheit (16) sowie wenigstens einem mit der Recheneinheit (16) verbundenem Speichermedium (18), auf dem ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 10 gespeichert ist, das von der Recheneinheit (16) ausführbar ist.Man-machine interface (4) with at least one display device (8, 10, 12) and at least one computing unit (16) as well as at least one storage medium (18) connected to the computing unit (16) on which a computer program product is stored Claim 10 is stored, which can be executed by the computing unit (16). Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Kraftfahrzeugs (2), mit wenigstens einer Anzeigevorrichtung zur optischen Darstellung von für einen Fahrer (4) des Kraftfahrzeugs (2) relevanten Informationen, wobei wenigstens eine Recheneinheit (16) vorgesehen ist, die mit wenigstens einem Speichermedium (18) verbunden ist, wobei die Recheneinheit (16) zur Steuerung der wenigstens einen Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) vorgesehen ist, wobei auf dem Speichermedium (18) wenigstens zwei unterschiedliche Anzeigekonfigurationen (A, B) zum Betreiben der wenigstens einen Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) gespeichert sind, wobei die Recheneinheit (16) mit wenigstens einem Fahrsituationssensor (22, 26) verbunden ist, der wenigstens eine Fahrsituation betreffende Messgröße erfasst, wobei die Recheneinheit (16) dazu eingerichtet ist, aus den Eingangsgrößen des Fahrsituationssensors (22, 26) mittels eines Algorithmus (20) wenigstens einen Fahrsituationsparameter zu ermitteln, der eine Fahrsituation des Kraftfahrzeuges (2) charakterisiert, und in Abhängigkeit des ermittelten Fahrsituationsparameters einen Lastparameter zu bestimmen, der eine kognitive Last eines Fahrers (6) des Kraftfahrzeugs (2) charakterisiert, und in Abhängigkeit des Lastparameters eine der Anzeigekonfigurationen (A, B) auszuwählen und mittels der wenigstens einen Anzeigevorrichtung (8, 10, 12) darzustellen wobei der Algorithmus (20) einen Datensatz mit Fahrsituationsparametern umfasst, wobei jedem Fahrsituationsparameter jeweils ein Lastparameter zugeordnet ist, wobei die Lastparameter auf Basis wenigstens einer gemessenen Messgröße beruhen, die ein Verhalten des Fahrers charakterisieren.Man-machine interface of a motor vehicle (2), with at least one display device for the visual display of information relevant to a driver (4) of the motor vehicle (2), at least one computing unit (16) being provided which is equipped with at least one storage medium (18), the computing unit (16) being provided for controlling the at least one display device (8, 10, 12), with at least two different display configurations (A, B) for operating the at least one display device on the storage medium (18) (8, 10, 12) are stored, the computing unit (16) being connected to at least one driving situation sensor (22, 26) which detects at least one measured variable relating to the driving situation, the computing unit (16) being set up to use the input variables of the Driving situation sensor (22, 26) using an algorithm (20) to determine at least one driving situation parameter that characterizes a driving situation of the motor vehicle (2) and, depending on the determined driving situation parameter, to determine a load parameter that represents a cognitive load of a driver (6) of the motor vehicle (2) characterized, and depending on the load parameter, one of the display configurations (A, B) to be selected u nd to be displayed by means of the at least one display device (8, 10, 12), the algorithm (20) comprising a data record with driving situation parameters, each driving situation parameter being assigned a load parameter, the load parameters being based on at least one measured variable that indicates a behavior of the Characterize the driver. Mensch-Maschine-Schnittstelle nach Anspruch 12, wobei die Recheneinheit (16) mit wenigstens einem Fahrerüberwachungssensor (28) verbunden ist, der einen Fahrer (4) betreffende Messgrößen erfasst, wobei die Recheneinheit (16) zur Berechnung des Lastparameters unter Hinzuziehung der Messgrößen des Fahrerüberwachungssensors (28) ausgebildet ist.Man-machine interface Claim 12 , the computing unit (16) being connected to at least one driver monitoring sensor (28) which detects measured variables relating to a driver (4), the computing unit (16) being designed to calculate the load parameter using the measured variables of the driver monitoring sensor (28). Mensch-Maschine-Schnittstelle nach Anspruch 13, wobei die Recheneinheit (16) zur Überwachung einer Interaktion des Fahrers (6) mit der Mensch-Maschine-Schnittstelle (4) ausgebildet ist und zur Erfassung von die Interaktion beschreibenden Messgrößen ausgebildet ist.Man-machine interface Claim 13 , wherein the computing unit (16) is designed to monitor an interaction of the driver (6) with the man-machine interface (4) and is designed to record measured variables describing the interaction. Kraftfahrzeug mit einer Mensch-Maschine Schnittstelle (4) nach einem der Ansprüche 11 bis 14.Motor vehicle with a man-machine interface (4) according to one of the Claims 11 to 14th .
DE102019217346.2A 2019-11-11 2019-11-11 Method for displaying information on a human-machine interface of a motor vehicle, computer program product, human-machine interface and motor vehicle Active DE102019217346B4 (en)

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