DE102020201956A1

DE102020201956A1 - Bestimmungsvorrichtung, steuerungssystem, kommunikationssystem, lernmodell, verfahren zur erzeugung des lernmodells, computerprogramm und speichermedium

Info

Publication number: DE102020201956A1
Application number: DE102020201956.8A
Authority: DE
Inventors: Kazuya KUWAYAMA; Kenji Kamada
Original assignee: Shimano Inc
Current assignee: Shimano Inc
Priority date: 2019-02-26
Filing date: 2020-02-17
Publication date: 2020-08-27
Also published as: JP2020138557A

Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Bestimmungsvorrichtung 100, ein Steuerungssystem, ein Kommunikationssystem, ein Lernmodell 160, ein Verfahren zur Erzeugung des Lernmodells 160, ein Computerprogramm und ein Speichermedium M, wobei eine Bestimmungsvorrichtung 100 einen physischen Zustand eines Fahrers auf der Grundlage von Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 bestimmt.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Bestimmungsvorrichtung, ein Steuerungssystem, ein Kommunikationssystem, ein Lernmodell, ein Verfahren zur Erzeugung des Lernmodells, ein Computerprogramm und ein Speichermedium.
Ein System zum Sammeln von Informationen über ein Fahrrad ist bekannt. Zum Beispiel offenbart die JP 2015 - 131 533 A ein System zum Sammeln von Informationen über an einem Fahrrad montierte Komponenten und zur Benachrichtigung des Fahrers über die gesammelten Informationen.
Gegenwärtig ist es erforderlich, die gesammelten Informationen über das Fahren eines Fahrers mit einem bequemeren Verfahren zu nutzen.
Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist die Bereitstellung einer Bestimmungsvorrichtung zur Bestimmung des physischen Zustands eines Fahrers eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs, eines Steuerungssystems, eines Kommunikationssystems, eines Lernmodells, einer Methode zur Erzeugung des Lernmodells, eines Computerprogramms und eines Speichermediums.
Eine Bestimmungsvorrichtung gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung bestimmt den physischen Zustand eines Fahrers auf der Grundlage von Fahrinformationen eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs.
Gemäß dieser Bestimmungsvorrichtung wird der physische Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs ermittelt, so dass z.B. erfasst werden kann, wie weit der Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs noch fahrtüchtig ist.
Die Bestimmungsvorrichtung eines zweiten Aspekts gemäß dem ersten Aspekt bestimmt den physischen Zustand durch die Verwendung eines Lernmodells, das konfiguriert, um Daten auszugeben, die den physischen Zustand gemäß einer Eingabe der Fahrinformationen anzeigen. Gemäß dieser Bestimmungsvorrichtung wird das Lernmodell verwendet, das entsprechend einer Eingabe der Fahrinformationen einen physischen Zustand ausgibt, so dass der physische Zustand des Fahrers effizient bestimmt werden kann.
Gemäß der Bestimmungsvorrichtung eines dritten Aspekts nach dem ersten oder zweiten Aspekt umfassen die Fahrinformationen Informationen über mindestens einer der folgenden Größe: Geschwindigkeit, Beschleunigung, geografische Position, Neigungswinkel, Fahrstrecke, Fahrzeit, Trittfrequenz, Leistung, Drehgeschwindigkeit eines Rads, Fahrweg, Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Außentemperatur und Außenfeuchtigkeit des menschlich angetriebenen Fahrzeugs. Gemäß dieser Bestimmungsvorrichtung kann der physische Zustand des Fahrers anhand verschiedener Fahrinformationen ermittelt werden.
Die Bestimmungsvorrichtung eines vierten Aspekts nach einem der ersten bis dritten Aspekte bestimmt den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen und von Fahrerinformationen über den Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs. Mit dieser Bestimmungsvorrichtung kann anhand der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen der physische Zustand des Fahrers ermittelt werden, so dass z.B. erfasst werden kann, wie weit der Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs noch fahrtüchtig ist.
Die Bestimmungsvorrichtung eines fünften Aspekts gemäß dem vierten Aspekt bestimmt den physischen Zustand durch die Verwendung eines Lernmodells, das konfiguriert ist, um Daten auszugeben, die den physischen Zustand entsprechend Eingaben der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen anzeigen. Gemäß dieser Bestimmungsvorrichtung wird das Lernmodell verwendet, das gemäß den Eingaben der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen einen physischen Zustand ausgibt, so dass der physische Zustand des Fahrers effizient bestimmt werden kann.
In der Bestimmungsvorrichtung eines sechsten Aspekts nach dem vierten oder fünften Aspekt umfasst die Fahrerinformation Informationen über mindestens eines der folgenden Merkmale: Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Muskelmenge, Fettmenge, Herzschlag, Körpertemperatur, Schwitzen, Blutdruck, Atmung, myoelektrisches Potenzial und Gehirnwellen des Fahrers. Gemäß dieser Bestimmungsvorrichtung kann der physische Zustand des Fahrers anhand verschiedener Fahrerinformationen ermittelt werden.
Ein Steuerungssystem gemäß einem siebten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die Bestimmungsvorrichtung gemäß einem der ersten bis sechsten Aspekte; und eine Steuerungsvorrichtung, welche eine Komponente des menschlich angetriebenen Fahrzeugs auf der Grundlage der von der Bestimmungsvorrichtung ausgegebenen Informationen steuert. Gemäß diesem Steuerungssystem wird jede der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs entsprechend dem von der Bestimmungsvorrichtung erzielten Bestimmungsergebnis gesteuert, wodurch eine derartige Steuerung ermöglicht wird, dass die physische Belastung des Fahrers beispielsweise bei einer Verschlechterung des physischen Zustands des Fahrers verringert wird.
Im Steuerungssystem eines achten Aspekts gemäß dem siebten Aspekt enthält die Komponente eine Meldevorrichtung. Gemäß diesem Steuerungssystem kann der durch die Bestimmungsvorrichtung ermittelte physische Zustand dem Fahrer gemeldet werden.
Bei dem Steuerungssystem eines neunten Aspekts gemäß dem achten Aspekt steuert die Steuerungsvorrichtung die Meldevorrichtung so, dass sie Informationen über eine empfohlene Fahrtroute meldet. Gemäß diesem Steuerungssystem kann eine empfohlene Fahrtroute, welche die physische Belastung des Fahrers reduzieren kann, beispielsweise bei einer Verschlechterung des physischen Zustands des Fahrers gemeldet werden.
Im Steuerungssystem eines zehnten Aspekts gemäß dem achten oder neunten Aspekt steuert die Steuerungsvorrichtung die Meldevorrichtung so, dass sie Informationen über mindestens eines von Essen und/oder Trinken und einer Ruhepause meldet. Gemäß diesem Steuerungssystem kann der Fahrer aufgefordert werden, Essen und/oder Getränke zu sich zu nehmen oder eine Pause zu machen, wenn sich z.B. der physische Zustand des Fahrers verschlechtert.
Im Steuerungssystem eines elften Aspekts nach einem der siebten bis zehnten Aspekte enthält die Komponente eine Übertragungsvorrichtung. Gemäß diesem Steuerungssystem kann die Funktionsweise der Übertragungsvorrichtung so gesteuert werden, dass die physische Belastung des Fahrers z.B. im Falle einer Verschlechterung der physischen Kraft des Fahrers reduziert wird.
Ein Kommunikationssystem gemäß einem zwölften Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die Bestimmungsvorrichtung gemäß einem der ersten bis sechsten Aspekte; und eine Kommunikationsvorrichtung, die mit einem externen Gerät kommuniziert, und die Kommunikationsvorrichtung überträgt die von der Bestimmungsvorrichtung ausgegebenen Informationen an das externe Gerät. Gemäß diesem Kommunikationssystem können die Informationen über den durch die Bestimmungsvorrichtung ermittelten physischen Zustand des Fahrers an das externe Gerät gemeldet werden. Das externe Gerät umfasst ein Kommunikationsvorrichtung, das an einem anderen menschlich betriebenen Fahrzeug montiert ist. Das externe Gerät kann ein Servervorrichtung sein, die Informationen über den physischen Zustand des Fahrers sammelt.
Im Kommunikationssystem eines dreizehnten Aspekts gemäß dem zwölften Aspekt umfassen die von der Bestimmungsvorrichtung ausgegebenen Informationen auch Warninformationen über den physischen Zustand. Gemäß diesem Kommunikationssystem können die Warninformationen beispielsweise dann ausgegeben werden, wenn sich der physische Zustand des Fahrers verschlechtert oder eine Verschlechterung vorhergesagt wird.
Im Kommunikationssystem eines vierzehnten Aspekts gemäß dem zwölften oder dreizehnten Aspekt empfängt die Kommunikationsvorrichtung Informationen über den physischen Zustand eines anderen Fahrers, die von einer Bestimmungsvorrichtung eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs und von einer Kommunikationsvorrichtung dieses anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs übertragen werden. Gemäß diesem Kommunikationssystem werden die Informationen über den physischen Zustand eines anderen Fahrers, die von der Kommunikationsvorrichtung eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs übertragen werden, empfangen. Wenn mehrere Fahrer in einer Gruppe fahren und sich beispielsweise der physische Zustand eines Fahrers verschlechtert, kann der Fahrer aufgefordert werden, etwas zu essen und/oder zu trinken oder sich auszuruhen oder die Fahrgeschwindigkeit zu reduzieren, um die physische Belastung zu verringern.
Im Kommunikationssystem eines fünfzehnten Aspekts gemäß einem der zwölften bis vierzehnten Aspekte erhält das Kommunikationsvorrichtung Informationen über die Fahrumgebung, einschließlich Informationen über mindestens eine Verkehrsampel und ein Verkehrsaufkommen vom externen Gerät. Gemäß diesem Kommunikationssystem werden die Fahrumgebungsinformationen vom externen Gerät empfangen, so dass z.B. auf der Grundlage der empfangenen Fahrumgebungsinformationen eine dem Fahrer zu meldende empfohlene Fahrtroute generiert werden kann.
Das Kommunikationssystem eines sechzehnten Aspekts gemäß dem fünfzehnten Aspekt umfasst ferner eine Meldevorrichtung, die Informationen über eine empfohlene Fahrtroute auf der Grundlage der Fahrumgebungsinformationen meldet. Gemäß diesem Kommunikationssystem kann dem Fahrer die empfohlene Fahrtroute auf der Grundlage der Fahrumgebungsinformationen mitgeteilt werden, so dass die physische Belastung des Fahrers z.B. bei einer Verschlechterung des physischen Zustands des Fahrers reduziert werden kann.
Ein Lernmodell gemäß einem siebzehnten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst eine Eingabeebene, in die Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs eingegeben werden; eine Zwischenebene, die eine Beziehung zwischen den Fahrinformationen und einem physischen Zustand eines Fahrers lernt; und eine Ausgabeebene, aus der Daten, die den physischen Zustand anzeigen, ausgegeben werden, wobei das Lernmodell bei den Prozessen der Berechnung in der Zwischenebene auf der Grundlage der in die Eingabeebene eingegebenen Informationen und zur Ausgabe von Daten, die den physischen Zustand anzeigen, aus der Ausgabeebene verwendet wird. Gemäß diesem Lernmodell kann der Computer eine Ausführungsumgebung für die Ausgabe von Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, gemäß den Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs erreichen.
Ein Verfahren zur Erzeugung eines Lernmodells gemäß einem achtzehnten Aspekt erzeugt eines Lernmodells, das bei den Prozessen der Bestimmung des physischen Zustands eines Fahrers aus Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs verwendet wird, basierend auf Fahrinformationen und Daten, die den physischen Zustand des Fahrers angeben, mittels eines Computers. Gemäß diesem Verfahren zur Erzeugung des Lernmodells kann durch die Sammlung der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs und von Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, das Lernmodell zur Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers generiert werden.
Ein Computerprogramm gemäß einem neunzehnten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogramm, das einen Computer veranlasst, einen Prozess zur Bestimmung des physischen Zustands eines Fahrers auf der Grundlage von Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs auszuführen. Gemäß diesem Computerprogramm kann die Ausführungsumgebung für die Ausgabe der Daten, die den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs anzeigen, durch den Computer erreicht werden.
Ein Speichermedium nach einem zwanzigsten Aspekt gemäß dem neunzehnten Aspekt, welches das oben beschriebene Computerprogramm speichert. Gemäß diesem Speichermedium kann durch die Installation des auf dem Speichermedium gespeicherten Computerprogramms in dem Computer die Ausführungsumgebung zur Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs durch den Computer erreicht werden.
Gemäß der vorliegenden Anmeldung ist es möglich, den physischen Zustand des Fahrers eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs zu bestimmen.
Eine vollständigere Beurteilung der Erfindung und vieler ihrer Vorteile wird leicht erreicht, wenn diese durch die folgende detaillierte Beschreibung in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen besser verstanden wird, wobei

1 eine Seitenansicht eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs ist, an dem eine Bestimmungsvorrichtung gemäß der Ausführungsform 1 angebracht ist;
2 ein Blockdiagramm ist, das ein Beispiel für die interne Ausgestaltung der Bestimmungsvorrichtung gemäß der Ausführungsform 1 zeigt;
3 ein Konfigurationsdiagramm eines Lernmodells aus dem ersten Einsatzbeispiel ist;
4 ein Flussdiagramm ist, das ein Bestimmungsverfahren in Ausführungsform 1 veranschaulicht;
5 ein Blockdiagramm ist, das ein Steuerungssystem gemäß der Ausführungsform 2 darstellt;
6 ein Flussdiagramm ist, das einen Steuerungsvorgang in Ausführungsform 2 veranschaulicht;
7 eine schematische Ansicht ist, die ein Beispiel für Informationen darstellt, die auf einer Anzeigevorrichtung angezeigt werden sollen;
8 eine schematische Ansicht ist, die ein weiteres Beispiel für Informationen darstellt, die auf der Anzeigevorrichtung angezeigt werden sollen;
9 ein Blockdiagramm ist, das ein Kommunikationssystem gemäß der Ausführungsform 3 veranschaulicht;
10 ein Flussdiagramm ist, das einen Steuerungsvorgang in Ausführungsform 3 veranschaulicht;
11 ein Blockdiagramm ist, das ein Beispiel für die Konfiguration einer Servervorrichtung veranschaulicht;
12 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren zur Erzeugung eines Lernmodells veranschaulicht;
13 ein Flussdiagramm ist, das ein Bestimmungsverfahren in Ausführungsform 5 veranschaulicht;
14 ein Konfigurationsdiagramm eines Lernmodells im zweiten Einsatzbeispiel ist; und
15 ein Konfigurationsdiagramm eines Lernmodells aus dem dritten Einsatzbeispiel ist.

Die vorliegende Erfindung wird im Folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnungen, die Ausführungsformen davon darstellen, beschrieben.
1 ist eine Seitenansicht eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, an dem eine Bestimmungsvorrichtung 100 gemäß der Ausführungsform 1 angebracht ist.
Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 umfasst Fahrzeuge, die zumindest teilweise die menschliche Kraft als Antriebsquelle zum Fahren nutzen. Fahrzeuge, die nur einen Verbrennungs- oder Elektromotor als Antriebsquelle verwenden, sind vom menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 in der vorliegenden Ausführungsform ausgeschlossen. Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 ist ein Fahrrad, das ein Rennrad, ein Mountainbike, ein Hybridrad, ein Gebrauchsfahrrad oder ähnliches umfasst. Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 kann ein elektrisches Fahrrad mit einem elektrischen Hilfsmechanismus sein, der den Antrieb des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 durch elektrische Energie unterstützt.
Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 umfasst einen Fahrzeug-Hauptkörper 10, ein Vorderrad 12, ein Hinterrad 14, eine Lenkerstange 16, einen Sattel 18 und einen Antriebsmechanismus 20. In der folgenden Beschreibung werden die Begriffe, welche die Richtungen angeben, wie z.B. vorne-hinten, rechts-links, oben-unten usw., in Bezug auf die Richtungen verwendet, die man sieht, wenn der Fahrer im Sattel 18 des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 sitzt.
Der Fahrzeug-Hauptkörper 10 umfasst einen Rahmen 10A und eine Vorderradgabel 10B. Das Vorderrad 12 ist drehbar an der Vorderradgabel 10B gelagert. Das Hinterrad 14 ist drehbar am Rahmen 10A gelagert. Die Lenkerstange 16 enthält einen Griff 16A und ist am Rahmen 10A abgestützt, um die Fahrtrichtung des Vorderrades 12 ändern zu können.
Der Antriebsmechanismus 20 überträgt die menschlich erzeugte Antriebskraft auf das Hinterrad 14. Der Antriebsmechanismus 20 umfasst eine Kurbel 22, ein vorderes Kettenrad 24A, ein hinteres Kettenrad 24B, eine Kette 26 und ein Paar Pedale 28 und 28.
Die Kurbel 22 umfasst eine rechte Kurbel 22A, eine linke Kurbel 22B und eine Kurbelwelle 22C. Die Kurbelwelle 22C ist drehbar am Rahmen 10A gelagert. Die rechte Kurbel 22A und die linke Kurbel 22B sind mit der Kurbelwelle 22C gekoppelt. Eines des Paares der Pedale 28 und 28 ist drehbar an der rechten Kurbel 22A gelagert, während das andere der beiden Pedale drehbar an der linken Kurbel 22B gelagert ist.
Das vordere Kettenrad 24A ist mit der Kurbelwelle 22C gekoppelt, so dass es sich integral mit der Kurbelwelle 22C dreht. Die vordere Kettenradbaugruppe 24A umfasst beispielsweise mehrere vordere Kettenräder mit unterschiedlichen Außendurchmessern. Der Außendurchmesser der mehreren vorderen Kettenräder vergrößert sich von der Mittelebene des Fahrzeug-Hauptkörpers 10 nach außen in Richtung parallel zur Drehmittelachse der Kurbelwelle 22C.
Die hintere Kettenradbaugruppe 24B ist drehbar an einer Nabe (nicht abgebildet) des Hinterrades 14 gelagert. Die hintere Kettenradbaugruppe 24B umfasst beispielsweise mehrere hintere Kettenräder mit unterschiedlichen Außendurchmessern. Der Außendurchmesser der mehreren hinteren Kettenräder nimmt von der Mittelebene des Fahrzeug-Hauptkörpers 10 nach außen in Richtung parallel zur Drehmittelachse der Nabenbaugruppe ab.
Die Kette 26 ist über die vordere Kettenradgruppe 24A und die hintere Kettenradgruppe 24B geführt. Wenn sich die Kurbel 22 durch eine menschlich ausgeübte Antriebskraft, die auf das Paar von Pedalen 28 und 28 wirkt, nach vorne dreht, dreht sich die vordere Kettenradbaugruppe 24A zusammen mit der Kurbel 22 nach vorne. Die Drehung der vorderen Kettenradbaugruppe 24A wird über die Kette 26 auf die hintere Kettenradbaugruppe 24B übertragen, um dadurch das Hinterrad 14 zu drehen. Anstelle der Kette 26 kann ein Riemen oder eine Welle verwendet werden.
Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 kann ferner mit einer Bedienungsvorrichtung 30, Übertragungsvorrichtungen 32 und 33, einer verstellbaren Sattelstütze 34, einer Aufhängungsvorrichtung 36 und einer Batterieeinheit 38 ausgestattet sein.
Die Bedienungsvorrichtung 30 enthält eine Bedienungseinheit 30A, die vom Fahrer zu bedienen ist. Ein Beispiel für die Bedienungseinheit 30A ist ein Bedienungsknopf oder ein Bedienungsschalter. Ein weiteres Beispiel für die Bedienungseinheit 30A sind an der Lenkstange 16 angebrachten Bremshebel.
Bei jeder seitlichen Neigung der Bremshebel kann eine Getriebestufe oder ein Übersetzungsverhältnis für die Übertragungsvorrichtung 32 geändert werden. Die Bedienungsvorrichtung 30 akzeptiert durch die Bedienungseinheit 30A die Steuerung verschiedener Komponenten im menschlich angetriebenen Fahrzeug 1, wie z.B. die Umschaltung der verstellbaren Sattelstütze 34, die Umschaltung der Aufhängungsvorrichtung 36 usw.
Die Bedienungsvorrichtung 30 kann zur Kommunikation mit jeder der Komponenten angeschlossen sein, um ein Signal entsprechend einer an der Bedienungseinheit 30A durchgeführten Bedienung an die Übertragungsvorrichtung 32 oder die anderen Komponenten zu übertragen. In einem Beispiel ist das Bedienungsvorrichtung 30 angeschlossen, um mit der Übertragungsvorrichtung 32 und den anderen Komponenten über eine Kommunikationsleitung oder eine elektrische Leitung, die eine Powerline-Kommunikation (PLC) ermöglicht, zu kommunizieren. In einem anderen Beispiel ist die Bedienungsvorrichtung 30 zur Kommunikation mit der Übertragungsvorrichtung 32 und den anderen Komponenten durch eine drahtlose Kommunikationseinheit verbunden, die eine drahtlose Kommunikation ermöglicht. Bei Bedienung der Bedienungseinheit 30A wird ein Steuerungssignal zum Schalten der Gangstufe der Übertragungsvorrichtung 32 z.B. an die Übertragungsvorrichtung 32 übertragen. Als Reaktion auf das Signal schaltet die Übertragungsvorrichtung 32 die Getriebestufe oder das Übersetzungsverhältnis um.
Die Übertragungsvorrichtung 32 ist eine der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, dessen Betrieb als Reaktion auf ein von der Bedienungsvorrichtung 30 übertragenes Steuerungssignal gesteuert wird. Die Übertragungsvorrichtung 32 umfasst einen elektrischen Stellantrieb 32A und eine Kettenführung 32B. Ein Beispiel für den elektrischen Stellantrieb 32A ist ein Elektromotor. Die Übertragungsvorrichtung 32 treibt den elektrischen Stellantrieb 32A an, um die Kettenführung 32B zu betätigen, wodurch das hintere Kettenrad, um das die Kette 26 geführt ist, verändert und das Übersetzungsverhältnis des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 umgeschaltet wird.
Ein Beispiel für die Übertragungsvorrichtung 32 ist ein externes Getriebe. Wenn es sich bei der Übertragungsvorrichtung 32 um ein externes Getriebe handelt, enthält die hintere Kettenradbaugruppe 24B mehrere hintere Kettenräder mit unterschiedlichen Außendurchmessern. Wird von der Bedienungsvorrichtung 30 ein Steuerungssignal empfangen, das ein Hochschalten anweist, betätigt die Übertragungsvorrichtung 32 die Kettenführung 32B durch den elektrischen Stellantrieb 32A so, dass das hintere Kettenrad, um das gegenwärtig die Kette 26 geführt ist, auf ein hinteres Kettenrad mit kleinerem Außendurchmesser umgeschaltet wird. Wird von der Bedienungsvorrichtung 30 ein Steuerungssignal empfangen, das ein Herunterschalten anweist, betätigt die Übertragungsvorrichtung 32 die Kettenführung 32B durch den elektrischen Stellantrieb 32A so, dass das hintere Kettenrad, um das gegenwärtig die Kette 26 geführt ist, auf ein hinteres Kettenrad mit größerem Außendurchmesser gewechselt wird.
Die Übertragungsvorrichtung 33 ist eine der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, dessen Betrieb als Reaktion auf ein von der Bedienungsvorrichtung 30 übertragenes Steuerungssignal gesteuert wird. Die Übertragungsvorrichtung 33 umfasst einen elektrischen Stellantrieb 33A und eine Kettenführung 33B. Ein Beispiel für den elektrischen Stellantrieb 33A ist ein Elektromotor. Die Übertragungsvorrichtung 33 treibt den elektrischen Stellantrieb 33A an, um die Kettenführung 33B zu betätigen, wodurch das vordere Kettenrad, um das die Kette 26 geführt ist, verändert und das Übersetzungsverhältnis des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 umgeschaltet wird.
Ein Beispiel für die Übertragungsvorrichtung 33 ist ein externes Getriebe. Wenn es sich bei der Übertragungsvorrichtung 33 um ein externes Getriebe handelt, enthält die vordere Kettenradbaugruppe 24A mehrere vordere Kettenräder mit unterschiedlichen Außendurchmessern. In der vorliegenden Ausführung betätigt die Übertragungsvorrichtung 33 bei Empfang eines Steuerungssignals von der Bedienungsvorrichtung 30, das eine Hochschaltung anweist, die Kettenführung 33B durch den elektrischen Stellantrieb 33A so, dass das vordere Kettenrad, um das gegenwärtig die Kette 26 geführt ist, auf ein Kettenrad mit größerem Außendurchmesser umgeschaltet wird. Wird von der Bedienungsvorrichtung 30 ein Steuerungssignal empfangen, das ein Herunterschalten anweist, betätigt die Übertragungsvorrichtung 33 die Kettenführung 33B durch den elektrischen Stellantrieb 33A so, dass das vordere Kettenrad, um das gegenwärtig die Kette 26 geführt ist, auf ein vorderes Kettenrad mit kleinerem Außendurchmesser gewechselt wird.
Die Übertragungsvorrichtungen 32 und 33 können interne Getriebe sein. Wenn die Übertragungsvorrichtung 32 beispielsweise ein internes Getriebe ist, ist die Übertragungsvorrichtung 32 an der Nabe des Hinterrads 14 befestigt und führt die Gangschaltung auf die in der hinteren Kettenradbaugruppe 24B eingegebenen Drehung aus und überträgt die Drehung auf das Hinterrad 14. Hier ist ein einzelnes hinteres Kettenrad in der hinteren Kettenradbaugruppe 24B enthalten. Mindestens eine der Übertragungsvorrichtungen 32 und 33 kann ein stufenloses Getriebe sein.
Die verstellbare Sattelstütze 34 ist am Rahmen 10A befestigt.
Die verstellbare Sattelstütze 34 enthält einen elektrischen Stellantrieb 34A. Der elektrische Stellantrieb 34A bewirkt, dass der Sattel 18 relativ zum Rahmen 10A aufsteigt oder absinkt. Der elektrische Stellantrieb 34A ist z.B. ein Elektromotor. Die verstellbare Sattelstütze 34 ist ein Bauteil der Komponenten, die durch die Einstellung einer Stützposition des Sattels 18 relativ zum Rahmen 10A als Betriebsparameter gesteuert werden können.
Die Aufhängungsvorrichtung 36 ist eine Vorderradaufhängung, die beispielsweise an der Vorderradgabel 10B vorgesehen ist und zur Dämpfung des auf das Vorderrad 12 ausgeübten Stoßes dient. Die Aufhängungsvorrichtung 36 enthält einen elektrischen Stellantrieb 36A. Der elektrische Stellantrieb 36A ist zum Beispiel ein Elektromotor. Die Aufhängungsvorrichtung 36 ist eine der Komponenten, die durch die Einstellung z.B. eines Dämpfungsfaktors, einer Abstoßungskraft, eines Hubbetrags und eines Verriegelungszustands als Betriebsparameter gesteuert werden können. Die Aufhängungsvorrichtung 36 kann eine Hinterradaufhängung zur Dämpfung des auf das Hinterrad ausgeübten Stoßes 14 sein.
Die Batterieeinheit 38 umfasst eine Batterie 38A und einen Batteriehalter 38B. Die Batterie 38A ist eine wiederaufladbare Batterie mit einer oder mehreren Batteriezellen. Der Batteriehalter 38B ist am Rahmen 10A des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 befestigt. Die Batterie 38A kann an den Batteriehalter 38B angeschlossen und von diesem abgenommen werden. Die Batterie 38A ist elektrisch mit den Übertragungsvorrichtungen 32 und 33, der verstellbaren Sattelstütze 34, der Aufhängungsvorrichtung 36 usw. verbunden.
Das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 umfasst ferner mindestens einen Geschwindigkeits-Sensor S1, einen Trittfrequenz-Sensor S2, einen Drehmoment-Sensor S3, einen Neigungs-Sensor S4, einen Beschleunigungs-Sensor S5, einen Positions-Sensor S6 und einen Wetter-Sensor S7. Wenn es nicht notwendig ist, die jeweiligen Sensoren in der folgenden Beschreibung einzeln zu beschreiben, werden sie auch als die Sensoren S1-S7 bezeichnet.
Der Geschwindigkeits-Sensor S1 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das der Geschwindigkeit des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 entspricht. Der Geschwindigkeits-Sensor S1 ist am Rahmen 10A oder an der Vorderradgabel 10B befestigt. Der Geschwindigkeits-Sensor S1 enthält z.B. ein Hall-Element und erfasst einen am Vorderrad 12 oder Hinterrad 14 vorgesehenen Magneten (nicht abgebildet) und misst damit eine Drehzahl des Vorderrades 12 oder des Hinterrades 14. Der Geschwindigkeits-Sensor S1 gibt beispielsweise ein Signal aus, das die Drehzahl des Vorderrads 12 oder des Hinterrads 14 anzeigt. In einem anderen Beispiel berechnet der Geschwindigkeits-Sensor S1 die Geschwindigkeit des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 auf der Grundlage der gemessenen Drehzahl des Vorderrads 12 oder des Hinterrads 14 und gibt ein Signal aus, das die berechnete Geschwindigkeit anzeigt.
Der Trittfrequenz-Sensor S2 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das eine Trittfrequenz anzeigt. Der Trittfrequenz-Sensor S2 ist am Rahmen 10A befestigt. Der Trittfrequenz-Sensor S2 enthält z.B. ein Hall-Element und erkennt einen Magneten (nicht abgebildet), der an der rechten Kurbel 22A oder an der linken Kurbel 22B angebracht ist, und misst so die Anzahl der Umdrehungen der Kurbelwelle 22C pro Zeiteinheit.
Der Drehmoment-Sensor S3 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das einem auf die Kurbelwelle 22 ausgeübten Drehmoment entspricht. Der Drehmoment-Sensor S3 ist an einem beliebigen Antriebsweg von der rechten Kurbel 22A über die linke Kurbel 22B und die Kurbelwelle 22C bis zur vorderen Kettenradbaugruppe 24 oder einem Antriebsweg von der Kurbelwelle 22C bis zur vorderen Kettenradbaugruppe 24A vorgesehen. Der Drehmoment-Sensor S3 enthält einen Verformungs-Sensor, einen magnetostriktiven Sensor, einen Foto-Sensor, einen Druck-Sensor oder ähnliches und erfasst ein an der Kurbelwelle 22 anliegendes Drehmoment.
Die Bestimmungsvorrichtung 100 kann die auf das menschlich angetriebene Fahrzeug 100 übertragene Leistung auf der Grundlage der vom Trittfrequenz-Sensor S2 erfassten Anzahl von Umdrehungen pro Zeiteinheit der Kurbelwelle 22C und des vom Drehmoment-Sensor S3 erfassten auf die Kurbel 22 aufgebrachten Drehmoments berechnen.
Der Neigungs-Sensor S4 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das einem Neigungswinkel des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 entspricht. Der vom Neigungs-Sensor S4 erfasste Neigungswinkel ist beispielsweise ein Drehwinkel um eine Neigungsachse in Rechts-Links-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1. Der Neigungs-Sensor S4 enthält als Beispiel einen Sensor zur Erfassung der Winkelgeschwindigkeit eines Neigungswinkels und berechnet als Neigungswinkel einen Wert, der durch Integration der Winkelgeschwindigkeit um die Neigungsachse erhalten wird. Der Neigungs-Sensor S4 kann konfiguriert sein, um einen Drehwinkel um eine Rollachse entlang der Vorne-Hinten-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und einen Drehwinkel um eine Neigungsachse entlang der Hoch-Runter-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 misst.
Der Beschleunigungs-Sensor S5 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das der Beschleunigung in der Vorwärts-Rückwärts-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 entspricht. Der Beschleunigungs-Sensor S5 ist z.B. am Rahmen 10A angebracht und erfasst als Kapazitäts- oder Widerstandsänderung die Verschiebung des Ankers bei einer Beschleunigung in Vorwärts-Rückwärts-Richtung und misst damit die Beschleunigung. Der Beschleunigungs-Sensor S5 kann konfiguriert sein, um sowohl die Beschleunigung in der Rechts-Links-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 als auch die Beschleunigung in der Hoch-Runter-Richtung des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 misst. Darüber hinaus kann der Beschleunigungs-Sensor S5 konfiguriert sein, um auch die Beschleunigung um eine Gierachse, eine Rollachse und eine Neigungsachse des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 misst.
Der Positions-Sensor S6 ist ein Sensor zur Ausgabe eines Signals, das die aktuelle Position des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 anzeigt. Der Positions-Sensor S6 ist am Rahmen 10A oder an der Lenkerstange 16 befestigt. Der Positions-Sensor S6 umfasst beispielsweise eine GPS-Kommunikationsmaschine (Global Positioning System) und ermittelt die aktuelle Position des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 durch den Empfang einer Funkwelle vom GPS-Satelliten. Der Positions-Sensor S6 kann konfiguriert sein, um über einen Speicher zu verfügen, um die gemessenen Positionsinformationen einzeln aufzuzeichnen und auf der Grundlage der im Speicher aufgezeichneten Positionsinformationen Informationen über einen Fahrtweg auszugeben, auf dem das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 fährt.
Der Wetter-Sensor S7 ist ein Messvorrichtung zur Messung des Wetters um das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 herum und zur Ausgabe des Messergebnisses. Der Wetter-Sensor S7 ist am Rahmen 10A befestigt und misst mindestens eine der folgenden Größen: Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Außentemperatur und Außenfeuchtigkeit. Der Wetter-Sensor S7 kann konfiguriert sein, um mit einem externen Wetterserver (nicht abgebildet) zu kommunizieren und mindestens eine Information aus der Windrichtung, der Windgeschwindigkeit, der Außentemperatur und der Außenluftfeuchtigkeit um das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 vom Wetterserver erfasst.
Der Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 kann mit mindestens einem Pulsmesser M1, einem Thermometer M2, einem Schweißmesser M3, einem Blutdruckmesser M4, einem Atmungsmesser M5, einem Elektromyographen M6, einem Elektroenzephalographen M7 und einer Körperanalysewaage M8 ausgestattet sein. Wenn es nicht notwendig ist, die jeweiligen Geräte in der folgenden Beschreibung einzeln zu beschreiben, werden sie auch als die Messvorrichtungen M1-M8 bezeichnet. Die Messvorrichtungen M1-M8 sind in 2 dargestellt.
Der Pulsmesser M1 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Herzfrequenz des Fahrers. Der Pulsmesser M1 ist z.B. an der Brust des Fahrers angebracht und misst ein Elektrokardiogramm des Fahrers. Der Pulsmesser M1 erkennt den Herzschlag anhand von Änderungen im Elektrokardiogramm und berechnet die Herzfrequenz aus dem Herzschlagintervall. Alternativ kann der Pulsmesser M1 am Handgelenk des Fahrers angebracht sein, um die Herzfrequenz durch Erkennung der Pulswellen des Fahrers zu berechnen.
Das Thermometer M2 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Körpertemperatur des Fahrers. Das Thermometer M2 ist z.B. am Ohr des Fahrers befestigt und erfasst die von der Körperoberfläche des Fahrers ausgehenden Infrarotstrahlen. Das Thermometer M2 berechnet die Körpertemperatur des Fahrers auf der Grundlage der Intensität der emittierten Infrarotstrahlen. Es kann akzeptabel sein, dass das Thermometer M2 ein Sensor ist, der in der Lage ist, die Körpertemperatur des Fahrers zu messen, und beispielsweise einen Thermistor verwendet, dessen Widerstand sich bei Erwärmung ändert.
Der Schweißmesser M3 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Schweißmenge des Fahrers. Der Schweißmesser M3 ist z.B. an der Hand des Fahrers befestigt und enthält einen Feuchtigkeits-Sensor, der die von der Körperoberfläche des Fahrers erzeugte Feuchtigkeit erfasst. Der Schweißmesser M3 berechnet die Schweißmenge des Fahrers auf der Grundlage der vom Feuchtigkeits-Sensor erfassten Feuchtigkeit.
Der Blutdruckmesser M4 ist eine Messvorrichtung zur Messung des Blutdrucks des Fahrers. Der Blutdruckmesser M4 ist z.B. am Arm des Fahrers befestigt und gibt ein Messergebnis aus, das den Blutdruck des Fahrers anzeigt.
Der Atmungsmesser M5 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Atemfrequenz des Fahrers. Der Atmungsmesser M5 ist am Mund des Fahrers angebracht und gibt ein Messergebnis aus, das die Durchflussrate der Atmung des Fahrers anzeigt.
Der Elektromyograph M6 ist eine Messvorrichtung zur Messung eines Aktivitätslevels in einem Muskel des Fahrers. Der Elektromyograph M6 enthält eine Elektrode, die z.B. am Bein des Fahrers angebracht ist und gibt ein von der Elektrode gemessenes Elektromyogramm (EMG) aus.
Der Elektroenzephalograph M7 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Hirnströme des Fahrers. Der Elektroenzephalograph M7 ist am Kopf des Fahrers angebracht und misst ein elektrisches Phänomen, das durch die elektrische Aktivität der Nervenzellen im Gehirn verursacht wird, mit einem Verfahren wie einem Elektroenzephalogramm (EEG), einem Magnetoenzephalogramm (MEG) oder ähnlichem. Anstelle der Messung des elektrischen Phänomens können die zerebrale Durchblutung oder Veränderungen des Stoffwechsels, die als sekundäres Phänomen nach der Zündung von Nervenzellen auftreten, mit einem Verfahren wie der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI), der Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) oder ähnlichem gemessen werden.
Die Körperanalysewaage M8 ist eine Messvorrichtung zur Messung der Muskel- und Fettmenge des Fahrers. Die Körperanalysewaage M8 enthält beispielsweise eine Elektrode, von der ein schwacher Strom in die lebenswichtigen Strukturen des Fahrers fließt, und misst die Impedanz der lebenswichtigen Strukturen, wodurch die Muskelmenge und die Fettmenge des Fahrers gemessen wird. Die Körperanalysewaage M8 gibt Daten über die gemessene Muskelmenge und den gemessenen Fettanteil aus.
Die an dem menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 montierte Bestimmungsvorrichtung 100 erfasst Fahrinformationen auf der Grundlage der Ausgaben der Sensoren S1-S7. Die Fahrinformationen umfassen mindestens eine der folgenden Informationen: Geschwindigkeit des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, Drehgeschwindigkeit des Vorderrads 12 oder des Hinterrads 14, Trittfrequenz, Leistung, Neigungswinkel, Beschleunigung, geografische Position, Fahrweg, Windrichtung, Windgeschwindigkeit, Außentemperatur und Außenfeuchtigkeit.
Die Bestimmungsvorrichtung 100 erfasst ferner Fahrerinformationen aus den Messergebnissen der Messvorrichtungen M1-M8. Die Fahrerinformationen umfassen Informationen über Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Muskelmenge, Fettmenge, Herzschlag, Körpertemperatur, Schwitzen, Blutdruck, Atmung, myoelektrisches Potential und Gehirnwellen des Fahrers. Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Muskel- und Fettmenge des Fahrers können als erste Fahrerinformation eingestuft werden, die während der Fahrt relativ wenig variiert. Herzschlag, Körpertemperatur, Schweiß, Blutdruck, Atmung, myoelektrisches Potenzial und Gehirnwellen können als zweite Fahrerinformationen klassifiziert werden, die während der Fahrt relativ stark variieren. Solche Informationen werden vom Fahrer in die Bestimmungsvorrichtung 100 eingegeben und in der Bestimmungsvorrichtung 100 gespeichert.
Die Bestimmungsvorrichtung 100 ist konfiguriert, um Fahrinformationen mit den Sensoren S1-S7 und Fahrerinformationen mit den Messvorrichtungen M1-M8 zu erfassen, obwohl es konfiguriert sein kann, um einen Teil der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen mit einem tragbaren Endgerät wie einem vom Fahrer gehaltenen Smartphone oder einem am Fahrer befestigten tragbaren Endgerät erfasst. In diesem Fall kann die Bestimmungsvorrichtung 100 mindestens eine der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen vom tragbaren Terminal oder dem tragbaren Terminal des Fahrers über drahtgebundene oder drahtlose Kommunikation erfassen.
Die Bestimmungsvorrichtung 100 bestimmt den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen über das Fahren des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1. In der vorliegenden Ausführungsform bestimmt die Bestimmungsvorrichtung 100 den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen des Fahrers des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1.
Hier kann die Bestimmungsvorrichtung 100 den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen und der ersten Fahrerinformation bestimmen oder den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen, der ersten Fahrerinformation und der zweiten Fahrerinformation bestimmen. Der physische Zustand ist ein synthetischer Zustand, der angibt, wie weit der Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 noch in der Lage ist, zu fahren. Mit anderen Worten, der physische Zustand ist die verbleibende Körperkraft des Fahrers.
Im Folgenden wird die Konfiguration der Bestimmungsvorrichtung 100 beschrieben.
2 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel für die interne Konfiguration der Bestimmungsvorrichtung 100 gemäß der Ausführungsform 1 zeigt. Die Bestimmungsvorrichtung 100 ist vom Typ eines Computers. In einem Beispiel ist die Bestimmungsvorrichtung 100 ein dediziertes Terminal wie ein Fahrradcomputer, der auf dem menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 montiert ist. In einem anderen Beispiel ist die Bestimmungsvorrichtung 100 ein Allzweck-Terminal wie ein Smartphone, ein Tablett usw., das vom Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 gehalten wird. Die Bestimmungsvorrichtung 100 umfasst eine Eingabeeinheit 102, eine arithmetische Verarbeitungseinheit 104, eine Speichereinheit 106 und eine Ausgabeeinheit 108.
Die Eingabeeinheit 102 verfügt über eine Kommunikationsschnittstelle, an welcher die Sensoren S1-S7 und die Messvorrichtungen M1-M8 angeschlossen sind. Die in der Eingabeeinheit 102 vorgesehene Kommunikationsschnittstelle ist z.B. eine drahtgebundene Schnittstelle und ist über Kommunikationskabel mit den Sensoren S1 - S7 und den Messvorrichtungen M1-M8 verbunden. Die Eingabeeinheit 102 empfängt über die Kommunikationskabel die von den Sensoren S1-S7 und den Messvorrichtungen M1-M8 ausgegebenen Signale. Die von der Eingabeeinheit 102 eingegebenen Signale können in der Speichereinheit 106 auf Zeitreihenbasis gespeichert werden. Teile der Sensoren S1-S7 und Messvorrichtungen M1-M8, die an der Eingabeeinheit 102 anzuschließen sind, können über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle angeschlossen sein. Für die drahtlose Kommunikationsschnittstelle kann eine Kommunikationsschnittstelle in Übereinstimmung mit einem Kommunikationsstandard wie Bluetooth (eingetragenes Warenzeichen), WiFi (eingetragenes Warenzeichen), ZigBee (eingetragenes Warenzeichen), Long Term Evolution (LTE) und anderen drahtlosen lokalen Netzwerken (LAN) verwendet werden.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 ist mit einer zentralen Recheneinheit (CPU), einem Festwertspeicher (ROM), einem Direktzugriffsspeicher (RAM) usw. ausgestattet. In dem in der arithmetischen Verarbeitungseinheit 104 bereitgestellten ROM werden Computerprogramme usw. zur Steuerung des Betriebs jeder der in der Bestimmungsvorrichtung 100 bereitgestellten Hardwarekomponenten gespeichert. Die CPU in der arithmetischen Verarbeitungseinheit 104 führt die im ROM gespeicherten Computerprogramme aus, um den Betrieb jeder der Hardwarekomponenten zu steuern, wodurch die Durchführung der Bestimmung eines physischen Zustands des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 erreicht wird. In dem in der arithmetischen Verarbeitungseinheit 104 bereitgestellten RAM werden die während der Ausführung einer Berechnung verwendeten Daten zwischengespeichert.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 ist konfiguriert, um die CPU, den ROM und den RAM zu umfassen, obwohl es sich um eine oder mehrere arithmetische Schaltungen handeln kann, die mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU), einem Field Programmable Gate Array (FPGA), einem digitalen Signalprozessor (DSP), einem Quantisierungsprozessor, einem flüchtigen oder nichtflüchtigen Speicher usw. ausgestattet sind.
Die Speichereinheit 106 ist mit einem Speicher wie einem elektronisch löschbaren, programmierbaren Festwertspeicher (EEPROM), einem statischen Direktzugriffsspeicher (SRAM) usw. ausgestattet. In der Speichereinheit 106 sind verschiedene Computerprogramme gespeichert, darunter ein Bestimmungsdurchführungsprogramm 110, das von der Recheneinheit 104 ausgeführt werden soll, ein Lernmodell 120, das später beschrieben werden soll, usw.
Das Bestimmungsdurchführungsprogramm 110 ist ein Computerprogramm, das den Computer veranlasst, die Durchführung zur Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 auszuführen. In der vorliegenden Ausführungsform ist das Bestimmungsdurchführungsprogramm 110 ein Computerprogramm, das den Computer veranlasst, die Ausführung zur Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und der Fahrerinformationen auszuführen. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 führt das Bestimmungsdurchführungsprogramm 110 aus, um dadurch den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und der Fahrerinformationen zu bestimmen.
Verschiedene Computerprogramme einschließlich des Bestimmungsdurchführungsprogramms 110 können durch ein Speichermedium M bereitgestellt werden, das in der Lage ist, die Computerprogramme zu speichern. Das Speichermedium M ist z.B. ein tragbarer Speicher wie ein CD-ROM, ein USB-Speicher, eine sichere digitale Speicherkarte (SD), eine Mikro-SD-Karte, ein CompactFlash (eingetragenes Warenzeichen) oder ähnliches. Gemäß der gegenwärtigen Ausführungsform ist das Speichermedium M ein nicht temporäres Speichermedium, das verschiedene Computerprogramme einschließlich des Bestimmungsdurchführungsprogramms 110 lesbar speichert. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 liest mit Hilfe einer Lesevorrichtung verschiedene Computerprogramme aus dem Speichermedium M aus und installiert die ausgelesenen verschiedenen Computerprogramme auf der Speichereinheit 106.
Das in der Speichereinheit 106 gespeicherte Lernmodell 120 wird durch seine Definitionsinformationen beschrieben. Die Definitionsinformationen des Lernmodells 120 umfassen Strukturinformationen des Lernmodells 120 und verschiedene Parameter wie Wichtungen zwischen den Knoten, Verzerrungen usw., die im Lernmodell 120 verwendet werden. In der vorliegenden Ausführungsform ist das Lernmodell 120 in der Speichereinheit 106, das nach einem vorgegebenen Lernalgorithmus eingelernt wird, gespeichert, wobei die Fahr- und Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 sowie Daten, die den physischen Zustand des Fahrers angeben, als Einlerndaten verwendet werden. Als Lernalgorithmus kann ein Algorithmus zum überwachten Deep Learning unter Verwendung eines neuronalen Netzes verwendet werden. Anstelle des überwachten Algorithmus für das Deep Learning kann ein Algorithmus für das unbeaufsichtigte Lernen oder ein wiederkehrendes neuronales Netz verwendet werden.
Die Ausgabeeinheit 108 hat eine Ausgabeschnittstelle, über die ein Bestimmungsergebnis der arithmetischen Verarbeitungseinheit 104 ausgegeben wird. Das Bestimmungsergebnis kann in beliebiger Form ausgegeben werden.
In einem Beispiel umfasst die Ausgabeeinheit 108 eine Anzeigevorrichtung wie einen Flüssigkristallbildschirm, eine organische Elektrolumineszenzanzeige (EL) oder ähnliches. In diesem Fall kann die Ausgabeeinheit 108 Daten ausgeben, die den physischen Zustand des Fahrers durch Zeichen- oder Bildinformationen auf der Anzeigevorrichtung anzeigen. In einem anderen Beispiel enthält die Ausgabeeinheit 108 eine Sprachausgabevorrichtung wie einen Lautsprecher oder ähnliches. In diesem Fall kann die Ausgabeeinheit 108 über die Sprachausgabevorrichtung eine Stimme ausgeben, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigt. In einem weiteren Beispiel enthält die Ausgabeeinheit 108 eine Kommunikationsschnittstelle. In diesem Fall kann die Ausgabeeinheit 108 Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, an externe Geräte ausgeben, die an die Kommunikationsschnittstelle angeschlossen sind.
3 ist ein Konfigurationsdiagramm des Lernmodells 120 aus dem ersten Einsatzbeispiel. Das Lernmodell 120 ist ein Lernmodell für maschinelles Lernen, das z.B. Deep Learning einschließt und über ein neuronales Netz aufgebaut ist. Das Lernmodell 120 im ersten Einsatzbeispiel umfasst eine Eingabeebene 122, die Zwischenebenen 124A und 124B und eine Ausgabeebene 126.
Im Beispiel in 3 sind die beiden Zwischenebenen 124A und 124B dargestellt, wobei nicht nur zwei, sondern drei oder mehr Zwischenebenen vorgesehen sein können.
Die Eingabeebene 122, die Zwischenebenen 124A und 124B und die Ausgabeebene 126 enthalten jeweils einen oder mehrere Knoten, und die Knoten in jeder der Ebenen sind in einer Richtung mit den jeweiligen Knoten in der vorhergehenden Ebene und den jeweiligen Knoten in der nachfolgenden Ebene durch vorgegebene Wichtungen und Vorspannungen verbunden. Vektordaten, welche die gleiche Anzahl von Komponenten wie die Knoten in der Eingabeebene 122 haben, werden dem Lernmodell 120 als Eingabedaten zur Verfügung gestellt. Beispielsweise werden Daten, die auf den Ausgangssignalen der Sensoren S1-S7 basieren, und Daten, welche die Messergebnisse der Messvorrichtungen M1-M8 anzeigen, den Knoten in der Eingabeebene 122 zur Verfügung gestellt. Alternativ werden die Ausgangssignale der Sensoren S1-S7 und die Messergebnisse der Messvorrichtungen M1-M8 nicht so bereitgestellt, wie sie sind, sondern die von der arithmetischen Verarbeitungseinheit 104 an das Eingabeformular angepassten Daten können den Knoten in der Eingabeebene 122 zur Verfügung gestellt werden.
In die Eingabeebene 122 werden Fahrinformationen zum Fahren des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 eingegeben. In der vorliegenden Ausführungsform werden in die Eingabeebene 122 Fahrinformationen über das Fahren des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und Fahrerinformationen über den Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 eingegeben. Die Daten, die den Knoten in der Eingabeebene 122 zur Verfügung gestellt werden, werden an die entsprechenden Knoten in der ersten Zwischenebene 124A ausgegeben. In der Zwischenebene 124A werden die Ausgaben mit einer Aktivierungsfunktion einschließlich Wichtungen und Vorspannungen berechnet und die berechneten Werte an die entsprechenden Knoten in der folgenden Zwischenebene 124B ausgegeben. Diese Übertragung wird eine Ebene nach der anderen wiederholt, bis Ausgaben der Ausgabeebene 126 erhalten werden. Verschiedene Parameter wie Wichtungen, welche die Knoten verbinden, und Vorspannungen werden nach einem vorgegebenen Lernalgorithmus eingelernt. Für den Lernalgorithmus, der verschiedene Parameter einlernt, wird z.B. ein Lernalgorithmus für Deep Learning verwendet. In der vorliegenden Ausführung können verschiedene Parameter Eingelernt werden, indem ein vorgegebener Lernalgorithmus verwendet wird, der die Fahr- und Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, als Einlerndaten verwendet. Die Zwischenebenen 124A und 124B lernen die Beziehung zwischen den Fahrinformationen und dem physischen Zustand des Fahrers kennen. In der vorliegenden Ausführungsform lernen die Zwischenebenen 124A und 124B den Zusammenhang zwischen den Fahr- und Fahrerinformationen und dem physischen Zustand des Fahrers.
Die Ausgabeebene 126 gibt Daten aus, die den physischen Zustand des Fahrers, d.h. ein Bestimmungsergebnis, angeben. Die Ausgabeebene 126 kann das Bestimmungsergebnis in beliebiger Form ausgeben. Die Ausgabeebene 126 besteht beispielsweise aus elf Knoten vom 0. bis zum 10. Knoten. Von jedem der Knoten können Daten ausgegeben werden, welche die verbleibende physische Stärke des Fahrers angeben. Beispielsweise wird die Wahrscheinlichkeit, dass die verbleibende physische Stärke des Fahrers 100% beträgt, vom 0. Knoten ausgegeben, die Wahrscheinlichkeit, dass die verbleibende physische Stärke des Fahrers 90% beträgt, wird vom ersten Knoten ausgegeben, ... die Wahrscheinlichkeit, dass die verbleibende physische Stärke des Fahrers 0% beträgt, wird vom 10. Knoten ausgegeben. Der Zustand, in dem die verbleibende Körperkraft 100% beträgt, stellt einen Zustand dar, in dem sich der physische Zustand des Fahrers nicht wesentlich gegenüber dem Zustand vor Beginn der Fahrt mit dem menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 verändert hat. Die Anzahl der Knoten, welche die Ausgabeebene 126 bilden, und die jedem dieser Knoten zuzuordnenden Ausgabedaten sind nicht auf das oben beschriebene Beispiel beschränkt und können entsprechend gestaltet werden.
4 ist ein Flussdiagramm, das ein Bestimmungsverfahren in Ausführungsform 1 veranschaulicht. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 der Bestimmungsvorrichtung 100 erfasst im Schritt S10 Fahr- und Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 11. Genauer gesagt, die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 erfasst die Ausgangssignale der Sensoren S1-S7 und die Messergebnisse der Messvorrichtungen M1-M8 über die Eingabeeinheit 102. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 kann die erfassten Ausgangssignale der Sensoren S1-S7 und die von den Messvorrichtungen M1-M8 erfassten Messergebnisse verarbeiten und Eingabedaten erzeugen, die der Eingabeebene 122 des Lernmodells 120 zur Verfügung gestellt werden.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 gibt die erfassten Fahr- und Fahrerinformationen in die Eingabeebene 122 des Lernmodells 120 ein und führt dadurch im Schritt S102 Berechnungen unter Verwendung des Lernmodells 120 aus. An den Knoten der Eingabeebene 122 werden Daten mit den Fahrinformationen und den Fahrerinformationen bereitgestellt. Die Daten, die den Knoten der Eingabeebene 122 zur Verfügung gestellt werden, werden an die entsprechenden Knoten in der angrenzenden Zwischenebene 124A ausgegeben. In der Zwischenebene 124A werden Berechnungen mit einer Aktivierungsfunktion einschließlich Wichtungen zwischen den Knoten und Vorspannungen durchgeführt und die Berechnungsergebnisse an die nachfolgende Zwischenebene 124B ausgegeben. In der Zwischenebene 124B werden die Berechnungen mit einer Aktivierungsfunktion einschließlich der Wichtungen zwischen den Knoten und Vorspannungen weiter ausgeführt und die Berechnungsergebnisse an die entsprechenden Knoten in der Ausgabeebene 126 ausgegeben. Damit kann das Bestimmungsergebnis des physischen Zustands des Fahrers aus dem Lernmodell 120 gewonnen werden. Mit anderen Worten, das Lernmodell 120 wird für die Durchführung der Ausführung von Berechnungen in den Zwischenebenen 124A und 124B auf der Grundlage der in die Eingabeebene 122 eingegebenen Fahrinformationen und der Ausgabe von Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, aus der Ausgabeebene 126 verwendet. In der vorliegenden Ausführungsform wird das Lernmodell 120 für die Durchführung der Ausführung von Berechnungen in den Zwischenebenen 124A und 124B auf der Grundlage der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen, die in die Eingabeebene 122 eingegeben werden, und für die Ausgabe von Daten, die den physischen Zustand des Fahrers aus der Ausgabeebene 126 anzeigen, verwendet.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 erfasst im Schritt S103 die Ergebnisse der Berechnung auf der Grundlage des Lernmodells 120 aus der Ausgabeebene 126. Aus den Knoten, welche die Ausgabeebene 126 bilden, können Daten gewonnen werden, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen. Die Daten, die den physischen Zustand angeben, stellen z.B. eine Wahrscheinlichkeit dar, dass die verbleibende physische Stärke des Fahrers X% beträgt (wobei X z.B. 100, 90, ..., 0 ist).
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 bestimmt in Schritt S104 den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Ergebnisse der Berechnungen, die aus der Ausgabeebene 126 des Lernmodells 120 gewonnen wurden. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 bestimmt beispielsweise, dass der Zustand der höchsten Wahrscheinlichkeit aus den von den Knoten in der Ausgabeebene 126 ausgegebenen Wahrscheinlichkeiten dem physischen Zustand des Fahrers entspricht.
Damit bestimmt die Bestimmungsvorrichtung 100 den physischen Zustand des Fahrers unter Verwendung des Lernmodells 120, das so konfiguriert ist, dass es Daten ausgibt, die den physischen Zustand des Fahrers in Übereinstimmung mit einer Eingabe der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 anzeigen. Die Bestimmungsvorrichtung 100 bestimmt den physischen Zustand des Fahrers mit Hilfe des Lernmodells 120, das so konfiguriert ist, dass es Daten ausgibt, die den physischen Zustand des Fahrers in Übereinstimmung mit den Eingaben der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und der Fahrerinformationen über den Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 anzeigen. Die Bestimmungsvorrichtung 100 in der Ausführungsform 1 bestimmt den physischen Zustand des Fahrers unter Verwendung des Lernmodells 120 auf der Grundlage der Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, die von den Sensoren S1-S7 und den Fahrerinformationen der Messvorrichtungen M1-M8 erhalten werden.
Die vorliegende Ausführungsform ist so konfiguriert, dass sie den physischen Zustand des Fahrers unter Verwendung des Lernmodells 120 bestimmt, obwohl sie so konfiguriert werden kann, dass sie den physischen Zustand des Fahrers mit Hilfe einer Funktion oder einer Tabelle bestimmt, aus der Daten, welche den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, ausgegeben werden, wobei als Eingangsgrößen Fahrinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1, die von den verschiedenen Sensoren S1-S7 erhalten werden, und Fahrerinformationen, die von den verschiedenen Messvorrichtungen M1-M8 erhalten werden, verwendet werden.
Die vorliegende Ausführungsform ist so konfiguriert, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die verbleibende physische Kraft des Fahrers X% beträgt (wobei X 100, 90, ..., 0 ist), von den Knoten in der Ausgabeebene 126 des Lernmodells 120 ausgegeben wird, obwohl sie so konfiguriert werden kann, dass sie eine Wahrscheinlichkeit ausgibt, dass die Anzahl der vom Fahrer verbrauchten Kalorien einem bestimmten Wert Y entspricht (wobei Y ein diskreter Wert wie Y1, Y2, ..., Yn oder Ähnliches ist). Die arithmetischer Verarbeitungseinheit 104 kann die Anzahl der vom Fahrer verbrauchten Kalorien auf der Grundlage der Ausgabe der Ausgabeebene 126 ableiten und den physischen Zustand durch Vergleich der abgeleiteten Anzahl der verbrauchten Kalorien mit dem Wert der Anzahl der vor dem Start des Fahrers gemessenen Kalorien bestimmen.
Als weitere Ausgabeform kann sie so konfiguriert werden, dass sie eine Wahrscheinlichkeit ausgibt, dass eine Last auf dem Fahrer einem bestimmten Wert Z (Z ist ein diskreter Wert wie Z1, Z2, ..., Zn oder ähnliches) aus den Knoten in der Ausgabeebene 126 des Lernmodells 120 entspricht. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 kann die Belastung des Fahrers auf der Grundlage der Ausgabe aus der Ausgabeebene 126 ableiten und den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der abgeleiteten Belastung bestimmen.
In Ausführungsform 2 wird ein Steuerungssystem zur Steuerung einer Komponente des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 auf der Grundlage eines Bestimmungsergebnisses der Bestimmungsvorrichtung 100 beschrieben.
5 ist ein Blockdiagramm, das ein Regelsystem gemäß Ausführungsform 2 darstellt. Das Steuerungssystem gemäß der Ausführungsform 2 umfasst eine Bestimmungsvorrichtung 100 und eine Steuerungsvorrichtung 200, die eine Komponente des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 auf der Grundlage eines Bestimmungsergebnisses der Bestimmungsvorrichtung 100 steuert.
Die interne Konfiguration der Bestimmungsvorrichtung 100 ist ähnlich wie die der Bestimmungsvorrichtung 100 in der Ausführungsform 1, und daher wird hier keine detaillierte Beschreibung dieser gegeben.
Die Steuerungsvorrichtung 200 ist mit einer Steuerungseinheit 202, einer Speichereinheit 204, einer Eingabeeinheit 206 und einer Ausgabeeinheit 208 ausgestattet. Die Steuerungseinheit 202 umfasst z.B. eine CPU, einen ROM, einen RAM und so weiter. In dem in der Steuerungsvorrichtung 202 vorgesehenen ROM sind Steuerprogramme usw. zur Steuerung des Betriebs der in der Steuerungsvorrichtung 200 vorgesehenen Hardwarekomponenten gespeichert. Die CPU in der Steuerungseinheit 202 führt die im ROM gespeicherten Steuerprogramme und verschiedene in der Speichereinheit 204 gespeicherte Programme aus, um den Betrieb der Hardwarekomponenten zu steuern, wodurch die Steuerungsvorrichtung entsprechend der vorliegenden Anmeldung erreicht wird. Insbesondere erzeugt die Steuerungseinheit 202 ein Steuerungssignal zur Steuerung jeder der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses aus der Bestimmungsvorrichtung 100, das über die Eingabeeinheit 206 eingegeben wird, und gibt das erzeugte Steuerungssignal über die Ausgabeeinheit 208 aus.
Die Konfiguration der Steuerungseinheit 202 ist nicht auf die oben beschriebene Konfiguration beschränkt. Bei der Steuerungseinheit 202 kann es sich um einen oder mehrere Steuerschaltkreise handeln, einschließlich einer Einkern-CPU, einer Mehrkern-CPU, eines FPGA, eines flüchtigen oder nichtflüchtigen Speichers und so weiter. Darüber hinaus kann die Steuerungseinheit 202 über Funktionen einer Uhr zur Ausgabe von Datums- und Zeitinformationen, eines Zeitmessers zur Messung einer verstrichenen Zeit von der Erteilung eines Zeitmessungs-Startbefehls bis zur Erteilung eines Zeitmessungs-Endbefehls, eines Zählers zur Zählung der Anzahl usw. verfügen.
Die Speichereinheit 204 ist mit einem Speicher wie z.B. einem EEPROM oder einem SRAM ausgestattet. In der Speichereinheit 204 werden die von der Steuerungseinheit 202 auszuführenden Computerprogramme, die von den Computerprogrammen zu verwendenden Daten oder ähnliches gespeichert.
Die Eingabeeinheit 206 hat eine Schnittstelle, an welche die Bestimmungsvorrichtung 100 über ein Kabel angeschlossen ist. In die Eingabeeinheit 206 wird ein von der Bestimmungsvorrichtung 100 ausgegebenes Bestimmungsergebnis eingegeben. Das Bestimmungsergebnis, das in die Eingabeeinheit 206 eingegeben werden soll, ist Daten, die auf einen physischen Zustand des Fahrers hinweisen. Die Eingabeeinheit 206 gibt das eingegebene Bestimmungsergebnis an die Steuerungseinheit 202 aus. In der vorliegenden Ausführung ist die Steuerungsvorrichtung 200 so konfiguriert, dass sie über das Kabel mit der Bestimmungsvorrichtung 100 verbunden wird, wobei die Steuerungsvorrichtung 200 so konfiguriert werden kann, dass sie über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle Daten zu der Bestimmungsvorrichtung 100 sendet und von der Bestimmungsvorrichtung 100 empfängt. Für die drahtlose Kommunikation kann ein drahtloses Übertragungssystem gemäß einem Kommunikationsstandard wie Bluetooth, WiFi, ZigBee, LTE, andere drahtlose LANs oder Ähnliches verwendet werden.
Die Ausgabeeinheit 208 verfügt über eine Schnittstelle, an die jede der zu steuernden Komponenten über ein Kabel angeschlossen ist. Die Ausgabeeinheit 208 gibt ein von der Steuerungseinheit 202 erzeugtes Steuerungssignal an eine zu steuernde Komponente aus. In der vorliegenden Ausführung ist die Steuerungsvorrichtung 200 so konfiguriert, dass sie über ein Kabel mit jeder der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 verbunden werden kann, wobei die Steuerungsvorrichtung 200 so konfiguriert werden kann, dass sie über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle Daten zu jeder der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 sendet und von jeder der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 empfängt. Für die drahtlose Kommunikation kann ein drahtloses Übertragungssystem gemäß den oben beschriebenen verschiedenen Kommunikationsstandards verwendet werden.
Zu den an die Steuerungsvorrichtung 200 angeschlossenen Komponenten gehört zum Beispiel eine Meldevorrichtung 220. Das Meldevorrichtung 220 umfasst eine Anzeigevorrichtung 220A oder eine Sprachausgabevorrichtung 220B.
Die Anzeigevorrichtung 220A enthält ein Flüssigkristall-Anzeigefeld oder ähnliches zur Anzeige von Informationen auf der Grundlage eines von der Ausgabeeinheit 208 ausgegebenen Steuerungssignals. Die Anzeigevorrichtung 220A wird an einer geeigneten Stelle des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 für den Fahrer sichtbar installiert. Die Steuerungsvorrichtung 200 erzeugt Zeichen- oder Bildinformationen, die dem Fahrer zu melden sind, auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses der Bestimmungsvorrichtung 100 und gibt die erzeugten Zeichen- oder Bildinformationen über die Ausgabeeinheit 208 an die Anzeigevorrichtung 220A aus.
Die Sprachausgabevorrichtung 220B ist mit einem Lautsprecher o.ä. zur Ausgabe von Sprache auf der Grundlage eines von der Ausgabeeinheit 208 ausgegebenen Steuerungssignals ausgestattet. Die Sprachausgabevorrichtung 220B wird an einer geeigneten Stelle des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 installiert, so dass der Fahrer die ausgegebene Stimme hören kann. Die Steuerungsvorrichtung 200 erzeugt Sprachinformationen, die dem Fahrer zu melden sind, auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses durch die Bestimmungsvorrichtung 100 und gibt die erzeugten Sprachinformationen über die Ausgabeeinheit 208 an die Sprachausgabevorrichtung 220B aus.
6 ist ein Flussdiagramm, das einen Steuerungsvorgang gemäß Ausführungsform 2 veranschaulicht. Wenn in Schritt S201 ein Bestimmungsergebnis durch die Bestimmungsvorrichtung 100 erfasst wird, erzeugt die Steuerungseinheit 202 der Steuerungsvorrichtung 200 in Schritt S202 ein Steuerungssignal zur Steuerung der zu steuernden Komponente auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses durch die Bestimmungsvorrichtung 100. Wenn es sich bei der zu steuernden Komponente beispielsweise um die Anzeigevorrichtung 220A handelt, erzeugt die Steuerungseinheit 202 ein Steuerungssignal, um Zeichen- oder Bildinformationen auf der Anzeigevorrichtung 220A anzuzeigen. Wenn es sich bei der zu steuernden Komponente um die Sprachausgabevorrichtung 220B handelt, erzeugt die Steuerungseinheit 202 ein Steuerungssignal, um die Sprachinformation über die Sprachausgabevorrichtung 220B auszugeben.
Die Steuerungseinheit 202 gibt das in Schritt S202 erzeugte Steuerungssignal über die Ausgabeeinheit 208 an die zu steuernde Komponente aus und steuert in Schritt S203 die zu steuernde Komponente.
Die Anzeigevorrichtung 220A zeigt Zeichen- oder Bildinformationen basierend auf dem Steuerungssignal von der Steuerungsvorrichtung 200 an. 7 ist eine schematische Ansicht, die ein Beispiel für die auf der Anzeigevorrichtung 220A anzuzeigenden Informationen zeigt. Das Beispiel in 7 zeigt einen Zustand, in dem die Zeicheninformation, welche angibt, dass die verbleibende physische Kraft des Fahrers auf 40% sinkt, und die Zeicheninformation, welche angibt, dass Essen und/oder Trinken oder eine Ruhepause notwendig ist, auf der Anzeigevorrichtung 220A angezeigt wird.
8 ist eine schematische Ansicht, die ein weiteres Beispiel für Informationen darstellt, die auf der Anzeigevorrichtung 220A angezeigt werden sollen. Das Beispiel in 8 zeigt einen Zustand, in dem Bildinformationen einen dem Fahrer empfohlenen Fahrweg auf der Anzeigevorrichtung 220A angezeigt werden. Wenn es mehrere Routen vom aktuellen Standort des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 zum Ziel gibt, berechnet die Steuerungseinheit 202 der Steuerungsvorrichtung 200 den Fahrweg für die jeweiligen Routen und veranlasst die Anzeigevorrichtung 220A, die Route des kürzesten durch die Berechnung ermittelten Fahrwegs als empfohlenen Fahrweg anzuzeigen. Das Ziel kann vom Fahrer selbst bestimmt werden. Die Steuerungseinheit 202 kann die Anzeigevorrichtung 220A veranlassen, die Route mit dem geringsten Höhenunterschied durch den Fahrweg als empfohlenen Fahrweg anzuzeigen, anstatt den kürzesten Fahrweg zu empfehlen. Die Steuerungsvorrichtung 200 kann mit einem bekannten Verfahren Routeninformationen von der aktuellen Position des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 bis zum Zielort erfassen. Wenn die Steuerungsvorrichtung 200 auf einen externen Kartenserver zugreifen kann, verwendet sie eine vom Kartenserver angebotene Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) und stellt der API Informationen über die aktuelle Position und das Ziel zur Verfügung, wodurch Routeninformationen erfasst werden.
Damit wird in Ausführungsform 2 jede der Komponenten des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 entsprechend dem Bestimmungsergebnis des physischen Zustands des Fahrers gesteuert, so dass der Fahrer zum Essen und/oder Trinken oder zu einer Ruhepause aufgefordert werden kann oder ihm gegebenenfalls eine empfohlene Route präsentiert werden kann.
In der Ausführungsform 2 ist die durch die Steuerungsvorrichtung 200 zu steuernde Komponente, wenn auch nicht darauf beschränkt, die Anzeigevorrichtung 220A oder die Sprachausgabevorrichtung 220B. Die zu steuernde Komponente kann die Übertragungsvorrichtung 32 oder 33 sein, die im menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 vorgesehen ist. Wenn es sich bei der zu steuernden Komponente um die Übertragungsvorrichtung 32 handelt, erzeugt die Steuerungseinheit 202 der Steuerungsvorrichtung 200 ein Steuerungssignal zur Steuerung des Betriebs der Übertragungsvorrichtung 32 auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses der Bestimmungsvorrichtung 100 und gibt das erzeugte Steuerungssignal über die Ausgabeeinheit 208 an die Übertragungsvorrichtung 32 aus. So kann die Steuerungsvorrichtung 200 die Übertragungsvorrichtung 32 so steuern, dass in den Fällen, in denen sich der physische Zustand des Fahrers verschlechtert, das Übersetzungsverhältnis oder die Getriebestufe geändert und die physische Belastung des Fahrers reduziert wird. Wenn es sich bei der zu steuernden Komponente um die Übertragungsvorrichtung 33 handelt, erzeugt die Steuerungseinheit 202 der Steuerungsvorrichtung 200 ein Steuerungssignal zur Steuerung des Betriebs der Übertragungsvorrichtung 33 auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses der Bestimmungsvorrichtung 100 und gibt das erzeugte Steuerungssignal über die Ausgabeeinheit 208 an die Übertragungsvorrichtung 33 aus. So kann die Steuerungsvorrichtung 200 die Übertragungsvorrichtung 33 so steuern, dass in den Fällen, in denen sich der physische Zustand des Fahrers verschlechtert, das Übersetzungsverhältnis und die Getriebestufe geändert und die physische Belastung des Fahrers reduziert wird.
In der Ausführungsform 2 werden die Bestimmungsvorrichtung 100 und die Steuerungsvorrichtung 200 als getrennte Vorrichtungen beschrieben, wobei die Bestimmungsvorrichtung 100 und die Steuerungsvorrichtung 200 als integrierte Vorrichtung gebildet werden können.
In der Ausführungsform 3 wird ein Kommunikationssystem beschrieben, in dem die Kommunikation zwischen einer Bestimmungsvorrichtung 100 und einem externen Gerät erfolgt.
9 ist ein Blockdiagramm, das ein Kommunikationssystem gemäß der Ausführungsform 3 darstellt. Das Kommunikationssystem gemäß Ausführungsform 3 umfasst eine Bestimmungsvorrichtung 100 und eine Kommunikationsvorrichtung 300, welche die von der Bestimmungsvorrichtung 100 ausgegebenen Informationen an ein externes Gerät überträgt. Die interne Konfiguration der Bestimmungsvorrichtung 100 ist ähnlich der von Ausführungsform 1, und daher wird hier keine detaillierte Beschreibung dieser gegeben.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 ist mit einer Steuerungseinheit 302, einer Speichereinheit 304, einer Eingabeeinheit 306 und einer Kommunikationseinheit 308 ausgestattet. Die Steuerungseinheit 302 umfasst z.B. eine CPU, einen ROM, einen RAM und so weiter. Im ROM der Steuerungseinheit 302 werden Steuerprogramme usw. zur Steuerung des Betriebs der in der Kommunikationsvorrichtung 300 vorgesehenen Hardwarekomponenten gespeichert. Die CPU in der Steuerungseinheit 302 führt die im ROM gespeicherten Steuerprogramme und verschiedene in der Speichereinheit 304 gespeicherte Programme aus, um den Betrieb der Hardwarekomponenten zu steuern und so die Kommunikationsvorrichtung entsprechend der vorliegenden Anmeldung zu erreichen. Insbesondere überträgt die Steuerungseinheit 302 ein Bestimmungsergebnis, das über die Eingabeeinheit 306 von der Bestimmungsvorrichtung 100 eingegeben wurde, an ein externes Gerät. In einem Beispiel ist das externe Gerät eine Kommunikationsvorrichtung 300A, die an einem anderen menschlich angetriebenen Fahrzeug 1A montiert ist. 9 zeigt eine einzelne Kommunikationsvorrichtung 300A, wobei mehrere Kommunikationsvorrichtungen 300A für die Kommunikation zur Verfügung stehen können. In einem weiteren Beispiel ist das externe Gerät eine Servervorrichtung 400, die an ein Kommunikationsnetz wie das Internet angeschlossen ist. Die Servervorrichtung 400 wird in der Ausführungsform 4 unter Bezugnahme auf 11 beschrieben.
Die Konfiguration der Steuerungseinheit 302 ist nicht auf die oben beschriebene Konfiguration beschränkt. Bei der Steuerungseinheit 302 kann es sich um eine oder mehrere Steuerungsschaltungen handeln, einschließlich einer Einkern-CPU, einer Mehrkern-CPU, eines FPGA, eines flüchtigen oder nichtflüchtigen Speichers usw. Darüber hinaus kann die Steuerungseinheit 302 Funktionen einer Uhr zur Ausgabe von Datums- und Zeitinformationen, eines Zeitmessers zur Messung einer verstrichenen Zeit von der Erteilung eines Zeitmessungs-Startbefehls bis zur Erteilung eines Zeitmessungs-Endbefehls, eines Zählers zur Zählung der Anzahl usw. haben.
Die Speichereinheit 304 ist mit einem Speicher wie z.B. einem EEPROM, einem SRAM usw. ausgestattet. In der Speichereinheit 304 werden die von der Steuerungseinheit 302 auszuführenden Computerprogramme, die von den Computerprogrammen zu verwendenden Daten usw. gespeichert.
Die Eingabeeinheit 306 hat eine Schnittstelle, an welche die Bestimmungsvorrichtung 100 über ein Kabel angeschlossen ist. In die Eingabeeinheit 306 wird ein von der Bestimmungsvorrichtung 100 ausgegebenes Bestimmungsergebnis eingegeben. Das Bestimmungsergebnis, das in die Eingabeeinheit 306 eingegeben wird, ist Daten, die auf einen physischen Zustand des Fahrers hinweisen. Die Eingabeeinheit 306 gibt die eingegebenen Bestimmungsergebnisse an die Steuerungseinheit 302 aus. In der vorliegenden Ausführungsform ist die Kommunikationsvorrichtung 300 so konfiguriert, dass sie über das Kabel mit der Bestimmungsvorrichtung 100 verbunden werden kann, wobei die Kommunikationsvorrichtung 300 so konfiguriert werden kann, dass sie über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle Daten zu der Bestimmungsvorrichtung 100 sendet und von der Bestimmungsvorrichtung 100 empfängt. Für die drahtlose Kommunikation kann ein drahtloses Übertragungssystem gemäß Bluetooth, WiFi, ZigBee, LTE und anderen drahtlosen LANs verwendet werden.
Die Kommunikationseinheit 308 verfügt über eine Kommunikationsschnittstelle.
Für die drahtlose Kommunikationsschnittstelle kann eine Kommunikationsschnittstelle nach einem Kommunikationsstandard wie z.B. WiFi, LTE und andere drahtlose LANs verwendet werden. Die Kommunikationsvorrichtung 300 überträgt die zu meldenden Informationen über die Kommunikationseinheit 308 an eine Kommunikationsvorrichtung 300A, die an einem anderen menschlich angetriebenen Fahrzeug 1A montiert ist. Die Kommunikationsvorrichtung 300 empfängt die an sie übertragenen Informationen von der Kommunikationsvorrichtung 300A, die an einem anderen menschlich angetriebenen Fahrzeug 1A montiert ist, über die Kommunikationseinheit 308.
10 ist ein Flussdiagramm, das einen Steuerungsvorgang in Ausführungsform 3 veranschaulicht. Die Steuerungseinheit 302 der Kommunikationsvorrichtung 300 erfasst in Schritt S301 ein Bestimmungsergebnis, das von der Bestimmungsvorrichtung 100 erhalten wurde, und erzeugt in Schritt S302 Informationen, die an die Kommunikationsvorrichtung 300A, die auf einem anderen menschlich angetriebenen Fahrzeug 1A montiert ist, übertragen werden, basierend auf dem Bestimmungsergebnis, das von der Bestimmungsvorrichtung 100 bestimmt wurde. Die Steuerungseinheit 302 erzeugt beispielsweise Zeichen- oder Bildinformationen, die das Bestimmungsergebnis anzeigen. Die vom Steuerungsvorrichtung 302 generierten Zeicheninformationen können diejenigen Zeicheninformationen umfassen, welche die verbleibende physische Stärke des Fahrers anzeigen, oder diejenigen Zeicheninformationen, welche den Fahrer dazu auffordern, etwas zu essen oder zu trinken oder sich auszuruhen, wie in 7 dargestellt ist. Die von der Steuerungseinheit 302 generierten Bildinformationen können Bildinformationen über einen dem Fahrer empfohlenen Fahrweg enthalten, wie in 8 dargestellt ist.
Die Steuerungseinheit 302 überträgt in Schritt S303 die in Schritt S302 generierten Informationen über die Kommunikationseinheit 308 an die Kommunikationsvorrichtung 300A eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1A.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 gemäß der Ausführungsform 3 ist so konfiguriert, dass sie die Informationen über das Bestimmungsergebnis durch die Bestimmungsvorrichtung 100 an die Kommunikationsvorrichtung 300 eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1A überträgt, wobei die Kommunikationsvorrichtung 300 so konfiguriert sein kann, dass sie Informationen über den physischen Zustand eines anderen Fahrers empfängt, die durch die Bestimmungsvorrichtung eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1A bestimmt und von der Kommunikationsvorrichtung 300A dieses menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1A übertragen werden.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 muss nicht jedes Mal, wenn die Bestimmungsvorrichtung 100 ein Bestimmungsergebnis erhält, Informationen über das Bestimmungsergebnis an die Kommunikationsvorrichtung 300A in einem anderen menschlich angetriebenen Fahrzeug 1A übertragen und kann nur dann Alarminformationen über den physischen Zustand des Fahrers ausgeben, wenn sich der physische Zustand des Fahrers verschlechtert.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 kann Fahrumgebungsinformationen einschließlich Informationen über mindestens eine Ampel oder ein Verkehrsaufkommen von dem externen Gerät empfangen. Genauer gesagt, wenn die Kommunikationsvorrichtung 300 mit einem externen Server kommunizieren kann, der Fahrumgebungsinformationen über mindestens eines von der Ampel und eines Verkehrsaufkommens überträgt, kann sie die vom externen Server über die Kommunikationseinheit 308 übertragenen Fahrumgebungsinformationen empfangen.
Wenn die Kommunikationsvorrichtung 300 an die in Ausführungsform 2 beschriebene Anzeigevorrichtung 220A angeschlossen ist, kann die Steuerungseinheit 302 so konfiguriert werden, dass sie Informationen über einen dem Fahrer empfohlenen Fahrweg auf der Grundlage der über die Kommunikationseinheit 308 empfangenen Fahrumgebungsinformationen generiert und die generierten Informationen auf der Anzeigevorrichtung 220A anzeigt.
Daher kann in Ausführungsform 3 der Fahrer eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1A über den physischen Zustand eines bestimmten Fahrers informiert werden, der durch die am menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 angebrachte Bestimmungsvorrichtung 100 bestimmt wird. Wenn mehrere Fahrer in einer Gruppe fahren und sich einer der Fahrer in einer schlechteren physischen Verfassung befindet, kann der Fahrer aufgefordert werden, etwas zu essen und/oder zu trinken oder sich auszuruhen, oder er kann die Fahrgeschwindigkeit reduzieren, um die physische Belastung des Fahrers zu verringern.
In der Ausführungsform 3 werden die Bestimmungsvorrichtung 100 und die Kommunikationsvorrichtung 300 als separate Vorrichtungen beschrieben, wobei die Bestimmungsvorrichtung 100 und die Kommunikationsvorrichtung 300 als integrierte Vorrichtung gebildet werden können.
Das Kommunikationssystem in Ausführungsform 3 ist so konfiguriert, dass es die Bestimmungsvorrichtung 100 und die Kommunikationsvorrichtung 300 einschließt, obwohl es so konfiguriert werden kann, dass es zusätzlich die in Ausführungsform 2 beschriebene Steuerungsvorrichtung einschließt.
In Ausführungsform 4 wird ein Verfahren zur Erzeugung des Lernmodells 120, das in der Bestimmungsvorrichtung 100 verwendet wird, beschrieben.
Das in der Bestimmungsvorrichtung 100 verwendete Lernmodell 120 wird z.B. von einem externen Servervorrichtung 400 generiert. 11 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel für die interne Konfiguration des Servervorrichtung 400 zeigt. Die Servervorrichtung 400 ist mit einer Steuerungseinheit 402, einer Speichereinheit 404, einer Eingabeeinheit 406 und einer Kommunikationseinheit 408 ausgestattet.
Die Steuerungseinheit 402 umfasst z.B. eine CPU, einen ROM, einen RAM und so weiter. In dem in der Steuerungseinheit 402 bereitgestellten ROM werden Steuerprogramme usw. zur Steuerung des Betriebs der in der Servervorrichtung 400 bereitgestellten Hardwarekomponenten gespeichert. Die CPU in der Steuerungseinheit 402 führt die im ROM gespeicherten Steuerprogramme und verschiedene in der Speichereinheit 404 gespeicherte Programme aus, um dadurch den Betrieb der Hardwarekomponenten zu steuern.
Die Konfiguration der Steuerungseinheit 402 ist nicht auf die oben beschriebene Konfiguration beschränkt. Die Steuerungseinheit 402 ist nicht darauf beschränkt, die CPU, den ROM und den RAM aufzuweisen. Bei der Steuerungseinheit 402 kann es sich um eine oder mehrere Steuer- oder arithmetische Schaltungen handeln, die eine GPU, ein FPGA, einen DSP, einen Quantenprozessor, einen flüchtigen oder nichtflüchtigen Speicher usw. umfassen. Darüber hinaus kann die Steuerungseinheit 402 über Funktionen einer Uhr zur Ausgabe von Datums- und Zeitinformationen, eines Zeitmessers zur Messung einer verstrichenen Zeit von der Erteilung eines Zeitmessungs-Startbefehls bis zur Erteilung eines Zeitmessungs-Endbefehls, eines Zählers zur Zählung der Anzahl usw. verfügen.
Die Speichereinheit 404 ist mit einer Speichervorrichtung, wie z.B. einer Festplatte o.Ä., ausgestattet. In der Speichereinheit 404 werden verschiedene Computerprogramme, die von der Steuerungseinheit 402 ausgeführt werden sollen, ein von der Servervorrichtung 400 erzeugtes Lernmodell 410 usw. gespeichert.
Die Eingabeeinheit 406 verfügt über eine Eingabeschnittstelle, über die Daten und ein Programm von einem Aufzeichnungsmedium, das verschiedene Daten oder Programme aufzeichnet, bezogen werden können. Die verschiedenen über die Eingabeeinheit 406 erfassten Daten und Programme werden in der Speichereinheit 404 gespeichert.
Die Kommunikationseinheit 408 verfügt über eine Kommunikationsschnittstelle.
Die Kommunikationseinheit 408 empfängt Daten, die von der Kommunikationsvorrichtung 300 an die Servervorrichtung 400 übertragen werden, während sie gleichzeitig die an die Kommunikationsvorrichtung 300 zu übertragenden Daten überträgt.
Im Folgenden wird ein Verfahren zur Erzeugung eines Lernmodells 410 in der Servervorrichtung 400 beschrieben.
12 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Erzeugung des Lernmodells 410 veranschaulicht. Die Steuerungseinheit 402 der Servervorrichtung 400 erfasst über die Eingabeeinheit 406 und die Kommunikationseinheit 408 in Schritt S401 die Einlerndaten für das Einlernen des Lernmodells 410. Zu den Einlerndaten gehören z.B. Fahrinformationen über das Fahren des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und Fahrerinformationen über den Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 sowie Labeldaten, welche den physischen Zustand des Fahrers angeben. In einem frühen Stadium der Erstellung des Lernmodells 410 können die Einlerndaten vom Administrator oder ähnlichem der Servervorrichtung 400 eingestellt werden. Im Verlauf des Einlernens können die Einlerndaten anhand des Ergebnisses von Schlussfolgerungen durch das Lernmodell 410 festgelegt werden. Im letzteren Fall können die Eingabe für das Lernmodell 410 und die als Ergebnis von Schlussfolgerungen erhaltenen Labeldaten als Einlerndaten festgelegt werden.
Die Steuerungsvorrichtung 402 gibt in Schritt S402 die Fahrinformationen und die Fahrerinformationen, die als Einlerndaten in das Lernmodell 410 aufgenommen werden, ein. In einer Phase vor Beginn des Einlernens werden Eingangseinstellungen zu den Definitionsinformationen, die das Lernmodell 410 beschreiben, gegeben. Das Lernmodell 410 umfasst eine Eingabeebene, Zwischenebenen und eine Ausgabeebene, ähnlich wie das in Ausführungsform 1 dargestellte Lernmodell 120 und das in dargestellte Lernmodell 120. Den Knotenpunkten, die aus der Eingabeebene des Lernmodells 410 bestehen, werden Fahr- und Fahrerinformationen zur Verfügung gestellt. Die Informationen, die den Knoten in der Eingabeebene zur Verfügung gestellt werden, werden an die entsprechenden Knoten in der angrenzenden Zwischenebene ausgegeben. In der Zwischenebene werden Berechnungen mit einer Aktivierungsfunktion einschließlich Wichtungen zwischen den Knoten und Vorspannungen durchgeführt und die Berechnungsergebnisse in der Zwischenebene an die entsprechenden Knoten in der Ausgabeebene ausgegeben. Die Steuerungseinheit 402 bezieht in Schritt S403 die Berechnungsergebnisse durch das Lernmodell 410 von den Knoten in der Ausgabeebene.
Die Steuerungseinheit 402 wertet in Schritt S404 die im Schritt S403 erhaltenen Berechnungsergebnisse aus und stellt in Schritt S405 fest, ob das Einlernen des Lernmodells 410 abgeschlossen ist oder nicht. Genauer gesagt kann die Steuerungseinheit 402 die Berechnungsergebnisse mit Hilfe einer Fehlerfunktion auswerten, die auf den im Schritt S403 erhaltenen Berechnungsergebnissen und den Einlerndaten basiert. Die Fehlerfunktion kann auch als Zielfunktion, Verlustfunktion oder Kostenfunktion bezeichnet werden. Die Steuerungseinheit 402 bestimmt, dass das Einlernen des Lernmodells 410 abgeschlossen ist, wenn die Fehlerfunktion gleich oder kleiner als ein Schwellwert oder gleich oder größer als ein Schwellwert im Prozess der Optimierung der Fehlerfunktion durch stochastischen Gradientenabstieg wie z.B. ein Verfahren des steilsten Abstiegs, ist. Die Steuerungseinheit 402 kann das Einlernen zu einem geeigneten Zeitpunkt beenden, indem sie ein Verfahren wie Kreuzvalidierung, vorzeitiges Anhalten oder ähnliches anwendet, um ein Überlernen zu vermeiden.
Wenn in Schritt S405 festgestellt wird, dass das Einlernen nicht abgeschlossen ist, aktualisiert die Steuerungseinheit 402 die Wichtungen zwischen den Knoten und die Vorspannungen, die in den Zwischenebenen in Schritt S406 verwendet werden, und kehrt mit der Verarbeitung an Schritt S401 zurück. Die Steuerungseinheit 402 kann die Wichtungen zwischen den Knoten und die Vorspannungen mit Hilfe einem Backpropagation-Verfahren aktualisieren, um die Wichtungen zwischen den Knoten und die Vorspannungen von der Ausgabeebene zur Eingabeebene sukzessive zu aktualisieren.
Wenn in Schritt S405 festgestellt wird, dass das Einlernen abgeschlossen ist, speichert die Steuerungseinheit 402 in Schritt S407 das Lernmodell 410 als eingelerntes Lernmodell in der Speichereinheit 404 und beendet die Verarbeitung gemäß diesem Flussdiagramm.
Damit kann bei dem Verfahren zur Erzeugung des in der Servervorrichtung 400 ausgeführten Lernmodells das Lernmodell, das für die Durchführung der Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers aus den Fahrinformationen verwendet wird, auf der Grundlage der Fahrinformationen über das Fahren des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 generiert werden. Die Servervorrichtung 400 in Ausführungsform 4 kann das Lernmodell 410 generieren, das für die Durchführung der Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers aus den Fahrinformationen und den Fahrerinformationen auf der Grundlage der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und der Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, verwendet wird. Das Bestimmungsvorrichtung 100 lädt das eingelernte Lernmodell 410 von der Servervorrichtung 400 herunter und speichert das Lernmodell in der Speichereinheit 106, wodurch der physische Zustand des Fahrers mit Hilfe des Lernmodells 410 bestimmt wird.
In Ausführungsform 5 wird die Konfiguration zur Bestimmung des physischen Zustands des Fahrers in der Servervorrichtung 400 beschrieben.
Wenn das Lernmodell 410, das in der Speichereinheit 404 der Servervorrichtung 400 gespeichert ist, bereits eingelernt wurde, kann der physische Zustand des Fahrers mit Hilfe dieses Lernmodells 410 ermittelt werden. In der Ausführungsform 5 ist eine Kommunikationsvorrichtung 300 auf dem menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 montiert. Die Bestimmungsvorrichtung 100 muss nicht am menschlich angetriebenen Fahrzeug 1 montiert sein. Die interne Konfiguration der Kommunikationsvorrichtung 300 ist ähnlich derjenigen der Kommunikationsvorrichtung in der Ausführungsform 3.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 in der Ausführungsform 5 erfasst über die Eingabeeinheit 306 Fahr- bzw. Fahrerinformationen von den Sensoren S1-S7 und den Messvorrichtungen M1-M8. Die Kommunikationsvorrichtung 300 überträgt die von den Sensoren S1-S7 und den Messvorrichtungen M1-M8 erfassten Fahrinformationen und Fahrerinformationen über die Kommunikationseinheit 308 an die Servervorrichtung 400. Die Servervorrichtung 400 empfängt die Fahrinformationen und die Fahrerinformationen, die von der Kommunikationsvorrichtung 300 übertragen werden, und ermittelt anhand der empfangenen Fahrinformationen und Fahrerinformationen den physischen Zustand des Fahrers. Das heißt, in der Ausführungsform 5 ist die Servervorrichtung 400 so konfiguriert, dass sie als Bestimmungsvorrichtung der vorliegenden Anmeldung fungiert.
13 ist ein Flussdiagramm, das ein Bestimmungsverfahren in Ausführungsform 5 veranschaulicht. Die Kommunikationsvorrichtung 300 erfasst in Schritt S501 Fahr- und Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1. Genauer gesagt erfasst die Kommunikationsvorrichtung 300 über die Eingabeeinheit 306 die Ausgangssignale der Sensoren S1-S7 und die Messergebnisse der Messvorrichtungen M1-M8.
Die Kommunikationsvorrichtung 300 überträgt in Schritt S502 die Fahrinformationen und die Fahrerinformationen, die im Schritt S501 erfasst werden, an die Servervorrichtung 400.
Die Servervorrichtung 400 empfängt in Schritt S503 die Fahrinformationen und die Fahrerinformationen, die von der Kommunikationsvorrichtung 300 übertragen werden. In Schritt S504 gibt die Steuerungseinheit 402 der Servervorrichtung 400 die im Schritt S503 empfangenen Fahrinformationen und die Fahrerinformationen in die Eingabeebene des Lernmodells 410 ein und führt damit Berechnungen mit dem Lernmodell 410 aus. Den Knoten in der Eingabeebene werden Daten zur Verfügung gestellt, welche die Fahrinformationen und die Fahrerinformationen angeben. Die den Knoten in der Eingabeebene zur Verfügung gestellten Daten werden an die entsprechenden Knoten in der angrenzenden Zwischenebene ausgegeben.
In der Zwischenebene werden Berechnungen mit einer Aktivierungsfunktion einschließlich der Wichtungen zwischen den Knoten und der Vorspannungen durchgeführt, und die Berechnungsergebnisse in der Zwischenebene werden an die folgende Ausgabeebene ausgegeben. Die Ausgabeebene des Lernmodells 410 gibt Daten aus, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen.
Die Steuerungseinheit 402 erfasst in Schritt S505 die Rechenergebnisse des Lernmodells 410 aus der Ausgabeebene des Lernmodells 410. Aus den Knoten, welche die Ausgabeebene bilden, können Daten gewonnen werden, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen. Die Daten, die den physischen Zustand anzeigen, sind z.B. die Wahrscheinlichkeit, dass die verbleibende physische Stärke des Fahrers X% beträgt (X ist z.B. 100, 90, ..., 0). Das Lernmodell 410 kann anstatt der Wahrscheinlichkeit bezüglich der verbleibenden physische Kraft, die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der verbrauchten Kalorien einem bestimmten Wert entspricht, eine Wahrscheinlichkeit, dass die Belastung des Fahrers einen bestimmten Wert erreicht, oder Ähnliches ausgeben.
Die Steuerungsvorrichtung 402 bestimmt in Schritt S506 den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Berechnungsergebnisse, die aus der Ausgabeebene des Lernmodells 410 gewonnen wurden. Die Steuerungseinheit 402 stellt beispielsweise aus den von den jeweiligen Knoten in der Ausgabeebene ausgegebenen Wahrscheinlichkeiten fest, dass der Zustand mit der höchsten Wahrscheinlichkeit dem physischen Zustand des Fahrers entspricht.
Die Steuerungseinheit 402 überträgt in Schritt S507 das Bestimmungsergebnis des physischen Zustands über die Kommunikationseinheit 408 an die Kommunikationsvorrichtung 300.
Die Steuerungseinheit 302 der Kommunikationsvorrichtung 300 empfängt in Schritt S508 das Bestimmungsergebnis des physischen Zustandes, das von der Servervorrichtung 400 über die Kommunikationseinheit 308 übertragen wird.
Daher kann in der Ausführungsform 5 selbst in dem Fall, dass das menschlich angetriebene Fahrzeug 1 nicht mit der Bestimmungsvorrichtung 100 ausgestattet ist, das Bestimmungsergebnis des physischen Zustands des Fahrers über die Servervorrichtung 400 erhalten werden.
In Ausführungsform 6 wird das zweite Einsatzbeispiel des Lernmodells beschrieben.
14 ist ein Konfigurationsdiagramm eines Lernmodells 140 im zweiten Einsatzbeispiel. Das Lernmodell 140 im zweiten Einsatzbeispiel ist ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell (seq2seq-Modell), das ein Typ des rekurrenten neuronalen Netzes ist. Das Lernmodell 140 wird z.B. von der Servervorrichtung 400 generiert und in der Speichereinheit 106 der Bestimmungsvorrichtung 100 gespeichert.
Das Lernmodell 140 umfasst m Stücke von Encodern E1 bis Em, in die jeweils Zeitreihendaten eingegeben sind, und n Stücke von Decodern D1 bis Dn, aus denen jeweils Zeitreihendaten ausgegeben werden. Die Indizes m und n können eine ganze Zahl größer als 1 annehmen. Wie in 14 dargestellt, ist jeder der Encoder E1 bis Em und der Decoder D1 bis Dn als ein einziger Block dargestellt, obwohl er eine Vielzahl von etwa zwei bis acht Ebenen einschließlich der Eingabeebene und der verborgenen Ebenen enthält. Die interne Konfiguration der Encoder E1 bis Em und der Decoder D1 bis Dn sowie das Einlern-Verfahren der internen Parameter in den Encodern E1 bis Em und den Decodern D1 bis Dn sind bereits bekannt, so dass hier auf eine detaillierte Beschreibung verzichtet wird. In der vorliegenden Ausführungsform werden die internen Parameter des Lernmodells 140 so eingelernt, dass Zeitreihendaten einer der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 als Input für das Lernmodell 140 genommen und Zeitreihendaten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, ausgegeben werden.
In 14 zeigt die horizontale Richtung einen Zeitschritt an und stellt den Fortschritt des Verfahrens von links nach rechts in der Zeichnung dar. In jedem der Encoder E1 bis Em werden Zeitreihendaten von einer der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 eingegeben. Wenn beispielsweise eine Ausgabe des Trittfrequenz-Sensors S2 als Eingabe für das Lernmodell 140 verwendet wird, gibt die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 der Bestimmungsvorrichtung 100 nacheinander Werte der Trittfrequenz K1, K2, ...Km, die als Zeitreihendaten erhalten wurden, in die Encoder E1 bis Em ein.
In der verborgenen Ebene der Encoder E1 bis Em werden die Eingabezeitreihendaten der Trittfrequenz als interner Vektor ct für den internen Zustand aufgezeichnet. Dabei stellt t einen Zeitschritt dar und nimmt in den jeweiligen Encodern E1 bis Em Werte von 1 bis m an. Der interne Vektor ct wird bei jeder Eingabe an eine Stufe mit dem entsprechenden Wert übergeben, und der interne Vektor cm, der an den Decoder D1 zu übergeben ist, wird erhalten, nachdem alle Eingaben abgeschlossen sind.
Der interne Vektor cm im letzten Encoder Em wird an den Decoder D1 übergeben. Ein reserviertes Wort zur Anweisung des Beginns einer Ausgabe wird in den Decoder D1 eingegeben. In dem Beispiel in 14 wird <go> ist reserviertes Wort festgelegt, obwohl jedes Wort akzeptabel ist, wenn es sich um einen im Voraus festgelegten festen Wert handelt. In dem Fall, dass der interne Vektor cm vom Encoder Em übergeben wird und das reservierte Wort zur Anweisung des Beginns einer Ausgabe eingegeben wird, gibt der Decoder D1 eine Ausgabe h1 aus, um den internen Vektor in cm+1 zu ändern. Die Ausgabe h1 des Decoders D1 wird im nächsten Schritt als Eingabe für den Decoder D2 verwendet. Der interne Vektor cm+1 für den Decoder D1 wird im nächsten Schritt als interner Zustand für den Decoder D2 verwendet. Somit werden die Ausgabe ht und der interne Vektor ct für die Decoder D1, D2 ... Dn-1 nacheinander in die jeweils nächsten Decoder D2, D3, ..., Dn eingegeben, um die Berechnung sequentiell durchzuführen, bis der letzte Decoder Dn ein reserviertes Wort <eos> ausgibt, welches das Ende der Ausgabe darstellt.
Daher entsprechen n-1 Stücke der Ausgaben h1 bis hn-1, die von den jeweiligen Decodern D1 bis Dn-1 erhalten wurden, den endgültigen Ausgaben des Lernmodells 140. Die Ausgaben h1 bis hn-1 stellen Zeitreihendaten dar, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 erfasst die Zeitreihendaten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, von den Decodern D1 bis Dn-1 des Lernmodells 140. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 wiederholt sequentiell die Eingabe von Zeitreihendaten in die Encoder E1 bis Em und die Erfassung von Zeitreihendaten, die von den Dekodern D1 bis Dn-1 ausgegeben werden, wodurch die Zeitreihenvariation des physischen Zustands des Fahrers bestimmt wird.
In Ausführungsform 7 wird das dritte Einsatzbeispiel des Lernmodells beschrieben.
15 ist ein Konfigurationsdiagramm eines Lernmodells 160 im dritten Einsatzbeispiel. Das Lernmodell 160 im dritten Einsatzbeispiel ist ein Lernmodell nach einem konvolutionären neuronalen Netz (CNN), einem regionsbasierten CNN (R-CNN) oder Ähnlichem und umfasst eine Eingabeebene 162, eine Zwischenebene 164 und eine Ausgabeebene 166. Das Lernmodell 160 ist so eingelernt, dass es Daten ausgibt, die den physischen Zustand des Fahrers entsprechend einem Eingabebild des Graphen, der die Zeitreihenvariation der Fahrinformationen oder der Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 darstellt, anzeigen. Das Lernmodell 160 wird z.B. von der Servervorrichtung 400 generiert und in der Speichereinheit 106 der Bestimmungsvorrichtung 100 gespeichert.
Bei der Erfassung der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 über die Eingabeeinheit 102 erzeugt die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 der Bestimmungsvorrichtung 100 Graphen, die deren Zeitreihenverläufe anzeigen, und gibt die erzeugten Graphen-Bilder aus.
In die Eingabeebene 162 wird das Bild der Graphen eingegeben, welche die Zeitreihenvariationen der Fahrinformationen und Fahrerinformationen des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 anzeigen.
Beispielsweise wird ein Zeitreihendiagramm eingegeben, in dem die Zeit als horizontale Achse und die Werte der Trittfrequenz des menschlich angetriebenen Fahrzeugs 1 und der Herzschlag des Fahrers als vertikale Achse dargestellt werden. Das Diagramm kann Zeitreihenvariationen von mehreren Fahrinformationen und Fahrerinformationen enthalten.
Die Zwischenebene 164 besteht beispielsweise aus einer Faltungsebene 164a, einer Pooling-Ebene 164b und einer vollständig verbundenen Ebene 164c. In der Zwischenebene 164 können abwechselnd die Faltungsebenen 164a und die Pooling-Ebenen 164b vorgesehen sein. Die Faltungsebene 164a und die Pooling-Ebene 164b extrahieren Merkmale aus dem über die Eingabeebene 162 eingegebenen Graphen-Bild. Zu den Merkmalen, die durch die Faltungsebene 164a und die Pooling-Ebene 164b extrahiert werden, gehören z.B. eine Neigung des Graphen, einen Maximalpunkt, einen Minimalpunkt oder Ähnliches. Die von der Faltungsebene 164a und der Pooling-Ebene 164b extrahierten Merkmale werden über die vollständig verbundene Ebene 164c an die Ausgabeebene 166 ausgegeben.
Die Ausgabeebene 166 gibt Daten aus, die den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der von der vollständig angeschlossenen Ebene 164c eingegebenen Merkmale anzeigen.
Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 erfasst die Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, aus der Ausgabeebene 166 des Lernmodells 160. Die arithmetische Verarbeitungseinheit 104 kann den physischen Zustand des Fahrers auf der Grundlage der erfassten Daten, die auf den physischen Zustand des Fahrers hinweisen, bestimmen.
Es ist zu verstehen, dass die hier offenbarten Ausführungsformen in jeder Hinsicht illustrativ und nicht einschränkend sind. Der Umfang der vorliegenden Erfindung wird durch die beigefügten Ansprüche definiert, und alle Änderungen, die in die Bedeutungen und Grenzen der Ansprüche fallen, oder die Äquivalenzen dieser Bedeutungen und Grenzen sollen von den Ansprüchen erfasst werden.
Bezugszeichenliste

1: menschlich angetriebenes Fahrzeug
1A: menschlich angetriebenes Fahrzeug
10: Fahrzeug-Hauptkörper
10A: Rahmen
10B: Vorderradgabel
12: Vorderrad
14: Hinterrad
16: Lenkstange
16A: Griff
18: Sattel
20: Antriebsmechanismus
22: Kurbel
22A: rechte Kurbel
22B: linke Kurbel
22C: Kurbelwelle
24A: vordere Kettenradbaugruppe
24B: hintere Kettenradbaugruppe
26: Kette
28: Pedal
30: Bedienungsvorrichtung
30A: Bedienungseinheit
32: Übertragungsvorrichtung
32A: elektrischer Stellantrieb
33: Übertragungsvorrichtung
33A: elektrischer Stellantrieb
33B: Kettenführung
34: verstellbare Sattelstütze
34A: elektrischer Stellantrieb
36: Aufhängungsvorrichtung
36A: elektrischer Stellantrieb
38: Batterieeinheit
38A: Batterie
38B: Batteriehalter
100: Bestimmungsvorrichtung
102: Eingabeeinheit
104: arithmetische Verarbeitungseinheit
106: Speichereinheit
108: Ausgabeeinheit
110: Bestimmungsdurchführungsprogramm
120, 140, 160: Lernmodell
122: Eingabeebene
124A: Zwischenebene
124B: Zwischenebene
126: Ausgabeebene
160: Lernmodell
162: Eingabeebene
164: Zwischenebene
164a: Faltungsebene
164b: Pooling-Ebene
164c: vollständig verbundene Ebene
166: Ausgabeebene
200: Steuerungsvorrichtung
202: Steuerungseinheit
204: Speichereinheit
206: Eingabeeinheit
208: Ausgabeeinheit
220: Meldevorrichtung
220A: Anzeigevorrichtung
220B: Sprachausgabevorrichtung
300: Kommunikationsvorrichtung
300A: Kommunikationsvorrichtung
302: Steuerungseinheit
304: Speichereinheit
306: Eingabeeinheit
308: Kommunikationseinheit
400: Servervorrichtung
402: Steuerungseinheit
404: Steuerungseinheit
406: Eingabeeinheit
408: Kommunikationseinheit
410: Lernmodell
E1-Em: Encoder
D1-Dn: Decoder
S1: Geschwindigkeits-Sensor
S2: Trittfrequenz-Sensor
S3: Drehmoment-Sensor
S4: Neigungs-Sensor
S5: Beschleunigungs-Sensor
S6: Positions-Sensor
S7: Wetter-Sensor
M: Speichermedium
M1: Pulsmesser
M2: Thermometer
M3: Schweißmesser
M4: Blutdruckmesser
M5: Atmungsmesser
M6: Elektromyograph
M7: Elektroenzephalograph
M8: Körperanalysewaage
S101-S508: Verfahrensschritte

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

JP 2015131533 A [0002]

Claims

Eine Bestimmungsvorrichtung (100), die den physischen Zustand eines Fahrers auf der Grundlage von Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) bestimmt.
Die Bestimmungsvorrichtung (100) nach Anspruch 1, wobei der physische Zustand durch Verwendung eines Lernmodells (160), das konfiguriert ist, um Daten auszugeben, die den physischen Zustand entsprechend einer Eingabe der Fahrinformationen anzeigen, bestimmt wird.
Die Bestimmungsvorrichtung (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Fahrinformationen Informationen über mindestens eine der folgenden Größen enthalten: Geschwindigkeit, Beschleunigung, eine geographische Position, einen Neigungswinkel, eine Fahrstrecke, eine Fahrzeit, eine Trittfrequenz, eine Leistung, eine Drehgeschwindigkeit eines Rades (12, 14), einen Fahrweg, eine Windrichtung, eine Windgeschwindigkeit, eine Außentemperatur und eine Außenfeuchtigkeit des menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1).
Die Bestimmungsvorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der physische Zustand des Fahrers auf der Grundlage der Fahrinformationen und von Fahrerinformationen über den Fahrer des menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) bestimmt wird.
Die Bestimmungsvorrichtung (100) nach Anspruch 4, wobei der physische Zustand durch Verwendung eines Lernmodells (160) bestimmt wird, das konfiguriert ist, um Daten auszugeben, die den physischen Zustand entsprechend Eingaben der Fahrinformationen und der Fahrerinformationen anzeigen.
Die Bestimmungsvorrichtung (100) nach Anspruch 4 oder 5, wobei die Fahrerinformationen Informationen über mindestens eines der folgenden Merkmale enthalten: Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Muskelmenge, Fettmenge, Herzschlag, Körpertemperatur, Schweiß, Blutdruck, Atmung, myoelektrisches Potential und Gehirnwellen des Fahrers.
Ein Steuerungssystem, das Folgendes umfasst: die Bestimmungsvorrichtung (100) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6; und eine Steuerungsvorrichtung (200), welche eine Komponente des menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) auf der Grundlage der von der Bestimmungsvorrichtung (100) ausgegebenen Informationen steuert.
Das Steuerungssystem nach Anspruch 7, wobei die Komponente eine Meldevorrichtung enthält.
Das Steuerungssystem nach Anspruch 8, wobei die Steuerungsvorrichtung (200) die Meldevorrichtung so steuert, dass sie Informationen über einen empfohlenen Fahrweg meldet.
Das Steuerungssystem nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Steuerungsvorrichtung (200) die Meldevorrichtung so steuert, dass sie Informationen über mindestens eines von Essen, Trinken und einer Ruhepause meldet.
Das Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 7 bis 10, wobei die Komponente eine Übertragungsvorrichtung (32, 33) enthält.
Ein Kommunikationssystem, umfassend: die Bestimmungsvorrichtung (100) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6; und eine Kommunikationsvorrichtung (300), die mit einem externen Gerät kommuniziert, wobei die Kommunikationsvorrichtung (300) die von der Bestimmungsvorrichtung (100) ausgegebenen Informationen an das externe Gerät überträgt.
Das Kommunikationssystem nach Anspruch 12, wobei die von der Bestimmungsvorrichtung (100) ausgegebenen Informationen Warninformationen über den physischen Zustand enthalten.
Das Kommunikationssystem nach Anspruch 12 oder 13, wobei die Kommunikationsvorrichtung (300) Informationen über einen physischen Zustand eines anderen Fahrers empfängt, die durch eine Bestimmungsvorrichtung (100) eines anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) bestimmt und von einer Kommunikationsvorrichtung (300) des anderen menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) übertragen werden.
Das Kommunikationssystem nach einem der Ansprüche 12 bis 14, wobei die Kommunikationsvorrichtung (300) Fahrumgebungsinformationen einschließlich Informationen über mindestens eine Verkehrsampel und ein Verkehrsaufkommen von dem externen Gerät empfängt.
Das Kommunikationssystem nach Anspruch 15, ferner umfassen eine Meldevorrichtung, die Informationen über einen empfohlenen Fahrweg auf der Grundlage der Informationen über die Fahrumgebung übermittelt.
Ein Lernmodell (160), umfassend: eine Eingabeebene (122), in die Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1) eingegeben werden; eine Zwischenebene (124A, 124B), die eine Beziehung zwischen den Fahrinformationen und dem physischen Zustand eines Fahrers lernt; und eine Ausgabeebene (126), über welche Daten, die den physischen Zustand anzeigen, ausgegeben werden, wobei das Lernmodell (160) zur Abarbeitung der Berechnung in der Zwischenebene auf der Grundlage der in die Eingabeebene eingegebenen Informationen verwendet wird, und aus der Ausgabeebene Daten ausgibt, die den physischen Zustand anzeigen.
Ein Verfahren zur Erzeugung eines Lernmodells (160), umfassen: Generieren des Lernmodells (160), welches bei den Prozessen der Bestimmung des physischen Zustands eines Fahrers aus Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs (1), basierend auf Fahrinformationen, verwendet wird und von Daten, die den physischen Zustand des Fahrers anzeigen, mittels eines Computers.
Ein Computerprogramm, das einen Computer veranlasst, die Prozesse zur Bestimmung des physischen Zustands eines Fahrers auf der Grundlage von Fahrinformationen über das Fahren eines menschlich angetriebenen Fahrzeugs auszuführen (1).
Ein Speichermedium (M), auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 19 gespeichert ist.