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Die Erfindung betrifft ein Assistenzsystem zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug.
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Die Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug.
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Aus der
DE 10 2013 200 027 A1 ist Drift-Trainingsassistenzsystem für ein Kraftfahrzeug zum Erlernen eines im hochdynamischen Fahrtraining notwendigen Drittens im Kreis bekannt. Dabei werden sowohl eine Lenktätigkeit als auch eine Gaspedalbewegung oder deren kombinierte Aktion von zumindest einem Drift-Assistenzsystem übernommen oder unterstützt.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein neuartiges Assistenzsystem und Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Assistenzsystem, welches die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist, und durch ein Verfahren, welches die im Anspruch 7 angegebenen Merkmale aufweist.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Das Assistenzsystem zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug umfasst erfindungsgemäß eine Datenverarbeitungseinheit mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk, welches anhand von Fahrhandlungen des Fahrers unter Berücksichtigung von das Fahrzeug betreffenden Eingangsdaten Fahrfähigkeiten des Fahrers bezüglich des Drittens ermittelt und in Abhängigkeit der Fahrfähigkeiten als Ausgangsdaten einen Lenkunterstützungsgrad und einen Fahrpedalunterstützungsgrad ermittelt. Weiterhin umfasst das Assistenzsystem eine mit der Datenverarbeitungseinheit gekoppelte Ausgabevorrichtung, welche die Ausgangsdaten optisch, akustisch und/oder haptisch ausgibt.
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Fahrer moderner Fahrzeuge, insbesondere hochmotorisierter sportlicher Fahrzeuge, verfügen in der Regel nicht über das fahrerische Können, um das Fahrzeug an der Grenze seiner physikalischen Möglichkeiten zu bewegen. Um dem Fahrer zu helfen, seine Fahrfähigkeiten in Bezug auf die Fahrzeugbeherrschung, insbesondere bei der Ausführung von Driftmanövern, zu verbessern, ist das vorliegende Assistenzsystem vorgesehen. Das Assistenzsystem unterstützt den Fahrer bei seinen Fahrmanövern, um dessen Fahr- und Reaktionsverhalten in unterschiedlichen fahrdynamischen Situationen zu verbessern und in kritischen Fahrsituationen beispielsweise eine Rückfallebene zu bieten. Somit ermöglicht das Assistenzsystem eine Verbesserung des Fahrkönnens eines Fahrers eines Fahrzeugs in besonders effizienter Weise bei gleichzeitiger Minimierung einer Übungszeit für den Fahrer.
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In einer möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems ist dieses derart ausgebildet, dass der Fahrer Eigenschaften des Fahrzeugs hinsichtlich seines dynamischen Verhaltens, insbesondere in Querrichtung bei Kurvenfahrten, definieren kann. Dabei kann der Fahrer beispielsweise eine maximale Gierrate, Gierbeschleunigung und/oder einen Schwimmwinkel des Fahrzeugs vorgeben.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems umfasst dieses eine mit der Datenverarbeitungseinheit gekoppelte Lenkunterstützungseinheit, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Lenkunterstützungsgrads eine Lenkunterstützung bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt. Somit erhält der Fahrer immer genau das richtige Maß an Lenkunterstützung, um das Driftmanöver sicher auszuführen und seinen persönlichen Lernfortschritt so hoch wie möglich zu halten.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems umfasst die Lenkunterstützung eine dynamische Anpassung eines Lenkmoments. Dies stellt eine für den Fahrer intuitiv wahrnehmbare Unterstützung dar und führt somit zu einem schnellen Lernerfolg bei gleichzeitiger hoher Akzeptanz der Assistenzfunktion für den Fahrer.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems umfasst dieses eine mit der Datenverarbeitungseinheit gekoppelte Fahrpedalunterstützungseinheit, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Fahrpedalunterstützungsgrads eine Fahrpedalunterstützung bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt. Somit erhält der Fahrer immer genau das richtige Maß an Fahrpedalunterstützung, um das Driftmanöver sicher auszuführen und seinen persönlichen Lernfortschritt so hoch wie möglich zu halten.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems umfasst die Fahrpedalunterstützung eine dynamische Anpassung einer Fahrpedalkennlinie, welche eine Abhängigkeit eines erzeugten Antriebsmoments von einer Fahrpedalstellung abbildet. Dies stellt eine für den Fahrer intuitiv wahrnehmbare Unterstützung dar und führt somit zu einem schnellen Lernerfolg bei gleichzeitiger hoher Akzeptanz der Assistenzfunktion für den Fahrer.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Assistenzsystems umfassen die Eingangsdaten wahlweise
- - eine Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs und/oder
- - eine Gierrate des Fahrzeugs und/oder
- - eine Gierbeschleunigung des Fahrzeugs und/oder
- - einen Schwimmwinkel des Fahrzeugs und/oder
- - einen Schwimmwinkelgradient des Fahrzeugs und/oder
- - einen Lenkradwinkel des Fahrzeugs und/oder
- - einen Lenkradwinkelgradient des Fahrzeugs und/oder
- - eine Fahrpedalstellung des Fahrzeugs und/oder
- - einen Fahrpedalgradient des Fahrzeugs und/oder
- - einen Radschlupf des Fahrzeugs und/oder
- - Raddrehzahlen des Fahrzeugs und/oder
- - Raddrehzahlgradienten des Fahrzeugs und/oder
- - eine Solltrajektorie des Fahrzeugs.
Diese Eingangsdaten bilden einen Zustand des Fahrzeugs besonders umfassend ab und ermöglichen eine zuverlässige und einfache Bestimmung der Fahrfähigkeiten des Fahrers.
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In dem Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug werden erfindungsgemäß mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerks anhand von Fahrhandlungen des Fahrers unter Berücksichtigung von das Fahrzeug betreffenden Eingangsdaten Fahrfähigkeiten des Fahrers bezüglich des Driftens und in Abhängigkeit der Fahrfähigkeiten als Ausgangsdaten ein Lenkunterstützungsgrad und ein Fahrpedalunterstützungsgrad ermittelt. Die Ausgangsdaten werden an eine Ausgabevorrichtung übermittelt, wobei mittels der Ausgabevorrichtung die Ausgangsdaten optisch, akustisch und/oder haptisch ausgegeben werden.
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Das vorliegende Verfahren hilft dem Fahrer, seine Fahrfähigkeiten in Bezug auf die Fahrzeugbeherrschung, insbesondere bei der Ausführung von Driftmanövern, zu verbessern. Mittels des Verfahrens kann der Fahrer derart bei seinen Fahrmanövern unterstützt werden, dass dessen Fahr- und Reaktionsverhalten in unterschiedlichen fahrdynamischen Situationen verbessert werden und in kritischen Fahrsituationen beispielsweise eine Rückfallebene geboten werden kann. Somit ermöglicht die Anwendung des Verfahrens eine Verbesserung des Fahrkönnens eines Fahrers eines Fahrzeugs in besonders effizienter Weise bei gleichzeitiger Minimierung einer Übungszeit für den Fahrer.
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In einer möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden die Ausgangsdaten an eine Lenkunterstützungseinheit übermittelt, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Lenkunterstützungsgrads eine Lenkunterstützung bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt. Somit erhält der Fahrer immer genau das richtige Maß an Lenkunterstützung, um das Driftmanöver sicher auszuführen und seinen persönlichen Lernfortschritt so hoch wie möglich zu halten.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden die Ausgangsdaten an eine Fahrpedalunterstützungseinheit übermittelt, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Fahrpedalunterstützungsgrads eine Fahrpedalunterstützung bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt. Somit erhält der Fahrer immer genau das richtige Maß an Fahrpedalunterstützung, um das Driftmanöver sicher auszuführen und seinen persönlichen Lernfortschritt so hoch wie möglich zu halten.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens wird eine Güte durchgeführter Driftmanöver ermittelt. Anhand der Güte wird das künstliche neuronale Netzwerk trainiert.
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Dies ermöglicht ein einfaches und zuverlässiges Training des Netzwerks und daraus resultierend eine optimierte Leistungsfähigkeit des Verfahrens.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden während der Durchführung eines Driftmanövers Anleitungen bezüglich einer optimalen Lenkradstellung und/oder einer optimalen Fahrpedalstellung optisch, akustisch und/oder haptisch an den Fahrer ausgegeben. Hierdurch ist es für den Fahrer einerseits möglich, in besonders einfacher Weise ein Driftmanöver optimal zu fahren. Des Weiteren kann ein Lerneffekt maximiert werden, da der Fahrer sehr einfach erkennt, was er an seinen Fahrhandlungen ändern muss, um das Driftmanöver möglichst optimal auszuführen.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
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Dabei zeigen:
- 1 schematisch ein Blockschaltbild eines Assistenzsystems zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug und
- 2 schematisch einen Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzwerks eines Assistenzsystems gemäß 1.
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In 1 ist ein Blockschaltbild eines Assistenzsystems 1 zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Driftmanöver mit einem Fahrzeug dargestellt. 2 zeigt einen Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzwerks 2 des Assistenzsystems 1 gemäß 1.
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Das Assistenzsystem 1 umfasst eine Datenverarbeitungseinheit 3, eine Ausgabevorrichtung 4, eine Lenkunterstützungseinheit 5 und eine Fahrpedalunterstützungseinheit 6.
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Um den Fahrer des Fahrzeugs bestmöglich beim Lernen von Fahrfertigkeiten zur Ausführung von Driftmanövern mit dem Fahrzeug unterstützen zu können, wird mittels des Assistenzsystems 1 ein auf künstlicher Intelligenz basierender Drifttrainer realisiert, welcher das künstliche neuronale Netzwerk 2 umfasst.
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Das künstliche neuronale Netzwerk 2 ermittelt Fahrfähigkeiten des Fahrers bezüglich des Driftens, das heißt eine Driftfähigkeit des Fahrers, anhand von Fahrhandlungen des Fahrers unter Berücksichtigung von das Fahrzeug betreffenden Eingangsdaten E1 bis En. Hierzu werden die Eingangsdaten E1 bis En einer so genannten Input-Layer 2.1 bzw. Eingangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks 2 zugeführt.
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Die Eingangsdaten E1 bis En sind Messgrößen oder Schätzgrößen, welche insbesondere kontinuierlich eine aktuelle Fahrdynamik des Fahrzeugs beschreiben. Darüber hinaus können alle relevanten Fahrereingaben, wie beispielsweise ein Lenkradwinkel, eine Lenkwinkelgeschwindigkeit und/oder eine Fahrpedalstellung an das künstliche neuronale Netzwerk 2 geliefert werden. Eine Anzahl der Eingangsdaten E1 bis En ist beispielsweise flexibel.
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Die Eingangsdaten E1 bis En umfassen beispielsweise
- - eine Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs und/oder
- - eine Gierrate des Fahrzeugs und/oder
- - eine Gierbeschleunigung des Fahrzeugs und/oder
- - einen Schwimmwinkel des Fahrzeugs und/oder
- - einen Schwimmwinkelgradient des Fahrzeugs und/oder
- - einen Lenkradwinkel des Fahrzeugs und/oder
- - einen Lenkradwinkelgradient des Fahrzeugs und/oder
- - eine Fahrpedalstellung des Fahrzeugs und/oder
- - einen Fahrpedalgradient des Fahrzeugs und/oder
- - einen Radschlupf des Fahrzeugs und/oder
- - Raddrehzahlen des Fahrzeugs und/oder
- - Raddrehzahlgradienten des Fahrzeugs und/oder
- - eine Solltrajektorie des Fahrzeugs.
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Aus den Eingangsdaten E1 bis En ermittelt das künstliche neuronale Netzwerk 2 mittels einer Anzahl von Hidden-Layer 2.3 bis 2.m bzw. versteckten Schichten zwei Ergebnisse, welche eine Output-Layer 2.2 bzw. Ausgangsschicht des künstlichen neuronalen Netzwerks 2 in Form von zwei Signalen ausgibt.
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Ein erstes Signal ist ein Lenkunterstützungsgrad L. Dieser ist ein Indikator dafür, wieviel Unterstützung der Fahrer bei seiner Lenkradbewegung vom Assistenzsystem 1 benötigt, um das Driftmanöver auszuführen. Eine Größe des Lenkunterstützungsgrads L wird dabei anhand eines individuellen Fahrerniveaus, das heißt der ermittelten Fahrfähigkeiten des Fahrers bezüglich des Driftens, ausgewählt.
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Ein zweites Signal ist ein Fahrpedalunterstützungsgrad F. Dieser ist ein Indikator dafür, wie hoch eine erforderliche Intensität der Gaspedalunterstützung des Fahrers durch das Assistenzsystem 1 sein muss, damit dieser das Driftmanöver ausführen kann. Eine Größe des Fahrpedalunterstützungsgrads F wird dabei anhand eines individuellen Fahrerniveaus, das heißt der ermittelten Fahrfähigkeiten des Fahrers bezüglich des Driftens, ausgewählt.
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Die Signale werden der Ausgabevorrichtung 4 zugeführt, welche diese als Empfehlung und zur Information an den Fahrer optisch, akustisch und/oder haptisch ausgibt. Beispielsweise liefern der Lenkunterstützungsgrad L und der Fahrpedalunterstützungsgrad F einen Signalwert zwischen 0 und 1, wobei beispielsweise der Signalwert 1 die größtmögliche jeweilige Unterstützung anzeigt. Es ist auch möglich, einzelne Wertebereiche in Klassen einzuteilen und diese Klassen über eine auf einem Endgerät ausgeführte Applikation, kurz App, zu einer Community zu verbinden. Daraus kann eine Rangliste mit verschiedenen Fahrern erstellt werden, um einen Wettbewerb zwischen diesen Fahrern bezüglich der Ausführung von Driftmanövern zu etablieren.
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Auch können zusätzlich während des Driftmanövers mittels der Ausgabevorrichtung 4 Anleitungen bezüglich einer optimalen Lenkradstellung und/oder einer optimalen Fahrpedalstellung optisch, akustisch und/oder haptisch an den Fahrer ausgegeben werden.
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Zusätzlich werden die Signale direkt mit Assistenzfunktionen einer Fahrzeuglenkung oder einer Antriebsmomentenverteilung verknüpft.
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Hierzu wird der Lenkunterstützungsgrad L an die mit der Datenverarbeitungseinheit 3 gekoppelte Lenkunterstützungseinheit 5 übermittelt, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Lenkunterstützungsgrads L eine Lenkunterstützung, insbesondere eine dynamische Anpassung eines Lenkmoments, bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt.
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Weiterhin wird der Fahrpedalunterstützungsgrad F an die mit der Datenverarbeitungseinheit 3 gekoppelte Fahrpedalunterstützungseinheit 6 übermittelt, welche während eines Driftmanövers in Abhängigkeit des ermittelten Fahrpedalunterstützungsgrads F eine Fahrpedalunterstützung bis zum Erreichen vorgegebener Driftparameter erzeugt. Die Fahrpedalunterstützung umfasst dabei eine dynamische Anpassung einer Fahrpedalkennlinie, welche eine Abhängigkeit eines erzeugten Antriebsmoments von einer Fahrpedalstellung abbildet.
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Das heißt, der ermittelte Lenkunterstützungsgrad L und Fahrpedalunterstützungsgrad F werden genutzt, um beim Lenken durch Veränderung des Lenk- bzw. Lenkradmoments und bei einer Fahrpedalstellung durch eine Modifikation des Antriebsmoments den Fahrer zu unterstützen. So erhält der Fahrer immer genau das richtige Maß an Unterstützung, um den persönlichen Lernfortschritt so hoch wie möglich zu halten.
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Eine Struktur des künstlichen neuronalen Netzwerks 2 ist dabei flexibel wählbar. Das heißt, eine Anzahl der Hidden-Layer 2.3 bis 2.m und eine Auswahl bestimmter Netzwerke sind nicht festgelegt. Auch Kombinationen sind möglich.
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Das künstliche neuronale Netzwerk 2 wird dabei durch aufgezeichnete „Gut- und Schlechtmessungen“ verschiedener Driftmanöver trainiert. Das heißt, es wird jeweils eine Güte durchgeführter Driftmanöver ermittelt und anhand der ermittelten Güte wird das künstliche neuronale Netzwerk 2 trainiert. Wichtig ist hierbei insbesondere, dass ein möglichst breites Spektrum an Drifttechniken berücksichtigt wird. Das bezieht sich zum einen auf gefahrene Driftfiguren selbst, aber auch auf unterschiedliche Ausführungsarten. Ein Trainingsprozess des Netzwerks 2 kann dabei sowohl überwacht als auch unüberwacht durchgeführt werden. Beim überwachten Training werden auch die Eingangsdaten E1 bis En und Ausgangsdaten, das heißt der Lenkunterstützungsgrad L und der Fahrpedalunterstützungsgrad F, mit entsprechenden Trainingsdaten übertragen. Das Training variiert dabei die Gewichte des künstlichen neuronalen Netzwerks 2, bis sich die Ausgangsdaten desselben vorgegebenen Zielwerten angenähert haben.
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In einer möglichen Ausgestaltung ist auch eine Erweiterung einer Anzahl der Ausgangsdaten möglich. Beispielsweise kann eine lenkrichtungsabhängige Lenkunterstützung berücksichtigt werden, wenn der Fahrer beim Driften in einer Lenkrichtung mehr Defizite hat als in der anderen.
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Auch kann eine Visualisierung des künstlichen neuronalen Netzwerks 2 mittels der Ausgabevorrichtung 4, beispielsweise einer so genannten Headunit des Fahrzeugs, angezeigt werden, in der Signalflüsse durch das Netzwerk 2 dargestellt werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Assistenzsystem
- 2
- Netzwerk
- 2.1
- Input-Layer
- 2.2
- Output-Layer
- 2.3 bis 2.m
- Hidden-Layer
- 3
- Datenverarbeitungseinheit
- 4
- Ausgabevorrichtung
- 5
- Lenkunterstützungseinheit
- 6
- Fahrpedalunterstützungseinheit
- E1 bis En
- Eingangsdaten
- F
- Fahrpedalunterstützungsgrad
- L
- Lenkunterstützungsgrad
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102013200027 A1 [0003]
