DE19720626A1 - Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für Kraftfahrzeuge - Google Patents
Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für KraftfahrzeugeInfo
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Description
Diese Erfindung bezieht sich auf eine Fahrzustand-Über
wachungsvorrichtung für Kraftfahrzeuge, welche den Fahrzu
stand eines Fahrers eines Fahrzeuges überwacht und, je nach
Ergebnis der Überwachung, geeignete Maßnahmen ergreift, z. B.
ein Warnsignal ausgibt.
In herkömmlicher Weise wurde eine Fahrzustand-Überwachungs
vorrichtung vorgeschlagen, beispielsweise in der japanischen
offengelegten Patentveröffentlichung (Kokai) Nr. 5-85221,
bei welcher eine Reaktionsverzögerung eines Fahrers eines
Fahrzeugs und ein Ausmaß der Abweichung der tatsächlichen
Position des Fahrzeugs von einer Referenzposition einer
Fahrbahn, auf welcher das Fahrzeug fährt, auf der Basis ei
nes Lenkausschlags des Fahrzeugs, ausgeführt durch den Fah
rer, und der Fahrzeuggeschwindigkeit geschätzt wird und die
geschätzte Reaktionsverzögerung und das geschätzte Ausmaß
der Abweichung mit entsprechenden Referenzwerten verglichen
werden, welche vorausgesetzt werden, wenn der Fahrer in ei
nem normalen Fahrzustand ist, um hierdurch den Fahrzustand
des Fahrers zu prüfen, z. B. unnormales Lenken, hervorgerufen
durch Eindösen oder ein herabgesetztes Fahrvermögen des Fah
rers aufgrund seiner Müdigkeit.
Wenn gemäß dem vorgeschlagenen Fahrzustand-Überwachungs
system jedoch festgestellt wird, daß der Fahrzustand des
Fahrers nicht unnormal ist, wird er als normal betrachtet.
Aus diesem Grund ist es schwierig, geeignete Maßnahmen zu
ergreifen, um verschiedene Fahrzustände des Fahrers zu be
wältigen. Das heißt, daß jeder Fahrer sein eigenes Fahrver
mögen hat und das Fahrvermögen jedes einzelnen Fahrers sich
mit seinem physischen Zustand ändert. Folglich können die
oben gezeigten jeweiligen Referenzwerte der geschätzten
Reaktionsverzögerung und des geschätzten Ausmaßes der Abwei
chung, welches vorausgesetzt wird, wenn der Fahrer in einem
normalen Fahrzustand ist, nicht zwangsläufig die richtigen
Referenzwerte sein. Deshalb kann das herkömmliche Verfahren
zum Feststellen eines unnormalen Fahrzustands des Fahrers
einfach durch Vergleichen der Parameter (Reaktionsverzöge
rung und Ausmaß der Abweichung) mit den entsprechenden Refe
renzwerten, die vorausgesetzt werden, wenn der Fahrer in ei
nem normalen Fahrzustand ist, einen Fall nur dann bewälti
gen, wenn der Fahrzustand des Fahrers extrem verschlechtert
ist.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine Fahrzustand-Überwa
chungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug bereitzustellen,
welche nicht nur die verschiedenen Fahrzustände des Fahrers
genau feststellen kann sondern auch schnell einen unnormalen
Fahrzustand des Fahrers feststellen kann um hierdurch das
Ergreifen geeigneter Maßnahmen zu deren Bewältigung zu er
möglichen.
Um die obige Aufgabe zu lösen, stellt die vorliegende Erfin
dung eine Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraft
fahrzeug bereit, um einen Fahrzustand eines Fahrers des
Kraftfahrzeugs zu überwachen.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist dadurch gekennzeichnet,
daß sie aufweist:
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers, und mindestens eines Zustands des Fahrers, um hier durch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzu stand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Feststell einrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahr zustand des Fahrers unnormal ist;
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzustands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neuronales Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von einem Feststell ergebnis der ersten Fahrzustand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festge stellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers, und mindestens eines Zustands des Fahrers, um hier durch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzu stand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Feststell einrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahr zustand des Fahrers unnormal ist;
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzustands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neuronales Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von einem Feststell ergebnis der ersten Fahrzustand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festge stellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.
Vorzugsweise stellt die erste Fahrzustand-Feststelleinrich
tung auf der Basis einer Verteilung einer Mehrzahl von Ein
zeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten fest, ob der Fahrzu
stand des Fahrers unnormal ist.
Wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung nicht fest
stellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, stellt
die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung vorzugsweise wei
terhin auf der Basis der von der Fahrzustand-Detektierein
richtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten fest, ob der
Fahrzustand des Fahrers normal ist, wobei das Feststellen
des Ausmaßes an Normalität des Fahrzustands des Fahrers
durch die zweite Fahrzustand-Feststelleinrichtung blockiert
ist, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festge
stellt hat, daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal
oder unnormal ist.
Noch bevorzugter bildet die erste Fahrzustand-Feststellein
richtung Musterdaten, die die Verteilung der Mehrzahl von
Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten anzeigen, und ver
gleicht die dergestalt gebildeten Musterdaten mit vorbe
stimmten eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten, die die
jeweiligen unnormalen Fahrzustände des Fahrers anzeigen, und
vorbestimmten eine Normalität anzeigenden Musterdaten, die
die jeweiligen normalen Fahrzustände des Fahrers anzeigen,
wobei die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung feststellt,
daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, wenn die ge
bildeten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimmten ei
ne Unnormalität anzeigenden Musterdaten identisch sind und
feststellt, das der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wenn
die gebildeten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimm
ten eine Normalität anzeigenden Musterdaten identisch sind.
Vorzugsweise berechnet die zweite Fahrzustand-Feststellein
richtung einen Fahrzustand-Anzeigeparameter mittels des neu
ronalen Netzes auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten
und vergleicht die Fahrzustand-Anzeigeparameter mit einer
Mehrzahl von Referenzwerten, um hierdurch festzustellen, ob
das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem
unnormalen Bereich, einem Zwischenbereich und einem normalen
Bereich gehört.
Noch bevorzugter ist, wenn die zweite Fahrzustand-Feststell
einrichtung die Fahrzustand-Anzeigeparameter für einen Ver
gleich mit der Mehrzahl an Referenzwerten mittels eines ein
zigen neuronalen Netzes berechnet.
Alternativ dazu beinhaltet die zweite Fahrzustand-Feststell
einrichtung eine erste Fahrzustand-Anzeigeparameter-Berech
nungseinrichtung zum Berechnen eines ersten Fahrzustand-An
zeigeparameters, welcher den Fahrzustand des Fahrers genauer
darstellt, wenn der Fahrzustand des Fahrers nahe der Unnor
malität ist, auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten mit
tels eines ersten neuronalen Netzes, eine zweite Fahrzu
stand-Anzeigeparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen
eines zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den
Fahrzustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu
stand des Fahrers nahe der Normalität ist, auf der Basis der
Fahrzustand-Anzeigedaten mittels eines zweiten neuronalen
Netzes; eine einen unnormalen Bereich feststellende Einrich
tung zum Vergleichen des ersten Fahrzustand-Anzeigeparame
ters mit einem eine Unnormalität feststellenden Referenzwert
zum Feststellen, ob das Maß an Normalität des Fahrzustands
des Fahrers zum unnormalen Bereich gehört; und eine einen
normalen Bereich feststellende Einrichtung zum Vergleichen
des zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine
Normalität feststellenden Referenzwert zum Feststellen, ob
das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zum Nor
malbereich gehört.
Wenn weiterhin die Normalität-Feststelleinrichtung nicht
feststellt, daß das Maß an Normalität des Fahrzustands des
Fahrers zum Normalbereich gehört, stellt die zweite Fahrzu
stand-Feststelleinrichtung auf der Basis des ersten Fahrzu
stand-Anzeigeparameters, des zweiten Fahrzustand-Anzeigepa
rameters und eines vorbestimmten Referenzwerts zum Bestimmen
des Zwischenbereichs vorzugsweise fest, ob das Maß an Norma
lität des Fahrzustands des Fahrers in einem Abschnitt des
Zwischenbereichs nahe des unnormalen Bereichs oder einem Ab
schnitt des Zwischenbereichs nahe des Normalbereichs ist.
Vorzugsweise beinhaltet die Fahrzustand-Detektiereinrichtung
eine Einrichtung zum Berechnen von Daten des Ausmaßes der
Schlangenlinie(nbewegung) oder des Mäandrierens, die ein
Ausmaß einer Schlangenlinie(nbewegung) des Fahrzeugs als
Fahrzustand-Anzeigedaten darstellen.
Weiter bevorzugt beinhaltet die Fahrzustand-Feststellein
richtung eine das Maß des Verhaltens detektierende Einrich
tung zum Detektieren eines Maßes des Verhaltens des Fahr
zeugs in bezug auf eine Gierbewegung des Fahrzeugs oder eine
Seitenbewegung des Fahrzeugs, eine Fahrzeuggeschwindigkeit-
Detektiereinrichtung zum Detektieren der Fahrtgeschwindig
keit des Fahrzeugs, eine Verhaltens-Referenzwert-Einstell
einrichtung zum Einstellen eines Verhaltens-Referenzwerts
auf Basis von Änderungen des Verhaltensmaßes und eine das
Ausmaß des Verhaltens der seitlichen Abweichung berechnende
Einrichtung zum Berechnen des Ausmaßes des Verhaltens einer
seitlichen Abweichung des Fahrzeugs auf der Basis der Ver
haltensmaßes, der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs und des
Verhaltens-Referenzwerts.
Weiterhin berechnet die Fahrzustand-Feststelleinrichtung
vorzugsweise einen über die Zeit integrierten Wert eines Ab
solutwertes des Maßes des Verhaltens einer seitlichen Abwei
chung des Fahrzeugs als Daten über das Ausmaß der Schlangen
linie(nbewegung).
Alternativ dazu berechnet die Fahrzustand-Detektiereinrich
tung eine Standardabweichung des Maßes des Verhaltens der
seitlichen Abweichung als die Daten über das Ausmaß der
Schlangenlinie(nbewegung).
Alternativ dazu berechnet die Fahrzustand-Detektiereinrich
tung eine Differenz zwischen einem maximalen Wert des Maßes
des Verhaltens der seitlichen Abweichung und einem minimalen
Wert des Maßes des Verhaltens einer seitlichen Abweichung
über eine vorbestimmte Zeitspanne hinweg als Daten bezüglich
der Schlangenlinie(nbewegung).
Die oben genannten und andere Aufgaben, Merkmale und Vortei
le der Erfindung ergeben sich deutlicher aus der folgenden
detaillierten Beschreibung zusammen mit den beiliegenden
Zeichnungen.
Es zeigen:
Fig. 1 ein Blockdiagramm der Anordnung einer Fahrzustand-
Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug gemäß
einer Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 2 ein Flußdiagramm eines Programms zum Ausführen eines
Fahrzustand-Überwachungsvorgangs, bei welchem der
Fahrzustand des Fahrers festgestellt wird und, je
nach Ergebnis der Feststellung, ein Warnsignal aus
gegeben wird;
Fig. 3A bis 3E Diagramme, die Änderungen von detektierten
und berechneten Parametern zeigen, welche zum Be
rechnen eines Ausmaßes der Schlangenlinie(nbewegung)
des Fahrzeugs verwendet werden, wobei:
Fig. 3A Änderungen einer Gierrate YR zeigt;
Fig. 3B Änderungen eines Gierwinkels YA zeigt;
Fig. 3C Änderungen eines modifizierten Gierwinkels
YAM zeigt;
Fig. 3D Änderungen einer seitlichen Abweichdiffe
renzmenge DYK zeigt; und
Fig. 3E Änderungen einer seitlichen Abweichung YK
zeigt;
Fig. 4 ein Diagramm, welches hilfreich ist zum Erklären ei
ner Art und Weise zum Konvertieren von Daten des
Ausmaßes der Schlangenlinie(nbewegung) in Musterda
ten;
Fig. 5 ein Flußdiagramm eines Programms zum Feststellen des
Fahrzustands des Fahrers mittels eines neuronalen
Netzes;
Fig. 6 ein Diagramm einer Struktur des neuronalen Netzes;
Fig. 7 ein Diagramm, welches hilfreich ist zum Erklären des
Verhältnisses zwischen Werten eines Fahrzustand-An
zeigeparameters und Ergebnissen der Feststellung des
Fahrzustands des Fahrers; und
Fig. 8 ein Flußdiagramm einer Variation des Programms von
Fig. 5.
Die Erfindung wird nun im Detail in bezug auf die Zeichnun
gen beschrieben, die ein Ausführungsbeispiel davon zeigen.
In bezug zuerst auf Fig. 1 ist die Anordnung einer Fahrzu
stand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug gemäß
einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gezeigt. Die Vor
richtung ist an dem Fahrzeug montiert, welches von einem
primären Antriebsmotor, wie z. B. einem Motor mit innerer
Verbrennung und einem Elektromotor angetrieben wird und mit
einem Lenkgriff oder Lenkrad ausgerüstet ist. Das Fahrzeug
weist einen Gierratensensor 1 zum Detektieren der Gierrate
des Fahrzeugs und einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 2 zum
Detektieren der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs (Fahr
zeuggeschwindigkeit V) auf und die Sensoren 1 und 2 liefern
elektrische Signale, die die gemessene Gierrate bzw. die ge
messene Fahrzeuggeschwindigkeit anzeigen, an einen das Aus
maß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnenden Block 3. Der
das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnende Block 3
berechnet ein Ausmaß einer Schlangenlinie (im folgenden als
"Schlangenlinienausmaß" bezeichnet) X des Kraftfahrzeugs als
ein Parameter, der den Fahrzustand des Fahrers auf der Basis
der von den Sensoren 1, 2 detektierten Gierrate YR bzw.
Fahrzeuggeschwindigkeit V anzeigt und liefert das Ergebnis
der Berechnung an einen Fahrzustand-Feststellblock 4. Der
Fahrzustand-Feststellblock 4 stellt einen Fahrzustand des
Fahrers auf der Basis des Schlangenlinienausmaßes X fest und
betreibt eine Alarmvorrichtung 5 in Reaktion auf das Ergeb
nis der Feststellung. Die Alarmvorrichtung 5 kann beispiels
weise durch eine Lampe, eine Hupe oder einen Stimmgenerator
gebildet sein.
Bei der vorliegenden Ausführungsform werden der Schlangenli
nienausmaß-Berechnungsblock 3 und der Fahrzustand-Feststell
block 4 durch eine elektronische Steuereinheit (ECU) 6 mit
einer Zentraleinheit (CPU), einer Speichervorrichtung, Ein
gangs/Ausgangsschaltungen usw. verwirklicht.
Fig. 2 zeigt ein Programm zum Ausführen eines Fahrzustand-
Überwachungsvorgangs, welcher von der CPU der ECU 6 ausge
führt wird, um eine Referenzlinie oder eine Fahrbahn, ent
lang welcher das Fahrzeug fahren soll, sowie einen Parameter
(Schlangenlinienausmaß X1), welcher eine Abweichung des
Fahrzeugs von der Referenzlinie auf der Basis der gemessenen
Gierrate YR und Fahrzeuggeschwindigkeit V anzeigt, zu be
rechnen und dann einen Fahrzustand des Fahrers auf der Basis
des berechneten Schlangenlinienausmaßes X1 festzustellen.
Zuerst werden bei einem Schritt S11 Daten der Gierrate YR
und der Fahrzeuggeschwindigkeit C, die über eine vorbestimm
te Zeitdauer T1 hinweg (z. B. 30 Sekunden) vor dem momentanen
Zeitpunkt detektiert wurden, nach Ablauf einer jeden vorbe
stimmten Zeitspanne T2 (z. B. 10 Sekunden) eingelesen. Dann
werden die Referenzlinie und eine seitliche Abweich-Diffe
renzmenge DYK bei Schritten S12 bzw. S13 berechnet.
Die Referenzlinie und die seitliche Abweich-Differenzmenge
DYK werden auf folgende Weise berechnet:
Zuerst wird die Eingangs-Gierrate YR (Fig. 3A) über die Zeit in einen Gierwinkel YA (Fig. 3B) integriert und weiterhin wird die Referenzlinie (angedeutet durch die gestrichelte Linie in Fig. 3B) auf der Basis des Gierwinkels YA berech net. Diese Berechnung wird insbesondere durch eine Methode der kleinsten Quadrate, die wohlbekannt ist, auf folgende Weise ausgeführt:
Wir nehmen an, daß z. B. Gierwinkelwerte YA1, YA2 und YA3 zu Zeitpunkten t1, t2 bzw. t3 erhalten wurden. Eine Näherung der Referenzlinie kann durch die folgenden linearen Aus drücke erzielt werden:
Zuerst wird die Eingangs-Gierrate YR (Fig. 3A) über die Zeit in einen Gierwinkel YA (Fig. 3B) integriert und weiterhin wird die Referenzlinie (angedeutet durch die gestrichelte Linie in Fig. 3B) auf der Basis des Gierwinkels YA berech net. Diese Berechnung wird insbesondere durch eine Methode der kleinsten Quadrate, die wohlbekannt ist, auf folgende Weise ausgeführt:
Wir nehmen an, daß z. B. Gierwinkelwerte YA1, YA2 und YA3 zu Zeitpunkten t1, t2 bzw. t3 erhalten wurden. Eine Näherung der Referenzlinie kann durch die folgenden linearen Aus drücke erzielt werden:
YA1 = b1 + b2t1 + e1
YA2 = b1 + b2t2 + e2
YA3 = b1 + b2t3 + e3
YA2 = b1 + b2t2 + e2
YA3 = b1 + b2t3 + e3
wobei e1 bis e3 Abweichungen darstellen und die Bezeichnun
gen b1 und b2 so bestimmt sind, daß die Quadratsumme der Ab
weichungen e1 bis e3 den Minimalwert erreicht. Die Näherung
der Referenzlinie kann auch durch die folgenden quadrati
schen Ausdrücke erzielt werden:
YA1 = b1 + b2t1 + b3t1² + e1
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + e3
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + e3
wobei die Terme b1 bis b3 so bestimmt werden, daß die Summe
der Quadrate der Abweichungen e1 bis e3 den Minimalwert er
reicht.
Weiterhin kann eine Näherung der Referenzlinie durch die
folgenden kubischen Ausdrücke erzielt werden:
YA1 = b1 + b2t1 + b3t1² + b4t1³ + e1
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + b4t2³ + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + b4t3³ + e3
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + b4t2³ + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + b4t3³ + e3
wobei die Ausdrücke b1 bis b4 so bestimmt werden, daß die
Summe der Quadrate der Abweichungen e1 bis e3 den Minimal
wert erreicht.
Wenn die Anzahl der abgefragten Datenelemente größer ist,
werden Ausdrücke von höherer Ordnung weiterhin verwendet, um
akkuratere Annäherungen auszuführen.
Bei der vorliegenden Erfindung wird zuerst die Referenzlinie
mittels linearer Ausdrücke festgestellt und dann wird ein
modifizierter Gierwinkel YAM (Fig. 3C) berechnet durch Sub
trahieren eines Referenz-Gierwinkels entsprechend der Refe
renzlinie von dem festgestellten Gierwinkel YA. Weiterhin
wird die seitliche Abweich-Differenzmenge DYK (Fig. 3D) be
rechnet durch Anwenden des modifizierten Gierwinkels YAM und
der Fahrzeuggeschwindigkeit V auf die folgende Gleichung:
DYK = V Xx sin(YAM).
In bezug zurück auf Fig. 2 wird bei dem nächsten Schritt S14
festgestellt, ob die Differenz zwischen dem maximalen Wert
DYKMAX der seitlichen Abweichungs-Differenzmenge DYK und dem
Minimumwert DYKMIN derselben kleiner ist als ein vorbestimm
ter Wert α1. Wenn (DYKMAX - DYKMIN) α1 zutrifft, geht das
Programm zu Schritt S12 zurück, wobei die Ordnung der Nähe
rung der Referenzlinie um eine Ordnung erhöht wird, um die
Referenzlinie erneut zu berechnen. Dieses Verfahren wird
wiederholt ausgeführt, bis die Antwort auf die Frage von
Schritt S14 bestätigend (JA) wird.
Alternativ dazu kann die Berechnung der Referenzlinie been
det werden, wenn die Ordnung der Näherung einen vorbestimm
ten Wert erreicht hat, selbst wenn (DYKMAX - DYKMIN) α1
zutrifft.
Wenn bei Schritt S14 (DYKMAX - DYKMIN) < α1 zutrifft, geht
das Programm zu einem Schritt S15 weiter, wobei das Schlan
genlinienausmaß X berechnet wird. Das Schlangenlinienausmaß
X wird berechnet, z. B. als die Summe der in Fig. 3D gezeig
ten schraffierten Bereiche (ein Wert, der erhalten wird
durch Integrieren des Absolutwerts der seitlichen Abweich-
Differenzmenge DYK über die Zeit). Alternativ dazu kann eine
Standardabweichung des DYK-Werts oder die Differenz zwischen
dem maximalen Wert des DYK-Werts und dem minimalen Wert des
selben als Schlangenlinienausmaß x verwendet werden.
Als weitere Alternative zu dem obigen, kann ein Wert, der
erhalten wurde durch Integrieren des Absolutwerts einer
seitlichen Abweichung YK (die Summe der in Fig. 3E gezeigten
schraffierten Bereiche) über die Zeit als Schlangenlinien
ausmaß X verwendet werden. Insbesondere kann die seitliche
Abweichung YK durch weiteres Integrieren der seitlichen Ab
weich-Differenzmenge DYK über die Zeit bei Schritt S13 fest
gestellt werden und dann kann die Referenzlinie bei Schritt
S14 aktualisiert werden, bis der Unterschied zwischen dem
Maximalwert YKMAX der seitlichen Abweichung YK und dem Mini
malwert YKMIN derselben kleiner wird als ein vorbestimmter
Wert α2. Dann mag der Absolutwert der dergestalt erhaltenen
seitlichen Abweichung YK über die Zeit integriert werden, um
den obengenannten Wert als Schlangenlinienausmaßdaten X zu
erhalten. Eine Standardabweichung der seitlichen Abweichung
YK oder die Differenz zwischen dem Maximalwert YKMAX und dem
Minimalwert YKMIN der seitlichen Abweichung YK kann auch als
Schlangenlinienausmaß x verwendet werden.
Bei einem Schritt S16 wird das Schlangenlinienausmaß X in
Musterdaten umgewandelt. Insbesondere werden erste n Schlan
genlinienausmaßeinzeldaten (X1, X2, . . . Xn) über eine vorbe
stimmte Zeitspanne TN hinweg (z. B. 70 Sekunden) erhalten und
dann, wie in Fig. 4 gezeigt, wird eine Bestimmung darüber,
in welche der Zonen 0 bis m (m stellt eine ganze Zahl gleich
oder größer als 1 dar) jede der Schlangenlinienausmaßdaten
Xj (j = 1 bis n) gehört, gemacht, indem die Schlangenlinien
ausmaßdaten Xj mit Referenzwerten XTH (0) bis XTH (m) ver
glichen werden, um hierdurch Musterdaten PTN zu erhalten,
die aus Zonennummern gebildet sind, die jeweils den n Ein
zeldaten der Schlangenlinienausmaßdaten entsprechen. Die Zo
ne, zu der die Schlangenlinienausmaßdaten Xj gehören, wird
z. B. dergestalt festgestellt, daß, wenn Xj < XTH (0) zu
trifft, das Schlangenlinienausmaß Xj zu Zone 0 gehört, wäh
rend, wenn XTH (0) Xj < XTH (1) zutrifft, das Schlangenli
nienausmaß Xj zu Zone 1 gehört.
Dann werden bei einem Schritt S17 die Musterdaten PTN mit
Referenzmusterdaten PTNDET verglichen, um den Fahrzustand
des Fahrers festzustellen. Die Referenzmusterdaten PTNDET
beinhalten eine Mehrzahl von eine Normalität anzeigenden Mu
sterdaten PTNDETOK, welche als offensichtlich jeweilige nor
male Fahrzustände des Fahrers anzeigend angesehen werden,
und eine Mehrzahl von Unnormalität anzeigenden Musterdaten
PTNDETNG, die offensichtlich jeweilige unnormale Fahrzustän
de des Fahrers anzeigen. Diese Daten werden in der Speicher
vorrichtung der ECU 6 im voraus gespeichert. Die Normalität
anzeigenden Musterdaten PTNDETOK beinhalten z. B. Musterda
ten, bei welchen alle n Einzeldaten der Schlangenlinienaus
maßdaten zu Zone 0 gehören, oder Musterdaten, bei welchen
alle n Einzeldaten der Schlangenlinienausmaßdaten zu Zone 0
oder 1 gehören und gleichzeitig aufeinander folgende Einzel
daten nicht zu Zone 1 gehören. Auf der anderen Seite bein
halten die eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten
PTNDETNG z. B. Musterdaten, bei welchen, angenommen daß
m = 2, z. B. die Hälfte oder mehr der n Einzeldaten der
Schlangenlinienausmaßdaten zu Zone 2 gehören und gleichzei
tig aufeinanderfolgende der Hälfte oder mehr Schlangenli
nienausmaßdaten zu Zone 2 gehören.
Der Vergleich der Musterdaten PTN mit den Referenzmusterda
ten PTNDET kann bei einer hohen Geschwindigkeit ausgeführt
werden und somit ist es möglich, schnell festzustellen, daß
der Fahrzustand des Fahrers normal oder unnormal ist.
Bei dem folgenden Schritt S18 wird festgestellt, ob die de
tektierten Musterdaten PTN identisch sind mit irgendwelchen
der Referenzmusterdaten PTNDETOK und PTNDETNG. Wenn die de
tektierten Musterdaten PTN identisch mit irgendwelchen der
Referenzmusterdaten sind, wird bei einem Schritt S19 festge
stellt, ob die mit den detektierten Musterdaten PTN identi
schen Referenzmusterdaten identisch mit Einzeldaten der eine
Normalität anzeigenden Musterdaten PTNDETOK sind. Wenn fest
gestellt wird, daß erstere und letztere identisch sind, wird
ein Fahrzustand-Anzeigeparameter POP, der den Fahrzustand
des Fahrers anzeigt, bei einem Schritt S22 auf "0" gesetzt,
gefolgt von der Beendigung des Programms. Wenn auf der ande
ren Seite die mit den detektierten Musterdaten PTN identi
schen Referenzmusterdaten identisch mit Einzeldaten der eine
Unnormalität anzeigenden Musterdaten PTNDETNG sind, wird der
Fahrzustand-Anzeigeparameter POP bei einem Schritt S20 auf
"1,0" gesetzt und dann geht das Programm zu einem Schritt
S21 weiter, bei welchem ein Warnsignal erfolgt. Genauer
flackert eine nicht gezeigte Warnleuchte und gleichzeitig
erklingt ein lautes Alarmsignal.
Wenn bei Schritt S18 die detektierten Musterdaten PTN nicht
mit irgendwelchen der eine Normalität anzeigenden Musterda
ten PTNDETOK und der eine Unnormalität anzeigenden Musterda
ten PTNDETNG identisch sind, geht das Programm zu einem
Schritt S23 weiter, bei dem der Fahrzustand-Anzeigeparameter
POP mittels eines neuronalen Netzes berechnet wird und ein
Warnsignal oder ein anderer Vorgang auf der Basis des Ergeb
nisses der Berechnung ausgeführt wird.
Fig. 5 zeigt ein Unterprogramm zum Ausführen des bei Schritt
S23 in Fig. 2 ausgeführten Vorgangs. Zuerst wird bei einem
Schritt S31 der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP mittels des
neuronalen Netzes berechnet.
Fig. 6 zeigt die Struktur des neuronalen Netzes, das bei der
vorliegenden Erfindung verwendet wird. Das bei der vorlie
genden Ausführungsform verwendete neuronale Netz hat eine
dreischichtige Struktur, die aus einer Eingabeschicht, einer
Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht gebildet ist und
verwendet einen bekannten Lernalgorithmus mit der Bezeich
nung "Back Propagation" ("Rückwärtsausbreitung") (im folgen
den "BP" genannt).
Wie in Fig. 6 gezeigt ist, sind Einzelinformationen, die an
Einheiten oder Knoten (d. h. Neuronen) der Eingabeschicht
eingegeben wurden, Schlangenlinienausmaßdaten Xj (j = 1 bis
n). Diese Einzelinformationen werden durch Gewichtungen, die
eine Verbindungsmatrix bilden, gewichtet und an Einheiten
oder Knoten der Zwischenschicht eingegeben. Ein Ausgangssi
gnal von jeder der Einheiten der Zwischenschicht wird z. B.
durch eine Sigmoidfunktion ("sigmoidal function") festge
stellt. Ähnlich zu der Datenverarbeitung, die ausgeführt
wird, wenn Datenelemente von der Eingabeschicht zur Zwi
schenschicht übertragen werden, werden Ausgangssignale von
den Einheiten der Zwischenschicht, die durch Gewichtungen,
die eine Verbindungsmatrix bilden, gewichtet werden, in die
Ausgabeschicht gegeben und die Ausgabeschicht liefert die
resultierenden Daten als Fahrzustand-Anzeigeparameter POP.
Ein POP-Wert, welcher durch die Sigmoidfunktion festgestellt
wird, liegt zwischen "0" und "1,0" und ein höherer POP-Wert
zeigt einen schlechteren Fahrzustand des Fahrers an.
Jedes Element (Gewichtung) der Verbindungsmatrix wird durch
den BP-Lernalgorithmus festgestellt, so daß eine Gesamt-Feh
ler-Funktion des Ausgangssignals von der Ausgabeschicht, das
erhalten wird, wenn Schlangenlinienausmaßdaten, die durch
tatsächliches Schlangenlinienfahren des Fahrzeugs erhalten
wurden, in das neuronale Netz als Eingangsdaten gegeben wer
den, in bezug auf einen gewünschten POP-Wert minimiert wird,
welcher die Schlangenlinienbewegung des Fahrzeugs als Lehr
daten (Lehrsignal) anzeigt.
Die Verwendung des dergestalt erhaltenen Fahrzustand-Anzei
geparameters POP ermöglicht es, verschiedene Fahrzustände in
einer Grauzone zwischen Normalität und Unnormalität genau zu
erfassen.
In bezug wiederum auf Fig. 5 wird bei Schritten S32 bis S34
festgestellt, zu welchem Pegel der berechnete Fahrzustand-
Anzeigeparameter POP gehört, d. h. "unnormaler Pegel", "Warn
pegel 2", "Warnpegel 1", oder "Normalpegel" wie in Fig. 7
gezeigt ist. In Fig. 7 sind der erste bis dritte vorbestimm
te Referenzwert POP1, POP2 bzw. POP3 im Verhältnis von
POP1 < POP2 < POP3 (z. B. POP1 = 0,25, POP2 = 0,5 und
POP3 = 0,75). Wenn bei Schritt S32 POP POP3 zutrifft, wird
bei einem Schritt S38 festgestellt, daß der Fahrzustand des
Fahrers unnormal ist. Wenn bei Schritt S33 POP2 POP < POP3
zutrifft, wird bei einem Schritt S37 festgestellt, daß der
Fahrzustand des Fahrers bei Warnpegel 2 ist (Warnpegel nahe
der Unnormalität). Wenn weiterhin bei Schritt S34 POP 1 POP < POP2
zutrifft, wird bei einem Schritt S36 festgestellt,
daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warnpegel 1 ist (Warnpe
gel nahe der Normalität), wohingegen, wenn bei Schritt S34
POP < POP1 zutrifft, wird bei einem Schritt S35 festge
stellt, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist.
Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers bei
Warnpegel 2 ist, erfolgt ein Warnsignal z. B. dadurch, daß
die Warnleuchte rot aufleuchtet und gleichzeitig ein leises
Alarmsignal ertönt. Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzu
stand bei Warnpegel 1 ist, erfolgt ein Warnsignal z. B. da
durch, daß die Warnleuchte gelb auf leuchtet, in diesem Fall
jedoch ohne akustisches Alarmsignal. Wenn weiterhin festge
stellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist,
leuchtet die Warnleuchte z. B. grün auf.
Wie oben beschrieben ist, wird gemäß der vorliegenden Erfin
dung ein offensichtlich normaler oder unnormaler Fahrzustand
durch Vergleichen der Musterdaten PTN mit den Referenzmu
sterdaten PTNDET festgestellt, wohingegen, wenn nicht fest
gestellt werden kann, ob der Fahrzustand normal oder unnor
mal ist, der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP mittels des
neuronalen Netzes berechnet wird, um hierdurch den Fahrzu
stand des Fahrers festzustellen. Dadurch wird es möglich,
den Fahrzustand genau zu erfassen und gleichzeitig schnell
eine Unnormalität des Fahrzustandes festzustellen.
Als Variation der vorliegenden Ausführungsform kann der Vor
gang bei Schritt S23 in Fig. 2 durch das in Fig. 8 gezeigte
Unterprogramm anstelle des in Fig. 5 gezeigten ausgeführt
werden. Bei dem Unterprogramm in Fig. 8 wird der Fahrzu
stand-Anzeigeparameter POP mittels zwei neuronalen Netzen
berechnet.
Zuerst wird bei einem Schritt S41 in Fig. 8 eine erste Be
rechnung des Fahrzustand-Anzeigeparameters POP (POP-Berech
nung (1)) ausgeführt. Obwohl die POP-Berechnung (1) im we
sentlichen dadurch zu der bei Schritt S31 in Fig. 5 ausge
führten Berechnung ähnlich ist, daß ein neuronales Netz ver
wendet wird, ist das hier verwendete neuronale Netz auf eine
Weise angeordnet, die zum Feststellen der Fahrzustände nahe
des "unnormalen" Pegels besonders geeignet ist.
Bei dem folgenden Schritt S42 wird festgestellt, ob der be
rechnete POP-Wert kleiner als der dritte vorbestimmte Refe
renzwert POP3 ist. Wenn POP POP3 zutrifft, wird bei einem
Schritt S50 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers
unnormal ist, wohingegen, wenn POP < POP3 zutrifft, der vor
liegende POP-Wert als ein bei Schritt S43 gespeicherter Wert
POPMEM gespeichert ist und eine zweite Berechnung des Fahr
zustand-Anzeigeparameters POP (POP-Berechnung (2)) bei einem
Schritt S44 ausgeführt wird.
Obwohl die POP-Berechnung (2) auch im wesentlichen dadurch
zu der bei Schritt S31 in Fig. 5 ausgeführten Berechnung
ähnlich ist, daß ein neuronales Netz verwendet wird, ist das
hier verwendete neuronale Netz in einer Weise aufgebaut, die
besonders geeignet ist zum Feststellen von Fahrzuständen na
he des "normalen" Pegels.
Bei dem folgenden Schritt S45 wird festgestellt, ob der bei
Schritt S44 berechnete POP-Wert kleiner ist als der erste
vorbestimmte Referenzwert POP1 oder nicht. Wenn POP < POP1
zutrifft, wird bei einem Schritt S46 festgestellt, daß der
Fahrzustand des Fahrers normal ist. Wenn auf der anderen
Seite POP POP1 zutrifft, geht das Programm zu einem
Schritt S47 weiter, wobei festgestellt wird, ob der Unter
schied zwischen dem gespeicherten Wert POPMEM und dem zwei
ten vorbestimmten Referenzwert POP2 (=POPMEM - POP2) kleiner
ist als die Differenz zwischen dem zweiten vorbestimmten Re
ferenzwert POP2 und dem POP-Wert (= POP2 - POP). Wenn
POPMEM - POP2 < POP2 - POP zutrifft, wird bei einem Schritt
S48 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warn
pegel 1 ist, wohingegen wenn POPMEM - POP2 POP2 - POP zu
trifft, bei einem Schritt S49 festgestellt wird, daß der
Fahrzustand bei Warnpegel 2 ist.
Da bei dem Unterprogramm der Fig. 8 zwei neuronale Netze
verwendet werden, ist es möglich, die Größe jedes Netzes zu
reduzieren. D.h., daß bei dem Unterprogramm der Fig. 5 vier
zig bis fünfzig Einheiten oder Knoten benötigt werden, um
die Zwischenschicht des neuronalen Netzes zu bilden, wohin
gegen bei dem vorliegenden Programm jedes der Netze nur zehn
bis zwanzig Einheiten oder Knoten für die Zwischenschicht
benötigt werden. Da weiterhin in dem Unterprogramm der Fig. 8
die Feststellungen "unnormaler Pegel", "normaler Pegel"
und "Warnpegel 1 oder 2" in der genannten Reihenfolge ausge
führt werden, ist es möglich, einen unnormalen Fahrzustand
im Vergleich zu dem in Fig. 5 ausgeführten Vorgang schneller
festzustellen, obwohl das von der CPU ausgeführten Programm
größer ist.
Es sollte bemerkt werden, daß die vorliegende Erfindung
nicht auf die oben beschriebene Ausführungsform beschränkt
ist, sondern daß verschiedene Änderungen und Modifikationen
daran vorgenommen werden können. Obwohl z. B. bei der oben
beschriebenen Ausführungsform die Schlangenlinienausmaßda
ten, die das Verhalten des Fahrzeugs anzeigen, als Parameter
zum Feststellen der Fahrzustände des Fahrers verwendet wer
den, ist diese nicht darauf begrenzt, sondern es können Da
ten, die die Fahrvorgänge und/oder -zustände (Haltung, Kör
pertemperatur usw.) des Fahrers anzeigen, wie z. B. die
Häufigkeit der Betätigung des Lenkrades und Gaspedals des
Fahrzeuges, periodische Änderungen der Position eines oberen
Teils des Körpers des Fahrers und Informationen über den
Körper des Fahrers einschließlich eines elektrischen Poten
tials auf der Haut, dem Elektroencephalogramm, der Haltung
und der Körpertemperatur verwendet werden.
Weiterhin kann anstelle einer Umwandlung der Schlangenlini
enausmaßdaten in Musterdaten zum Vergleichen der Musterdaten
mit Referenzmusterdaten (bei den Schritten S16 bis S18 in
Fig. 2), ein Verfahren verwendet werden, bei welchem alle
Schlangenlinienausmaßdaten mit einem vorbestimmten Referenz
wert verglichen werden, um hierdurch festzustellen, ob, je
nach Ergebnis des Vergleichs, ein Feststellen mittels des
neuronalen Netzes ausgeführt werden soll oder nicht.
Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform
der Fahrer/die Fahrerin durch Wirken auf ihre/seine Augen
und/oder Gehör gewarnt wird, ist dies weiterhin nicht ein
schränkend, sondern es können Mittel zur direkten Anwendung
von physischen Kräften oder Stimulationen an den Fahrer ver
wendet werden, z. B. durch Vibrieren des Fahrersitzes oder
durch Anwenden von Spannung am Sicherheitsgurt oder durch
Verströmen eines Parfüms oder durch Ändern des Betriebszu
stands einer im Fahrzeug vorgesehenen Klimaanlage oder durch
Öffnen der Fahrzeugfenster. Dadurch wird sichergestellt, daß
der Fahrer vor seiner verschlechterten Fahrfähigkeit auf po
sitivere Weise gewarnt wird.
Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers un
normal ist, kann die Leistung des Motors auch progressiv re
duziert werden, z. B. durch progressives Reduzieren der
Kraftstoffmenge, die dem das Fahrzeug antreibenden Motor zu
geführt wird.
Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform
die Gierrate durch den Gierraten-Sensor 1 detektiert wird,
ist dies nicht darauf beschränkt, sondern die Gierrate kann
auf der Basis von Ausgangssignalen der Radgeschwindigkeits
sensoren und des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors oder auf
der Basis von Ausgangssignalen eines Lenkwinkelsensors, um
den Lenkwinkel des Lenkrades zu detektieren, und eines Sei
ten-Beschleunigungssensors usw. berechnet werden.
Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform
die Referenzlinie von dem Gierwinkel YA geschätzt wird, ist
dies nicht darauf beschränkt, sie kann von der Gierrate YR
oder von der seitlichen Abweichung YK geschätzt werden.
Eine Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahr
zeug überwacht einen Fahrzustand eines Fahrers des Kraft
fahrzeugs. Das Verhalten des Fahrzeugs und/oder ein Fahrvor
gang des Fahrers und/oder mindestens ein Zustand des Fahrers
wird detektiert, um hierdurch Fahrzustand-Anzeigedaten zu
erzeugen, die den Fahrzustand des Fahrers anzeigen. Es wird
auf der Basis der erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten festge
stellt, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist. Wenn
nicht festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers un
normal ist, wird ein Maß an Normalität des Fahrzustandes des
Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der
Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neurales Netz festgestellt.
Es erfolgt eine Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs ab
hängig von einem Ergebnis der Feststellung, ob der Fahrzu
stand des Fahrers unnormal ist, und dem Maß an Normalität
des Fahrzustands des Fahrers.
Claims (14)
1. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahr
zeug zum Überwachen eines Fahrzustandes eines Fahrers
des Kraftfahrzeugs, wobei die Vorrichtung aufweist:
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers und/oder mindestens eines Zustands des Fah rers, um hierdurch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzustand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Detek tiereinrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzu stands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neurona les Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrich tung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von ei nem Ergebnis der Feststellung durch die erste Fahrzu stand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers und/oder mindestens eines Zustands des Fah rers, um hierdurch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzustand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Detek tiereinrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzu stands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neurona les Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrich tung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von ei nem Ergebnis der Feststellung durch die erste Fahrzu stand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.
2. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da
durch gekennzeichnet, daß die erste Fahrzustand-Fest
stelleinrichtung auf der Basis einer Verteilung einer
Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten
feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist.
3. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da
durch gekennzeichnet, daß, wenn die erste Fahrzustand-
Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzu
stand des Fahrers unnormal ist, die erste Fahrzustand-
Feststelleinrichtung weiterhin auf der Basis der von der
Fahrzustand-Detektiereinrichtung erzeugten Fahrzustand-
Anzeigedaten feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers
normal ist, wobei das Feststellen des Maßes der Normali
tät des Fahrzustands des Fahrers durch die zweite Fahr
zustand-Feststelleinrichtung blockiert ist, wenn die er
ste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellt hat,
daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal oder un
normal ist.
4. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 2, da
durch gekennzeichnet, daß, wenn die erste Fahrzustand-
Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzu
stand des Fahrers unnormal ist, die erste Fahrzustand-
Feststelleinrichtung weiterhin auf der Basis der von der
Fahrzustand-Detektiereinrichtung erzeugten Fahrzustand-
Anzeigedaten feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers
normal ist, wobei das Feststellen des Maßes der Normali
tät des Fahrzustands des Fahrers durch die zweite Fahr
zustand-Feststelleinrichtung blockiert ist, wenn die er
ste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellt hat,
daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal oder un
normal ist.
5. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 4, da
durch gekennzeichnet, daß die erste Fahrzustand-Fest
stelleinrichtung Musterdaten bildet, die die Verteilung
der genannten Mehrzahl der Einzeldaten der Fahrzustand-
Anzeigedaten anzeigen und die dergestalt gebildeten Mu
sterdaten mit vorbestimmten eine Unnormalität anzeigen
den Musterdaten, die jeweilige unnormale Fahrzustände
des Fahrers anzeigen, und vorbestimmten die Normalität
anzeigenden Musterdaten, die jeweilige normale Fahrzu
stände des Fahrers anzeigen, vergleicht, wobei die erste
Fahrzustand-Feststelleinrichtung feststellt, daß der
Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, wenn die gebilde
ten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimmten eine
Unnormalität anzeigenden Musterdaten identisch sind, und
feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist,
wenn die gebildeten Musterdaten mit irgendwelchen der
vorbestimmten eine Normalität anzeigenden Musterdaten
identisch sind.
6. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da
durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest
stelleinrichtung einen Fahrzustand-Anzeigeparameter mit
tels des neuronalen Netzes auf der Basis der Fahrzu
stand-Anzeigedaten berechnet und den Fahrzustand-Anzei
geparameter mit einer Mehrzahl von Referenzwerten ver
gleicht, um hierdurch festzustellen, ob das Maß der Nor
malität des Fahrzustands des Fahrers zu einem unnormalen
Bereich, einem Zwischenbereich oder einem normalen Be
reich gehört.
7. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 6, da
durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest
stelleinrichtung den Fahrzustand-Anzeigeparameter zum
Vergleich mit der Mehrzahl von Referenzwerten durch Ver
wendung eines einzelnen neuronalen Netzes berechnet.
8. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 6, da
durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest
stelleinrichtung aufweist: eine erste Fahrzustand-Anzei
geparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen eines
ersten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den Fahr
zustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu
stand des Fahrers nahe der Unnormalität ist, auf der Ba
sis der Fahrzustand-Anzeigedaten durch Verwendung eines
ersten neuronalen Netzes, eine zweite Fahrzustand-Anzei
geparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen eines
zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den Fahr
zustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu
stand des Fahrers nahe der Normalität ist, auf der Basis
der Fahrzustand-Anzeigedaten durch Verwendung eines
zweiten neuronalen Netzes, eine einen unnormalen Bereich
feststellende Einrichtung zum Vergleichen des ersten
Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine Unnormali
tät feststellenden Referenzwert zum Feststellen, ob das
Maß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem
unnormalen Bereich gehört, und eine einen unnormalen Be
reich feststellende Einrichtung zum Vergleichen des
zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine
Normalität feststellenden Referenzwert, um festzustel
len, ob das Maß der Normalität des Fahrzustands des Fah
rers zu dem normalen Bereich gehört.
9. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 8, da
durch gekennzeichnet, daß, wenn die eine Normalität
feststellende Einrichtung nicht feststellt, daß das Maß
der Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem nor
malen Bereich gehört, die zweite Fahrzustand-Feststell
einrichtung auf der Basis des ersten Fahrzustand-Anzei
geparameters, des zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters
und eines vorbestimmten Referenzwerts zum Bestimmen des
Zwischenbereichs feststellt, ob das Maß der Normalität
des Fahrzustands des Fahrers in einem Abschnitt des Zwi
schenbereichs nahe dem unnormalen Bereich oder einem Ab
schnitt des Zwischenbereichs nahe dem normalen Bereich
ist.
10. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da
durch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektierein
richtung eine Einrichtung zum Berechnen der Daten bezüg
lich des Ausmaßes einer Schlangenlinie(nbewegung) oder
eines Mäandrierens beinhaltet, die ein Ausmaß einer
Schlangenlinie(nbewegung) des Fahrzeugs als Fahrzustand-
Anzeigedaten darstellt.
11. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 10,
dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Feststell
einrichtung eine Detektiereinrichtung für das Maß des
Verhaltens zum Detektieren eines Verhaltensmaßes des
Fahrzeugs in bezug auf eine Gierbewegung des Fahrzeugs
oder eine seitliche Bewegung des Fahrzeugs, eine Fahr
zeuggeschwindigkeits-Detektiereinrichtung zum Detektie
ren der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs, eine Verhal
tensreferenzwert-Setzeinrichtung zum Setzen eines Ver
haltensreferenzwerts auf der Basis der Änderungen des
Maßes des Verhaltens und eine Einrichtung zum Berechnen
des Ausmaßes des Verhaltens der seitlichen Abweichung
zum Berechnen eines Ausmaßes eines seitlichen Abweich
verhaltens des Fahrzeugs auf der Basis des Verhaltensma
ßes, der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs und des Ver
haltensreferenzwerts beinhaltet.
12. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11,
dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Feststell
einrichtung einen über die Zeit integrierten Wert eines
Absolutwerts des Ausmaßes des seitlichen Abweichverhal
tens des Fahrzeugs als die Daten in bezug auf das Ausmaß
der Schlangenlinie(nbewegung) berechnet.
13. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11,
dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektier
einrichtung eine Standardabweichung des Ausmaßes des
seitlichen Abweichverhaltens als Daten in bezug auf das
Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnet.
14. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11,
dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektier
einrichtung eine Differenz zwischen einem Maximalwert
der Ausmaßes des seitlichen Abweichverhaltens und einem
Minimalwert des Ausmaßes des seitlichen Abweichverhal
tens über eine vorbestimmte Zeitspanne hinweg als die
Daten in bezug auf das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewe
gung) berechnet.
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