DE102021207781A1

DE102021207781A1 - Verfahren, Steuereinrichtung und System zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs

Info

Publication number: DE102021207781A1
Application number: DE102021207781.1A
Authority: DE
Inventors: Oliver Pink; Thorsten Allgeier; Valentin Frommherz
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2021-07-21
Filing date: 2021-07-21
Publication date: 2023-01-26

Abstract

Es wird ein Verfahren zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) eines Fahrzeugs (100) beschrieben. Das Verfahren umfasst die Schritte:- Erfassen eines Fahrverhaltens eines Fahrers (600) des Fahrzeugs (100) in wenigstens einer Fahrsituation,- Auswerten des erfassten Fahrverhaltens des jeweiligen Fahrers (600), um eine individuelle Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) zu ermitteln,- Ermitteln eines speziellen Parametersatzes (311j) für die assistierte oder automatische Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100), der eine der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) angepasste Fahrweise der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) bewirkt, und- Verwenden des speziellen Parametersatzes (311j) zum Modifizieren eines vorhandenen Parametersatzes (131) der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs. Weiterhin betrifft die Erfindung ein eine Steuereinrichtung zum Durchführen des Verfahrens sowie ein System mit einer solchen Steuereinrichtung. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm sowie ein Computerlesbares Speichermedium.
Für moderne Fahrzeuge sind verschiedene assistierte oder automatisierte Fahrfunktionen vorgesehen. Während automatisierte Fahrfunktionen in der Lage sind, wenigstens einen Teil der Fahreraufgaben automatisch, d. h. ohne einen menschlichen Fahrer, durchführen, greifen assistierte Fahrfunktionen lediglich unterstützend in das Fahrgeschehen ein. Unter anderem kommen bereits Fahrerassistenzsysteme der Kategorie L1 und L2 zum Einsatz, die den Fahrer bei der Längs- und Querführung des Fahrzeugs unterstützen.
Darüber hinaus ist in vielen Fahrzeugen zur Erhöhung des Fahrkomforts die Fahrdynamik des Antriebs inklusive der Schaltstufen des Automatikgetriebes einstellbar. Dabei kann jeweils ein Profil aus mehreren im Fahrzeug hinterlegten Profilen ausgewählt werden, wie z.B. Komfort, Sport oder Eco-Modus. Diese Profile haben dann unter anderem Einfluss auf die Gangwahl, die Stärke der Beschleunigung und Verzögerungen, das Lenkradgefühl und das Verhalten des Fahrwerks.
Jedes dieser vorgegebenen Profile entspricht dabei einem pauschalenParametersatz, der im assistierten und automatisierten Betrieb des Fahrzeugs jedoch nicht immer die für den Fahrer als angenehm empfundenen und seiner Fahrweise bzw. seinem Fahrstil entsprechenden Fahrweise darstellt. Infolgedessen greifen Fahrer relativ häufig in das Fahrgeschehen ein, um die assistierte oder automatisierte Fahrfunktionen zu überwinden, was letztendlich in einer verminderten Akzeptanz für solche assistierten oder automatisierten Fahrfunktionen resultiert.
Es ist Aufgabe der Erfindung, eine Möglichkeit zur Erhöhung der Akzeptanz assistierter oder automatisierter Fahrfunktionen in einem Fahrzeug bereitzustellen. Diese Aufgabe wird durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Gemäß der Erfindung ist ein Verfahren zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs vorgesehen, bei dem in einem Schritt ein Fahrverhalten eines Fahrers des Fahrzeugs in wenigstens einer Fahrsituation erfasst wird. In einem weiteren Schritt wird das erfasste Fahrverhalten des jeweiligen Fahrers ausgewertet, um eine individuelle Fahrweise des jeweiligen Fahrers zu ermitteln. Ferner wird ein spezieller Parametersatz für die assistierte oder automatische Fahrfunktion des Fahrzeugs ermittelt, der eine der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers angepasste Fahrweise der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs bewirkt. Schließlich wird der spezielle Parametersatz zum Modifizieren eines vorhandenen Parametersatzes der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs verwendet. Da das Fahrerprofil nicht selbst vom Hersteller vordefiniert ist, sondern individuell gelernt und angepasst wird, verhält sich das assistierte und automatische Fahren nach der Anpassung sehr ähnlich des eigenen oder gewünschten Fahrstils des jeweiligen Fahrers. Dies führt zu einem natürlichen und für den Fahrer vertrauten Fahrerlebnis. Durch die damit einhergehende Reduktion aktiver Fahreingriffe durch den jeweiligen Fahrer führt ferner zu einer höheren Fahrsicherheit.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der spezielle Parametersatz ermittelt wird, indem ein der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers, der aktuellen Fahrstrecke und/oder der aktuellen Fahrsituation entsprechender Parametersatz aus einer Mehrzahl vorgegebener Parametersätze, die jeweils verschiedenen Fahrweisen, Fahrstrecken, Fahrbedingungen und/oder Fahrsituationen zugeordnet sind, ausgewählt wird. Hierdurch kann sehr flexibel auf Änderungen im Fahrverhalten des jeweiligen Fahrers reagiert werden. Ferner ermöglicht eine große Anzahl verschiedener Parametersätze eine besonders präzise Klassifizierung des jeweiligen Fahrers.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Ermittlung des speziellen Parametersatzes situationsspezifisch erfolgt, wobei hierzu neben dem Fahrverhalten des Fahrers auch wenigstens eine der folgenden Einflussgrößen erfasst und bei der Auswahl des speziellen Parametersatzes berücksichtigt werden, nämlich die Charakteristik des aktuellen Streckenabschnitts, der Straßentyp, die aktuellen Witterungsbedingungen, die aktuelle Tageszeit, die aktuelle Jahreszeit, die aktuell herrschende Helligkeit, das aktuelle Verkehrsaufkommen, der Fahrzeugtyp des jeweiligen Fahrzeugs und/oder der aktuelle Beladungszustand des jeweiligen Fahrzeugs. Durch diese Einflussgrößen kann das Fahrverhalten bzw. die Fahrweise des jeweiligen Fahrers besser bewertet werden.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass wenigstens eines der folgenden Fahrverhalten des Fahrers erfasst und zur Auswahl des speziellen Parametersatzes verwendet wird, nämlich für den Fahrer typische fahrdynamische Parameter, die vom Fahrer gewählte Zeitlücke bzw. der gewählte Abstand zum Vorausfahrenden, die vom Fahrer bevorzugte Position innerhalb der eignen Spur, den vom Fahrer bevorzugten Straßentyp und/oder die vom Fahrer bei assistierter oder automatisierter Fahrt aktiv durchgeführten Fahrereingriffe. Anhand der genannten Parameter lässt sich das Fahrverhalten und die Fahrweise des Fahrers besonders gut ableiten.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Ermittlung des speziellen Parametersatzes streckenspezifisch erfolgt, wobei solche Parameter, die beim Befahren einer bestimmten Fahrstrecke durch Auswerten eines für diese Fahrstrecke spezifischen Fahrverhaltens des Fahrers ermittelt werden, in einem der jeweiligen Fahrstrecke individuell zugeordneten Parametersatz gespeichert werden. Dabei wird der der jeweiligen Fahrstrecke zugeordnete Parametersatz bei einem erneuten Befahren der jeweiligen Fahrstrecke ausgewählt und zur Modifikation des vorhandenen Parametersatzes der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs verwendet. Mithilfe der streckenspezifischer Parametersätze lassen sich die entsprechenden Parameter für jede Fahrstrecke individuell zusammenstellen. Somit kann ein für jede Fahrstrecke optimiertes Fahrverhalten der assistierten oder automatisierten Fahrfunktionen erfolgen.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass der spezielle Parametersatz von einem externen Server bereitgestellt wird, der mehrere jeweils verschiedenen Fahrerklassen individuell zugeordnete Datensätze mit jeweils wenigstens einem für die jeweilige Fahrerklasse charakteristischen Parametersatz umfasst. Dabei wählt der externe Server hierzu einen entsprechenden Datensatz anhand einer dem Fahrer des Fahrzeugs zugeordneten Fahrerklasse aus. Ferner übermittelt der externe Server einen speziellen Parametersatz aus dem ausgewählten Datensatz an eine Steuereinrichtung des Fahrzeugs. Die Steuereinrichtung des Fahrzeugs verwendet den speziellen Parametersatz dann anschließen zum Modifizieren des vorhandenen Parametersatzes der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs. Mithilfe des externen Servers lassen sich optimierte Parametersätze auch für bisher nicht erlebte Fahrsituationen bzw. gefahrene Fahrstrecken für den jeweiligen Fahrer bereitstellen.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Steuereinrichtung des Fahrzeugs bestimmte Daten über das Fahrverhalten und/oder die individuelle Fahrweise des Fahrers an den externen Server übermittelt. Dabei verwendet der externe Server die übermittelten Daten für wenigstens eine der folgenden Handlungen, nämlich zum Zuordnen des jeweiligen Fahrers zu einer der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers entsprechenden Fahrerklasse und/oder zum Aktualisieren eines Datensatzes der Fahrerklasse, welcher der Fahrer des Fahrzeugs zugeordnet ist. Anhand der übermittelten Daten lässt sich der jeweilige Fahrer besonders gut einer optimalen Fahrerklasse zuordnen. Ferner kann anhand der übermittelten Daten der Datensatz der jeweiligen Fahrerklasse verbessert werden.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die den verschiedenen Fahrerklassen zugeordneten Datensätze durch Auswerten von Schwarmdaten erzeugt werden. Dabei umfassen die Schwarmdaten wenigstens die folgenden Daten, nämlich Daten zu dem erfassten Fahrverhalten verschiedener Fahrer und/oder von verschiedenen Fahrzeugen und/oder auf verschiedenen Fahrstrecken gesammelten Messdaten. Mithilfe der Schwarmdaten lassen sich die Fahrerklassen besonders fein untergliedern. Somit kann jedem Fahrer ein besonders genau auf seine Fahrweise abgestimmter Parametersatz angeboten werden.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass der aktuelle Fahrer des Fahrzeugs durch eine Auswahl eines Nutzerprofils, anhand eines dem Fahrer zugeordneten Zündschlüssels oder mobilen Endgeräts oder durch eine biometrische Erfassung identifiziert wird. Dabei werden die ermittelten Daten über das Fahrverhalten des Fahrers zum Erstellen oder Aktualisieren eines dem jeweiligen Fahrer individuell zugeordneten Fahrerprofils verwendet. Eine solche Identifizierung ermöglicht es, bei einem Fahrzeug, das von mehreren Fahrern verwendet wird, die jeweils ermittelten personenbezogenen Daten dem richtigen Fahrerprofil zuzuordnen. Zudem ist eine Mitnahme einiger Parameter über verschiedene Fahrzeuge hinweg möglich. So kann der Fahrer auch in seinem Zweitwagen oder sogar in einem fremden Fahrzeug, wie z.B. einem Mietwagen oder Werkstattwagen, mit seinem Fahrerprofil bzw. den damit verknüpften Parametern fahren, denn das jeweilige Fahrzeug kennt alle Strecken und Parameter, die der jeweilige Fahrer mit seinem Erstwagen befahren hat bzw. die für den jeweiligen Fahrer bis dato ermittelt wurden. Somit kann das Fahrerprofil verfeinert und die auf dem Fahrerprofil basierenden Funktionen des Fahrzeugs verbessert werden. Beispielsweise kann eine Navigationsführung des Fahrzeugs unter Berücksichtigung der in dem Fahrerprofil hinterlegten Bedürfnisse und Präferenzen des jeweiligen Fahrers erfolgen.
Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein System zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs umfassend eine dem Fahrzeug zugeordnete Steuereinrichtung, die ausgebildet ist, eine individuelle Fahrweise eines Fahrers des Fahrzeugs durch Auswerten eines erfassten Fahrverhaltens des jeweiligen Fahrers zu ermitteln. Das System umfasst ferner eine einem externen Server zugeordnete Steuereinrichtung, die ausgebildet ist, einen speziellen Parametersatz für die assistierte oder automatische Fahrfunktion des Fahrzeugs zu ermitteln, der eine der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers angepasste Fahrweise der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs bewirkt. Dabei ist die dem Fahrzeug zugeordnete Steuereinrichtung ferner ausgebildet, den speziellen Parametersatz zum Modifizieren eines vorhandenen Parametersatzes der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion des Fahrzeugs zu verwenden. Für ein solches System gelten die im Zusammenhang mit dem Verfahren beschriebenen Vorteile.
Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Steuereinrichtung zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs, die eingerichtet ist, wenigstens einen Teil der Schritte des oben beschriebenen Verfahrens auszuführen. Für eine solche Steuereinrichtung gelten die im Zusammenhang mit dem Verfahren beschriebenen Vorteile.
Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Computerprogramm umfassend Befehle vorgesehen, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, wenigstens einen Teil eines der oben beschriebenen Verfahren auszuführen. Die Realisierung des Konzepts in Form eines Computerprogramms bietet eine höhere Flexibilität.
Schließlich ist gemäß einem weiteren Aspekt ein computerlesbares Speichermedium vorgesehen, auf dem das oben beschriebene Computerprogramm gespeichert ist. Die Realisierung des Konzepts in Form eines auf einem computerlesbaren Speichermedium gespeicherten Computerprogramms bietet eine höhere Flexibilität.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Figuren näher beschrieben. Dabei zeigen:

1 eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs, welches drahtlos mit einem externen Server kommuniziert,
2 eine schematische Darstellung des Verfahrens bei einer lokalen Speicherung des Fahrerprofils,
3 schematisch die Lern- und Klassifizierungsphase des Verfahrens,
4 schematische die Nutzungsphase des Verfahrens,
5 eine schematische Darstellung des Systems mit einem auf einem Cloud-Service basierten externen Server,
6 das System aus 5 in einer Blockdarstellung.

Die 1 zeigt eine Anordnung aus einem auf einer Straße 510 entlang einer gewählten Fahrstrecke 520 fahrenden Fahrzeug 100 und einem in einer Cloud-Umgebung 201 angeordneten externen Server 200, die über eine drahtlose Kommunikationsverbindung 410 in Verbindung stehen und ein System 400 bilden. Das Fahrzeug 100 weist eine Steuereinrichtung 110 auf, mit deren Hilfe wenigstens eine assistierte oder automatisierte Fahrfunktion 111 des Fahrzeugs 100 realisiert wird. Die Steuereinrichtung 110 umfasst dabei eine Auswerteeinrichtung 120 sowie eine Speichereinrichtung 130, in welcher wenigstens ein Parametersatz 131 mit vorgegebenen Parametern 132 zum Steuern der entsprechenden assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 abgelegt ist. Ferner umfasst das Fahrzeug 140 wenigstens eine Sensoreinrichtung 140 (z.B. Kamera, Radar, Lidar, etc.) zum Erfassen der Umgebung 500 sowie eine drahtlose Kommunikationseinrichtung 150 auf. Der externe Server 200 umfasst ebenfalls eine Steuereinrichtung 210 sowie eine Speichereinrichtung 220.
Das hier beschriebene Konzept sieht insbesondere ein Verfahren vor, bei dem das tatsächliche Fahrverhalten eines Fahrers 600 des Fahrzeugs 100 erlernt und das Verhalten der wenigstens einen assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 des Fahrzeugs 100 optimal an ein Fahrverhalten anpasst, welches der jeweilige Fahrer 600 in der jeweils aktuellen Fahrsituation zeigen würde. Das Verfahren gliedert sich dabei in verschiedene Phasen, die je nach Anwendung sequenziell, parallel oder auch separat voneinander durchgeführt werden können. Im einfachsten Fall können alle oder zumindest ein Großteil der Schritte des Verfahrens mit den im Fahrzeug 100 zur Verfügung stehenden Mitteln durchgeführt werden. Hierzu zeigt die 2 schematisch den Ablauf eines solchen fahrzeugintern verlaufenen Verfahrens. Das Fahrzeug 100 beobachtet hierzu das Fahrverhalten des Fahrers 600 während verschiedener Fahrsituationen. Zusätzlich können auch Messdaten gesammelt werden, die das Fahrzeug 100 mithilfe seiner Sensoreinrichtung 140 während einer Fahrt entlang der aktuellen Fahrstrecke 520 erfasst. Durch ein Auswerten der erfassten Daten mithilfe der internen Auswerteeinrichtung 120 werden entsprechende Informationen über die Fahrweise des jeweiligen Fahrers 600 ermittelt und in Form entsprechender Daten 330 bereitgestellt. Diese Daten werden gegebenenfalls mit bestimmten Messdaten 340 ergänzt und in der internen Speichereinrichtung 130 in einem Datensatz 133 in Form wenigstens eines speziellen Parametersatzes 311_j abgelegt. Der Datensatz 133 kann dabei mehrere jeweils für verschiedene Fahrsituationen bzw. Fahrbedingungen und/oder für verschiedene Fahrstrecken 520, 530, 540 optimierte Parametersätze 311_j umfassen, die jeweils die für den jeweiligen Einsatzzweck optimalen Parameter 312 enthalten. In der Nutzungsphase ermittelt die Steuereinrichtung 110 einen für die jeweils aktuelle Fahrsituationen bzw. Fahrstrecke 520, 530, 540 geeigneten Parametersatz 311_j und liest ihn aus der Speichereinrichtung 130 aus. Im Anschluss daran verwendet die Steuereinrichtung 110 diesen speziellen Parametersatz 311_j zum Modifizieren eines bestehenden Parametersatzes der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 des Fahrzeugs 100.
Um dem Fahrer 600 ein verbessertes Fahrerlebnis auch auf solchen Fahrstrecken zu ermöglichen, die er bzw. das Fahrzeug 100 zuvor noch nicht befahren hat, kann das in 2 beschriebene Verfahren auch unter Beteiligung eines externen Servers 200 durchgeführt werden, der wenigstens einen Teil der entsprechenden Parameter 312 bereitstellt. Hierzu verdeutlichen die 3 und 4 verschiedene Phasen des arbeitsteilig zwischen dem Fahrzeug 100 und dem externen Server 200 durchgeführten Verfahrens. Dabei veranschaulicht die 3 zunächst eine weitere Phase, in der eine Datenerhebung und eine Klassifikation des Fahrers 600 stattfindet. Hierzu übermittelt das Fahrzeug 100 dem externen Server 200 bestimmte Daten 230 über eine Fahrweise des Fahrers 600, die durch eine Auswertung zuvor erfasster Verhaltensweisen des jeweiligen Fahrers 600 in verschiedenen Fahrsituationen ermittelt wurden. Die übermittelten Daten 230 beschreiben somit eher den individuellen Fahrstil bzw. das Fahrprofil des jeweiligen Fahrers und nicht lediglich sein Fahrverhalten in einzelnen Fahrsituationen. Zusätzlich oder alternativ dazu können dabei auch die vom Fahrzeug 100 in den einzelnen Fahrsituationen erfassten Daten 220 über das jeweilige Fahrverhalten des Fahrers 600 an den externer Server 200 übermittelt werden.
Anschließend werden die empfangenen Daten 320, 330 von einer Steuereinrichtung 210 des externen Servers 200 zunächst ausgewertet und dann zur Klassifizierung des jeweiligen Fahrers 600 herangezogen. Bei der Klassifizierung wird der jeweilige Fahrer 600 einer bestimmten Fahrerklasse 350_k zugeordnet, deren Fahrstil bzw. Fahrprofil dem Fahrstil bzw. Fahrprofil des jeweiligen Fahrers 600 entspricht. Wie die 3 ferner illustriert, weist der externe Server 200 eine Datenbank 300 mit mehreren jeweils verschiedenen Fahrerklassen 350_k zugeordneten Datensätzen 310_k auf, die jeweils einen oder mehrere Parametersätze 311_i enthalten. Die Parametersätze 311_i enthalten dabei jeweils auf den Fahrstil bzw. Fahrweise der der jeweiligen Fahrerklasse 350_k abgestimmte Parameter 312, wobei verschiedene Parametersätze 311_i aus demselben Datensatz 350_k jeweils an verschiedene Fahrstrecken, Fahrsituationen, Fahrbedingungen und/oder Fahrzeuge angepasst sein können. Wie die 3 ferner illustriert, wird nach einem erfolgreichen Klassifizieren die dem Fahrer 600 zugewiesene Fahrerklasse 350_k in Form entsprechender Daten an das Fahrzeug 100 übermittelt.
Die 4 veranschaulicht die Nutzungsphase des Verfahrens, bei der das Fahrzeug 100 spezielle, für die jeweilige Fahrsituation bzw. Fahrstrecke optimierte Parameter 312 von dem externen Server 200 bezieht. Hierzu sendet das Fahrzeug 100 die ihm zugewiesene Fahrerklasse 350_k in Form entsprechender Daten an den externen Server 200. Zusätzlich können auch weitere Daten 340, 341, wie z.B. Informationen über die aktuelle Fahrstrecke sowie vom Fahrzeug 100 erfasste Messdaten zu der aktuellen Fahrstrecke der aktuellen Fahrsituation oder zu sonstigen Fahrbedingungen an den externen Server 200 übermittelt werden. Der externe Server ermittelt anhand der ihm übermittelten Daten 350_k, 340, 341 einen für die jeweilige Fahrstrecke, Fahrsituationen und/oder für die jeweiligen Fahrbedingungen geeigneten Parametersatz 311_m aus dem der jeweiligen Fahrerklasse 350_k zugeordneten Datensatz 310_m und sendet den ausgewählten Parametersatz 311_m über die drahtlose Kommunikationsverbindung 410 wieder zurück an das Fahrzeug 100. Das Fahrzeug 100 bzw. seine Steuereinrichtung 110 verwendet den empfangenen Parametersatz 311_m dann anschließend zum Modifizieren des vorhandenen Parametersatzes 131 der jeweiligen assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111. Je nach Anwendung können dabei einzelne oder alle Parameter 132 des alten Parametersatzes 131 mit den Parametern 312 des neuen Parametersatzes 311_m überschrieben werden. Alternativ dazu wird der vorhandene Parametersatz 131 bzw. einzelne seiner Parameter 132 lediglich deaktiviert, sodass die sprechende Fahrfunktion 111 dann den neuen Parametersatz 311_m bzw. die darin enthaltenen neuen Parameter 312 verwendet.
Die 5 illustriert die Anordnung des Systems 400 beim Verwenden von Schwarmdaten. Wie dabei ersichtlich ist, sendet das Fahrzeug 100 bestimmte Daten 342, die sowohl Daten 320, 330 zum Fahrverhalten bzw. der Fahrweise des jeweiligen Fahrers 600, Messdaten 340 und Informationen 341 über die aktuelle Fahrstrecke 520 als auch Informationen über die Fahrerklasse 350_k des jeweiligen Fahrers 600 enthalten können. Im Gegenzug sendet der in einer Cloud-Umgebung 201 angeordnete externe Server 200 dem Fahrzeug 100 einen für die jeweilige Anwendung optimalen Parametersatz 311_m zu. Wie aus 5 ferner ersichtlich ist, erfolgt ein entsprechender Datenaustausch auch zwischen weiteren dem System 400 zugeordneten Fahrzeugen 420 und dem externen Server 200, wobei die Fahrzeuge 420 jeweils entsprechende Daten 343 an den externen Server 200 senden und im Gegenzug geeignete Parametersätze 311_n erhalten. Auf diese Weise stehen dem externen Server 200 eine große Menge an Schwarmdaten 342, 343 zur Verfügung, mit deren Hilfe die Fahrerklassen 350_i sowie die zugehörigen Datensätze 310_i mit den entsprechenden Parametersätzen 311_j stets aktualisiert und erweitert bzw. verfeinert werden können. Hierzu zählen auch Daten, welche die weiteren Fahrzeuge 610 beim Befahren verschiedener Fahrstrecken 520, 530, 540 gesammelt haben.
Die 6 veranschaulicht noch einmal das System 400 anhand eines vereinfachten Blockschaltbilds. Hierbei wird ersichtlich, dass das Fahrzeug 100 über eine Steuereinrichtung 110, eine Speichereinrichtung 130 mit den darin gespeicherten Parametersatz 131, eine Sensoreinrichtung 140 und eine assistierte oder automatisierte Fahrfunktion 111 verfügt. Die Steuereinrichtung 110 des Fahrzeugs sendet die Daten 342 über die drahtlose Kommunikationsverbindung an den externen Server 200, welcher im Gegenzug einen für den jeweiligen Anwendungsfall geeigneten Parametersatz 311_m an das Fahrzeug 100 zurücksendet. Die Steuereinrichtung 110 des Fahrzeugs verwendet den erhaltenen speziellen Parametersatz 311_m dann zur Steuerung der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111.
Das hier beschriebene Konzept sieht insbesondere ein Verfahren vor, bei dem das tatsächliche Fahrverhalten eines Fahrers 600 des Fahrzeugs 100 erlernt und das Verhalten der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 des Fahrzeugs 100 optimal an ein Fahrverhalten anpasst, welches der jeweilige Fahrer 600 in der jeweils aktuellen Fahrsituation zeigen würde. Dabei werden verschiedene Einflussgrößen berücksichtigt, wie zum Beispiel die spezifische Straßencharakteristik bzw. Charakteristik des Streckenabschnitts, wie z.B. Schlaglöcher, Kurven oder Randbebauung, die beispielsweise mittels der Sensoreinrichtung 140 des Fahrzeugs 100 erfasst werden. Die Berücksichtigung der Einflussgrößen erfolgt vorzugsweise unter Nutzung von Schwarmdaten 342, 343, die Messdaten weiterer in diesem System 400 eingebundener Fahrzeuge 100, 420 enthalten. Die Schwarmdaten 342, 343 werden zu einem zentralen oder dezentralen Server für die Verarbeitung gesendet. Dort werden sie mittels der Messdaten der verschiedenen Sensoren der beteiligten Fahrzeuge 100, 420, wie z.B. GNNS, Radar, Video, Inertialsensoren, etc., optimiert und durch andere Datenquellen angereichert. Das Resultat ist ein Parametersatz 311_m, der die Fahrereigenschaften der assistierten oder automatisierten Fahrfunktionen 111 möglichst nahe an die Bedürfnisse und Präferenzen des jeweiligen Fahrers anpasst.
Zum Erstellen eines bestimmten Parametersatzes 311_j werden neben den von einem bestimmten Fahrer 600 erhobenen Daten dazu auch gespeicherte Schwarmdaten anderer Fahrer mit einem ähnlichen Fahrverhalten einbezogen.
Damit können die Fahrdynamik und der Komfort bestmöglich auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen des Fahrers 600 eingestellt werden, selbst dann, wenn der gerade befahrene Streckenabschnitt 520 noch keine Daten von dem jeweiligen Fahrer 600 bzw. von dem jeweiligen Fahrzeug 100 enthält.
Anhand der auf diese Weise ermittelten Bedürfnisse und Präferenzen eines Fahrers 600 kann für den jeweiligen Fahrer 600 auch ein persönliches Fahrerprofil erstellt werden, das beispielsweise zur Auswahl und Anpassung von Navigationsrouten verwendet werden kann, wobei ein dem Fahrzeug 100 zugeordnetes Navigationssystem z.B. von dem jeweiligen Fahrer 600 bevorzugte Raststätten und Straßentypen mitberücksichtigt.
Ein wesentlicher Aspekt des hier beschriebenen Konzepts ist, dass das Fahrerprofil nicht fest vom Hersteller vordefiniert ist, sondern individuell gelernt wird. Damit verhält sich das assistierte und automatisierte Fahren sehr ähnlich des eigenen oder gewünschten Fahrstils. Dies führt für den Fahrer 600 zu einem als natürlich empfundenen und vertrauten Fahrerlebnis. Zusätzlich findet eine Auswertung und Klassifikation mithilfe zuvor ermittelter Schwarmdaten (Crowd-Daten) 342, 343 statt, die durch einen Cloud-Service 201 bereitgestellt werden. Dabei wird ein spezieller Parametersatz 311_m ausgewählt, der bestmöglich dem Fahrerprofil, dem Fahrstil bzw. der Fahrweise des Fahrers 600 entspricht, wobei das sogar auf Strecken möglich ist, die der Fahrer 600 selbst noch nie zuvor befahren hat.
Das beschriebene Verfahren lässt sich in drei Phasen unterteilen, nämlich eine Lernphase, eine Datenerhebung- und Klassifikationsphase und eine Nutzungsphase. Diese Phasen werden dabei nicht sequenziell durchlaufen, sondern finden kontinuierlich statt. Beispielsweise werden ständig Daten von Fahrzeugen 100, 420 erhoben, um die Klassifizierung der verschiedenen Fahrer 600, 610 in der Cloud-Umgebung 201 zu aktualisieren. Genauso wird auch das Fahrerprofil in der Lernphase kontinuierlich aktualisiert und verfeinert, um z.B. die richtige Fahrerklasse 350_k noch genauer zu bestimmen oder um auf ein verändertes Verhalten des Fahrers 600 reagieren zu können. Je nach Anwendungsfall können dabei einzelne Schritte bzw. Phasen des Verfahrens auch weggelassen werden. So können beispielsweise auch lediglich nur die Lernphase und die Nutzungsphase durchgeführt werden. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn für den jeweiligen Fahrer 600 bereits ein ausreichend genaues Fahrerprofil bzw. eine ausreichend genaue Klassifikation des jeweiligen Fahrers 600 existieren.
Zu Beginn einer Lernphase kann eine Identifizierung des aktuellen Fahrers 600 erfolgen, zum Beispiel durch eine Auswahl eines Nutzer- bzw. Fahrerprofils, durch einen Zündschlüssel, ein Smartphone oder eine biometrische Erkennung (z.B. Gesichts- oder Stimmerkennung). Eine Identifizierung kann insbesondere dann sinnvoll sein, wenn ein Fahrzeug 100, 420 von mehreren Fahrern 600, 610 verwendet wird, sodass die jeweils ermittelten personenbezogenen Daten, wie z.B. das Fahrverhalten oder die Fahrweise, dem richtigen Fahrerprofil zugeordnet werden kann.
Ferner findet in der Lernphase ein individuelles Erlernen des Fahrstils bzw. der Fahrweise des jeweiligen Fahrers 600 statt. Hierzu wird insbesondere das Fahrverhalten des jeweiligen Fahrers 600 erfasst, was bei manueller Fahrt insbesondere durch die Beobachtung der für das jeweilige Fahrprofil typischen fahrdynamischen Parameter erfolgt, wie zum Beispiel Längs- und Querbeschleunigungen beim Aufschließen zum Vorausfahrenden, Abbremsen oder Spurwechsel. Darüber hinaus wird auch die vom Fahrer 600 gewählte Zeitlücke bzw. der vom Fahrer 600 gewählte Abstand zum Vorausfahrenden, seine Vorzugsposition innerhalb der eigenen Spur (exakt zentriert oder eher rechts bzw. links) oder die bevorzugte Fahrspur auf einer mehrspurigen Straße beobachtet. Auch der bevorzugte Straßentyp kann hierzu erfasst werden (z.B. fährt ein Cabrio-Fahrer eher über einen Pass als durch einen Tunnel oder der Fahrer 600 meidet Mautstraßen). Ferner kann bei assistierter oder automatisierter Fahrt auch eine Erkennung einer nicht optimalen Parametrisierung genutzt werden, um die Fahrweise des jeweiligen Fahrers 600 zu erlernen. Dieses erfolgt insbesondere durch eine Detektion aktiver Fahrereingriffe (sog. Override), bei denen der Fahrer 600 in das von der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 kontrollierte Fahrgeschehen eingreift. Das kann insbesondere durch Erkennen eines Gasgebens oder Abbremsens bei aktiver ACC-Funktion (Auto-Cruise-Control) erfolgen, z.B. beim Aufschließen zu einem vorausfahrenden Lkw.
In der Lernphase können ferner auch situationsspezifische Anpassungen der Fahrweise beobachtet und zum Ermitteln der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers 600 herangezogen werden. Dabei kann beispielsweise erfasst werden, wie sich das Fahrverhalten des Fahrers 600 in Abhängigkeit von den Witterungsbedingungen (z.B. trocken, Regen, Schnee, Nebel, Wind), der Jahreszeit, der Tageszeit und der aktuellen Helligkeit oder dem aktuell befahrenen Straßentyp (innerhalb der Stadt, Landstraße, Autobahn) ändert. Die entsprechenden Daten können von der Sensoreinrichtung 140 des jeweiligen Fahrzeugs 100 oder aus Messdaten anderer Fahrzeuge 420 stammen.
Während der Phase der Datenerhebung und Klassifizierung werden vom jeweiligen Service-Provider Schwarmdaten bzw. Crowd-Daten aus einer Fahrzeugflotte 100, 420 gesammelt, die typischerweise verschiedene Fahrzeuge 100, 420 und Fahrer 600, 610 umfasst. Diese Daten liegen dem System typischerweise bereits aus der Lernphase vor. Ferner findet eine Definition verschiedener Fahrerklassen 350_i statt, denen spezifische Eigenschaften und Verhaltensweisen zugeordnet sind. Dieser Schritt erfolgt beispielsweise anhand der in den Schwarmdaten 342, 343 enthaltenen dynamischen Parameter der verschiedenen Fahrer 600, 610. Dabei werden typische Schwarmdaten 342, 343 auf Basis bestimmter Kriterien sortiert, zum Beispiel in für eine besonders dynamische, besonders komfortable, besonders energiesparende Fahrweise typische Parameter und in separaten, jeweils einer Fahrerklasse 350; zugeordneten Datensätzen 310_i abgelegt. Infolgedessen gibt es also nicht nur einen gemittelten Schwarmdatensatz, sondern jeder Fahrerklasse 350_i ist ein spezifischer Datensatz 310_i mit den für die jeweilige Fahrerklasse typischen Parametern 312 bzw. Parametersätzen 311_j zugeordnet.
Im Anschluss daran werden diese Daten bzw. die daraus abgeleitete Daten und die ermittelten Fahrerklassen 350_i in der Cloud-Umgebung 201 abgelegt, um sie den Nutzern des Systems 400 zugänglich zu machen. Ferner erfolgt eine Klassifizierung des individuellen Fahrstils bzw. Fahrweise eines Fahrers 600 anhand der von dem jeweiligen Fahrer 600 in der Lernphase ermittelten Parameter statt. Dabei wird der Fahrer 600 zu einer seiner Fahrweise entsprechenden Fahrerklasse 350_k zugeordnet.
In der Nutzungsphase des hier beschriebenen Verfahrens findet eine Auswahl der fahrdynamischen Parameter der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion 111 des Fahrzeugs 100 anhand der zuvor ermittelten Klassifizierung des jeweiligen Fahrers 600 statt. Dabei werden die in der Cloud-Umgebung 201 vorhandenen Datensätze 310_i für die jeweils ermittelte Fahrerklasse 350_k genutzt. Die zugehörigen Schwarmdaten 342, 343 der einem Fahrer 600 zugeordneten Fahrerklasse 350_k ermöglichen ein angepasstes Verhalten der jeweiligen Fahrfunktion 111 auch auf einer zuvor noch nicht befahrenen Fahrstrecke 520, 530, 540. Das Fahrzeug 100 fährt dann nicht exakt wie der Fahrer 600, aber entsprechend seiner jeweils zugeordneten Fahrerklasse 350_k. Diese Dienstleistung kann überall dort in Anspruch genommen werden, wo der Cloud-Service zur Verfügung steht und nicht nur dort, wo der jeweilige Fahrer 600 seine privaten Schwarmdaten eingelernt und abgelegt hat. Auf diese Weise wird eine optimale und individuell auf den jeweiligen Fahrer 600 abgestimmte Fahrweise im Vergleich zu den aus dem Stand der Technik bekannten fest vorgegebenen Fahrprofilen erreicht.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt. Vielmehr können hieraus auch andere Variationen vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) eines Fahrzeugs (100) umfassend die Schritte: - Erfassen eines Fahrverhaltens eines Fahrers (600) des Fahrzeugs (100) in wenigstens einer Fahrsituation, - Auswerten des erfassten Fahrverhaltens des jeweiligen Fahrers (600), um eine individuelle Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) zu ermitteln, - Ermitteln eines speziellen Parametersatzes (311_j) für die assistierte oder automatische Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100), der eine der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) angepasste Fahrweise der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) bewirkt, und - Verwenden des speziellen Parametersatzes (311_j) zum Modifizieren eines vorhandenen Parametersatzes (131) der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der spezielle Parametersatz (311_j) ermittelt wird, indem ein der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600), der aktuellen Fahrstrecke (520, 530, 540) und/oder der aktuellen Fahrsituation entsprechender Parametersatz (311_j) aus einer Mehrzahl vorgegebener Parametersätze (311_j), die jeweils verschiedenen Fahrweisen, verschiedenen Fahrstrecken (520, 530, 540), verschiedenen Fahrbedingungen und/oder verschiedenen Fahrsituationen zugeordnet sind, ausgewählt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Ermittlung des speziellen Parametersatzes (311_j) situationsspezifisch erfolgt, wobei hierzu neben dem Fahrverhalten des Fahrers (600) auch wenigstens eine der folgenden Einflussgrößen erfasst und bei der Auswahl des speziellen Parametersatzes (311_j) berücksichtigt werden: - die spezifische Straßencharakteristik bzw. die Charakteristik des aktuellen Streckenabschnitts, - den Straßentyp des aktuellen Streckenabschnitts, - die aktuellen Witterungsbedingungen, - die aktuelle Tageszeit - die aktuelle Jahreszeit, - die aktuell herrschende Helligkeit, - das aktuelle Verkehrsaufkommen, - der Fahrzeugtyp des jeweiligen Fahrzeugs (100), - der aktuelle Beladungszustand des jeweiligen Fahrzeugs (100).
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei wenigstens eines der folgenden Fahrverhalten des Fahrers (600) erfasst und zur Auswahl des speziellen Parametersatzes (311_j) verwendet wird: - für den Fahrer (600) typische fahrdynamische Parameter, - die vom Fahrer (600) gewählte Zeitlücke bzw. der gewählte Abstand zum Vorausfahrenden, - die vom Fahrer (600) bevorzugte Position innerhalb der eignen Spur, - den vom Fahrer (600) bevorzugten Straßentyp, - die vom Fahrer (600) bei assistierter oder automatisierter Fahrt aktiv durchgeführten Fahrereingriffe.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Ermittlung des speziellen Parametersatzes (311_j) streckenspezifisch erfolgt, wobei solche Parameter (312), die beim Befahren einer bestimmten Fahrstrecke (520, 530, 540) durch Auswerten eines für diese Fahrstrecke (520, 530, 540) spezifischen Fahrverhaltens des Fahrers (600) ermittelt werden, in einem der jeweiligen Fahrstrecke (520, 530, 540) individuell zugeordneten Parametersatz (311_j) gespeichert werden, und wobei der der jeweiligen Fahrstrecke (520, 530, 540) zugeordnete Parametersatz (311_j) bei einem erneuten Befahren der jeweiligen Fahrstrecke (520, 530, 540) ausgewählt und zur Modifikation des vorhandenen Parametersatzes (131) der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der spezielle Parametersatz (311_j) von einem externen Server (200) bereitgestellt wird, der mehrere jeweils verschiedenen Fahrerklassen (350;) individuell zugeordnete Datensätze (310_i) mit jeweils wenigstens einem für die jeweilige Fahrerklasse (350_i) charakteristischen Parametersatz (311_j) umfasst, wobei der externe Server (200) hierzu einen entsprechenden Datensatz (310_i) anhand einer dem Fahrer (600) des Fahrzeugs (100) zugeordneten Fahrerklasse (350_k) auswählt, wobei der externe Server (200) einen speziellen Parametersatz (311_j) aus dem ausgewählten Datensatz (310_i) an eine Steuereinrichtung (110) des Fahrzeugs (100) übermittelt, und wobei die Steuereinrichtung (110) des Fahrzeugs (100) den speziellen Parametersatz (311_j) zum Modifizieren des vorhandenen Parametersatzes (131) der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) verwendet.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die Steuereinrichtung (110) des Fahrzeugs (100) bestimmte Daten (320, 330) über das Fahrverhalten und/oder die individuelle Fahrweise des Fahrers (600) an den externen Server (200) übermittelt, und wobei der externe Server (200) die übermittelten Daten (320, 330) für wenigstens eine der folgenden Handlungen verwendet: - Zuordnen des jeweiligen Fahrers (600) zu einer der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) entsprechenden Fahrerklasse (350_k), und/oder - Aktualisieren eines Datensatzes (310_i) der Fahrerklasse (350_k), welcher der Fahrer (600) des Fahrzeugs (100) zugeordnet ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 oder 7, wobei die den verschiedenen Fahrerklassen (350_i) zugeordneten Datensätze (310_i) durch Auswerten von Schwarmdaten (360) erzeugt werden, wobei die Schwarmdaten (360) wenigstens die folgenden Daten umfassen: - Daten (320) zu dem erfassten Fahrverhalten verschiedener Fahrer (600, 610), - Daten (320, 330) zu dem Fahrverhalten und/oder der Fahrweise verschiedener Fahrer (600, 610), - von verschiedenen Fahrzeugen (100, 620) und/oder auf verschiedenen Fahrstrecken (520, 530, 540) gesammelten Messdaten (340).
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der aktuelle Fahrer (600) des Fahrzeugs (100) durch eine Auswahl eines Nutzerprofils, anhand eines dem Fahrer (100) zugeordneten Zündschlüssels oder mobilen Endgeräts oder durch eine biometrische Erfassung identifiziert wird, und wobei die ermittelten Daten (320, 330) über das Fahrverhalten und/oder die Fahrweise des Fahrers (100) zum Erstellen oder Aktualisieren eines dem jeweiligen Fahrer (100) individuell zugeordneten Fahrerprofils verwendet werden.
System (400) zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) eines Fahrzeugs (100) umfassend: - eine dem Fahrzeug (100) zugeordnete Steuereinrichtung (110), die ausgebildet ist, eine individuelle Fahrweise eines Fahrers (600) des Fahrzeugs (100) durch Auswerten eines erfassten Fahrverhaltens des jeweiligen Fahrers (600) zu ermitteln, und - eine einem externen Server (200) zugeordnete Steuereinrichtung (210), die ausgebildet ist, einen speziellen Parametersatz (311_j) für die assistierte oder automatische Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) zu ermitteln, der eine der individuellen Fahrweise des jeweiligen Fahrers (600) angepasste Fahrweise der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) bewirkt, wobei die dem Fahrzeug (100) zugeordnete Steuereinrichtung (110) ferner ausgebildet ist, den speziellen Parametersatz (311_j) zum Modifizieren eines vorhandenen Parametersatzes (131) der assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) des Fahrzeugs (100) zu verwenden.
Steuereinrichtung (110, 210) zum Adaptieren einer assistierten oder automatisierten Fahrfunktion (111) eines Fahrzeugs (100), die eingerichtet ist, wenigstens einen Teil der Schritte des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
Computerprogramm umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, wenigstens einen Teil des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
Computerlesbares Speichermedium (130, 220), auf dem ein Computerprogramm nach Anspruch 12 gespeichert ist.