用于车辆的系统的制作方法

对于带有例如sae3级或更高级别自动驾驶功能的系统，允许驾驶员在一定时间内将其注意力从交通状况转移到其他方面。与例如sae2级或更低级别的较低程度自动驾驶功能相比，驾驶员在这段时间不应被认为处于后备应变位置。每种自动驾驶功能都有一定的系统极限(系统界限/系统边界条件)，其在某些交通场景(建筑工地等)中会导致必须由驾驶员重新接管车辆的控制。在自动驾驶功能的情况下，与较低级别的自动驾驶功能相比，允许驾驶员较长的注意时间。如果驾驶员在所谓的接管要求后没有接管车辆的控制，则必须启动最低风险操作(风险最小化操作)，以避免事故发生。

但视交通状况而定，可能极快达到系统极限，从而无法再为驾驶员提供所计划的准备时间让驾驶员作出反应。在此，可能的交通场景例如是突然掉落的装载货物或突然出现的急弯道。在这类交通场景中，将车辆的驾驶交由驾驶员接管代表了临界阶段，因为只有当驾驶员能及时检测到并理解这类交通场景的情况下，他才能通过亲自干预来应对相应交通状况。根据不同状况可能更有益的是，取代将驾驶职能交由驾驶员掌控，由系统继续保持对车辆的控制，并在可能情况下启动最低风险操作。

在相应场景中做出正确决定对安全至关重要，必须由各高度自动化的系统来做出决定。

本发明的任务是提供一种用于车辆的系统，该系统能分析评估车辆驾驶员是否能在特定交通状况中接管对车辆的控制，或者由系统继续保持对车辆的控制更为有益。

该任务通过独立权利要求的主题解决。有益的实施方式是从属权利要求、以下的描述以及附图的主题。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于车辆的系统，尤其是一种用于车辆的驾驶员辅助系统。该系统包括具有传感器装置和第一摄像装置的驾驶员监视装置，具有周围环境检测用传感器的周围环境检测装置，该类传感器尤其选自第二摄像装置、激光雷达装置和雷达装置的组。该系统还包括控制单元和分类器。

传感器装置配置成，检测车辆的驾驶员是否至少一只手接触车辆的方向盘，并生成相应的接触数据。为此，传感器装置例如可具有电容传感器。作为替代选择或附加选项，传感器装置可配置成，检测驾驶员的手作用在方向盘上的力矩。

第一摄像装置配置成，检测驾驶员的视线是否在关注车辆所处的交通状况，并生成相应的视线数据。在该检测中，尤其可识别驾驶员的视线是否在关注车辆所行驶的道路。此外，该检测还可包括，驾驶员的视线是否在关注车辆所行驶的道路上或道路旁的物体或在道路上运动的物体。例如，在此摄像装置可配置成，能识别车辆驾驶员的视线是否在关注车辆行驶的道路(“eyes-on-road(关注道路)”)，或甚至用于识别车辆驾驶员的视线在关注哪个物体(“eyes-on-object(关注物体)”)。

用于检测周围环境的传感器中的第一传感器、尤其是第二摄像装置配置成，在车辆外部周围环境中检测车道信息和物体信息；用于检测周围环境的传感器中的第二传感器、尤其是雷达装置配置成，对车辆前方区域中的物体进行检测。此外，用于检测周围环境的传感器、尤其是第二摄像装置和雷达装置还配置成，从所检测的物体、车道信息和物体信息获取交通场景，并将其传输给分类器。

分类器配置成，基于交通场景来识别反应时间结束后是否达到系统极限，并在识别到系统极限的情况下将交通场景分类为交通场景a和交通场景b，其中，如果车辆驾驶员的视线关注车辆所处的交通状况，则车辆驾驶员能较好地解决交通场景a，如果驾驶员至少一只手接触方向盘，则车辆驾驶员能较好地解决交通场景b。在此，反应时间是达到系统极限前可能的最长反应时间。换句话说，反应时间是一时间段，在该时间段内，驾驶员必须对所获取的交通场景作出相应反应以解决这一交通场景，或必须通过驾驶系统启动所谓的最低风险操作以解决该交通场景。

交通场景a例如可包括，在车辆前方区域中另一车辆并入本车所在车道，或在车辆前方区域中相同行驶方向上的两相邻车道合并。如果驾驶员正在观察交通状况——这可通过识别驾驶员的视线是否关注于车辆所处的交通状况的驾驶员监视装置来检测，则交通场景a由驾驶员来解决较好。与此相反，在当前交通场景a中，如果驾驶员尽管双手置于方向盘上但其视线却在关注交通状况以外的其他事物，则其可能无法很好地把握该交通场景。

交通场景b例如可包括急弯道，弯道走向和车辆转向角之间的差异，或道路状况的极其突然的变化。如果车辆驾驶员至少一只手在方向盘上——这可通过传感器装置来检测，则交通场景b由驾驶员来解决比较好。与此相反，在本交通场景b中，如果驾驶员尽管在观察交通状况但其手不在方向盘上，则其无法较好地把握该交通场景b以及与此相关的系统极限。

控制单元可配置成，在识别到系统极限和所分类的交通场景a或b的情况下，基于接触数据和视线数据分析评估驾驶员是否能在反应时间内解决交通场景a或b，其中，控制单元可配置成，对驾驶员的预期反应时间与直至达到系统极限的反应时间加以比较。控制单元例如可以是中央控制单元，它接收接触数据和视线数据以及带有系统极限和反应时间的所分类的交通场景a或b，并基于这些所接收数据决定是驾驶员还是系统能更好的应对交通场景a或b。

如果已识别到带反应时间的系统极限和交通场景a，则控制单元可基于视线数据推论出，车辆驾驶员是否能在达到系统极限前可能的最长反应时间内缓解或解决交通场景a，尤其是是否能避免事故发生。例如，如果识别到带反应时间的系统极限以及在车辆前方区域另一车辆并入本车道交通状况，则控制单元可将驾驶员的预期反应时间与达到系统极限前可能的最长反应时间加以比较。如果驾驶员的反应时间小于达到系统极限前可能的最长反应时间，则会例如以显示屏上光学显示的形式或通过音频系统以音频通知的形式向驾驶员提出接管要求(take-over-request(接管要求))。但如果驾驶员的反应时间长于达到系统极限前可能的最长反应时间，则控制单元可启动最低风险操作。

因此，根据一实施方式规定，控制单元配置成，在识别到系统极限和交通场景被分类为a的情况下，只要视线数据表明驾驶员的视线专注于车辆所处的交通状况，则首先推论出驾驶员能在反应时间内解决交通场景a，然后生成向驾驶员提出的接管要求。此外，控制单元还配置成，只要视线数据表明驾驶员的视线没有专注于车辆所处的交通状况，则首先推论出驾驶员不能在反应时间内解决交通场景a，然后启动车辆的最低风险操作。

如果识别到带有反应时间的系统极限和交通场景b，则控制单元可基于接触数据推论出，车辆驾驶员是否能在达到系统极限前可能的最长反应时间内缓解或解决交通场景b，尤其是是否能避免事故发生。如果识别到例如带有反应时间的系统极限以及车辆前方区域特别骤然的急弯道，则控制单元可将驾驶员的预期反应时间与达到系统极限前可能的最长反应时间加以比较。如果驾驶员的反应时间小于达到系统极限前可能的最长反应时间，则会例如以显示屏上光学显示的形式或通过音频系统以音频通知的形式向驾驶员提出接管要求(take-over-request(接管要求))。但如果驾驶员的反应时间长于达到系统极限前可能的最长反应时间，则控制单元可启动最低风险操作。

因此，根据一实施方式规定，控制单元配置成，在识别到系统极限和交通场景被分类为b的情况下，只要接触数据表明车辆驾驶员至少一只手接触车辆方向盘，则首先推论出驾驶员能在反应时间内解决交通场景b，然后生成向驾驶员提出的接管要求。此外，控制单元还配置成，只要接触数据表明驾驶员的手没有接触方向盘，则首先推论出驾驶员不能在反应时间内解决交通场景b，然后启动车辆的最低风险操作。

驾驶员的预期反应时间可存储为常数，控制单元可访问该常数。作为替代选择，控制单元可配置成，基于被分类为a的交通场景和视线数据或基于被分类为b的交通场景和接触数据，持续地确定驾驶员的预期反应时间。以此方式，可持续根据驾驶员状况预先分析评估当前可能的反应时间。在此情况下，反应时间不是恒定的，而是取决于情况分类和驾驶员状况的组合。

根据本发明的第二方面，提供了一种车辆，所述车辆例如是一种诸如汽车、巴士或卡车等的机动车辆。所述车辆包括根据本发明第一方面所述的系统，其中，在车辆的适宜位置安装有传感器装置、第一摄像装置、第二摄像装置和雷达装置，以便能满足在根据本发明第一方面所述的系统中的功能要求。

下面参考示意图详细说明本发明的实施例。图中：

图1是具有根据本发明一实施例的系统的车辆的侧视图，

图2是第一种交通场景a的俯视图，

图3是第二种交通场景a的俯视图，

图4是第一种交通场景b的俯视图，

图5是第二种交通场景b的俯视图，

图6是根据图1所示系统的功能示意图，以及

图7是用于根据图7所示功能的驾驶员反应时间计算的流程图。

图1示出汽车形式的车辆1。车辆1包括根据本发明一实施例的系统，该系统具有驾驶员监视装置和周围环境检测装置。驾驶员监视装置包括方向盘3内的传感器装置2，和第一摄像装置4。周围环境检测装置包括第二摄像装置5和雷达装置6。所述系统还包括控制单元7和分类器8。此外，控制单元7可对车辆1的驾驶功能9，例如驱动系统、转向系统或制动系统，进行控制。

驾驶功能9可例如以sae3级或更高级别自动工作，由此，允许车辆1的驾驶员10在一定时间内将其注意力从交通状况转移到其他方面。在此，车辆1可能会处于能被分类为交通场景a或b的交通状况。图2和图3分别示出交通场景a的示例，图4和图5分别示出交通场景b的示例。

在图2中，从上方以大幅简化方式所示的车辆1在车道11上在第二车辆12后面行驶。第三车辆13突然并入到车辆1和第二车辆12之间。在此交通状况中，在反应时间过后达到系统极限。在此情况下，过长的系统延迟可能要求，车辆1的驾驶员10必须在反应时间内制动车辆或系统必须启动相应的最低风险操作，以避免与第三车辆13的碰撞。只要驾驶员10的视线关注于根据图2所示车辆1所处的交通状况，则该交通场景a可由车辆1的驾驶员10以光学或视觉的方式加以识别并进行应对。反之，如果驾驶员10的视线没有关注相应交通状况，则车辆1的驾驶员10在图2所示交通状况中不会感受到通过方向盘3提供的反馈，因此，很难确保驾驶员10能及时采取干预措施。

在图3中，从上方以大幅简化方式所示的车辆1在变窄的第一车道14上行驶，该第一车道与相同行驶方向的第二车道15合并。(尚)在第一车道14上的车辆1前方存在第二车辆16，该第二车辆并入第二车道15上的第三车辆17和第四车辆18之间。由于第一车道14变窄，车辆1在进一步向前行驶时也必须并入第二车道15。如果车辆1自动跟随第二车辆16，则可能导致例如与第四车辆18的侧面碰撞。在此交通状况中，在反应时间过后会达到系统极限。为了避免与第四车辆18的侧面碰撞，车辆1的驾驶员10必须在反应时间内亲自执行并入操作，或系统必须启动相应的最低风险操作。视线关注于交通状况并朝前看的驾驶员10能够很好地解决这一交通场景。只要车辆1的驾驶员10至少一只手在方向盘3上，则驾驶员10通过在方向盘3上的至少一只手能感受到车辆1或方向盘3的侧面运动，由此要求实现阻止侧面碰撞的功能。

如果驾驶员10正在观察交通状况——这可通过用于识别驾驶员10的视线是否关注根据图2或图3所示车辆1所处的交通场景的第一摄像装置4来检测，则根据图2和图3所示的交通场景a由车辆1的驾驶员10解决比较好。与此相反，在上述交通场景a中，如果驾驶员10尽管其手置于方向盘3上但其目光却在关注交通状况以外的其他事物，则其对所述交通场景的把握和应对就不太好。

在图4中，从上方以大幅简化方式所示的车辆1在带有急弯道20的车道19上行驶。如果车辆1的最大转向扭矩不足以使车辆转入急弯道20，则车辆1会偏离车道19。在此交通状况中，在反应时间过后会达到系统极限。为了避免车辆1偏离车道19，车辆1的驾驶员10必须在反应时间内主动对车辆1转向进行干预，或者系统必须启动相应的最低风险操作。在此情况下，只要驾驶员10至少一只手在方向盘3上，则车辆1的驾驶员10就可通过方向盘3很早识别转向扭矩限制，并能由驾驶员10及时采取干预措施。与此相反，车辆1的驾驶员10从光学或视觉上几乎无法将急弯道20的曲率与所需相应扭矩联系在一起，由此驾驶员10很难及时实施干预措施。

在图5中，从上方以大幅简化方式所示的车辆1(车辆1的左边所示位置)在带有急弯道22的车道21上行驶，该弯道的曲率不一定如图4所示弯道的曲率那么大。驶入弯道22要求车辆1向右转向。如果系统的传感器(未显示)识别到车辆1在弯道22区域中的向左转向运动(要求转向运动和实际转向运动间的差异)，则会导致车辆1立即沿错误路线行驶并可能例如移动到如图5右侧所示车辆1的位置。在此交通状况下，在反应时间过后达到系统极限。

在此状况下，要求车辆1的驾驶员10在反应时间内通过向右转动方向盘3主动干预车辆1的转向动作，或者系统启动相应的最低风险操作。在此情况下，在车辆1进行突然的不合理转向运动瞬间，通过车辆的方向盘3能感知该不合理转向运动。只要驾驶员10至少一只手在方向盘3上，则在此情况下，驾驶员10能及时采取干预措施。与此相反，只有车辆1完成转向运动，才能以光学或视觉的方式感知到突然发生的不合理转向运动。因此，如果驾驶员10双手都没有置放在方向盘3上，则驾驶员10几乎不可能及时采取干预措施。

下列情况也可能出现：车道21有车辙(未示出)，车道21结冰(薄冰)，或当车辆在车道21上行驶期间有强烈的侧风作用到车辆1上。在这类交通状况下，在反应时间过后会达到系统极限，其中，有可能先前已达到了系统极限。驾驶员必须相应调整车辆1的驾驶行为，或者系统必须启动相应的最低风险操作，以避免发生事故。车辆1的驾驶员10可通过方向盘3感知车道21上的状况。由此，驾驶员10能对车辆1的驾驶行为进行调整，或在危急状况下采取干预措施。与此相反，很难以光学或视觉的方式感知车道21上的上述状况。

如果通过传感器装置2能检测到驾驶员10至少一只手置于方向盘3上，则根据图4和图5所示的交通场景b由车辆1的驾驶员10来解决比较好。与此相反，在上述交通场景b中，如果驾驶员10尽管视线在关注交通状况但其手并不在方向盘3上，则驾驶员很难把握和应对交通场景b及系统极限。

下面结合图6和图7更详细地说明根据图1所示车辆1的系统的功能。

借助第二摄像装置5和雷达装置6，可在第一步骤100中分析车辆1当前所处环境。随后，借助分类器8可在分类步骤200中将先前所分析的环境分类为交通场景a(结果201)和交通场景b(结果202)。

为此，第二摄像装置5可检测车辆1外部周围环境中的车道信息和物体信息。此外，雷达装置6可检测车辆1前方区域中的物体。来自第二摄像装置5和雷达装置6的相应数据(物体、车道走向和曲率等)处理后可提供给分类器8。分类器8可基于环境数据进行分类，即在反应时间tl过后是否达到系统极限。在此，反应时间tl是达到系统极限前可能的最长反应时间。只要检测到系统极限，则系统将交通状况分类成交通场景a(结果201)或交通场景b(结果202)。

结合分类步骤200的结果201或202，控制单元7可在下一步骤300中借助第一摄像装置4和传感器装置3确定驾驶员状态，这在图7中详细示出。

在此，第一摄像装置4可检测驾驶员10的视线是否在关注车辆1所处的交通状况(结果301)，并生成相应的视线数据。传感器装置2例如可借助电容传感器或扭矩传感器(两者均未示出)检测车辆1的驾驶员10是否至少一只手接触车辆1的方向盘3(结果302)，并生成相应的接触数据。

基于驾驶员状态分析步骤300的结果301和302以及分类步骤200的结果201和202，可持续确定驾驶员10的相应预期反应时间。由此得到以下四种不同的反应时间：

-驾驶员10的视线关注于交通状况(结果301)且被分类为交通场景a(结果201)时的第一反应时间t1a，

-驾驶员10的视线关注于交通状况(结果301)且被分类为交通场景b(结果202)时的第二反应时间t1b，

-驾驶员10被检测到至少一只手置于方向盘3上(结果302)且被分类为交通场景a(结果201)时的第三反应时间t2a，

-驾驶员10被检测到至少一只手置于方向盘3上(结果302)且被分类为交通场景b(结果202)时的第四反应时间t2b。

作为上述连续分析评估(其允许扩展到多个类别和动态适配性)的替代选择，反应时间也可存储为预规定的常数。

在随后的比较步骤401、402、403、404中，借助控制单元7将各个所确定的反应时间t1a、t1b、t2a或t2b分别与达到系统极限前可能的最长反应时间tl进行比较。在此，所确定的反应时间t1a、t1b、t2a或t2b和达到系统极限前的反应时间tl都是时间段。

如果在比较步骤401、402、403、404中识别到所确定的反应时间t1a、t1b、t2a或t2b短于截至达到系统极限的反应时间tl(结果402)，则控制单元7推断为驾驶员10能够在反应时间tl内解决相应的交通场景a或b，并生成向驾驶员10的接管要求。在此情况下，控制单元不启动最低风险操作。

如果在比较步骤401、402、403、404中识别到所确定的反应时间t1a、t1b、t2a或t2b长于截至达到系统极限的反应时间tl或至少与截至达到系统极限的反应时间tl一样长(结果403)，则控制单元7推断为驾驶员10不能在反应时间tl内解决相应的交通场景a或b，并启动最低风险操作。在此情况下，控制单元7不生成向驾驶员10提出的接管要求。