(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転手の状態を識別するための方法であって、
前記運転手の状態をシグナリングする信号（４０、４４）を生成する形式の方法において、
運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の時間的な経過特性において極小値が生じる頻度を示すパラメータを評価し、前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）は、走行状態の変化を伴わずに、車両が、走行路縁部マーキングを越えるまでに必要な時間であり、
さらに、走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度を評価し、
さらに、走行中の所定の期間の間不変であるステアリングホイールポジションに操舵訂正が続く頻度を評価し、
さらに、車両の横方向位置が横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことを評価し、
前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と、前記走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度と、走行中の所定の期間の間不変であるステアリングホイールポジションに操舵訂正が続く頻度とのうちの少なくとも２つが各所定の境界値を超えた場合、および
前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と車両の横方向位置が横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことが各所定の境界値を超えた場合に、
前記運転手の状態をシグナリングする信号（４０、４４）を生成する、
ことを特徴とする、運転手の状態を識別するための方法。
【請求項２】
運転手の状態をあらわすパラメータとして、前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）、および、走行中の所定の期間同じままであるステアリングポジション、および、走行中の所定の期間の間不変であるステアリングホイールポジションに操舵訂正が続くこと、および、車両の横方向位置が横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないこと、の評価をニューロンクラス分類器（２００）によって行う、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ニューロンクラス分類器（２００）に、前記極小値の頻度をあらわすパラメータと、オーバーリアクションの操舵訂正を伴う、変化しないステアリングホイールポジションの頻度をあらわすパラメータを供給する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
パラメータ、例えば操舵速度、車線における車両の横方向位置の標準偏差、瞬きの頻度、瞼を閉じている時間、アクセルペダル操作速度および／またはブレーキペダル操作速度を付加的に供給する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
運転手の状態を識別するための装置であって、
前記運転手の状態を特徴付ける信号を生成する計算ユニット（１４）を有している形式のものにおいて、
前記計算ユニット（１４）は、運転手の車線保持行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の時間的な経過特性における極小値の頻度を評価し、前記運転手の車線保持行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）は、走行状態の変化を伴わずに、車両が、走行路縁部マーキングを越えるまでに必要な時間であり、
前記計算ユニット（１４）は、さらに、走行中の所定の期間同じままであるステアリングポジションの頻度を評価し、
前記計算ユニット（１４）は、さらに、走行中の所定の期間の間不変であるステアリングホイールポジションに操舵訂正が続く頻度を評価し、
前記計算ユニット（１４）は、さらに、車両の横方向位置が横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことを評価し、
前記計算ユニット（１４）は、前記運転手状態を特徴付ける信号を、
前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と、前記走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度と、走行中の所定の期間の間不変であるステアリングホイールポジションに操舵訂正が続く頻度とのうちの少なくとも２つが各所定の境界値を超えた場合、および
前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と車両の横方向位置が横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことが各所定の境界値を超えた場合に、
生成するように構成されている、
ことを特徴とする、運転手の状態を識別するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
従来技術
本発明は、運転手の状態を識別するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＤＥ１０２１０１３０Ａ１号には、運転手に警告を与えるための方法および装置が記載されている。ここでは、運転手の注意度合が考慮される。このような注意度合は、ステアリングアングル、殊にステアリングアングルの変化から導出される。これは例えば、アングル変化の勾配および／または頻度および／または順次連続するステアリングアングル変化の間隔の勾配および／または頻度である。さらに、運転手の状態を識別するための別の影響パラメータが記載されており、これは例えばアクセルペダルの位置およびアクセルペダルの位置の変化である。
【０００３】
ＤＥ１０２００４０３９１４２Ａ１号には、いわゆる車線逸脱警告（"Lane−Departure−Warning:レーン逸脱警告）システムが記載されている。ここでは、車両が目下の走行状態を保持しつつ、走行車線を逸脱するまでに必要な時間が求められる（Time−to−line−crossing，TLC）。この値が境界値を下回ると、運転手に警告がなされる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＤＥ１０２１０１３０Ａ１号
【特許文献２】ＤＥ１０２００４０３９１４２Ａ１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、運転手状態識別、殊にその確実性を改善すること。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題は、運転手の状態を識別するための方法であって、前記運転手の状態をシグナリングする信号（４０、４４）を生成する形式の方法において、運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の時間的な経過特性において極小値が生じる頻度を示すパラメータを評価し、前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）は、走行状態の変化を伴わずに、車両が、走行路縁部マーキングを越えるまでに必要な時間であり、さらに、走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度を評価し、さらに、走行中の所定の期間同じままであり、かつ操舵訂正が続く、ステアリングホイールポジションの頻度を評価し、さらに、横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことを評価し、前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と、前記走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度と、走行中の所定の期間同じままであり、かつ操舵訂正が続く、ステアリングホイールポジションの頻度とのうちの少なくとも２つが各所定の境界値を超えた場合、および前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことが各所定の境界値を超えた場合に、前記運転手の状態をシグナリングする信号（４０、４４）を生成する、ことを特徴とする、運転手の状態を識別するための方法によって解決される。
【０００７】
さらに、上述の課題は、運転手の状態を識別するための装置であって、前記運転手の状態を特徴付ける信号を生成する計算ユニット（１４）を有している形式のものにおいて、前記計算ユニット（１４）は、運転手の車線保持行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の時間的な経過特性における極小値の頻度を評価し、前記運転手の車線保持行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）は、走行状態の変化を伴わずに、車両が、走行路縁部マーキングを越えるまでに必要な時間であり、前記計算ユニット（１４）は、さらに、走行中の所定の期間同じままであるステアリングポジションの頻度を評価し、前記計算ユニット（１４）は、さらに、走行中の所定の期間同じままであり且つ操舵訂正が続くステアリングポジションの頻度を評価し、前記計算ユニット（１４）は、さらに、横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことを評価し、前記計算ユニット（１４）は、前記運転手状態を特徴付ける信号を、前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と、前記走行中の所定の期間同じままであるステアリングホイールポジションの頻度と、走行中の所定の期間同じままであり、かつ操舵訂正が続く、ステアリングホイールポジションの頻度とのうちの少なくとも２つが各所定の境界値を超えた場合、および前記運転手の車線行動特性をあらわすパラメータ（ＴＬＣ）の極小値が生じる頻度と横方向閾値を越えている間にステアリングホイールが動いていないことが各所定の境界値を超えた場合に、生成するように構成されている、ことを特徴とする、運転手の状態を識別するための装置によって解決される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】運転手状態を識別するための装置
【図２】運転手状態識別方法の実現を計算プログラムとして示すフローチャート
【図３】ニューロンクラス分類器による運転手状態識別
【発明を実施するための形態】
【０００９】
発明の開示
運転手状態識別の明確な改善、殊にその確実性の明確な改善は、運転手状態をシグナリングする信号を次のようなパラメータから導出することによって得られる。すなわち、運転手の車線行動特性（Spurverhalten）をあらわすパラメータの時間的経過において極値が出現する頻度を示すパラメータから導出することによって得られる。眠気に襲われている運転手または注意力が散漫な運転手の場合に、このようなパラメータが、運転手状態識別のために評価される特徴的な特性を有していることが判明している。このようなパラメータを評価することによって、確実性および的中率に関して満足のいく結果が得られる。有利には殊に、眠気に襲われている運転手の正しいクラス分けの率が高い。パラメータ「Time−to−line−crossing」の相応の評価が特に有利であることが判明している。
【００１０】
このような判断基準を使用する場合には、眠気に襲われている運転手の識別のための特に高い的中率が得られる。特に有利にはこの方法は運転手アシスタントシステムと結合して特別な利点を供給する。この運転手アシスタントシステムは、求められた運転手状態に依存して制御され、例えば、運転手への警告をトリガするための閾値または警告の種類（例えば音を大きく、小さく）を、運転手状態に依存して調整する。
【００１１】
運転手の状態を識別するためにニューロンクラス分類器（neuronalen Klassifikators）を使うことによって、特別な利点が得られる。このようなクラス分類器によって、上述したパラメータを、運転手状態を識別するための別のパラメータ（操舵訂正を伴わない不変のステアリングホイールポジションおよび／または操舵訂正を伴う不変のステアリングホイールポジション並びに場合によっては別のパラメータ）と組み合わせることができる。
【００１２】
別の利点を、実施例の以下の説明ないしは従属請求項に記載する。
【００１３】
本発明を以下で、図示された実施形態に基づいてより詳細に説明する。
【実施例】
【００１４】
図１は、運転手状態を識別するための装置を示している。ここで重要な構成部分は、電子制御ユニット１０であり、これは実質的に入力側回路１２、計算器１４および出力側回路１６等のコンポーネントから成る。これらのコンポーネントは、双方向の情報交換およびデータ交換のためのバスシステム１０によって接続されている。入力側回路１２には、有利にはバスシステムを介して、種々異なるセンサが接続されている。後述する方法と関連して、ある実施形態においては、後述するセンサ装置が使用される。これに対して択一的に別の実施形態では、別のセンサ装置が使用される。このセンサ装置は相応するパラメータを検出する、またはその測定量から相応するパラメータを導出することができる。その他に、この装置には別のセンサが接続され得る。このセンサの信号は、別の機能の範囲において評価される。線路２０を介して、ステアリングアングルセンサ２２が入力側回路１２に接続される。別の入力線路２４を介して、ビデオカメラ２６が入力側回路１２と接続される。このビデオカメラは、車両前のシーンを検出し、走行路縁部マーキングの基礎である。さらに、入力線路２８〜３２を介して、別のセンサ３４〜３８が接続されている。これらのセンサは、例えばアクセルペダル位置、ブレーキ操作の程度の検出等のためのものであり、これらのセンサの信号は、本発明のある実施形態では重要である。出力側回路１６を介して、情報が出力され、例えば出力線路４０を介して、警告ランプ４２ないし情報ディスプレイ４２が駆動制御される。これらによって、運転手の状態が示される。出力線路２４を介して、ある実施形態では、アクチュエータ４６が駆動制御される。これは、車両のステアリングアングル、車両の加速および／または減速に影響を与える。
【００１５】
有利な実施形態では、図１に示された装置の一部は、走行車線識別に基づいて作動する運転手アシストシステムである。これは例えばいわゆる車線逸脱警告器（レーン逸脱警告器）である。このようなシステムは、例えば冒頭に記載した従来技術から公知である。このようなシステムでは、ビデオカメラの画像から走行車線マーキングの経過が識別され、固有の車両の位置ないし固有の車両の予期されるべき位置がこの走行路縁部マーキングと比較され、車両がこの走行車線から逸脱したとき、ないしは逸脱しそうなときに、警報が運転手に出力される、ないしは操舵部が介入される。これに関連して求められる重要なパラメータは、走行路縁部マーキングに対する車両の横方向間隔ないしはここから導出された境界である。
【００１６】
運転手状態識別の満足のいく結果は、運転手の車線行動特性をあらわすパラメータを考慮することによって得られる。運転手状態識別は次のことによって実行される。すなわち、このパラメータが検査され、このようなパラメータの時間経過内の極値、有利には極小値の頻度が定められることによって実行される。このような極小値が現れる頻度が頻繁であるほど、眠気に襲われている運転手または注意力散漫な運転手であることが仮定される。この極小値の頻度を境界値と比較する場合には、この境界値を下回ると、眠気に襲われている運転手ないしは注意力散漫な運転手であることが仮定される。パラメータとしては殊に、走行路縁部マーキングに対する検出された横方向間隔、または車両が走行路境界に達するまでに必要な時間（TLC  Time−to−line−crossing）が有利であることが判明している。
【００１７】
後述の運転手状態識別方法との関連において、１つの実施形態では、運転手によるステアリングホイール運動をあらわすパラメータも使用される。実施形態に応じて、このようなパラメータを求めるために種々異なるセンサが使用可能である。これは例えばステアリングアングルを検出するためのセンサ、ホイール位置を検出するためのセンサ、ヨーイングレートを検出するためのセンサ、横方向加速度を検出するためのセンサ等である。
【００１８】
ここから運転手状態を識別するためのさらなる可能性が導き出される。これは、運転手の少なくとも１つの操作信号（殊にステアリングアングルないしはこれと比較可能な信号）の経過が検査され、この信号の経過が典型的なものである場合には、運転手の不注意または運転手の一瞬の睡眠が推測される。従って、有利な実施例ではステアリングアングルの時間経過が検出、検査される。はじめに、ステアリング回転速度が０の領域にあり、次に操舵訂正および特定の境界値を上回るステアリング回転速度が続く場合には、運転手が注意力散漫であることないしは運転手が眠気に襲われていることが仮定される。この行動特性は不注意時の典型的な運転手反応をあらわし、これは自身の誤った走行への恐怖感による反応である。これは運転手が強く、ステアリングホイールに影響を及ぼして、操舵訂正が行われることによって生じる。ここも重要なのは、運転手が突発的にステアリングホイールに影響を与える前に、ステアリングホイールでの実質的な反応が示されないということである。
【００１９】
運転手状態識別の改善は、このような行動パターンの出現を検査するだけでなく、頻度の測定および／またはこのような行動パターンの時間的な間隔も監視し、このような操舵訂正が予め定められているよりも頻繁に出現する場合に、眠気に襲われている運転手ないしは注意力散漫な運転手が想定される。
【００２０】
運転手状態識別時に、特に正確な結果は、これらのパラメータを組み合わせた場合に得られる。すなわち、不変のステアリングアングルに操舵訂正が続くときに、走行路縁部マーキングに対する間隔量（横方向間隔またはＴＬＣ）の経過の極小値の高い頻度、またはここから導出された閾値の経過の極小値の高い頻度が識別された場合に得られる。
【００２１】
運転手の疲労を識別するために評価される別のパラメータは例えば、走行車線における車両の横方向位置の標準偏差、ステアリング速度の評価、瞬き頻度の評価および／または運転手が眼を閉じている持続時間または車両データ、例えばアクセルペダル位置の評価等である。これらの判断基準のうちの幾つかは、用語「Ｐｅｒｃｌｏｓ」として当業者に公知である。
【００２２】
上述した判断基準の組み合わせがさらなる改善をもたらし、これによって、運転手状態に対する尺度が、上述した全ての特長の組み合わせ、または幾つかの特徴の組み合わせから見つけられることが判明している。ここではニューロンクラス分類器が使用され、この分類器に、評価されるべき特徴が供給される。このようなニューロンクラス分類器の例は図３に示されている。ここでは、このクラス分類器に、時間の関数としてあらわされる上述した信号が供給される。有利な実施例ではこれら全ての特徴が使用されるのではなく、運転手の車線行動特性を示すパラメータ（走行車線マーキングに対する間隔の大きさ、ＴＬＣ）の経過における極値の評価、ないしはここから導出される閾値の評価および操舵訂正が続くおよび／または続かない、不変のステアリングホイールポジションの頻度だけが使用される。これによって既に、著しい結果が得られる。
【００２３】
重要な認識は、走行路縁部マーキングに対する横方向間隔、ないしはここから導出されるパラメータまたは比較可能なパラメータ（例えば、走行状態が同じままで、走行路縁部マーキングまたはここから導出された閾値を越えるのに車両が必要とする時間）の経過の観察である。運転手状態はここで有利には、このようなパラメータの曲線の経過特性の極小値の頻度から導出される。所定の期間内でこのような極小値の頻度が所定の境界値を超えると、眠気に襲われているおよび／または注意力散漫な運転手であると仮定される。
【００２４】
図２はフローチャートに基づいて相応する方法を示している。図示されたフローチャートは、所定の時点で実行される制御ユニット１０のプログラムを示している。まずは、ステップ１００において、走行状態が実質的に変化していない場合に、走行路縁部マーキングないしはここから導出された閾値を越えるまでに車両が必要とする時間の求められた値（ＴＬＣ）が読み込まれる。この値はステップ１０２において、検出時点とともに記憶される。さらにステップ１０４において、目下の値および過去の値から、このパラメータ（ＴＬＣ）の曲線経過の極値が存在するか否かが計算される。この極値は通常は、値経過の極小値である。１つの実施例では、この計算は、値の所定の数にわたる差分形成によって行われる。時間的な値列において極値を求める別の方法を使用することもできる。次にステップ１０６では、その後、この曲線の極小値があるか否かが検査される。ここで、有利な実施形態では、右の車両側と左の車両側の間に区別はない。１つの車両側を観察すれば充分である。別の実施形態では、ここで示されたプログラムが左側の縁部マーキングおよび右側の縁部マーキングに対して実行され、それぞれ極小値が求められ、２つの側から頻度が定められる。ステップ１０６で極小値が存在すると、この場合にはステップ１０８においてカウンタがインクリメントされる。このカウンタは次のような特性を有している。すなわち、ＴＬＣ曲線の極小値の各識別時にインクリメントされるが、所定の時間が経過した後にデクリメントされる、という特性を有している。このようにして、所定の期間内のＴＬＣ曲線における極小値の発生頻度が確定される。これに続くステップ１１０では、カウンタ状態が所定の値に達しているか否か、ないしは所定の値を超えたか否かが識別される。そうである場合には、ステップ１１２において運転手状態が眠気に襲われているないしは注意力散漫であるとしてクラス分けされ、図示されたプログラムが次の時点で新たに行われる。ステップ１０６ないし１１０においてネガティブな応答である場合には、ステップ１１４において、運転手状態が注意している状態であるとクラス分けされ、これに続いて、図示されたプログラムがステップ１００で、新たな時点で繰り返される。
【００２５】
別の有利な実施例では、ＴＬＣ曲線における極小値の算出に対して付加的に、走行中の長い期間同じままのステアリングホイールポジションの頻度および／または、操舵訂正が続く、走行中の長い期間同じままのステアリングホイールポジションの頻度がともに評価される。ここで、これらの特徴のうちの少なくとも２つが所定の境界値を超えた場合に、運転手が注意力散漫であるとクラス分けされる。長い期間にわたってステアリングホイールが動かないことは、次のような場合に、ステアリングアングル変化ないしは相応するパラメータの変化から導出される。これはこれらのパラメータが所定の期間の間、所定の許容公差帯域内にある場合である。
【００２６】
ＴＬＣ曲線の極小値の頻度と、横方向閾値を越えている間のステアリングホイールの不動との組み合わせが、注意力散漫な運転手状態を推測するために特に有利である。車両が、求められた走行路縁部マーキングないしはここから導出された閾値を超え、その間に、ステアリングホイールが動かない、または所定の許容公差の範囲内でしか動かない場合には、運転手が注意力散漫であると仮定される。これは同時にＴＬＣ曲線の極小値の頻度が特定の量に達するまたは特定の量を超える場合である。
【００２７】
これら全ての方法が満足のいくクラス分け結果をもたらすことが判明している。
【００２８】
クラス分け結果のさらなる改善は、ニューロンクラス分類器を使用することによって得られる。このクラス分類器は、少なくとも上述した、ＴＬＣ曲線の極小値の特徴および操舵訂正を伴う、および伴わない不変の操舵状態の頻度を評価する。有利な発展形態では、ここでさらなるパラメータが結び付けされる。このパラメータは例えば操舵速度であり、これは、ステアリングホイール角度、ステアリングアングルセンサ、ヨーレートセンサまたは横方向加速度センサに基づいて求められる。ここで突発的な操舵運動、すなわち操舵速度が高い場合には、運転手が注意力散漫であると仮定される。さらに、走行車線における車両の横方向位置の標準偏差を重要なパラメータとして求めることが有利であることが判明している。文献でＰｅｒｃｌｏｓとして既知のアクセルペダルおよび／またはブレーキペダルの操作量および／または瞬き頻度の監視ないしは瞼が閉じられている平均持続時間の観察も同様である。
【００２９】
図３はニューロンクラス分類器２００を用いた、運転手眠気識別のための相応する装置の構造を示している。図３に示されたニューロンクラス分類器は多層式である。ニューロンクラス分類器のレベルＵ３の出力量として、クラス分類信号が出力され、ディスプレイおよび／または別の制御システム２０２に出力される。ここでこのクラス分類信号は、注意力散漫な運転手または眠気に襲われている運転手を示す。有利な実施例では、眠気に襲われていると仮定された運転手の場合には信号が存在し、注意しているとクラス分けされた運転手の場合には、出力信号は存在しない。ニューロンクラス分類器の第１のレベルＵ１に入力される入力パラメータは、有利な実施形態では、これまでにＰｅｒｃｌｏｓと称された特徴、すなわち瞬き頻度に対する尺度ないしは瞼が閉じられている持続時間、および／または操作部材（アクセルペダルないしはブレーキペダル等）の操作様式に対する尺度である。さらに、走行路上の車両の横方向位置の標準偏差が入力される。第３の入力量は、操舵速度の量に対する尺度であり、第４の入力量はＴＬＣ曲線の極小値の頻度を示す。また、第５および最後の入力量は、オーバーリアクションの操舵訂正を伴うおよび／または伴わない、変化しないステアリングホイールポジションの頻度に対する尺度である。最後に述べた２つの特徴は、既に良好なクラス分類結果を示すことが判明している。また付加的に挙げられた３つの特徴は、運転手状態の識別のために、さらなる改善である。しかし多くの実施例において、これらの特徴ないし、これらの特徴のうちの１つまたは複数が省かれる。
【００３０】
ニューロンクラス分類器２００の第１の入力側に供給される、瞬き回数の量ないしは瞼が閉じている持続時間の量に関する信号は、運転手を観察している、相応する画像評価部を有するカメラ２０４によって記録され、上述した判断基準に対する量を計算し、ニューロンクラス分類器に供給する。瞬き頻度ないしは瞼を閉じている持続時間の代わりに、またはこれに対して付加的に、アクセルペダルおよび／またはブレーキペダルの操作速度が評価される。従ってこれは、相応する状態信号に依存して行われる。ここで、手段２０４は操作速度に対するパラメータを、ニューロンクラス分類器に伝達する。
【００３１】
第２の入力量は、縁部マーキングに対する車両の横方向間隔に対する尺度をあらわす。ここでは例えば、車両内に取り付けられている、画像評価ユニットを伴うカメラ２０６によって走行路が検出され、この走行路内の車両の位置が計算される。個々の測定結果はその後、計算ユニット２０８内で平均化され、平均化された測定値における標準偏差が求められ、ニューロンクラス分類器に供給される。この背後にある考察は、この標準偏差が大きくなればなるほど、運転手がより注意力散漫であるということである。なぜなら、運転手は車両をその車線内であちこちに動かしているからである。
【００３２】
さらなる入力量は操舵速度である。ここでは測定装置２１０内でステアリングホイール角度、ステアリングアングルまたは上述した比較可能な信号のうちの１つが求められ、計算ユニット２１２内で操舵速度が求められる。その後、このパラメータはニューロンクラス分類器２００に供給される。
【００３３】
さらに、第４の入力量として、ＴＬＣ曲線の極小値の頻度が設けられる。ここで例えば、運転手アシスト機能（車線逸脱警報器２１４）によって、操舵訂正を伴わない車両が走行路縁部マーキングないし、ここから導出される閾値を超えるために必要とする時間が求められる。これらのパラメータから、上述したように、時間的な経過が格納され、計算ユニット２１６内で、この曲線の極小値の頻度が求められる。その後、このパラメータはニューロンクラス分類器に供給される。
【００３４】
さらに計算ユニット２１８が設けられている。この計算ユニットには、操舵角度ないし操舵角度に比較可能なパラメータが供給され、これらのパラメータに基づいて、計算ユニット２１８は、上述のように、その後の操舵訂正を伴うおよび／または伴わない、長い期間にわたる不変のステアリングホイールポジションの頻度を導出する。相応するパラメータは、第５の入力量としてニューロンクラス分類器２００に供給される。
【００３５】
別の実施例ではこの絶対的な量の代わりに、ニューロンクラス分類器２００に、０から１までの間の値が供給される。この値は、求められた量と、閾値との比較によって得られる。従って「１」は、この量に基づいて確実に注意力散漫な運転手と仮定されることを意味する。識別の程度に応じて、この値は「０」（注意している）から「１」（注意力散漫である）までの間に位置する。
【００３６】
ニューロンクラス分類器の第１のレベルU１では、個々の供給されるパラメータが、ニューロンクラス分類器内に格納されている重さで重み付けされ、第２のレベルのニューロンに伝達される。ここでは第１のレベルの結果（同じように０から１までの値）が組み合わされ、有利には乗算され、レベル２におけるニューロン内にファイルされている重さで重み付けされる。このレベル２の結果は次に、レベル３のニューロン内に伝達される。これはレベル２の結果を同じように組み合わせ、ここから、そこに格納されている重さによって、出力信号である眠気ないしは注意力散漫が形成される。
【００３７】
個々のニューロンの重さ（入力パラメータの評価に対する閾値）は、この場合に、トレーニングの範囲において特定される。このようなトレーニングは、一連の実験の結果に基づいている。これらの実験では、評価された操作量の各特性が実際の運転手状態とともに記録される。学習アルゴリズムによって、ニューロンの重み付けは、実験データのできるだけ良好なクラス分け成果が得られるように最適化される。
【符号の説明】
【００３８】
１０  制御ユニット、  １２  入力側回路、  １４、２０８、２１２、２１６、２１８  計算ユニット、  １６  出力側回路、  ２６  ビデオカメラ、  ４０、４４  信号、  ２００  ニューロンクラス分類器、  ２０２  ディスプレイおよび／または別の制御システム、  ２０６  カメラ、  ２１０  測定装置、  ２１４  車線逸脱警報器
【図１】
0005546655.tif 000002
【図２】
0005546655.tif 000003
【図３】
0005546655.tif 000004