用于确定晕动病的方法与流程

1.本发明涉及一种用于确定晕动病的方法、评估设备、计算机程序产品以及载具。


背景技术：

2.在可能是自动驾驶载具的行程中，一个越来越重要的问题是晕动病、也称为运动病。例如，晕动病可能会由于感觉冲突而出现。这里假设载具使用者并不观看路线，而特别是观看他的笔记本电脑、智能手机，因此，他的视觉系统向大脑传达他处于静止状态中。然而，由于在行程期间外部作用于身体上的加速度，前庭系统恰恰作出相反指示。这两个相互矛盾的信息项导致载具使用者出现所谓的感觉不匹配，这会最终导致晕动病。这导致载具使用者的舒适度损失，这反映为载具可能会无法被接受。
3.如果考虑未来的移动性，可能是载具使用者进入他的载具，以驾驶到目的地。如果这是一条较长的路线，他会希望在高速公路等上放松一下，并且让载具自主驾驶。一旦他放弃对载具的控制，他就不再专注于行程。这意味着他现在也会更强烈地建立晕动病。如果后座也有载具使用者，他也可能将座椅调转过来而与他们交谈。他现在还反向行驶，由此他的晕动病应该会更加强烈。因此，会出现舒适度损失，因为可能会出现恶心、呕吐和头痛等症状。
4.皮肤电活动(eda)通常用于确定晕动病。这是皮肤传导电阻的短期降低。这种效应由于人的情绪-情感反应引起，并且由于特定身体部位上的出汗而明显。人的心理生理活动(例如，情绪)可以通过测量eda来确定。eda可以通过体内测量或者也通过体外测量来确定。在前者体内测量中，通过将微小电极刺入皮肤以测量神经活动，来测量皮肤的电压。在体外测量中，将微弱的电流施加到皮肤上并保持恒定。eda本身由两个部件构成：紧张(tonic)和相位eda。两者都具有可以通过测量皮肤电导率来阐明的特性。紧张eda在这里可以被视为一个长期参数，因为皮肤的电导率会在更长的时间段内发生变化并且也会进行相应地测量。皮肤电导率与人的体温相关。与此相反，相位eda是皮肤电导率的短期直接增加。它在对应的刺激之后的几秒钟开始，然后再次迅速消失。
5.从us 20190133511 a1已知一种载具系统，该载具系统包括座椅，用于检测晕动病的系统集成在该座椅中。用于检测晕动病的系统配置为输出从载具乘客检测到的信号，例如运动、振荡、生理参数、皮肤电势信号等。
6.从ep 3303025 a4已知一种用于减少载具中的晕动病的方法。


技术实现要素：

7.从现有技术出发，本发明基于这样一个目的，即提供用于确定载具使用者的晕动病的替代方法，该替代方法可以以无接触方式执行。
8.从所述目的出发，本发明提出了一种具有根据权利要求1的特征的用于确定晕动病的方法、具有根据权利要求7的特征的评估设备、具有根据权利要求8的特征的计算机程序产品以及具有根据权利要求9的特征的载具。在从属权利要求中公开了其它有利实施例
和改进。
9.在用于确定载具的载具使用者在至少一个行驶事件期间的晕动病的方法中，监控该载具使用者的至少一个身体部位，由此生成图像数据。在载具旅程期间监控载具的驱动动力学，由此为行程期间的每个行驶事件生成驱动动力学数据。评估图像数据、以确定载具使用者的至少一个身体部位上的出汗，由此生成近似的皮肤电活动数据。该驱动动力学数据与近似的皮肤电活动数据相关联，由此确定载具使用者在至少一个行驶事件期间的晕动病。
10.该载具可以为此目的设计为陆地载具、水上载具或飞行器。该载具优选地是陆地载具，例如乘用车、商用车、公共汽车、载人交通工具等。该载具形成为能够执行自动化功能。例如，载具的自动化功能可以是自主或半自主驾驶。例如，载具可以执行级别3的自动化功能。级别3在这里涉及根据sae j3016的自主级别。
11.该载具使用者是位于载具的乘客车厢内并且与载具一起行驶的人。该载具使用者可以沿行驶方向或以任何其它方式定向。
12.该载具在其行程期间沿着一定路线移动。行程期间可能会发生多个行驶事件。在行程期间总是会发生至少一个行驶事件。行驶事件限定为偏离恒定直线前进行程的事件。例如，载具的行驶事件可以是转弯、制动、加速、规避、汇出、汇入等。每个行驶事件具有特定的载具动力学，例如，正或负加速度和/或设定的转向角。
13.在载具的行程期间，载具使用者、更准确地说载具使用者的至少一个身体部位受到监控。例如，该身体部位可以是载具使用者的脸，例如尤其是载具使用者的前额、脸颊或上唇、手(例如，尤其是载具使用者的惯用手或非惯用手、前臂)、载具使用者的喉咙、载具使用者的胸部或载具使用者的颈部。当然，可以监控载具使用者的多个身体部位。相机在这里配置为，使得该相机可以获取载具使用者的对应至少一个身体部位处的皮肤反射以及相同反射的变化。
14.优选地通过至少一个相机执行对至少一个身体部位的监控。该相机布置在载具的内部，并且放置成使得该相机可以监控该载具使用者的至少一个身体部位。例如，该相机可以布置在载具使用者的头部高度内或之上。
15.通过借助该相机、对载具使用者的至少一个身体部位的监控来生成图像数据。这些图像数据随后由载具的评估设备评估。为此，将相机连接到评估设备，从而可以进行数据和信号交换。可以通过无线或有线方式进行连接。取决于所获得的载具使用者的至少一个身体部位上的皮肤反射，借助评估设备确定该身体部位上的出汗。至少一个身体部位上的出汗与同一身体部位上的皮肤反射直接相关。如果出汗很明显，则反射比出汗微弱的情况下要强。例如，该评估设备可以利用经过训练的人工神经网络、来相对于出汗来评估图像数据。
16.从这些关于出汗的数据出发，生成近似的皮肤电活动数据(eda)，因为更强的出汗与升高的eda、由此升高的皮肤电导率相关。较弱的出汗与低eda相关，因此皮肤电导率低。如果至少一个身体部位因此具有强反射，则近似的eda较高并且已经发生晕动病。如果至少一个身体部位因此具有低反射，则近似的eda较低并且并未发生晕动病。近似eda的生成优选地取决于数据库，在该数据库中，皮肤电活动数据与关于出汗的数据相关联。
17.在载具行程期间，监控载具的驱动动力学，由此为行程期间的每个行驶事件生成
驱动动力学数据。换言之，基于相应的行驶事件改变或调整驱动动力学。驱动动力学在这里应理解为纵向动力学(即，载具的正或负加速度)、横向动力学(即，设置转向角)以及旋转运动(即，侧倾、横摆和俯仰)。因此，监控载具是否加速、减速、转弯、侧倾、俯仰和/或横摆以及强度大小。因此，行驶动力系数据包括关于加速度、转向角、侧倾运动、横摆运动和/或俯仰运动的数据。
18.驱动动力学通过一个驱动动力学传感器或多个驱动动力学传感器进行监控。驱动动力学传感器连接到评估设备，从而可以进行数据和信号交换。可以通过无线或有线方式进行连接。驱动动力学传感器例如可以形成为加速度传感器和/或陀螺仪传感器。替代地，驱动动力学传感器可以设计为速度传感器、倾角传感器、转向角传感器、横摆率传感器或其它合适的传感器。
19.该驱动动力学数据与近似eda相关联，由此确定载具使用者在至少一个行驶事件期间的晕动病。因此，可以确定哪些行驶事件触发了载具使用者的晕动病。因此，可以确定与某些行驶事件都相关的加速、减速、转弯、侧倾、俯仰或横摆是否以及在何种程度上触发载具使用者的晕动病。
20.这里提出的方法的优点在于，载具使用者不必触摸将要关于晕动病监控的传感器。因此，载具使用者可以将他的手从方向盘上移开，以不同的方式定位他的座位等等，而不必接受在确定晕动病中的损失。此外，对于载具使用者，测量变得更加舒适，因为他不再感觉到测量数据被采样。
21.根据一个改进实施例，如果在至少一个行驶事件期间确定晕动病，则将至少一个行驶事件存储为晕动病触发事件。例如，相应的行驶事件作为晕动病触发事件，存储在载具的中央存储器和/或外部存储器中，例如云中。因此，如果在行驶事件期间确定了晕动病，则将该晕动病与其对应的驱动动力学数据一起存储在存储器中。因此，载具使用者可以识别和存储各个晕动病触发事件。
22.根据一个改进的实施例，在至少一个行驶事件的重复期间或在与至少一个行驶事件相当的新的行驶事件期间，调整载具的驱动动力学，使得触发减轻的晕动病或不会触发晕动病。与至少一个行驶事件相当的行驶事件具有与至少一个行驶事件相同或非常相似的驱动动力学。调整驱动动力学，以使得触发减轻的晕动病或不触发晕动病。也就是说，例如选择较低的正加速度或负加速度，或者进行较柔和的转向。附加地，可以采取进一步的措施来抵消晕动病，例如，向载具中供应新鲜空气、调节载具中的温度、改变载具中的照明、调节座椅对齐等。
23.为此，载具的评估设备可以连接到其它载具系统，从而可以进行数据和信号交换。例如，该评估设备可以连接到转向系统、制动系统、驱动系统、空调系统、内部照明系统、座椅控制器等。该评估设备可以例如激活上述系统，从而可以调整这些系统。
24.用于载具的评估设备配置成连接到载具的相机和载具的驱动动力学传感器，其中，该评估设备具有用于执行在以上描述中已经描述的方法的装置。也就是说，当评估设备用在载具中时，该评估设备连接到载具的上述系统和设备。该评估设备、驱动动力学传感器和相机已在上述描述中进行了描述。该评估设备与载具的上述设备的连接也已在上述描述中进行了描述。
25.该评估设备具有执行在以上描述中已经描述的方法的装置。例如，这些装置可以
设计为在评估设备上运行的计算机程序产品。该方法已经进行了描述。此外，该评估设备可以激活转向系统和/或制动系统和/或驱动系统，从而调整驱动动力学，如已经描述的那样。
26.该计算机程序产品包括命令，在由上述评估设备执行程序时，这些命令执行同样已经描述的方法。该计算机程序产品可以包括包含这些命令的程序代码。该程序代码例如可以在数据载体上或作为能够下载的数据流实现。
27.该载具具有已经描述的评估设备。此外，该载具具有已经描述的相机和驱动动力学传感器。该评估设备连接到相机和驱动动力学传感器。该载具配置成执行自动功能，例如自动驾驶。这已经进行了描述。
附图说明
28.基于下文解释的附图更详细地描述了本发明的各种示例性实施例和细节。在附图中：
29.图1示出了根据一个示例性实施例的载具的示意图，
30.图2示出了图1的载具的载具使用者在没有晕动病的情况下的前额的示意图，
31.图3示出了图2的载具使用者在具有晕动病的情况下的前额的示意图，
32.图4示出了由图1的载具执行的方法的示意图。
具体实施方式
33.图1示出了根据一个示例性实施例的载具1的示意图。在载具1中，载具使用者2位于乘客车厢中，其中载具使用者2与载具1一起行驶。载具1能够执行自动化功能，例如自主驾驶。载具1沿着路线行驶，其中，在该行程期间发生行驶事件b。该行驶事件b例如可以是转弯或加速。
34.载具1具有评估设备5、相机3和驱动动力学传感器7。评估设备5连接到相机3，从而可以进行数据和信号交换。可以通过无线或有线方式进行连接。评估设备5连接到驱动动力学传感器7，从而可以进行数据和信号交换。可以通过无线或有线方式进行连接。
35.相机3布置在载具内部，更准确地说布置在载具1的乘客车厢中。相机3对准并且布置成，使得该相机可以至少部分地获取载具使用者2。因此，相机3获取载具使用者2的身体部位4、这里是前额。载具使用者2的身体部位4通过相机3监控反射，这些反射由载具使用者2的前额上的出汗6引起。由评估设备5评估的图像数据通过借助相机3的监控生成。因此，将图像数据传递到评估设备5。
36.评估设备5评估相机3的图像数据，以推断出汗6的强度。通过评估设备5将强采集的反射评估为身体部位4上的强烈出汗6。通过评估设备5将弱采集的反射评估为身体部位4上的微弱或不存在的出汗6。例如，该评估设备5可以利用经过训练的人工神经网络来相对于出汗评估图像数据。评估设备5取决于确定的出汗6或确定的出汗程度6，来近似估算皮肤电活动数据eda。这例如取决于数据库执行，在该数据库中，皮肤电活动数据eda与关于出汗的数据6相关联。如果近似估算的皮肤电活动数据eda较高，这意味着载具使用者2具有晕动病的症状。如果近似估算的皮肤电活动数据eda较低，这意味着载具使用者2不具有晕动病的症状。
37.例如可以形成为加速度传感器或陀螺传感器的驱动动力学传感器7在载具1的行
程期间，确定每个行驶事件b的驱动动力学，由此生成驱动动力学数据。例如，驱动动力学传感器7在行驶事件b期间，确定正和/或负加速度。所确定的驱动动力学数据传递给评估设备5。
38.评估设备5随后使得驱动动力学数据与近似估算的皮肤电活动数据eda相关联。因此，确定在行驶事件b期间，载具使用者2的晕动病。因此，可以确定哪些行驶事件b触发了载具使用者2的晕动病。因此，可以确定与特定行驶事件b都相关的加速、制动、转弯、侧倾、俯仰或横摆是否以及在何种程度上触发载具使用者2的晕动病。
39.图2示出了图1的载具1的载具使用者2、在没有晕动病的情况下的前额的示意图。载具使用者2的前额代表通过相机3监控的身体部位4。替代地，代替前额或与监控前额同时地，作为身体部位可以监控载具使用者2的手、载具使用者2的脸颊、载具使用者2的颈部、载具使用者2的上唇、载具使用者2的喉咙、载具使用者2的胸部区域等。
40.这里，可以清楚地观察到的是，在本次行驶事件期间，载具使用者2的前额仅有少量出汗6。这种少量出汗6仅引起轻微的反射，这一反射由相机3获取。因此，通过评估设备对低皮肤电活动数据eda进行近似估算。因此，载具使用者2并不具有晕动病。
41.图3示出了图2的载具使用者2在具有晕动病的情况下的前额的示意图。这里示出了与图2相同的载具使用者2。载具使用者2的前额再次代表通过相机3监控的身体部位4。这里，可以清楚地观察到的是，在本次行驶事件期间，载具使用者2的前额具有强烈出汗6。这种强烈出汗6引起强烈的反射，这一反射由相机3获取。因此，通过评估设备对高皮肤电活动数据eda进行近似估算。因此，载具使用者2具有晕动病。
42.图4示出了由图1的载具执行的方法v的示意图。该方法v在行驶事件b期间，在载具行程中运行。
43.在第一步骤101中，载具使用者的身体部位通过相机进行监控，由此生成图像数据d。这些图像数据d包括关于载具使用者的身体部位的反射的数据。
44.在并行运行的第二步骤中，例如在载具行程期间，通过驱动动力学传感器监控载具的驱动动力学，由此生成针对行驶事件b的驱动动力学数据f。
45.在第一步骤101之后的第三步骤103中，通过评估设备评估图像数据d，以确定载具使用者的身体部位上的出汗，由此生成近似估算的皮肤电活动数据eda。取决于获得的身体部位的反射确定出汗。为此，该评估设备例如可以使用经过训练的人工神经网络。例如，第三步骤103可以与第二步骤102并行运行。皮肤电活动数据eda取决于出汗强度而近似估算。例如，为此可以使用数据库，在该数据库中，各种皮肤电活动数据eda与关于出汗或出汗程度的数据相关联。
46.在最后的第四步骤104中，使得驱动动力学数据f与近似估算的皮肤电活动数据eda相关联，由此确定在行驶事件b期间载具使用者的晕动病k。因此，可以确定哪些行驶事件b触发了载具使用者的晕动病k。
47.方法v在载具行程期间连续地运行。这意味着当行驶事件b结束但载具进一步移动时，或者当载具使用者中已确定晕动病k时，方法v继续。
48.仅作为示例来选择这里示出的示例。例如，可以通过相机同时监控载具使用者的另一身体部位或载具使用者的多个身体部位。例如，一个以上的载具使用者可以使用该载具。在这种情况下，所有载具使用者都受到监控，以便能够确定他们的晕动病。
49.附图标记列表
50.1 载具
51.2 载具使用者
52.3 相机
53.4 身体部位
54.5 评估设备
55.6 出汗
56.7 驱动动力学传感器
57.101 第一步骤
58.102 第二步骤
59.103 第三步骤
60.104 第四步骤
61.b 行驶事件
62.d 图像数据
63.eda 皮肤点活动数据
64.f 驱动动力学数据
65.k 晕动病
66.v 方法。