DE102007017034A1

DE102007017034A1 - Auf einer Fahrerarbeitsbelastung basierende Fahrzeustabilitätsverbesserungssteuerung

Info

Publication number: DE102007017034A1
Application number: DE102007017034A
Authority: DE
Inventors: Yilu Plymouth Zhang; William C. Troy Lin; Jing Grosse Pointe Park Zhang; Yuen-Kwok Troy Chin
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2006-04-13
Filing date: 2007-04-11
Publication date: 2007-11-15
Also published as: US20070244606A1; CN101054092B; US7751960B2; US7996130B2; CN101054092A; US20100198452A1

Abstract

Es wird ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem vorgesehen, das für eine geschätzte Fahrerarbeitsbelastung geeignet ist. Das System umfasst einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzprozessor, der die Fahrerarbeitsbelastung auf der Grundlage bestimmter Faktoren schätzt, wie beispielsweise der Fahrzeuggeschwindigkeit oder von Fahrerverhaltensfaktoren. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird verwendet, um das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz in den dynamischen Filtern in einer Befehlsinterpretationseinrichtung anzupassen, um ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal anzupassen. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird auch verwendet, um einen Gierraten-Multiplikationsfaktor und einen Drift-Multiplikationsfaktor zu erzeugen, die ein Gierraten-Stabilitätssignal und ein Drift-Stabilitätssignal in einem Regelprozessor modifizieren, der ein Stabilitätssteuersignal erzeugt.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Diese Erfindung betrifft allgemein ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem und insbesondere ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem, das einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzer zum Schätzen der Fahrerarbeitsbelastung einsetzt.
2. Erläuterung der in Beziehung stehenden Technik
Moderne Fahrzeuge umfassen manchmal aktive Fahrzeugsteuersysteme. Ein solches System ist als ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem (VSE-System) bekannt, das dem Fahrzeugbediener dabei hilft, das Fahrverhalten auf Oberflächen, wie beispielsweise nassem oder unebenem Straßenbelag, Eis, Schnee oder Schotter, zu unterstützen. Das VSE-System erfasst auf der Grundlage von Eingängen von einem Raddrehzahlsensor, einem Lenkwinkelsensor, einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor und einem Fahrzeuggierratensensor typischerweise ein Rutschen von Rädern. Das VSE-System verwendet diese Eingänge, um ein Maschinendrehmoment zu reduzieren und eine Differenzbremsung anzuwenden, um dabei zu helfen, die Fahrzeugbewegung entlang dem vorgesehenen Pfad einzuhalten.
Zusätzlich traten in der Technik aktive Chassissteuersysteme auf, die in Kombination mit VSE-Systemen verwendet werden. Die Chassissteuersysteme umfassen typischerweise eine Differenzbremsungssteuerung, eine Echtzeitaufhängungsdämpfung, eine Hinterradlenkung und eine Steuerung für eine aktive Frontlenkung. Mit der Fähigkeit des Steuerns der Chassisdynamik in Echtzeit können die aktiven Chassissteuersysteme verwendet werden, um das Fahrverhalten zu verbessern.
Ein anderes aktives Fahrzeugsteuersystem ist als ein System für eine aktive Frontlenkung (AFS-System) bekannt, das eine automatische Vorderradlenkung bereitstellt. AFS-Systeme setzen typischerweise ein Lenkungsaktorsystem ein, das ein von einem Bediener beabsichtigtes Lenksignal von einem Handradsensor, ein Fahrzeuggeschwindigkeitssignal und ein Fahrzeuggierratensignal empfängt und eine Korrektur für das Bedienerlenksignal bereitstellt, um zu bewirken, dass das Fahrzeug dem von dem Fahrzeugbediener beabsichtigten Lenkpfad genauer folgt, um die Fahrzeugstabilität und das Fahrverhalten zu verbessern. Das AFS-System kann Lenkungskorrekturen viel schneller bereitstellen als die Reaktionszeit des Fahrzeugbedieners, so dass der Umfang an Bedienerlenkung reduziert wird. Das AFS-System stellt eine direktere Fahrzeuglenkung unter normalen Straßenbedingungen bei niedrigen und mittleren Geschwindigkeiten bereit, wodurch der Lenkaufwand des Bedieners reduziert wird. Das AFS-System kann auch dabei helfen, die Wendigkeit des Fahrzeugs im Stadtverkehr oder während Parkmanövern zu erhöhen. Das AFS-System stellt auch eine weniger direkte Fahrzeuglenkung bei höheren Fahrzeuggeschwindigkeiten bereit.
Fahrzeugstabilitätsverbesserungssysteme messen den Wunsch des Fahrers nach Fahrzeugmanövern, um Eingaben zu steuern, wie beispielsweise Lenkrad, Bremspedal etc., und vergleichen das Fahrzeugansprechen mit dem gewünschten Manöver. Der Entwurf eines Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystems umfasst für gewöhnlich eine Befehlsinterpretationseinrichtung, um den Wunsch des Fahrers zu ermitteln, und eine Regelung für die Gierrate und die Querdynamik des Fahrzeugs, um das Fahrzeugansprechen zu steuern und das von dem Fahrer beabsichtigte Fahrverhalten zu erreichen.
Die bekannten Fahrzeugstabilitätsverbesserungssysteme berücksichtigen den körperlichen und geistigen Zustand des Fahrers nicht und sind nicht dazu in der Lage, bestimmte Situationen zu identifizieren, in denen ein Fahrer zusätzliche Hilfe benötigt. Ein besserer Entwurf für ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem kann den Wunsch des Fahrers nach Fahrleistung erfüllen, während in Situationen mit hoher Fahrerarbeitsbelastung eine Sicherheit garantiert wird. Wenn das Niveau der Fahrerarbeitsbelastung erkannt wird, kann die Information über die Arbeitsbelastung verwendet werden, um bei der Befehlsinterpretationseinrichtung und der Regelung weitere Einstellungen vorzunehmen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Gemäß den Lehren der vorliegenden Erfindung wird ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem offenbart, das für ein geschätztes Fahrerarbeitsbelastungsniveau geeignet ist. Das System umfasst einen Fahrerarbeitsbelastungs-Schätzprozessor, der die Fahrerarbeitsbelastung auf der Grundlage bestimmter Faktoren schätzt, wie beispielsweise Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder Umgebungslicht und/oder Lenkwinkel und/oder Querbeschleunigung und/oder Spurposition und/oder Fahrerblickposition und/oder Fahrerpupillendurchmesser und/oder schlechtes Wetter und/oder Verkehrsfluss und/oder Straßengeometrie und/oder Fahrerverhaltensfaktoren. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird verwendet, um das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz bei dynamischen Filtern in einer Befehlsinterpretationseinrichtung einzustellen, um ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal einzustellen. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird auch verwendet, um einen Gierraten-Multiplikationsfaktor und einen Drift-Multiplikationsfaktor zu erzeugen, die ein Gierraten-Stabilitätssignal und ein Drift-Stabilitätssignal in einem Regelprozessor modifizieren, der ein Stabilitätssteuersignal erzeugt.
Zusätzliche Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen ersichtlich.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein Blockdiagramm eines Prozesses zum Bereitstellen einer Fahrerarbeitsbelastungsschätzung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
2 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess zum Bereitstellen einer Fahrerarbeitsbelastungsschätzung auf der Grundlage einer Fahrzeuggeschwindigkeit gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
3 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess für eine lernbasierte Fahrerarbeitsbelastungsschätzung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
4 ist ein Blockdiagramm eines Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystems, das einen Fahrerarbeitsbelas tungsschätzer gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst;
5 ist ein Blockdiagramm einer Befehlsinterpretationseinrichtung mit Befehlsanpassung auf der Grundlage der Fahrerarbeitsbelastungsschätzung, die in dem in 4 gezeigten Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem verwendetet wird;
6 ist ein Blockdiagramm eines Regelprozessors, der eine Steuerverstärkungsanpassung auf der Grundlage der Fahrerarbeitsbelastungsschätzung in dem in 4 gezeigten Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem einsetzt;
7 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess zum Ermitteln eines Gierratenbefehlsmultiplikators und eines Driftbefehlsmultiplikators für die in 5 gezeigte Befehlsinterpretationseinrichtung zeigt;
8 ist eine graphische Darstellung mit der Fahrzeuggeschwindigkeit an der horizontalen Achse und der Eigenfrequenz an der vertikalen Achse, die zum Ermitteln der Eigenfrequenz auf der Grundlage der Fahrzeuggeschwindigkeit und eines Fahrerarbeitsbelastungsschätzindexes verwendet wird;
9 ist eine graphische Darstellung mit der Fahrzeuggeschwindigkeit an der horizontalen Achse und einem Dämpfungsverhältnis an der vertikalen Achse, die zum Identifizieren des Dämpfungsverhältnisses auf der Grundlage der Fahrzeuggeschwindigkeit und eines Fahrerarbeitsbelastungsschätzindexes verwendet wird;
und
10 ist ein Flussdiagramm, das einen Prozess zum Modifizieren der Steuerverstärkung auf der Grundlage der Fahrerarbeitsbelastungsschätzung für den in 6 gezeigten Regelprozessor zeigt.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Die folgende Erläuterung der Ausführungsformen der Erfindung, die auf ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem gerichtet ist, das eine Fahrerarbeitsbelastungsschätzung einsetzt, ist lediglich beispielhafter Natur und beabsichtigt auf keine Weise, die Erfindung oder ihre Anwendungen oder Verwendungen zu beschränken.
Wie es nachstehend ausführlich erläutert wird, ermittelt die vorliegende Erfindung einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzindex (DWE-Index), der dann als Teil der Stabilitätsverbesserung in einem Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem (VSE-System) verwendet wird. Wie es in der Technik erläutert wurde, bezieht sich der Begriff Arbeitsbelastung auf den Teil der beschränkten Fähigkeit des Bedieners, der tatsächlich erforderlich ist, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. In der Fahrzeugumgebung bezieht sich die bestimmte Aufgabe auf sowohl die Fahrzeugsteuerung, was die primäre Aufgabe ist, als auch auf andere sekundäre Aufgaben oder Aktivitäten, wie beispielsweise Radiohören. Das Ziel des DWE-Index ist, den gesamten Umfang an Belastung oder erforderlicher Kapazität zu schätzen, die der Fahrer von sowohl den primären als auch den sekundären Aufga ben trägt, während der Fahrer das Fahrzeug fährt. Da das tatsächliche Arbeitsbelastungsniveau in Bezug auf den Fahrer intern und nicht direkt beobachtbar ist, kann der DWE-Index die Fahrerarbeitsbelastung nur auf der Grundlage der Information ableiten, die beobachtbar ist. Im Allgemeinen empfängt ein DWE-Modell eine Sensorinformation von dem Fahrzeug, dem Fahrer und der Umgebung, und erzeugt einen Index des Fahrerarbeitsbelastungsniveaus. Der Fahrerarbeitsbelastungsschätzindex kann entweder eine numerische Zahl, wie beispielsweise eine Zahl zwischen 0 und 10, wobei 10 die höchste Arbeitsbelastung darstellt, oder eine kategorische Beschreibung sein, wie beispielsweise niedrig, mittel oder hoch.
In der Praxis kann ein Ermitteln des DWE-Index durch verschiedene Ansätze ausgeführt werden. Ein erster Ansatz kann Aufgabenanforderungen für Umgebungsfaktoren als die Indikatoren des Fahrerarbeitsbelastungsniveaus verwenden. Eine hohe Fahrzeuggeschwindigkeit, schlechtes Wetter, schlechte Umgebungslichtzustände, etc. werden als Anlässe einer hohen Arbeitsbelastung betrachtet. Der Verkehrsfluss und die Straßengeometrie werden ebenfalls als Faktoren verwendet, um ein Arbeitsbelastungsniveau abzuleiten.
Bei einer einfachen Ausführungsform kann ein auf einer Aufgabenanforderung basierender Arbeitsbelastungsschätzer auf der Fahrzeuggeschwindigkeit basieren. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit beispielsweise weniger als 8 km/h (5 mph) beträgt, dann ist das Fahrerarbeitsbelastungsniveau 0. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als 8 km/h (5 mph) und kleiner als 32 km/h (20 mph) ist, dann ist das Fahrerarbeitsbelastungsniveau 1. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als 32 km/h (20 mph) ist, dann ist das Fahrerarbeitsbelastungsniveau 2. Die Einschränkung dieses Ansatzes ist das Ignorieren der individuellen Unterschiede der Fahrer. Die exakt gleichen externen Fahrbedingungen können bei ver schiedenen Fahrern verschiedene Auswirkungen hervorrufen. Beispielsweise sind Fahranfänger stärker belastet, da sie keinen effizienten Weg kennen, um die Fahrbedingungen zu überwachen und beurteilen. Sogar für denselben Fahrer kann die Arbeitsbelastung unter den gleichen externen Fahrbedingungen verschieden sein. Beispielsweise ist die Arbeitsbelastung eines Fahrers höher, wenn der Fahrer ein bestimmtes Restaurant sucht, als wenn er nur fährt.
Ein zweiter Ansatz kann die Messung des Verhaltens des Fahrers als den Indikator für das Fahrerarbeitsbelastungsniveau verwenden. Diese Messungen umfassen eine Fahrleistung, wie beispielsweise eine Geschwindigkeitsabweichung, und physiologische Messgrößen, wie beispielsweise die Augenbewegungen des Fahrers. Diese Messungen reflektieren direkt den Grad, zu dem der Fahrer mit dem Fahren beschäftigt ist, und die Fähigkeit des Fahrers, Manöver und sekundäre Aufgaben zu bewältigen. Daher gibt es bessere Arbeitsbelastungsindikatoren als Aufgabenanforderungen. Dieser Ansatz wurde in einer Offline-Bewertung und einer manuellen Analyse der Fahrerarbeitsbelastung weithin verwendet.
Es wird als schwierig betrachtet, ein Online-Arbeitsbelastungsschätzsystem zu entwerfen, das auf der Grundlage des Verhaltens des Fahrers automatisch die Arbeitsbelastung schätzt. Jedoch offenbart die US-Patentanmeldung Nr. 11/195,469 mit dem Titel Adaptive Driver Workload Estimator, die am 2. August 2005 eingereicht wurde, an den Inhaber dieser Anmeldung übertragen ist und hierin durch Bezugnahme vollständig mit eingeschlossen ist, einen solchen Versuch, einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzwert bereitzustellen.
Es folgt eine Zusammenfassung der in der Patentanmeldung Nr. 11/195,469 erläuterten verhaltensbasierten Arbeitsbelastung. Es werden Daten gesammelt, während ein Fahrer ein Fahrzeug während vorab entworfenen Experimenten fährt. Die Daten umfassen eine Sensorinformation über ein Fahren des Fahrzeugs, wie beispielsweise eine Spurposition, die die Fahrleistung des Fahrers reflektiert, und das offensichtliche Verhalten des Fahrers, wie beispielsweise Augenbewegung und Herzschlag, in Abhängigkeit von der Fähigkeit der Sensoren an dem entworfenen Fahrzeug. Die Daten umfassen die subjektive Arbeitsbelastungsbeurteilung und/oder die Leistungsbeurteilung sekundärer Aufgaben der Testpersonen, bewertet mit einer sinnvollen Frequenz, wie beispielsweise 1 Hz. Diese Daten dienen als Trainingskennzeichen. Als Nächstes wird an den Sensoreingängen eine Vorabverarbeitung ausgeführt, um Merkmale zu erzeugen. Jedes Merkmal ist ein Vektor von Werten, wie beispielsweise die Mittelwerte und Standardabweichungen der Sensoreingänge über einem Zeitfenster. Die Dauer des Zeitfensters wird derart ermittelt, dass es mindestens ein Trainingskennzeichen innerhalb eines Zeitfensters gibt. Die Merkmale und ihre entsprechenden Kennzeichen bilden einen Trainingssatz. Dann wird ein Lernverfahren verwendet, um einen Plan zu extrahieren, der den DWE-Index darstellt, der ein Merkmal in dem Trainingssatz liefert und das entsprechende Kennzeichen korrekt erzeugen kann. In Abhängigkeit von dem verwendeten Maschinen-/Lernverfahren, das Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze, ein Bayessches Lernen, Hidden-Markov-Modelle, Bayessche Belief-Netzwerke, eine fallbasierte Argumentation, genetische Algorithmen etc. umfassen kann, jedoch nicht darauf beschränkt ist, kann die gelernte DWE in Abhängigkeit von dem verwendeten Algorithmus einen Satz von Regeln, eine Nachschlagetabelle oder eine numerische Funktion darstellen. Unter Verwendung dieses Entwurfsverfahrens wird ein Fahrerarbeitsbelastungsschätzer festgelegt.
Das Niveau der Fahrerarbeitsbelastung hat einen Einfluss darauf, wie der Fahrer das Fahrzeug korrekt handhaben kann, insbesondere in den schwierigen Situationen eines Grenzhandhabungszustands. Wenn sich das Fahrzeug in einem grenzwertigen Manöver befindet, ist die Fahrzeugdynamikstabilität ein Problem, und der Fahrer muss alles tun, um das Fahrzeug zu stabilisieren. Mit der Fahrzeugstabilitätsverbesserungssteuerung wird der Aufwand des Fahrers, der notwendig ist, um das Fahrzeug zu stabilisieren, drastisch reduziert. Nichtsdestotrotz sind unter solchen Bedingungen die mentalen Ressourcen des Fahrers für eine visuelle Wahrnehmung, eine spezielle Verarbeitung, eine Entscheidungsfällung und eine Ausführung eines manuellen Ansprechens erforderlich. Ein Zustand einer hohen Arbeitsbelastung beschränkt die für das Fahrverhalten zugeteilten Ressourcen. Als ein Ergebnis bleibt dem Fahrer eine reduzierte Fähigkeit, um eine korrigierende Beurteilung der Straßen/Verkehrszustände durchzuführen und ein sofort ansprechendes Manövrieren auszuführen.
Es gab einen großen Umfang an Forschungsbestreben bezüglich der Auswirkung einer hohen Arbeitsbelastung auf das Fahrverhalten. Es wurden Fahrer mit hoher Arbeitsbelastung beobachtet, die Schwierigkeiten beim Halten des Fahrzeugs in einer Spur hatten, die längere Verzögerungen beim Bremsen erfuhren; die unkorrekte Lenkentscheidungen trafen, etc. Daher ist der Zweck dieser Erfindung, die Information der Fahrerarbeitsbelastung in die Fahrzeugstabilitätsverbesserungssteuerung zu umfassen, und dem Fahrer ferner dabei zu helfen, das Fahrzeug bei den Grenzhandhabungsmanövern sicher handzuhaben.
Ein Fahrer reagiert auf Fahrzeugmanöver insbesondere hinsichtlich zweier Aspekte, einer Fahrzeuggierbewegung und einer Fahrzeugquerbewegung. Mit der gleichen Arbeitsbelastungskapazität und ohne Störung von jeglicher sekundärer Steuerung, wie beispielsweise Radio, Informationssysteme, Unterhaltungssysteme etc., kann ein erfahrener Fahrer auf die Fahr zeugdynamik mit einem höheren Grad von Gierbewegung und mit einer stärkeren Fahrzeugdriftbewegung reagieren, während sich ein Fahranfänger beim Erfahren solch eines hohen Grads an Fahrzeugdynamikansprechen nicht wohlfühlen würde. Wenn die Fahrzeuggierrate oder die Querdynamik übermäßig groß wird, ist ein Fahranfänger nicht dazu in der Lage, die Steuerung des Fahrzeugs handzuhaben, und es kann zu einem Verlust der Fahrzeugstabilität kommen.
Wenn sich die Arbeitsbelastung eines Fahrers ändert, verändert sich die Kapazität der Handhabung des Fahrzeugs dementsprechend. Ein erfahrener Fahrer kann in der Situation einer hohen Arbeitsbelastung unerwartet mit einer reduzierten Kapazität erfasst werden, was ihn unfähig macht; den Grad von Fahrzeuggierrate handzuhaben, was er andernfalls hätte können. Daher ist ein Einstellen der Fahrzeugstabilitätssteuerung in dieser Situation für den Fahrer hilfreich.
1–3 liefern eine Darstellung der obigen Erläuterung. Insbesondere ist 1 ein Blockdiagramm eines Systems 10, das einen Prozess zum Ermitteln eines DWE-Index zeigt. Fahrzeuginformationen von einem Fahrzeug 20, wie beispielsweise Umgebungslicht, Fahrzeuggeschwindigkeit, Lenkwinkel, Querbeschleunigung, Spurposition, etc., und Fahrerinformationen von einem Fahrer 22, wie beispielsweise Blickposition, Pupillendurchmesser etc. in Kasten 12 werden in einen Signalprozessor 14 eingegeben, der einen Datenpuffer umfasst. Der Signalprozessor 14 verwendet diese Information, um in Kasten 16 unter Verwendung von einem der beiden oben erläuterten Ansätze die DWE zu erzeugen. Aus der DWE wird in Kasten 18 ein Arbeitsbelastungsindex erzeugt.
2 ist ein Flussdiagramm 24 zum Erzeugen des Arbeitsbelastungsindexes auf der Grundlage der Fahrzeuggeschwindigkeit, wobei die Fahrzeug geschwindigkeit der einzige Faktor ist, der zum Ermitteln der Arbeitsbelastungsschätzung verwendet wird. Insbesondere wird, wenn die Geschwindigkeit in der Entscheidungsraute 26 kleiner als 8 km/h (5 mph) ist, der DWE-Index dann in Kasten 28 auf Null gesetzt. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit in der Entscheidungsraute 26 8 km/h (5 mph) beträgt oder größer ist, dann ermittelt der Algorithmus in der Entscheidungsraute 30, ob die Fahrzeuggeschwindigkeit kleiner als 32 km/h (20 mph) ist. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit kleiner als 32 km/h (20 mph) ist, dann wird der DWE-Index in Kasten 32 auf 1 gesetzt, andernfalls wird der DWE-Index in Kasten 34 auf 2 gesetzt. In diesem Beispiel gibt ein niedrigerer Arbeitsbelastungsindex eine geringere Fahrerarbeitsbelastungsschätzung an. Bei diesem Beispiel werden nur drei Arbeitsbelastungsindizes erzeugt, wobei jedoch, wie es für Fachleute zu verstehen ist, für einen höheren Auflösungsgrad mehr Arbeitsbelastungsindizes erzeugt werden können. Der Arbeitsbelastungsindex wird dann in Kasten 36 bei verschiedenen Anwendungen verwendet, wie beispielsweise bei einem Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem.
3 ist ein Flussdiagramm 40, das einen Prozess zum Ermitteln einer verhaltensbasierten DWE wie oben erläutert zeigt. In Kasten 42 werden in vorab entworfenen Experimenten Daten gesammelt, die den Sensoreingang von Fahrzeugdaten und Fahrerverhaltensdaten und Kennzeichen einer subjektiven Arbeitsbelastungsbeurteilung des Fahrers und/oder einer Leistungsbeurteilung sekundärer Aufgaben umfassen. Unter Verwendung dieser Informationen erzeugt der Algorithmus in Kasten 44 Merkmale, wobei jedes Merkmal ein Vektor von Werten ist, wie beispielsweise die Mittelwerte und Standardabweichungen der Sensoreingänge über einem Zeitfenster. Der Algorithmus trainiert dann in Kasten 46 die DWE unter Verwendung von Maschinenlernverfahren, wie beispielsweise Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, etc., um einen Plan zu extra hieren, so dass ein gegebenes Merkmal in dem Trainingssatz das entsprechende Kennzeichen korrekt erzeugen kann.
4 ist ein Blockdiagramm eines Fahrzeugsystems 50 einschließlich eines VSE-Systems 52. Das VSE-System 52 umfasst eine Befehlsinterpretationseinrichtung 54 und einen Regelprozessor 62. Sowohl die Befehlsinterpretationseinrichtung 54 als auch der Regelprozessor 62 empfangen einen DWE-Index von einem Fahrerarbeitsbelastungsschätzer 58, der den DWE-Index auf der Grundlage der oben erläuterten Techniken oder anderer geeigneter Techniken identifiziert. Wie es nachstehend ausführlich erläutert wird, empfängt die Befehlsinterpretationseinrichtung 54 bestimmte fahrerbasierte Signale von einem Fahrer 56 und liefert ein Sollgierratensignal r* und ein Solldriftgeschwindigkeitssignal V*_y. Der Regelprozessor 62 liefert ein VSE-Signal, das die gewünschten Systeme in einem Fahrzeug 60 steuert, wie beispielsweise eine Differenzbremsung, eine aktive Frontlenkung, eine Fahrzeugaufhängung etc. Das gemessene Gierratensignal r von einem Gierratensensor und das gemessene Driftgeschwindigkeitssignal V_y von einem Querbeschleunigungssensor werden zu dem Regelprozessor 62 zurückgeführt, um ein Gierratenfehlersignal der Differenz zwischen der Sollgierrate und der gemessenen Gierrate und ein Driftfehlersignal der Differenz zwischen der Solldriftgeschwindigkeit und der gemessenen Driftgeschwindigkeit bereitzustellen. Das Gierratenfehlersignal und das Driftgeschwindigkeitsfehlersignal werden von dem Regelprozessor 62 verwendet, um das VSE-Steuersignal zu erzeugen.
5 ist ein Blockdiagramm der Befehlsinterpretationseinrichtung 54. Die Befehlsinterpretationseinrichtung 54 umfasst einen Gierratenbefehlsgenerator 70, der auf der Grundlage der Fahrerabsicht das Sollgierratensignal r* ausgibt, und einen Driftgeschwindigkeitsbefehlsgenerator 72, der auf der Grundlage der Fahrerabsicht das Sollfahrzeugdriftgeschwindigkeits signal V*_y ausgibt. Der Gierratenbefehlsgenerator 70 umfasst einen Stationärgierraten-Berechnungsprozessor 74, und der Driftgeschwindigkeitsbefehlsgenerator 72 umfasst einen Stationärdrift-Berechnungsprozessor 76, die ein Handradwinkelsignal (HWA-Signal) von einem Handradwinkelsensor und das Fahrzeuggeschwindigkeitssignal Vx von einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor empfangen. Der Gierratenberechnungsprozessor 74 umfasst eine Nachschlagetabelle, die auf der Grundlage des Handradwinkelsignals und des Fahrzeuggeschwindigkeitssignals Vx ein Stationärgierraten-Signal bereitstellt, und der Driftberechnungsprozessor 76 umfasst eine Nachschlagetabelle, die auf der Grundlage des Handradwinkelsignals und des Fahrzeuggeschwindigkeitssignals Vx ein Stationärdrift-Signal bereitstellt. Fachleute werden leicht erkennen, wie die Nachschlagetabellen für diesen Zweck erzeugt werden können.
Das Stationärgierraten-Signal wird durch ein Dämpfungsfilter 78 in dem Generator 70 verarbeitet, und das Stationärdrift-Signal wird durch ein Dämpfungsfilter 80 in dem Generator 72 verarbeitet, wobei die Dämpfungsfilter 78 und 80 Filter zweiter Ordnung sind, die sich durch ein Dämpfungsverhältnis ξ und eine Eigenfrequenz ω_n auszeichnen. In den bekannten Befehlsinterpretationseinrichtungen für Fahrzeugstabilitätssysteme sind das Dämpfungsverhältnis ξ und die Eigenfrequenz ω_n typischerweise eine Funktion der Fahrzeuggeschwindigkeit. Gemäß der Erfindung empfangen das Dämpfungsfilter 78 und das Dämpfungsfilter 80 ein Steuerbefehlsanpassungssignal von einem Steuerbefehlsanpassungsprozessor 82, der das Dämpfungsverhältnis ξ und die Eigenfrequenz ω_n für einen durch den Schätzer 58 ermittelten bestimmten DWE-Index identifiziert. Insbesondere schlägt die vorliegende Erfindung ein Anpassen des Dämpfungsverhältnisses ξ und der Eigenfrequenz ω_n in den Filtern 78 und 80 an die Arbeitsbelastung des Fahrers vor, so dass das VSE-System 52 das Fahrzeug 60 besser steuern kann. Wie es Nachstehend ausführlicher erläutert wird, können Nachschlagetabellen verwendet werden, um das Dämpfungsverhältnis ξ und die Eigenfrequenz ω_n auf der Grundlage des DWE-Index und des Fahrzeuggeschwindigkeitssignals Vx zu identifizieren.
Der Steuerbefehlsanpassungsprozessor 82 erzeugt auch einen Sollgierratenmultiplikator M_r* und einen Solldriftmultiplikator M_V*_y. Das gefilterte Stationärgierraten-Signal von dem Dämpfungsfilter 78 wird in einem Gierratenbefehlsmultiplizierer 84 mit dem Gierratenmultiplikator M_r* multipliziert, um das Sollgierratensignal r* bereitzustellen, das durch den DWE-Index beeinflusst wurde. Ähnlich wird das gefilterte Stationärdrift-Signal von dem Dämpfungsfilter 80 in einem Driftbefehlsmultiplizierer 86 mit dem Driftmultiplikator M_V*_y multipliziert, um das Solldriftgeschwindigkeitssignal V*_y bereitzustellen, das durch den DWE-Index beeinflusst wurde.
6 ist ein Blockdiagramm des Regelprozessors 62, der das Sollgierratensignal r* und das Sollfahrzeugdriftgeschwindigkeitssignal V*_y von den Generatoren 70 bzw. 72 empfängt. Das Sollgierratensignal r* und das gemessene Gierratensignal r werden in einem Subtrahierer 90 verglichen, um das Gierratenfehlersignal Δr zu erzeugen. Das Gierratenfehlersignal Δr und das Fahrzeuggeschwindigkeitssignal Vx werden auf eine Nachschlagetabelle 92 angewandt, die ein Gierratensteuerverstärkungssignal liefert. Das Gierratensteuerverstärkungssignal wird in einem Multiplizierer 94 mit dem Gierratenfehlersignal Δr multipliziert, um ein Gierraten-Fahrzeugstabilitätssignal VSE_r zu erzeugen. Ähnlich werden das Solldriftsignal V*_y und das gemessene Driftsignal V_y in einem Subtrahierer 86 verglichen, um das Driftfehlersignal ΔV_y zu erzeugen. Das Driftfehlersignal ΔV_y und das Fahrzeuggeschwindigkeitssignal Vx werden auf eine Nachschlagetabelle 98 angewandt, die ein Driftsteuerverstärkungssignal bereitstellt. Das Driftsteuerverstärkungssignal und das Driftfehlersignal ΔV_y werden durch einen Multiplizierer 100 multipliziert, um ein Driftfahrzeugstabilitätssignal VSE_Vy zu erzeugen.
Bei den bekannten Fahrzeugstabilitätssystemen wurden das Gierraten-Fahrzeugstabilitätssignal VSE_r und das Drift-Fahrzeugstabilitätssignal VSE_Vy addiert, um die VSE-Steuerkomponente bereitzustellen. Gemäß der Erfindung wird der DWE-Index auf einen Steuerverstärkungsanpassungsprozessor 102 angewandt, der einen Gierratenmultiplikatorfaktor K_{A_r} und einen Driftmultiplikatorfaktor K_{A_Vy} ermittelt. Das Gierraten-Stabilitätssignal VSE_r und der Multiplikatorfaktor K_{A_r} werden durch einen Multiplizierer 104 multipliziert, um ein modifiziertes Gierraten-Stabilitätssignal VSE_r-mod zu erzeugen, und das Drift-Stabilitätssignal VSE_Vy und der Multiplikatorfaktor K_{A_Vy} werden durch einen Multiplizierer 106 multipliziert, um ein modifiziertes Drift-Stabilitätssignal VSE_Vy-mod zu erzeugen. Das modifizierte Gierraten-Stabilitätssignal VSE_r-mod und das modifizierte Drift-Stabilitätssignal VSE_Vy-mod werden dann durch einen Addierer 108 addiert, um das VSE-Steuersignal bereitzustellen, das die verschiedenen Stabilitätsverbesserungskomponenten in dem Fahrzeug 60 steuert, wie beispielsweise eine Differenzbremsung und eine aktive Lenkung, wie oben erläutert.
7 ist ein Flussdiagramm 110, das einen Prozess zum Erzeugen des Sollgierratensignals r* in dem Gierratenbefehlsgenerator 70 und des Sollfahrzeugdriftgeschwindigkeitssignals V*_y in dem Driftbefehlsgenerator 72 zeigt. Der Steuerbefehlsanpassungsprozessor 82 liest den DWE-Index in Kasten 112 von dem Fahrerarbeitsbelastungsschätzer aus. Der Algorithmus in dem Steuerbefehlsanpassungsprozessor 80 verwendet den DWE- Index und eine Nachschlagetabelle, um in Kasten 114 die Eigenfrequenz ω_n und in Kasten 116 das Dämpfungsverhältnis ξ bereitzustellen. 8 ist eine graphische Darstellung mit der Fahrzeuggeschwindigkeit an der horizontalen Achse und der Eigenfrequenz ω_n an der vertikalen Achse, die drei Graphen 150, 152 und 154 umfasst. Die graphische Darstellung kann verwendet werden, um die Eigenfrequenz ω_n auf der Grundlage der Fahrzeuggeschwindigkeit und des DWE-Index zu ermitteln, wobei der Graph 150 für einen niedrigen DWE-Index vorgesehen ist, der Graph 152 für einen mittleren DWE-Index vorgesehen ist und der Graph 154 für einen hohen DWE-Index vorgesehen ist. 9 ist eine graphische Darstellung mit der Fahrzeuggeschwindigkeit an der horizontalen Achse und dem Dämpfungsverhältnis ξ an der vertikalen Achse, die drei Graphen 156, 158 und 160 umfasst. Die graphische Darstellung kann verwendet werden, um auf der Grundlage der Fahrzeuggeschwindigkeit und des DWE-Index das Dämpfungsverhältnis ξ zu ermitteln, wobei der Graph 156 für einen niedrigen DWE-Index vorgesehen ist, der Graph 158 für einen mittleren DWE-Index vorgesehen ist und der Graph 160 für einen hohen DWE-Index vorgesehen ist.
Der Algorithmus verwendet dann eine Nachschlagetabelle, um in den Kasten 118 und 120 den Sollgierratenmultiplikator M_r* bzw. den Solldriftmultiplikator M_V*_y zu identifizieren. Die nachstehende Tabelle I liefert repräsentative Beispiele dieser Multiplikatoren für die drei DWE-Indizes, wobei der DWE-Index 1 für eine niedrige Fahrerarbeitsbelastung vorgesehen ist, der DWE-Index 2 für eine durchschnittliche Fahrerarbeitsbelastung vorgesehen ist und der DWE-Index 3 für eine hohe Fahrerarbeitsbelastung vorgesehen ist. Der Algorithmus gibt dann in Kasten 122 die Eigenfrequenz ω_n und das Dämpfungsverhältnis ξ an die dynamischen Filter 78 und 80 aus. Der Algorithmus gibt dann in Kasten 124 den Soll gierratenmultiplikator M_r* von dem Filter 78 an den Gierratenbefehlsmultiplizierer 84 und in Kasten 126 den Solldriftmultiplikator M_V*_y von dem Filter 80 an den Driftbefehlsmultiplizierer 86 aus. Tabelle I
10 ist ein Flussdiagramm 130, das einen Prozess zum Bereitstellen des Gierratenrückkopplungsmultiplikators K_A-r und des Querdynamikrückkopplungsmultiplikators K_{A_Vy} von dem Steuerverstärkungsanpassungsprozessor 102 zeigt. Der Steuerverstärkungsanpassungsalgorithmus liest in Kasten 132 den DWE-Index von dem Schätzerprozessor 58 aus. Der Algorithmus ermittelt dann in Kasten 134 den Fahrzeuguntersteuerungs-/-übersteuerungskoeffizienten. Der Algorithmus ermittelt dann in einer Entscheidungsraute 136, ob sich das Fahrzeug in einem Untersteuerungszustand befindet, und setzt, wenn dies der Fall ist, den Gierratenrückkopplungsmultiplikator K_A-r in Kasten 138 auf 1. Wenn kein Untersteuerungszustand vorliegt, dann fährt der Algorithmus mit einer Nachschlagetabelle fort, um in Kasten 140 auf der Grundlage des DWE-Index den Gierratenrückkopplungsmultiplikator K_{A_r} bereitzustellen. Die nachstehende Tabelle II liefert repräsentative Werte des Multiplikators K_A-r für die drei DWE-Indizes, auf die oben Bezug genommen wird. Der Algorithmus fährt dann mit einer Nachschlagetabelle fort, um in Kasten 172 auf der Grundlage des DWE-Index den Querdynamikrückkopplungsmultiplikator K_A-Vy zu ermitteln, der auch aus Tabelle II erhalten werden kann. Der Algorithmus gibt dann in Kasten 144 die Multiplikatoren K_A-r und K_A-Vy an die Multiplizierer 104 bzw. 106 aus. Tabelle II
Die vorangehende Erläuterung offenbart und beschreibt lediglich beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Ein Fachmann wird aus solch einer Erläuterung und aus den begleitenden Zeichnungen und Ansprüchen leicht erkennen, dass verschiedene Veränderungen, Modifikationen und Abwandlungen daran durchgeführt werden können, ohne von dem Gedanken und Schutzumfang der Erfindung abzuweichen, wie er in den folgenden Ansprüchen definiert ist.
Es wird ein Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem 50 vorgesehen, das für eine geschätzte Fahrerarbeitsbelastung geeignet ist. Das System 50 umfasst einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzprozessor 58, der die Fahrerarbeitsbelastung auf der Grundlage bestimmter Faktoren schätzt, wie beispielsweise der Fahrzeuggeschwindigkeit oder von Fahrerverhaltensfaktoren. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird verwendet, um das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz in den dynamischen Filtern 78, 80 in einer Befehlsinterpretationseinrichtung 54 anzupassen, um ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal anzupassen. Die Fahrerarbeitsbelastungsschätzung wird auch verwendet, um einen Gierraten-Multiplikationsfaktor und einen Drift-Multiplikationsfaktor zu erzeugen, die ein Gierraten-Stabilitätssignal und ein Drift-Stabilitätssignal in einem Regelprozessor 62 modifizieren, der ein Stabilitätssteuersignal erzeugt.

Claims

Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem (50) zum Bereitstellen einer Fahrzeugstabilitätssteuerung für ein Fahrzeug (60), wobei das System (50) umfasst: einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) zum Bereitstellen eines Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals, das die Arbeitsbelastung eines Fahrers angibt, der das Fahrzeug (60) fährt; eine Befehlsinterpretationseinrichtung (54), die auf Fahrzeugbetriebssignale und das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (54) ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal erzeugt; und einen Regelprozessor (62), der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal, das Sollgierratensignal, das Solldriftsignal, ein gemessenes Gierratensignal und ein gemessenes Driftsignal anspricht, wobei der Regelprozessor (62) ein Stabilitätssteuersignal zum Steuern des Fahrzeugs (60) erzeugt.
System (50) nach Anspruch 1, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf der Grundlage von Umgebungsfaktoren erzeugt.
System (50) nach Anspruch 1, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf der Grundlage der Geschwindigkeit des Fahrzeugs (60) erzeugt.
System (50) nach Anspruch 3, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf einen ersten Wert setzt, wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit unter 8 km/h (5 mph) liegt, das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf einen zweiten Wert setzt, wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer oder gleich 8 km/h (5 mph) und kleiner als 32 km/h (20 mph) ist, und das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf einen dritten Wert setzt, wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer oder gleich 32 km/h (20 mph) ist, wobei der erste Wert eine niedrige Fahrerarbeitsbelastung angibt, der zweite Wert eine durchschnittliche Fahrerarbeitsbelastung angibt und der dritte Wert eine hohe Fahrerarbeitsbelastung angibt.
System (50) nach Anspruch 1, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) auf der Grundlage des Verhaltens des Fahrers ein Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal erzeugt.
System (50) nach Anspruch 5, wobei ein Fahrerarbeitsbelastungsschätzindex auf der Grundlage des Verhaltens des Fahrers offline erzeugt wird, wobei das Verhalten des Fahrers DWE-Indizes zugeordnet ist.
System (50) nach Anspruch 1, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) verschiedene Faktoren zum Ermitteln des Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals betrachtet, wie beispielsweise jene, die aus der Gruppe ausgewählt werden, die aus Fahrzeuggeschwindigkeit, Umgebungslicht, Lenkwinkel, Querbeschleunigung, Spurposition, Fahrerblickposition, Fahrerpupillendurchmesser, schlechtem Wetter, Verkehrsfluss, Straßengeometrie und Verhalten des Fahrers besteht.
System (50) nach Anspruch 1, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (54) einen Gierratenbefehlsgenerator (70) und einen Driftbefehlsgenerator (72) umfasst, wobei der Gierratenbefehlsgenerator (70) ein erstes Filter (78) umfasst, das auf ein Stationärgierraten-Signal anspricht und ein Dämpfungsverhältnis und eine Eigenfrequenz verwendet, um das Stationärgierraten-Signal zu filtern, wobei der Driftbefehlsgenerator (72) ein zweites Filter (80) umfasst, das auf ein Stationärdrift-Signal anspricht und das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz verwendet, um das Stationärdrift-Signal zu filtern, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (58) ferner einen Steuerbefehlsanpassungsprozessor (82) umfasst, der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht, wobei der Steuerbefehlsanpassungsprozessor (82) das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz in den ersten und zweiten Filtern (78, 80) in Abhängigkeit von dem Fahrergeschicklichkeitsniveausignal verändert.
System (50) nach Anspruch 1, wobei der Regelprozessor (62) ein erstes Fehlersignal als die Differenz zwischen dem Sollgierratensignal und dem gemessenen Gierratensignal und ein zweites Fehlersignal als die Differenz zwischen dem Solldriftsignal und dem gemessenen Driftsignal erzeugt, wobei der Regelprozessor (62) eine erste Nachschlagetabelle (92), die in Ansprechen auf das Gierratenfehlersignal ein Gierratenverstärkungssignal bereitstellt, und eine zweite Nachschlagetabelle (98) umfasst, die in Ansprechen auf das Driftfehlersignal ein Driftverstärkungssignal bereitstellt, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen ersten Multiplizierer (94), der das Gierratenfehlersignal mit dem Gierratenverstärkungssignal multipliziert, um ein Gierraten-Stabilitätssignal zu erzeugen, und einen zweiten Multiplizierer (100) umfasst, der das Driftfehlersignal mit dem Drift verstärkungssignal multipliziert, um ein Drift-Stabilitätssignal zu erzeugen, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen Steuerverstärkungsanpassungsprozessor (102) umfasst, der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht und einen Gierratenmultiplikatorfaktor und einen Driftmultiplikatorfaktor erzeugt, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen dritten Multiplizierer (104), der das Gierraten-Stabilitätssignal mit dem Gierratenmultiplikatorfaktor multipliziert, um ein modifiziertes Gierraten-Stabilitätssignal zu erzeugen, und einen vierten Multiplizierer (106) umfasst, der das Drift-Stabilitätssignal mit dem Driftmultiplikatorfaktor multipliziert, um ein modifiziertes Drift-Stabilitätssignal zu erzeugen, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen Addierer (108) umfasst, der das modifizierte Gierraten-Stabilitätssignal und das modifizierte Drift-Stabilitätssignal addiert, um das Stabilitätssteuersignal zu erzeugen.
System (50) nach Anspruch 9, wobei der Regelprozessor (62) ermittelt, ob sich das Fahrzeug (60) in einem Untersteuerungszustand befindet, bevor er den Gierratenmultiplikatorfaktor ermittelt, und den Gierratenmultiplikatorfaktor auf 1 setzt, wenn sich das Fahrzeug in einem Untersteuerungszustand befindet.
System (50) nach Anspruch 1, wobei die Fahrzeugbetriebssignale ein Fahrzeuggeschwindigkeitssignal und ein Handradwinkelsignal umfassen.
Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem (50) zum Bereitstellen einer Fahrzeugstabilitätssteuerung für ein Fahrzeug (60), wobei das System (50) umfasst: einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) zum Bereitstellen eines Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals, das die Arbeitsbelastung eines Fahrers angibt, der das Fahrzeug (60) fährt; eine Befehlsinterpretationseinrichtung (54), die auf ein Fahrzeuggeschwindigkeitssignal, ein Handradwinkelsignal und das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (54) ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal erzeugt, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (54) einen Gierratenbefehlsgenerator (70) und einen Driftbefehlsgenerator (72) umfasst, wobei der Gierratenbefehlsgenerator (70) ein erstes Filter (78) umfasst, das auf ein Stationärgierraten-Signal anspricht und ein Dämpfungsverhältnis und eine Eigenfrequenz verwendet, um das Stationärgierraten-Signal zu filtern, wobei der Driftbefehlsgenerator (72) ein zweites Filter (80) umfasst, das auf ein Stationärdrift-Signal anspricht und das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz verwendet, um das Stationärdrift-Signal zu filtern, wobei die Befehlsinterpretationseinrichtung (54) ferner einen Steuerbefehlsanpassungsprozessor (82) umfasst, der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht, wobei der Steuerbefehlsanpassungsprozessor (82) das Dämpfungsverhältnis und die Eigenfrequenz in den ersten und zweiten Filtern (78, 80) in Abhängigkeit von dem Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal verändert; und einen Regelprozessor (62), der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal, das Sollgierratensignal, das Solldriftsignal, ein gemessenes Gierratensignal und ein gemessenes Driftsignal anspricht, wobei der Regelprozessor (62) ein erstes Fehlersignal als die Differenz zwischen dem Sollgierratensignal und dem gemessenen Gierratensignal und ein zweites Fehlersignal als die Differenz zwischen dem Solldriftsignal und dem gemessenen Driftsignal erzeugt, wobei der Regelprozessor (62) eine erste Nachschlagetabelle (92), die in Ansprechen auf das Gierratenfehlersignal ein Gierratenverstärkungssignal bereitstellt, und eine zweite Nachschlagetabelle (98) umfasst, die in Ansprechen auf das Driftfehlersignal ein Driftverstärkungssignal bereitstellt, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen ersten Multiplizierer, der das Gierratenfehlersignal mit dem Gierratenverstärkungssignal multipliziert, um ein Gierraten-Stabilitätssignal zu erzeugen, und einen zweiten Multiplizierer (100) umfasst, der das Driftfehlersignal mit dem Driftverstärkungssignal multipliziert, um ein Drift-Stabilitätssignal zu erzeugen, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen Steuerverstärkungsanpassungsprozessor (102) umfasst, der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht und einen Gierratenmultiplikatorfaktor und einen Driftmultiplikatorfaktor erzeugt, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen dritten Multiplizierer (104), der das Gierraten-Stabilitätssignal mit dem Gierratenmultiplikatorfaktor multipliziert, um ein modifiziertes Gierraten-Stabilitätssignal zu erzeugen, und einen vierten Multiplizierer (106) umfasst, der das Drift-Stabilitätssignal mit dem Driftmultiplikatorfaktor multipliziert, um ein modifiziertes Drift-Stabilitätssignal zu erzeugen, wobei der Regelprozessor (62) ferner einen Addierer (108) umfasst, der das modifizierte Gierraten-Stabilitätssignal und das modifizierte Drift-Stabilitätssignal addiert, um ein Stabilitätssteuersignal zu erzeugen.
System (50) nach Anspruch 12, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf der Grundlage von Umgebungsfaktoren erzeugt.
System (50) nach Anspruch 12, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf der Grundlage der Geschwindigkeit des Fahrzeugs (60) erzeugt.
System (50) nach Anspruch 12, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal auf der Grundlage des Verhaltens des Fahrers erzeugt.
System (50) nach Anspruch 15, wobei ein Fahrerarbeitsbelastungsschätzindex auf der Grundlage des Verhaltens des Fahrers offline erzeugt wird, wobei das Verhalten des Fahrers DWE-Indizes zugeordnet ist.
System (50) nach Anspruch 12, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) verschiedene. Faktoren zum Ermitteln des Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals betrachtet, wie beispielsweise jene, die aus der Gruppe ausgewählt werden, die aus Fahrzeuggeschwindigkeit, Umgebungslicht, Lenkwinkel, Querbeschleunigung, Spurposition, Fahrerblickposition, Fahrerpupillendurchmesser, schlechtem Wetter, Verkehrsfluss, Straßengeometrie und Verhalten des Fahrers besteht.
Fahrzeugstabilitätsverbesserungssystem (50) zum Bereitstellen einer Fahrzeugstabilitätssteuerung für ein Fahrzeug (62), wobei das System (50) umfasst: einen Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) zum Bereitstellen eines Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals, das die Arbeitsbelastung eines Fahrers angibt, der das Fahrzeug (60) fährt; eine Befehlsinterpretationseinrichtung (54), die auf Fahrzeugbetriebssignale und das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal anspricht, wobei das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal ein Dämpfungsverhältnis und eine Eigenfrequenz in einem Filter in der Befehlsinterpretationseinrichtung (54) verändert, wobei die Befehlsin terpretationseinrichtung (54) mindestens ein Sollfahrzeugansprechsignal erzeugt; und einen Rückkopplungssteuerprozessor (62), der auf das Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignal, das mindestens eine Sollfahrzeugansprechsignal und mindestens ein gemessenes Fahrzeugansprechsignal anspricht, wobei der Regelprozessor (62) einen Multiplikationsfaktor für das mindestens eine Fahrzeugansprechsignal anpasst, wobei der Regelprozessor (62) ein Stabilitätssteuersignal zum Steuern des Fahrzeugs erzeugt.
System (50) nach Anspruch 18, wobei das mindestens eine Sollfahrzeugansprechsignal ein Sollgierratensignal und ein Solldriftsignal ist und das mindestens eine gemessene Fahrzeugansprechsignal ein gemessenes Gierratensignal und ein gemessenes Driftsignal ist.
System (50) nach Anspruch 18, wobei der Fahrerarbeitsbelastungsschätzer (58) verschiedene Faktoren zum Ermitteln des Fahrerarbeitsbelastungsschätzsignals betrachtet, wie beispielsweise jene, die aus der Gruppe ausgewählt werden, die aus Fahrzeuggeschwindigkeit, Umgebungslicht, Lenkwinkel, Querbeschleunigung, Spurposition, Fahrerblickposition, Fahrerpupillendurchmesser, schlechtem Wetter, Verkehrsfluss, Straßengeometrie und Verhalten des Fahrers besteht.