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Title:
METHOD AND SYSTEM FOR EVALUATING A DRIVE BEHAVIOR
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2021/074321
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for evaluating a drive behavior of a vehicle during a drive (F), comprising respective drive situations, and for carrying out an adaptation measure (32) on the basis of the evaluation. A sensor device (12) detects drive behavior data (34), which describes the drive behavior, and environment data (36), which describes a drive environment, for each drive situation in the form of drive situation data (20) and transmits same to an evaluation unit (14). The evaluation unit (14) detects individual critical drive situations (24) using a deviation of the drive situation data (20) from standard drive situation data (22) stored in the evaluation unit (14) and ascertains the frequency (26) of occurrences of the critical drive situations (24) over the course of the drive (F). The evaluation unit (14) uses the ascertained frequency (26) of occurrences for the vehicle up to the current point in time of the drive (F) to conduct a risk evaluation which the evaluation unit transmits to a server device (16). The server device (16) generates a respective current risk profile (30) for the vehicle using the respective risk evaluation and initiates the adaptation measure (32) while taking into consideration the current risk profile (30).

Inventors:
SELLSCHOPP, Stefan (Dachau, DE)
Application Number:
EP2020/079093
Publication Date:
April 22, 2021
Filing Date:
October 15, 2020
Export Citation:
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Assignee:
ALLIANZ PARTNERS SAS NIEDERLASSUNG DEUTSCHLAND (München, DE)
International Classes:
G06Q10/06; G06Q40/08; G06F8/65
Attorney, Agent or Firm:
BREITHAUPT, Colin (SCHURACK & PARTNERPatent- und Rechtsanwaltskanzlei, PartG mb, Balanstr. 57 München, DE)
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Claims:
PATENTANSPRÜCHE:

Verfahren zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt (F), umfassend jeweilige Fahrsituationen, und zum Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme (32), wobei eine Sensorvorrichtung (12) zu jeder der Fahrsituationen als Fahrsituationsdaten (20) das Fahrverhalten beschreibende Fahrverhaltensdaten (34) und eine Fahrzeugumgebung beschreibende Umgebungsdaten (36) erfasst und an eine Bewertungseinheit (14) übermittelt, wobei die Bewertungseinheit (14) anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten (20) von in der Bewertungseinheit (14) gespeicherten Standardfahrsituationsdaten (22) einzelne kritische Fahrsituationen (24) erkennt, eine Auftrittshäufigkeit (26) der kritischen Fahrsituationen (24) im Verlauf der Fahrt (F) ermittelt und anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit (26) für das Fahrzeug bis zum aktuellen Zeitpunkt der Fahrt (F) eine Risikobewertung vornimmt, und die jeweilige Risikobewertung an eine Servereinrichtung (16) übermittelt, wobei die Servereinrichtung (16) anhand der jeweiligen Risikobewertung ein jeweils aktuelles Risikoprofil (30) für das Fahrzeug erstellt und unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils (30) die Anpassungsmaßnahme (32) auslöst.

Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Bewertungseinheit (14) in einer Einleitungsphase der Fahrt (F) aus Datensätzen von Standardfahrsituationsdaten (22) anhand der bis dahin verfügbaren Fahrsituationsdaten (20) einen jeweiligen Datensatz auswählt, bei welchem durch seine Standardfahrsituationsdaten (22) die verfügbaren Fahrsituationsdaten (20) mit der größten Übereinstimmung beschrieben sind.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Fahrverhaltensdaten (34) ein Bremsverhalten und/oder eine Reaktionszeit und/oder ein Beschleunigungsverhalten und/oder ein Lenkverhalten des Fahrzeugs in der jeweiligen Fahrsituation und/oder eine Anzahl an Fahrspurwechseln innerhalb eines vorbestimmten Streckenabschnitts und/oder Zeitabschnitts der Fahrt (F) beschreiben und wobei die Bewertungseinheit (14) die jeweilige Fahrsituation als eine kritische Fahrsituation (24) bewertet, sofern jeweilige Fahrverhaltensdaten (34) außerhalb von Grenzen eines durch die Standardfahrsituationsdaten (22) beschriebenen Fahrverhaltens normbereichs liegen.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Umgebungsdaten (36) eine Anzahl das Fahrzeug in der jeweiligen Fahrsituation umgebender weiterer Fahrzeuge und/oder anderer Verkehrsteilnehmer und/oder eine jeweilige Verkehrsteilnehmerdichte in der Umgebung des Fahrzeugs und/oder einen jeweiligen Abstand zwischen dem Fahrzeug und anderen Verkehrsteilnehmern und/oder Flindernissen beschreiben und wobei die Bewertungseinheit (14) die jeweilige Fahrsituation als eine kritische Fahrsituation (24) bewertet, sofern jeweilige Umgebungsdaten (36) außerhalb von Grenzen eines durch die Standardfahrsituationsdaten (22) vorbestimmten Umgebungs normbereichs liegen.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Sensorvorrichtung (12) jeweilige Bewegungstrajektorien und/oder Bewegungsgeschwindigkeiten jeweiliger anderer Verkehrsteilnehmer als Bewegungsdatensätze erfasst und anhand eines jeweiligen Bewegungsdatensatzes eine jeweilige Bewegungsabsicht eines jeweiligen anderen Verkehrsteilnehmers erkennt und die jeweilige erkannte Bewegungsabsicht an die Bewertungseinheit (14) zum Unterstützen der Risikobewertung übermittelt.

Verfahren nach Anspruch 5, wobei die Bewertungseinheit (14) zu jeder der Fahrsituationen anhand des jeweiligen Bewegungsdatensatzes des anderen Verkehrsteilnehmers ein bis zu einer Kollision des Fahrzeugs mit dem anderen Verkehrsteilnehmer verbleibendes Zeit- und/oder Streckenintervall schätzt und eine jeweilige Fahrsituation als eine jeweilige einzelne kritische Fahrsituation (24) erkennt, sofern das zu der jeweiligen Fahrsituation geschätzte Zeit- und/oder Streckenintervall kürzer als ein durch die Standardfahrsituationsdaten vorbestimmtes Grenzintervall (tc.min) ist.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Fahrzeug ein Fahrerassistenzsystem aufweist und wobei die Sensorvorrichtung (12) zusätzlich einen Aktivitätszustand des Fahrerassistenzsystems in der jeweiligen Fahrsituation ermittelt und an die Servereinrichtung (16) zum Erstellen des jeweils aktuellen Risikoprofils (30) übermittelt, wobei die Servereinrichtung (16) als Anpassungsmaßnahme (32) den jeweiligen Aktivitätszustand ändert.

8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die

Servervorrichtung (16) als Anpassungsmaßnahme (32) eine Empfehlung zum Ändern des Fahrverhaltens an das Fahrzeug und/oder einen Fahrer des Fahrzeugs übermittelt, oder das Fahrzeug mittels einer Fernsteuerung abschaltet.

9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als

Anpassungsmaßnahme (32) eine Rückmeldung an einen Fiersteller eines Fahralgorithmus eines Autopiloten des Fahrzeugs übermittelt wird und/oder der Fiersteller zum Einspielen eines Updates für den Fahralgorithmus im Fahrzeug veranlasst wird.

10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die

Sensorvorrichtung (12) die Fahrverhaltensdaten (34) und die Umgebungsdaten (36) mittels zumindest eines Bewegungssensors und/oder eines Beschleunigungssensors und/oder einer Kamera und/oder eines Abstandssensors und/oder eines GNSS-Sensors erfasst.

11. System (10) zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt (F), umfassend jeweilige Fahrsituationen, und zum Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme (32), wobei eine Sensorvorrichtung (12) des Systems (10) dazu eingerichtet ist, zu jeder der Fahrsituationen als Fahrsituationsdaten (20) das Fahrverhalten beschreibende Fahrverhaltensdaten (34) und eine Fahrzeugumgebung beschreibende Umgebungsdaten (36) zu erfassen und an eine Bewertungseinheit (14) des Systems (10) zu übermitteln, wobei die Bewertungseinheit (14) dazu ausgebildet ist, anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten (20) von in der Bewertungseinheit (14) gespeicherten Standardfahrsituationsdaten (22) einzelne kritische Fahrsituationen (24) zu erkennen, eine Auftrittshäufigkeit (26) der kritischen Fahrsituationen (24) im Verlauf der Fahrt (F) zu ermitteln und anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit (26) für das Fahrzeug bis zum aktuellen Zeitpunkt der Fahrt (F) eine Risikobewertung vorzunehmen, und die jeweilige Risikobewertung an eine Servereinrichtung (16) des Systems (10) zu übermitteln, wobei die Servereinrichtung (16) dazu ausgebildet ist, anhand der jeweiligen Risikobewertung ein jeweils aktuelles Risikoprofil (30) für das Fahrzeug zu erstellen und unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils (30) die Anpassungsmaßnahme (32) auszulösen.

12. System (10) nach Anspruch 11 , wobei die Sensorvorrichtung (12) als Teil eines mobilen Endgeräts ausgebildet ist und wobei eine Prozessoreinrichtung des mobilen Endgeräts dazu ausgebildet ist, die durch die Sensorvorrichtung (12) und/oder die Bewertungseinheit (14) ausgeführten Verfahrensschritte gemäß einem Verfahren der Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen.

Description:
Verfahren und System zum Bewerten eines Fahrverhaltens

BESCHREIBUNG:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt, wobei eine jeweilige Fahrt eine Abfolge jeweiliger Fahrsituationen umfasst (z.B. Abbiegen, Einfädeln, Überholen). Das erfindungsgemäße Verfahren bezieht sich darüber hinaus auf das Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme betreffend insbesondere das zukünftige Verhalten in Fahrsituationen. Außerdem betrifft die Erfindung ein System zum Bewerten eines Fahrverhaltens und zum Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme.

Die Erfindung steht im Zusammenhang mit der technischen Fortentwicklung und damit einhergehenden Verbreitung von autonomen Fahrzeugen oder per Autopilot gesteuerten Fahrzeugen. Während ein großer fachmännischer Erfahrungsschatz bezüglich der Bewertung eines menschlichen Fahrverhaltens besteht, so befindet sich das Feld der Bewertung eines Fahrverhaltens von (zumindest teilweise) autonom gesteuerten Fahrzeugen oder Kraftfahrzeugen aktuell noch in der Entwicklung. Insbesondere sind Maßnahmen zur automatisierten Anpassung eines solchen Fahrverhaltens noch nicht ausreichend entwickelt. Aktuell sind aus dem Bereich der Kraftfahrzeugversicherungen Möglichkeiten bekannt, ein Fahrverhalten eines autonomen Fahrzeugs zu bewerten.

In diesem Zusammenhang beschreibt die US 9,715,711 B1 , wie ein autonomes Fahrzeug mit einer oder mehreren autonomen Bedienfunktionalitäten überwacht werden kann, um für das Fahrzeug ein Risiko zu bestimmen und eine Versicherungspolice oder Prämie dementsprechend anzupassen. Hierzu werden Unfallrisikofaktoren für das Fahrzeug bestimmt, anhand derer eine Fähigkeit der jeweiligen autonomen Bedienfunktionalität zum Vermeiden von Unfällen, insbesondere zum autonomen Vermeiden von Unfällen, angezeigt werden soll.

Nachteilig bei dem bekannten Verfahren ist es, dass lediglich bekannte autonome Bedienfunktionalitäten hinsichtlich einer

Unfallvermeidungseffektivität bewertet werden. Anhand der Bewertung werden Versicherungsprämien angepasst. Eine tatsächliche Anpassung eines Verhaltens einer solchen autonomen Bedienfunktionalität beschreibt das Bekannte nicht. Mit anderen Worten wird lediglich eine Versicherungsprämie an eine jeweilige Fähigkeit zur Unfallvermeidung einer autonomen Bedienfunktionalität angepasst, nicht jedoch das Fahrverhalten oder die Fähigkeit des autonomen Fahrzeugs selbst. Dies führt natürlich in nachteiliger Weise nicht dazu, dass ein autonomes Fahrzeug sich mit einer erhöhten Verkehrssicherheit in einem Straßenverkehr bewegt, sondern lediglich dazu, dass ein jeweiliger Versicherer eine dem Risikoprofil des Fahrzeugs angemessene Versicherungsprämie berechnen kann.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Fahrverhalten eines zumindest teilweise autonom gesteuerten Fahrzeugs automatisiert evaluieren und daraufhin anpassen zu können.

Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die abhängigen Patentansprüche, die folgende Beschreibung sowie die Figuren beschrieben.

Durch die Erfindung ist ein Verfahren zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt, umfassend jeweilige Fahrsituationen, und zum Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme bereitgestellt. Das Fahrzeug ist, wie oben beschrieben, bevorzugt ein autonom, automatisiert oder zumindest teilautomatisiert gesteuertes Fahrzeug oder Kraftfahrzeug. Mit anderen Worten ist das Fahrzeug dazu ausgelegt, komplett oder teilweise durch einen Autopiloten oder einen Autopilotalgorithmus eines Steuergeräts gesteuert zu werden. Eine teilweise Führung durch ein Steuergerät kann z.B. auf die Längsführung (Beschleunigen und Bremsen) oder die Querführung (Lenken) beschränkt sein. Das Fahrzeug kann auch in einem Flybridmodus gesteuert werden, wobei sich ein menschlicher Fahrer und ein Autopilot das Steuern teilen oder gemeinsam das Fahrzeug steuern.

Das erfindungsgemäße Verfahren sieht vor, dass eine Sensorvorrichtung zu jeder der Fahrsituationen der Fahrt als Fahrsituationsdaten das Fahrverhalten beschreibende Fahrverhaltensdaten und eine Fahrzeugumgebung beschreibende Umgebungsdaten erfasst und an eine Bewertungseinheit übermittelt. Die Sensorvorrichtung kann beispielsweise als ein Sensorsystem des Fahrzeugs integriert oder „embedded“ sein. Als jeweiliger Sensor der Sensorvorrichtung kann bevorzugt zumindest ein Bewegungssensor und/oder zumindest ein Abstandsmessungssensor und/oder zumindest ein Geschwindigkeitssensor und/oder zumindest ein Sensor zur Bilderfassung (sog. Kamerasensor) vorgesehen sein. Die Sensorvorrichtung kann bevorzugt zusätzlich zumindest einen jeweiligen Sensor zum Erfassen einer aktuellen Wetterbedingung und/oder einer aktuellen Fahrbahnbelagsqualität und/oder zumindest einen Helligkeitssensor umfassen. Der resultierende Erfassungsbereich der Sensorvorrichtung ist bevorzugt sowohl nach außerhalb des Fahrzeugs gerichtet, als auch in Richtung eines jeweiligen Fahrzeuginnenraums. Hierdurch kann in vorteilhafterweise zusätzlich ein menschlicher Fahrer, beispielsweise mit Hilfe einer Kamera, beobachtet werden. Beispielsweise kann eine Augenbewegung des Fahrers detektiert werden und im Hinblick auf einen Wachheitszustand und/oder eine Konzentrationsfähigkeit des Fahrers ausgewertet werden. Es kann aber für die Umgebungsdaten auch eine ausschließliche Ausrichtung des Erfassungsbereichs in die Umgebung vorgesehen sein. Zum Übermitteln der beschriebenen Fahrsituationsdaten und/oder Umgebungsdaten kann die Sensorvorrichtung bevorzugt eine Sendeempfangseinheit aufweisen, welche beispielsweise auf Grundlage einer Verbindungstechnologie wie eines bekannten Mobilfunkstandards eine Funkverbindung und/oder eine LTE-Verbindung (LTE - Long Term Evolution) und/oder eine WLAN-Verbindung (WLAN - Wireless Local Area Network) und/oder eine Bluetooth-Verbindung zu der Bewertungseinheit betreibt. Es kann zusätzlich oder alternativ dazu eine kabelgebundene Übertragung vorgesehen sein.

Das erfindungsgemäße Verfahren sieht weiterhin vor, dass die besagte Bewertungseinheit anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten von in der Bewertungseinheit gespeicherten Standardfahrsituationsdaten einzelne kritische Fahrsituationen erkennt, eine Auftrittshäufigkeit der kritischen Fahrsituationen im Verlauf der Fahrt ermittelt und anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit für das Fahrzeug bis zum aktuellen Zeitpunkt der Fahrt eine Risikobewertung vornimmt, welche sie dann an eine Servereinrichtung übermittelt. Die Übermittlung kann wiederrum mittels einer Funkverbindung erfolgen, die auf einem der bekannten Funkstandards basieren kann.

Die beschriebene Bewertungseinheit kann auf zumindest einem Mikroprozessor beruhen. Die Bewertungseinheit kann im Kraftfahrzeug bereitgestellt sein oder als ein Serververbund des Internets (Evaluation Cloud) ausgestaltet sein. Die Bewertungseinheit kann beispielsweise einen auf einem programmierbaren Speichermedium gespeicherten oder abgelegten Programmcode umfassen, der das hier beschriebene Verfahren realisiert. Des Weiteren umfasst die Bewertungseinheit bevorzugt eine Datenbank oder Datenbankeinrichtung oder kann auf diese zugreifen, in der die genannten Standardfahrsituationsdaten gespeichert oder abgelegt sind. Eine Standardfahrsituation kann beispielsweise eine Autobahnfahrt oder eine Landstraßenfahrt oder eine Fahrt in einem Stadtverkehr oder eine Nachtfahrt sein. Sie kann Werteintervalle für Kenndaten der Standardfahrsituation vorgeben, z.B. für Abstände zu umgebenden Fahrzeugen und/oder eine Fahrgeschwindigkeit als Funktion der Verkehrsdichte. Die genannten Standardfahrsituationsdaten können beispielsweise aus einer Vielzahl von Standardfahrsituationen durch Zusammenfassen von Daten gebildet sein. Es kann eine statistische Beschreibung z.B. auf der Grundlage von Gaußfunktionen vorgesehen sein. Erkennt nun die Bewertungseinheit eine Abweichung der im Verlauf der Fahrt durch die Sensorvorrichtung erfassten und an die Bewertungseinheit übermittelten Fahrsituationsdaten von den genannten Standardfahrsituationsdaten, so bewertet die Bewertungseinheit die jeweilige Fahrsituation als eine einzelne kritische Fahrsituation. Bevorzugt sind jeweilige vorbestimmte Grenzen eines Normbereichs (z.B. das besagte Werteintervall) festgesetzt, gegenüber denen die Abweichung erkannt wird. Auf eine Konkretisierung der genannten Normbereiche wird im weiteren Verlauf der folgenden Beschreibung näher eingegangen.

Das erfindungsgemäße Verfahren sieht weiterhin vor, dass die Servereinrichtung, welche beispielsweise mittels einer der oben genannten Verbindungstechnologien oder Funkverbindungen mit der Bewertungseinheit verbunden sein kann, anhand der jeweiligen Risikobewertung ein jeweils aktuelles Risikoprofil für das Fahrzeug erstellt und unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils die Anpassungsmaßnahme zum Anpassen des Fahrverhaltens des Fahrzeugs auslöst.

Erfindungsgemäß kommt es also nicht nur darauf an, ob das Fahrzeug in eine kritische Fahrsituation gerät, sondern es kommt darauf an, wie groß eine jeweilige Ereignisdichte oder Häufigkeit solcher kritischer Fahrsituationen im Verlauf der Fahrt ist. Dabei kann es sich um eine zeitliche Ereignisdichte und/oder eine räumliche Ereignisdichte jeweils kritischer Fahrsituationen handeln. Als Anpassungsmaßnahme kann beispielsweise ein durch die Servereinrichtung ausgelöster Eingriff in eine Motorsteuerung des Fahrzeugs vorgesehen sein.

Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht in vorteilhafterweise eine dynamische Anpassung eines jeweiligen Fahrverhaltens des Fahrzeugs in einer jeweiligen Fahrsituation. In vorteilhafter Weise erfolgt die Anpassung dabei bevorzugt dynamisch im Verlauf der Fahrt. Auch kann in vorteilhafter Weise in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit eine Auswirkung einer Änderung oder eines Updates eines Autopilotalgorithmus in einer jeweiligen Fahrsituation bewertet werden.

Zu der Erfindung gehören auch Ausführungsformen, durch die sich zusätzliche Vorteile ergeben.

Zur Bewertung eines Fahrverhaltens und zu einer dementsprechenden Auswahl einer Anpassungsmaßnahme ist es vorteilhaft, wenn der Bewertungseinheit bekannt ist, ob ein menschlicher Fahrer und/oder ein Autopilotalgorithmus und/oder ein Mischungsverhältnis aus menschlichem Fahrer und Autopilotalgorithmus das Fahrzeug steuern. So kann in Abhängigkeit des „Fahrers“ eine Sensitivität oder Kritikalität zur Erkennung einer einzelnen kritischen Fahrsituation angepasst werden. Um zu ermitteln, wer aktuell fährt, wählt die Bewertungseinheit bevorzugt in einer Einleitungsphase der Fahrt aus Datensätzen von Standardfahrsituationsdaten anhand der bis dahin verfügbaren Fahrsituationsdaten einen jeweiligen Datensatz aus, bei welchem durch seine Standardfahrsituationsdaten die verfügbaren Fahrsituationsdaten mit der größten Übereinstimmung beschrieben sind. Mit anderen Worten sind beispielsweise Standardfahrsituationsdatensätze für ein komplett autonom gesteuertes Fahrzeug, ein durch einen menschlichen Fahrer gesteuertes Fahrzeug und/oder für beliebige Mischungsverhältnisse Mensch/Autopilot vorhanden oder in der Datenbankeinrichtung der Bewertungseinheit gespeichert. In der Einleitungsphase oder zu Beginn der Bewertung vergleicht die Bewertungseinheit die bis dahin verfügbaren Fahrsituationsdaten, also die bis dahin durch die Sensoren oder die Sensorvorrichtung ermittelten und übermittelten Daten, mit einer Auswahl an Standardfahrsituationsdaten, um zu entscheiden, wer fährt. Die Entscheidung wird anhand einer Übereinstimmung der bis dahin verfügbaren Fahrsituationsdaten mit den Standardfahrsituationsdaten getroffen. In der Folge kann ein jeweils aktuelles Risikoprofil für das Fahrzeug angepasst werden. Beispielsweise wird ein Risikoprofil um einen vorbestimmten Betrag oder durch einen vorbestimmten Faktor reduziert, wenn die Bewertungseinheit erkennt, dass ein Autopilot oder Autopilotalgorithmus aktiviert ist und also als „Fahrer“ fungiert. Diesem Beispiel liegt die Erkenntnis zugrunde, dass ein Autopilot in bestimmten Fahrsituationen das Fahrzeug sicherer steuert, als ein menschlicher Fahrer und also ein geringeres Risiko trägt, erneut in eine kritische Fahrsituation zu geraten.

Wie oben beschrieben, ermittelt die Bewertungseinheit die genannte Abweichung der Fahrsituationsdaten von Standardfahrsituationsdaten bevorzugt gegenüber Grenzen eines jeweiligen Normbereichs. Im Folgenden werden daher ein jeweiliger Fahrverhaltensnormbereich sowie ein jeweiliger Umgebungsnormbereich genauer beschrieben.

Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform beschreiben die Fahrverhaltensdaten ein Bremsverhalten und/oder eine Reaktionszeit und/oder ein Beschleunigungsverhalten und/oder ein Lenkverhalten des Fahrzeugs in der jeweiligen Fahrsituation und/oder eine Anzahl von Fahrspurwechseln innerhalb eines vorbestimmten Streckenabschnitts und/oder Zeitabschnitts der Fahrt. Die Bewertungseinheit bewertet die jeweilige Fahrsituation als eine kritische Fahrsituation, sofern jeweilige Fahrverhaltensdaten außerhalb von Grenzen eines durch die Standardfahrsituationsdaten beschriebenen Fahrverhaltensnormbereichs liegen. Wie oben beschrieben, sind die Grenzen bevorzugt an einen jeweiligen „Fahrer“ des Fahrzeugs angepasst. Für den Fall einer vollautonomen Steuerung des Fahrzeugs durch einen Autopiloten oder einen Autopilotalgorithmus sind die Grenzen des Fahrverhaltensnormbereichs bevorzugt weiter als im Falle eines zu 100% durch einen menschlichen Fahrer gesteuerten Fahrzeugs. Dem kann die Überlegung zugrunde liegen, dass ein Autopilot beispielsweise eine kürzere Reaktionszeit hat als ein menschlicher Fahrer. Dementsprechend können die Grenzen des für den Autopiloten definierten Fahrverhaltensnormbereichs weiter gefasst werden als diese für den menschlichen Fahrer. Mit anderen Worten kann der Autopilot auch solche Fahrsituationen noch retten oder einen Unfall vermeiden, in denen ein menschlicher Fahrer nicht mehr dazu in der Lage wäre. Für ein jeweiliges Mischungsverhältnis aus Autopilot und Mensch gilt ein entsprechender Mischfahrverhaltensnormbereich. In einer komplexen Verkehrsumgebung, welche beispielsweise eine unübersichtliche Verkehrssituation erzeugt, kann der menschliche Fahrer dem Autopiloten auch durchaus überlegen sein, so dass in einem solchen Falle die Grenzen des Fahrverhaltensnormbereichs für den menschlichen Fahrer weiter sind als diejenigen für den Autopiloten.

Die Umgebungsdaten beschreiben bevorzugt eine Anzahl das Fahrzeug in der jeweiligen Fahrsituation umgebender weiterer Fahrzeuge und/oder andere Verkehrsteilnehmer und/oder eine jeweilige Verkehrsteilnehmerdichte in der Umgebung des Fahrzeugs und/oder einen jeweiligen Abstand zwischen dem Fahrzeug und anderen Verkehrsteilnehmern und/oder Flindernissen. Die Bewertungseinheit bewertet die jeweilige Fahrsituation bevorzugt dann als eine kritische Fahrsituation, sofern jeweilige Umgebungsdaten außerhalb von Grenzen eines durch die Standardfahrsituationsdaten vorbestimmten Umgebungsnormbereichs liegen. Das für den Fahrverhaltensnormbereich oben Gesagte gilt bevorzugt für den Umgebungsnormbereich analog.

Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform geht nicht nur das Fahrverhalten des Fahrzeugs selbst, sondern auch eine jeweilige Bewegungsabsicht eines anderen Verkehrsteilnehmers in die erfindungsgemäße Risikobewertung ein. Hierzu erfasst die Sensorvorrichtung bevorzugt jeweilige Bewegungstrajektorien und/oder Bewegungs-geschwindigkeiten jeweiliger anderer Verkehrsteilnehmer als Bewegungsdatensätze. Mit anderen Worten beobachten die Sensoren der Sensorvorrichtung eine jeweilige Richtung und/oder Geschwindigkeit einer Bewegung eines jeweiligen anderen Verkehrsteilnehmers. Anhand eines jeweiligen Bewegungsdatensatzes erkennt die Sensorvorrichtung bevorzugt eine jeweilige Bewegungsabsicht des anderen Verkehrsteilnehmers und übermittelt die jeweilige erkannte Bewegungsabsicht an die Bewertungseinheit zum Unterstützen der Risikobewertung. Die Bewegungsabsicht kann beispielsweise auf Basis einer Extrapolation der bis dahin beobachteten Bewegungstrajektorie des anderen Verkehrsteilnehmers ermittelt werden. Es kann alternativ oder zusätzlich vorgesehen sein, dass die Sensorvorrichtung eine aktivierte Richtungsanzeige, insbesondere einen gesetzten Blinker, eines jeweiligen anderen Verkehrsteilnehmers, als eine Bewegungsabsicht erkennt. Um eine jeweilige Bewegungsabsicht eines anderen Verkehrsteilnehmers zu ermitteln, kann es zusätzlich oder alternativ in vorteilhafterweise vorgesehen sein, dass eine Kommunikationsverbindung von dem Fahrzeug zu dem jeweiligen anderen Verkehrsteilnehmer betrieben wird. Eine solche Kommunikationsverbindung kann beispielsweise eine Car- to-Car-Verbindung oder eine Car-to-X-Verbindung sein. Dem Fachmann sind verschiedene Funktechnologien bekannt, auf deren Grundlage eine solche Verbindung betrieben werden kann.

Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung schätzt die Bewertungseinheit zu jeder der Fahrsituationen anhand des jeweiligen Bewegungsdatensatzes des anderen Verkehrsteilnehmers ein bis zu einer Kollision des Fahrzeugs mit dem anderen Verkehrsteilnehmer verbleibendes Zeit- und/oder Streckenintervall. Die Bewertungseinheit erkennt bevorzugt eine jeweilige Fahrsituation als eine jeweilige einzelne kritische Fahrsituation, sofern das zu der jeweiligen Fahrsituation geschätzte Zeit- und/oder Streckenintervall kürzer als ein durch die Standardfahrsituationsdaten vorbestimmtes Grenzintervall ist. Bezüglich des vorbestimmten Grenzintervalls gilt das weiter oben im Zusammenhang mit dem Fahrverhaltensnormbereich und/oder dem Umgebungsnormbereich Gesagte analog.

Gemäß einer bevorzugten weiteren Ausführungsform weist das Fahrzeug ein Fahrerassistenzsystem (ADAS - Advanced Driver Assistance System) auf. Bevorzugt ermittelt die Sensorvorrichtung zusätzlich einen Aktivitätszustand des Fahrerassistenzsystems in der jeweiligen Fahrsituation und übermittelt den Aktivitätszustand an die Servereinrichtung zum Erstellen des jeweils aktuellen Risikoprofils. Die Servereinrichtung ändert als Anpassungsmaßnahme bevorzugt den jeweiligen Aktivitätszustand des Fahrerassistenzsystems. Mit anderen Worten kann es also vorgesehen sein, dass die Servereinrichtung ein Fahrerassistenzsystem einschaltet, um in der jeweils bewerteten Fahrsituation das Risikoprofil des Fahrzeugs abzusenken. Anders herum ist es ebenso denkbar, dass die Risikobewertung zu dem Ergebnis führt, dass in der jeweiligen Fahrsituation der menschliche Fahrer dem Fahrerassistenzsystem überlegen ist, so dass dieses als Anpassungsmaßnahme deaktiviert wird.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist es vorgesehen, dass die Sensorvorrichtung als Anpassungsmaßnahme eine Empfehlung zum Ändern des Fahrverhaltens an das Fahrzeug und/oder einen Fahrer des Fahrzeugs übermittelt oder das Fahrzeug mittels einer Fernsteuerung abschaltet.

Alternativ oder zusätzlich kann als Anpassungsmaßnahme vorgesehen sein, dass eine Rückmeldung an einen Fiersteller eines Fahralgorithmus eines Autopiloten des Fahrzeugs übermittelt wird und/oder der Fiersteller zum Einspielen eines Updates für den Fahralgorithmus oder Autopilotalgorithmus im Fahrzeug veranlasst wird. Mit anderen Worten ist als Anpassungsmaßnahme bevorzugt vorgesehen, dass ein automatisiertes Anpassen des Fahrverhaltens des Autopiloten erfolgt.

Eine Ausführungsform sieht vor, dass die Sensorvorrichtung die Fahrverhaltensdaten und die Umgebungsdaten mittels zumindest eines Bewegungssensors und/oder eines Beschleunigungssensors und/oder einer Kamera und/oder eines Abstandssensors und/oder eines GNSS-Sensors (GNSS - Global Navigation Satellite System) erfasst. Durch die Vielzahl an Sensoren ist in vorteilhafter Weise eine Redundanz der Erfassung der Fahrverhaltensdaten und der Umgebungsdaten bereitgestellt.

Die Erfindung betrifft darüber hinaus ein System zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt, umfassend jeweilige Fahrsituationen, und zum Durchführen einer von der Bewertung abhängigen Anpassungsmaßnahme. FHierbei ist eine Sensorvorrichtung des Systems dazu eingerichtet, zu jeder der Fahrsituationen als Fahrsituationsdaten das Fahrverhalten beschreibende Fahrverhaltensdaten und eine Fahrzeugumgebung beschreibende Umgebungsdaten zu erfassen und an eine Bewertungseinheit des Systems zu übermitteln. Die Bewertungseinheit ist dazu ausgebildet, anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten von in der Bewertungseinheit gespeicherten Standardfahrsituationsdaten einzelne kritische Fahrsituationen zu erkennen, eine Auftrittshäufigkeit der kritischen Fahrsituationen im Verlauf der Fahrt zu ermitteln und anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit für das Fahrzeug bis zum aktuellen Zeitpunkt der Fahrt eine Risikobewertung vorzunehmen und die jeweilige Risikobewertung an eine Servereinrichtung des Systems zu übermitteln. Die Servereinrichtung ist dazu ausgebildet, anhand der jeweiligen Risikobewertung ein jeweils aktuelles Risikoprofil für das Fahrzeug zu erstellen und unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils die Anpassungsmaßnahme auszulösen.

Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung des Systems ist die Sensorvorrichtung als Teil eines mobilen Endgeräts, beispielsweise eines Smartphones oder eines Tablet-PCs, ausgebildet und weist eine Prozessoreinrichtung auf. Die Prozessoreinrichtung des mobilen Endgeräts ist bevorzugt dazu ausgebildet, die durch die Sensorvorrichtung und/oder die Bewertungseinheit ausgeführten Verfahrensschritte wie oben beschrieben durchzuführen. Davon unabhängig kann die Sensorvorrichtung auch als Teil des Fahrzeugs, insbesondere „embedded“ in dem Fahrzeug, ausgebildet sein.

Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der beschriebenen Ausführungsformen.

Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Systems, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Systems hier nicht noch einmal beschrieben.

Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Flierzu zeigt: Fig. 1 eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen

Systems;

Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Verlaufs einer Fahrt mit jeweiligen Fahrsituationen, und

Fig. 3 eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen

Verfahrens.

Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.

In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.

Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems 10 zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs während einer Fahrt. Das System 10 umfasst hierbei eine Sensorvorrichtung 12, eine Bewertungseinheit 14 und eine Servereinrichtung 16. In der Fig. 1 ist als ein jeweiliger Sensor 18 beispielhaft eine Kamera dargestellt. Die Sensorvorrichtung 12 des Systems 10 der Fig. 1 ist bevorzugt dazu eingerichtet, mittels jeweiliger Sensoren 18 jeweilige Fahrsituationsdaten 20 zu erfassen und an die Bewertungseinheit 14 des Systems 10 zu übermitteln.

Die Bewertungseinheit 14 des Systems 10, so wie es beispielhaft in der Fig. 1 dargestellt ist, weist gespeicherte Standardfahrsituationsdaten 22 auf. Die Bewertungseinheit 14 ist bevorzugt dazu ausgebildet, anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten 20 von den Standardfahrsituationsdaten 22, einzelne kritische Fahrsituationen 24 im Verlauf der Fahrt zu ermitteln. Zudem ist die Bewertungseinheit 14 der Fig. 1 dazu ausgebildet, eine Auftrittshäufigkeit 26 der kritischen Fahrsituationen 24 zu ermitteln. In dem Beispiel der Fig. 1 hat die Bewertungseinheit 14 bereits 21 kritische Fahrsituationen gezählt. Anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit 26 kann die Bewertungseinheit 14 eine Risikobewertung 28 vornehmen, deren Ergebnis sie an die Servereinrichtung 16 des Systems 10 übermittelt.

Die Servereinrichtung 16 des Systems 10 der Fig. 1 ist bevorzugt dazu eingerichtet, anhand der jeweiligen Risikobewertung 28 oder anhand des Ergebnisses der Risikobewertung 28 ein jeweils aktuelles Risikoprofil 30 für das Fahrzeug zu erstellen und unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils 30 eine Anpassungsmaßnahme 32 auszulösen. Wie oben beschrieben, kann die Anpassungsmaßnahme 32 einen Eingriff in eine Motorsteuerung des Fahrzeugs umfassen. In einem Extremfall kann als Anpassungsmaßnahme 32 vorgesehen sein, das Fahrzeug oder einen Motor des Fahrzeugs, insbesondere eine Antriebsmaschine des Fahrzeugs, per Fernsteuerung abzuschalten, so dass das Fahrzeug zum Stillstand kommt.

Unter Bezugnahme auf die im Zusammenhang mit Fig. 1 bezeichneten und beschriebenen Komponenten zeigt die Fig. 2 eine schematische Darstellung einer beispielhaften Fahrt F des Fahrzeugs. Auf der x-Achse des Diagramms der Fig. 2 ist hierbei eine jeweilige Fahrtstrecke S und auf der y-Achse eine geschätzte Zeit t c bis zu einer Kollision des Fahrzeugs mit einem anderen Verkehrsteilnehmer aufgetragen. Wie aus dem Graphen der Fig. 2 leicht ersichtlich, wird eine jeweilige Mindestzeit tc.min bis zur Kollision mit dem anderen Verkehrsteilnehmer im Verlauf der Fahrt F drei Mal unterschritten, so dass drei kritische Fahrsituationen 24 im Verlauf der Fahrt F oder in dem in der Fig. 2 mit F bezeichneten Fahrtabschnitt auftreten. Fig. 3 zeigt schließlich eine schematische Darstellung eines Verfahrens zum Bewerten eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs. Unter Bezugnahme auf die im Zusammenhang mit den Fig. 1 und 2 gezeigten und beschriebenen Komponenten stellt die Fig. 3 also eine bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens dar. In einem Verfahrensschritt S1 erfasst eine Sensorvorrichtung 12 das Fahrverhalten beschreibende Fahrverhaltensdaten 34 und eine Fahrzeugumgebung beschreibende Umgebungsdaten 36. Gemeinsam bilden die Fahrverhaltensdaten 34 und die Umgebungsdaten 36 jeweilige Fahrsituationsdaten 20. Die

Fahrsituationsdaten 20 werden durch die Sensorvorrichtung an eine Bewertungseinheit 14 übermittelt. In einem Verfahrensschritt S2 erkennt die Bewertungseinheit 14 anhand einer Abweichung der Fahrsituationsdaten 20 von in der Bewertungseinheit 14 gespeicherten Standardfahrsituationsdaten 22 einzelne kritische Fahrsituationen 24. Darüber hinaus ermittelt die Bewertungseinheit eine Auftrittshäufigkeit 26 der einzelnen kritischen Fahrsituationen 24. Anhand der ermittelten Auftrittshäufigkeit 26 nimmt die Bewertungseinheit 14 für das Fahrzeug bis zum aktuellen Zeitpunkt der Fahrt F eine Risikobewertung 28 vor und übermittelt diese an eine Servereinrichtung 16. In einem Verfahrensschritt S3 erstellt die

Servereinrichtung 16 anhand der jeweiligen Risikobewertung 28 ein jeweils aktuelles Risikoprofil 30 für das Fahrzeug und löst unter Berücksichtigung des aktuellen Risikoprofils 30 die Anpassungsmaßnahme 32 aus.

Derzeit wird eine Anpassungsmaßnahme 32 (beispielsweise die Berechnung einer Versicherungsprämie) auf der Grundlage statistischer Modelle ausgewählt und/oder ausgelöst, die auf vergangenen Schäden basieren. Für den beispielhaften Fall der Berechnung einer Versicherungsprämie als Anpassungsmaßnahme 32 ist bekannt, Versicherungsprämien entweder als feste Summen zu berechnen, die auf der Grundlage der gefahrenen Kilometer angepasst werden, oder auf der Grundlage der dynamischen Erfassung von Fahrdaten oder Fahrsituationsdaten 20 wie Beschleunigung, Bremsen, Geschwindigkeit, Tageszeit usw. Autonome Fahrzeuge oder Autopilotalgorithmen werden auf der Grundlage von Risikoannahmen bewertet, ohne einen wirklichen Einblick in die Leistungsfähigkeit oder das Verhalten des autonomen Fahrzeugs zu haben.

Gemäß einer bekannten Art, eine Anpassungsmaßnahme 32 auszulösen (beispielsweise eine nutzungsabhängige Versicherungsprämie für einzelne Fahrer zu berechnen) wird für eine Fahrt die Uhrzeit und das Datum, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung oder das Bremsen aufgezeichnet, aber ein Bewertungsalgorithmus, beispielsweise einer Bewertungseinheit 14, wäre nicht in der Lage, zu verstehen, warum eine Reaktion oder ein Verhalten aufgetreten ist, oder warum bestimmte Fahrverhaltensdaten 34 aufgezeichnet wurden. Zeit-, Datums- und Standortdaten werden derzeit als Proxy oder als Näherungswert zur Bestimmung der "Verkehrsrisikoexposition" verwendet. Es wird weder die reale Verkehrssituation an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt (also eine Fahrsituation) berücksichtigt, noch die Reaktions- und Verhaltensmuster der Fahrer (also ein Fahrverhalten). Autonome Fahrzeuge werden einmal getestet und später verifiziert, wenn im Laufe der Zeit Softwareänderungen vorgenommen werden, die sich auf die Strategie eines Autopilotalgorithmus und das Gesamtrisiko auswirken könnten. Es gibt keine zusätzliche Verifizierung.

In einer konkreten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden visuelle Informationen vom Fahrzeug oder einer Nachrüstkamera (Fahrzeug oder Nachrüstung) als Fahrsituationsdaten 20 verwendet, um die tatsächliche Verkehrssituation zu verstehen, z.B. die Anzahl der erfassten Fahrzeuge (sowie Fahrzeugtypen) oder Fußgänger, wie weit diese vom Fahrzeug entfernt sind und wie lang die geschätzte Kollisionszeit, also die Zeit bis zu einer Kollision, für jedes Fahrzeug wäre. Außerdem kann die Reaktionszeit, basierend auf einem neuen Risiko oder basierend auf jeweils aktuellen Fahrsituationsdaten 20 und der daraus resultierenden Fahrinteraktion (Bremsen, Lenken) oder dem resultierenden Fahrverhalten, gemessen und zur Berechnung eines Risiko-Scores (basierend auf Beschleunigungssensor) oder zur Berechnung eines jeweils aktuellen Risikoprofils 30 verwendet werden. Zusätzlich kann die Anzahl der Spurwechsel oder die Einhaltung von Verkehrsregeln (z.B. Ampeln) genutzt werden, um die Fähigkeiten des Fahrers (oder die Strategie der Autopilotalgorithmen) zur Beurteilung des Risikos zu verstehen. Darüber hinaus kann das kamerabasierte Verständnis der Umgebung und des Zusammenspiels des Fahrers oder des autonomen Systems genutzt werden, um zu erkennen, ob Fahrerassistenzsysteme (ADAS - Advanced Driver Assistance System) zu einem beliebigen Zeitpunkt aktiviert sind. In der Regel würde ein aktiviertes ADAS-System den Risikowert oder das Risikoprofil 30 reduzieren.

Basierend auf dem dynamischen Charakter der Datenerhebung, der Risikoparameterberechnung und der Risikobewertung (risk score calculation) kann eine Anpassungsmaßnahme 32 ausgelöst werden, also beispielsweise ein Tarif pro Fahrt berechnet und dem Kunden zur Verfügung gestellt werden. Änderungen im Verhalten oder in der Strategie können in nahezu Echtzeit erkannt und eine verminderte Aufmerksamkeit der tatsächlichen Fahrer oder geänderte Algorithmen von AVs (AV - Autonomous Vehicle) können sofort erkannt werden. Dies kann als Anpassungsmaßnahme 32 eine Warnung auslösen, um den Fahrer zu warnen, den Flottenbetreiber zu kontaktieren oder im Extremfall das Fahrzeug sogar aus der Ferne zu blockieren oder auszuschalten.

Die Erfindung wird eine genauere Risikobewertung von (teil-)autonomen Fahrzeugen sowie von menschlichen Fahrern ermöglichen. Verschiedene Autopilotalgorithmen sowie ähnliche Fahrzeuge in verschiedenen Situationen/Verkehrssituationen können verglichen werden.

Das Auslösen einer Anpassungsmaßnahme 32 (also beispielsweise die Berechnung der situationsangepassten Prämien) kann automatisch erfolgen. Das erfindungsgemäße Verfahren kann in die bestehende UBI-Score Berechnung und IT-Einrichtung integriert werden. Bestehende Vertragsmanagementsysteme können hierdurch ergänzt werden. Signifikante Änderungen des Verhaltens oder Fahrverhaltens eines Fahrzeugs können automatisch und nahezu in Echtzeit erkannt werden, so dass bei Bedarf Warnungen gegeben werden können oder der Betreiber oder Fahrer eines autonomen Fahrzeugs kontaktiert werden kann, um weitere Informationen über die Änderungen der Fahralgorithmen zu erhalten. Abrupte Verhaltensübergänge oder -änderungen können automatisch die Information liefern, dass ein ADAS/AV-System aktiv ist, was die Anpassung des ermittelten Risikoprofils 30 beeinflusst. Eine Anpassung der wahrgenommenen risikoadjustierten Versicherungsprämien oder eine andere Anpassung der Bedingungen ist also automatisiert ermöglicht.

In einer konkreten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems 10 kann eine Kamera auf der Windschutzscheibe des Fahrzeugs installiert werden. Die relevanten erfassten Parameter oder die erfassten Fahrsituationsdaten 20 können an den Server oder die Bewertungseinheit 14 gesendet werden, um Risikoparameter oder die Auftrittshäufigkeit 26 kritischer Fahrsituationen 24 pro Zeitfenster/km zu berechnen. Die Fahrsituationsdaten 20 umfassen z.B. die Anzahl der erfassten Objekte, die Reaktionszeit, die Anzahl der Spurwechsel, den Aktivitätsstatus eines ADAS, eine minimale Kollisionszeit, Änderungen der Fahrstrategie, Einhaltung der Verkehrsregeln. Die separaten Risikoparameter oder die Auftrittshäufigkeit 26 der kritischen Fahrsituationen 24 werden dann verwendet (kann durch Zeit-, Wetter- und andere nicht kamerabasierte Parameter ergänzt werden), um einen Gesamtrisikowert oder eine Risikobewertung für diesen Fahrer/Fahrzeug- oder Flottenbetreiber zu berechnen, die dann zur Anpassung der Versicherungsprämie für dieses Fahrzeug oder die gesamte Flotte dieses Anbieters verwendet werden kann. Auch Feedback an den Fahrer/Bediener kann gegeben werden, um das Gesamtrisiko oder das Risikoprofil 30 zu verbessern/zu reduzieren. Der Gesamtrisikowert kann je nach Marktbedarf oder auf der Grundlage von Vereinbarungen mit jedem Flottenbetreiber/Fahrzeughersteller angepasst werden. Insgesamt zeigen die Beispiele, wie durch die Erfindung eine sensordaten basierte, insbesondere kamerabasierte, Bewertung eines Fahrverhaltens eines Fahrzeugs vorgenommen und eine auf der Bewertung basierende Anpassungsmaßnahme ausgelöst werden kann.