[发明专利]鉴于对交通状态而言重要的对象辅助驾驶员的方法和车辆

权利要求书

1.一种鉴于对交通状态(1)而言重要的对象(4)来辅助处于交通状态(1)中的车辆(2)的驾驶员的方法，其中，所述车辆(2)具有至少一个指向车辆(2)的前方区域的环境传感器(10)、至少一个设计用于检测驾驶员眼睛的视线方向和注视的驾驶员传感器(13)和具有以能驱控的方式改变的空间照射图案的至少一个前照灯(7)，其中，所述方法包括以下步骤：

在至少一个环境传感器(10)的传感器数据中检测在车辆(2)的前方区域中的对象(4)并对所述对象进行分类以及定位，以确定第一对象列表，该第一对象列表具有分配给所探测到的对象(4)的对象数据；

通过将第一对象列表与从驾驶员传感器(13)的传感器数据确定的注视方向进行比较，确定由驾驶员发现的和未发现的对象(4)，以产生由未发现对象(4)构成的第二对象列表，

在满足对于第二对象列表的至少一个被照对象的提示条件时，借助至少一个前照灯(7)有针对性地照亮至少一个被照对象，以便为所述驾驶员提示出所述被照对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，列出在连续的时间窗上的注视方向的列表。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述第一对象列表的对象(4)使用重要性标准，所述重要性标准将所述对象(4)分类成对交通状态(1)而言重要的或者不重要的，所述重要性标准使用人工智能，其中，为了确定第二对象列表和/或为了至少确定被照的那部分对象(4)仅考虑被分类为重要的对象(4)。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于第二对象列表的未发现对象(4)的至少一部分，在考虑描述交通状态(1)的交通状态数据和相应的对象数据的情况下，确定与所述交通状态(1)相关的优先级信息，其中，所述提示条件对所述优先级信息进行评估。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在有多个被照对象时，根据优先级信息确定所述对象(4)中的部分对象的被照序列，随后按照被照序列依次地照亮第二对象列表的、作为被照序列的一部分所确定的对象(4)。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，为了评估提示条件，使用人工智能的分析算法，和/或提示条件评估描述交通状态(1)的交通状态数据和/或未发现对象(4)中的至少一个未发现对象的至少一个潜在危险和/或未发现对象(4)的对象数据。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在提示条件的范畴中确定并评估与交通状态相关的和/或与对象相关的可用反应时间。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在评估重要性标准的范畴中和/或在评估提示条件的范畴中，基于描述驾驶员在过去在车辆(2)的当前路线中行驶时对对象(4)中的至少一个静态对象的观察的历史信息，将待评估的对象列表的至少一个对象(4)识别为驾驶员已知或者驾驶员未知的，其中，被识别为驾驶员已知的对象(4)被分类为不重要的或者排除出所述被照对象。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，通过使用过去确定第二对象列表的历史数据和/或通过使用机器学习来确定所述历史信息。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在评估重要性标准的范畴下和/或在评估提示条件的范畴下，借助相关性算法，将待评估的对象列表的至少一个对象(4)识别为具有能够由环境背景推断出的含义内容，其中，被识别为具有能够由环境背景推断出的含义内容的对象(4)被分类为不重要的或者被排除出被照对象。

11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于每个被照对象，在照亮之后通过将所述被照对象的位置与由驾驶员传感器(13)的传感器数据确定的注视方向相比较来确定，所述被照对象是否被驾驶员发现，其中，在没有发现被照对象时执行至少一个警告措施。