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申请/专利权人：沃尔沃汽车公司

摘要：本发明涉及一种用于向车辆100驾驶员提供昏睡警报的方法。昏睡估算数据组115与来自多个车辆的历史昏睡数据116相比较。昏睡估算数据组包括当前驾驶背景数据、指示用于车辆的当前交通情况的交通情况数据和车辆位置。在先收集的历史昏睡数据的昏睡估算数据组均与当收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的确定昏睡程度相关联。由各个车辆内的昏睡检测系统确定昏睡程度。随后确定昏睡风险测量值，并且基于昏睡风险测量值和基于车辆的当前驾驶背景可向驾驶员提供昏睡警报。

主权项：1.一种用于向车辆100的驾驶员提供昏睡警报的方法，所述方法包括：-收集S202用于所述车辆的包括用于所述驾驶员的驾驶员行为数据以及用于所述驾驶员的驾驶持续时间的当前驾驶背景数据；-收集S204指示用于所述车辆的至少交通密度水平和一天中时间的交通情况数据，-确定S205所述车辆的位置，其中所述当前驾驶背景数据、所述交通情况数据和所述位置形成昏睡估算数据组115，-向远程服务器108提供S206所述昏睡估算数据组，-基于将所述昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组以及当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关的确定昏睡程度的历史昏睡数据116进行比较在所述服务器上确定昏睡风险测量值，其中所述确定昏睡程度通过各个车辆内的昏睡检测系统确定，-由所述车辆接收S208所述昏睡风险测量值，并且-至少基于所述昏睡风险测量值向所述驾驶员提供S210昏睡警报。

全文数据：用于在车辆内提供昏睡警报的方法技术领域本发明涉及一种用于向车辆的驾驶员提供昏睡警报的方法和系统以及包括这种系统的车辆。背景技术车辆的疲倦驾驶员可能变得注意力不集中，这不仅对于驾驶员和车辆乘客而且对于其它车辆的驾驶员和车辆附近的行人来说也很危险。常见情形是期望尽快到达目的地，因此驾驶员花费了更多的时间来驾驶，从昏睡角度看，这是不安全的。当今的很多车辆装备有当检测到昏睡迹象时可向驾驶员提供示警的昏睡检测系统。这种系统例如可能分析驾驶员的头部和或眼球运动从而检测昏睡迹象。其它系统基于分析车辆位置和车辆相对于车道标记的转向。但是，常见的是驾驶员忽视来自昏睡检测系统的示警。例如示警信号的时机不精确或者简单地说示警是错误的。EP3002557描述了用于阻止驾驶员注意力不集中的一个系统。所述系统基于确定即将出现的道路区段是否无变化。如果确定即将出现的道路区段无变化，则可在车辆内致动一些动作以避免由昏睡导致的驾驶员潜在注意力不集中的情形。然而，即使当提供试图保持驾驶员清醒的动作时，也存在驾驶员总要入睡的相对较高的风险。例如，驾驶员可能忽视这种动作并且可能以相同的方式忽视示警。因此，需要进一步改进用于车辆的昏睡检测。发明内容鉴于以上，本发明的一个目标是改善车辆内的昏睡检测和示警。根据本发明的第一方面，提供了一种用于向车辆驾驶员提供昏睡警报的方法，所述方法包括：收集用于车辆的包括用于驾驶员的驾驶员行为数据以及用于驾驶员的驾驶持续时间的当前驾驶背景currentdrivecontext数据；收集指示车辆当前交通情况和一天中的时间的交通情况数据，确定车辆的位置，其中当前驾驶背景数据、交通情况数据和位置形成昏睡估算数据组，向远程服务器提供昏睡估算数据组，由车辆接收昏睡风险测量值，基于比较昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组以及当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关确定昏睡程度的历史昏睡数据来确定该昏睡风险测量值，由各个车辆内的昏睡检测系统确定所述确定昏睡程度，至少基于昏睡风险测量值向驾驶员提供昏睡警报。本发明基于这样的认识：通过比较关联于车辆交通情况、位置和当前驾驶背景的数据与在先收集的数据来提供更精确的昏睡警报。该历史数据附加地关联于由被收集历史数据的各个车辆内的昏睡检测系统确定的昏睡数据。因此，认识到有可能基于来自其它车辆或可选择地来自其它信息源的数据形成的统计数字向车辆驾驶员提供昏睡警报。例如，数据可能涉及用于驾驶员在某个交通情况下例如低密度交通的高速公路的驾驶持续时间，并且基于此和当前驾驶背景例如一天中的时间可能确定是否应当提供示警信号。因此，本发明提供的优点是可能改进提供至驾驶员的昏睡警报时刻从而使警报变得更有效。特别地，驾驶员可能采用不忽视警报而是应当严肃对待的行为。交通情况数据可能指示一天中的时间、交通密度水平例如指示低密度乡村交通或高密度市内交通、道路伸展特性例如单调道路的水平、高度变化、弯道数量、道路宽度、道路速度限制、道路类型例如砾石或沥青。一天中的时间Thetimeoftheday可包括在其它类型交通情况数据中，例如带有交通情况水平的一天中的时间。当前驾驶背景可进一步包括道路类型、一天中的时间、当前驾驶行程长度、用于当前驾驶行程中辅助驾驶程度等等的至少一个。驾驶员行为数据指示驾驶员在驾驶时如何表现。例如，驾驶员在路上能够保持一致路径的行进中当前驾驶已经延续了多长等等。例如可基于通过车辆内GPS收集的GPS数据确定车辆位置。可基于在可能已导致在先驾驶员昏睡行为的历史数据中找到的模式来比较昏睡估算数据组与历史昏睡数据。因而收集用于当前车辆的昏睡估算数据组映射于来自其它车辆的历史数据以确定当前车辆的行为和用于当前车辆的交通情况是否指示昏睡驾驶员的风险升高。用于当前车辆的数据即昏睡估算数据组也可与来自其它来源的数据例如来自气象站的数据或道路管理局相比较。可在远程服务器上即在“云”中完成昏睡估算数据组与历史昏睡数据的比较。因而，昏睡估算数据组被上传至远程服务器。基于在服务器上执行的比较步骤确定昏睡风险测量值，其中由车辆从服务器或从中间服务器接收昏睡风险测量值。基于昏睡风险测量值以及基于所确定的驾驶员当前昏睡程度向驾驶员提供昏睡警报。此外，由于优选在服务器上的云中执行昏睡风险测量值的评价，因此当昏睡风险测量值指示昏睡风险水平升高时可有利地仅从云接收昏睡风险测量值。换句话说，如果判断没有或仅存在较小的昏睡风险则服务器可不向车辆提供任何警报。这种情形下，车辆内的昏睡检测系统独立于昏睡风险测量值执行昏睡风险的估算。因此，在本发明的实施例中，比较昏睡估算数据组与来自多个车辆的历史昏睡数据以及确定昏睡风险测量值的步骤可在服务器上执行。可通过车辆内的昏睡检测系统确定昏睡程度。这种系统可基于分析用于检测昏睡迹象的头部运动和或眼球运动来起作用。所述检测可进一步基于分析预期驾驶路径与实际驾驶路径。昏睡确定系统本身是本领域技术人员已知的。一个车辆内可包括若干昏睡检测系统。例如，第一昏睡检测系统可能基于分析眼球运动，第二昏睡检测系统可能基于例如通过车道标记分析预期驾驶路径与实际驾驶路径。在一个实施例中，当车辆内驾驶员的昏睡程度指示驾驶员昏睡时，可通过车辆从服务器请求昏睡风险测量值。因而车辆可能从服务器请求昏睡风险测量值。根据本发明的实施例，所述方法可包括比较车辆位置与被指示为错误昏睡道路区段的道路区段位置，其中基于以下识别错误昏睡道路区段，即，基于与所确定昏睡程度指示警醒驾驶员同时的驾驶员行为数据和交通情况数据的至少之一的历史昏睡数据中已经重复地指示昏睡。因此，所述方法有利地考虑了已经检测到错误昏睡的机率，这可进一步改进所提供警报的时机和效率。例如在白天驾驶期间的道路区段已经报告了过多的昏睡驾驶员，而无其它数据驾驶背景数据、行为数据或交通情况数据支持所推测检测到的昏睡。由于太阳反射或劣质车道标记等等所致的驾驶行为，其可能导致偏离的驾驶行为而非驾驶员昏睡，使得这些驾驶员例如已经错误地被认为昏睡。如果确定道路区段是错误昏睡道路区段，则可不向驾驶员提供与道路区段相关联的昏睡警报。道路区段可能是车辆前方即将出现的道路区段或当前行进其上的当前道路区段。例如如果已知道路区段是劣质车道标记，可能导致道路区段被识别为错误昏睡道路区段，则可通过若干数据源识别错误道路区段。这种劣质车道标记可能导致昏睡检测系统错误地检测到事实上不昏睡的昏睡驾驶员。来自多个车辆所确定的昏睡分布可形成用于识别错误昏睡道路区段的基础。例如，如果所确定的昏睡情形相对于交通情况数据的分布过多偏离于所报告的昏睡情形的正态分布，则道路区段可被指示为错误昏睡道路区段。根据一个实施例，当通过车辆内昏睡检测系统确定的驾驶员昏睡程度指示昏睡驾驶员时，可能推翻错误昏睡道路区段的所述确定并且通过昏睡检测系统向驾驶员提供昏睡警报。换句话说，如果车辆内的昏睡检测系统指示驾驶员昏睡，则可能忽视错误昏睡道路区段的指示并且无论如何都向驾驶员提供昏睡警报。因此，不损害通过单个车辆内的昏睡检测系统提供的安全性。例如，可能发生如下情形，即，基于例如眼球和或头部运动的第一昏睡检测系统指示驾驶员昏睡，而基于来自基于检测道路车道标记运行的第二昏睡检测系统的数据，当前道路区段被指示为错误昏睡检测路径。在这种情形下即当昏睡检测系统基于不同的分析运行时，忽视所指示的错误昏睡道路区段并且无论如何都向驾驶员提供昏睡警报。根据本发明的第二方面，提供了用于向车辆驾驶员提供昏睡警报的系统，所述系统包括：用于确定包括用于驾驶员的驾驶持续时间的驾驶员行为数据的驾驶背景数据收集单元；用于收集指示车辆当前交通情况的交通情况数据的交通情况数据收集单元，用于确定车辆位置的位置确定单元，用于与远程服务器通信的无线通信单元，用于向远程服务器提供昏睡估算数据组的系统控制单元，昏睡估算数据组包括其中远程服务器包括用于比较昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组以及当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关确定昏睡程度的历史昏睡数据的服务器控制单元，通过各个车辆内的昏睡检测系统确定所确定昏睡程度，并且基于该比较确定昏睡风险测量值，其中系统控制单元被配置为：从远程服务器接收昏睡风险测量值并且至少基于昏睡风险测量值向驾驶员提供昏睡警报。所述系统可进一步包括用于检测车辆驾驶员昏睡的昏睡检测系统。驾驶员行为数据可能基于例如带有车辆HMI人-机界面的用户交互模式、车辆内按钮的使用模式、娱乐系统使用、眼球运动、方向盘控制、车辆致动器的操作模式等等。因而，可能通过设置在车辆内的各种传感器和或摄像机收集驾驶员行为数据。驾驶背景数据收集单元可与交通情况数据收集单元以及昏睡检测系统共享传感器和部件。因而，驾驶背景数据收集单元可包括控制单元本身、摄像机、致动器、传感器等等。交通情况数据收集单元可包括例如可能捕捉车辆周围图像数据的外部摄像机、雷达、激光雷达等等。本发明的该第二方面提供了如上所述涉及本发明先前方面的类似优点。根据本发明的第三方面，提供了一种包括控制单元和无线连接于服务器的无线通信单元的车辆，其中控制单元被配置为：收集用于车辆的包括用于驾驶员的驾驶员行为数据以及用于驾驶员的驾驶持续时间的当前驾驶背景数据；收集指示用于车辆的当前交通情况和一天中时间的交通情况数据，确定车辆位置，驾驶员行为数据、交通情况数据和所述位置形成昏睡估算数据组，向远程服务器提供昏睡估算数据组，其中在服务器中，昏睡估算数据组与来自多个车辆的历史昏睡估算数据组相比较，其中基于所述比较和基于当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关确定昏睡程度确定昏睡风险测量值，由各个车辆内的昏睡检测系统确定所述确定昏睡程度，基于昏睡风险测量值，控制单元被配置为向驾驶员提供昏睡警报。有利地，可由车辆从远程服务器接收昏睡风险测量值。所述车辆可进一步包括用于确定车辆位置的全球定位系统，其中控制单元从全球定位系统接收指示位置的数据。本发明的该第三方面提供了如上所述涉及本发明先前方面的类似优点。控制单元可包括微处理器、微控制器、可编程数字信号处理器或其它可编程装置。控制单元也可或替代地包括专用集成电路、可编程门阵列或可编程阵列逻辑、可编程序逻辑装置或数字信号处理器。其中控制单元如上所述包括可编程装置例如微处理器、微控制器或可编程数字信号处理器，处理器可进一步包括控制可编程装置操作的计算机可执行代码。总之，本发明涉及一种用于向车辆驾驶员提供昏睡警报的方法。昏睡估算数据组与来自多个车辆的历史昏睡数据相比较。昏睡估算数据组包括当前驾驶背景数据、指示用于车辆的当前交通情况的交通情况数据以及车辆位置。历史昏睡数据的在先收集的昏睡估算数据组均与当收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的确定昏睡程度相关联。通过各个车辆内的昏睡检测系统确定昏睡程度。随后确定昏睡风险测量值并且基于昏睡风险测量值和基于车辆的当前驾驶背景向驾驶员提供昏睡警报。当研究所附权利要求和随后的描述时本发明的其它特征和优点将变得更明显。本领域技术人员认识到，本发明的不同特征可能组合以形成除了下文中描述的那些之外的实施例而不脱离本发明的范围。附图说明现在将参照示出本发明示例实施例的附图更详细地描述本发明的这些及其他方面，其中：图1概念上示出本发明的实施例；图2是根据本发明实施例的方法步骤的流程图；图3是根据本发明实施例的方法步骤的流程图；以及图4概念上地示出根据本发明实施例的系统；具体实施方式在详细说明中，主要参照小汽车形式的车辆描述根据本发明的系统和方法的各种实施例。然而，本发明同样可用于任何其它类型的车辆例如公共汽车、卡车等等。因而，本发明然而可能体现为很多不同的形式并且不应当被诠释为局限于此处阐述的实施例；相反地，为了透彻性和完整性提供这些实施例，并且其完全地给本领域技术人员传达了本发明的范围。相同的附图标记自始至终指的是同样的元件。图1概念上示出沿道路区段106驾驶的小汽车100,102,103,104,105形式的多个车辆。每个小汽车能够与远程服务器108通信，即从“云”110接收数据和传输数据至“云”110。可经由例如移动通信技术、Wi-Fi等等提供与服务器108的连接。在当前所示的示例中，车辆102-105已经在先上传了与其交通情况有关的历史昏睡数据以及包括道路区段106上驾驶员行为的当前驾驶背景数据。然而要注意，也可从其它服务设备112例如交通道路管理局、在线天气预测或其它在线服务设备提供交通情况数据。车辆102-105还已经提供当收集先前数据中包括的交通情况数据和当前驾驶背景数据时有关车辆102-105各个驾驶员的昏睡程度的数据。可由各个车辆102-105中的昏睡检测系统确定与昏睡程度有关的数据。车辆100上传其有关当前交通情况和当前驾驶背景的数据115以及指示车辆当前位置的数据。可由包括在车辆100中的全球定位系统GPS，未示出确定当前位置。当然也可由车辆102-105中的相应GPS确定车辆102-105的位置。包括交通情况数据、当前驾驶背景和位置数据的昏睡估算数据组115在云中与包括从其它车辆102-105收集的在先收集昏睡数据组的历史昏睡数据116仅标记了一个和或由其它服务设备112提供的其它交通情况数据相比较。此外，历史昏睡数据包括当收集在先昏睡估算数据时相应车辆102-105中确定的驾驶员昏睡程度。应注意到，虽然此处示出历史数据仅收集于四个车辆102-105，但是多个车辆可包括并且典型地包括显著多于四个的车辆从而形成统计上精确的历史数据组。因而，示出四个车辆102-105仅用于代表多个车辆。基于来自车辆100的昏睡估算数据与从多个车辆102-105收集的历史昏睡数据包括在先收集的昏睡估算数据和相关的确定昏睡程度的比较，在云中确定昏睡风险测量值。通过从车辆100接收用于确定昏睡风险测量值的数据中找到类似历史昏睡数据中模式的模式来确定昏睡风险测量值。例如，如果从车辆100接收的数据至少部分与关联于昏睡驾驶员的历史昏睡数据相关，则昏睡风险测量值可指示车辆100的驾驶员存在昏睡风险。在这种情形下，车辆可能决定向驾驶员提供昏睡警报。当前驾驶背景可包括具有道路类型、一天中的时间、当前驾驶行程长度、用于当前驾驶行程中辅助驾驶程度的非穷举清单上的至少一个。通过针对样本数据教授的机器学习算法执行昏睡风险测量值的确定从而识别从当前车辆接收的用于确定昏睡风险测量值的与昏睡驾驶员的风险相关联的数据中的模式。这种机器学习算法可运行受监督的学习算法。车辆的昏睡检测系统可能提供假正确性，即当事实上驾驶员不昏睡时指示驾驶员昏睡。相反，可能通过其它事件触发昏睡驾驶员的检测。例如，不良的车道标记可能导致驾驶员看起来以不那么笔直的方式驾驶，或者风挡玻璃内的太阳反射或来自其它光源例如路灯或布告板、城市灯光的反射等等可能影响驾驶员的行为。这种干扰可导致在通常与昏睡驾驶员不相关的交通情况例如非常密集的交通的白天相对大量地报告昏睡驾驶员即昏睡程度极高，藉此断定该道路区段是错误的昏睡道路区段。此外，由特定持续时间的报告昏睡驾驶员的频率识别错误的昏睡道路区段。例如，如果在相对较短的周期性时限内在相同道路区段上相对大量地超过阈值报告昏睡驾驶员，则也可确定道路区段是该时段的错误昏睡道路区段。更具体地，如果在例如白天2小时的时间间隔期间对于某个道路区段来说昏睡驾驶员的数量不相称地很大，则怀疑其它因素已经触发昏睡驾驶员的检测而非驾驶员实际上昏睡。如果确定车辆位置与错误昏睡道路区段重合，则车辆昏睡检测系统可能确定忽略向车辆100的驾驶员提供昏睡警报。车辆可有利地包括适于确定驾驶员是否昏睡的昏睡检测系统。这种系统本身是本领域技术人员已知的，并且通过分析头部运动、眼球运动等等来操作。如果昏睡检测系统确定驾驶员昏睡，例如昏睡程度高于阈值，则不论是否是错误道路区段都可能从昏睡检测系统向驾驶员提供警报。车辆有利地包括多个昏睡检测系统。例如，第一昏睡检测系统可能基于分析头部和或眼球运动来操作并且第二昏睡检测系统可能基于检测道路车道标记来操作。图2是根据本发明实施例的方法步骤的流程图。在第一步骤S202中，收集包括用于驾驶员的驾驶员行为数据的当前驾驶背景数据，该数据进一步包括用于驾驶员的驾驶持续时间。进一步地，收集S204指示当前车辆交通情况的交通情况数据，并且还确定S205车辆的位置。在步骤S206中，当前驾驶背景数据、交通情况数据和位置形成供至远程服务器的昏睡估算数据组。昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组和相关的确定的昏睡程度的历史昏睡数据相比较。由各个车辆内的昏睡检测系统确定所确定的昏睡程度。基于昏睡估算数据组与历史昏睡数据的比较确定昏睡风险测量值，其中由所述车辆接收S208昏睡风险测量值。来自当前车辆的昏睡估算数据与历史昏睡数据的比较图3中步骤S207可有利地在云中执行，即，在从车辆上传了昏睡估算数据组的服务器108上。此外，在服务器108上确定昏睡风险测量值114并且随后将昏睡风险测量值114供至车辆100。基于昏睡风险测量值可向驾驶员提供S210昏睡警报。昏睡风险测量值114被连同所确定的车辆驾驶员昏睡程度一起评价，由车辆内的昏睡检测系统确定昏睡程度。基于该评价确定是否向驾驶员提供昏睡警报。图3是根据本发明又一实施例的流程图。在图3中，具有额外步骤S207来比较车辆位置与错误昏睡道路区段的位置。如果确定车辆的当前位置或即将处于的位置位于错误昏睡道路区段上，则可由车辆昏睡检测系统确定不向车辆100驾驶员提供S213昏睡警报。如果没有即将出现的或当前的错误昏睡道路区段，则所述方法参照图2所示继续进行。图4概念上示出根据车辆的实施例用于向车辆驾驶员提供昏睡警报的系统400。提供无线通信单元402以使得该系统可与云110即远程服务器通信。所述系统包括用于确定例如包括用于驾驶员的驾驶持续时间的驾驶员行为数据的驾驶背景数据收集单元404，以及用于收集指示车辆当前交通情况的交通情况数据的交通情况数据收集单元406。系统进一步包括用于确定车辆位置的位置确定单元408。位置确定单元例如可包括GPS。控制单元410被配置为向远程服务器例如向云110提供昏睡估算数据组。在服务器中，服务器控制单元未示出被配置为用于比较昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组的历史昏睡数据。历史昏睡数据进一步地包括当从多个车辆收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关的确定昏睡程度。服务器控制单元进一步被配置为基于昏睡估算数据组与历史昏睡数据的比较确定昏睡风险测量值。系统控制单元410被配置为从云110接收昏睡风险测量值。控制单元410此后可基于昏睡风险测量值和基于由车辆内昏睡检测系统414确定的昏睡程度向驾驶员提供昏睡警报。驾驶员行为数据可基于例如带有车辆HMI人-机界面的用户交互模式、车辆内按钮的使用模式、娱乐系统使用、眼球运动、方向盘控制、车辆致动器的操作模式等等。因而，可能通过设置在车辆内的各种传感器和或摄像机收集驾驶员行为数据。交通情况数据收集单元可包括例如可能捕捉车辆周围图像数据的外部摄像机、雷达radia、激光雷达LIDAR等等。昏睡检测系统可使用例如捕捉眼睛和或头部运动的内部摄像机、分析车辆相对于周围例如道路车道标记移动的外部摄像机和或雷达系统。应当理解，驾驶背景数据收集单元404、交通情况数据收集单元406和昏睡检测系统可共享传感器、摄像机、雷达或其它部件。所属技术领域的技术人员认识到，本发明绝不局限于如上所述的优选实施例。相反，很多改进和变化可能在所附权利要求的范围内。在权利要求中，单词“包括”不排除其它元件或步骤，不定冠词“一个”不排除多个。单个处理器或其它单元可能完成权利要求记载的若干项目的功能。某些测量值记载在相互不同的从属权利要求中这个纯粹事实并不表示这些测量值的组合不能用于得利。权利要求中的任何附图标记不应该被诠释为限制所述范围。

权利要求：1.一种用于向车辆100的驾驶员提供昏睡警报的方法，所述方法包括：-收集S202用于所述车辆的包括用于所述驾驶员的驾驶员行为数据以及用于所述驾驶员的驾驶持续时间的当前驾驶背景数据；-收集S204指示用于所述车辆的当前交通情况和一天中时间的交通情况数据，-确定S205所述车辆的位置，其中所述当前驾驶背景数据、所述交通情况数据和所述位置形成昏睡估算数据组115，-向远程服务器108提供S206所述昏睡估算数据组，-由所述车辆接收S208昏睡风险测量值，所述昏睡风险测量值是基于将所述昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组以及当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关的确定昏睡程度的历史昏睡数据116进行比较来确定的，通过各个车辆内的昏睡检测系统确定所述确定昏睡程度，-至少基于所述昏睡风险测量值向所述驾驶员提供S210昏睡警报。2.根据权利要求1所述的方法，包括：-从所述车辆向远程服务器上传所述昏睡估算数据组，-从所述服务器接收所述昏睡风险测量值114，其中，基于所述昏睡风险测量值以及基于所确定的驾驶员当前昏睡程度向驾驶员提供所述昏睡警报。3.根据权利要求2所述的方法，其中仅当所述昏睡风险测量值指示昏睡风险处于上升水平时接收所述昏睡风险测量值。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中在所述服务器上执行将所述昏睡估算数据组与来自多个车辆的历史昏睡数据进行比较以及确定昏睡风险测量值的步骤。5.根据前述权利要求任意一项所述的方法，其中当车辆内驾驶员的昏睡程度指示昏睡的驾驶员时，-从所述服务器请求昏睡风险测量值。6.根据前述权利要求任意一项所述的方法，其中所述比较包括：-将所述车辆位置与被指示为错误昏睡道路区段的道路区段位置进行比较S207，其中，基于以下来识别错误昏睡道路区段：在基于与所述确定昏睡程度指示警醒驾驶员同时的驾驶员行为数据和交通情况数据的至少之一的历史昏睡数据中已经重复地指示昏睡。7.根据权利要求6所述的方法，其中当确定了道路区段是错误昏睡道路区段时，不向车辆的驾驶员提供所述昏睡警报。8.根据权利要求7所述的方法，其中当由所述车辆内的昏睡检测系统确定的驾驶员昏睡程度指示昏睡驾驶员时，推翻所述错误昏睡道路区段的所述确定并且由所述昏睡检测系统向驾驶员提供昏睡警报。9.根据前述权利要求任意一项所述的方法，其中所述交通情况数据进一步包括涉及交通密度水平的数据。10.根据前述权利要求任意一项所述的方法，其中所述当前驾驶背景是道路类型、一天中的时间、当前驾驶行程长度、用于当前驾驶行程中的辅助驾驶程度中的至少一个。11.一种用于向车辆的驾驶员提供昏睡警报的系统，所述系统包括：-驾驶背景数据收集单元404，用于收集包括具有用于驾驶员的驾驶持续时间的驾驶员行为数据的驾驶背景数据；-交通情况数据收集单元406，用于收集指示用于所述车辆的当前交通情况的交通情况数据，-用于确定车辆位置的位置确定单元408，-用于与远程服务器108通信的无线通信单元402，-用于向所述远程服务器提供昏睡估算数据组的系统控制单元410，所述昏睡估算数据组包括驾驶背景数据以及所述车辆的位置，其中所述远程服务器包括服务器控制单元，所述服务器控制单元用于将所述昏睡估算数据组与包括从多个车辆在先收集的昏睡估算数据组以及当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时的各个驾驶员的相关的确定昏睡程度的历史昏睡数据进行比较，所述确定昏睡程度由各个车辆内的昏睡检测系统确定，并且用于基于所述比较确定昏睡风险测量值，其中所述系统控制单元被配置为：-从所述远程服务器接收所述昏睡风险测量值，并且-至少基于所述昏睡风险测量值向所述驾驶员提供昏睡警报。12.根据权利要求11所述的系统，进一步包括用于检测所述车辆的驾驶员的昏睡的昏睡检测系统。13.一种包括控制单元和无线连接于服务器的无线通信单元的车辆，其中所述控制单元被配置为：-收集用于所述车辆的包括用于所述驾驶员的驾驶员行为数据以及用于所述驾驶员的驾驶持续时间的当前驾驶背景数据；-收集指示用于所述车辆的当前交通情况和一天中时间的交通情况数据，-确定所述车辆的位置，所述驾驶员行为数据、所述交通情况数据和所述位置形成昏睡估算数据组，-向远程服务器提供所述昏睡估算数据组，-其中，在所述服务器中，所述昏睡估算数据组与来自多个车辆的历史昏睡估算数据组进行比较，其中基于所述比较和基于当在多个车辆内收集在先昏睡估算数据组时各个驾驶员的相关的确定昏睡程度来确定昏睡风险测量值，由各个车辆内的昏睡检测系统确定所述确定昏睡程度，-基于所述昏睡风险测量值，所述控制单元被配置为向所述驾驶员提供昏睡警报。14.根据权利要求13所述的车辆，其中由所述车辆从所述远程服务器接收所述昏睡风险测量值。15.根据权利要求13或14任意一项所述的车辆，包括用于确定车辆的所述位置的全球定位系统，其中所述控制单元从所述全球定位系统接收指示所述位置的数据。

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