CN101233036A - 用于为驾驶员辅助功能产生环境假设的方法 - Google Patents

Abstract

用于在汽车中通过对关于汽车环境的传感器数据的分析为至少一个驾驶员辅助功能(20、22)产生环境假设(26、28)的方法，其特征在于以下步骤：以一种不依赖于功能的传感器语言将传感器数据输送给信息平台(12)，将传感器语言转换成不依赖于传感器的功能语言。

Description

用于为驾驶员辅助功能产生环境假设的方法

技术领域

本发明涉及一种用于在汽车中通过对关于汽车环境的传感器数据进行分析来为至少一个驾驶员辅助功能产生环境假设的方法以及一种实现所述方法的驾驶员辅助系统。

背景技术

驾驶员辅助系统通常是指一种在汽车中在驾驶员驾驶汽车时向驾驶员提供支持的装置。一种这样的驾驶员辅助系统的例子比如是自适应速度调节器，它也称为ACC-系统(自适应巡航控制)。该系统能够借助于传感器典型地借助于雷达传感器对前行的汽车进行定位并且依赖于所测出的到前行的汽车之间的间距对自身汽车的速度进行调节，从而以合理的安全间距跟随前行汽车。

驾驶员辅助系统在此也应该是指安全系统，所述安全系统向驾驶员警告危险并且/或者自动地干预汽车驾驶过程，以便尽可能避开危险或者限制损坏，或者提前激活被动安全系统如安全气囊、安全带拉紧器或类似装置，以便减轻事故后果。前述类型的系统比如称为预碰撞系统或PSS-系统(预测安全系统)。

通常，驾驶员辅助系统具有一个用于探测交通环境的传感器部件包括至少一个传感器比如雷达传感器和所属的用于数据处理的电子装置、比如干预汽车的驱动系统、制动系统或转向系统和/或具有用于将报警信号输出给驾驶员的驾驶员接口的执行器部件，以及借助于由所述传感器部件提供的数据产生用于所述执行器部件的控制信号的数据处理装置。

所述数据处理装置的功能至少隐式地(implizit)基于一个或多个环境假设，这些环境假设规定，以何种方式对传感器数据进行解释。比如，用于辅助功能ACC的环境假设可以比如解释如下：“存在着跟随汽车(前行汽车)，该跟随汽车相对于自身汽车具有间距d和相对速度v”。这是所谓的目标假设的一个例子，该目标假设涉及处于自身汽车的环境内的特定目标。环境假设的另一个例子是比如这种形式的所谓的车道假设：“自身汽车处于路面的最右边的车道上”或者“车道有一个曲率ρ以及宽度B”。

在已知的驾驶员辅助系统中，显式地(explizit)或者隐式地导致产生环境假设的过程一部分早在不同的传感器系统也就是比如在雷达传感器或者视频系统中进行数据处理时就已进行，并且另一部分在大多数由微型计算机或者由微型计算机系统构成的数据处理装置中进行。由传感器部件输出的数据已与争取达到的辅助功能协调一致，并且反之，所述数据处理装置的编程与投入使用的传感器部件相匹配。

发明内容

具有在权利要求1中所说明的特征的发明在配置所述驾驶员辅助系统方面能够实现更大的灵活性，并且尤其方便更换传感器部件或者添加新的传感器部件或者更改或扩展所述驾驶员辅助系统的功能。

这一点通过用于产生环境假设的方法来实现，通过该方法使所述驾驶员辅助系统的传感装置和功能分离。在第一步骤中，在所述传感装置方面以一种不依赖于功能的传感器语言输出传感器数据，并且而后在第二步骤中将所述传感器数据转换成一种不依赖于传感器的功能语言，在该功能语言中如此体现所述环境假设，使得其可以被所述辅助功能所分析。

因为所述传感器语言不依赖于功能，所以人们在配置传感装置时还不需要知道，应该通过这个传感装置使用哪些功能并且所述功能如何具体工作。反之，在给辅助功能进行编程或者执行辅助功能时由所述以功能语言表达的环境假设来代表对汽车的环境的全部知识，并且也没有必要知道借助于哪些传感器产生了所述假设以及这些传感器如何工作。这就能够以极其灵活的方式将不同的传感器部件和辅助功能彼此相组合。在改变配置时，既不需要在传感装置方面也不需要在真正的辅助功能方面进行特殊的匹配工作。在此仅仅需要对专门的数据处理模块进行调整，该数据处理模块产生环境假设并且在一定程度上是在所述传感装置和功能之间的接口。

本发明的优选的设计方案和改进方案由从属权利要求中获得。

优选所述传感器语言也不依赖于汽车，使得在传感器上不需要存在并且不存在任何关于在哪部汽车上并且在汽车中的哪个位置上安装了有关的传感器这方面的信息。这种信息只有在环境假设的层面上才可拥有并且在那里用于将相应地涉及传感器所特有的坐标系统的传感器数据换算成涉及汽车所特有的坐标系并且以功能语言应用的参量。通过这种方式进一步提高灵活性并且大大方便所述驾驶员辅助系统与新的或者其它的车型相匹配。尤其可以不加改变地接纳所述程序模块，在所述程序模块中实现了所述驾驶员辅助系统的核心功能。

因为汽车的环境在驾驶员辅助系统的运行过程中会发生动态变化，所以由所述传感装置持续不断地采集更新过的数据。在典型情况下，传感器周期性地工作，并且每个传感器有一个特定的测量周期，在该测量周期内对数据进行更新。为了使不断更新的数据能够正确地得到解释，该系统因此必须在总体上拥有一种记忆力。如果比如目标在雷达传感器的多个先后相随的测量周期中被定位，更确切地说分别处于一个稍微不同的位置上，那么该系统就必须能够识别，这始终是同一个目标。这以某种程度的、关于目标的假设形成为前提。因此优选在所述按本发明的方法中，用“历史”也就是说用以前采集到的数据同样仅仅在假设建立的层面上对当前的数据进行调整，而所述传感装置和在输出传感器数据时所使用的传感器语言则“无记忆”。

本发明证实特别有利，如果不同的传感器部件的数据必须彼此合并。也就是说不同的传感器的测量周期一般没有彼此同步，从而关于同一目标的数据由不同的传感器在不同的时间进行采集并且因此不能直接彼此比较。在将所述数据从传感器语言转换成功能语言的步骤中，将数据从相应的传感器所特有的坐标系换算到汽车所特有的坐标系，并且此外允许对历史加以考虑、建立关于目标状态的时间进展的假设并且插入由不同的传感器部件非同步地采集到的数据并进行同步化，从而可以“始终”将不同的传感器的与同一目标有关的数据彼此合并，使得人们最后得到基于多个传感器的数据的、但不依赖于传感器而表达的目标假设。

在真正的驾驶员辅助功能的框架内对环境假设进行分析时，相应的环境假设是如何精确并且如何可靠这个问题起着重要作用。所述假设的精确度和可靠性本身依赖于所参与的传感器的特性、使用条件及数目。为了在这方面也能使传感装置和功能相分离，优选所述传感器语言包含不同的参量和参数，所述参量和参数提供关于数据质量的情况，比如信号噪声比、容差或单个测量值的分散。这些质量数据也相应地是传感器所特有的数据并且不是专门涉及某个特定的辅助功能。只有在转换成功能语言时，这些质量参量才换算成相应的质量参数比如存在可能性、分散宽度和表示相关的环境假设的特征的类似参量。通过对历史的追溯，在此也可以考虑数据在过去的统计波动。同样可以在传感器数据合并过程中考虑由不同的传感器得到的数据在多大程度上彼此印证或者彼此矛盾。

优选特定的功能所特有的假设也纳入所述环境假设的建立和评估之中，所述功能所特有的假设允许将假设评估为可信或不可信。

只要所述驾驶员辅助系统具有多个彼此独立的、但取用共同的传感器数据的辅助功能，那就优选在一个共同的处理步骤中和/或在一个共同的数据处理模块、“信息平台”中为不同的功能建立环境假设，从而可以在数据分析时充分利用协同作用。

附图说明

本发明的实施例在附图中示出，并且在下面的说明中进行详细解释。其中：

图1是按本发明的驾驶员辅助系统的方框图；并且

图2是按另一种实施例的驾驶员辅助系统的方框图。

具体实施方式

图1作为大为简化的方框图示出了用于汽车的驾驶员辅助系统。这个驾驶员辅助系统大致划分为三个级：传感装置级10、信息平台12和功能级14。所述传感装置级10在所示出的实施例中包括一个在汽车中安装在前面的、尤其用于对前行的汽车进行定位的雷达传感器16(LRR＝远程雷达)和一个自身汽车传感装置18，该自身汽车传感装置18提供关于“自身的”汽车也就是装备有所述驾驶员辅助系统的汽车的数据。所述功能级14在所示出的实施例中包括两个辅助功能，也就是用于自适应速度调节的辅助功能20(ACC-自适应巡航控制)和安全系统的辅助功能22(PSS＝预测安全系统)。利用所述辅助功能20(ACC)，要么在自已的车道上没有前行的汽车(自由行驶)时将自身汽车的速度调节到由驾驶员选择的期望速度上，要么在存在这样的汽车(跟随行驶)时将间距调节到预先给定的额定间距上或者调节到与该汽车之间的额定-时间空隙上。所述辅助功能22(PSS)比如用于使汽车的被动安全系统比如气囊和安全带拉紧器对面临的和预计不可回避的碰撞作好准备。但它也可以包括一些措施，利用这些措施还试图来避免碰撞或者至少减轻碰撞后果，比如通过制动压力缸的预充填以便汽车制动器能够更快作出响应，或者必要时也自动地启动紧急制动功能。

所述传感装置级10和功能级14的基本结构作为这样的装置已经公开，并且因此在此不应详述。所述功能级14由具有所属软件的电子数据处理系统构成并且对由所述传感装置级10以电子形式提供的数据进行分析。这意味着，所述传感装置级的传感器部件也早已包括用于数据处理的电子部件。

所述信息平台12用于借助于所述传感装置级10的数据来建立环境假设，尤其目标假设，也就是关于被雷达传感器16定位的目标如前行的汽车或其它障碍物的假设。这些环境假设而后构成用于执行所述功能级14的真正的辅助功能的基础。

在传统的驾驶员辅助系统中所述传感装置级10和功能级14直接彼此通信并且隐式地通过处理过程形成假设，所述处理过程分配到所述传感装置级10和功能级14的电子装置上，而这里提出的驾驶员辅助系统的特点在于，假设形成显式地在所述信息平台12中进行，所述信息平台12用作在传感装置级10和功能级14之间的接口并且构造为独立的模块比如构造为在电子数据处理系统中的软件模块，该电子数据处理系统一方面可以与不同的传感器部件或传感器部件的组合相适应，并且另一方面可以与不同的辅助功能相适应。

需要相应的信息用于将由所述传感装置级10输出的数据转换成最后在所述功能级14中处理的数据，这样的信息集中在所述信息平台12中。这意味着，比如在所述雷达传感器16的用于传感器数据的预处理和输出的电子装置中，不存在任何关于有关的传感器安装在汽车中的哪个位置上这方面的信息，并且所述雷达传感器16同样很少拥有与测量数据的解释有关的信息。形象地说，所述雷达传感器16“知道”，被其定位的目标是什么，比如是否是汽车、飞机、静止的目标或类似目标。最后在所述雷达传感器16中也不存在任何关于应该将传感器数据用于哪些辅助功能这方面的信息。所述传感器数据由所述雷达传感器16以一定格式输出，该格式由此与一种不依赖于功能且不依赖于汽车的传感器语言相应。相应地，由所述雷达传感器16输出的数据比如不与汽车的坐标系有关，而是与传感器所专有的坐标系有关。比如所述由传感器定位的目标的位置以极坐标说明，也就是说，通过间距d来说明，在此以传感器作为坐标原点，并且具有相对于所述传感器的光轴的方位角。被定位的目标的相对速度v借助于雷达回波的双重移动来测量，并且定义为间距d的时间导数。

除此以外，所述由雷达传感器16输出的传感器数据包括不同的参量σ_、q，这些参量σ_、q说明关于所述测量数据的可靠性或精确性的情况。比如所述方位角通过信号的相位关系的分析来确定，所述信号由所述雷达传感器的多个在侧向彼此错位的天线片(Antennenpatch)所接收。在此没有得到精确定义的方位角数值，而是得到特定的具有分散值σ_的角度分布。参量q可以比如是用于定位的目标的信号的信号/噪声比并且/或者是目标的稳定性比如检波的数目，在多个先后相随的测量周期中利用所述检波将目标定位(不过在多数情况下，这个最后提到的信息只有在后来的处理级中才供使用)。

如果所述雷达传感器16比如是FMCW(调频连续波)雷达，那就为每个被定位的目标得到一个处于接收到的信号的频谱内的峰值。这个峰值的位置不仅依赖于间距d，而且依赖相对速度v，使得这个信号就这一点而言具有多种意义。为消除这种多义性，在每个测量周期内用至少两个不同的坡度对发送的雷达信号进行调制。所述间距d和相对速度v而后可以从所述峰值在两个不同斜坡的频谱内的位置中确定。如果多个目标同时处于雷达传感器的定位范围内，那就在单个的峰值与有关的目标之间的对应方面出现附加的多义性。这种多义性可以通过至少一个附加的、也具有不同的坡度的斜坡的频谱的分析来消除。这种多义性的消除通过在所述雷达传感器16的电子装置中也就是在传感装置级10中的数据处理来进行。

所述雷达传感器16的以传感器语言输出的数据也如此“无记忆”，因而这些数据相应地仅仅与雷达传感器的当前测量周期有关。这没有排除这种情况，即在所述传感装置级10上已进行一定程度的数据保存，数据保存必要时也可以在多个测量周期上进行。当然比如对所述在不同斜坡上记录的频谱的分析来说有必要对数据进行中间存放，并且为更加简单地或者更快地消除在有多个目标时的多义性，也可以动用来自前面的测量周期的数据。同样在确定质量参数q时有时也动用来自前面的测量周期的数据，所述质量参数q表明所述检波的数目或者信号的稳定性。但具有决定作用的是，最后为每个被定位的目标输送给所述信息平台12的数据仅仅与当前的测量周期有关。相应的情况也适用于所述传感装置级10的其余的传感器部件。

自身汽车传感装置18提供关于自身汽车的数据，用车载的合适的传感器采集到这些数据，比如行驶速度V、汽车的当前加速度a(沿纵向方向)、汽车的当前偏转速度Φ以及必要时偏转加速度及类似数据。此外，对所述驾驶员辅助系统来说不同的汽车参数意义重大，这些汽车参数并非务必用一个传感器来采集，而是比如也可以作为汽车所专有的参数固定地输入。在这方面一个重要的例子就是一些特定的数据，这些数据表征所述雷达传感器16在汽车中的安装位置及传感器的调节。这些数据在这里为简便起见分配给自身汽车传感装置18。

由此只有在所述信息平台级12上可以拥有相应的信息，在此需要这些信息使不同的传感器部件在本实施例中使所述雷达传感器16的传感器数据与自身汽车有关。尤其在这个级上，将传感器数据从传感器所特有的坐标系换算到汽车所特有的坐标系中，比如笛卡尔坐标系中，所述笛卡尔坐标系的x-轴沿汽车的纵向方向穿过汽车中心延伸。

同样，只有在所述信息平台级12上，将所述“无记忆的”传感器数据与历史也就是与相应的、来自前面的测量周期的数据相联系，从而可以在多个测量周期的时间范围内跟踪不同的目标的定位数据，在此通过通常作为跟踪程序已知的程序进行跟踪。为此目的，所述信息平台12具有一个跟踪模块24。优选早已在汽车所特有的坐标系中就进行这种跟踪。这允许尤其在存在多个传感器部件的情况下在跟踪程序中对不同的传感器部件的传感器数据加以考虑，也就是说“合并”所述传感器数据。在此，早已如此对所述传感器数据进行一定程度的解释，从而将不同的传感器的数据分配给同一个目标。

所述信息平台12的一个重要功能是建立目标假设，也就是说建立关于由所述传感器数据所代表的目标的性质的假设。比如将目标的由雷达传感器16测量的相对速度v与自身汽车的行驶速度V相比较，由此可以判断，该目标是是静止的目标还是运动的目标，比如前行的汽车或迎面而来的汽车。根据应该在功能级14上执行的功能的类型，在进一步分析时可以忽视特定的目标类别。比如，在传统的ACC-功能上(只要其没有包含停止和行走功能)通常仅仅对沿行驶方向运动的目标加以考虑。只要不需要将静止的目标用于另一个辅助功能，那就可以从一开始就将其摒弃，由此也降低所述跟踪模块24的工作负荷。

从其他角度看，目标假设以及建立假设所依据的标准相应地专门和特定的辅助功能相匹配。因此在图1中在所述信息平台12内部用符号示出两个目标假设26、28。这些目标假设是数据结构，所述数据结构分别包括一组用于定义目标和/或用于将目标归入多个目标类别中的其中一个目标类别中的标准以及一组变量，所述变量以一种与相应的辅助功能协调一致的功能语言来描述所述目标。这些变量，只要其涉及所述目标的位置数据和运动数据，就在汽车所特有的坐标系中进行说明。在图1中这些变量比如包括目标相对于固定在汽车上的坐标系的原点的位置坐标dx和dy、目标沿汽车的纵向方向的相对速度vx、目标沿汽车的横向方向的相对速度vy及类似参数。此外，这些变量在所示出的实施例中对每个目标来说包括至少一个参数p_ex，所谓的存在可能性，也就是说通过所述位置数据和运动数据来描述的目标实际存在或者说用于相关的目标类别的定义标准得到满足的可能性。比如，为ACC-功能定义了一个目标假设“跟随行驶目标”。由此是指在自已的车道上就在前面行驶的汽车，在此应该根据该汽车调节间距。所述存在可能性p_ex而后依赖于实际跟随这个目标的可能性。尤其由所述雷达传感器16提供的参量σ_也纳入这种可能性的计算之中，

以类似方式，用于目标假设的变量组可以包含其它不同的、表征所述(现在关于汽车所特有的坐标系的)位置数据和运动数据的精确性或可靠性的参量，比如公差极限、分散值以及必要时通过历史的分析确定的统计波动。

所述目标假设26、28的变量组虽然通过来自传感器数据的换算或转换来计算，但仅仅描述在汽车所特有的坐标系中的相关目标，并且因此可以由相关的辅助功能20或22来分析，而不必拥有某些关于利用何种专门的传感器或者借助于何种传感器组合获取相关信息这方面的信息。将数据输出给所述功能级14所使用的功能语言就这一点而言不依赖于传感器。

在图1所示的实施例中，所述输出给两个辅助功能20和22的变量组虽然在形式上是相同的，但它们各自的数值和意义则有区别，因为它们分别专门和有关的功能协调一致。如果比如目标被定位，那么其中一个变量组就具有如此之小的绝对速度，从而在考虑测量不精确性的情况下该目标也可能是静止的目标，因此在相应的用于ACC-功能的目标假设26中所述用于“跟随行驶目标”的存在可能性p_ex将会非常小，而在所述目标假设28中目标“障碍物”的存在可能性p_ex会明显更大一些，所述目标“障碍物”也可能是静止的障碍物。类似地，参量dx在用于ACC的目标假设26中通常说明相关的目标间距的最可能的数值，而在用于安全功能PSS的目标假设28中则更确切地说以最为不利的情况为出发点，使得dx在这里代表所述目标的在测量精度的框架内最小可能的间距。由此在功能语言中，单个变量的意义因功能不同而不同。

尽管如此，在所述目标假设26和28中的变量通常具有一个共同的原点，并且部分地甚至是相同的变量或者至少处于一个相互的依赖关系中。因此，优选在一个共同的程序中建立所述目标假设26和28，从而可以节省用于不必要的平行计算或者双重计算的计算工作。这在图1中通过用于目标假设26和28的方框彼此重叠这种方式来表示。

此外，在所述信息平台12中确定的假设纳入用于不同的目标假设的定义标准中，所述假设代表对相应的辅助功能来说意义重大的物理框架条件。比如，它在所述ACC-功能的框架内是可信的假设，即所述跟随行驶目标仅仅必须具有一个较低的横向速度vy，也就是比如|vy|＜3米/秒。相反，这一点则不需要适用于在PSS-功能的框架中的目标假设“障碍物”。不过，在此比如所述横向加速度ay的数值不大于比如10米/秒²这种假设是可信的。这些假设的满足或不满足尤其影响所述存在可能性p_ex并且可能导致所述假设完全被抛弃。

就象从上文说明中可以看出的一样，在所提出的驾驶员辅助系统中，所述信息平台12是一个特定的位置，在该位置上所述传感器数据从不依赖于功能的传感器语言转换成不依赖于传感器的、用于相关功能的功能语言并且在该位置上集中了对这种转换来说所必需的信息，尤其关于有关的辅助功能的可信假设以及关于自身汽车的信息和在传感装置级10中存在的传感器部件的数目和类型及其在汽车中的安装位置。如果现在比如所述雷达传感器16安装在另一部汽车中或者安装在同一部汽车的其它位置上，那么该雷达传感器16则依然对真正的辅助功能20和22的实现没有影响，并且在此仅仅需要调整所述信息平台12。同样的情况比如也适用，如果所述雷达传感器16被视频系统所代替或者如果添加附加的传感器部件。相反，在参与的传感器部件上也不必进行任何调整，如果改变所述辅助功能20、22或者添加新的功能。在这种情况下，也仅仅需要调整所述信息平台12。

在图2中为一种改动过的实施例详细示出所述信息平台12。

在该实施例中，除了所述汽车自身传感装置18和作为用于目标定位的第二传感器部件的雷达传感器16之外，还设置了一个视频系统30。所述传感装置级10的所有三个传感器部件以其各自的传感器语言将传感器数据报告给所述信息平台12，该信息平台12在这种情况中同时具有在所述雷达传感器16和视频系统30的数据之间进行数据合并的功能。

首先借助于各个传感器部件的数据形成一个传感器所特有的环境假设。在使用雷达传感器16的情况下，这就是用于所述辅助功能20和22的目标假设26’和28’。这些目标假设仅仅基于所述雷达传感器16的数据。相应地，借助于所述视频系统30的数据来形成用于两个辅助功能的目标假设32和34。以下情况处于信息平台的在此提出的方案的逻辑之中，即从所述汽车自身传感装置18的数据中也形成一个环境假设，在这种情况下就是一个汽车假设36。一个这样的汽车假设可能比如表明：“自身的汽车直线行驶”或者，只要所述汽车自身传感装置18与一个提供关于路面的摩擦系数的信息的电子稳定系统相连接，那就可能表明：“汽车在平滑的路面上行驶”。

这种类型的汽车假设当然影响所述目标假设26’、28’、32和34的建立，这就象在图2中通过粗的以轮廓线示出的箭头所表示的一样。比如面临的变道对是否将被定位的目标鉴定为跟随行驶目标产生影响。所述用于PSS-功能的目标假设“障碍物”基于这样的假设，即相关的障碍物最高到自身汽车可以具有一个确定的最大间距，并且可以优选使这个最大间距依赖于路况。

而后由所述两个传感器所特有的(但早已以功能语言表达的)用于ACC-功能的目标假设26’和34形成一个合并的目标假设38，该目标假设38由此概括了借助于所述雷达传感器16以及借助于所述视频系统30获取的信息。相应地，由所述两个传感器所特有的用于PSS-功能的目标假设28’和32形成一个合并的用于PSS-功能的目标假设40。因为在所述信息平台12中也对传感器数据的历史进行分析，所以所述雷达传感器16及视频系统30的测量周期不需要彼此同步。可以根据已知的时间关系分别如此插入在所述目标假设26’、34和28’、32中的依赖于时间的变量，从而得到与同一时刻有关的参量并且由此可以直接彼此比较并且可以融合成一个合并的目标假设。

在实现按图2的信息平台12时，建立所述目标假设26’和28’的模块可以与图1中相应的模块相同。而后在一个特殊的模块中建立合并的目标假设38和40，该模块作为输入数据接收早已以相应的功能语言表达的假设说明，并且直接通过由其它的目标假设比如由目标假设32和34或者由传感器所特有的用于其它(在图2中未示出的)传感器部件的目标假设得到的数据对这些说明进行补充。通过这样的模块结构来实现高的系统灵活性。

所述视频系统30的传感器数据在所示出的实施例中还用于形成另一个传感器所特有的环境假设，也就是车道假设42。也就是说，借助于所述视频系统不仅可以识别象其它的汽车一样的目标和类似物体，而且可以识别路面上的车道标记、路面边缘标记、护条和/或其它路面边界。这就能够比仅仅用一个雷达系统更加精确地识别自身汽车所在的车道以及车道的走向并且相应地产生比如这种形式的车道假设：“自身的汽车处于最右边的车道并且该车道有一个向左的转弯k”。然后将仅仅借助于视频数据建立的车道假设42与所述汽车假设36合并成一个总的车道假设44，使得所述汽车自身传感装置的数据也可以(比如通过转向行动)纳入所述车道假设中。作为补充，来自合并的目标假设38和40的信息也可以比如根据可靠识别的运动的目标(汽车)不在路面边界之外这样的可信假设纳入所述车道假设中。

相应地，也可以借助于视频数据形成与特殊的行驶状况有关的环境假设，比如车辆驶入原车道的识别。

然后以相应的功能语言不仅将合并的目标假设38和40而且将汽车假设36以及车道假设44输出给所述辅助功能20和22，从而为相应的辅助功能提供有区别的环境图像，而所述辅助功能不必“知道”那些传感器为该图像作出何种贡献。在这里也仅仅在所述信息平台级12上进行与不同的辅助功能和/或传感器部件的不同组合的匹配。

Claims (10)

1.用于在汽车中通过对关于汽车环境的传感器数据的分析为至少一个驾驶员辅助功能(20、22)产生环境假设(26、28；32、34、38、40)的方法，其特征在于以下步骤：

-以不依赖于功能的传感器语言输出传感器数据，

-将所述传感器语言转换成不依赖于传感器的功能语言。

2.按权利要求1所述的用于产生关于由至少一个传感器(16、30)定位的目标的目标假设的方法，其特征在于，所述目标的定位时间以传感器语言相应地在传感器所特有的坐标系中得到说明并且在转换成功能语言时换算成汽车所特有的坐标系。

3.按权利要求1或2所述的方法，其特征在于，周期性地测量和输出所述传感器(16、30)的传感器数据并且所述传感器数据在传感器语言中相应地仅仅与当前的测量周期有关，并且在以功能语言建立所述环境假设时对在先后相随的测量周期中得到的传感器数据的历史加以考虑。

4.按前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，用于多个辅助功能(20、22)的环境假设(26、28；38、40)共同地并且在相同的传感器数据的基础上产生。

5.按前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在建立所述环境假设(38、40)时将多个传感器(16、30)的传感器数据彼此合并。

6.按权利要求5所述的方法，其特征在于，根据每个单个的传感器(16、30)的数据首先产生传感器所特有的环境假设(26’、28’；32、34)，这些环境假设(26’、28’；32、34)而后在另一个步骤中合并成用于所述辅助功能(20、22)的环境假设(38、40)。

7.按前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述环境假设不仅包括目标假设(26、28；38、40)，而且包括车道假设(42、44)  。

8.按权利要求7所述的方法，其特征在于，所述车道假设(44)通过至少一个用于目标定位的传感器(30)的数据与自身汽车传感装置(18)的数据的合并而产生。

9.用于汽车的驾驶员辅助系统，具有至少一个辅助功能(20、22和至少一个用于对汽车的环境进行探测的传感器(16、18)，其特征在于信息平台(12)，该信息平台(12)形成了在所述传感器(16、30)和所述辅助功能(20、22)之间的接口，并且用于执行按权利要求1到8中任一项所述的方法。

10.按权利要求9所述的驾驶员辅助系统，其特征在于，关于既有的传感器(16、30)的类型和数目的信息、关于这些传感器在汽车中的安装位置的信息以及关于实现的辅助功能(20、22)的类型和数目的信息集中在所述信息平台(12)中。