CN102481936A - 以预测性方式确定车辆的道路状况的类型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于预先确定车辆的道路状况的类型的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：从导航系统获得限定位于车辆前面的至少一个可能路线的点的步骤(11)；对于每一个点，从导航系统提取描述与所述点相关联的驾驶环境的至少一个属性(13)；比较所述点的属性与前一个点的属性(14)；在所述点的属性和前一个点的属性相同的情况下，由此推断驾驶状况使得所述驾驶状况依赖于前一个点的属性；在所述点的属性和前一个点的属性不同的情况下，由此推断驾驶状况结束，并且根据所述点确定到新驾驶状况的转变，以便为该路线限定一系列驾驶状况；识别一系列相继点，并且一般性的道路情境与所述一组相继点中的点相关联。本发明还涉及一种布置成实现所述方法的系统。

Description

以预测性方式确定车辆的道路状况的类型的方法
技术领域
本发明涉及一种以预测性方式确定车辆的驾驶状况的方法。本发明还涉及一种执行驾驶状况的预测性确定的系统以及一种配备有所述系统的车辆。
背景技术
本发明可显著地应用于汽车工业，尤其是应用到计算机辅助驾驶系统的控制。
随着电子设备、传感器和电信技术的发展，已经提出了多种用于改进车辆的驾驶安全性或驾驶舒适性的解决方案。这些改进通常适用于计算机辅助驾驶系统。这些计算机辅助驾驶系统通常根据车辆的道路状况的类型而作用于车辆的行为。
一些计算机辅助驾驶系统以公知的方式例如用于根据道路状况的类型控制照亮道路的光束的方向或强度。道路状况的类型反映车辆的状态或环境。例如，根据车辆在车道中的速度或位置，或者可选地根据车辆与障碍物、行人或其它车辆的接近度进行确定。
基于车载传感器的计算机辅助驾驶系统由于所述传感器的相对较短范围而不能车辆前面足够远处的信息。例如，车载照相机的范围沿直线不能超过几十米。此外，车载传感器不能探测到达超出弯道的位置。因此，所述传感器不能够提前预见足够远的状况。实际上，这些系统因此仅适合于有限的应用。
其它系统依赖于来自导航系统的制图数据与来自传感器的数据的组合。该组合允许比较这两种类型的数据的指标。此外，该组合允许将信息提供给传感器难以接近和/或位于车辆前方远处(典型地在大约十千米的距离处)的区域。因此，已经发明了一种允许照明光束被定向为例如由传感器(特别地，白色标线传感器)限定的道路的曲率的函数和例如被计算为表示道路的地图上的点的坐标的函数的系统。
此外，单个传感器通常不足以获得对状况的充分认识。为了确认信息项，通常需要使用两个或更多个传感器以利用它们的冗余性及其互补性。
在当前的导航系统中，道路的几何形状由与道路的中心相关联并以不规则间隔间隔开的点表示。这些点的坐标的输入是误差源。此外，用于车辆定位的装置很少提供小于10米或15米的精度。10米到15米的精度足以将点A引导到点B。另一方面，来自导航系统的位置数据的这种精度不足以满足驾驶辅助应用的要求，尤其不足以满足用于提高安全性的应用的要求。
除了位置数据之外，构成导航系统的地图的点还由属性来表征。属性描述点的道路环境的类型，所述属性与所述点相关联，尤其是与在该点处的道路网基础结构和设施相关联。例如，其包括以下信息部分中的一个：通行车道的数量、速度限制、交叉路口、环形交叉路、弯道、平直段、隧道等。
基于车辆的位置并通过使描述车辆的环境的属性与路段以及地图上的点相关联，因此能够建立电子水平图。该电子水平图表示在车辆上游可以设想的道路的图像。通过硬件平台(包含处理单元、包括GPS或伽利略导航接收器(例如，陀螺仪)的位置传感器等)或电子平台和软件模块从导航系统获得所述电子水平图。基于车辆的当前位置以及通过使用与所述点相关联的属性，电子水平图描述车辆的环境。
这些导航系统可以仅提供对于车辆的位置的当前信息。这些导航系统不允许对车辆前面的驾驶状况进行连续的基于事件的观察，而车辆的连续前进需要计算机辅助驾驶系统的控制，所述控制也需要是连续的。因此，用于控制计算机辅助驾驶系统的导航系统的优点不可避免地受到限制。
发明内容
本发明的目的是提供一种对上述限制的解决方案。更具体地，本发明旨在以预测性方式提供对车辆前面的环境的连续的基于事件的描述。
为此，本发明提供了一种用于以预测性的方式确定车辆的道路状况的类型的方法，包括以下步骤：
从导航系统获得用于限定位于车辆前面的至少一个可能路线的点；
对于每一个点，从导航系统提取用于描述与要讨论的点相关联的道路环境的类型的至少一个属性；
将要讨论的点的属性与前一个点的属性比较；
在要讨论的点的属性和前一个点的属性完全相同的情况下，则由此推断驾驶状况以使得所述驾驶状况是前一个点的属性的函数；
在要讨论的点的属性和前一个点的属性不同的情况下，则由此推断对应于前一个点的驾驶状况结束，并且到新驾驶状况的转变被确定为要讨论的点的属性的函数，以限定该路线的一系列的驾驶状况；以及
识别一组相继点，并且将一般性的道路情境(context)与所述该组点相关联。
因此，获得车辆即将遇到的预料的一系列的驾驶状况，该系列的驾驶状况形成在本应用的框架中被称为“电子事件水平图”的一组新装置，为简单起见所述电子事件水平图以下被称为“水平图”。该水平图可以例如包括达到离车辆一定距离的一组可能的状况，因此采用术语“水平图”。该距离取决于由导航系统提供的电子水平图；例如，所述距离可以在10千米与12千米之间的范围内。与直接提供当前状况的传统的导航系统相反，根据本发明的方法提供基于事件并且连续的状况。因此，所述方法允许连续控制计算机辅助驾驶系统。
实际上，在行程中，如果多个点显示不同的数据，而道路情境没有变化，则基于当前信息识别道路状况的类型的传统方法不会反映实际。例如，在穿过城镇的高速公路的情况下，实际道路情境将始终是高速公路。然而，导航的一些点则可以表示高速公路，其它点可以表示城镇。这些标记甚至可以是可选的。识别道路情境的传统方法可替代地显示不与实际状况相对应的城镇/高速公路。例如，当该传统方法应用于照明光束的控制以从高速公路光束变化到城镇光束时，照明装置将连续并频繁地从一个光束变化到另一个光束，而道路情境保持相同。导航的一些点甚至可以同时显示两个情境，例如在上述示例中对于相同的点，同时显示高速公路和城镇；在该示例中，则存在具有实际频闪照明的风险。
相反，根据本发明的方法由于对一般性的道路情境的推断而将允许连续控制计算机辅助驾驶系统。因此，根据本发明的方法能够避免上述缺陷。例如，车辆即使当穿过城镇时也会保持在高速公路照明光束模式。
于是，优选地，根据本发明的方法因此识别一组相继点，其中，所述相继点的至少一部分显示不同的道路情境数据和/或一些点显示对于同一点的多个不同道路情境数据，并且一般性的道路情境与所述一组相继点中的点相关联。
此外，根据本发明的方法可以任选地提供以下特征中的任意特征中的至少一个：
-所述属性是以下数据值中的一个：交叉路口、环形交叉路、弯道、平直段、环形交叉路上的交叉路口、弯道上的交叉路口、平直段上的交叉路口、隧道、桥。
-根据以预测性方式确定的驾驶状况控制计算机辅助驾驶系统。通过允许确定即将来临的驾驶状况，本发明提供对车辆的水平图的基于事件的并且连续的观察。事件的这种概念不是在离散感测中获得，换句话说不是在一次性感测中获得，而是在状况或驾驶状态感测中获得。因此可以连续并以预测性的方式控制计算机辅助驾驶系统，或者计算机辅助驾驶系统的参数可以对于所述状况被适应性改变。计算机辅助驾驶系统执行例如以下操作中的至少一个：对集成到车辆中的用于对道路进行照明的系统的致动；对是否存在行人、车辆或路标的检测；对车辆的速度的调节。计算机辅助驾驶系统还可以执行从驾驶的一个模式切换到驾驶的另一个模式(例如，从车辆的热推进模式切换到车辆的电推进模式)的操作。通过计算机辅助驾驶系统执行的操作可以通过根据驾驶状况适应性改变雷达的张角来执行。
-对于每一个点，从导航系统提取与道路情境数据值有关的另外的属性，并且通过道路情境数据值来改善对驾驶状况的确定。道路情境数据值来自以下数据值中的一个：“城镇”、“城镇外部”、“高速公路”、“其它”。因此，本发明不仅考虑了属性数据，而且还考虑了位于车辆前面的环境的情境。因此，能够通过情境信息提高基于属性的预测性观察。因此，以更大的精度描述了驾驶状况。例如，本发明为城镇中或高速公路上的平直段提供了不同的信息。当例如需要控制照明光束时该信息尤其有用。
-识别显示道路情境数据的更迭的一组相继点，并且一般性的道路情境与所述一组相继点中的点相关联。因此，如果来自导航系统的数据显示与实际相矛盾的更迭，则所述方法检测这种不一致性，并将一般性的情境赋予给该组点。因此保留了所产生的基于事件观察的连续性。因此，始终连续控制计算机辅助驾驶系统。根据优选的实施例，所有道路情境被布置为分级结构(hierarchy)，并且在所述一组点中的道路情境之中在分级结构中较高的道路情境被选作为一般性的道路情境。例如，所述组相继点显示“城镇”情境数据和“高速公路”情境数据的更迭，并且与所述一组点相关联的一般性的道路情境是道路情境“高速公路”。如果高速公路穿过城镇，则导航系统高度可能地表明显示“城镇”情境和“高速公路”情境的更迭的一系列点。因此，本发明能够改善这种不一致性，并且将一般性的情境“高速公路”赋予给所有这些点。因此，驾驶状况将明确地与情境“高速公路”相关联。计算机辅助驾驶系统如果是用于控制光束的系统，则该计算机辅助驾驶系统将例如保持高速公路前照灯照明，而不会切换到城镇前照灯。
-通过有限状态可编程控制器执行用于比较属性、用于推断转变和用于确定驾驶状况的步骤。
-驾驶状况确定的点对应于根据由用户指出的目的地由导航系统限定的旅程的点，或者如果用户没有指出目的地则对应于最可能的旅程的点。根据过去驾驶历史和/或制图数据(例如车辆行驶的道路的类型)限定最可能的旅程。如果这为例如高速公路，则保持在所述高速公路上比离开高速公路的概率高。
-计算与驾驶状况的确定相关联的置信系数。只有当置信系数大于阈值时才控制计算机辅助驾驶系统。置信系数是来自以下参数中的至少一个参数的函数：通过卫星定位装置对车辆的定位、地图的数字化的精度、地图的更新日期、车辆的环境、引导模式选择与否。
-来自至少一个车载传感器的数据和来自导航系统或发送到导航系统的数据被合并。采用该合并步骤，使得来自传感器的数据增强来自或发送到导航系统的数据，从而以更精确的方式确定驾驶状况。
-另外或者可选地，本发明被布置成使得来自传感器的数据补充来自导航系统或发送到导航系统的数据，从而即使当不能使用来自定位装置的信息时也能够确定驾驶状况。
在本发明的框架中，还提供了一种用于以预测性的方式确定车辆的驾驶状况的系统。该系统包括能够实施根据前述特征中的一个的方法的车载导航装置和处理装置。所述系统包括用于执行前述步骤的至少一部分的有限状态可编程控制器。
此外，本发明还涉及一种包括根据前段所述的系统。
附图说明
本发明的其它特征、目的和优点将在获悉以下详细说明并相对于由非限制性示例表示的附图将变得清楚可见，其中：
图1示意性地显示根据本发明的方法的一个示例的各个步骤；
图2是相应地表示作为由制图点实现的属性的函数的驾驶状况的示例的表；
图3显示了本发明可以基于的地图的一个示例；
图4示出了用于确定驾驶状况的情境的示例性列表；
图5示意性地显示根据本发明的方法的另一个示例的各个步骤；
图6描述了在本发明的框架中由有限状态可编程控制器执行的一个分析示例；
图7显示了本发明的另一示例性应用；
图8显示了用于本发明的又一个示例性应用的地图的示例；
图9描述了在图8的示例性应用的框架中由有限状态可编程控制器执行的分析；
图10是汇总可以应用在执行本发明的框架中的照明策略的表；
图11显示了根据本发明的置信系数计算的示例；以及
图12描述了根据本发明的系统的一个示例。
具体实施方式
参照图1，示出了根据本发明的用于确定道路状况的类型的方法的一个示例的各个步骤。
从导航系统获得用于限定位于车辆前面的至少一个可能的路线的点(步骤11)。
本发明涉及导航系统的使用。以公知的方式，导航系统特别地包括用于定位车辆的装置和制图数据的基础。典型地，定位装置具有用于由卫星(未来可采用GPS或伽利略导航)与安装在车辆上的接收器-发射器定位的装置。
每一条路线都由其位置记录在制图数据中的一组点表示。
此外，制图数据包括与所述点相关联的属性。属性描述与之相关联的点的道路环境的类型，并包括例如以下信息项中的一个：行车道的数量、速度限制、交叉路口、环形交叉路、弯道、平直段、隧道、桥等。图2示出了在本发明的框架中使用的一些属性的列表。
定位装置和来自地图的数据的组合因此允许电子水平图限定在车辆前面(步骤12)。有利地，这种电子水平图包括由所述点的位置限定的车辆上游的一组可能路线和与这些点相关联的道路环境信息的类型。
图3显示了电子水平图的一个示例。该图显示了车辆20的位置和地图上的多个点。称作节点的这些点中的一些表示交叉路口25。表示道路的其它点被称作形状点。这些各种点允许对路段(路段01、路段02等)分界和限定可以遵循的一组路线。图3中显示了这些路线。该图还显示了与各个点相关联的属性，例如：多个车道21、速度限制22、隧道入口23、隧道出口24、桥的起点26、桥的终点27、道路的曲率半径28。
以表征本发明的方式中，提取与电子水平图的点相关联的属性(步骤13)。
对于地平线上的给定点，分析所述给定点的属性，并保持属于预定组(例如，图2中所示的组)的属性。将该属性与前一个点的属性比较(步骤14)。
相对于要讨论的点，前一个点表示与该要讨论的点相邻、位于与要讨论的点相同的路线上并设置在车辆与要讨论的点之间的点。相对于给定点，下一个点表示在车辆的行进方向上与所述给定点相继的点。
如果要讨论的点的属性和前一个点的属性完全相同，则由此推断对应于前一个点的属性的驾驶状况(步骤15)。这两个点之间的连续驾驶状况被如此表征。只要相继属性完全相同，则保持相同的驾驶状况。本发明因此提供车辆的环境的基于事件和连续的描述。根据该驾驶状况，则例如可为计算机辅助驾驶系统提供连续控制(步骤16)。通过预先在电子水平图中确定驾驶状况，可以保存相应的控制指令，并将该控制指令应用到由本发明的方法确定的驾驶状况。
例如借助于图2中所示的类型的相应表格执行属性与驾驶状况之间的对应。图2提供了表格的一个示例。例如，如果两个相继属性与属性“隧道”相关联，则该方法由此推断出在这两个点之间驾驶状况为“在隧道中驾驶”。
如果要讨论的点的属性与前一个点的属性不相同，则因此推断基于前一个点的驾驶状况的结束。此外，由此推断驾驶转变以及新驾驶状况的开始。该转变的性质和新驾驶状况的性质由要讨论的点规定。
还可以基于对应的表格确定根据要讨论的点的属性的驾驶转变。例如，如果前一个点与属性“平直段”相关联，并且如果要讨论的点与属性“环形交叉路”相关联，则该方法由此推断出“在平直段上驾驶”的状况的结束，并且确定到下一个状况的转变来临。根据该对应的表格，该转变为类型“到环形交叉路的转变”。
对于一组相继点重复这些步骤。只要属性完全相同，该方法从而推断连续驾驶状况。因此获得一系列驾驶状况，所述一系列驾驶状况的起点和终点由相应的驾驶转变限定界限。
本发明因此能够预期地产生识别车辆前面的所有驾驶状况的电子事件水平图。该水平图不局限于提供当前信息，而且还可以预测一系列事件，这些事件对应于驾驶状况。由本发明产生的电子水平图因此可以作为事件水平图。
为一个车辆位置产生事件水平图。典型地，所述水平图的范围为10km量级。当车辆向前移动时，通过考虑在车辆前面足够远处的制图数据以保存该水平图的预测性性质来更新该水平图。根据本发明的系统因此可以用作渐进水平图生成器或渐进水平图传感器。
由本发明产生的渐进水平图因此提供非常接近由驾驶员执行的分析的、对环境的分析。
有利地，环境的分析和控制命令的生成被解耦。这特别地允许降低分析程序的复杂性，并能够使该程序提高到更高一级。
重新考虑图3中的示例，渐进事件水平图在交叉路口25之后从以下驾驶状况中预料可能的驾驶状况：在平直段(路段12)上驾驶，然后在隧道(在点23与24之间)中驾驶，然后转变到在平直段上驾驶，然后在平直段上驾驶等。
在优选的方式中，根据本发明的系统首先根据属于预定第一组属性的属性来确定驾驶状况。典型地，该组属性包括在图2中的非穷举表格中所列的属性：交叉路口、环形交叉路、隧道、桥、平直段、弯道。这些属性对应于第一级信息。所述属性提供车辆的直接道路环境的信息，并表征道路本身。
有利地，根据本发明的系统为每一个点提取另外的属性。该另外的属性属于预先定义的第二组属性。该另外的属性提供比第一级更高的第二级信息，换句话说，所述第二级信息比第一级信息更具一般性。所述第二级尤其表征车辆的道路情境(road context)。所述第二级被表示为情境数据。典型地，所述组包括图4中的表格中所列的情境数据：城镇、高速公路、城镇外部、其它。术语“其它”表示其中导航系统在该情境中没有信息的情况。这因此允许考虑操作安全以切换到降级控制模式，例如作为方向盘的角度的函数的控制命令。一般而言，当所述系统不具有情境或属性信息时，其在行进中终止驾驶状况，且直到获得新的属性和/或情境为止不再生成任何驾驶状况。
根据本发明的系统提取该情境数据并分析所述情境数据以改进对预期驾驶状况的描述。
图5显示了用于在考虑另外的属性的情况下确定道路状况的类型的方法的各个步骤。所述方法包括另外的步骤17，用于分析情境并考虑所述情境以预测驾驶状况。
再次参照图3中的示例，如果车辆以“城镇”模式有效地行进，则所述系统提取上述属性和城镇情境。然后确定在交叉路口之后的以下驾驶状况：“在城镇中的平直段(路段12)上驾驶”，然后是到“在城镇中的隧道中驾驶”的转变，标记“在城镇中的隧道中驾驶”状况的起始点(在点23与24之间)，然后是到“在城镇中的平直段驾驶”的转变，标记“在城镇中的平直段驾驶”状况的起始点等。
有利地，该情境数据的使用允许提高所预测的驾驶状况的信息的水平。基于驾驶状况并用于控制计算机辅助驾驶系统的控制规则则可以以更高的精度被限定。
优选地，上述各个步骤涉及使用有限状态可编程控制器。此外，该系统包括用于存储根据属性识别驾驶状况和转变所需的数据的装置。有利地，该系统包括用于产生作用于计算机辅助驾驶系统的控制命令的装置。
图6描述了构成有限状态可编程控制器的分析结构的一个示例。
从初始状态“0”开始，扫描电子水平图允许确定与由可编程控制器的状态确定的驾驶状况相对应的转变。随后，只要在电子水平图中没有检测到新属性，则可编程控制器保持在该相对应的状态。在检测到属性的变化(“其它”)之后，指示驾驶状况的结束(“最终状态”)。基于该属性产生对应于新驾驶状况的新转变。除了交叉路口之外，所考虑的所有状况依此方式被处理，而不管要执行的转变的数量(一个或更多个)如何。
当在要讨论的点处识别到交叉路口时，由于该要讨论的点仅在地图数据库中表现为表示该状况的开始和结束的单个点，因此在检测到该状况之后，可编程控制器在要讨论的点处立即达到最终状态。
最终，渐进水平图传感器以根据其急迫性描述所有驾驶状况和相关联的情境的树的形式限定车辆能到达的路线。图7中示意性地显示了由地图供给的电子水平图的点生成驾驶状况的一个示例。一组n个点(点1到n)允许确定N种驾驶状况(状况1到N，且n＞N)。这n个点与第一级属性(环形交叉路、弯道、交叉路口)和第二级道路情境或属性(城镇和城镇外部)相关联。根据该组第一级属性和道路情境生成驾驶状况：对于点1到4是“在城镇中的环形交叉路上驾驶”，对于点5到7是“在城镇中的弯道上驾驶”，而对于点n是“在城镇外部的交叉路口”。
无论驾驶员是否已经将其目的地指示给导航系统，本发明都可以执行。
在该目的地被指示出的情况下，确定驾驶状况所针对的点对应于由导航系统限定的作为该目的地的函数的旅程的点。
在相反的情况下，确定驾驶状况的点对应于最可能的旅程的点。许多公知的方法允许确定这种最可能的旅程。一般而言，这些方法考虑来自于过去的驾驶历史和/或地图数据的数据，例如车辆驾驶所处的道路的类型。例如如果其在高速公路上驾驶，则车辆保持在高速公路上的概率比离开高速公路高。
优选地，无论是否启动引导模式，电子水平图的所有点都将被分析以限定包括所有可能路线的水平图。因此能够预料所有驾驶状况。
以下参照图8和图9详细说明本发明的一个示例性应用。
该系统确定车辆最可能遵循的路线。该路线由在较粗线的两侧上的两条细线表示。根据本发明的系统提取各个构架点(72-74，76，79)和节点(75，77，80)，这些节点表示地图上的交叉路口。该系统分析这些点的属性。通过分析位于车辆71前面的第一点72的属性，所述系统识别平直段的起点在3米处(属性“L”)(步骤91)。由于点74的分析还携带平直段属性(属性“L”)，因此这允许确定在由点72和74限定界限的路段73上的驾驶状况“在平直段上驾驶”。可编程控制器因此在该部分上不改变状态(步骤92)。节点75与环形交叉路上的交叉路口的属性(属性“I，R”)相关联。该节点75触发可编程控制器的状态变化和驾驶状况(步骤93)“在平直段上驾驶”的结束。该系统由此推断出驾驶状况在20米处终止。
该同一节点75标记转变到环形交叉路上的交叉路口的状况(步骤94)。该节点还标记对应于在20米处开始的“在环形交叉路上驾驶”的新驾驶状况(步骤95)。接下来的五个点与环形交叉路属性(“R”)相关联。可编程控制器因此直到承载环形交叉路上的交叉路口的属性(属性“I，R”)的节点77为止都不会改变状态(步骤96)。可编程控制器再次改变状态，检测在65米处的驾驶状况“在环形交叉路上驾驶”的终点(步骤97)，并确定到环形交叉路上的交叉路口的转变(步骤98)。
本发明因此允许即使在作为环形交叉路的复杂环境中也会生成与现实尤其接近的驾驶状况。此外，所述事件水平图是完全连续的。根据本发明，可以由这些驾驶状况推断出完美地一致的和连续的控制规则。
假设与这些点中的每一个相关联的情境为情境“城镇”，并且基于图10中在以下更加详细说明并汇总用于照明光束的控制策略的表格，平直段的路段因此具有正常照明，而环形交叉路具有由被表示为TL_NAV的函数加宽的光束。在下文中清楚地描述的该函数对应于光束加宽。
基于由导航系统提供的当前信息的控制规则将产生单点控制，而不是相继点控制，这种规则例如导致一系列不连贯的开关动作，尤其在晚上在城镇外部的环形交叉路上更是如此。
优选地，本发明被布置成用于识别一组相继点是否表现出道路情境数据的不连贯的更迭。这种更迭可以应用于两种或更多种不同的道路情境，并且对于1可以不必为1。本发明被设计成能识别更迭频率是否与现实不一致。
例如，通常的情况是当高速公路通过城镇时，地图上的一些点或甚至所有点中的每一个都同时占有情境“城镇”和情境“高速公路”。如果情境数据同样地用于该控制，换句话说，在没有如由本发明提供的水平图的基于事件的分析的情况下，这可以在“城镇”与“高速公路”之间产生交替的控制命令。例如应用到照明光束控制，这种控制命令产生给前照灯通电的迅速的打开/关闭更迭，其为就驾驶安全性和舒适性而言无法接受的动作。
本发明还被设计成使一般性的道路情境与所述一组点相关联。因此保留产生的渐进事件水平图的连续性。基于该水平图的控制因此也被连续控制。
为了确定应该为所有这些点选择的一般性的道路情境，所有道路情境布置在一个分级结构中，并且该分级结构中的最高的道路情境被选择为一般性的道路情境。
考虑到延伸通过城镇的高速公路的先前情况，更高等级被赋予情境“高速公路”，而不是被给予情境“城镇”。因此，在这种情况下选择的一般性的道路情境是道路情境“高速公路”。对于所述组点，产生的驾驶状况将因此考虑情境“高速公路”。尽管存在由导航数据引入的不连贯性，但是由本发明预料的该驾驶状况因此真实地对应于现实。基于驾驶状况的控制规则因此被完美地适应性变化。如果该控制规则涉及照明，则高速公路照明模式将因此在高速公路的整个部分上保持。
参照图10，以下给出对于来自车辆的照明光束的控制策略。更具体地，属于本发明的渐进事件水平图传感器从由缩写AFS整体表示的自适应前照明系统接收要被应用的命令。
AFS系统以公知的方式提供以下传统的功能：
伪-TL(城镇照明)功能
该功能的目的是使用于城市驾驶的光束加宽(左右)。该装置仅依赖于车辆的速度而被启动。典型地，如果速度下降到阈值以下，例如50Km/h，则该装置被启动。用于AFS功能的控制规则因此仅取决于速度传感器。
-伪-ML(高速公路照明)功能
该功能包括将前照灯提升到高速公路模式。该功能仅依赖于车辆的速度被启动，典型地，如果速度超过阈值，例如80Km/h，则该功能被启动。用于AFS功能的控制规则因此仅取决于速度传感器。
-FBL(固定的弯道光)
该功能依赖于方向盘的旋转提供路沿内的左侧或右侧的渐进照明。用于AFS功能的控制规则因此仅取决于角位置传感器。
-DBL(动态弯道照明)
该功能提供作为方向盘的旋转的函数的照明光学装置的渐进旋转。用于AFS功能的控制规则因此仅取决于角位置传感器。
这些功能中没有一个由考虑了车辆的环境的控制规则来控制。
替代地，一些AFS系统被设计成不作为方向盘角度数据值(FBL，DBL)的函数来执行这些功能的控制，而是作为由导航系统地图提供的点的位置的函数来执行这些功能的控制。这些点允许限定道路轮廓并计算道路的曲率。控制规则基于道路的曲率，以便触发内路沿(左侧、右侧)的渐进照明或照明光学装置的渐进旋转。
本发明提供了新的控制规则。这些新的控制规则允许改进自适应前照明系统的功能的控制。为此，该构思是使控制规则基于例如以在上文中指出的方式确定的驾驶状况。
图10中的表格显示了对于作为一方面由第一级属性(交叉路口、环形交叉路、平直段、弯道、快速公路双线车道或其它)限定而另一方面由道路情境(高速公路、城镇、城镇外部)所限定的驾驶状况的函数的AFS型的各种照明功能尤其有利的控制策略。该表格示出了以下功能：
-TL_NAV
该功能包括对于城市驾驶左右加宽光束。该功能由基于例如由本发明的方法检测到的驾驶状况的控制规则来控制。根据图10中的表格中限定的策略，如果确定携带情境“在城镇中驾驶”的驾驶状况，则可以触发光束加宽功能。如果检测到的情境是“在城镇外部驾驶”，并且如果根据第一级属性确定的驾驶状况是“在弯道上驾驶”或“在快速公路双线车道上驾驶”或“在双向快速公路上驾驶”，则控制规则将防止光束的加宽。在到达环形交叉路之前，将确定驾驶状况“在城镇外部的环形交叉路上驾驶”。一旦车辆已经到达环形交叉路，则控制规则将再一次允许加宽光束。
-ML_NAV
该功能包括当检测到驾驶状况“在高速公路上驾驶”或“在城镇外部的快速公路双线车道上驾驶”或“在城镇外部的双向快速公路上驾驶”应用适于高速公路的照明。
-FBL_NAV
该功能依赖于根据本发明的方法确定并在图10中的表格中识别的情境和驾驶状况来提供弯道上的内侧路沿(左侧、右侧)的渐进照明。
DBL_NAV
该功能依赖于根据本发明的方法确定并在图10中的表格中识别的情境和驾驶状况来提供弯道上的照明光学装置的渐进旋转。
本发明证明当被用于功能FBL_NAV和DBL_NAV时尤其有利。事实上，通过传统的FBL或DBL功能，光学装置的渐进照明或渐进旋转通过方向盘的旋转来触发。因此，当车辆已经行驶至弯道时，照明功能被启动。因此，现有解决方案不能够改进进入到弯道的照明。相反地，根据本发明的渐进事件水平图传感器允许预先很好地预料到进入弯道。因此，在弯道前面能够充分地触发光学装置的渐进照明或渐进旋转，从而一旦车辆进入弯道就提高能见度。
在弯道的出口处是相同的。在方向盘的角度允许预测弯道的出口之前，本发明借助于渐进事件水平图传感器预料弯道的出口并因此产生控制命令。
此外，除了基于驾驶状况之外，对于这些功能中的每一个的控制规则还可以基于来自传感器的数据(例如，方向盘的速度或角度)或基于地图上的点的位置数据。以下参照图12详细说明数据的这种组合。
因此，这些功能将传统的AFS功能和由导航辅助的AFS功能连接在一起。因此，本发明改进控制规则并允许优化AFS照明功能。为了进一步地提高这些AFS照明功能，控制规则考虑以下具体特征：
-在高速公路上、在城镇外部、在地区性道路上、国道和快速公路上，FBL功能始终与DBL功能联系在一起。因此，车辆具有所选择的近光前照灯，并且启动FBL和DBL功能。
-TL功能优先于FBL功能。因此，依赖于该情况，照明将为近光+TL+DBL，而不是近光+FBL+DBL。这是在城镇中或城镇外部的交叉路口和环形交叉路的情况。
上述功能中的一些的启动必须遵守有效(in force)的规则。
-对于要启动的功能TL，必须验证以下状况中的至少一个：
-车辆处于高楼林立区，并且车辆的速度小于80Km/h，
-车辆位于配备有一般性的照明的道路上，并且车辆的速度小于80Km/h，
-车辆的速度小于50Km/h。
-对于要被启动的ML功能，车辆的速度必须高于70Km/h，并且必须验证以下状况：
-车辆位于高速公路上和/或车辆的速度高于110Km/h。
-当已经检测到高速公路时在启动之前需要2分钟的等待时间。
优选地，本发明限定了与通过预测确定的驾驶状况相关的置信系数。该置信系数影响控制规则应用于计算机辅助驾驶系统的程度。典型地，如果置信系数小于预先定义的阈值，则基于驾驶状况的控制规则没有应用到计算机辅助驾驶系统，并且在这种情况下应用基于其它非预测式传感器的控制命令。例如，在AFS照明的情况下，车辆切换到基于方向盘的角度或基于速度的AFS控制。
优选地，基于来自以下非穷举列表中的一个或更多个准则来计算置信系数：
-道路上的信息的水平：该准则尤其反映地图的精度。
-道路的功能类别：该准则考虑了与道路的类别相关联的属性的精度。
-道路环境的类型：城镇、高速公路出口、交叉路口等。
-由卫星定位装置(未来可以用GPS或伽利略导航)对车辆进行定位的精度。
-引导模式选择与否(由旅程的用户指示)。
-地图的更新数据。
有利地，通过考虑这些准则中的每一个来计算置信系数。为了计算置信系数，可以对这些准则中的每一个进行加权。这些加权值被确定为加权值所赋予的准则的可靠性的函数设计。所述加权值可以由经验或通过知识来限定。
图11显示了用于确定驾驶状况的系统的置信系数的计算的一个示例。
在一个具体的实施例中，本发明被构造成使用来自车载传感器的数据。图12示意性地显示这种系统的一个示例。
本发明包括从卫星定位装置121接收数据的导航系统123。这些装置已经在前述被说明。本发明还包括为导航系统提供制图数据的数据库122。
来自导航系统的数据125被传输到渐进事件水平图传感器124。渐进视界传感器包括有限状态可编程控制器。所述有限状态可编程序控制器确定驾驶状况126。这些驾驶状况例如被设计成被发送到计算机辅助驾驶系统。导航系统123还将对应于具体定位到卫星定位系统的精度的置信系数127提供至渐进事件水平图传感器124。渐进事件水平图传感器例如根据图11中所示的方法计算置信系数，并将所述置信系数集成到其它准则中，并发送驾驶状况126以及最终置信系数128。
本发明还包括用于提供方向盘的角度的信息或车轮的角度的信息的至少一个车载传感器129，诸如速度或陀螺传感器。
来自车载传感器129的数据130可以被传输到导航系统123。该数据130可以补充来自定位装置或来自地图的数据或与所述数据合并，尤其是当导航系统在降级模式中操作时。例如，如果来自定位装置的信号消失，则用于方向盘的角度数据和/或速度数据能够使系统至少临时地继续在地图上定位车辆。
此外，来自车载传感器129的数据131可以被传输到渐进视界传感器124。该数据131然后与来自导航系统的数据合并以提供驾驶状况的确定。例如，来自速度传感器的数据允许改进来自定位装置的、与车辆的速度或位置有关的数据。对于包括在旋转中驱动光学装置的动态弯道灯类型的自适应前照明功能，事实上，重要的是，当车辆进入弯道或处于弯道中时，控制规则考虑的速度数据要尽可能接近车辆的实际速度。然而，不方便获得仅基于定位装置的速度的精确信息。
因此，来自车载传感器的数据和来自导航系统或发送到导航系统的数据的合并允许以更精确的方式和在降级操作模式中确定驾驶状况。
实际上，当渐进视界传感器的置信系数低于预先定义的阈值时，计算机辅助驾驶系统在降级模式中操作，并因此切换到使用车载传感器的降级模式控制(例如，基于方向盘的角度的DBL或基于速度的ML)。
有利地，本发明使用来自不同类型的多个车载传感器的数据。
来自导航系统的数据和来自车载传感器的数据的合并例如执行用于参照图10所述的AFS照明策略。
本发明不局限于上述实施例，而是涵盖与本发明的精神符合的任意实施例。
特别地，虽然有利的是对于每一个点首先分析属性(第一级属性)然后分析情境，但是也可以执行逆向分析。还可以设想仅分析电子水平图上的点的情境。

Claims (15)

1.一种用于以预测性的方式确定车辆的道路状况的类型的方法，包括用于从导航系统获得用于限定位于所述车辆前面的至少一个可能路线的点的步骤(11)，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
对于每一个点，从所述导航系统提取用于描述与要讨论的点相关联的道路环境的类型的至少一个属性(13)；
比较所述要讨论的点的属性与前一个点的属性(14)；
在所述要讨论的点的属性和前一个点的属性相同的情况下，由此推断驾驶状况使得所述驾驶状况是所述前一个点的属性的函数；
在所述要讨论的点的属性和前一个点的属性不同的情况下，由此推断驾驶状况结束，并且到新驾驶状况的转变作为所述要讨论的点的属性的函数被确定，以便为所述路线限定一系列的驾驶状况；以及
识别一组相继点，并且一般性的道路情境与所述一组相继点中的点相关联。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述相继点中的至少一部分显示不同的道路情境数据和/或一些点对于相同的点显示多个不同的道路情境数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述属性是以下所述中的一个：交叉路口、环形交叉路、弯道、平直段、环形交叉路上的交叉路口、弯道上的交叉路口、平直段上的交叉路口、隧道、桥。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，计算机辅助驾驶系统根据以预测性的方式确定的所述驾驶状况来控制。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述计算机辅助驾驶系统执行以下操作中的至少一个：
对集成到所述车辆中的用于为所述道路照明的系统的致动；
检测行人、车辆或路标的存在；
对所述车辆的速度的调整；
从所述车辆的热推进模式转换成所述车辆的电推进模式。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据所述驾驶状况通过适应性改变雷达的张角来执行所述操作。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于每一个点，从所述导航系统提取与公路情境数据值有关的另外的属性(17)，并且通过所述道路情境数据值改进所述驾驶状况的确定(15)。
8.根据前述权利要求中所述的方法，其中，所述道路情境数据值为来自以下数据值中的一个：“城镇”、“城镇外部”、“高速公路”、“其它”。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所有所述道路情境被布置为分级结构，并且在所述一组点中的道路情境中等级上更高的道路情境被选作为一般性的道路情境。
10.根据两个前述权利要求中任一个所述的方法，其中，所述一组相继点显示所述“城镇”情境数据和“高速公路”情境数据的更迭，并且与所述一组点相关联的一般性的道路情境是所述道路情境“高速公路”。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定所述驾驶状况的点对应于由导航系统根据用户指出的目的地所限定的旅程的点或对应于限定为最大概率的旅程的点。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，计算与所述驾驶状况的确定相关联的置信系数。
13.根据前述权利要求与权利要求4-6中任一项的组合所述的方法，其中，只有当所述置信系数大于阈值时才控制所述计算机辅助驾驶系统。
14.根据两个前述权利要求中任一个所述的方法，其中，所述置信系数是以下参数中的至少一个的函数：卫星定位系统、所述地图的数字化的精度、所述地图的更新日期、所述车辆的环境、引导模式选择与否。
15.一种用于以预测性的方式确定车辆的驾驶状况的系统，其特征在于，所述系统包括车载导航装置(123)和处理装置(124)，所述车载导航装置和所述处理装置被构造成实现根据前述权利要求中任一项所述的方法。
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