CN103782192B - 用于机动车的安全装置 - Google Patents
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Abstract
一种用于机动车的安全装置,所述安全装置具有用于定位至少自身车道旁的相邻车道上的物体(30;32)的传感器系统(10)并且具有用于预测至少一个相邻车道的堵塞程度的预测模块(14),其中,所述预测模块(14)设置用于根据关于所定位的物体(30)的信息来预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体(32)导致的堵塞程度。一种具有以下步骤的方法:定位机动车(24)的自身车道旁的相邻车道上的物体(30);根据所进行的物体定位来预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体(32)导致的堵塞程度。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于机动车的安全装置,所述安全装置具有用于至少在自身车道旁的相邻车道上的物体的定位的传感器系统。
背景技术
由EP 1 992 538 A2已知一种用于机动车的预见性的安全装置,所述安全装置具有用于定位车辆的前方区域中的物体的前方区域传感机构。控制设备分析处理前方区域传感机构的信号,以便评估即将发生的碰撞的危险,并且在严重的碰撞危险的情况下干预车辆的纵向引导。借助用于监视车辆的相邻车道和后方空间的补充传感机构可以确定相邻车道上的交通以及跟随的交通是否允许避让操纵。所述补充传感机构包括在车辆侧面设置的传感器,借助所述传感器能够定位在左侧以及在右侧在自身车辆旁大约位于相同水平上的物体。
DE 10 2006 027 326 A1描述了一种用于机动车的车道变换辅助,所述车道变换辅助具有用于定位自身车辆的后方空间中的相邻车道上的车辆的传感器系统。当在所述相邻车道上进行超车的车辆从后方接近从而可能出现碰撞危险或者至少对进行超车的车辆的阻碍时,这种车道变换辅助应避免驾驶员驶到相邻车道上。
用于机动车的安全装置——尤其预见性的安全装置(Predictive SafetySystems,PSS:预测安全系统)例如用于防止驾驶员发生驾驶错误以及在紧急情况中警告驾驶员或者例如干预车辆的纵向引导。因此已知一种制动辅助,所述制动辅助例如通过自动开始制动过程来对避免交通事故或者缓解交通事故的严重程度作出贡献。
驾驶错误的及时识别对传感机构以及对分析处理算法提出高要求。在此提出以下问题:应通过提早识别驾驶错误来实现安全装置的高利用,而同时应避免错误警告。
发明内容
本发明的任务是,实现一种用于机动车的开始所述类型的安全装置,借助所述安全装置能够进一步提高行驶安全性。
根据本发明,所述任务通过以下方式来解决:安全装置具有用于预测至少一个相邻车道的堵塞程度的预测模块,其中所述预测模块设置用于根据关于所定位的物体的信息来预测相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度。
通过使用关于所定位的物体的信息来预测相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度的方式,预测模块能够改善安全装置的情况理解并且因此提高安全装置的可靠性。为了在碰撞避免策略中评估行驶情况,例如可以不仅动用当前的定位数据而且动用相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度的预测。
相邻车道的堵塞程度例如可以说明相邻车道堵塞的可能性如何。对于在分析处理策略中、尤其在安全装置的碰撞避免策略中的使用,这是特别有利的。特别地,能够基于堵塞程度进行这种概率的确定。例如,相邻车道的堵塞程度能够说明在变换到相邻车道上时与物体碰撞的概率的预测。
优选地,关于所定位的物体的信息包括关于当前在相应的相邻车道上定位的物体的信息——尤其定位信息。
优选地,关于所定位的物体的信息进一步包括相应的相邻车道的迄今的堵塞程度。
优选地,堵塞程度是多值的值,即可以取多于两个值。由此,能够实现预测“相邻车道是畅通的”和预测“相邻车道是堵塞的”之间的分级。能够改进情况理解。
优选地,在新检测到物体时增加、尤其脉冲式地增加堵塞程度。所述增加例如可以是加法的,也就是说,使所述增加与存在的值相加,或者相应最新的增加能够替代堵塞程度的先前存在的值。
概念“相邻车道”表示自身车道旁的相应于大约车辆宽度或车道宽度的条带。这尤其可以是另一车道,但也可以是车道旁的停车条带或者具有相应宽度的地区的相邻条带。这样的相邻车道可以潜在地考虑为避让路径。
此外,通过一种用于预测机动车的自身车道旁的相邻车道的堵塞程度的方法来解决所述任务,所述方法具有以下步骤:定位相邻车道上的物体;根据所进行的物体定位来预测相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度。
本发明的其他有利的构型和扩展方案在从属权利要求中描述。
所述传感器系统例如包括雷达传感器、激光雷达传感器、视频传感器和/或用于与其他车辆通信(也称作车到车通信(Car-to-Car-Kommunikation)或者车到X通信(Car-to-X-Kommunikation))的通信装置,以便允许检测车辆的周围环境中的物体——尤其例如相邻车道上的或者自身车道的边界上的物体。特别地,所述传感器系统优选设置用于定位其他交通参与者形式的物体。所述传感器系统也能够设置用于定位静止的物体。
例如,所述传感器系统可以具有用于在自身车辆的前方区域中至少在相邻车道上的物体的定位的前方区域传感机构,其中所述预测模块设置用于根据相邻车道上的由前方区域传感机构定位的物体来确定相邻车道的堵塞程度。所述前方区域传感机构例如不仅能够用于距离调节系统(Adaptive Cruise Control,ACC:自适应巡航控制),而且当其同时检测相邻车道时能够用于所描述的安全装置。
在一种优选实施方式中,所述预测模块设置用于在定位相邻车道上的物体之后在相邻车道上没有识别到任何物体期间累进地减小堵塞程度。概念“累进地减小”尤其包括逐渐的或逐步的减小。这具有以下优点:能够以特别简单实现的方式做出考虑真实定位的物体的预测。当例如在州属公路上以有规律的间距在相邻车道上出现逆向交通时,能够例如始终在检测到物体时将堵塞程度设置成预给定的值并且然后逐渐地减小所述堵塞程度,以便在检测到下一个物体时已经再次增加所述堵塞程度。在所定位的物体足够经常地出现时通过这种方式能够持续预测相关车道的堵塞。这对于具有逆向交通的车道而言是特别有利的,因为例如在畅通的行驶中逆向车道上的物体仅仅短时间地被检测到并且随后再次从传感器系统的检测区域中消失。
例如能够线性或指数下降地进行堵塞程度的累进的减小。例如所述减小可以直至例如零的下限值上。
在一种实施方式中,所述预测模块例如设置用于在相继地定位相邻车道上的多个物体时累积地增加堵塞程度。通过这种方式,能够在预测时考虑所定位的物体的波动的密度。
附图说明
在示图中示出本发明的实施例并且在以下描述中对其作进一步阐述。
附图示出:
图1:用于机动车的安全装置的框图;
图2:用于阐述安全装置在一种交通情况中的工作方式的简图;
图3和图4:用于阐述安全装置的不同工作方式的图;
图5:预见性的安全装置的框图;
图6:车道变换辅助设备的框图。
具体实施方式
在图1中示出的安全装置包括用于定位自身车辆的前方区域中的车辆的前方区域传感机构形式的传感器系统10以及用于分析处理所述传感器系统10的定位信息的分析处理装置12。所述分析处理装置12包括预测模块14,所述预测模块设置用于根据关于所定位的物体的信息来预测左侧相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度以及根据关于所定位的物体的信息来预测右侧相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度。
所述预测模块14设置用于输出基于针对左侧相邻车道确定的堵塞程度的信号L以及基于针对右侧车道确定的堵塞程度的信号R。所述预测模块14写以及读地访问用于关于已经在相应的左侧车道或右侧车道上定位的物体的信息的存储器16、18。例如能够以所预测的堵塞程度的当前值的形式来存储关于所定位的物体的信息。
除前方区域传感机构以外,所述传感器系统可以包括附加的传感器20,例如用于定位自身车辆侧旁的物体的传感器。此外,所述传感器系统可以包括用于交换或者获得关于自身车辆的周围环境中的其他车辆的或者所定位的物体的信息的通信装置22。这样的通信系统例如称作车到车系统(Car-to-Car-System)或者车到X系统(Car-to-X-System)。例如,所述通信系统能够借助接通的报警指示灯来传递关于车辆的位置的信息。
此外,所述预测模块14能够得到导航系统52的数据和/或内部的车辆传感机构54的数据,以便在确定相邻车道的堵塞程度时和/或在产生信号L、R时考虑关于道路类型和/或道路走向的信息,如以下进一步阐述的那样。
图2示例性地示出具有逆向交通的道路上和分别自身行驶方向和逆向方向上的车道上的交通情况。装配有安全装置的车辆24行驶在右侧车道上。在左侧紧邻的相邻车道上迎面驶来逆向交通的车辆26、28。右侧紧邻的相邻车道(也就是说,自身车道旁的大约相应于车辆宽度的条带)不是车道,而具有静止的物体30以及停泊的车辆32。
在图2中示意性地示出前方区域传感机构的检测区域34。所述检测区域包括自身车道以及左侧紧邻的相邻车道与右侧紧邻的相邻车道。
例如,以下对于两个相邻的相邻车道中的一个来进一步阐述所述安全装置的工作方式。
在右侧的相邻车道上已经以短的时间间隔定位静止的物体30,而在当前的、图2中示出的情况中没有定位任何物体。
图3在时间上示意性地示出预测模块14对于右侧相邻车道的堵塞程度的预测。例如,所述程度相应于堵塞风险,也就是说,在变换到右侧相邻车道上时与物体发生碰撞的概率。例如,在图2中示出的情况可以相应于在图3中通过垂直的虚线表征的时刻T1。在检测物体30之一时分别将右侧车道的堵塞程度设置成预给定的值S。在没有检测到右侧的相邻车道上的任何物体的分别随后的时间段中,由预测模块14逐渐减小堵塞程度。在所示示例中线性地进行所述减小。为此,所述预测模块14访问在存储器18中存储的堵塞程度的当前值并且修改所述当前值。因此,在时刻T1根据预测模块14的预测存在中等的堵塞风险。
当随后定位静止的车辆32时,将堵塞程度再次设置成所述值S。因此,通过以一定的间距出现的所定位的物体对于不同定位之间的时间段也得到在可能车道变换到右侧相邻车道上时发生碰撞的一个确定的概率。
尤其在以下的情形中堵塞程度与由迄今没有定位的物体导致的堵塞程度有关:目前在相关的相邻车道上没有定位任何物体。就此而言,基于关于先前定位的物体的信息做出关于迄今没有定位的物体的将来定位的概率的预测。
所预测的堵塞程度的时间变化的示图是示意性的,并且图2中的示图没有按比例并且没有根据图3中堵塞程度的时间变化给出所检测的物体的相应间距。
信号R能够直接相应于堵塞程度。替代地,信号R例如也可以是两值的、二进制的信号并且说明所预测的堵塞程度是否超过一个确定的阈值。例如,在图3中示出这样的阈值S1。
因此,以所描述的方式,所预测的堵塞程度取决于关于迄今定位的物体30的信息,尤其取决于基于所述信息的、逐步进行修改的堵塞程度。因此,通过堵塞程度的预测,安全装置能够以信号R的形式提供附加的信息,所述附加的信息例如可以用于评估行驶情况。例如在图2中示出的情况中没有物体位于前方区域传感机构的检测区域34中,而所述预测模块14仍预测右侧相邻车道的中等的堵塞程度。所预测的堵塞程度至少取决于所定位的物体30的在时间上以前的出现。
在图3借助时间变化示出堵塞程度的线性减小,而与此不同也可以也可以确定堵塞程度的另一时间变化。即例如指数降低地减小堵塞程度。
图4针对堵塞程度的不同计算方式的一个示例在时间上示出堵塞程度的相应示图。在此,当在右侧相邻车道上相继定位多个物体时累积地增加堵塞程度。图4相应于与图3相同的物体定位时间变化。在图2中示出的时刻T1在图4中再次通过垂直的线来表征。由于物体30的相继定位,在时刻T1所预测的堵塞程度不仅取决于最后定位的物体30而且由于不久之前才定位的先前的物体30而增加。
能够根据以上描述的函数计算方式来进行堵塞程度的确定。但是例如所述预测模块14也可以根据车辆的定位的时间变化借助所学习的机器学习方法来确定堵塞程度。作为机器学习方法例如可以使用神经网络(NN)、分类器(Klassifikatoren)——如随机森林(RF)、支持向量机(SVM)或隐马尔科夫模型(HMM)。例如首先根据测量数据——即车辆定位的时间顺序来学习机器学习方法。可选地,也能够在运行中根据车辆的当前定位来改进所述机器学习方法。
图5示出一种具有所描述的安全装置在预见性的安全装置(预测安全系统(PSS))中的应用的驾驶员辅助系统。所述预见性的安全装置包括控制设备36,所述控制设备具有情况评估模块38,前方区域传感机构的信号被输送给所述情况评估模块。所述情况评估模块以本身已知的方式分析处理前方区域传感机构的信号,以便评估即将发生的碰撞的危险。所述情况评估模块38设置用于在碰撞危险的情形中通过驾驶员接口40向驾驶员输出警告提示。所述控制设备36例如设置用于在评估碰撞危险时考虑至少一个相邻车道的所预测的堵塞程度。为此,所述情况评估模块38附加地从所述预测模块14得到基于左侧相邻车道和右侧相邻车道的相应的所预测的堵塞程度的信号L、R。所述情况评估模块38设置用于根据相邻车道中的至少一个的所预测的堵塞程度向驾驶员输出警告提示。当例如根据右侧相邻车道的所预测的堵塞程度作为避让路径的右侧相邻车道有可能是堵塞的时,则可以比在右侧相邻车道被预测为畅通时进行驾驶员的更早警告。
以本身已知的方式,所述控制设备36可以具有用于根据碰撞危险来触发反应的辅助模块41。所述辅助模块41例如可以设置用于在碰撞风险已知时干预车辆引导、尤其干预车辆的纵向引导。例如,通过所述辅助模块41能够以制动支持或制动准备的形式进行车辆引导的支持和/或例如通过开始制动过程进行对车辆引导的支持车辆引导的干预。
因此,由预见性的安全装置进行的相邻车道的堵塞程度的预测能够实现情况评估模块的改善的情况评判。特别地,可以如此考虑,在避让路径堵塞时撞上在自身车道上在车辆前方定位的物体的可能性变大。在此,能够根据道路类型在评估时不同地考虑左侧相邻车道和右侧相邻车道。因此,例如区分逆向交通与共同行驶的交通。
此外,所述驾驶员辅助系统可选地包括距离调节系统(ACC)42,所述距离调节系统以本身已知的方式设置用于自动地调节与在自身车道上直接在前行驶的车辆的距离,并且所述距离调节系统例如为此使用前方区域传感机构。所述前方传感机构例如可以包括远程雷达。
图6示出所描述的安全装置的应用,其具有用于具有根据图1的安全装置的机动车的车道变换辅助设备44的形式。所述车道变换辅助设备44包括判决模块46,所述判决模块与用于向驾驶员输出警告提示的驾驶员接口48连接。所述判决模块46与安全装置的预测模块14连接并且从所述预测模块得到信号L、R,所述信号L、R基于相应的相邻车道的所预测的堵塞程度。所述变换车道辅助设备44以本身已知的方式与用于识别驾驶员的变换车道期望的装置50连接,并且所述车道变换辅助设备例如构造用于当根据交通情况或根据驾驶员的动作——例如行驶方向指示灯的操作、转向动作等等可识别驾驶员打算进行车道变换并且在此存在碰撞危险时向驾驶员输出警告提示。用于识别驾驶员的这种车道变换期望的装置本身是已知的并且在此不作进一步描述。例如,能够光学地、声学地和/或触觉地进行所述警告提示,例如借助发光的符号、警告音、方向盘振动或反向转向力矩。
所述车道变换辅助设备44能够以本身已知的方式具有与所述判决模块46连接的辅助模块49,所述辅助模块用于根据变换车道期望以及在此存在的碰撞风险触发反应。例如,所述辅助模块49可以设置用于在变换车道期望已知且相应的相邻车道堵塞时干预车辆引导。例如,通过所述辅助模块49能够以支持干预车辆引导的形式来进行车辆引导的支持,例如借助反向转向力矩的转向支持。
在所描述的示例中,所述判决模块46在判决是否向驾驶员输出警告提示和/或所述辅助模块49是否触发反应时考虑信号L或信号R。因此,根据所述车道的所预测的堵塞程度来进行在识别到有意的车道变换到相邻车道上时给驾驶员的警告提示和/或反应。因此,例如能够在逆向交通的车道的所预测的堵塞时警告潜在危险的超车操纵。
在所描述的示例中,例如通过具有合适的软件的电子数据处理系统来构成预测模块14、情况评估模块38和判决模块46。
在所描述的示例中,所述安全装置的预测模块14还可以设置用于除相邻车道的所预测的堵塞程度以外还考虑关于道路类型的信息,以便输出基于堵塞程度的信号L、R。例如,能够基于所预测的堵塞程度和道路类型来预测相邻车道的碰撞风险。因此,相对于州属道路,对于市内道路例如可以假设相邻车道的——尤其道路旁的相邻车道的更高碰撞风险。例如可以将道路类型区别为市内道路、州属道路、高速公路。例如可以由导航系统52的数据得到关于道路类型的信息。
类似于使用关于道路类型的信息,也可以使用关于道路走向的信息——例如道路的弯度。能够例如从导航系统52或者由内部的车辆传感机构54的信号变化、例如由车辆传感机构54的转向信号传感器的自身车辆转向信号的变化得到关于弯道的信息。
此外,所述预测模块14也可以设置用于在预测堵塞程度时考虑物体的类型——尤其物体的长度。因此,可以定位例如长的载重车辆以及逆向交通中的随后的车辆队列。在这种情形中,例如可以特别地限制由于相继定位引起的堵塞程度的累积增长,因为所述定位不是彼此相关的。因此,能够防止堵塞程度的预测的错误。能够例如通过上界限S2实现堵塞程度的限制,如在图4中示出的那样。
以相似的方式,能够考虑不同物体的相继定位的频率。因此,相邻车道上的所定位的物体的特别高的频率例如可以指示紧密停泊的车辆或者载重车辆后面的队列。
能够任意地彼此组合所描述的示例的特征。因此,安全装置例如可选择地包括具有控制设备36和/或车道变换辅助设备44的预见性的安全装置并且所述安全装置可选地设置用于使用ACC系统42的前方区域传感机构定位相邻车道上的物体。
所描述的示例包括前方区域传感机构,根据所述前方区域传感机构的信号进行左侧相邻车道和右侧相邻车道上的物体的定位,而替代地也能够使用另一传感器系统来定位相邻车道上的物体。所述传感器系统例如可以具有用于检测在左侧和在右侧位于自身车辆旁的物体的传感器,例如传感器20。
Claims (13)
1.一种用于机动车的安全装置,所述安全装置具有用于定位至少自身车道旁的相邻车道上的物体(30;32)的传感器系统(10)并且具有用于预测至少一个相邻车道的堵塞程度的预测模块(14),
其中,所述预测模块(14)设置用于根据关于通过所述传感器系统在所述相邻车道上所定位的物体(30)的信息来预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体(32)导致的堵塞程度,其中,所述相邻车道的堵塞程度说明在所述自身车辆变换到所述相邻车道上时与物体(30;32)碰撞的概率的预测,
其中,所述预测模块(14)设置用于在目前在相关的相邻车道上没有定位任何物体的情形中根据关于通过所述传感器系统先前在所述相邻车道上定位的物体的信息预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的拥堵程度。
2.根据权利要求1所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于在定位所述相邻车道上的物体(30)之后在所述相邻车道上随后没有检测到任何物体期间累进地减小所述堵塞程度。
3.根据权利要求1或2所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于在定位所述相邻车道上的物体(30)时增加所述堵塞程度。
4.根据权利要求1或2所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于当相继定位所述相邻车道上的多个物体(30;32)时将所述堵塞程度分别设置成一个预给定的值(S)。
5.根据权利要求1或2所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于当相继定位所述相邻车道上的多个物体(30;32)时累积地增加所述堵塞程度。
6.根据权利要求1或2所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于根据所述相邻车道上的物体(30)的定位根据所学习的机器学习方法来确定所述堵塞程度。
7.根据权利要求1或2所述的安全装置,其中,所述预见性的安全装置具有用于所述车辆(24)的前方区域中的物体的定位的前方区域传感机构(10)、分析处理所述前方区域传感机构(10)的信号以便评估即将发生的碰撞的危险的控制设备(36)以及用于向驾驶员输出警告提示的驾驶员接口(40)和/或用于支持车辆引导的辅助模块(41),其中,所述控制设备(36)设置用于根据相邻车道的所预测的堵塞程度向所述驾驶员输出警告提示和/或支持所述车辆引导。
8.根据权利要求3所述的安全装置,其中,所述预测模块(14)设置用于在定位所述相邻车道上的物体(30)时脉冲式地增加所述堵塞程度。
9.一种用于机动车的车道变换辅助设备,所述车道变换辅助设备具有根据以上权利要求中任一项所述的安全装置、用于向驾驶员输出警告提示的驾驶员接口(48)和/或用于支持所述车辆引导的辅助模块(49),其中,所述车道变换辅助设备的控制设备(44)设置用于根据相邻的相邻车道的所预测的堵塞程度向所述驾驶员输出警告提示和/或支持所述车辆引导。
10.一种用于预测机动车(24)的自身车道旁的相邻车道的堵塞程度的方法,所述方法具有以下步骤:
定位所述相邻车道上的物体(30);
根据所进行的物体定位来预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体(32)导致的堵塞程度,其中,所述相邻车道的堵塞程度说明在所述自身车辆变换到所述相邻车道上时与物体(30;32)碰撞的概率的预测,
其中,在目前在相关的相邻车道上没有定位任何物体的情形中,在所述预测的步骤中根据先前进行的物体定位预测所述相邻车道的由迄今没有定位的物体导致的拥堵程度。
11.根据权利要求10所述的方法,所述方法还具有以下步骤:
当随后没有检测到所述相邻车道上的任何物体时减小所述堵塞程度。
12.根据权利要求10或11所述的方法,所述方法还具有以下步骤:
在驾驶员辅助系统中继续处理所述相邻车道的所预测的堵塞程度以进行情况评估。
13.根据权利要求12所述的方法,所述方法还具有以下步骤:
在预见性的安全装置或者车道变换辅助设备中继续处理所述相邻车道的所预测的堵塞程度以进行情况评估。
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