CN104802796B - 用于运行驾驶员辅助系统的方法以及驾驶员辅助系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行驾驶员辅助系统的方法和一种驾驶员辅助系统。所述方法具有以下步骤：确定(S01)车辆(F)的周围环境中的行人(FG)的当前位置；确定(S02)行人(FG)的第一当前运动状态；确定(S03)车辆(F)的第二当前运动状态；计算(S04)行人(FG)的停留概率分布，其中停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合行人(FG)的所确定的当前位置和行人(FG)的所确定的当前运动状态；基于行人(FG)的所计算的停留概率分布和车辆(F)的第二当前运动状态计算(S05)轨迹，其具有所述车辆(F)和行人(FG)的最小碰撞概率；基于所计算的轨迹(T)运行(S09)车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)。

Description

用于运行驾驶员辅助系统的方法以及驾驶员辅助系统
技术领域
本发明涉及一种用于运行车辆的驾驶员辅助系统的方法以及一种用于车辆的驾驶员辅助系统。
现有技术
现代车辆、尤其机动车通常具有驾驶员辅助系统，以便在困难或高负荷的行驶情况中支持驾驶员。这种驾驶员辅助系统也可以用于避免车辆的事故或至少减小不可避免的事故的严重程度。
在DE 10 2004 008 894 A1中描述了一种用于运输工具的安全系统以及一种与其相关的方法，其在接近障碍物时支持由运输工具的驾驶员启动的避让操纵并且因此避免通过碰撞造成的事故。安全系统的分析处理单元从由检测单元检测的内部条件和外部条件求得至少一个行驶变量，尤其至少一个避让轨迹和/或至少一个自动紧急制动过程。在通过运输工具的驾驶员启动行驶操纵——尤其避让操纵或紧急制动操纵时或之后，分析处理单元可以以最优方式预给定、支持和/或建议所述行驶操纵。
发明内容
本发明公开一种具有权利要求1的特征的方法以及一种具有根据权利要求9的特征的驾驶员辅助系统。
由此提出一种用于运行用于车辆的驾驶员辅助系统的方法，其具有以下步骤：确定车辆的周围环境中的行人的当前位置；确定行人的第一当前运动状态；确定车辆的第二当前运动状态；计算行人的停留概率分布，其中所述停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合行人的所确定的当前位置和行人的所确定的当前运动状态；基于所计算的行人的停留概率分布和车辆的第二当前运动状态计算轨迹，其具有车辆的最小碰撞概率；以及基于所计算的轨迹运行车辆的驾驶员辅助系统。
可以一次地、但有利地规律地、优选地连续地实施所有的步骤，尤其计算停留概率分布。
当探测到潜在危险情况时，例如当行人位于行驶通道中或者车辆的当前轨迹中或由于其运动方向将与车辆同时位于那里时，尤其可以实施所述方法。
此外设有一种用于车辆的驾驶员辅助系统，其具有：用于确定车辆的周围环境中的行人的当前位置的行人探测装置；用于确定行人的第一当前运动状态的第一运动状态探测装置；用于确定车辆的第二当前运动状态的第二运动状态探测装置；用于计算行人的停留概率分布的计算装置，其中所述停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合行人的所确定的当前位置和行人的所确定的当前运动状态；用于基于所计算的行人停留概率分布和车辆的第二当前运动状态计算轨迹的第二计算装置，其具有用于车辆的最小碰撞概率；以及用于基于所计算的轨迹运行驾驶员辅助系统的控制装置。
运动状态确定装置和/或行人探测装置可以互相不同或也可以完全相同或部分相同，例如可以包括摄像机装置，例如立体视频摄像机装置、激光扫描器等。
本发明的优点
本发明所基于的认识在于，在考虑交通参与者的具体运动模型的情况下可以计算作为参与者的车辆的轨迹，所述轨迹可以使事故风险最小化和/或减轻事故的严重程度。这样的轨迹可以称作最优轨迹。
特别地，可以使用行人运动模型和/或车辆运动模型，其可以包括物理学要素、统计学要素和/或心理学要素。行人运动模型的物理学要素例如可以在于在行人运动模型中确定行人例如根据其当前的取向在所有方向上可以以怎样的速度和/或加速度运动。向后方向上的运动速度通常小于向前方向上的运动速度。
行人运动模型的统计学要素和心理学要素例如可以包括：向前走的行人仅仅以很小的概率实施例如突然向后跳。在行人运动模型中也可以确定：当行人静止时，他首先更可能以较小而不是较大的速度向前运动。此外也可以考虑到的是，行人出于心理学原因例如更倾向于以确定的旋转方向和/或以确定的距离绕开和/或跃过障碍物，或者行人对确定的交通情况始终通过“站住”进行反应。
行人运动模型尤其在统计学要素和/或心理学要素中显著不同于车辆运动模型。
由从属权利要求以及参考附图的描述得到有利的实施方式和扩展方案。
根据一种优选的扩展方案，如此运行车辆的驾驶员辅助系统，使得借助驾驶员辅助系统沿着所计算的轨迹使车辆转向。因此，可以使车辆特别高效且准确地驶过所计算的轨迹。
根据另一种优选的扩展方案，行人的第一当前运动状态包括关于取向、速度、加速度、静止、行走和/或跑动的信息。由此可以实现特别准确的预测，即未来的停留概率分布的计算。
根据另一种优选的扩展方案，还检测行人的第一个人特征。还可以基于行人的所检测的第一个人特征实现行人的停留概率分布的计算、车辆的轨迹的计算和/或车辆的驾驶员辅助系统的运行。例如可以借助车辆的摄像机装置和车辆的摄像机图像分析处理装置求取行人拄着拐杖或年纪很大。可以相应地选择和/或匹配行人的行人运动模型，其方式例如是，给更大的速度和/或加速度分配更小的概率。为了检测第一个人特征，驾驶员辅助系统可以具有第一特征确定装置。
根据另一种优选的扩展方案，所述方法包括其他的步骤：确定另一车辆的另一当前位置；确定另一车辆的第三当前运动状态；计算另一车辆的另一停留概率分布，其中所述另一停留概率分布是时间和空间的函数并且基于车辆运动模型结合另一车辆的所确定的另一当前位置和另一车辆的所确定的第三当前运动状态；其中轨迹的计算又基于另一车辆的所计算的另一停留概率分布。因此也可以在计算轨迹时考虑其他交通参与者的准确行为，不同于行人运动模型的运动模型更好地适合所述其他交通参与者。
根据另一种优选的扩展方案，还检测另一车辆的第二特征。此外可以基于所检测的另一车辆的第二特征实现另一车辆的另一停留概率分布的计算、车辆的轨迹的计算和/或车辆的驾驶员辅助系统的运行。例如第二特征可以包括车辆模型和/或另一车辆的车辆类型。例如确定的车辆类型的最大加速度存储在驾驶员辅助系统的数据库中。
如果例如借助车辆的摄像机装置和车辆的摄像机图像分析处理装置求取另一车辆具有确定的车辆类型，则可以相应地选择和/或匹配用于另一车辆的车辆运动模型。
根据另一种优选的扩展方案，借助于势场方法进行轨迹的计算，根据所述势场方法车辆的目标点施加拉力而行人的停留概率分布施加推力。由此可以以特别小的技术开销和资源开销实现轨迹的计算。
根据另一种优选的扩展方案，在网格示图中建模车辆的周围环境，其中行人的停留概率分布说明所述网格示图的多个单元的每一个单元中行人的停留概率分布。轨迹可以是在确定的时刻可通过以下单元的：在所述单元中行人和/或另一车辆的停留概率在确定的时刻小于或等于预先确定的阈值。
根据另一种优选的扩展方案，驾驶员辅助系统包括用于使车辆沿着所计算的轨迹转向的转向装置。转向装置是可以涉及例如具有转矩叠加的可能性的主动转向装置和/或主动制动装置。
附图说明
以下借助在示意图中示出的实施例进一步阐述本发明。附图示出：
图1：用于阐述根据本发明的一种实施方式的用于运行车辆的驾驶员辅助系统的方法的流程图；
图2：用于阐述根据本发明的所描述的实施方式的方法的交通场景的示意图；
图3：具有作为x坐标的函数的多个确定时刻t′的停留概率分布的示例图；
图4：网格示图中的交通场景的示意图；以及
图5：根据本发明的另一实施方式的驾驶员辅助系统的示意图。
在所有附图中，只要没有其他说明，相同或者功能相同的元件和装置设有相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出用于阐述根据本发明的实施方式的用于运行车辆的驾驶员辅助系统的方法的示意性流程图。在图1的描述中也参考以下图2至5以及其中出现的附图标记。只要没有其他说明，方法步骤通过附图标记的编号仅仅用于清楚而不应理解为时间顺序。特别地，也可以同时进行两个或更多个方法步骤。
在方法步骤S01中，确定车辆F的周围环境中的行人FG的当前位置。为此可以在根据本发明的驾驶员辅助系统10中设有行人探测装置12，其适于确定S01车辆F的周围环境中的行人FG的当前位置，参见图5。
在方法步骤S02中，确定所确定的行人FG的第一当前运动状态。为此可以在驾驶员辅助系统10中构造有第一运动状态确定装置14，参见图5。
行人FG的第一当前运动状态可以包括关于行人FG的取向、速度、加速度、静止、行走和/或跑动的信息。
在方法步骤S03中，确定车辆F的第二当前运动状态。为此可以在驾驶员辅助系统10中构造有第二运动状态确定装置16，参见图5。
车辆F的第二当前运动状态可以包括车辆F的取向、速度、加速度、静止和/或运动的信息。这样的信息例如可以来自车辆F的导航设备。第二运动状态确定装置16因此可以是导航系统或与车辆F的这样的导航系统连接并且从所述导航系统得到信息和/或向所述导航系统传输信息。
在步骤S04中，计算行人FG的停留概率分布。所述停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合行人FG的所确定的当前位置和行人FG的所确定的当前运动状态。为了计算S04行人FG的停留概率分布，在驾驶员辅助系统10中可以构造有计算装置18，参见图5。
在方法步骤S05中，计算用于车辆F的具有最小碰撞概率的轨迹T。基于所计算的行人FG的停留概率分布PFG并且还基于车辆F的第二当前运动状态来计算轨迹T。为了计算S05轨迹T，在用于车辆F的驾驶员辅助系统10中可以构造有第二计算装置20，参见图5。
在方法步骤S06中，确定另一车辆GV的另一当前位置。此外也可以确定例如静止的其他障碍物。为此在驾驶员辅助系统10中可以构造有车辆探测装置24，参见图5。
在方法步骤S07中，确定所述另一车辆GV的第三当前运动状态。为此在驾驶员辅助系统中可以构造有第三运动状态确定装置26，参见图5。所述另一车辆GV的第三当前运动状态可以包括与车辆F的第二当前运动状态相同的信息，比车辆F的第二当前运动状态更少或更多的信息。
在方法步骤S08中，计算另一车辆GV的另一停留概率分布。为此在驾驶员辅助系统10中可以构造有第三计算装置28，参见图5。另一车辆GV的另一停留概率分布是时间和空间的函数。另一停留概率分布此外基于第二车辆运动模型结合另一车辆GV的所确定的另一当前位置和另一车辆GV的所确定的第三当前运动状态。第二车辆运动模型可以与第一车辆运动模型相同或不同。
例如可以检测另一车辆GV的第二特征，并且可以形成或从数据库中选择基于所检测的第二特征的合适的第二车辆运动模型。例如如果另一车辆GV是载重车辆，则可以使用专门用于载重车辆的车辆运动模型。作为另一车辆GV的第二特征例如还可以考虑尺寸、重量、估价、高度、官方标志和/或由另一车辆GV发出的身份识别码。驾驶员辅助系统10可以为此具有第二特征确定装置。
轨迹T的计算S05此外基于所计算的另一车辆GV的另一停留概率分布。
在方法步骤S09中，基于所计算的轨迹T运行车辆F的驾驶员辅助系统10。为此在驾驶员辅助系统10中可以构造有控制装置22，参见图5。根据所描述的实施方式，运行S09驾驶员辅助系统10包括借助驾驶员辅助系统10使车辆F沿着所计算的轨迹T转向。为此在驾驶员辅助系统10中构造有转向装置30，参见图5。
图2示出用于阐述根据本发明的所描述的实施方式的方法的交通场景的示意图。
根据图2，车辆F当前在向前方向V上运动。行人FG在时刻T0位于具有坐标y0(y方向上)和x0(x方向上)的位置上。在此，y方向设置在车辆F的向前方向V的方向上而x方向垂直于y方向并且平行于车辆F的车道所在的平面。
在图2中还示意性地示出了行人FG在时刻t1的停留概率分布PFG(t1)以及在时刻t2的停留概率分布PFG(t2)，如其在方法步骤S04中计算的那样。因为在车辆F的当前速度下(所述当前速度是车辆F的第二当前运动状态的一部分)，在车辆F继续向前行驶的情况下，不改变的轨迹T在时刻t2在大范围内与所计算的行人FG在时刻t2的停留概率分布PFG(t2)重叠，所以计算轨迹T，如在图2中示出的那样。在此，轨迹T和所计算的行人FG在时刻t2的停留概率分布PFG(t2)的重叠减小。在计算轨迹T时可以预给定最大允许的碰撞概率，其中车辆F在轨迹T上的碰撞概率必须小于或等于所述最大碰撞概率。
图3作为x坐标的函数示出具有确定的时刻t′的多个停留概率分布的示例图。
在图3中示出了具有中值(Mittelwert)μFG(t′)周围的宽度BFG的行人FG的停留概率分布PFG(t′)和具有中值μGV(t′)周围的宽度BGV的另一车辆GV的另一停留概率分布PGV(t′)以及具有中值μF(t′)周围的宽度BF的所计算的车辆F的第三停留概率分布PF(t′)。所计算的车辆F的第三停留概率分布PF(t′)可以包含例如关于平坦性方面的道路质量、车辆F在行驶通过道路上的水时的阻力等等的固有不确定性。通过停留概率分布的重叠可以得到在时刻t′的碰撞概率。在所示的示例中，车辆F与行人FG的碰撞概率PKoll，FG大于车辆F与另一车辆GV的碰撞概率PKoll，GV。
可以如此计算车辆F的轨迹T，从而使作为另两个单个碰撞概率的总和的总碰撞概率最小化。替代地，计算轨迹T也可以基于碰撞概率的加权总和，其中与行人FG的碰撞概率PKoll，FG例如可以比与另一车辆GV的碰撞概率PKoll，GV更大地加权。加权也可以反过来不同。附加地或替代地，也可以设有单个阈值thresh1、thresh2，这些阈值必须被遵循并且分别仅仅涉及单个碰撞概率。对于车辆F的右侧的行人FG以及车辆F的左侧的预期的另一车辆的示例，对于轨迹T的x坐标xtr例如可以预给定边界条件：
PKoll，FG(x＜xtr)＜thresh1 和/或
PKoll，GV(x＞xtr)＜thresh2。
在此，车辆F的宽度(例如各一半)分配给行人FG和另一车辆GV，而车辆F本身视为点状。阈值thresh1可以有利地取值0.1，而阈值thresh2可以有利地取值0.05。最小的碰撞概率则是满足单个阈值thresh1、thresh2的预给定的最小总碰撞概率。
图4在网格示图中示出交通场景的示意图。在网格示图中，车辆F的周围环境划分为具有索引i和j的多个单元。行人FG的停留概率PFG，ij、另一车辆GV的停留概率分布和车辆F的第三停留概率分布在网格示图中分别是取决于时间的停留概率，其是单元的函数。作为关于碰撞概率的标准的附加或替代可以设置，轨迹T在时刻t″仅仅可通过以下单元：在所述单元中行人FG的停留概率分布和/或另一车辆GV的停留概率分布在时刻t″小于或等于一个阈值。对于行人FG和另一车辆GV，阈值可以是相同的但也可以选择成不同的。
图5示出根据本发明的另一实施方式的驾驶员辅助系统10的示意性框图，如参考以上图1至4中已经阐述的那样。
虽然以上借助优选的实施例描述了本发明，但本发明不局限于此而是可通过多种方式方法修改。特别地，可以以各种各样的方式改变或修改本发明，而不偏离本发明的核心。

Claims (10)

1.一种用于运行车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)的方法，所述方法具有以下步骤：
确定(S01)所述车辆(F)的周围环境中的行人(FG)的当前位置；
确定(S02)所述行人(FG)的第一当前运动状态；
确定(S03)所述车辆(F)的第二当前运动状态；
计算(S04)所述行人(FG)的停留概率分布，其中，所述停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合所述行人(FG)的所确定的当前位置和所述行人(FG)的所确定的当前运动状态；
基于所述行人(FG)的所计算的停留概率分布和所述车辆(F)的第二当前运动状态计算(S05)轨迹，其具有所述车辆(F)的最小碰撞概率；
基于所计算的轨迹(T)运行(S09)所述车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，如此运行(S09)所述车辆(F)的驾驶员辅助系统，使得借助所述驾驶员辅助系统(10)沿着所计算的轨迹(T)使所述车辆(F)转向。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述行人(FG)的第一当前运动状态包括关于所述行人(FG)的取向、速度、加速度、静止、行走和/或跑动的信息。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，还检测所述行人(FG)的第一个人特征，其中，还基于所述行人(FG)的所检测的第一个人特征实现所述行人(FG)的停留概率分布的计算(S04)、所述轨迹(T)的计算(S05)和/或所述车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)的运行(S09)。
5.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法具有其他步骤:
确定(S06)另一车辆(GV)的另一当前位置；
确定(S07)所述另一车辆(GV)的第三当前运动状态；
计算(S08)所述另一车辆(GV)的另一停留概率分布，其中，所述另一停留概率分布是时间和空间的函数并且基于车辆运动模型结合所述另一车辆(GV)的所确定的另一当前位置和所述另一车辆(GV)的所确定的第三当前运动状态；
其中，所述轨迹(T)的计算(S05)还基于所述另一车辆(GV)的所计算的另一停留概率分布。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，还检测所述另一车辆(GV)的第二特征，并且还基于所述另一车辆(GV)的所检测的第二特征实现所述另一车辆(GV)的另一停留概率分布的计算(S08)、所述车辆(F)的轨迹的计算(S05)和/或所述车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)的运行(S09)。
7.根据权利要求1或2所述的方法，借助势场方法实现所述轨迹(T)的计算(S09)，根据所述势场方法所述车辆(F)的目标点施加拉力而所述行人(FG)的停留概率分布施加推力。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在网格示图中建模所述车辆(F)的周围环境，其中，所述行人(FG)的停留概率分布说明所述网格示图的多个单元的每一个中所述行人(FG)的取决于时间的停留概率分布；其中，所述轨迹(T)在确定的时刻能够通过以下单元：在所述单元中所述行人(FG)的停留概率在确定的时刻小于或等于预先确定的阈值。
9.一种用于车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)，其具有：
用于确定(S01)所述车辆(F)的周围环境中的行人(FG)的当前位置的行人探测装置(12)；
用于确定(S02)所述行人(FG)的第一当前运动状态的第一运动状态确定装置(14)；
用于确定(S03)所述车辆(F)的第二当前运动状态的第二运动状态确定装置(16)；
用于计算(S04)所述行人(FG)的停留概率分布的第一计算装置(18)，其中，所述停留概率分布是时间和空间的函数并且基于行人运动模型结合所述行人(FG)的所确定的当前位置和所述行人(FG)的所确定的当前运动状态；
用于基于所述行人(FG)的所计算的停留概率分布和所述车辆(F)的第二当前运动状态计算(S05)轨迹的第二计算装置(20)，其具有所述车辆(F)的最小碰撞概率；
基于所计算的轨迹(T)运行(S09)所述车辆(F)的驾驶员辅助系统(10)的控制装置(22)。
10.根据权利要求9所述的驾驶员辅助系统(10)，其具有：
用于沿着所计算的轨迹(T)使所述车辆(F)转向的转向装置(30)。
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