CN108401234A - 用于检测数据的方法、用于更新情景目录的方法、设备、计算机程序和机器可读的存储介质 - Google Patents

用于检测数据的方法、用于更新情景目录的方法、设备、计算机程序和机器可读的存储介质 Download PDF

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Abstract

一种用于检测车辆的数据的、尤其至少部分自动化地运行的车辆的数据的方法，所述车辆具有至少一个传感器、尤其环境传感器、尤其视频传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、超声传感器、红外传感器，和/或尤其用于接收GPS、GLONASS或伽利略信号的GNSS传感器，和/或尤其用于发动机控制、用于人员保护装置的控制、用于辅助和/或舒适功能控制的车辆传感器、尤其加速度传感器、转速传感器、压力传感器，和至少一个存储器、尤其环形存储器，所述方法具有以下步骤：检测所述至少一个传感器的数据；将所述数据存储在所述存储器、尤其所述环形存储器中；检测事件；在所检测的事件的时刻首次存储所述存储器的、尤其所述环形存储器的内容。

Description

用于检测数据的方法、用于更新情景目录的方法、设备、计算 机程序和机器可读的存储介质
技术领域
本发明涉及一种用于检测车辆中的数据的方法、用于更新用于情景目录以便验证车辆的驾驶员辅助功能或验证用于车辆的至少部分自动化地运行的功能的方法以及相应的设备、计算机程序和机器可读的存储介质。
背景技术
情景目录描述以下行驶状况：车辆(包括驾驶员/乘客以及必要时维护人员在内)在车辆运行中可以位于所述行驶状况中，所述行驶状况对于真实的交通场景的大部分是有代表性的。
根据ISO 26262-3的VDA 702状况目录E参数、汽车工业协会e.V.(VDA)的行驶状况目录是情景目录的示例。
A.Ebner所著的“Referenzszenarien als Grundlage für die Entwicklung undBewertung von Systemen der Aktiven Sicherheit(论文)，慕尼黑：慕尼黑工业大学，2014年”同样论述情景目录。
对于驾驶员辅助系统的功能的和用于至少部分自动化地运行车辆的系统的功能的验证，还不具有普遍接受的途径。
在此，问题在于，模型尤其在对象与环境识别以及用于状况分析的领域中不总是无故障和完整的。
如果例如一个对象与车辆的路径交叉，则紧急制动辅助必须决定：该对象是否是人并且采取适合的保护措施，必要时采取完全制动。
在其他对象——例如飘动的塑料袋的情况下，与此相反，绝不应实施完全制动，因为这将可能导致严重的碰撞事故。
用于对象识别、在此也即用于区分引起适合的保护措施的对象与不能够引起保护措施的对象的算法可能原则上是错误的。该事实根据Spanfelner等人所著的“Challengesin applying the ISO 26262for driver assistance Systems”(技术监督联合会会议驾驶辅助系统FAS，2012年)以“功能不可及”应付。
ISO 26262论述汽车领域中的用于电系统和电子系统的课题“功能安全性”。上述类型的“功能不可及”不属于该标准的应用领域，一方面因为可能的错误不是电本性或电子本性，另一方面，因为ISO 26262不考虑以下情况：即功能关系可能是不完整或不准确的。
一种方案因此是，由事故数目导出用于验证的故障率的目标数目并且在此要求：借助驾驶员辅助系统的行驶或车辆的至少部分自动化的运行相比于通过“正常的、人的”驾驶应导致更低的事故数目。
然而，为了证实所述目标数目，来自行驶试验的以下数据量是必要的：所述数据量仅仅能够在数百年的持续时间中求得。
发明内容
本发明基于以下认识，允许新功能在量产车辆中被动地附带运行，然而不激活所述新功能。根据Hermann Winner等人所著的”Absicherung automatischen Fahrens”(FAS会议，慕尼黑，2013年)，提到所述方法“特洛伊木马”。可以借助该方法在不同量产车辆中并行地读取测量值，并且分析被动附带运行的功能表现如何。通过这种方式，相对快速地获得对于验证所需要的数据量。
然而在许多情况下困难的是，判断数据，因为待验证的功能不是激活的，所以其行为不相应于事实。因此产生以下问题：如何可以事后判断：是否激活的用于车道保持的驾驶员辅助功能(车道保持辅助)已经将车辆真实地基本上保持在车道中间？
另一种方案是，离线测试并且根据情景目录验证对象形成和状况分析。根据文献Hermann Winner等人所著的“Absicherung automatischen Fahrens，FAS会议，慕尼黑，2013年”提到方法“Open Loop：开环”。借助该方法如下分离验证：
-考虑通过情景目录的统计。例如情景目录可以提供以下信息：人们多频繁地行走到行驶的汽车之前？人们看起来如何？人们具有什么特征？人们如何运动？其他对象多频繁地位于车辆之前？其他对象具有什么特征？
-相应的离线测试：要判断的算法多频繁地在这样的状况中作出错误决定？
在此，具有真实的概率的情景目录的创建和相应的尽可能真实的情景是最大的挑战。
本发明基于以下构思：将方案“特洛伊木马”与“开环”进行组合用于改善情景目录。
在该背景下，在此提出一种用于检测车辆的数据的方法，该车辆具有至少一个传感器和至少一个存储器。所述方法包括以下步骤：
检测所述至少一个传感器的数据；
将所述数据存储在所述存储器中；
检测事件；
在所检测的事件的时刻首次存储所述存储器的内容。
将环形存储器用作存储器被证实为是特别适合的。尤其在环形存储器或者具有等同功能的存储器的应用中，即在对于通过存储器的工作参量预给定的时间段暂时存储数据时，本发明的所述方法的优点以特别的程度发挥作用。
所述方法有利的是，代替例如将在所有数据的持久存储中产生的巨大的数据量地，仅仅存储对于验证相关的数据用于分析处理。
由此可以在对于驾驶员辅助系统的或对于用于车辆的至少部分自动化地运行的系统的新功能的研发中节省时间和成本。
如果所述方法在量产车辆中与已经释放的功能并行地运行，则所述方法可以以特别的程度使其优点发挥作用。
根据本发明，将事件理解为一个过程，该过程被分级为重要的。在本发明的意义上重要的是，例如通过车辆驾驶员否决至少部分自动化地实施的控制。这在此是重要的，因为至少部分自动化地实施的功能明显已经作出错误决定。但也可以考虑，将激活紧急制动功能视为重要的事件。
不言而喻，考虑的过程的数量是多种多样的。同时不言而喻，对于本领域内技术人员清楚的是，哪些过程是重要的，而无需在此详细地列举这些过程。
根据本发明，存储可理解为一个过程，在该过程中，将所检测的数据如此存储在存储器中，使得这些数据可以用于随后的分析以便验证驾驶员辅助功能或者验证用于至少部分自动化地运行车辆的功能。该存储应尤其理解为限制在环形存储器中的存储，在所述环形存储器中，数据典型地仅仅最大对于环形存储器的循环时间可用或者根据环形存储器的实现并且在应用中对于车辆在车辆停止之后或者随着车辆的下一次起动被删除。
与至少部分自动化地运行的车辆结合的方法被证实为特别有利的。
作为根据本发明的传感器在此例如考虑环境传感器。环境传感器适合并且设置用于检测车辆的环境的传感器。所述环境传感器此外例如是视频传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、超声传感器、红外传感器。此外，对于本发明考虑用于卫星导航的传感器，所谓的GNSS传感器。所述环境传感器此外例如是用于接收GPS、GLONASS或伽利略系统的信号的传感器。此外，对于本发明考虑车辆传感器。车辆传感器在此可理解为以下传感器，所述传感器对于车辆的运行或者对于舒适功能的提供是必要或适合的。所述车辆传感器此外例如是用于发动机控制、用于人员保护装置的控制、用于辅助和/或舒适功能的控制的传感器。具体地，所述车辆传感器此外可以是例如加速度传感器、转速传感器或压力传感器。
根据本发明的方法的一种实施方式，所述方法包括在所检测的事件的时刻之后在循环时间之后第二次存储环形存储器的内容的附加步骤。
该实施方式以具有循环时间的环形存储器为前提。循环时间是以下时间：该时间流逝，直至任意日期以新的日期来覆盖。也即以下时间：该时间流逝直至环形存储器被一次写满。典型地，定期地被写数据的环形存储器具有固定的循环时间。
该实施方式具有附加的优点，即不仅这些数据，即由传感器检测的状况在事件之前被存储用于分析处理和验证，而且在事件之后的一定的时间被存储。这导致更精确的分析和待验证的功能的更快速验证。
根据本发明的方法的一种实施方式，在存储的步骤中将所述数据存储在云存储器中。
云存储器在此可理解为以下存储器：所述存储器通过网络提供，而存储器不是必须位于车辆本地中。有利地，互联网适合作为以下网络：通过该网络提供存储器。
通过将数据存储在云存储器中，所检测的数据可更快速地在中央可用。如果与之相比数据存储在车辆自身中，则首先必须读取数据用于分析和验证。在此将根据方式和方法提出问题。这可以有利地借助在云存储器中的存储来对付。
根据本发明的方法的一种实施方式，当自动化地实施的动作通过车辆驾驶员的手动干预来否决和/或改变时，检测到事件。
本发明的另一方面是用于更新情景目录的方法。所述方法具有以下步骤：
接收至少一个车辆的多个数据，尤其按照根据以上所述方法之一检测数据；
根据所检测的数据求取出现所检测的事件的概率；
借助所求取的概率和所检测的事件更新情景目录。
本发明的另一方面是计算机程序，其设置用于执行根据以上所述方法之一的所有步骤。
本发明的另一方面是一种机器可读的存储介质，在其上存储有根据本发明的计算机程序。
本发明的另一方面是一种设备，其设置用于执行本发明的方法之一的所有步骤。
附图说明
以下根据附图示出和阐述本发明的实施方式。附图示出：
图1：根据本发明的环形存储器的示意图；
图2：本发明的用于检测数据的方法的一种实施方式的流程图；
图3：本发明的用于更新情景目录的方法的一种实施方式的流程图。
具体实施方式
图1示出根据本发明的环形存储器10的示意图。环形存储器10具有多个存储位置。在图1中示意性地通过在作为圆示出的环形存储器10的边缘中的各区段示出。迭代地周期性地写这些存储位置。在时刻ti写存储位置之后，在紧接着的时刻ti+1写环形存储器10的下一存储位置。因此，随着继续的时间写环形存储器10的存储位置。如果在循环时间T之后所有存储位置被写，则紧跟最后的存储位置又是第一存储位置，并且在该存储位置中的日期以当前的日期覆盖。
在图1中这以循环的实线箭头示出。虚线箭头应阐明：已经在时刻ti之前存储数据，例如在时刻ti-y，以及在时刻ti之后存储数据，例如在时刻ti+x。
因此，环形存储器总是最大具有流逝的循环时间T的数据。
循环时间T在此至少取决于环形存储器的尺寸，以及取决于存储在环形存储器中的数据的频率。如果以固定频率提供待存储的数据，则可以简单计算循环时间。
根据本发明，在时刻t1检测到事件时将环形存储器10的当前内容12传输到附加的存储器22中，该存储器不被周期性地覆盖。
在一个有利的构型中，该附加的存储器22是云存储器，也即以下存储器：该存储器通过网络来提供，而该存储器不是必须位于车辆本地中。
例如互联网适合作为以下网络：通过该网络提供存储器。
因此在事件的时刻ti在附加的存储器22中存在直至在事件ti之前的循环时间T的时间段的数据。这些数据可以用于追溯如何可以发生所检测的事件。
在本发明的另一构型中，在所检测的事件之后，将另外的数据同样传输到附加的存储器22中。这可以连续地在所检测的事件之后实现，也即将新数据不仅传输到环形存储器10中而且传输到附加的存储器22中。
但这也可以逐块地实现，例如在另一循环时间T之后。也即如在图1中示出在时刻t1+T。
图2示出本发明的方法200的一种实施方式的流程图。
在步骤201中，检测至少一个车辆传感器的数据。
作为车辆传感器在此例如考虑环境传感器。环境传感器是适合并且设置用于检测车辆的环境的传感器。所述环境传感器此外例如是视频传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、超声传感器、红外传感器。此外，对于本发明考虑用于卫星导航的传感器，所谓的GNSS传感器。所述环境传感器此外例如是用于接收GPS、GLONASS或伽利略系统的信号的传感器。此外，对于本发明考虑车辆传感器。车辆传感器在此可理解为以下传感器，所述传感器对于车辆的运行或者对于舒适功能的提供是必要或适合的。所述车辆传感器此外例如是用于发动机控制、用于人员保护装置的控制、用于辅助和/或舒适功能的控制的传感器。具体地，所述车辆传感器此外可以是例如加速度传感器、转速传感器或压力传感器。
在步骤202中，将所检测的数据存储在根据本发明的环形存储器中。一般的环形存储器的功能方式对于本领域技术人员而言充分已知。为了示意性地示出图1中的环形存储器而阐明本发明的环形存储器10的特定功能方式。
在步骤203中，根据本发明检测事件。
根据本发明，将事件理解为一个过程，该过程被分级为重要的。在本发明的意义上重要的是，例如通过车辆驾驶员否决至少部分自动化地实施的控制。这在此是重要的，因为至少部分自动化地实施的功能明显已经作出错误决定。但也可以考虑，将激活紧急制动功能视为重要的事件。
在步骤204中，实现在所检测的事件的时刻t1将环形存储器10的内容12存储到附加的存储器22中。
图3示出本发明的用于更新情景目录的方法的一种实施方式的流程图。
在步骤301中，由于在车辆中检测的事件而接收至少一个车辆的数据。优选地，所述数据根据本发明的用于检测数据的方法来检测。根据本发明，接收的步骤可以借助云存储器的接收装置实现。互联网技术已经被证实为适合用于传输和接收。在步骤302中，根据所接收的数据求取出现所检测的事件的概率。求取的步骤可以在此在一个或所述云存储器内实现或者通过以下求取装置来实现，该求取装置可以操作存储在云存储器中的数据。在此，相应的计算中心被证实为适合的。通过利用在云存储器中基本上中央存储的数据，可以以简单的方式应用分析处理算法，如例如模式识别算法、例如所谓的深度学习方法的人工智能算法。
在步骤303中，借助所求取的概率和所检测的事件更新情景目录。
在之前的步骤中求取出现所检测的一个或多个事件的概率之后，因此在分析处理云存储器中的数据之后，可以更新情景目录。更新在此可以理解为，更新出现概率与事件的对应。维持事件与出现概率的新对应。或者也将事件具体化并且由此划分为另外的事件或者使子事件设有相应匹配的事件。事件与出现概率的对应在此可以在元组中实现并且存储在基于表格的数据库中。但也可以考虑，可以以适用于相应应用的其他形式存储和/或提供所述对应。

Claims (9)

1.一种用于检测车辆的数据的、尤其至少部分自动化地运行的车辆的数据的方法(200)，所述车辆具有至少一个传感器、尤其环境传感器、尤其视频传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、超声传感器、红外传感器，和/或尤其用于接收GPS、GLONASS或伽利略信号的GNSS传感器，和/或尤其用于发动机控制、用于人员保护装置的控制、用于辅助和/或舒适功能控制的车辆传感器、尤其加速度传感器、转速传感器、压力传感器，和至少一个存储器、尤其环形存储器(10)，所述方法具有以下步骤：
检测(201)所述至少一个传感器的数据；
将所述数据存储(202)在所述存储器、尤其所述环形存储器(10)中；
检测(203)事件；
在所检测的事件的时刻(t1)首次存储(204)所述存储器的、尤其所述环形存储器(10)的内容(12)。
2.根据权利要求1所述的方法(200)，其中，所述环形存储器(10)具有循环时间(T)，所述方法具有在所检测的事件的时刻(t1)之后在循环时间(T)之后第二次存储所述环形存储器(10)的内容(12)的附加步骤。
3.根据权利要求1所述的方法(200)，其中，所述环形存储器(10)具有循环时间(T)，所述方法具有在所检测的事件的时刻(t1)之后在预给定的时间期间第三次存储所述数据的附加步骤，尤其，所述预给定的时间为所述环形存储器(10)的循环时间(T)。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法(200)，其中，在所述存储(204)的步骤中将所述数据存储在云存储器(22)中。
5.根据以上权利要求中任一项所述的方法(200)，其中，当自动化地实施的动作通过车辆驾驶员的手动干预否决和/或改变时，检测(203)到事件。
6.一种用于更新情景目录的方法(300)，所述方法具有以下步骤：
由于在车辆中检测的事件而接收(301)至少一个车辆的数据，尤其其中，按照根据权利要求1至5中任一项所述的方法(200)检测所述数据；
根据所接收的数据求取(302)出现所检测的事件的概率；
借助所求取的概率和所检测的事件更新(303)所述情景目录。
7.一种计算机程序，其设置用于执行根据以上权利要求中任一项所述的方法(200)的所有步骤。
8.一种机器可读的存储介质，在所述存储介质上存储有根据权利要求7所述的计算机程序。
9.一种设备，其设置用于执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法(200)的所有步骤。
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