CN114127823B - 确定交通灯设备的信号状态 - Google Patents

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Abstract

根据一种用于确定交通灯设备(12)的信号状态的方法，至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)的运动状态通过自主车辆(7)的传感器系统(9)来确定。信号状态的概率由所述自主车辆(7)的计算单元(10)根据所确定的运动状态来确定。

Description

确定交通灯设备的信号状态
技术领域
本发明涉及一种用于确定交通灯设备的信号状态的方法、一种用于自动控制自主车辆(ego vehicle)的方法、一种包括自主车辆的传感器系统和耦接到传感器系统的计算单元的电子车辆引导系统以及一种计算机程序。
背景技术
在由交通信号灯设备控制的道路交叉路口，可能出现交通信号灯设备对于传感器系统或自主车辆的驾驶员而言被阻挡的情况，特别是被另一车辆，例如卡车阻挡的情况。
文献DE 10 2017 203 236 A1描述了一种通过图像传感器设备检测实际交通灯相位的系统。其中，考虑由图像传感器设备拍摄的图像的对比度值、摄像机参数以及图像的饱和度或亮度信息来确定实际信号相位。
然而，根据现有的方法，在摄像机系统的相关交通灯设备被阻挡的情况下，不能确定信号相位。
发明内容
因此，本发明的一个目的是提供一种用于确定交通灯设备的信号状态的改进概念，其允许即使在交通灯设备被阻挡的情况下也能自动确定信号状态。
根据改进的概念，该目的通过独立权利要求的相应主题来实现。进一步的实施方式和有益的实施例是从属权利要求的主题。
改进的概念是基于这样的思想，即通过自主车辆来确定另一车辆运动的不存在或存在，以计算交通灯设备的信号状态的概率。
根据改进概念的第一独立方面，提供了一种用于确定交通灯设备的信号状态的方法。其中，借助于自主车辆的传感器系统，确定至少一个另外的车辆的运动状态。信号状态的概率由自主车辆的计算单元根据确定的运动状态来确定。
自主车辆可以理解为与交通灯设备的信号状态相关的车辆。特别地，交通灯设备是与自主车辆相关的交通灯设备。换句话说，它取决于交通灯设备的实际信号状态，即自主车辆是被允许驾驶还是被要求停止。
例如，该方法可以在这样的交通情况下使用，例如自主车辆停在或接近由交通灯设备控制的车道上的道路交叉路口。
交通灯设备的信号状态可以理解为交通灯设备的至少两个预定义信号状态之一。信号状态可以例如对应于交通灯设备的红灯状态或绿灯状态。信号状态也可以对应于交通灯设备的关闭状态。特别地，根据改进概念的方法可以针对同一交通灯设备的不同可能信号状态来执行。例如，可以通过该方法针对彼此独立的绿灯状态和红灯状态来确定概率。
在这里和下面，交通灯设备的红灯状态可以理解为要求自主车辆停止或不行驶的交通灯设备的信号状态。此外，交通灯设备的绿灯状态可以理解为允许自主车辆行驶或通过交叉路口的信号状态。
确定所述至少一个另外的车辆的运动状态可以例如包括确定传感器系统的多个采样帧的相应运动状态。
得到至少一个另外的车辆的运动状态可以被理解为包含得到至少一个另外的车辆中的每一个的单独的运动状态。特别地，所述至少一个另外的车辆的运动状态可以理解为所述至少一个另外的车辆中的所有车辆的总体运动状态。
传感器系统可以例如被实施为包括一个或多个摄像机的摄像机系统。
所描述的方法步骤可以例如在交通信号灯设备的信号状态被阻挡的情况下执行，使得由于布置在交通信号灯设备和传感器系统之间和/或交通信号灯设备和驾驶员之间的物体，交通信号灯设备的信号状态不能被传感器系统直接确定和/或不能被车辆的驾驶员看到。
例如，可以通过传感器系统来确定交通灯设备的信号是否被阻挡。特别地，如果发现交通灯设备被阻挡，可以执行上述方法步骤。
该车辆可以特别设计为部分或完全自动或自主驾驶或自驾驶的车辆，特别是根据SAE J3016分类的1至5级之一。在这里和下面，SAE J3016指的是日期为2018年6月的相应标准。
借助于传感器系统确定的所述至少一个另外的车辆的运动状态可以被理解为使得传感器系统用于确定运动状态。特别地，不排除其他部件或设备，特别是计算单元或另外的计算单元，也用于确定运动状态，例如基于传感器信号或由传感器系统产生的图像数据。
另外的车辆中的一个的单独运动状态可以例如被理解为相应的另外的车辆正在运动或静止或例如加速或减速。单独的运动状态还可以包括关于在交叉路口处转弯的相应的另外的车辆的信息。
通过如针对根据改进概念的方法所描述的那样确定信号的概率，即使车辆驾驶员的视野和/或传感器系统的视野被阻挡，使得驾驶员和/或传感器系统不能直接看到交通灯设备的实际信号状态，也可以根据交通流信息自动确定交通灯设备的实际信号状态的指示。
由信号状态的概率给出的信息可以例如用于完全或部分自主驾驶功能，或者在手动控制车辆的情况下作为驾驶员的信息。
根据该方法的若干实施方式，借助于传感器系统和/或借助于另外的传感器系统来确定至少一个另外的交通灯设备的至少一个另外的信号状态。计算单元从数据库接收相互关系数据，该相互关系数据包括交通灯设备的信号状态和所述至少一个另外的信号状态之间的相互关系，特别是关于相互关系的信息或关于相互关系的规则。信号状态的概率特别是通过计算单元根据相互关系数据来确定。
特别地，所述至少一个另外的交通灯设备与自主车辆不直接相关。这意味着，所述至少一个另外的交通灯设备不旨在向自主车辆的驾驶员或直接向自主车辆发出信号以指示其是允许通过还是应当停止。
所述至少一个另外的交通灯设备例如可以对应于在与自主车辆相关的交通灯设备相同的交叉路口处的一个或多个另外的交通灯设备，然而，可以指向交叉路口处的不同于自主车辆正在其上行驶或停着的另一条道路。
另外的传感器系统例如可以是自主车辆外部的传感器系统，其不包括在自主车辆中。例如，另外的传感器系统可以对应于另外的车辆的传感器系统，特别是另外的车辆中的一个，或者自主车辆附近的基础设施设备的传感器系统。所述至少一个另外的信号状态可以例如由自主车辆的计算单元例如经由车辆对车辆或车对车的C2C通信接口和/或经由车辆对车辆环境或车对车环境的C2X通信接口接收。
数据库可以例如包括自主车辆的存储介质。替代地或附加地，数据库可以包括外部设备、计算机或服务器组成，例如由云计算机。
相互关系数据可以例如通过C2C或C2X通信接口或通过另外的通信接口由自主车辆的计算单元接收。
通过考虑相互关系数据和另外的交通灯设备的另外的信号状态，可以实现待确定的交通灯设备的信号状态的更高的置信度值。特别地，通过考虑不同的信息源，即相互关系数据以及另外的信号状态和另外的车辆的运动状态，可以实现交通灯设备的信号状态的更稳健的确定。
相互关系数据可以例如包括规则，使得交通灯设备的信号状态由所述至少一个另外的信号状态以一定的概率间接给出。
例如，在具有四个相交车道的交叉路口上，相对的交通灯设备可以被配置为通常或大部分处于相同的信号状态。类似地，交叉路口处的剩余交通灯设备可以例如被配置成使得它们通常或大部分处于与所考虑的交通灯设备相反的信号状态。
根据几个实施方式，计算单元从地图数据库接收相互关系数据，特别是从高清地图HD-map接收相互关系数据。
例如，高清地图HD-map可以理解为精度在一厘米或几厘米范围内的地图数据库。
地图数据库可以例如用附加信息来扩充，例如相互关系数据。
地图数据库可以例如包括关于交通灯设备的信息，例如在一个或多个另外的交通灯设备处于相应的给定信号状态的情况下交通灯设备的信号状态。
根据若干实施方式，基本概率由计算单元根据相互关系数据来确定，信号状态的概率由计算单元根据基本概率来确定。
基本概率例如可以是信号状态概率的固定的或时间无关的一部分。例如，这可能因为相互关系数据可能不会随着时间而改变而是这样的情况。
根据若干实施方式，取决于所确定的运动状态的校正值通过计算单元来计算。通过计算单元将信号状态的概率确定为基本概率和校正值的总和。
根据几个实施方式，校正值被计算为预定常数数字因子和时间相关因子的乘积，时间相关因子取决于所确定的运动状态。
根据若干实施方式，借助于传感器系统在第一时间和第二时间确定所述至少一个另外的车辆的运动状态。借助于计算单元分析或确定在第一时间和第二时间确定的运动状态之间的偏差。信号状态的概率由计算单元根据偏差来确定。
其中，第一时间和第二时间可以对应于相应的单独时间帧或相应的连续时间帧系列。
特别地，运动状态决定了第一时间是通过计算单元存储的。特别是，第二时间在第一时间之后。
例如，与运动状态没有变化的情况相比，在至少一个另外的车辆的运动状态发生变化的情况下，信号状态的概率可能不同。例如，如果给定的另外的车辆在第一时间静止不动并且在第二时间移动，这可以被解释为另外的交通灯设备中的相应一个已经从红灯变成绿灯的指示。
根据几个实施方式，借助于传感器系统来确定所述至少一个另外的车辆中的每个车辆的单独运动状态。借助于计算单元来分析单独运动状态的一致性。信号状态的概率由计算单元根据一致性分析的结果来确定。
所述至少一个另外的车辆中的所有车辆的单独运动状态构成例如所述至少一个另外的车辆的运动状态。
该一致性可以例如被理解为使得越多的单独运动状态指示交通灯设备的相同信号状态，一致性越高。
特别地，一致性值越低，交通灯设备的给定信号状态的概率可能越低。
如果一致性最大，例如，如果所有单独的运动状态暗示相同的信号状态，则该概率可以例如取决于所考虑的单独运动状态的数量。例如，单独的运动状态越一致，相应的概率可能越高。
根据若干实施方式，通过计算单元基于单独的运动状态来确定一致车辆的数量，并且通过计算单元根据一致车辆的数量来确定信号状态的概率。
如上所述，一致车辆的数量对应于确定所有这些状态都暗示交通灯设备的相同信号状态的单独的运动状态的数量。
因此，可以进一步增加信号状态的确定概率的置信水平。
根据若干实施方式，对于传感器系统的连续帧，特别是借助于传感器系统，重复确定所述至少一个另外的车辆的运动状态。通过计算系统分析为帧确定的运动状态的进一步一致性，并且根据进一步一致性的分析结果，通过计算单元确定信号状态的概率。
传感器系统的帧可以例如被理解为在预定采样周期期间产生的传感器信号或一组传感器数据。换句话说，这些帧对应于传感器系统的连续采样周期。
运动状态的进一步一致性可以理解为，它取决于在连续帧的所有帧期间，运动状态是相同的还是暗示交通灯设备的相同信号状态。
如果给出进一步的一致性，交通灯设备的信号状态的概率更高。
以这种方式，可以实现确定概率的甚至更高的置信水平。例如，自主车辆的计算单元或电子车辆引导系统可以被配置成只要确定的概率低于预定的最小概率，就不对交通灯设备的假定信号状态引起任何动作或反应。该概率可以例如随着已经确定了单独运动状态的另外的车辆的数量的增加和/或随着一致时间帧的数量的增加而随时间增加。
特别地，校正值，特别是时间相关因子，可以根据偏差和/或一致性分析的结果和/或一致性车辆的数量和/或进一步一致性分析的结果来确定。
根据几个实施方式，根据信号状态的概率，通过计算单元生成信息信号。
该信息信号可以例如被输出给车辆的驾驶员。以这种方式，在驾驶员的视野被阻挡以至于驾驶员看不到交通灯设备的情况下，可以支持自主车辆的手动驾驶。
根据改进概念的另一独立方面，提供了一种用于自动控制自主车辆的方法。其中，根据改进的概念，通过用于确定交通灯设备的信号状态的方法来确定交通灯设备的信号状态的概率。根据信号状态的概率，通过自主车辆的电子车辆引导系统来控制自主车辆。
特别是，根据SAE J3016分类的1至5级，自主车辆可以设计为部分或完全自主驾驶。
借助于根据改进概念的用于自动控制自主车辆的方法，在自主车辆的传感器系统被阻挡的情况下，也可以实现自主车辆的自动控制。
计算单元和/或传感器系统例如可以是电子车辆引导系统的一部分。
根据用于自动控制自主车辆的方法的几个实施方式，通过计算单元将信号状态的概率与预定的最小置信度值进行比较。通过电子车辆引导系统，根据比较结果控制自主车辆。
特别地，如果发现概率大于或等于最小置信度值，则可以控制自主车辆继续行驶或通过交叉路口。在概率低于最小置信度值的情况下，可以控制自主车辆停止或保持静止。
特别地，预定义的最小置信度值可以取决于交通灯设备的信号状态的类型。例如，与红光信号相比，绿光信号的最小置信水平可能更大。
根据改进概念的另一独立方面，提供了一种电子车辆引导系统，其包括自主车辆的传感器系统和耦接到传感器系统的计算单元，特别是自主车辆的计算单元。传感器系统被配置成或者传感器系统与计算单元一起被配置成确定至少一个另外的车辆的运动状态。计算单元被配置为根据所确定的运动状态来确定交通灯设备的信号状态的概率。
借助于传感器系统确定的运动状态可以理解为使用传感器系统确定运动状态，但不一定只使用传感器系统。
根据几个实施方式，计算单元被配置成接收至少一个另外的交通灯设备的至少一个另外的信号状态，其中该至少一个另外的信号状态特别是通过传感器系统和/或通过另外的传感器系统来确定。电子车辆引导系统包括存储相互关系数据的数据库，其中相互关系数据包括交通灯设备的信号状态和所述至少一个另外的信号状态之间的相互关系。计算单元被配置为根据相互关系数据来确定信号状态的概率。
数据库可以是自主车辆的数据库，或者可以在自主车辆的外部。
根据改进概念的电子车辆引导系统的进一步实施方式分别直接来自根据改进概念的用于确定信号状态的方法的各种实施方式和根据改进概念的用于自动控制自主车辆的方法，反之亦然。特别地，根据改进概念的电子车辆引导系统可以被设计或编程为执行根据改进概念的方法，或者电子车辆引导系统执行根据改进概念的方法。
根据改进概念的另一独立方面，提供了一种车辆，尤其是部分或完全可自主驾驶的车辆，该车辆包括根据改进概念的电子车辆引导系统。
根据改进概念的另一独立方面，提供了一种包括指令的计算机程序。如果计算机程序由根据改进概念的电子车辆引导系统执行，则指令使得电子车辆引导系统执行根据改进概念的用于自动控制自主车辆的方法和/或根据改进概念的用于确定交通灯设备的信号状态的方法。
根据改进概念的另一独立方面，提供了一种存储根据改进概念的计算机程序的计算机可读存储介质。
附图说明
根据权利要求书、附图和附图说明，本发明的其他特征是显而易见的。在上面在说明书中提到的特征和特征组合以及在在下文中在附图说明中提到的特征和特征组合和/或仅在附图中示出的特征和特征组合不仅可以在相应规定的组合中使用，而且可以在其他组合中使用或单独使用而不脱离本发明的范围。因此，实施方式也应被认为是本发明所包含和公开的，这些实施方式在附图中未明确示出和说明，而是从与所说明的实施方式分离的特征组合出现并产生的。实施方式和特征组合也应被视为已公开，因此不具有最初制定的独立权利要求的所有特征。此外，实施方式和特征组合应被认为是公开的，尤其是通过以上阐述的实施方式，其超出或偏离权利要求的关系中阐述的特征组合。
在附图中：
图1示出了车辆的示意图，该车辆包括根据改进概念的电子车辆引导系统的示例性实施方式；
图2示出了根据改进概念的方法的示例性实现的流程图；
图3示出了与根据改进概念的方法的另一示例性实现相关的第一交通状况；
图4示出了与根据改进概念的方法的另一示例性实现相关的第二交通状况；和
图5示出了与根据改进概念的方法的另一示例性实现相关的第三交通状况。
具体实施方式
图1示出了车辆7，其包括根据改进概念的电子车辆引导系统8的示例性实施方式。
电子车辆引导系统包括摄像机系统9，该摄像机系统9被配置为描绘自主车辆7的环境中的物体，并在连续的采样帧期间生成相应的摄像机信号。车辆引导系统8包括计算单元10，计算单元10例如可以被实现为自主车辆7的电子控制单元。计算单元10耦接到摄像机系统9以接收摄像机信号。
计算单元10可以包括或耦接到计算机可读存储介质11。计算机可读存储介质11可以例如存储包括高清地图HD-map的数据库。
可选地，存储介质11可以根据改进的概念来实施，并且包括根据改进的概念的计算机程序。计算单元10可以执行计算机程序，并且可以因此导致引导系统8执行或实施根据改进概念的方法。
电子车辆引导系统8的操作将在下文中关于根据改进概念的方法的示例性实施方式更详细地解释，特别是关于图2至图5。
图2示出了根据改进概念的示例性方法的流程图。将参考图3至图5中描绘的示例性交通状况来描述该方法。
在该方法的步骤1中，自主车辆7可以例如到达交叉路口20，如图3所示。
交叉路口20可以例如包括自主车道21，自主车辆7正在接近自主车道21上的交叉路口20。交叉路口20可以包括沿着与车道21相反方向的另一车道22。此外，交叉路口20可以包括两个另外的车道23、24，这两个另外的车道23、24定向成彼此相对并且垂直于自主车道21。对于车道21、22、23、24中的每一个，相应的交通灯设备12、25、26、27布置在交叉路口上。具体而言，交通灯设备12与自主车辆7相关，而其余的交通灯设备25、26、27与自主车辆7不相关或仅间接相关。
此外，卡车19可以出现在自主车道21处，并且可以阻挡交通灯设备12，使得摄像机系统9或自主车辆7的驾驶员看不到交通灯12的信号状态。
在该方法的步骤2中，自主车辆7可以停在靠近阻挡卡车19的交叉路口20处。如图4所示，几个另外的车辆13、14、15、16可以出现在交叉路口20。例如，车辆14可能存在于并在车道23上行驶，而车辆15可能例如从车道24右转进入车道22。另外的车辆16可以在车道24上行驶，并且例如可能已经通过了交叉路口20。在车道22上，另外的车辆13可以停在相应的交通灯25前面。阻挡卡车19也可以静止不动。
在该方法的步骤2中，例如由另外的车辆13、14、15、16中的各个车辆和/或由其他基础设施设备包括的另外的摄像机系统可以确定另外的交通灯25、26、27的实际信号状态。这些信号状态可以例如通过自主车辆7的C2C或C2X通信接口提供给自主车辆7的计算单元10。
计算单元10还可以从数据库中检索交通灯12和另外的交通灯25、26、27之间的相互关系。高清地图HD-map可以例如包括交通灯12的相互关系数据，其可以由计算单元10检索。例如，在如图4所示的示例性情况下，相互关系可以包括交通灯25和12通常处于相同信号状态的信息。另外，相互关系数据可以包括交通灯26和27通常处于与交通灯12和25相反的信号状态。例如，如果交通灯12是红色的，交通灯25也是红色的，而交通灯27和26是绿色的。相反，如果交通灯12是绿色的，那么交通灯25也是绿色的，而交通灯27和26是红色的。
根据相互关系数据，计算单元10可以例如在该方法的步骤3中计算交通灯12的信号状态的概率的基本值。
在图4的例子中，交通灯25例如可以是红色的，而交通灯26和27可以是绿色的。因此，交通灯12的红色信号状态的基本概率相对较高。
为了改进交通灯12的信号状态的评估，摄像机系统9可以在该方法的步骤4中确定另外的车辆13、14、15的运动状态。运动状态尤其可以包括所有其他车辆13、14、15、16的单独运动状态。如上所述，车辆13可以静止不动，而车辆14和16可以向前直行，车辆15可以右转。
根据该信息，计算单元10可以计算例如交通信号灯12处于红色信号状态的概率的例如时间相关的校正值。因为另外的车辆13、14、15、16的运动状态以及阻挡卡车19的运动状态，即静止不动，表明交通灯12是红色的。因此，校正值为正。
校正值可以例如是时间相关的，因为计算单元10可以确定观察到多少另外的车辆13、14、15、16，并且它们的运动状态与处于红色信号状态的交通灯12一致。由于另外的车辆的数量可能改变，所以校正值也可能与时间相关。此外，例如，当在摄像机系统9的连续帧的数量增加期间，确定了各个车辆13、14、15、16的相同运动状态时，校正值可以随着时间增加。
因此，红灯的概率可能会随着时间的推移而增加。
考虑图5，相对于图4的情况，情况发生了变化。特别地，基本概率可能已经改变，因为计算单元10可能已经获得了另外的交通灯25、26、27的不同信号状态。特别地，交通灯25现在可以处于绿色信号状态，而交通灯26和27处于红色信号状态。因此，交通灯12处于绿色信号状态的概率相对较高。
此外，借助于摄像机系统9，确定另外的车辆13和新到达的另外的车辆17、18的运动状态。例如，发现车辆13现在静止在交通灯25前面的车道22中。另一车辆17可以例如在车道23上行驶，车辆18可以在车道24上行驶。
此外，摄像机系统9可以确定卡车19现在正在车道21上行驶，例如右转进入车道24。
从另外的车辆13、17、18、19的这些更新的运动状态，可以推断交通灯12是绿色的概率很高。因此，交通灯12为绿色的校正值现在是正的，并且可以被加到实际的基本概率上，以确定交通灯12为绿色的概率。
提到绿灯和红灯的总概率，即基本概率和校正值之和，加起来是一个常数值。
在该方法的步骤5中，交通灯12处于绿色或红色状态的概率可以通过计算单元10将相应的基本值和相应的校正值相加来计算。
在该方法的步骤6中，车辆引导系统8或计算单元10可以生成信息信号，并将该信息信号以视觉或光学或听觉或触觉反馈信号的形式提供给车辆7的驾驶员或车辆7的用户，其中该信息信号反映了交通灯12的最可能的实际信号状态。
替代地或附加地，特别是在车辆7被设计为自驾驶车辆的情况下，例如根据SAEJ3016的5级自驾驶车辆，引导系统8可以根据交通灯12是红色或绿色的概率来控制车辆7。
借助于改进的概念，手动和/或自动控制的车辆可以基于交通信号灯的信号状态来控制，即使交通信号灯可能被某个物体(例如卡车)阻挡，从而车辆的驱动器和/或传感器系统不能直接看到或识别实际的信号状态。
为此，自主车辆利用传感器系统，该传感器系统可以配备能够检测场景中的交通灯和车辆的一个或多个摄像机。具有交通灯属性的高清地图HD-map也用于几种实施方式中。
借助于改进的概念，关于交通灯设备的实际状态的可靠信息可以被建模，即使它没有被相应的传感器直接看到。

Claims (14)

1.一种用于确定交通灯设备(12)的信号状态的方法，
其特征在于，
借助于自主车辆(7)的传感器系统(9)，确定至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)的运动状态；和
由所述自主车辆(7)的计算单元(10)根据所确定的运动状态来确定所述信号状态的概率；
借助于所述传感器系统(9)确定所述至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)中的每个车辆(13，14，15，16，17，18)的单独运动状态；
借助于所述计算单元(10)分析所述单独运动状态的一致性；和
根据一致性分析的结果确定所述信号状态的概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助于所述传感器系统(10)和/或借助于另外的传感器系统来确定至少一个另外的交通灯设备(25，26，27)的至少一个另外的信号状态；
由所述计算单元(10)从数据库接收相互关系数据，所述相互关系数据包括所述交通灯设备(12)的所述信号状态和所述至少一个另外的信号状态之间的相互关系；和
所述信号状态的概率取决于所述相互关系数据。
3.根据权利要求2所述的方法，
其特征在于，
由所述计算单元(10)从地图数据库接收所述相互关系数据。
4.根据权利要求2或3所述的方法，
其特征在于，
由所述计算单元(10)根据所述相互关系数据确定基本概率；和
所述信号状态的概率取决于所述基本概率。
5.根据权利要求4所述的方法，
其特征在于，
借助于所述计算单元(10)计算取决于所确定的运动状态的校正值；和
借助于所述计算单元(10)将所述信号状态的概率确定为所述基本概率和所述校正值的总和。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，
其特征在于，
借助于所述传感器系统(9)在第一时间和第二时间确定所述至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)的运动状态；
借助于所述计算单元(10)确定在所述第一时间确定的运动状态与在所述第二时间确定的运动状态之间的偏差；和
所述信号状态的概率取决于所述偏差。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，
其特征在于，
借助于所述计算单元(10)基于所述单独运动状态来确定一致车辆的数量；和
所述信号状态的概率取决于一致车辆的数量。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，
其特征在于，
对于所述传感器系统(9)的连续帧，重复确定所述至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)的运动状态；
借助于所述计算单元(10)分析针对帧确定的运动状态的进一步一致性；和
所述信号状态的概率取决于进一步一致性的分析结果。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，
其特征在于，
借助于所述计算单元(10)根据所述信号状态的概率生成信息信号。
10.一种用于自动控制自主车辆(7)的方法，
其特征在于，
通过根据权利要求1至9中任一项所述的方法确定交通灯设备(12)的信号状态的概率；和
根据信号状态的概率，借助于所述自主车辆(7)的电子车辆引导系统(8)来控制所述自主车辆(7)。
11.根据权利要求10所述的方法，
其特征在于，
通过所述计算单元(10)将所述信号状态的概率与预定的最小置信度值进行比较；和
借助于所述电子车辆引导系统(8)根据比较结果控制所述自主车辆(7)。
12.一种电子车辆引导系统，包括自主车辆(7)的传感器系统(9)和耦接到所述传感器系统(9)的计算单元(10)，
其特征在于，
所述传感器系统(9)被配置成确定至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)的运动状态；和
所述计算单元(10)被配置为根据所确定的运动状态来确定交通灯设备(12)的信号状态的概率；
借助于所述传感器系统(9)确定所述至少一个另外的车辆(13，14，15，16，17，18)中的每个车辆(13，14，15，16，17，18)的单独运动状态；
借助于所述计算单元(10)分析所述单独运动状态的一致性；和
根据一致性分析的结果确定所述信号状态的概率。
13.根据权利要求12所述的电子车辆引导系统，其特征在于，
所述计算单元(12)被配置成接收至少一个另外的交通灯设备(25，26，27)的至少一个另外的信号状态；
所述电子车辆引导系统(8)包括存储相互关系数据的数据库，所述相互关系数据包括所述交通灯设备(12)的信号状态和所述至少一个另外的信号状态之间的相互关系；和
所述计算单元(10)被配置为根据所述相互关系数据来确定所述信号状态的概率。
14.一种计算机介质，包括计算机程序，所述计算机程序包括指令，当所述计算机程序由根据权利要求12或13所述的电子车辆引导系统(8)执行时，使得所述电子车辆引导系统(8)执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法。
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