CN114730186A - 用于运行车辆的自主行驶功能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行车辆(1)的自主行驶功能的方法，其中，所述车辆(1)具有计算器单元(30)和用于感测环境数据的多个传感器(10)，并且，其中，所述计算器单元(30)设置用于，根据所感测的环境数据确定应有轨迹(2)，所述车辆(1)沿着所述应有轨迹驾驶。此外，设置，在第一步骤a)进行实际轨迹(4)的感测，其中，所述实际轨迹(4)描绘由所述车辆(1)实际经过的路径，并且，进行到所述车辆(1)的环境中的对象的间距的感测。在紧接着的步骤b)中，通过将所述实际轨迹(4)与所述应有轨迹(2)进行比较和监测所感测到的、到环境中的对象的间距来进行所述自主行驶功能的品质的求取。在所述方法的紧接着的步骤c)中，通过从多个传感器(10)中选择要使用于所述自主行驶功能的传感器(10)和/或通过改变来自所述多个传感器(10)的至少一个传感器(10)的测量速率(测量以所述测量速率进行)来进行所述品质到预先给定的目标值的调节。本发明的另外的方面涉及一种计算机程序以及一种车辆(1)，所述车辆设置用于实施所述方法。

Description

用于运行车辆的自主行驶功能的方法
技术领域
本发明涉及一种用于运行车辆的自主行驶功能的方法，其中，所述车辆具有计算器单元和至少两个用于感测环境数据的传感器，并且其中，所述计算器单元设置为用于，根据所感测的环境数据来确定应有轨迹，沿着所述应有轨迹引导该车辆。本发明的另外的方面涉及一种计算机程序以及一种车辆，所述计算机程序和所述车辆设置为用于实施所述方法。
背景技术
在现有技术中已知一些具有自主行驶功能的车辆，用所述自主行驶功能可以在没有驾驶员干预的情况下沿着一轨迹从起始位置到目标位置地驾驶车辆。在此，轨迹描绘轨道曲线，车辆沿着所述轨道曲线运动。这样的自主行驶功能可以减轻车辆的驾驶员的负荷，其方式是，车辆在确定的情形下或者在完整的行驶期间自动地运动。
为了提供这样的自主行驶功能，精确的环境数据是必需的，所述环境数据描绘车辆的环境。为了感测这些环境数据，使用多个传感器。在这里，成问题的是，为了处理环境数据，相当大的计算机资源是必需的。
DE 10 2012 108 543 A1说明了一种用于基于数字地图的信息或者交通信息来调整车辆的环境感测的方法。交通信息可以是例如关于建筑工地的消息。在该方法中，例如从数字地图得知，车辆是位于城市的环境中还是位于高速公路上。此外，可以从地图得知关于车辆环境的拓扑结构的数据。然后，根据这些信息调控车辆的传感器系统以便感测周围环境。在此，可以激活传感器或者使其停用以及可以调准有效距离、分辨率、采样率和/或感测区域。通过有针对性地使环境感测与环境条件相匹配可以节省计算时间，并且提高环境感测的精确度和效率。
DE 10 2017 114 049 A1说明了一种用于确定和调整用于自动的车辆的路线的系统。车辆包括具有如摄像机或者雷达这样的不同的传感器系统的传感器子系统。此外，系统包括实行不同的子任务的子模块。在此，系统包括一个车辆感知子模块，所述车辆感知子模块实施用于感知的系统功能。通过系统的模块决定，要使用哪些传感器、要如何使用传感器以及如何处理传感器数据。
DE 10 2013 219 567A1说明了一种用于控制微镜扫描仪的方法。在方法中，设置，根据另外的传感器的信号控制微镜扫描仪。如果例如发现一个特别有趣的对象，则对其精细地进行扫描。微镜扫描仪也根据天气情形控制，其中，例如在有雾的情况下优化扫描仪的参数。
从现有技术中已知的、用于调整用于感测环境数据的传感器的运行的方法分别仅仅考虑确定的部分方面，从而不确保，在各种情形下恰好具有这样的环境数据以供使用，所述环境数据对于自主行驶功能的安全的运行是必需的。
发明内容
提出一种用于运行车辆的自主行驶功能的方法，其中，车辆具有计算器单元和多个用于感测环境数据的传感器，并且其中，计算器单元设置为用于，根据所感测的环境数据来确定应有轨迹，车辆沿着所述应有轨迹被引导。
此外，设置，在第一步骤a)中感测实际轨迹，其中，实际轨迹描绘由车辆实际走过的路径，并且感测到车辆周围环境中的对象的间距。
在紧接着的步骤b)中，通过将实际轨迹与应有轨迹进行比较和监测到周围环境中的对象的所感测的间距来求取自主行驶功能的品质。
在该方法的紧接着的步骤c)中，通过从多个传感器中选择要用于自主行驶功能的传感器和/或通过改变多个传感器中的至少一个传感器进行测量的测量速率来将品质调节到预给定的目标值。
优选地，该方法的步骤a)至c)在自主行驶功能的运行期间重复地执行。例如，该方法可以在1ms至10s的范围内、优选在10ms至2s的范围内、特别优选在100ms至1s的范围内的时间段期满之后重复。尤其是在ms范围内有规律地实施该方法时，可以对品质的改变快速地作出反应，使得在实施自主行驶功能时随时地确保驾驶安全性。
自主行驶功能设置为用于，在没有驾驶员干预的情况下将车辆从起始位置引导至目标位置。优选地，自主行驶功能在此不限于确定的驾驶机动动作或者状况并且尤其也可以承担到目标位置的路线规划。但是，自主行驶功能也可以涉及在确定的状况下的车辆引导，如例如在施工工地内或者沿着先前所学习的轨迹的车辆引导。在自主行驶功能运行期间车辆沿着应有轨迹被引导，该应有轨迹由计算器单元确定。在此，计算器单元需要由多个传感器提供的环境数据。
所使用的传感器尤其可以涉及超声传感器、光学摄像机例如视频摄像机和红外摄像机、雷达传感器和激光雷达传感器。优选地，多个传感器在此包括不同类型的传感器，其中，在一种类型的传感器中可以使用多个样本。例如，车辆可以包括多个超声传感器、多个视频摄像机、一个雷达传感器和一个激光雷达传感器。
为了确定实际轨迹，优选地设置，连续地确定车辆的位置。车辆的位置确定例如通过使用卫星导航系统、通过分析评价地标和/或通过分析评价无线电信号来进行。特别优选地，将用于位置确定的多种可能性相互组合，以便提高准确性。
自主行驶功能的品质表明，车辆被多精确地引导。根据本发明，确定自主行驶功能的品质，其方式是，将车辆沿着被引导的应有轨迹与由车辆实际行驶过的实际轨迹进行比较。因此，品质是对“在考虑到当前所请求的环境数据的情况下由车辆多准确地驶过确定的应有轨迹”的提示。此外，自主行驶功能的品质通过监测到周围环境中的对象，例如另外的交通参与者或者固定结构例如树木、墙和支柱的间距来求取。如果到周围环境中的对象的间距太小，则这是对“自主行驶功能的品质当前太低”的提示。为了确定：间距是否太小，可以预先给定例如最小间距值。在此，可以设置，对于不同类别或类型的对象，预给定不同的最小间距值。例如，对可运动对象，例如其他交通参与者可以比对于静态对象，例如树木预给定更大的最小间距值。在监测间距时，优选附加地考虑这样的条件：车辆必须随时停在道路上或可通行区域上。该条件必须被满足，即使到另外的对象的间距可能在公差以内地低于预给定的最小间距。
用于品质的目标值优选这样预给定：在该品质下随时地确保自主行驶功能在允许的公差内安全地实施。这意味着，在用于品质的目标值的情况下，车辆以预给定的精准度跟随应有轨迹并且遵循到车辆周围环境中的对象的预给定的最小间距。同时，用于品质的目标值选择得比最大可实现品质更小。由此实现，相对于处理所有可用的环境数据，要由计算器单元处理的环境数据量减少。由此，降低计算器单元的负载并因此尤其减小计算器单元的能量需求。
原则上，为了调节品质可以利用已知的调节方法。因此，例如可设想的是，对于将品质调节到预给定的目标值，预给定用于品质的极限值，并且在品质高于该极限值时减小所选择的传感器的数量，并且在品质低于该极限值时提高所选择的传感器的数量，和/或在品质高于该极限值时减小至少一个传感器的测量速率，并且在品质低于极限值时提高测量速率。也可以设置迟滞。
优选地，在将品质调节到目标值上时使用统计模型，其中，该统计模型在调节时除了品质之外还可以考虑另外的输入值。
优选地，在考虑到至少一个另外的参数的情况下确定至少一个评估因素，并且在选择要使用的传感器时和/或在改变测量速率时考虑该至少一个评估因素，其中，至少一个另外的参数选自：计算器单元的负载、车辆所处于的交通状况、车辆所处于的场景和/或关于在车辆地点处的天气的数据。
优选地，在计算器单元中力求：将该计算器单元的负载保持在预给定的值以下，使得随时有足够的资源可供用于环境数据的处理。例如，可以预给定：如果可能则使负载保持在80％以下。此外，计算器单元的不必要的高负荷尤其导致不必要的高能量消耗并且因此应被避免。
在交通状况中，例如可以考虑：是否存在密集的交通，即是否必须可靠地感测到并且在创建应有轨迹时必须考虑大量的可运动对象，或者是否仅存在少量交通，即，仅必须感测少量的周围环境中的可运动对象。相应地，可能必要的是，为了达到用于品质的目标值，在具有密集交通的交通状况中比在交通流量小的情况下选择更多传感器和/或以更高的测量速率来运行这些传感器。此外，确定的传感器由于它们的类型和/或由于它们在车辆上的位置而比其他的传感器更好地适用于确定的交通状况，这在选择传感器和/或选择测量速率时优选地考虑。
车辆所位于的场景可以涉及例如城市周围环境、乡村周围环境或者涉及高速公路。有利的是，视场景而定地不同类型的传感器分别对自主行驶功能的品质作出不同重要的贡献和/或视传感器类型和它在车辆上的安装地点而定地各个传感器的测量速率可以是不同的。为了确定场景，可以例如对传感器的环境数据进行分析评价，和/或可以使用数字地图。
天气也对确定种类或确定类型的传感器多强烈地有助于自主行驶功能品质具有影响。如果具有自主行驶功能的车辆例如在天气好的情况下在路上，则可能的是：布置在车辆前部的视频摄像机的数据对于达到用于品质的目标值是足够的。则由计算器单元提供应有轨迹可以仅利用以足够的测量速率所请求的视频摄像机测量数据来进行，以便达到所需要的品质。在此，可设想，不选择另外的传感器中，并且相应地，计算器单元不请求冗余传感器、例如雷达传感器的测量数据。而在天气条件差的情况下可设想，例如仅请求来自激光雷达传感器的测量数据并且不请求视频摄像机的测量数据。例如，天气可以通过车辆的传感器求取和/或可以从天气服务中调取与地点相关的天气数据。
优选地，对于来自多个传感器的每个单个传感器，确定各自的评估因素。通过这些各自的评估因素，在调节品质时可以考虑传感器各自的特性。由此确保，在调节时评估传感器对自主行驶功能的品质的对应贡献并且优选选择当前对品质作出最大贡献的那些传感器。
优选地，将分别未被选择的传感器关断或者置于待机模式中。在关断状态中或在待机模式中国，对应传感器的能量接收下降并且环境数据不会由该传感器求取。
在该方法中附加地或替代地可能的测量速率适配也有利地影响能量接收。通过这样选择测量速率使得仅以对于在公差内实现所要求的品质恰好必需的测量速率来求取环境数据，环境数据量相对于环境数据的最大可能量减少。在此，用于品质的公差包括对于自主车辆随时安全地运行来说必需的因素。因此，较少的环境数据必须由计算器单元处理，由此，又有利地影响计算器单元的负载并因此影响计算器单元的能量接收。
在此，测量速率的是适配可以在两个方向上进行，即，从标准值出发，当品质太低时可以提高测量速率，并且当品质超过所要求的目标值时可以降低测量速率。
优选地，计算器单元对于环境数据的处理速率相当于测量速率并且在测量速率改变时相应地适配。替代于此地，优选的是，使环境数据的处理速率保持恒定，并且在测量速率减小时进行单个测量值的多次传送。如果处理速率为例如100Hz并且传感器的测量速率适配为50Hz，则每个测量值相继地两次地传送给计算器单元用于处理。替代于此地，同样可能的是，代替测量值地，传送对“缺失的测量值或对对应传感器的关断”的提示，使得计算器单元在处理时不将该测量值作为实际测量值来考虑。尤其是在完全关断时或当传感器已被切换到待机时，优选的是，传送这样的关断值。
优选地，通过使用第一人工智能模型来确定应有轨迹，所述第一人工智能模型已通过机器学习获得。第一人工智能模型尤其构造和设置为用于提供自主行驶功能。
优选地，通过使用第二人工智能模型来选择要使用的传感器和/或改变测量速率，该第二人工智能模型通过机器学习获得。优选地，第二模型将传感器的环境数据传送给第一模型，其中，第二人工智能模型的输出数据优选以对于第一人工智能模型来说标准化的输出数据格式传递。
特别优选地，不但应有轨迹的确定以及要使用的传感器的选择和/或测量速率的改变通过使用共同的人工智能模型进行，所述共同的人工智能模型通过机器学习获得。
一个或者多个人工智能模型可以涉及例如用于机器学习的模型，如例如神经元深度学习网络(deep neutral network-DNN)、贝叶斯机器学习模型或者诸如此类的。原则上，这类用于机器学习的方法和模型以及用于这些模型的训练的方法和模型是本领域技术人员已知的。
优选地，用于选择要使用的传感器和/或改变测量速率的第二人工智能模型或共同的人工智能模型借助训练数据来学习。这尤其在使用神经网络时进行。在用训练数据进行学习时，优选使用在行驶期间所记下的数据。尤其是，所求取的车辆位置和这些传感器以对应传感器的最大测量速率得到的环境数据被用作输入数据，其中，将用于自主行驶功能的品质的目标值作为学习目标来输入。此外，尤其可以将关于车辆所位于的场景的数据、在所记下的行驶期间的交通密度和/或在所记下的行驶中的天气情况用作为输入数据。
如果需要以降低的测量速率得到的环境数据用于人工智能模型的训练，则优选根据现有的环境数据对数据库中的环境数据进行降采样，所述现有的环境数据以传感器的最大测量速率被记下。这可以在测试周围环境中通过虚拟传感器(例如，硬件在环，Hardwarein the Loop，HIL)实时地实现。
根据本发明，此外，提出一种计算机程序，当计算机程序在可编程的计算机装置上实施时，根据所述计算机程序执行在这方面所说明的方法中的一种。计算机程序可以例如涉及一种用于在车辆中实现自主行驶功能或者其子系统的模块。计算机程序可以存储在机器可读的存储器介质上，例如存储在永久的或者可重写的存储器介质上或者配属于计算机装置地存储或者存储在可移开的CD-ROM、DVD、蓝光光盘或者USB盘上。对此附加地或者替代地，计算机程序可以在计算机装置上例如服务器上提供用于下载，例如通过数据网络、例如互联网或者通信连接、例如电话线或者无线连接来下载。
根据本发明，此外，设置一种车辆。该车辆包括计算器单元和至少两个用于感测环境数据的传感器，其中，该计算器单元设置为用于提供自主行驶功能。此外，计算器单元设置为用于实施以上所说明的方法。
因为车辆构造为用于实施在这方面所说明的方法中的一种，在所述方法中的一种的范畴中所说明的特征相应地适用于车辆，并且相反地，在车辆的范畴中所说明的特征适用于该方法。
优选地，传感器构型为超声传感器、光学摄像机例如视频摄像机和红外摄像机、雷达传感器和激光雷达传感器，其中，车辆包括优选不同类型的传感器。在此，在一种类型中可以使用多个样本。例如，车辆可以包括多个超声传感器、多个视频摄像机、雷达传感器和激光雷达传感器。
优选地，在传感器和计算器单元之间的连接双向地构型，使得不仅可以将传感器的环境数据传递给计算器单元，而且可以相反地将指令从计算器单元传递给传感器。在此，这些指令可以尤其设置为用于，关断一个或者多个传感器，将其置于待机模式中或者接通一个或者多个传感器。此外，指令可以设置为用于，改变一个或者多个传感器的配置，尤其是以便改变一个或者多个传感器的测量速率。
传感器可以例如通过总线系统与计算器单元连接。
通过根据本发明地设置的、对传感器的选择和/或对至少一个传感器的测量速率的调整来动态地调整计算器单元的用于提供自主行驶功能的计算负荷。以此方式，计算单元可以更小和更便宜地设计，因为基于当前的情形仅仅对这样的环境数据进行分析评价：为了自动的车辆的安全的运行，实际上也需要所述环境数据。
有利地，根据本发明，通过求取自主行驶功能的品质提供一种客观的度量，用该客观的度量可以随时地评估自主行驶功能的精准度和与此同时其安全性。
如果例如确认，品质位于预先给定的目标值以下，则可以通过选择另外的传感器和/或通过提高传感器的测量速率来提高自动的车辆在当前的情形下的性能。以此方式提高在自动的车辆运行时的安全性。
此外，通过关断未被选择的传感器或者将其置于待机模式下并且降低计算器单元的计算负荷来减小用于提供自主行驶功能的能量需求。由此，尤其是在用电驱动的车辆中可以提高有效距离。
附图说明
根据绘图和随后的说明更详尽地解释本发明的实施方式。
唯一的附图示意性地示出一种具有自主行驶功能的车辆。
具体实施方式
该附图仅仅示意性地描绘本发明的主题。
图1示出车辆1，所述车辆为了提供自主行驶功能而具有大量的传感器10和计算器单元30。多个传感器10与计算器单元30连接。此外，计算器单元30与车辆1的另外的系统连接，以便不但承担车辆1的纵向引导(即加速和制动)而且承担车辆1的横向引导(即转向)。在图1中，这通过与方向盘7和与踏板8的连接概略地绘出。
在图1中概略绘出的车辆1具有不同类型的传感器10。在该实施例中，在车辆1前部布置有两个超声传感器11和视频摄像机12。此外，在车辆1的顶部上布置有激光雷达传感器13。不言而喻地，可以设置更多的或者更少的或者也可以设置其他的传感器10。
此外，为了求取车辆1的当前位置，设置用于卫星导航系统的接收器20，所述接收器与计算器单元30连接。优选地，为了对位置确定进行辅助也利用另外的数据源。例如，可以分析评价视频摄像机12的图像，以便辨识车辆1的周围环境中的地标并且还更精确地确定车辆位置。
在自主行驶功能中车辆1在没有驾驶员干预的情况下从起始位置被引导至目标位置，为了提供这种自主行驶功能，计算器单元30确定应有轨迹2。在确定应有轨迹2时，尤其使用传感器10的环境数据和尤其利用接收器20所确定的车辆位置。
车辆1沿着确定的应有轨迹2被引导，其中，相较于应有轨迹2的当前车辆位置与参考点6相关，在所示出的示例中，该参考点位于车辆1后轴的中心。此外，在图1中画入实际轨迹4，该实际轨迹表明：车辆1关于参考点6实际上行驶了哪条路径。同样地，实际轨迹4通过卫星导航系统和/或通过对环境传感器数据中的地标的识别和/或通过无线电信号和/或以它们的组合来确定。
在根据本发明的方法中还设置，将实际行驶的实际轨迹4与应有轨迹2进行比较并且从偏差中确定自主行驶功能的品质。偏差越小，则品质越高。此外，优选地，监测到周围环境中的对象的间距并且在确定品质时一起考虑。
在求取到品质之后，例如设置，将该品质与用于品质的预给定的目标值包括允许的公差在内进行比较并且接着选择：哪些传感器10应被用于提供自主行驶功能。如果品质高于目标值，则可以关断传感器10中的一些传感器，以便节省能量并且降低计算器单元30的负载。如果品质低于目标值，则传感器10中的一些另外的传感器被接通并且这些另外的传感器的环境数据通过计算器单元30来处理。
在本发明的另外的实施方式中，可以设置，附加地或者替代地，根据品质适配一个或者多个传感器10的测量速率。在品质高于目标值(包括公差在内)的情况下，则可以减小测量速率并因此降低计算器单元30的计算负荷。
本发明不限于这里所说明的实施例和在其中所强调的方面。更确切地说，在由权利要求所给定的范围以内能实现大量处于本领域技术人员范畴中的改型。

Claims (10)

1.用于运行车辆(1)的自主行驶功能的方法，其中，所述车辆(1)具有计算器单元(30)和多个用于感测环境数据的传感器(10)，并且其中，所述计算器单元(30)设置为用于，根据所感测的环境数据确定应有轨迹(2)，所述车辆(1)沿着所述应有轨迹被引导，其特征在于，所述方法具有以下步骤：
a)感测实际轨迹(4)，该实际轨迹描绘由所述车辆(1)实际走过的路径，并且感测与所述车辆(1)的周围环境中的对象的间距，
b)通过将所述实际轨迹(4)与所述应有轨迹(2)进行比较并且监测与周围环境中的对象的所感测的间距来求取所述自主行驶功能的品质，
c)通过从所述多个传感器(10)中选择为所述自主行驶功能而要使用的传感器(10)和/或通过改变所述多个传感器(10)中的至少一个传感器(10)的用以进行测量的测量速率来将所述品质调节到预给定的目标值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在考虑至少一个另外的参数的情况下确定至少一个评估因素，并且在选择要使用的传感器(10)时和/或在改变所述测量速率时考虑该至少一个评估因素，其中，所述至少一个另外的参数选自：所述计算器单元的负载、所述车辆(1)所处于的交通状况、所述车辆(1)所处于的场景和/或关于所述车辆(1)的地点处的天气的数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述多个传感器(10)中的每个单个传感器(10)分别地确定所述评估。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，将未被选择的传感器(10)关断或者置于待机模式中。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算器单元(30)对所述环境数据的处理速率相当于所述测量速率并且相应地被适配，或者，所述环境数据的处理速率是恒定的，并且在所述测量速率减小时进行对单个测量值的多次传送。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述应有轨迹(2)通过使用第一人工智能模型来确定，所述第一人工智能模型通过机器学习获得。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，要使用的传感器(10)的选择和/或测量速率的改变通过使用第二人工智能模型来进行，所述第二人工智能模型通过机器学习获得。.
8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述应有轨迹(2)的确定以及要使用的传感器(10)的选择和/或测量速率的改变通过使用共同的人工智能模型进行，所述共同的人工智能模型通过机器学习获得。
9.计算机程序，当在计算机上运行所述计算机程序时，该计算机程序实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.车辆(1)，其包括计算器单元(30)和用于感测环境数据的多个传感器(10)，其中，所述计算器单元(30)设置为用于提供自主行驶功能，其特征在于，所述计算器单元(30)还设置为用于，实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法中的一种。
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