CN115697815A - 用于确定用于车辆的直线行驶修正的修正角的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于确定用于车辆(1)的直线行驶修正的修正角(KW)的设备和方法，其中，根据至少一个车辆自身参量(FE)进行所述修正角(KW)的学习(S3)，其中，确定至少一个车辆环境参量(FU)并且评价至少一个特定于环境参量的标准，其中，只有当满足至少一个特定于环境参量的标准时才执行所述学习(S3)。

Description

用于确定用于车辆的直线行驶修正的修正角的方法和设备

技术领域

本发明涉及一种用于确定用于车辆的直线行驶修正(Geradeauslaufkorrektur)的修正角的方法和设备。

背景技术

已知的是，为车辆确定所谓的直线行驶转向角。发生这种情况是因为，由于构件公差和/或安装公差以及构件的由运行引起的变化，由车辆驾驶员在转向操纵件处调整到的直线行驶方向盘角不一定导致车辆的直线行驶。因此可能需要修正车辆的可转向的车轮的在直线行驶方向盘角的情况下所调整的转向角，以便实现车辆的直线行驶。该修正角也可以称为直线行驶转向角。

存在各种用于确定该修正角的方法。如此，DE 10 2013 008 830 B3描述了一种用于识别机动车的转向系的构件的损坏的方法。在该文献中进一步公开了实际的直线行驶例如可以通过如下方式来识别，即不出现转向力。备选地，可以使用摄像头来识别直线行驶。进一步公开了在时间上最常使用的转向角被确定为直线行驶转向角。因此，该文献即公开了一种方法，该方法被用于确定直线行驶转向角或修正角的定量值。

此外已知的是DE 10 2010 028 140 A1，其公开了一种用于具有跟踪辅助功能的机动车的驾驶员辅助方法。该文献公开了可以考虑机动车的环境传感器(例如摄像头或雷达传感器)的数据，以便确定用于叠加由驾驶员预设的车轮转向角的附加角度。由此可以在车辆引导时支持驾驶员。

同样作为现有技术已知DE 10 2006 018 974 A1，其公开了一种用于校准机动车中的偏航率测量的方法。该文献公开了一种朝前指向的摄像头系统，该摄像头系统可以沿行驶方向检测车辆环境。此外公开了，为了以高的精确性检测偏航角，在静止状态下执行对测得的偏航率的至少一个第一校准，并且在行驶期间执行至少一个第二校准，其中，这尤其在已确认直线行驶时执行。所阐述的摄像头用于检测机动车前方的环境并根据车道走向估计偏航率，其中，尤其是估计直线行驶或转弯。

存在以下问题：在修正角的当前的学习方法中，偏离理想条件的环境条件可能导致不期望地不精确地确定修正角。例如，即使探测到车辆的直线行驶，坑洼或歪斜的机动车道也可能导致确定不精确的修正角，尤其是当修正角被测定为平均最常调整到的转向角时也是这种情况。如此，例如坑洼可能导致车辆驾驶员在实际直线行驶时在短时间内调整到其他的转向角，该转向角然后被计入平均值。

发明内容

因此即提出以下技术问题：提供用于确定用于车辆的直线行驶修正的修正角的方法和设备，所述方法和设备实现该角度的更精确的确定。

所述技术问题的解决方案由具有独立权利要求特征的内容得到。本发明的其他有利的设计方案由从属权利要求得到。

提出了一种用于确定用于车辆的直线行驶修正的修正角的方法。所述车辆尤其可以是机动车。在此，修正角是当车辆驾驶员期望驾驶员辅助系统用于车辆的直线行驶时所调整到的转向角。这种期望可以例如通过(尤其是由车辆驾驶员)调整车辆的转向操纵件处的直线行驶方向盘角来发出信号。

在该方法中，根据至少一个车辆自身参量来进行修正角的学习。车辆自身参量尤其可以是车辆的行驶动态参量，例如加速度、速度、偏航率或其他行驶动态参量。此外，车辆自身参量也可以是当前调整到的转向角、当前调整到的方向盘角或当前施加的转向力矩。在此，车辆自身参量可以通过相应的检测装置、尤其是传感器来检测。然而，最终也可以设想的是，车辆自身参量通过计算来确定，例如根据由传感器检测到的其他车辆自身参量来确定。

相应的学习方法是本领域技术人员已知的。示例性的学习方法是检测/确定在时间上最常调整到的转向角，其中，在这种情况下假定修正角相应于该转向角，因为车辆最常直线行驶。当然，本领域技术人员还可以附加地或备选地应用其他用于学习修正角的方法。

根据本发明，确定至少一个车辆环境参量并且评价至少一个特定于环境参量的标准，其中，只有当满足至少一个特定于环境参量的标准时才执行所述学习。下面还更详细地阐述示例性车辆环境参量。

在评价特定于环境参量的标准时，例如可以评价车辆环境参量或代表该环境参量的值是小于预定的阈值、大于预定的阈值、处于预定的值范围内还是处于预定的值范围之外。如果其是这种情况，则满足特定于环境参量的标准。如果其不是这种情况，则不满足特定于环境参量的标准。除了基于阈值的标准之外，当然也可以评价其他标准。

如果不满足特定于环境参量的标准，则不进行修正角的学习。如果例如至少一个环境参量(尤其是在车辆的行驶期间)如此变化，使得不再满足所述至少一个特定于环境参量的标准，则可以终止或中断学习。在这种情况下，直至该时间点所学习的修正角可以规定为根据本发明要确定的修正角。在该时间点所学习的修正角同样可以被存储。如果车辆环境参量如此变化，使得在变化之后满足所述至少一个特定于环境参量的标准，则可以重新开始或继续学习。如果继续学习，则可以调用修正角，尤其是调用存储的修正角，并将其用作用于学习的初始值。如果重新开始学习，可以使用预定的初始角作为初始值。

修正角的变化可以在学习期间进行。如果没有学习修正角，则不进行修正角的变化。

所述方法有利地实现了：只有当在车辆环境中存在如下条件时才执行学习，所述条件通过合适的学习方法实现修正角的尽可能精确的确定。例如，只有当机动车道平坦且干燥并且尤其是没有坑洼时，才可以执行学习。下面还结合同样在下面阐述的车辆环境参量来阐述另外的示例性理想条件。

由此即有利地改善了在确定修正角时的精确性。

在一种优选实施方式中，车辆环境参量是机动车道特性。下面还更详细地阐述示例性的机动车道特性。由于机动车道特性直接影响车辆的行驶行为并且还直接影响通过车辆驾驶员或通过车辆辅助系统进行的车辆引导，因此以有利的方式得到在确定时的高精确性，因为尤其是可以防止在机动车道上学习，所述机动车道的特性-如上文阐述的那样-会导致修正角的不精确的确定。

备选地，车辆环境参量是天气信息。天气信息可以是例如关于雨强度、风强度、温度或其他与天气有关的参量的信息。由此能够以有利的方式避免在不利的天气条件期间学习修正角，所述不利的天气条件同样会导致不精确的确定，例如在车辆暴露于风中，尤其是侧风期间。

此外，车辆环境参量可以是交通信息。这种交通信息可以代表例如车辆所行驶的道路上的交通是少还是多。如果存在较多交通，则存在更高的针对导致偏离直线行驶的转向干预的概率，由此这种情况不太适合学习修正角。反之在较少交通的情况下存在用于确定修正角的良好的学习情况。

进一步备选地，车辆环境参量是车辆所行驶道路的道路类型。道路类型可以是例如高速公路、乡村道路或城市道路。此外，道路类型可以是城镇内的道路或城镇外的道路。例如，只有当车辆位于高速公路上或乡村道路上和/或城镇外的道路上时，才可以进行学习。如此，可以假设，在城镇内的街道上行驶需要车辆驾驶员频繁的转向干预，由此这种行驶不适合于学习修正角。此外可以假定，在城镇外的机动车道上行驶、尤其是在高速公路或乡村道路上行驶需要少的转向干预或不需要转向干预，并且因此转向角变化小或不发生变化，从而使这种行驶更好地适合于学习修正角。因此，由此也以有利的方式得到修正角的确定的改进的精确性。

此外，车辆环境参量可以是在所述车辆与自身车道和/或与不同于自身车道的车道之间的相对位置。车道的位置例如可以由车道的中央的中心线的位置得出。如此，例如可以假设，在大于预定的(尤其是与车道宽度有关的)间距的相对位置的情况下，转向干预发生或以一些概率发生，由此这种情况不适合于学习修正角，并且以一些概率不发生车辆的准确的直线行驶。反之，可以假设，在小于或等于预定的阈值的相对位置的情况下，不发生转向干预或以高的概率不发生转向干预，并且存在对于修正角的学习而言有利的行驶情况。即以有利的方式得到以良好的精确性对修正角的确定。

此外，车辆环境参量可以是在所述车辆与其他车辆(尤其是在行驶方向上位于所述车辆前方或旁边的其他车辆)之间的相对位置。如果该相对位置例如小于预定的阈值，则可以假设针对转向干预的概率高，因为驾驶员由于小间距而必须比在大间距的情况下对其他车辆的例如变化的行驶行为更早做出反应。因此，相应的行驶情况相当不适合于学习修正角。反之，可以假设，大于预定的间距或等于预定的间距的相对位置导致针对转向干预和因此转向角的改变的概率小，因为车辆驾驶员或驾驶员辅助系统没有对其他车辆的行驶行为做出反应。由此实现更好地适用于确定修正角的行驶情况以及该修正角的更精确的确定。

当然，车辆环境参量也可以是值、尤其是数值，该值代表上文阐述的示例性参量。

在一种优选的实施方式中，机动车道特性是机动车道曲率。如此，例如当机动车道曲率小于或等于预定的曲率阈值时可以满足特定于环境的标准，其中，曲率为零代表非弯曲的机动车道。在这种情况下可以假设，车辆驾驶员或用于控制车辆的车辆辅助系统在不弯曲或仅轻微弯曲的车道上不必执行干预或仅执行少量干预，从而得到适合于学习的情况。

备选地，机动车道特性可以是机动车道宽度。例如，如果机动车道宽度大于或等于预定的阈值，则在这种情况下可以满足特定于环境参量的标准。在这种情况下，可以假设，车辆驾驶员或用于控制车辆的车辆辅助系统为了保持在足够宽的机动车道上不必执行干预或仅执行少量干预，从而得到适合于学习的情况。

此外，机动车道特性可以是本身车道宽度。在这种情况下，例如当本身车道宽度比预定的宽度阈值更宽时，可以满足特定于环境参量的标准。在这种情况下可以假设，车辆驾驶员或车辆辅助系统为了使车辆保持在车道中不必执行干预或仅执行少量干预，从而得到适合于学习的情况。

此外，机动车道特性可以是机动车道边界的类型。机动车道边界的类型可以是例如防撞护栏、墙壁或没有边界的状态。例如，在这种情况下，如果不存在机动车道的边界，则可以满足特定于环境参量的标准，因为在这种情况下，可以假设，针对用于避免不期望的碰撞或不期望低的与机动车道边界的间距的转向干预的概率低于不存在机动车道边界的情况，从而该情况良好地适合于学习。

此外，机动车道特性可以是机动车道状态。机动车道状态例如可以相应于以下状态之一：“完全完好”、“存在坑洼”、“平坦”、“倾斜”、“铺设柏油”、“未铺设柏油”。当然，其他机动车道状态也是可以设想的。其他机动车道状态可以是例如是“未结冰”和/或“结冰”。在这种情况下，例如当机动车道条件对应于条件“完好”和/或“铺设柏油”和/或“平坦”和/或“未结冰”时，可以满足特定于环境参量的标准。在这种情况下可以假设，针对转向干预和因此转向角的变化的概率与其他机动车道状态相比被减小，从而得到用于学习修正角的良好情况。

通过评价所阐述的机动车道特性，以有利的方式得到用于学习修正角的良好情况的可靠分类，这导致该修正角的精确确定。

在另一种实施方式中，根据布置在车辆中的用于检测车辆环境的装置的输出信号来确定车辆环境参量。该装置尤其可以是图像检测装置，尤其是车辆摄像头。然而也可以设想的是，该装置是或包括雷达传感器。该装置也可以包括激光雷达传感器或构造为这种激光雷达传感器。该装置也可以是或包括超声波传感器。由此以有利的方式得到车辆环境参量的可靠且精确的检测，所述车辆环境参量尤其描述了当前的实际车辆环境。

备选地或累加地，可以根据地图信息来确定车辆环境参量。为此例如可以确定车辆的自身位置，并且根据自身位置从地图信息中确定车辆环境参量。例如，可以根据车辆自身位置和地图信息来确定车辆所行驶的道路的道路类型。此外可以设想的是，根据地图信息确定机动车道宽度、机动车道曲率或其他车辆环境参量。这种地图信息例如可以由车辆导航系统提供。如此可以设想的是，地图信息存储在车辆中的存储装置上。当然，然而也可以设想的是，从车辆外部的装置、例如服务器装置调用地图信息，尤其是经由车辆的合适的通信装置来调用地图信息。

进一步备选地或累加地，根据其他车辆的车辆信息、尤其是所述车辆的预定环境中的车辆的车辆信息来确定车辆环境参量。这种车辆信息可以例如经由C2X通信、尤其是C2C通信和/或C2基础设施通信传输到车辆。例如，在车辆和其他车辆之间的相对位置能够以这种方式和方法确定。也可以设想的是，根据其他车辆所行驶的轨迹的交通信息来确定机动车道曲率。同样可以设想的是，由此以这种方式确定交通密度或其他交通信息。

进一步备选地或累加地，根据在车辆外部的存储装置、尤其是服务器装置上提供的天气信息和/或交通信息来确定车辆环境参量。此外可以设想的是，车辆(尤其是用于确定车辆环境参量的计算装置)访问云信息，即由服务器装置在互联网中提供的信息，以便确定车辆环境参量，例如上文阐述的风况或交通情况。

所提及的实施方案所有都以有利的方式实现车辆环境参量的可靠且精确的确定。

在一种优选的实施方式中，用于检测车辆环境的装置是图像检测装置。这个和相应的技术优势已经在上文进行了阐述。

在另一种实施方式中，附加地确定至少一个车辆自身参量。上文已经阐述了示例性的车辆自身参量。此外，评价至少一个特定于自身参量的标准，其中，只有当除了至少一个特定于环境参量的标准之外还满足所述至少一个特定于自身参量的标准时才执行所述学习。在这种情况下，例如只有当转向角的绝对值小于预定的转向角阈值时才可以进行学习。备选地或累加地，只有在当前施加的转向力矩的数值小于预定的转向力矩阈值时才可以执行学习。

由此以有利的方式改善了在确定修正角时的精确性。

在另一种实施方式中，车辆自身参量为转向角、转向角速度、手力矩、转向力矩、车辆速度或偏航率。

例如，如果转向角速度小于预定的转向角速度阈值和/或如果当前施加在转向操纵件处的手力矩小于预定的手力矩阈值和/或如果车辆速度大于预定的车辆速度阈值和/或偏航率小于预定的偏航率阈值，则可以满足特定于自身参量的标准。在所有情况下都可以假设，车辆进行直线行驶并且针对转向干预的概率是低的，从而存在用于学习的良好情况。由此如上文所阐述的那样得到修正角的精确确定。

在另一种实施方式中，当满足所述至少一个特定于环境参量的标准时和/或当满足至少一个另外的特定于环境参量的标准时，确定针对所学习的修正角的修正值。

进一步备选地或累加地，如果满足至少一个特定于自身参量的标准、尤其是上文阐述的特定于自身参量的标准或其他特定于自身参量的标准，则确定修正值。

此外，根据修正值修正所学习的修正角。

所述修正值例如可以通过评价在修正值与至少一个车辆环境参量和/或至少一个车辆自身参量之间的预定的函数关系来确定。当然，也可以设想的是，评价预定的关联规则，所述关联规则将修正值关联给车辆环境参量和/或至少一个车辆自身参量。由此，能够以有利的方式进一步改善修正角的确定的精确性。尤其是，修正值因此不再仅通过在存在预定的条件时执行的学习方法来确定，而是同时或在特定情况下确定针对在这些条件下所学习的修正角的修正值，其中，然后根据学习的修正角和修正值来确定修正角，例如通过加或减这些参量来确定修正角。

如果不满足所述至少一个特定于环境参量的标准和/或所述至少一个另外的特定于环境参量的标准和/或所述至少一个特定于自身参量的标准，则不确定针对所学习的修正角的修正值。备选地，在这种情况下也可以确定修正值，其中，但是然后不修正所学习的修正角。

在另一种实施方式中，根据当前的转向角、当前的修正角、机动车道曲率、偏航角误差或辅助系统调节参量来确定修正值。在此，偏航角误差可以代表当前的偏航角与车辆纵向轴线的当前定向(尤其是相对于车道中心线)在多少程度上不匹配的量度，尤其即以超过预定的量度偏离当前定向。辅助系统调节参量尤其可以是由进行横向引导的车辆辅助系统产生的并且引起横向引导车辆的干预的调节参量。

上文阐述的参量可对所学习的修正角产生影响，其(稍微)使学习方法中的确定出错。如此，即使满足学习条件，例如轻微的机动车道弯曲也可使所学习的修正角出错。对呈用于对修正角进行修正的修正值的形式的这些参量中的一个或多个参量的影响的考虑以有利的方式改善所述确定的精确性。

此外提出一种用于确定车辆的修正角的设备。所述设备包括至少一个计算装置，其尤其是构造为微控制器或集成电路或可以包括这种微控制器或集成电路。此外，所述设备包括至少一个用于确定车辆自身参量的装置。装置尤其也可以是用于检测车辆自身参量的装置，例如传感器。此外，所述设备包括至少一个用于确定车辆环境参量的装置。该装置也可以是用于检测车辆环境参量的装置，例如传感器，尤其是上文阐述的车辆摄像头。在此，用于确定的装置可以在数据和/或信号方面与计算装置连接。

还可能的是，用于确定车辆自身参量的装置和/或用于确定车辆环境参量的装置包括用于在所述装置与车辆外部的装置、例如服务器装置或其他车辆的通信装置或路边装置(或称为道路侧装置，Strassenseitige Einrichtung)之间进行数据传输的通信装置。

此外，通过计算装置根据至少一个车辆自身参量来执行修正角的学习。这已经在上文阐述过。

根据本发明，确定至少一个车辆环境参量，尤其是通过用于确定车辆环境参量的装置来确定。此外，评价至少一个特定于环境参量的标准，尤其是通过计算装置评价至少一个特定于环境参量的标准。此外，只有当满足所述至少一个特定于环境参量的标准时才进行学习。

该设备因此如此配置，使得根据在本公开中阐述的实施方式之一的方法能够以相应的技术优点通过该设备实施。

此外，描述了具有这种设备的车辆、尤其是机动车。

附图说明

依据实施例更详细地阐述本发明。附图示出：

图1示出根据本发明的方法的示意性流程图，

图2示出另一种实施方式中的根据本发明的方法的示意性流程图，

图3示出根据本发明的方法的示意图，以及

图4示出另一种实施方式中的根据本发明的方法的示意图。

具体实施方式

在下文中，相同的附图标记表示具有相同技术特性或特征的元件。

图1示出根据本发明的用于确定用于车辆1的直线行驶修正的修正角KW的方法(见图3)的示意性流程图。尤其是在该方法的第一步骤中，进行至少一个车辆环境参量FU的确定S1。此外，进行对特定于环境参量的标准的评价S2。如果满足特定于环境参量的标准，则根据车辆自身参量FE进行修正角KW的学习S3(见图2)。在此，可以在学习S3之前测定或检测该车辆自身参量FE。

上面已经阐述了示例性的车辆自身参量FE和示例性的车辆环境参量FU。如果不满足特定于环境参量的标准，则进行预定的修正角的使用S4，该预定的修正角可以是例如先前已经学习和存储的修正角KW或预设的参考值。

图2示出另一个实施方式中的根据本发明的用于确定修正角KW的方法的示意性流程图。在此，车辆环境参量FU的确定S1和特定于环境参量的标准的评价S2分别相应于图1中所示的确定S1和评价S2。

如果满足特定于环境参量的标准，则进行车辆自身参量FE的确定S5，并且然后进行特定于自身参量的标准的评价S6。如果满足特定于自身参量的标准，则借助本领域技术人员已知的学习方法来进行修正角KW的学习S3。如果不满足特定于环境参量的标准或特定于自身参量的标准，则进行上文阐述的对已经学习的修正角或参考值的使用S4。

在此，图2中所示的车辆环境参量FU的确定S1、车辆自身参量FE的确定S5和相应标准的评价S2、S6的次序仅应示例性地而非强制地以所示的顺序实施。如此，可能的是，在时间上并行地进行车辆环境参量FU的确定S1和车辆自身参量FE的确定S5，或者在时间上在车辆环境参量FU之前确定车辆自身参量FE。相应的情况适用于相应标准的评价S2、S6。

通过使用S4先前学习的修正角KW，可以返回用于确定S1车辆环境参量FU的方法。如果车辆环境参量FU和如有可能车辆自身参量FE如此变化而使得不再满足相应的多个标准/相应的一个标准，则可以中断修正角KW的学习S3。

图1和2中所示的确定的修正角KW可以被存储并且然后尤其是由车辆辅助系统使用，以便执行期望的车辆辅助系统功能。

图3示出根据本发明的设备2的示意图。示意性地示出车辆1，其中，设备2可以安装在车辆1中。所示出的是输出信号Qa从用于检测车辆自身参量FE或与其有关的参量(参见图2)的未示出的装置传输到计算装置3。输出信号Qa例如可以是速度传感器或偏航率传感器的输出信号。传输例如可以经由车辆1的总线系统、例如CAN总线进行。

同样示出将特定于转向的车辆自身参量FE的输出信号Qb，例如转向角传感器、转向角速度传感器、手力矩传感器或转向力矩传感器的输出信号传输到计算装置3。当然，也可以设想的是，图3中所示的与车辆自身参量有关的或代表车辆自身参量FE的输出信号Qa、Qb不通过相应的传感器检测，而是根据其他参量确定。

此外示意性地示出车辆1的导航系统4。该导航系统将输出信号Qc，例如地图信息和因此关于车辆自身位置的环境的信息传输到计算装置3。同样示出服务器装置5，该服务器装置将输出信号Qd传输到计算装置3，其中，这些输出信号Qd包含或编码例如交通信息和/或天气信息。此外示出另一个服务器装置6，在该另一个服务器装置中存储其他车辆(未示出)的信息，例如所谓的道路经验信息，其中，该信息能够以输出信号Qe的形式传输到计算装置3。此外示出用于检测车辆环境的装置7，其同样布置在车辆1中并且例如可以构造为车辆摄像头。该装置7的输出信号Qf同样被传输到计算装置3。根据与车辆自身参量有关的输出信号Qa、Qb可以确定至少一个车辆自身参量FE。根据输出信号Qc、Qd、Qe、Qf中的至少一个输出信号可以确定至少一个车辆环境参量FU。然后，如上面参考图1和图2所阐述的那样，计算装置可以确定修正角KW并且为此尤其是评价相应的标准。

图4示出另一个实施方式中的根据本发明的方法的示意图。在此示出根据图3中所示的与车辆自身参量有关的输出信号Qa、Qb进行修正角KW的学习S3。此外示出的是，进行车辆自身参量FE和至少一个车辆环境参量FU(参见图2)的评价S2、S6，其中，这些根据与车辆自身参量有关的输出信号Qa、Qb以及与车辆环境参量有关的输出信号Qc、Qd、Qe、Qf来确定。根据该评价来执行或不执行修正角KW的学习S3。

此外示出针对修正角KW的修正值T的确定S7。同样只有当满足至少一个特定于车辆环境参量的标准和至少一个相应的特定于车辆自身参量的标准时，才执行所述确定。确定S7尤其根据当前的转向角、当前的修正角、机动车道曲率、偏航角误差和辅助系统调节参量进行。此外示出在学习S3时所确定的修正值KW通过修正值T修正。未示出的是，修正值T同样可以根据所示的与车辆自身参量有关的输出信号Qa、Qb和/或根据所示的与车辆环境参量有关的输出信号Qc、Qd、Qe、Qf来确定。

可能的是，修正值T的确定S7能被激活或能被停用。在停用状态下，即使满足上文阐述的标准，也不进行修正值T的确定并且因此也不进行在学习S3时所确定的修正角KW的修正。在激活状态下，在满足上文阐述的标准时进行修正值T的确定和修正。如果不满足这些标准，则尽管处于激活状态，也不进行确定和修正。

附图标记列表：

S1 　　　　　　　确定

S2 　　　　　　　评价

S3 　　　　　　　学习

S4 　　　　　　　使用

S5 　　　　　　　车辆自身参量的确定

S6 　　　　　　　特定于车辆自身参量的标准的评价

S7 　　　　　　　修正值的确定

KW　　　　　 　　修正角

T　　　　　　　　修正值

Qa、Qb　　　 　　与车辆自身参量有关的输出信号

Qc、Qd、Qe、Qf　 与车辆环境参量有关的输出信号

1　　　　　　　　车辆

2　　　　　　　　设备

3　　　　　　　　计算装置

4　　　　　　　　导航系统

5　　　　　　　　服务器装置

6　　　　　　　　另外的服务器装置

7　　　　　　　　用于检测车辆环境的装置。

Claims (10)

1.一种用于确定用于车辆(1)的直线行驶修正的修正角(KW)的方法，其中，根据至少一个车辆自身参量(FE)进行所述修正角(KW)的学习(S3)，

其特征在于，

确定至少一个车辆环境参量(FU)并且评价至少一个特定于环境参量的标准，其中，只有当满足所述至少一个特定于环境参量的标准时才执行所述学习(S3)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆环境参量(FU)是或代表机动车道特性、天气信息、交通信息、由所述车辆(1)所行驶道路的道路类型、在所述车辆(1)与自身车道和/或与不同于所述自身车道的车道之间的相对位置或在所述车辆(1)与其他车辆之间的相对位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机动车道特性是机动车道宽度、本身车道宽度、机动车道曲率、机动车道边界的类型或机动车道状态。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据布置在所述车辆中的用于检测车辆环境的装置的输出信号(Qf)和/或根据地图信息和/或根据交通信息和/或根据其他车辆的车辆信息和/或根据在车辆外部的存储装置上提供的天气信息和/或交通信息来确定所述车辆环境参量(FU)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用于检测车辆环境的装置是图像检测装置(7)。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，附加地确定至少一个车辆自身参量(FE)并且评价至少一个特定于自身参量的标准，其中，只有当附加地满足所述至少一个特定于自身参量的标准时才执行所述学习(S3)。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述车辆自身参量(FE)为转向角、转向角速度、手力矩、转向力矩、车辆速度或偏航率。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，当满足所述至少一个特定于环境参量的标准时和/或当满足至少一个另外的特定于环境参量的标准时和/或当满足至少一个特定于自身参量的标准时，确定针对所学习的修正角(KW)的修正值(T)。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据当前的转向角、当前的修正角、机动车道曲率、偏航角误差或辅助系统调节参量来确定所述修正值(T)。

10.一种用于确定车辆(1)的修正角(KW)的设备，其中，所述设备(2)包括至少一个计算装置(3)、至少一个用于确定车辆自身参量(FE)的装置和至少一个用于确定车辆环境参量(FU)的装置，其中，由所述计算装置(3)根据至少一个车辆自身参量(FE)执行所述修正角(KW)的学习(S3)，

其特征在于，

确定至少一个车辆环境参量(FU)并且评价至少一个特定于环境参量的标准，其中，只有当满足所述至少一个特定于环境参量的标准时才执行所述学习(S3)。

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