DE102005043838A1 - Motor vehicle driving maneuver e.g. lane change, detecting method, involves defining bayes networks for specifying probability of presence of maneuver based on preset state variables, and calculating probability of presence of maneuver - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zur automatischen Erkennung von Fahrmanövern von Fahrzeugen mit Hilfe von detektieren Zustandsgrößen.The The invention relates to a method and a device for automatic Detection of driving maneuvers of vehicles by means of detected state variables.
In den heutigen Kraftfahrzeugen stehen eine Vielzahl von Sensoren zur Verfügung, mit denen Zustandsgrößen detektiert werden können, die manchmal unsichere oder invalide Werte sind. Die Sensoren werden beispielsweise zur Spurerkennung, Erfassung von Blickrichtungen des Fahrers, Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers, Bremspedalbetätigung, Gaspedalbetätigung etc. genutzt.In Today's vehicles are a variety of sensors for available with which state variables are detected can be which are sometimes unsafe or invalid values. The sensors will for example, for track recognition, detection of line of sight of the driver, operation a direction indicator, brake pedal operation, accelerator operation, etc. used.
Auf der Basis dieser und ggf. weiterer interner oder externer Zustandsgrößen werden mit bekannten Verfahren Fahrmanöver erkannt, um einen Fahrsimulator zu steuern oder in die Fahrzeugsteuerung durch den Fahrzeugführer einzugreifen. Ein klassisches Beispiel hierfür ist das Antiblockiersystem.On the basis of these and possibly further internal or external state variables with known methods driving maneuvers detected to control a driving simulator or in the vehicle control by the driver intervene. A classic example of this is the anti-lock braking system.
In der US 2002/0128751 ist die Nutzung von neuronalen Netzwerken zur Klassifikation der Fahrsituation beschrieben. Hiermit soll die aktuelle Fahrsituation (Large-Scale Situation), d. h. das Fahren auf der Autobahn, einer Bundesstraße, einer Umgehungsstraße oder im Stadtverkehr erkannt werden, nicht hingegen aktuelle Fahrmanöver. Es kann auch der Fahrerzustand, wie z. B. müde abgelenkt etc. erkannt wer den. Das Klassifikationsschema wird durch empirische Daten gelernt. Vorheriges Wissen über die Erkennung von Fahrmanövern kann nicht einprogrammiert werden. Die klassifizierten Fahrsituationen können anschließend genutzt werden, um in einem übergreifenden Bayesschen Netzwerk für globale Zwecke weiterverarbeitet zu werden.In US 2002/0128751 is the use of neural networks for Classification of the driving situation described. This is the current Driving situation (large-scale situation), d. H. driving on the Highway, a federal highway, a bypass or recognized in city traffic, but not current driving maneuvers. It can also the driver state, such. B. tired distracted, etc. recognized who the. The classification scheme is learned through empirical data. Previous Know about the detection of driving maneuvers can not be programmed. The classified driving situations can subsequently be used in an overarching Bayesian network for to be further processed for global purposes.
Aus Nuria Oliver und Alex P. Pentland: „Graphical Models for Driver Behavior Recognition in a Smart Car". In: Proceedings of SPIE Aerosense 2000 ‚Enhanced and Synthetic Vision’, Orlando, Florida, April 2000 ist die Nutzung eines Hidden-Markov-Models zur Erkennung von Fahrmanövern beschrieben. Die Daten in Hidden-Markov-Modellen werden sequenziell bearbeitet. Kontextuelle Informationen, wie Blickrichtung, relative Spurposition, Geschwindigkeiten und Richtungen von Verkehr müssen manuell für jeden Frame einer Videodatei notiert werden, um einige Fahrmanöver wie Abbiegen und Spurwechsel erkennen zu können. Damit ist eine Echtzeitanwendung kaum möglich.Out Nuria Oliver and Alex P. Pentland: "Graphical Models for Driver Behavior Recognition in a Smart Car. "In: Proceedings of SPIE Aerosense 2000, Enhanced and Synthetic Vision ', Orlando, Florida, April 2000 is the use of a hidden Markov model for detection of driving maneuvers described. The data in hidden Markov models are processed sequentially. Contextual information, such as viewing direction, relative lane position, speeds and directions of traffic have to manually for every frame of a video file can be noted down to some driving maneuvers Turn off and recognize lane change. This is a real-time application hardly possible.
In Kari Torkkola, Srihari Venkatesan und Huan Liu „Sensor Sequence Modelling for Driving", In: Proceedings of the 18th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference FLAIRS, Clearwater Beach, Florida, USA, 2005. Seiten 721–727 ist die Nutzung von Hidden-Markov-Modellen zur Erkennung von Fahrmanövern beschrieben. Das System wird für einen Fahrsimulator genutzt, wobei die in das System eingegebenen Zustandsgrößen von einem Satz von aktuellen und zukünftigen simulierten Sensoren stammen. Simulierte Sensoren haben meistens perfekte Werte. Ein System, das perfekte Werte erwartet, ist für echte Fahrzeugdaten nicht geeignet.In Kari Torkkola, Srihari Venkatesan and Huan Liu "Sensor Sequence Modeling for Driving ", In: Proceedings of the 18th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference FLAIRS, Clearwater Beach, FL, USA, 2005. Pages 721-727 describes the use of hidden Markov models for detecting maneuvers. The system is for used a driving simulator, with the entered into the system State variables of a set of current and future come from simulated sensors. Simulated sensors usually have perfect values. A system that expects perfect values is for real vehicle data not suitable.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren und eine verbesserte Einrichtung zur automatischen Erkennung von Fahrmanövern zu schaffen, um auch bei fehlenden und/oder unsicheren Informationen in Echtzeit eine Analyse der verfügbaren Zustandsgrößen unter Berücksichtigung unterschiedlicher Fahrstile verschiedener Fahrzeugführer durchzuführen.task The present invention is an improved method and an improved device for automatically recognizing driving maneuvers create even with missing and / or unsafe information in real time an analysis of the available state variables under consideration different driving styles of different drivers perform.
Die Aufgabe wird mit dem Verfahren der eingangs genannten Art, gelöst durch
- – Definieren eines aus Knoten und Kanten gebildeten Bayesschen Netzwerks zur Beschreibung der Wahrscheinlichkeit des Vorliegens bestimmter Fahrmanöver in vorgegebener Abhängigkeit von Zustandsgrößen, bei dem mit einer lokalen Wahrscheinlichkeitsverteilung initialisierte Knoten eine Zustandsgröße und die Kanten kausale Abhängigkeiten zwischen den Knoten repräsentieren, und
- – Berechnen der Wahrscheinlichkeit des Vorliegens von Fahrmanövern mit dem Bayesschen Netzwerk durch Eingabe detektierter oder davon abgeleiteter Zustandsgrößen in das Bayessche Netzwerk.
- Defining a Bayesian network formed by nodes and edges for describing the probability of the existence of certain driving maneuvers in predetermined dependence on state variables, in which nodes initialized with a local probability distribution represent a state variable and the edges represent causal dependencies between the nodes, and
- Calculating the probability of the presence of driving maneuvers with the Bayesian network by entering detected or derived state variables in the Bayesian network.
Mit Hilfe des zur Erkennung einzelner Fahrmanöver in Abhängigkeit von detektierbaren Zustandsgrößen vordefinierten Bayesschen Netzwerkes können aktuelle Fahrmanöver automatisch in Echtzeit erkannt werden, auch wenn die Zustandsgrößen aufgrund unsicherer und l oder fehlender Werte von Sensoren unsicher sind. Die Nutzung eines auf die Erkennung einzelner Fahrmanöver spezialisierter Bayesscher Netzwerke hat zudem den Vorteil, dass vorheriges Wissen von Abhängigkeiten in das Netzwerk einprogrammiert werden kann. Auf dieser Basis wird anhand von mit den Sensoren ermittelten oder davon abgeleiteten Zustandsgrößen und ggf. ihrer Qualität zusammen mit dem erkannten Fahrmanöver die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Erkennung des Fahrmanövers geliefert.With the aid of the Bayesian network predefined for detecting individual driving maneuvers as a function of detectable state variables, current driving maneuvers can be automatically recognized in real time, even if the state variables are uncertain due to uncertain and / or missing values of sensors. Using a Bayesian network specialized in recognizing individual driving maneuvers also has the advantage of pre-programming dependencies into the network can. On this basis, the probability of a correct detection of the driving maneuver is provided on the basis of state variables determined with or derived from the sensors and possibly their quality together with the recognized maneuver.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn ein selbstlernendes Adaptieren der lokalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen erfolgt. Durch die Möglichkeit eines Bayesschen Netzwerkes zur kontinuierlichen Adaption kann dieses von existierenden Fahrsituationen lernen. Wenn das Bayessche Netzwerk mit unterschiedlichen Fahrern trainiert wird, können unterschiedliche Parameter für unterschiedliche Fahrer gelernt werden. Dabei ist es dann vorteilhaft, wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die in Abhängigkeit von dem jeweiligen Fahrer des Fahrzeugs kontinuierlich adaptiert werden, als fahrerbezogene Parameter abgespeichert werden.Especially It is advantageous if a self-learning adaptation of the local Probability distributions occur. By the possibility a Bayesian network for continuous adaptation can this learn from existing driving situations. If the Bayesian network Training with different drivers can have different parameters for different Driver to be learned. It is advantageous if the probability distributions, the dependent continuously adapted by the respective driver of the vehicle be stored as driver-related parameters.
Das Bayessche Netzwerk hat vorzugsweise Hauptknoten, auch Eltern-Knoten genannt, für die Auswahl von Zustandsgrößen für Faktoren, die den Fahrer bei der Auswahl eines Fahrmanövers beeinflussen. Weiterhin können Nebenknoten, auch Kinder-Knoten genannt, für zusätzliche Zustandsgrößen vorgesehen werden, die als Folge der Fahrmanöver entstehen. Weitere Eltern- und Kinder-Knoten können der ursprünglichen Definition des Bayesschen Netzwerkes hinzugefügt werden, beispielsweise wenn weitere Sensoren zukünftig verfügbar gemacht werden.The Bayesian network preferably has main nodes, also parent nodes called, for the selection of state variables for factors which influence the driver when selecting a driving maneuver. Farther can Secondary nodes, also called child nodes, are provided for additional state variables, as a result of driving maneuvers arise. Other parent and child nodes may be the original one Be added to the definition of the Bayesian network, for example if further sensors in the future available be made.
Als Fahrmanöver können beispielsweise Spurwechsel, Überholen, Abbiegen, Autobahnausfahrt und/oder Autobahnauffahrt erkannt werden.When maneuvers can for example, lane change, overtaking, Turn off, motorway exit and / or highway entrance are detected.
Zustandsgrößen können beispielsweise der Betriebszustand von Fahrtrichtungsanzeigern, Bremstätigkeit, Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung, Straßentyp, Anzahl der verfügbaren Fahrtspuren etc. sein. Weitere Zustandsgrößen können z.B. von der aktuellen Fahrzeugposition abgeleitet werden, wie beispielsweise der Straßentyp, Anzahl der Fahrspuren, etc.State variables can, for example the operating condition of direction indicators, Vehicle speed, acceleration, road type, number of available lanes etc. be. Other state variables may be e.g. derived from the current vehicle position, such as the street type, Number of lanes, etc.
Die Aufgabe wird weiter durch die Einrichtung der eingangs genannten Art gelöst durch
- – Sensoren zur Erfassung von Zustandsgrößen,
- – Datenspeicher zur Speicherung eines aus Knoten und Kanten bestehenden Bayesschen Netzwerkes zur Beschreibung der Wahrscheinlichkeit des Vorliegens bestimmter Fahrmanöver in vorgegebener Abhängigkeit von Zustandsgrößen, bei dem mit einer lokalen Wahrscheinlichkeitsverteilung initialisierte Knoten eine Zustandsgröße und die Kanten kausaler Abhängigkeiten zwischen den Knoten repräsentieren, und
- – eine Auswerteeinheit zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit des Vorliegens von Fahrmanövern mit dem Bayesschen Netzwerk durch Eingabe detektierter oder davon abgeleiteter Zustandsgrößen in das Bayessche Netzwerk.
- - sensors for the acquisition of state variables,
- Data storage for storing a node-and-edge Bayesian network for describing the probability of having certain driving maneuvers in predetermined dependence on state variables, where nodes initialized with a local probability distribution represent a state variable and the edges of causal dependencies between the nodes, and
- - An evaluation unit for calculating the probability of the existence of driving maneuvers with the Bayesian network by entering detected or derived state variables in the Bayesian network.
Die Auswerteeinheit ist vorzugsweise zur selbstlernenden Adaption der Wahrscheinlichkeitsverteilungen eingerichtet, die in Bezug auf die Knoten in dem Bayesschen Netzwerk im Datenspeicher abgelegt sind.The Evaluation unit is preferably for self-learning adaptation of Probability distributions established in relation to the Nodes are stored in the Bayesian network in the data store.
Die Einrichtung kann in Fahrerassistenzsystemen genutzt oder in diese integriert werden. Durch die Erkennung aktueller oder anstehender Fahrmanöver kann dem Fahrer damit angemessene Unterstützung z. B. durch Eingriff in die Fahrzeugsteuerung gegeben werden. Wenn der Fahrer ein kompliziertes oder kritisches Manöver durchführt, können unwichtige Hinweise von On-board-Geräten im Fahrzeug unterdrückt oder verschoben werden.The Device can be used in driver assistance systems or in these to get integrated. By detecting current or upcoming maneuvers can provide the driver with adequate support for. B. by intervention be given to the vehicle control. If the driver is a complicated one or critical maneuver performs, can unimportant indications of on-board devices in the vehicle suppressed or be moved.
Die Erkennung von aktuellen und anstehenden Fahrmanövern ermöglicht manöverspezifische Assistenz, z. B. Überholassistenz, die entweder als partielle Automation oder in Form einer Warnung an den Fahrer angeboten werden kann, z. B. wenn die Durchführung eines Fahrmanövers zu einer kritischen Situation führen kann.The Recognition of current and upcoming maneuvers allows maneuver-specific assistance, eg. B. overtaking assistance, either as partial automation or in the form of a warning can be offered to the driver, for. B. when carrying out a maneuver can lead to a critical situation.
Zur Ableitung weiterer Zustandsgrößen, wie z. B. Straßentyp, Anzahl der Fahrspuren, Geschwindigkeitsbeschränkungen etc., kann Datenspeicher mit einer Datenbank vorgesehen sein, in der die Zustandsgrößen befahrbarer Straßen mit zugeordneten Ortspositionen verzeichnet sind. Die Auswerteeinheit kann dann mit Hilfe der aktuellen Fahrzeugposition, die z. B. mit Satellitennavigation ermittelt wurde, und der Datenbank aus der Fahrzeugposition auf die weiteren Zustandsgrößen schließen.to Derivation of further state variables, such as z. Road type, Number of lanes, speed restrictions, etc., can be data storage be provided with a database in which the state variables passable streets are recorded with assigned location positions. The evaluation unit can then with the help of the current vehicle position, the z. B. with Satellite navigation was determined, and the database from the Vehicle position to close the other state variables.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen mit einem Ausführungsbeispiel näher erläutert. Es zeigen:The Invention is described below with reference to the accompanying drawings with a Embodiment explained in more detail. It demonstrate:
Die
Zur
Ableitung weiterer Zustandsgrößen, wie
zum Beispiel Straßentyp,
Anzahl der Fahrspuren, Geschwindigkeitsbeschränkungen etc., kann der Datenspeicher
Die
Auswerteeinheit
Die Daten, die von den Sensoren eingelesen werden, bieten einen Satz von unvollständiger und unsicherer Evidenz an. Dieser Datensatz muss evaluiert werden um die aktuellen Fahrmanöver zu erkennen.The Data read from the sensors provides a set from incomplete and uncertain evidence. This data set must be evaluated to the current driving maneuvers to recognize.
Bayessche Methoden bieten ein formales Framework für die Schlussfolgerung mit partieller Evidenz. Die Validität einer Hypothese kann mit Bayesschen Methoden bei der Evaluierung von unsicherer Evidenz getestet werden.Bayesian Methods provide a formal framework for inference partial evidence. The validity A hypothesis can be used with Bayesian methods in the evaluation be tested by uncertain evidence.
Angenommen wird eine Hypothese „A": „Das aktuelle Fahrmanöver ist ein Spurwechsel" und ein Satz von Evidenzen „e" die benutzt werden können, um die Validität der Hypothese „A" zu prüfen. Die Evidenz „e" repräsentiert zum Beispiel die Tatsache „Der Blinker ist an".Accepted becomes a hypothesis "A": "The current one maneuvers is a lane change "and a set of evidences "e" that are used can, about the validity hypothesis "A" Evidence "e" represents for example the fact "The Turn signal is on ".
Die bedingte Wahrscheinlichkeit P (A/e) der Hypothese A angesichts einer Evidenz „e" kann anhand der Formel von Thomas Bayes berechnet werden: The conditional probability P (A / e) of hypothesis A given evidence "e" can be calculated using the formula of Thomas Bayes:
Umgekehrt ist bekannt: Conversely, it is known:
Die Gleichung (1) kann daher als umgeschrieben werden.The equation (1) can therefore be considered be rewritten.
Ein Beispiel ist die Erkennung des Fahrmanövers "Spurwechsel" anhand der Wahrscheinlichkeit des Vorliegens eines Spurwechsels bei Betätigung des Blinkers (Zustandsgröße, linker Blinker an/aus). Dies wird ausgedrückt durch: An example is the recognition of the driving maneuver "lane change" on the basis of the likelihood of the presence of a lane change upon actuation of the turn signal (state variable, left turn signal on / off). This is expressed by:
Die zwei Begriffe an der rechten Seite der Gleichung sind jetzt beide statistisch bestimmte Werte.The two terms on the right side of the equation are both now statistically determined values.
Angenommen wird ein Satz von unabhängiger Evidenz e1, e2 ... en. Dann kann für jedes Fahrmanöver folgendes Gleichungssystem definiert werden: Assume a set of independent evidence e1, e2 ... en. Then the following equation system can be defined for each driving maneuver:
Dieses repräsentiert die theoretische Basis eines Bayesschen Netzwerkes. Es wird ein Modell von der Domäne Fahrmanöver als ein gerichteter, azyklischer Graph erstellt. Jeder Knoten in dem Netzwerk repräsentiert eine Variable von Interesse in der Domäne. Die Kanten von dem Graph repräsentieren kausale Abhängigkeiten zwischen den Knoten.This represents the theoretical basis of a Bayesian network. It will be a Model of the domain maneuvers as a directed, acyclic graph. Every node in represents the network a variable of interest in the domain. The edges of the graph represent causal dependencies between the nodes.
Jeder Knoten wird mit einer lokalen Wahrscheinlichkeitsverteilung initialisiert. Wenn Evidenz über ein oder mehrere Knoten erhalten wird, wird die globale Wahrscheinlichkeitsverteilung des Modells wieder berechnet.Everyone Node is initialized with a local probability distribution. If evidence over one or more nodes is obtained, the global probability distribution of the model recalculated.
Das Netzwerk ist lernfähig. Jede Ausbreitung von Informationen durch das Netzwerk kann zu einer Aktualisierung der Wahrscheinlichkeitsverteilung führen. Selbst wenn die ursprüngliche Wahrscheinlichkeitsverteilung nur einer groben Einschätzung von der echten Verteilung bietet, kann die echte Wahrscheinlichkeitsverteilung schnell von dem Modell gelernt werden.The Network is capable of learning. Any spread of information through the network can lead to a Update the probability distribution. Even if the original one Probability distribution of only a rough estimate of the true distribution provides, can the real probability distribution be learned quickly from the model.
Das Netzwerk kann für unterschiedliche Fahrer trainiert werden. Die unterschiedlichen Verteilungen werden gelernt.The Network can for different drivers are trained. The different ones Distributions are learned.
Das System für die automatische Erkennung von Fahrmanövern hat als Kern ein Bayessches Netzwerk. Das erkannte Fahrmanöver wird anhand eines/mehrerer Knoten repräsentiert. Unterstützende Evidenz von den Sensoren wird durch Kinder-Knoten repräsentiert. Relevante Faktoren für die Auswahl der Fahrmanöver beeinflussen zum Beispiel das letzte erkannte Fahrmanöver und GPS-Informationen über den Straßentyp, Anzahl der Spuren, etc. werden als Eltern-Knoten in das Netzwerk eingebracht. Wenn neue Sensoren verfügbar sind, können relevante Informationen von diesen Sensoren als neue Kinder-Knoten hinzugefügt werden. Wenn neue Faktoren für die Auswahl der Fahrmanöver verfügbar sind (zum Beispiel Fahrerzustand), können die neuen Informationen als Knoten in das Netzwerk hinzugefügt werden.The System for the automatic detection of driving maneuvers has as its core a Bayesian Network. The recognized driving maneuver is represented by one / more nodes. Supportive evidence of The sensors will be through children's nodes represents. Relevant factors for the selection of driving maneuvers influence, for example, the last recognized driving maneuver and GPS information about the street type, Number of tracks, etc. are used as parent nodes in the network brought in. If new sensors are available, relevant Information from these sensors can be added as new child nodes. When new factors for the selection of driving maneuvers available are (for example, driver state), the new information be added as a node in the network.
Die
Zustand
des Fahrtrichtungsanzeigers („Blinker
aus", „Blinker
links", „Blinker
rechts"), Lenkwinkel
(Steering), Fahrzeuggeschwindigkeit (Speed), Fahrspur (Lane), Abstand
zum Vordermann, vorhergehend erkanntes Fahrmanöver (Previous Manöver).The
Status of the direction indicator ("turn signal off", "turn signal left", "turn signal right"), steering angle (Steering), vehicle speed, lane, distance to the vehicle in front, previously detected driving maneuver (previous maneuver).
Die
Fahrzeug gestoppt (Stopped), Fahrzeug folgt der Strasse
(Follow Road), Fahrzeug folgt einem vorherfahrenden Fahrzeug (Follow
Car), Links Abbiegen (Turn Left), Rechts Abbiegen (Turn Right),
Einfädeln
Links (Merge Left), Einfädeln
Rechts (Merge Right), Überholen
(Overtake), Auffahren auf Autobahn (Merge onto Freeway), Ausfahren
von Autobahn (Exit Freeway), Überqueren
einer Kreuzung (Cross Intersection).The
Vehicle stopped (Stopped), Vehicle follows the road (Follow Road), Vehicle follows a preceding vehicle (Follow Car), Turn Left, Turn Right, Thread Left (Merge Left), Thread Right (Merge Right), Overtake, Merge onto Freeway, Exit Freeway, Cross Intersection.
Die
Mit
einer Zusammenstellung derartiger Wahrscheinlichkeitstabellen und
das Gleichungssystem (
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