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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges, welche insbesondere zur Vermeidung von Fahrzeugkollisionen verwendet werden.
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Die rasante technologische Entwicklung auf dem Gebiet der Fahrzeugtechnik führt zu einer zunehmenden Integration von Assistenzsystemen in die Fahrzeuge. Für aktuelle und zukünftige Fahrerassistenzsysteme, wie beispielsweise ein Linksabbiege-Assistenzsystem, wird es nötig sein, das Fahrerverhalten, insbesondere die Trajektorie, auf welcher sich ein Fahrzeug bewegen wird, in bestimmten Situationen vorherzusagen.
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Aus der US Patentanmeldung
US 2005/ 0 086 003 A1 ist es bekannt, Aufenthaltswahrscheinlichkeiten von Fahrzeugen zu zukünftigen Zeitpunkten zu ermitteln und daraus eine Kollisionswahrscheinlichkeit zu ermitteln.
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Der Erfindung liegt nun die Aufgabe zugrunde, eine technische Lehre anzugeben, die in verschiedenen Fahrzeugumgebungen eine zuverlässige Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges ermöglicht.
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Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den abhängigen Ansprüchen zu entnehmen. Im Rahmen der Erfindung liegen dabei auch Weiterbildungen des unabhängigen Systemanspruchs, die den abhängigen Verfahrensansprüchen entsprechen.
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Die Erfindung basiert demnach auf einer Abbildung oder Transformation eines Referenz-Fahrverhaltensmodells, das aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in einer Referenzumgebung beschreibt, auf oder in ein aktuelles Fahrverhaltensmodell, welches aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in der aktuellen Umgebung beschreibt.
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Zu diesem Zweck werden aktuelle Orientierungsmerkmale der aktuellen Umgebung ermittelt, welche definierten Referenz-Orientierungsmerkmalen des Referenz-Fahrverhaltensmodells entsprechen. Es wird eine Abbildungsvorschrift ermittelt, durch welche die Referenz-Orientierungsmerkmale auf die aktuellen Orientierungsmerkmale abgebildet werden. Entsprechend dieser Abbildungsvorschrift oder basierend auf dieser Abbildungsvorschrift wird dann die oben genannte Abbildung oder Transformation eines Referenz-Fahrverhaltensmodells auf oder in ein aktuelles Fahrverhaltensmodell abgebildet.
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Durch die Erfindung wird erreicht, dass ein auf Simulationen, auf empirischen Versuchen, und/oder auf Fahrdynamikparametern des Fahrzeuges basierendes Referenz-Fahrverhaltensmodell auf verschiedene Umgebungen (Verkehrsumgebungen, Fahrzeugumgebungen) angepasst und/oder übertragen werden kann, so dass ausgehend von einem bekannten oder vorgegebenen Referenz-Fahrverhaltensmodell ein aktuelles Fahrverhaltensmodell bestimmt werden kann, das in der aktuellen Umgebung aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges beschreibt.
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Die Abbildung des Referenz-Fahrverhaltensmodells auf ein aktuelles Fahrverhaltensmodell folgt dabei einer Abbildung von Referenz-Orientierungsmerkmalen auf aktuelle Orientierungsmerkmale.
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Alternativ oder ergänzend ist auch eine Abbildung von Objekten der aktuellen Umgebung (Trajektorien von Fremdfahrzeugen, Fremdfahrzeuge, Passanten etc.) in die Referenzumgebung des Referenz-Fahrerverhaltensmodells möglich, um Berechnungen, beispielsweise der Kollisionswahrscheinlichkeiten, in der Referenzumgebung durchzuführen.
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Bei den Orientierungsmerkmalen kann es sich beispielsweise um vorgegebene Punkte, Linien, Muster und/oder Flächen handeln. Ob ein komplexes geometrisches Gebilde, wie ein Kreuzungsumriss, als ein oder mehrere Orientierungsmerkmale definiert wird, ist für die Wirkung oder Funktion der Erfindung unerheblich, weshalb sowohl die Speicherung, Ermittlung bzw. Abbildung von einem oder mehreren Orientierungsmerkmalen im Rahmen der Erfindung liegt. Vorzugsweise werden markante Punkte oder Objekte an den Fahrbahnrändern als Orientierungsmerkmale gewählt.
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Beispielsweise bezieht sich das Referenz-Fahrverhaltensmodell auf eine T-förmige Kreuzung. Ein Referenz-Orientierungsmerkmal wird beispielsweise gebildet durch die Krümmungsmittelpunkte der Fahrbahnbegrenzung an der Abzweigung in der Referenzkreuzung (Referenzumgebung). Die entsprechenden Mittelpunkte der Krümmungen in der aktuellen Kreuzung (aktuelle Umgebung) können in Bezug auf einen vorgegebenen Kreuzungsnullpunkt eine andere geometrische Lage haben, beispielsweise aufgrund anderer Straßenbreiten.
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Die Ermittlung aktueller Orientierungsmerkmale basiert vorzugsweise auf an sich bekannten Bilderfassungsverfahren und Bildverarbeitungsalgorithmen, insbesondere Merkmalsexktraktionsalgorithmen. Alternativ dazu können die aktuellen Orientierungsmerkmale in zukünftigen hochgenauen digitalen Karten gespeichert sein oder aus gespeicherten Daten ermittelt werden.
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Basierend auf den gespeicherten Referenz-Orientierungsmerkmalen und den ermittelten aktuellen Orientierungsmerkmalen wird dann eine Abbildungsvorschrift ermittelt, gesucht oder bestimmt, welche die Abbildung von Referenz-Orientierungsmerkmalen auf aktuelle Orientierungsmerkmale beschreibt oder bewirkt.
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Die Abbildung des Referenz-Fahrverhaltensmodells auf ein aktuelles Fahrverhaltensmodell basiert schließlich auf dieser Abbildungsvorschrift.
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Besonders bevorzugt wird das Referenz-Fahrverhaltensmodell durch eine Referenz-Trajektorienschar gebildet und das aktuelle Fahrverhaltensmodell durch eine aktuelle Trajektorienschar gebildet.
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Die Referenz-Trajektorienschar basiert beispielsweise auf dem empirisch ermittelten Fahrverhalten in einer Referenz-Umgebung, beispielsweise einer Referenz- oder Musterkreuzung. Jede Trajektorie beschreibt beispielsweise in einer dreidimensionalen Betrachtung eine tatsächliche Fahrbahn eines Musterfahrzeuges bzw. Musterfahrers. Zwei Dimensionen beschreiben die Fahrbahnebene und die dritte Dimension die Zeit. Die Abbildung einer Referenz-Trajektorienschar kann durch die Abbildung der entsprechenden Raumkoordinaten durchgeführt werden.
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Alternativ dazu kann die Betrachtung beispielsweise basierend auf einer dreidimensionalen Matrix durchgeführt werden. Die Werte der Matrix sind dann als Aufenthaltswahrscheinlichkeit in einem Raum-Zeit-Element (in einer Raumregion in einem Zeitraum) zu interpretieren. Zur Abbildung einer Referenz-Matrix wird beispielsweise jede einzelne Raumebene der Matrix einem für Bitmaps geeigneten Abbildungsverfahren unterzogen. Dies ist basierend auf Morphing-Algorithmen durch die Verwendung von Backward-Mapping-Verfahren (siehe beispielsweise Marc Schlickling. Warping eines Bildes/Pixels - Field Morphing. Proseminararbeit im Rahmen des Proseminars „Visualisierung und Animation von Algorithmen aus der Computergrafik“, Universität des Saarlandes, Juni 2002. http://www.marcschlickling.de/downloads/WeBP_FM.pdf) möglich.
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Die Referenz-Umgebung kann als virtuelle Referenz-Umgebung auch auf einer Vielzahl tatsächlicher Umgebungen basieren, wobei die tatsächlichen Fahrverhaltensmodelle in den tatsächlichen Umgebungen durch genannte Abbildungen auf das Referenz-Fahrverhaltensmodell in der virtuellen Referenz-Umgebung abgebildet werden.
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Vorzugsweise basiert das Referenz-Fahrverhaltensmodell auf einem angenommenen, insbesondere empirisch ermittelten, Fahrerverhalten und/oder auf Fahrzeugdaten, insbesondere Fahrzeugdynamikdaten.
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Durch eine Ermittlung des aktuellen Ortes des Fahrzeuges und eine Einbeziehung des aktuellen Ortes in die Berechung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit, kann die Aufenthaltswahrscheinlichkeit genauer berechnet werden. Der aktuelle Ort kann in die Berechnung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit vorzugsweise dadurch einbezogen werden, dass eine geeignete Gewichtung der Trajektorien in der Trajektorienschar erfolgt, abhängig von der Entfernung des aktuellen Aufenthaltsorts von jeder einzelnen Trajektorie. Alternativ kann der aktuelle Aufenthaltsort als ein Orientierungsmerkmal in die Abbildung der Referenzumgebung in die aktuelle Umgebung einfließen. In der Referenzumgebung ist dazu ein entsprechender Referenzaufenthaltsort bestimmt.
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Durch eine Ermittlung der aktuellen Geschwindigkeit des Fahrzeuges und eine Einbeziehung der aktuellen Geschwindigkeit in die Berechung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit, kann die Aufenthaltswahrscheinlichkeit genauer berechnet werden. Dazu wird das Fahrerverhaltensmodell vorzugsweise so angepasst, dass Trajektorien der Trajektorienschar, die eine ähnliche Kombination aus Aufenthaltsort und Geschwindigkeit aufweisen, stärker gewichtet werden. Alternativ können die Trajektorien beim Erzeugen des Referenz-Fahrermodells auf eine Referenzgeschwindigkeit an einen definierten Punkt durch eine geeignete Skalierung der Geschwindigkeit bzw. der Zeitachse normiert werden. Das Referenzmodell wird an die aktuelle Geschwindigkeit angepasst, indem die Geschwindigkeit im Referenzmodell bzw. die Zeitachse auf gleiche Weise auf die aktuelle Geschwindigkeit skaliert wird.
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Besonders bevorzugt ist vorgesehen, die Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fremdfahrzeuges aufgelöst nach Ort und Zeit zu ermitteln, und aus der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fremdfahrzeuges und aus der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges eine, insbesondere nach Ort und Zeit aufgelöste, Kollisionswahrscheinlichkeit zu ermitteln.
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Alternativ kann die aktuelle Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fremdfahrzeugs mit der genannten Abbildung in die Referenzumgebung abgebildet werden. Die Berechnung der Kollisionswahrscheinlichkeit kann so mit der abgebildeten Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fremdfahrzeugs und der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeugs aus dem Referenz-Fahrermodell in der Referenzumgebung erfolgen.
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Vorteilhafterweise wird je nach Kollisionswahrscheinlichkeit eine Meldung, beispielsweise ein Warnsignal, an den Fahrer des Fahrzeuges ausgegeben und/oder die Fahrdynamik des Fahrzeuges beeinflusst, beispielsweise das Fahrzeug gebremst oder beschleunigt.
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Die genannte Aufgabe wird auch gelöst durch ein System zur Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges mit einer Speichereinrichtung, in welcher basierend auf einer Referenzumgebung mit definierten Referenz-Orientierungsmerkmalen ein Referenz-Fahrverhaltensmodell abgespeichert ist, welches aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in der Referenzumgebung beschreibt, und mit einer Ermittlungseinrichtung zur Ermittlung aktueller Orientierungsmerkmale der aktuellen Umgebung, die den definierten Orientierungsmerkmalen entsprechen. Zudem ist eine Steuereinrichtung, wie eine programmgesteuerte Prozessoreinrichtung vorgesehen, die derart eingerichtet ist, dass eine Abbildungsvorschrift ermittelt wird, durch welche die Referenz-Orientierungsmerkmale auf die aktuellen Orientierungsmerkmale abgebildet werden, und dass das Referenz-Fahrverhaltensmodell basierend auf der Abbildungsvorschrift auf ein aktuelles Fahrverhaltensmodell abgebildet wird, welches aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in der aktuellen Umgebung beschreibt.
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Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Beispielen unter Bezugnahme auf die folgenden Figuren näher erläutert:
- 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems zur Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges;
- 2: zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Erzeugung eines Referenz-Fahrerverhaltensmodells in einer Referenzumgebung und zur Erzeugung eines aktuellen Fahrerverhaltensmodells für die aktuelle Umgebung aus dem Referenzmodell.
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1 zeigt ein vereinfachtes Blockschaltbild eines Systems S zur Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges.
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Es ist eine Speichereinrichtung SPE vorgesehen zur Speicherung von Daten eines Referenz-Fahrverhaltensmodells. Das Referenz-Fahrverhaltensmodell basiert auf einer Referenzumgebung mit zumindest einem definierten Referenz-Orientierungsmerkmal und beschreibt aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in der Referenzumgebung.
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Zudem ist eine Ermittlungseinrichtung EE, welche beispielsweise eine oder mehrere Kameras oder Sensoren umfasst, samt geeigneten Verarbeitungseinrichtungen, insbesondere Bildverarbeitungseinrichtungen, vorgesehen. Die Ermittlungseinrichtung EE ist zur Ermittlung zumindest eines aktuellen Orientierungsmerkmals der aktuellen Umgebung, das einem genannten definierten Referenz-Orientierungsmerkmal entspricht, eingerichtet.
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Eine Steuereinrichtung STE, die als programmgesteuerte Prozessoreinrichtung oder als anwendungsspezifische Schaltung ausgeführt sein kann, ist mit der Speichereinrichtung SPE und der Ermittlungseinrichtung EE verbunden und steuert diese an. Zudem ist die Steuereinrichtung STE programmtechnisch derart eingerichtet, dass eine Abbildungsvorschrift ermittelt wird, durch welche das Referenz-Orientierungsmerkmal auf das aktuelle Orientierungsmerkmal abgebildet wird, und dass das Referenz-Fahrverhaltensmodell basierend auf der Abbildungsvorschrift auf ein aktuelles Fahrverhaltensmodell abgebildet wird, welches aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges in der aktuellen Umgebung beschreibt.
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2 zeigt ein vereinfachtes Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges.
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Es zeigt in der oberen, über der gestrichelten Linie dargestellten Hälfte der Figur Schritte, die vor dem Ablauf des eigentlichen Verfahrens durchgeführt werden, um beispielsweise das soeben beschriebene System derart einzurichten oder zu programmieren, dass die Schritte des eigentlichen Verfahrens, welche in der unteren, unter der gestrichelten Linie dargestellten Hälfte der Figur dargestellt sind, ablaufen können.
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In einem ersten Schritt 1 werden aus Daten B, welche die Umgebungen beschreiben, in denen Fahrversuche durchgeführt wurden, Orientierungsmerkmale C extrahiert.
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In einem zweiten Schritt 2 wird aus den Orientierungsmerkmalen C und aus Daten A, welche die Aufenthaltswahrscheinlichkeiten (aufgelöst nach Ort und Zeit) beschreiben, das Referenz-Fahrverhaltensmodell D erzeugt. Die Daten A basieren auf Fahrversuchen und beziehen sich auf die jeweilige Umgebung, in der die Fahrversuche durchgeführt wurden. Zur Erzeugung des Referenz-Fahrverhaltensmodells D in der der Referenz-Umgebung werden die Orientierungsmerkmale C der verschiedenen Umgebungen auf ein oder mehrere Referenz-Orientierungsmerkmale abgebildet und die entsprechenden Fahrverhaltensmodelle bzw. Aufenthaltswahrscheinlichkeiten (aufgelöst nach Ort und Zeit), entsprechend auf ein Referenz-Fahrverhaltensmodells D abgebildet.
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In einem dritten Schritt 3 werden dann basierend auf Daten E, welche die aktuelle Umgebung beschreiben, und welche beispielsweise aus Kameraaufnahmen resultieren, aktuelle Orientierungsmerkmale F extrahiert, welche den Referenz-Orientierungsmerkmalen entsprechen.
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Es wird dann in einem vierten Schritt 4 eine Abbildungsvorschrift gesucht oder ermittelt, welche die Referenz-Orientierungsmerkmale zumindest möglichst gut auf die entsprechenden aktuellen Orientierungsmerkmale F abbildet. Entsprechend dieser Abbildungsvorschrift wird dann das Referenz-Fahrverhaltensmodell D auf ein aktuelles Fahrerverhaltensmodell G für die aktuelle Umgebung abgebildet. Dieses aktuelle Fahrerverhaltensmodell G beschreibt dann aufgelöst nach Ort und Zeit die Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fahrzeuges in der aktuellen Umgebung.
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Die so ermittelte Aufenthaltswahrscheinlichkeit kann dann die Basis bilden für verschiedene Fahrerassistenzsysteme, wie beispielsweise einen Linksabbiegeassistenten oder einen Kollisionswarnassistenten etc.. Dazu kann zudem die Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Fremdfahrzeuges oder eines Passanten ermittelt werden und mit der ermittelten Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges geeignet verknüpft werden.
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Basierend auf der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeuges kann der Fahrer des Fahrzeuges durch geeignete Signale oder Nachrichten gewarnt werden oder automatisch die Fahrdynamik des Fahrzeuges beeinflusst werden, beispielsweise durch ein gezieltes positives oder negatives Längs- oder Querbeschleunigen des Fahrzeuges.
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Die genannten Ermittlungen von geeigneten Abbildungsvorschriften und das Abbilden von Fahrverhaltensmodellen entsprechend der Abbildung von Orientierungsmerkmalen wird vorzugsweise basierend auf an sich im Rahmen von „Morphing“ oder „Warping“ aus der Computergrafik und Animationstechnik bekannten Verfahren durchgeführt. Beispiele für solche Verfahren oder solche Algorithmen (z.B. Field Morphing) sind bekannt aus:
- Marc Schlickling. Warping eines Bildes/Pixels - Field Morphing. Proseminararbeit im Rahmen des Proseminars „Visualisierung und Animation von Algorithmen aus der Computergrafik“, Universität des Saarlandes, Juni 2002. http://www.marcschlickling.de/downloads/WeBP_FM.pdf; und George Wolberg. Digital Image Warping. IEEE Computer Society Press, 1990.
- Morphing-Algorithmen nutzen semantisch zusammengehörige Stützpunkte (Orientierungsmerkmale) in Quell- und Zielraum (Referenzumgebung und aktuelle Umgebung) für die Parametrierung der Abbildungsvorschrift. Zwischen den Stützpunkten liegende Punkte werden entsprechend dem Abstand der Stützpunkte im Quell- und Zielraum verschoben.
