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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorhersagen eines Verlaufs einer Fahrbahn vor einem sich auf der Fahrbahn befindlichen Fahrzeug, bei welchem die Position des Fahrzeugs bestimmt wird und Informationen für den Verlauf der Fahrbahn vor der Position des Fahrzeugs aus zumindest einer Karte bereitgestellt werden. Des Weiteren betrifft die Erfindung auch ein Fahrerassistenzsystem bei dem eine Fahrbahnverlaufsvorhersage zugrunde gelegt ist. Darüber hinaus betrifft die Erfindung auch eine Vorrichtung zum Vorhersagen eines Verlaufs einer Fahrbahn.
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Vorhersagen über den Verlauf einer Fahrbahn sind für mehrere Anwendungen im Fahrzeug grundlegend wichtig und bilden eine wesentliche Voraussetzung für eine zuverlässige und genaue Funktionsweise dieser Fahrerassistenzsysteme.
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In diesem Zusammenhang sind Fahrerassistenzsysteme bekannt, welche zur Abstandsregelung eines auf der gleichen Fahrspur vorausfahrenden Fahrzeugs oder eines auf einer anderen Fahrspur entgegenkommenden Fahrzeugs ausgebildet sind. Derartige Systeme sind beispielsweise ACC(Adaptive Cruise Control)-Systeme. Darüber hinaus sind des Weiteren Fahrerassistenzsysteme bekannt, welche zur Erkennung einer Spurüberschreitung oder von Fahrbahnbegrenzungen konzipiert sind.
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Bisher wurde die Straßenverlaufsvorhersage in der Regel durch eine modellbasierte Extrapolation, beispielsweise einer Kreisbahn oder einer Klothoide der im Nahbereich erlangten Information realisiert. Dabei treten jedoch erhebliche Fehler auf, wenn der Straßenverlauf von der zur Extrapolation verwendeten Modellform abweicht.
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Es sind Ansätze bekannt, die dieses Problem durch die Verwendung von Kartendaten vermindern sollen. Dabei wird jedoch direkt die in digitalen Karten abgelegte, meist unpräzise, Straßengeometrie verwendet, indem sie gleichsam an den im Nahbereich bestimmten Straßenverlauf quasi angestückelt wird. Ein derartiges Szenario ist beispielsweise aus Heiko Cramer, Ullrich Scheunert, Gerd Wanielik, ”A new approach for tracking lanes by fusing image measurements with map data”, 2004 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Parma, Italien 2004, beschrieben. Ein weiterer Ansatz besteht darin, aus den digitalen Kartendaten anderweitig schwer messbare Größen, wie Krümmung und Krümmungsänderungen der Straße zu extrahieren und dann analog zu den Messungen der anderen Sensoren als quasi zusätzliche Messungen in den Straßenverlaufschätzprozess einzukoppeln. Derartige Vorgehensweisen sind beispielsweise aus Albert Klotz, Jan Sparbert, Dieter Hötzer, ”Lane data fusion for driver assistance systems”, 7. International Conference an Information Fusion, Stockholm, Schweden, 2004 und Aris Polychronopoulos, Angelos Amditis, Manolis Tsogas, Aria Etemad, ”Extended path prediction using camera and map data for lane keeping support”, Proceedings IEEE Intelligent Transportation Systems, Wien, Österreich, 2005, bekannt.
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Voraussetzung dieser Verfahren ist es, dass die Position des Fahrzeugs bezüglich der Karte beispielsweise durch ein Positionsermittlungssystem wie beispielsweise GPS (Global Position System) bestimmt wird, und der für die weitere Fahrt relevante Pfad des Fahrzeugs durch die digitale Karte bis zum Prädiktionshorizont bekannt ist. Eine Fehllokalisierung verschlechtert diesbezüglich zusätzlich die durch Auswertung der digitalen Karte bestimmten ungenauen geometrischen Informationen.
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Für derartige Vorhersagen ist es bekannt, dass für die Beobachtung des Nahbereichs vor einem Fahrzeug Messungen mit internen Sensoren, beispielsweise Encodern, Gyroskopen, Beschleunigungs- und Inertialsensoren etc., und externen Sensoren, beispielsweise Kameras, Laserscanner/Lidar, Radar und GPS, durchgeführt werden. Mit diesen Informationen und einer digitalen Karte werden ausgehend von der aktuellen Position des Fahrzeugs der weitere Verlauf einer Straße insgesamt oder auch der Verlauf einer bestimmten Fahrspur alleine bestimmt.
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Problematisch dabei ist es auch, dass die lokalen Sensoren in der Regel nur eine begrenzte Reichweite haben. Für Kameras gilt dies beispielsweise aufgrund ihrer begrenzten Auflösung und dem relativ kleinen Winkel zwischen optischer Achse und der Ebene der Straße. Daher kann der Straßenverlauf anhand solcher Sensoren nur mit einem begrenzten Horizont von, beispielsweise im Fall der Kamera, etwa 50 m erfasst werden.
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Da Kurven aufgrund der Klothoidenform langsam beginnen, können sie anhand des Kamerabilds erst relativ spät erkannt werden. Hier soll die Karteninformation zusammen mit der anhand der mittels eines Positionsermittlungssystems geschätzten globalen Position des Fahrzeugs für eine Vorausschau verwendet werden. Dabei tritt jedoch das Problem auf, dass die geometrische Form der in den digitalen Kartendaten repräsentierten Straßenverläufe, wie bereits oben erwähnt, sehr ungenau ist. Für mehrspurige Straßen ist in der Regel nur der Verlauf einer Mittellinie repräsentiert, engräumige Kurven werden häufig durch ungeglättete Polygone angenähert etc. Aus diesem Grund können durch die direkte Verwendung der in den Karten abgelegten Straßengeometrien bei der Straßenverlaufsvorhersage erhebliche Fehler entstehen. Daraus resultieren Fehler eines Fahrerassistenzsystems im Hinblick auf die damit durchzuführenden Funktionen und die Sicherheit der Fahrzeugführung kann beeinträchtigt werden.
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Aus der
DE 10 2005 002 719 A1 ist ein Verfahren zur Kursprädiktion in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge bekannt, bei dem anhand von Informationen aus unterschiedlichen Informationsquellen eine Kurshypothese erstellt wird, gekennzeichnet durch die Schritte Extraktion je eines Satzes von Rohdaten für die Kurshypothese aus jeder Informationsquelle, Repräsentation der verschiedenen Sätze von Rohdaten in einem einheitlichen Beschreibungssytem und Fusion der Rohdaten zur Bildung der Kurshypothese.
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Aus der
DE 10 2005 050 277 A1 ist ein Abstands- und Geschwindigkeitsregler für Kraftfahrzeuge mit einem Sensorsystem zur Ortung vorausfahrender Fahrzeuge und einem Regler, der auf der Grundlage vorgegebener Regelparameter die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und/oder den Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug regelt, gekennzeichnet durch eine Stauerkennungseinrichtung und eine Vorgabeeinrichtung zur Anpassung der Regelparameter an eine erkannte Stausituation, bekannt.
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Aus der
DE 101 29 149 A1 ist ein Verfahren zur Optimierung der Kraftübertragung eines Motors auf die Antriebsräder eines Fahrzeugs bekannt, bei dem für die Vorgabe von Sollwerten für die Motor- und/oder Getriebesteuerung auch Straßen- und Kartendaten eines Navigationssystems verwendet werden.
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Aus der
DE 197 55 963 A1 ist ein Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerungssystem zur automatischen Erhaltung einer Fahrzeuggeschwindigkeit entsprechend der Einstellung des Fahrers und zur Verringerung der Fahrzeuggeschwindigkeit bei einer Abnahme des Abstands zu einem vorausfahrenden Fahrzeug bekannt, das einen Eingabeabschnitt zur Sammlung von Informationen über die Straßensituation vorne und eine Steuerung zur Anpassung der Geschwindigkeitssteuerungscharakteristik an die Straßensituation enthält.
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Aus der
DE 198 16 133 A1 ist eine Fahrzeugsteuervorrichtung bekannt, die eine problemlose und sichere Durchfahrt einer vor dem Fahrzeug liegenden Kurve unabhängig von Fehlern in von der Vorrichtung verwendeten Straßendaten sowie Fehlern der erfassten Fahrzeugposition ermöglicht. Die Vorrichtung berechnet eine vorhergesagte Durchfahrgeschwindigkeit für eine Kurve auf der Basis einer Fahrgeschwindigkeit und einer Fahrzeugposition und vergleicht diese mit einer maximalen Durchfahrgeschwindigkeit für die Kurve, die auf der Basis von Karteninformation und der Fahrzeugposition berechnet ist, um hierdurch zu bestimmen, ob das Fahrzeug die Kurve problemlos und sicher durchfahren kann.
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Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Fahrerassistenzsystem zu schaffen, mittels welchem bzw. mittels welcher die Vorhersage eines Fahrbahnverlaufs genauer erfolgen kann und die Funktionsweise mit erhöhter Sicherheit gewährleistet werden kann.
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Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, welches die Merkmale nach Anspruch 1 aufweist, eine Vorrichtung, welche die Merkmale nach Anspruch 15 aufweist, und ein Fahrerassistenzsystem, welches die Merkmale nach Anspruch 16 aufweist, gelöst.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine Vorhersage eines Verlaufs einer Fahrbahn vor einem sich auf der Fahrbahn befindlichen Fahrzeug durchgeführt. Bei dem Verfahren wird die Position des Fahrzeugs bestimmt und Informationen über den Verlauf der Fahrbahn in Fahrtrichtung des Fahrzeugs vor der Position des Fahrzeugs werden aus zumindest einer Karte bereitgestellt. Verschiedene Fahrbahnverläufe werden in Klassen unterteilt und abhängig von den Informationen aus der Karte wird der Verlauf der Fahrbahn vor dem Fahrzeug zumindest einer Klasse zugeordnet. Zumindest eine dieser Klasse zugrunde liegende Klasseinformation wird für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden somit nicht mehr die aus einer Karte extrahierbaren Informationen über einen Fahrbahnverlauf unverändert übernommen, so dass in diesem Zusammenhang die oftmals daraus erzielbaren relativ ungenauen Verlaufsinformationen als solche nicht mehr berücksichtigt werden.
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Dadurch kann eine erhebliche Fehlerquelle vermieden werden. Vielmehr wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren eine Klassifizierung durchgeführt und der bei einer Fahrt mit dem Fahrzeug vor dem Fahrzeug auftretende Verlauf aus der Karte extrahiert und einer Klasse zugeordnet. Durch diese Vorgehensweise können ungenaue Informationen aus der Karte über den Fahrbahnverlauf nicht als wesentliche Fehlerquelle bei der Vorhersage des Verlaufs eingehen. Vielmehr werden diese Informationen quasi durch die Klassifizierung in ihrer Ungenauigkeit abgeschwächt oder eliminiert und durch die Klassifizierung kann eine genauere Abbildung im Hinblick auf den tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn vor dem Fahrzeug ermöglicht werden.
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Da nicht mehr die aus der Karte extrahierbaren Informationen unverändert als solche für die tatsächliche Vorhersage berücksichtigt werden, sondern die zugeordneten Klasseinformationen für die tatsächliche Vorhersage eines Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt werden, kann die Genauigkeit des Verlaufs verbessert werden und die Wahrscheinlichkeit einer Schätzung eines falschen oder ungenauen Verlaufs deutlich reduziert werden. Nicht zuletzt kann dadurch auch die Funktionssicherheit eines Fahrerassistenzsystems, bei welchem derartige Vorhersageszenarien zugrunde gelegt werden, deutlich verbessert werden.
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Erfindungsgemäß werden die geometrischen Informationen aus einer Karte für den Prozess der Vorhersage eines Verlaufs einer Fahrbahn nicht wie im Stand der Technik beschrieben, direkt und quantitativ in den Straßenverlaufschätzprozess eingebracht, sondern in abstrahierter, qualitativer Form durch die Klassebildung und Zuordnung der aus der Karte extrahierten Informationen zumindest zu einer dieser Klassen.
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Zudem wird erfindungsgemäß die Erzeugung von zumindest zwei Klassen, vorzugsweise einer Mehrzahl von derartigen Klassen, unabhängig und übergeordnet festgelegt, so dass eine derartige Klassifizierung quasi auch standardisiert für eine Vielzahl von Fahrbahnverläufen vorher festgelegt werden kann. Diese Klassifizierungen und somit die Klassenvorgabe kann dann in einem Fahrerassistenzsystem abgelegt bzw. abgespeichert werden und stellen somit die Referenzinformationen zum Vergleich mit den jeweils situationsabhängig vorliegenden Informationen bei einer Fahrt auf spezifischen Fahrbahnen dar.
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Insbesondere werden dann bei einer spezifischen Fahrt auf einer spezifischen Fahrbahn die vor der Position des Fahrzeugs liegenden Fahrbahnverläufe in einem spezifischen Entfernungsbereich vor dem Fahrzeug bestimmt, indem diese Informationen aus der Karte gewonnen werden. Während der Fahrt wird dann somit nach Extrahierung dieser Informationen aus der Karte ein Vergleich mit den abgelegten Klasseinformationen durchgeführt und abhängig von dem Vergleich kann dann die aus der Karte extrahierte Information über den geometrischen Verlauf der vor dem Fahrzeug liegenden Fahrbahn einer vorgegebenen definierten Klasse zugeordnet werden. Für die tatsächliche Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn vor dem Fahrzeug bei der momentanen Fahrt werden dann diese Referenzinformationen der ausgewählten Klasse herangezogen, um eine tatsächliche genaue Vorhersage des Verlaufs der vorliegend tatsächlich befahrenden Fahrbahn durchführen zu können.
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In diesem Zusammenhang wird somit insbesondere basierend auf dem in der Karte, insbesondere der digitalen Karte, abgelegten, ungenauen geometrischen Verlauf der Fahrbahn eine Klassifikation vorgenommen, bei welcher die Fahrbahn einer oder mehreren qualitativer Klassen zugeordnet wird. Wenn ein Straßenverlauf mehreren Klassen zugeordnet wird, heißt das, dass diese nicht disjunkt sind. Das Verfahren kann auch mit nicht disjunkten Klassen implementiert werden, wobei dann aber eine Verteilung der Zugehörigkeit des Straßenverlaufs auf die zugeordneten Klassen bekannt sein muss. Ebenso kann jedoch auch eine disjunkte Ausbildung der Klassen vorgesehen sein, bei welcher die Zugehörigkeit eines spezifischen Straßenverlaufs nur zu einer einzigen spezifischen Klasse gegeben ist.
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In diesem Zusammenhang können die Klassen beispielsweise in verschiedene Gradationen der Oberklassen öffnende Kurve, schließende Kurve, Gerade, Kreisbahn bzw. Sequenzen davon und dergleichen eingeordnet werden. Eine derartige Klassifikation wie sie oben genannt ist, ist jedoch lediglich beispielhaft und nicht abschließend zu verstehen. Die Klassifikation kann auch anderweitig oder mit feineren Geometrieangaben über die Verläufe oder aber auch gröberen Geometrieangaben über die Verläufe gebildet werden.
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Bevorzugt erweist es sich, wenn verschiedene Fahrbahnverläufe abhängig von zumindest einem einen Fahrbahnverlauf charakterisierenden Parameter in Klassen unterteilt werden. Gerade dadurch können die Verläufe sehr realitätsnah abgebildet werden und die ungenauen Informationen aus der digitalen Karte in sehr realitätsnahe Klasseinformationen abgebildet werden, welche dann eine genauere Vorhersage der tatsächlichen geometrischen Verläufe der Fahrbahn ermöglichen.
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Vorzugsweise werden die Fahrbahnverläufe abhängig von der Krümmung und/oder der Änderung der Krümmung als charakteristische Parameter in Klassen unterteilt. Besonders bevorzugt ist es, wenn zumindest die Änderung der Krümmung als charakteristischer Parameter für die Klassifizierung herangezogen wird, da dieser Parameter eine besonders präzise und auch bei kleinen Änderungen eine sehr detaillierte und realitätsnahe Vorhersagemöglichkeit gewährleistet. Da die Änderung der Krümmung ein sehr prägnanter Parameter ist bzw. eine sehr prägnante Aussagekraft bezüglich des Verlaufs der Fahrbahn hat, ist er in diesem Zusammenhang entscheidend für die Klassenbildung.
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Es kann auch vorgesehen sein, dass die Fahrbahnverläufe zusätzlich zu dem zumindest einen charakteristischen Parameter abhängig von dem aus der Karte zu erwartenden Verlauf der Fahrbahn klassifiziert werden. Es wird somit eine Informationsbündelung von mehreren unabhängigen Informationen durchgeführt, um eine sehr realitätsnahe und praxisgerechte Klassifizierung erreichen zu können.
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Vorzugsweise wird eine Klasse durch ein Intervall von Werten eines den Verlauf charakterisierenden Parameters gebildet. Durch eine derartige Intervallbildung und somit eine grundsätzliche Strukturgebung einer Klassendefinition kann den praktischen Anforderungen besonders gut Rechnung getragen werden. Es kann somit eine bedarfsgerechte Größe einer Klasse im Hinblick auf die spezifischen geometrischen Formen der Fahrbahnverläufe definiert werden. Da in diesem Zusammenhang gerade die Werte der Änderung der Krümmung besonders aussagekräftig sind, können somit sehr präzise Klassen durch jeweils Intervalle von Werten einer derartigen Änderung der Krümmung vorgegeben und definiert werden, welche verschiedensten und individuellsten Fahrbahnverläufen Rechnung tragen und diese quasi abbilden können.
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Dadurch kann eine sehr realitätsnahe Feinjustierung der Klassenbildung ermöglicht werden, wodurch auch die Verlaufsvorhersage wesentlich präzisiert werden kann.
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Es kann vorgesehen sein, dass zwei Klassen mit gleichen Intervallbreiten gebildet werden. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass zwei Klassen mit unterschiedlichen Intervallbreiten gebildet werden. Abhängig von den spezifischen Formverläufen und dem jeweils gewünschten Präzisierungsgrad im Hinblick auf die Vorhersage eines Fahrbahnverlaufs, können somit sowohl die Anzahl der Klassen als auch deren individuelle Ausgestaltung vielfältig ausgebildet werden. Es kann in diesem Zusammenhang vorgesehen sein, dass alle definierten Klassen die gleiche Intervallbreite haben. Weisen zumindest zwei Klassen unterschiedliche Intervallbreiten auf, so können verschiedenste Ausgestaltungen der Anordnung dieser Klassen zueinander vorgesehen sein. So kann vorgesehen sein, dass eine erste Klasse eine erste Intervallbreite aufweist und eine darauf folgende Klasse eine zweite, von der ersten Intervallbreite abweichende Intervallbreite aufweist, wohingegen dann auf die zweite Klasse folgend wiederum eine dritte Klasse gebildet werden kann, welche entweder eine erste Intervallbreite oder eine zweite Intervallbreite oder eine von der ersten und der zweiten abweichende dritte Intervallbreite aufweist. Es können somit beliebige Szenarien im Hinblick auf die Klassenbildung durchgeführt werden, welche den jeweiligen Kriterien im Hinblick auf die verschiedensten Fahrbahnverläufe und deren Abbildungen in den Klassen gerecht werden können.
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Vorzugsweise ist vorgesehen, dass die Klassenbildung derart durchgeführt wird, dass gerade dann, wenn die Klassen durch Intervalle von Werten eines den Verlauf charakterisierenden Parameters gebildet werden, diese Intervalle unmittelbar aneinander angrenzen. Bei einer derartigen Ausgestaltung werden somit zumindest zwei Klassen gebildet, welche diesbezüglich unmittelbar aneinander angrenzen und somit ein stetiger und lückenloser Übergang der Werte gewährleistet werden kann. Dadurch werden quasi alle möglichen Fahrbahnverläufe durch die Klassifizierung mitumfasst, was für die Vorhersage eines Verlaufs ebenfalls vorteilhaft ist.
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Als besonders bevorzugt erweist es sich, wenn Informationen einer Klasse gemittelt werden und ein gebildeter Mittelwert für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt wird. Bei dieser vorteilhaften Ausführung wird somit derart vorgegangen, dass insbesondere einer Klasse ein Intervall von Werten eines den Verlauf charakterisierenden Parameters zugeordnet wird und im tatsächlichen Fahrbetrieb dann verglichen wird, ob die Informationen aus der Karte über den Verlauf der Fahrbahn vor der Position des Fahrzeugs dieser Klasse zugeordnet werden können. Dies bedeutet, dass die aus der Karte abstrahierten Werte dieses Parameters innerhalb des Intervalls dieser Klasse liegen und wenn dies der Fall ist, wird der Mittelwert dieses Werteintervalls des Parameters dieser Klasse als Klasseinformation für die weitere Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt. Eine derartige Klasseinformation in Form des gebildeten Mittelwerts ist eine besonders vorteilhafte Vorgehensweise, da sie die Ungenauigkeit und Fehlerhäufigkeit des Werts aus der Karte wesentlich reduziert. Es können zusätzlich oder anstatt dazu selbstverständlich auch andere oder weitere Klasseinformationen berücksichtigt werden.
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Es kann vorgesehen sein, dass eine derartige Mittelwertbildung als Klasseinformation für jede Klasse bereits vorab durchgeführt wird und als abgespeicherter Wert abgelegt ist. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass eine derartige Mittelwertbildung situationsabhängig bei Bedarf bestimmt und für die weitere Ermittlung der Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt wird. In diesem Zusammenhang können somit unterschiedliche Systemkonfigurationen bereitgestellt werden, welchen im Hinblick auf Speicherbedarf und Schnelligkeit des Systems individuell Rechnung getragen werden kann.
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Es kann auch vorgesehen sein, dass die verschiedenen Fahrbahnverläufe abhängig von dem Typ der Fahrbahn in Klassen unterteilt werden. Unter Typen einer Fahrbahn wird beispielsweise eine Autobahn, eine Landstraße, eine Staatsstraße, eine Schnellstraße und dergleichen verstanden. Zusätzlich kann als Art der Fahrbahn auch berücksichtigt werden, ob die Fahrbahn einspurig, zweispurig oder mehrspurig ist. In diesem Zusammenhang kann auch definiert werden, ob die Fahrbahn ein oder mehrspurig in eine Fahrtrichtung ausgebildet ist.
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Die Klassenbildung kann dadurch nochmals individualisiert und im Hinblick auf eine genaue Vorhersage eines Verlaufs einer Fahrbahn präzisiert und verfeinert werden.
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Die Position des Fahrzeugs wird vorzugsweise über ein elektronisches Positionsermittlungssystem, insbesondere ein GPS-System, ermittelt. Dieses Positionsermittlungssystem kann satellitengestützt arbeiten, um diesbezüglich die Position ermitteln und Daten übertragen zu können.
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Vorzugsweise wird die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn zumindest für einen zweiten fahrzeugfernen Fahrbahnabschnitt durchgeführt, welcher sich vor einem durch eine dem Fahrzeug zugeordnete Detektoreinheit zur Erfassung eines Fahrbahnverlaufs erfassbaren ersten Fahrbahnabschnitts erstreckt. Insbesondere soll somit mit dem Verfahren zum Vorhersagen des Verlaufs derjenige Bereich der Fahrbahn umfasst sein, welcher durch die internen Sensoren des Fahrzeugs nicht mehr erfasst werden kann, da er außerhalb deren Erfassungsbereich liegt. In diesem Zusammenhang soll somit gerade dieser zweite fahrzeugferne Fahrbahnabschnitt mit einem sehr präzisen Verlauf der Fahrbahn vorhergesagt werden, welcher durch beispielsweise eine Kamera, einen Laserscanner/Lidar, Radar und dergleichen nicht mehr erfasst werden kann. Dieser Bereich erstreckt sich vorzugsweise zwischen 30 m und 250 m vor dem Fahrzeug, insbesondere in einem Bereich größer 50 m vor dem Fahrzeug. Da bei relativ hohen Fahrzeuggeschwindigkeiten die genaue Vorhersage des Fahrbahnverlaufs in diesem zweiten, fahrzeugfernen Fahrbahnabschnitt wichtig ist, müssen darüber präzisiertere Aussagen über den Fahrbahnverlauf ermöglicht werden, wie dies durch das vorliegende Verfahren gewährleistet werden kann.
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Vorzugsweise wird die Vorhersage eines Verlaufs der Fahrbahn bis zum Ende eines klassifizierten Verlaufstyps der Fahrbahn durchgeführt. Insbesondere wird es vollständig oder zumindest bis zum Ende des klassifizierten Verlauftyps der Fahrbahn durchgeführt. Dadurch kann vermieden werden, dass die geometrische Form bzw. der Verlauf nur unzureichend vorhergesagt und eingeschätzt wird. Es wird durch diese vorteilhafte Alternative somit stets soweit eine Verlaufsvorhersage durchgeführt, bis erkannt wird, dass dieser spezielle Verlaufstyp beendet ist bzw. abgeschlossen ist. Dies kann dahingehend ermöglicht werden, dass das Ende der festgestellten Formgebung und des geometrischen Verlaufs erreicht ist und eine andere Formgebung bzw. ein anderer geometrischer Verlauf beginnt. In Kombination mit der Klassifizierung und den für die Vorhersage des Verlaufs zugrunde gelegten Klasseinformationen einer aufgrund der Zuordnung der Karteninformationen zu einer Klasse ausgewählten Klasse kann der Verlauf, insbesondere in diesem zweiten fahrzeugfernen Fahrbahnabschnitt, nochmals präzisiert und im Hinblick auf die Realität exakter erfolgen.
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Verlaufstypen der Fahrbahn können in diesem Zusammenhang wiederum öffnende Kurven, schließende Kurven, oder auch der Abstand bis zu einem Kurvenende oder die Erkennung einer S-Kurve sein.
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Die Klassifikation kann somit nicht nur anhand der aus der Karte extrahierbaren (lokalen) Parameter, wie Krümmung und/oder Krümmungsänderung, erfolgen, sondern es kann zusätzlich auch auf Basis der Kartendaten der weiter zu erwartende Fahrbahnverlauf erfolgen.
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Das Ergebnis der Klassenzuordnung wird anschließend als Erwartung in den Straßenverlaufschätzprozess eingekoppelt. Vorzugsweise kann dieser Schätzprozess bzw. dieses Vorhersageszenario des Fahrbahnverlaufs vor der Position des Fahrzeugs mit einem stochastischen Zustandschätzer, insbesondere einem Kalman-Filter, insbesondere einem Extended-Kalman-Filter, durchgeführt werden. Es können in diesen Zusammenhang verschiedene Varianten von Kalman-Filtern verwenden. Ebenso kann jedoch auch ein anderes Schätzverfahren, beispielsweise einen stochastischen Zustandsschätzer dynamischer Prozesse etc.
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In diesem Zusammenhang wird das Ergebnis der Klassifikation unter der Zuordnung der aus der Karte extrahierten Informationen zu einer Klasse sowie dann zugrundeliegenden Klasseninformationen im Sinne einer Datenfusion in den Schätzprozess bzw. Vorhersageprozess einbezogen. Die ohnehin meist sehr ungenauen geometrischen Repräsentationen des Straßenverlaufs in der Karte werden somit nicht mehr direkt und als solche verwendet, wodurch die durch die Ungenauigkeit herrührende Fehlerquelle bei der Vorhersage eliminiert werden kann. Dadurch wird das System von der absoluten Genauigkeit der Kartendaten unabhängig und damit auch in ungenau in der Karte repräsentierten Gegenden einsetzbar. Die Reichweite des Systems bzw. eines derartigen Verfahrens wird dementsprechend erhöht. Dies betrifft insbesondere Gegenden oder Fahrbahnverläufe abseits großer Straßen, in denen beispielsweise auch die Qualität der für die Kamera zur Spurerkennung wichtigen Spurmarkierungen üblicherweise niedriger ist.
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Vorzugsweise werden die für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn herangezogenen Klasseinformationen gewichtet berücksichtigt. Durch eine derartige Gewichtung kann die Aussagekraft dieser Informationen nochmals verbessert werden, wodurch die Verlaufsvorhersage nochmals präzisiert werden kann.
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Vorzugsweise erfolgt die Gewichtung der Klasseinformationen, die tatsächlich für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn berücksichtigt werden, in Abhängigkeit von darüber hinaus für die Vorhersage des Verlaufs berücksichtigten anderen Informationen. Insbesondere wird die für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn herangezogene Klasseinformation abhängig von den Informationen, die von einer fahrzeugseitigen Detektoreinheit für den Verlauf der Fahrbahn vor dem Fahrzeug generiert werden, gewichtet. Die Gewichtung der Klasseinformationen erfolgt somit insbesondere in Abhängigkeit von Informationen anderer Sensoren, die nur einen ersten fahrzeugnahen Fahrbahnabschnitt erfassen können. Dies bedeutet, dass insbesondere die für einen zweiten Fahrbahnabschnitt durchgeführte Vorhersage und die damit verbundenen, für die Vorhersage des Verlaufs zugrunde gelegten Klasseinformationen abhängig von Informationen in einem anderen Fahrbahnabschnitt, nämlich dem ersten, fahrzeugnahen Fahrbahnabschnitt, erfolgt.
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Vorzugsweise werden für die Vorhersage des Verlaufs zusätzliche Informationen über den Verlauf der Fahrbahn vor dem Fahrzeug, welche durch eine dem Fahrzeug zugeordnete Detektoreinheit erfasst werden, berücksichtigt. Insbesondere sind dies genau die ersten Fahrbahnabschnitte und somit die fahrzeugnahen Fahrbahnabschnitte.
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Das Verfahren kann somit für verschiedenste Fahrbahnabschnitte herangezogen werden, wobei dazu lediglich eine Vorhersage des Fahrbahnverlaufs in dem genannten zweiten, fahrzeugfernen Fahrbahnabschnitt erfolgen kann. Es kann auch vorgesehen sein, dass die Vorhersage des Verlaufs mit dem vorgeschlagenen Verfahren zusätzlich auch in dem ersten fahrzeugnahen Fahrbahnabschnitt erfolgt. Vorzugsweise werden genau dann auch die Informationen der fahrzeugseitigen Detektoreinheit, welche insbesondere lediglich diesen ersten Fahrbahnabschnitt erfassen kann, berücksichtigt. Es werden dann sowohl die Informationen aus der Karte als auch die über diese Detektoreinheit erfassten Informationen über den Fahrbahnverlauf berücksichtigt, wobei lediglich die Informationen aus der Karte klassifiziert werden.
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Vorzugsweise werden die von der Detektoreinheit erzeugten Informationen über den Verlauf der Fahrbahn mit spezifischen Güten versehen. Da gerade derartige Detektoreinheiten, wie beispielsweise eine Kamera, abhängig von den erfassten Informationen eine größere oder kleinere Genauigkeit diesbezüglich liefern können, kann durch eine Gütebildung dieser Informationen deren Aussagekraft eingeschätzt werden. Gerade dann, wenn die Fahrbahnbegrenzungen relativ schlecht ausgebildet sind, oder beispielsweise verschmutzt oder beschädigt sind, kann die Erfassung mit der Detektoreinheit nur eingeschränkt möglich sein. Weil in derartigen Fällen dann auch die Verlaufsinformation der Fahrbahn in diesem ersten Fahrbahnabschnitt fehlerhaft oder ungenau sein kann, die Detektoreinheit diese Ungenauigkeit vorzugsweise jedoch erkennt, kann diesbezüglich durch die Gütebildung ein Hinweis auf den Genauigkeitsgrad der erfassten Informationen gegeben werden. Gerade dadurch lassen sich die Aussagen über die erfassten Verläufe in Form der Informationen der Detektoreinheit bewerten und können im nachfolgenden tatsächlichen Vorhersageprozess, in dem auch dann die spezifische Klasseinformation über die spezifischen Fahrbahnverläufe berücksichtigt werden, mehr oder weniger stark eingebracht werden. Dadurch kann der gesamte Vorhersageprozess nochmals wesentlich präzisiert werden und die Genauigkeit kann wesentlich erhöht werden.
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Vorzugsweise werden die für die Vorhersage des Verlaufs berücksichtigten Klasseinformationen abhängig von den Güten der Informationen der Detektoreinheit gewichtet. Dies kann insbesondere durch den Kalman-Filter erfolgen, welcher bei relativ schlechten Güteinformationen der Detektoreinheit die Klasseinformation höher gewichtet. Es können sich jedoch auch andere Szenarien und somit Wertungen durch den Kalman-Filter ergeben, so dass bei relativ hoher Güte der Informationen von der Detektoreinheit eine beispielsweise Gleichgewichtung dieser Information mit den Klasseinformationen zugrunde gelegt wird.
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Eine erfindungsgemäße Vorrichtung zum Vorhersagen eines Verlaufs einer Fahrbahn vor einem sich auf der Fahrbahn befindlichen Fahrzeug umfasst eine Einrichtung zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs, und weist zumindest eine Karte auf, welche Informationen über den Verlauf der Fahrbahn vor der Position des Fahrzeugs umfasst. Fahrbahnverläufe sind in Klassen unterteilt und eine Klassifizierung ist für eine Vielzahl von Fahrbahnverläufen festgelegt und als Klasseninformation abgelegt. Die Vorrichtung weist eine weitere Einrichtung auf, welche zur Zuordnung des Verlaufs der Fahrbahn vor dem Fahrzeug zu zumindest einer Klasse abhängig von den Informationen aus der Karte ausgebildet ist und welche zur Berücksichtigung einer dieser Klasse zugrunde liegende Klasseinformation für die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn ausgebildet ist. Die Vorrichtung ermöglicht eine präzisere und schnellere Vorhersage des Fahrbahnverlaufs.
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Vorzugsweise umfasst die Einrichtung zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs eine Odometrie-Einheit und/oder eine Positionserfassungseinrichtung, insbesondere ein GPS-System.
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Besonders bevorzugt ist vorgesehen, dass die weitere Einrichtung eine Klassifikationseinheit zur Klassifikation des Fahrbahnverlaufs und eine Vorhersageeinheit zur Vorhersage des Verlaufs umfasst. Die Vorhersageeinheit weist vorzugsweise einen stochastische Schätzer, insbesondere einen Kalman-Filter, auf.
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Insbesondere umfasst die Vorrichtung auch eine Detektoreinheit, welche zur Erfassung der Umgebung des Fahrzeugs, insbesondere im Vorfeld des Fahrzeugs, ausgebildet ist.
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Vorzugsweise sind die Einrichtungen der Vorrichtung in einem Mikroprozessor angeordnet.
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Ein erfindungsgemäßes Fahrerassistenzsystem ist insbesondere zur Spurhaltung und/oder zur Abstandseinhaltung ausgebildet. Bei dem Fahrerassistenzsystem wird die Vorhersage des Verlaufs einer Fahrbahn vor dem Fahrzeug mit einem erfindungsgemäßen Verfahren oder einer vorteilhaften Ausgestaltung davon durchgeführt. Das Fahrerassistenzsystem kann somit insbesondere beispielsweise als ACC-System und/oder als Spurhaltungssystem ausgebildet sein.
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Darüber hinaus kann das Fahrerassistenzsystem zusätzlich oder anstatt dazu auch als Unfallfrüherkennungssystem (Pre-Crash-System) vorgesehen sein. Bei all diesen beispielhaft genannten Fahrerassistenzsystemen ist es von fundamentaler Bedeutung, den Verlauf insbesondere Krümmungsverlauf einer vor dem Fahrzeug befindlichen Fahrbahn möglichst exakt und schnell erfassen zu können.
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Die oben beispielhaft genannten spezifischen Ausführungen eines Fahrerassistenzsystems sind nicht abschließend zu verstehen. Prinzipiell wird mit der Erfindung jedes Fahrerassistenzsystem umfasst, bei dem Aussagen über den vor dem Fahrzeugausgebildeten Verlauf einer Fahrbahn für die Funktionalität des Fahrerassistenzsystems berücksichtigt oder essentiell sind.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungen der erfindungsgemäßen Vorrichtung und/oder des erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems anzusehen.
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Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand schematischer Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
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1 eine beispielhafte Darstellung eines Fahrbahnverlaufs und des dazu auf einer Karte angegebenen Fahrbahnverlaufs; und
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2 eine Blockbilddarstellung eines erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems.
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In den Figuren werden gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen.
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In 1 ist in einer schematischen Darstellung ein tatsächlicher Verlauf einer Fahrbahn 1 gezeigt. Die Fahrbahn 1 weist eine erste Fahrspur 2, in welcher sich die Fahrzeuge in einer ersten Richtung bewegen, und eine zweite Fahrspur 3, in welche sich die Fahrzeuge in einer zur ersten Richtung entgegengesetzten Richtung fortbewegen, auf. Die Fahrbahn 1 ist daher in beiden Fahrtrichtungen einspurig ausgebildet und ein erster Typ mit einer ersten Art einer Fahrbahn ist dadurch charakterisiert.
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Diese Ausgestaltung ist lediglich beispielhaft und es kann auch vorgesehen sein, dass die Fahrbahn 1 in beiden Fahrtrichtungen zumindest zweispurig ausgebildet ist, wodurch ein zweiter Typ mit einer zweiten Art einer Fahrbahn charakterisiert ist. In diesem Zusammenhang kann die Fahrbahn 1 dann auch als mehrspurige Schnellstraße oder Autobahn ausgebildet sein.
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Auf der ersten Fahrspur 2 bewegt sich ein Fahrzeug 4, wobei das Fahrzeug 4 eine interne Detektoreinheit 5 aufweist, welche zur Erfassung eines Verlaufs der Fahrbahn 1 vor dem Fahrzeug 4 ausgebildet ist. Die Detektoreinheit 5 kann in diesem Zusammenhang einen ersten Fahrbahnabschnitt 6 erfassen, welcher sich beispielsweise über eine Länge von etwa 50 m in Fahrtrichtung des Fahrzeugs 4 vor dem Fahrzeug 4 erstreckt. Die Detektoreinheit 5 kann interne Sensoren wie beispielsweise Encoder, Gyroskope, Beschleunigungs- und Inertialsensoren und externe Sensoren, wie Kameras, Laserscanner/Lidar, Radar und dergleichen umfassen.
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Darüber hinaus ist in 1 ein zweiter, fahrzeugferner Fahrbahnabschnitt 7 eingezeichnet, welcher sich beispielsweise über eine Länge von etwa 250 m in Fahrtrichtung vor dem Fahrzeug 4 erstreckt. Der zweite Fahrbahnabschnitt 7 ist somit in dem Ausführungsbeispiel etwa 200 m länger als der erste, fahrzeugnahe Fahrbahnabschnitt 6.
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Auf der gegenüberliegenden Fahrspur 3 ist lediglich beispielhaft ein weiteres Fahrzeug 8 eingezeichnet, welches sich in entgegengesetzter Richtung zum Fahrzeug 4 fortbewegt.
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Darüber hinaus ist in 1 beispielhaft und damit lediglich gestrichelt der Verlauf der Fahrbahn 1 gezeigt, der hier in einer digitalen Karte abgelegt ist. Dieser geometrische Verlauf der Fahrbahn 1 in der digitalen Karte ist durch das Bezugszeichen 9 gekennzeichnet. Wie in diesem Zusammenhang aus der Darstellung in 1 zu erkennen ist, weicht dieser Verlauf 9 teilweise wesentlich von dem tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn 1 ab. In diesem Zusammenhang sind die geometrischen Informationen aus der digitalen Karte über den Verlauf 9 relativ ungenau im Vergleich zum tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn 1. Gerade in dem relevanten Bereich vor dem Fahrzeug 4, nämlich einerseits in dem ersten Fahrbahnabschnitt 6 und andererseits in dem darüber hinaus reichenden Teil des zweiten Fahrbahnabschnitts 7, weist die Fahrbahn 1 einen mehr oder minder stark gekrümmten Kurvenverlauf auf, welcher sich in dem Verlauf 9, wie er in der digitalen Karte abgelegt ist, nicht so widerspiegelt. Der Verlauf 9 ist gegenüber dem tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn 1 wesentlich weniger gekrümmt und die Kurvenausprägungen sind wesentlich weniger realisiert.
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Gerade dann, wenn nunmehr bei einer Vorhersage eines Verlaufs der Fahrbahn 1 vor dem sich auf der Fahrbahn 1 befindlichen Fahrzeug 4 die Informationen über den geometrischen Verlauf 9 aus der digitalen Karte als solche unverändert übernommen werden, führt dies dazu, dass der tatsächliche Verlauf der Fahrbahn 1 nicht richtig wiedergegeben wird und somit relativ stark davon abweicht. Dies führt zu Fehlinterpretationen des in dem Fahrzeug 4 angeordneten Fahrerassistenzsystems 10 im Hinblick auf den tatsächlichen Spurverlauf, insbesondere im zweiten, fahrzeugfernen Abschnitt 7. Dadurch können unerwünschte Reaktionen des Fahrerassistenzsystems 10 auftreten oder derartige unterbleiben, wodurch gegebenenfalls die Sicherheit bei der Führung des Fahrzeugs 4 beeinträchtigt werden kann.
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Um dies zu vermeiden werden die Informationen über den geometrischen Verlauf 9 aus der digitalen Karte nicht als solche unverändert für die Vorhersage des tatsächlichen Verlaufs der Fahrbahn 1 übernommen. Vielmehr werden dazu zunächst im Ausführungsbeispiel mehrere Klassen gebildet und definiert, die verschiedenste Fahrbahnverläufe charakterisieren. Dazu können Klassen gebildet werden, welche den Straßenverlauf beispielsweise in verschiedene Gradationen der Oberklassen öffnende Kurve, schließende Kurve, Gerade, Kreisbahn bzw. Sequenzen davon, einordnet. Eine derartige Bildung von Klassen wird im Ausführungsbeispiel dahingehend konkret durchgeführt, dass verschiedene Fahrbahnverläufe abhängig von zumindest einem den Verlauf charakterisierenden Parameter in Klassen untereilt werden. Im Ausführungsbeispiel wird dazu als charakterisierender Parameter die Krümmungsänderung berücksichtigt. Es werden somit allgemein gültig und in übergeordneter Form zunächst mehrere Klassen gebildet, welche genau diese Fahrbahnverläufe anhand der Änderung der Krümmung spezifizieren. Im Ausführungsbeispiel wird diesbezüglich eine Klassenbildung derart durchgeführt, dass eine Klasse durch ein spezifisches Intervall von Werten dieser Änderung der Krümmung charakterisiert wird.
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Darüber hinaus ist im Ausführungsbeispiel vorgesehen, dass die Klassen im Hinblick auf ihre Intervallgrenzen unmittelbar aneinander anschließen, so dass ein möglichst großer Wertebereich für die Änderung der Krümmung vollständig und lückenlos durch die Mehrzahl der Klassen abgedeckt ist. Insbesondere ist im Ausführungsbeispiel vorgesehen, dass die Klassen alle eine gleiche Intervallbreite aufweisen. Selbstverständlich kann jedoch auch vorgesehen sein, dass zumindest. zwei Klassen unterschiedliche Intervallbreiten aufweisen.
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Diese Klassenbildung wird in dem Fahrerassistenzsystem 10 beispielsweise in einer Speichereinheit einer Auswerteeinrichtung abgelegt.
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Bewegt sich nun das Fahrzeug 4 gemäß der Darstellung in 1 auf der Fahrspur 2 von links nach rechts, so wird der erste Fahrbahnabschnitt 6 durch die Detektoreinheit 5 im Hinblick auf den Verlauf der Fahrspur 2 und gegebenenfalls auch der Fahrspur 3 erfasst.
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Zur Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn 1 im darüber hinausgehenden Teil des fahrzeugfernen zweiten Fahrbahnabschnitts 7 wird eine Spurschätzung und somit eine Vorhersage des Verlaufs anhand der Klasseinformationen durchgeführt. In diesem Zusammenhang wird während der Fahrt des Fahrzeugs 4 aus der digitalen Karte der Verlauf 9 ermittelt, indem die Krümmungsänderung bestimmt wird. Diese Krümmungsänderung, welche im Hinblick auf die ungenaue Darstellung des Verlaufs 9 ebenfalls ungenau im Hinblick auf den tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn 1 ist, wird dann mit den in den Klassen spezifizierten Werten dieser Änderung verglichen. Abhängig von dem Vergleich wird dann erkannt, welcher Klasse dieser ermittelte Wert der Krümmungsänderung des Verlaufs 9 an der jeweils spezifischen Stelle zugeordnet wird. Diesbezüglich erfolgt somit eine Klassifizierung bzw. Zuordnung zu einer Klasse der aus der digitalen Karte ermittelten Krümmungsänderung des Verlaufs 9 an der jeweiligen Stelle der Fahrbahn 1.
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Durch diese Klassifizierung kann dann die zumindest eine ausgewählte Klasse für die tatsächliche Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn 1, insbesondere im zweiten Fahrbahnabschnitt 7, welcher über den ersten Fahrbahnabschnitt 6 hinausreicht, herangezogen werden.
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Gemäß dem Ausführungsbeispiel wird dazu ein Mittelwert der durch das Intervall dieser spezifischen ausgewählten Klasse umfassten Werte der Krümmungsänderung gebildet. Selbstverständlich kann vorzugsweise auch vorgesehen sein, dass dieser Mittelwert bereits vorab gebildet ist und ebenfalls in der Speichereinheit der Auswerteeinrichtung abgelegt ist. Dieser Mittelwert der spezifischen Klasse, welcher der Wertekrümmungsänderung des Verlaufs 9 zugeordnet wird, wird dann für die tatsächliche Schätzung zugrunde gelegt. Dadurch lässt sich eine wesentlich exaktere Vorhersage des tatsächlichen Verlaufs der Fahrbahn 1 erreichen.
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Dies ermöglicht insbesondere für den fahrzeugfernen zweiten Fahrbahnabschnitt 7 eine wesentlich genauere Vorhersage des tatsächlichen Verlaufs der Fahrbahn 1, wodurch die Funktionsfähigkeit des Fahrerassistenzsystems 10 wesentlich verbessert werden kann und dadurch auch die Fahrsicherheit des Fahrzeugs 4 erhöht werden kann.
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Zusätzlich zu dieser klassifizierten Information kann für die Vorhersage des tatsächlichen Verlaufs der Fahrbahn 1 auch die von der Detektoreinheit 5 über den ersten Fahrbahnabschnitt 7 erfasste Information bezüglich dessen Verlauf herangezogen werden.
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Darüber hinaus kann die Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn 1 vor dem Fahrzeug 4 auch die Art des Fahrbahntyps berücksichtigen. In diesem Zusammenhang können auch unterschiedliche Gegebenheiten für eine Autobahn, eine Schnellstraße, eine relativ kleine Landstraße oder dergleichen berücksichtigt werden. Bevorzugt erweist es sich auch, wenn die Klassifikation nicht nur anhand der aus der Karte extrahierbaren (lokalen) Krümmung und/oder Krümmungsänderung erfolgt, sondern zusätzlich der auf der Basis der Kartendaten zu erwartenden weitere Straßenverlauf berücksichtigt wird. Darüber hinaus kann vorzugsweise auf Basis der digitalen Karte zunächst eine auch den weiteren Verlauf der Fahrbahn berücksichtigende abstrahierende und qualitative Klassifikation vorgenommen werden. In diesem Zusammenhang erweist es sich als vorteilhaft, wenn der Verlauf bis zu einem Ende eines spezifischen Verlaufstyps vorhergesagt wird. Im Ausführungsbeispiel in 1 ist dies dadurch kenntlich gemacht, dass sich der zweite Fahrbahnabschnitt 7 bis zum Ende der kurvenartigen Krümmung der Fahrbahn 1 erstreckt und somit die Vorhersage bis zu diesem Ende der Kurve erfolgt. Es können somit auch Vorhersagen eines Verlaufs der Fahrbahn vollständig bis zum Ende eines klassifizierten Verlaufstyp, beispielsweise dem Abstand bis zum Kurvenende, der Erkennung einer S-Kurve oder dergleichen, der Fahrbahn 1 durchgeführt werden.
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In 2 ist eine schematische Blockbilddarstellung eines Fahrerassistenzsystems 10, wie es im Fahrzeug 4 angeordnet ist, gezeigt. Dem Fahrerassistenzsystem 10 ist eine Vorrichtung zum Vorhersagen eines Verlaufs der Fahrbahn zugeordnet, wobei die Vorrichtung vorzugsweise die nachfolgend erläuterten Einheiten und Komponenten des Fahrerassistenzsystems 10 aufweist. Das Fahrerassistenzsystem 10 ist im Ausführungsbeispiel zur Spurhaltung und/oder zur Abstandseinhaltung zu einem Fahrzeug konzipiert. Das Fahrerassistenzsystem 10 ist zur Vorhersage des Spurverlaufs gemäß einem oben erläuterten Verfahren ausgebildet.
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In diesem Zusammenhang umfasst das Fahrerassistenzsystem 10 und auch die Vorrichtung die Detektoreinheit 5, welche insbesondere eine Kamera sein kann. Darüber hinaus umfasst das Fahrerassistenzsystem 10 eine Einheit 11, welche als Odometrie-Einheit ausgebildet ist. Diesbezüglich kann eine Positionsbestimmung des Fahrzeugs 4 durch die Beobachtung seiner Räder erfolgen. Die Odometrie ist ein grundlegendes Navigationsverfahren für bodengebundene Fahrzeuge aller Art.
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Darüber hinaus umfasst das Fahrerassistenzsystem 10 eine Positionserfassungseinrichtung 12, welche insbesondere als GPS-System ausgebildet ist.
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Das Fahrerassistenzsystem 10 weist darüber hinaus ein Navigationssystem 13 und eine digitale Karte 14 auf. Des Weiteren umfasst das Fahrerassistenzsystem 10 eine Klassifikationseinheit 15 zur Klassifikation des Fahrbahnverlaufs. Ferner umfasst das Fahrerassistenzsystem 10 eine Einheit 16, zur Extraktion von Spurmarkierungen, wodurch der Fahrbahnverlauf im fahrzeugnahen ersten Fahrbahnabschnitt 6 ermöglicht wird.
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Darüber hinaus weist das Fahrerassistenzsystem 10 eine Vorhersageeinheit 17 auf, welche insbesondere einen Kalman-Filter aufweist.
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Gemäß der Blockbilddarstellung in 2 werden die von der Detektoreinheit 5 erfassten Informationen der Vorhersageeinheit 17 zugeführt. In diesem Zusammenhang kann vorgesehen sein, dass die von der Detektoreinheit 5 erfassten Informationen mit jeweils spezifischen Güten versehen werden. So kann gewährleistet werden, dass eine gewisse Aussage über die Genauigkeit der von der Detektoreinheit 5 erfassten Informationen bereitgestellt werden kann. Gerade dann, wenn Fahrbahnmarkierungen oder Begrenzungen nicht oder nur sehr unzureichend vorhanden sind oder beispielsweise auch mit Schmutz oder Schnee oder dergleichen bedeckt sind, kann durch eine Gütebildung der erfassten Informationen auch die Ungenauigkeit der Informationen bewertet werden. Diese Gütebildung kann durch die Einheit 16 durchgeführt werden.
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Darüber hinaus werden die von der Odometrie-Einheit 11 erzeugten Informationen direkt an die Vorhersageeinheit 17 übertragen. Darüber hinaus wird über das Positionserkennungssystem 12 die Position des Fahrzeugs 4 auf der Fahrspur 2 festgestellt. Dadurch kann einerseits erkannt werden, auf welchem Teilstück der Fahrbahn 1 sich dieses Fahrzeug 4 befindet und darüber hinaus kann eindeutig auch der vor dem Fahrzeug 4 befindliche Bereich der Fahrbahn 1 festgestellt und definiert werden. Dies ist insbesondere im Hinblick auf die aus der digitalen Karte 14 zu extrahierenden Informationen bezüglich des Verlaufs 9 wesentlich.
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Wie aus der Darstellung in 2 gezeigt, werden die Positionsinformationen an das Navigationssystem 13 übertragen, welches auch die Informationen der digitalen Karte 14 erhält. Diese gebündelten Informationen werden dann gemäß der bereits zur 1 erläuterten Vorgehensweise mit in der Einheit 15 abgelegten Klassen verglichen, in dem gemäß dem Ausführungsbeispiel die Krümmungsänderung des Verlaufs 9 mit den in den jeweiligen Klassen abgelegten Werten der Krümmungsänderung verglichen werden. Abhängig von dem Vergleich wird dann, wie bereits oben erläutert, die zumindest eine zugeordnete Klasse ausgewählt und die dieser Klasse zugehörigen Klasseinformationen, nämlich der Mittelwert der Krümmungsänderung, an die Vorhersageeinheit 17 übertragen.
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In der Vorhersageeinheit 17 wird gemäß dem Kalman-Filter eine Datenfusion der empfangenen Informationen durchgeführt, wobei in diesem Zusammenhang auch eine Gewichtung der von der Einheit 15 erhaltenen Klasseinformationen durchgeführt wird. Insbesondere kann diese Gewichtung abhängig von den Güteinformationen der von der Einheit 16 erhaltenen Informationen durchgeführt werden, so dass die Ermittlung der Vorhersage des Verlaufs der Fahrbahn 1 nochmals präzisiert werden kann.
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Durch diese Vorgehensweise bei der Vorhersage eines Verlaufs einer Fahrbahn 1 kann erreicht. werden, dass die in 1 gezeigte Abweichung des tatsächlichen Verlaufs der Fahrbahn 1 von der in der digitalen Karte 14 abgelegten Verlaufsform 9 nicht mehr gegeben ist und der über die Vorhersage erreichte bzw. bestimmte Verlauf wesentlich ähnlicher, insbesondere vollständig gleich, dem tatsächlichen Verlauf der Fahrbahn 1 ist.
