DE102008063033B4

DE102008063033B4 - Vorrichtung und Verfahren zur Erkennung von Kollisionen mit erhöhter funktionaler Sicherheit

Info

Publication number: DE102008063033B4
Application number: DE102008063033.0A
Authority: DE
Inventors: Mathias König; Marc-Michael Meinecke
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2008-03-03
Filing date: 2008-12-23
Publication date: 2019-06-06
Anticipated expiration: 2028-12-24
Also published as: DE102008063033A1

Abstract

Verfahren zur Erkennung von unvermeidbaren Kollisionen mit Objekten in der Umgebung eines Fahrzeugs (14) umfassend die Schritte:
Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsdaten von mehreren Datenquellen (31-34);
Auswerten der Zustandsdaten anhand einer Entscheidungsstruktur (21),
wobei die Entscheidungsstruktur (21) Entscheidungsbäume (1; 22) umfasst und für jede Datenquelle (31-34) jeweils für jedes der Objekte, für das von der jeweiligen Datenquelle (31-34) Zustandsinformationen empfangen oder erfasst sind, eigenständig einer der Entscheidungsbäume (1; 22), der der Datenquelle (31-34) und dem entsprechenden Objekt zugeordnet ist, zeitlich parallel zu den übrigen Entscheidungsbäumen (1; 22) abgearbeitet wird, wobei beim Abarbeiten jedes der Entscheidungsbäume (1; 22) eine Entscheidungsbaum-Endentscheidung getroffen wird, einen Kollisionsalarm (13) auszugeben oder keinen Kollisionsalarm auszugeben, und anhand der Entscheidungsbaum-Endentscheidung eine Kollision erkannt wird oder nicht.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer bevorstehenden unvermeidlichen Kollision sowie eine Vorrichtung, mit der eine solche bevorstehende Kollision eines Fahrzeugs, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, erkannt werden kann.
Das Bewusstsein, ein sicheres Fahrzeug zu besitzen und zu fahren, ist ein durchaus nicht vernachlässigbares Kaufentscheidungskriterium aus Kundensicht. Technisch gesehen sind derzeit deutliche Verbesserungen der Sicherheit eher über aktive Systeme zu erzielen. Als aktive Systeme werden Systeme eines Fahrzeugs angesehen, die aktiv, d.h. ohne eine unmittelbare Mitwirkung eines Nutzers, in eine Fahrzeugführung, beispielsweise über einen Lenkeingriff, eine Beschleunigung und/oder Verzögerung einzelner oder aller Räder, eingreifen. Es gibt zwei Herausforderungen, die bei diesen Systemen zu bewältigen sind. Zum einen ist eine zuverlässige Detektion (Erfassung) der Umgebung, insbesondere mit einer fahrzeuginternen Sensorik, und eine Erzeugung von Auslösesignalen und/oder Befehlen erforderlich, die eine Systemaktivierung in erkannten kritischen Situationen auslösen. Zum anderen ist eine Falschaktivierung der aktiven Systeme zu vermeiden.
Ein zukünftiger Focus von Sicherheitssystemen liegt in der Erkennung unvermeidbarer Unfälle, um Rückhaltesysteme und Aktuatoren entsprechend vor dem Unfall auszulösen, so dass Insassen früher an das jeweilige Rückhaltesystem angekoppelt und weicher abgefangen werden können. Auch für den Unfallgegner können so beispielsweise durch autonome, nicht durch den Nutzer ausgelöste Bremsungen Vorteile erreicht werden. Hierbei spielen die zeitlichen Vorgänge eine wesentliche Rolle. Typischerweise ist ein Unfall in den meisten Fahrszenarien oder Situationen erst ca. 300 bis 100 ms vor dem eigentlichen Unfall (Crash) aus physikalischer Sicht unvermeidbar. Nicht zuletzt kann sich aufgrund einer Trägheit von Bremse und Lenkung diese Zeit auch deutlich verlängern. Für die Betrachtung der falschen Aktivierung sowie der Auslösewahrscheinlichkeit in den adressierten Szenarien (Situationen) genügt eine Betrachtung physikalischer Grenzbereiche, da alle fahrdynamisch einfacheren, nicht im Grenzbereich liegenden Szenarien, die mit kleineren zeitlichen Lenkwinkeländerungen oder geringeren Bremsdruckanstiegen einhergehen, dann bereits enthalten sind.
Soll ein aktives System eine Aktivierung nicht reversibler Rückhaltesysteme auslösen, so ergeben sich deutlich erhöhte Anforderungen, insbesondere an die Falschauslöserate solcher Systeme bei hinreichend hoher Auslösewahrscheinlichkeit.
Aus der DE 101 31 198 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Beeinflussung wenigstens eines Parameters eines Fahrzeuges bekannt, mit denen in einfacher Weise die aktive und passive Insassensicherheit verbessert werden sollen. Es ist vorgesehen, dass ein Fahrzeugumfeld auf den Eintritt wenigstens eines relevanten Ereignisses überwacht wird, ein Fahrzeuginnenraum auf die Ist-Position wenigstens einer Person (Fahrzeuginsasse) überwacht wird, bei Eintritt des wenigstens einen relevanten Ereignisses und bei Erkennen der Ist-Position dem Ereignis beziehungsweise der Ist-Position entsprechende Signale einer Auswerteeinrichtung zugeführt werden und die Auswerteeinrichtung wenigstens ein aktives und/oder passives Sicherheitssystem des Fahrzeuges in Abhängigkeit des wenigstens einen erkannten relevanten Ereignisses und der erkannten Ist-Position der wenigstens einen Person ansteuert.
In der DE 102 31 362 A1 wird eine Vorrichtung zur Umfeldüberwachung in einem Fahrzeug beschrieben, die sich dadurch auszeichnet, dass Objekte in einem Detektionsbereich der Sensorik ausgewählt werden, und zwar in Abhängigkeit von Parametern, so dass dann lediglich die ausgewählten Objekte durch die Sensorik verfolgt werden. Dies ermöglicht den adaptiven Einsatz von insbesondere reversiblen Rückhaltemitteln.
Die DE 102 58 162 A1 beschreibt eine Fahrzeuginsassenschutzvorrichtung. Die Fahrzeuginsassenschutzvorrichtung enthält ein Kollisionsgegenstandsdatenerfassungselement auf einem Fahrzeug zum Erfassen von Daten wie den physikalischen Parametern des geschätzten Kollisionsgegenstands, bezogen auf eine Kollisionsaufprallkraft von einem geschätzten Kollisionsgegenstand, ein an Bord des Fahrzeugs befindliches Insassenschutzelement, welches bei dem Ereignis einer Fahrzeugkollision aktiviert wird, wodurch ein Insasse in einem vorbestimmten Aktivierungsmodus geschützt wird, und ein Schutzmodussteuerelement zum Ändern des Aktivierungsmodus auf der Grundlage der Daten. Die Fahrzeuginsassenschutzvorrichtung kann ebenfalls ein Kollisionserfassungselement zum Erfassen einer tatsächlichen Kollision mit dem geschätzten Kollisionsgegenstand verwenden.
DE 198 42 827 A1 beschreibt ein Precrashsensierungssystem, insbesondere für Kraftfahrzeuge. Es sind eine Auswertungseinrichtung zur Auswertung eines erfassten Bildes, die mittels eines Algorithmus Teilbereiche des erfassten Bildes selektiert, und eine der Bilderzeugungseinrichtung zugeordnete Steuereinrichtung vorgesehen, die den Bildaufbau bestimmende Parameter derart steuert, dass die selektierten Bereiche mit anderen Parametern wiedergegeben werden, als die nicht selektierten Bereiche und/oder eine der Bilderfassungseinrichtung zugeordnete Steuereinrichtung vorgesehen, mittels welcher die Konfigurationsparameter der Bilderfassungseinrichtung auf den selektierten Teilbereich hin abgestimmt werden.
In der DE 198 45 568 A1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Objekterfassung für Kraftfahrzeuge beschrieben, umfassend eine durch eine Vielzahl von Abstands-Sensoren gebildete Abstands-Sensorik, die derart an dem Kraftfahrzeug angeordnet sind, dass diese die Umgebung des Kraftfahrzeugs abtasten, und eine Auswerteeinheit, die aus den Daten der Abstands-Sensorik die Bewegungsbahn und die Geschwindigkeit eines Objektes relativ zu dem Kraftfahrzeug ermittelt, wobei die Abstands-Sensoren wahlweise durch die Auswerteeinheit ansteuerbar und die Reichweite und/oder die Messwiederholfrequenz und/oder die Auflösung und/oder die Betriebsart der Abstands-Sensoren veränderbar sind.
Ferner zeigt die DE 60 2004 002 081 T2 ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Voraussage von Zusammenstößen eines Fahrzeuges mit einem beweglichen Körper.
Mit bereits heutzutage in Fahrzeugen integrierten vorausschauenden Fahrerassistenzsensoren können unvermeidbare Unfälle in typischen Längsverkehrsituationen erkannt werden. Optimierungen sollen es in Zukunft ermöglichen, den Fahrszenarienbereich deutlich zu erweitern. Eine Erkennungsgüte einer unvermeidbaren Kollision ist in erster Linie abhängig von den Eigenschaften der vorausschauenden Sensoren, d.h. von dem jeweils verwendeten physikalischen Messprinzip, einem Erfassungsbereich, einer Updaterate (=Sensor-Zykluszeit) einer Objektliste, einem Einfluss einer Wettersituation etc. Auch eine Ausgestaltung des Verfahrens zur Entscheidung, ob es zu einem unvermeidbaren Unfall kommen wird oder nicht, ist für das Gesamtsystem von Bedeutung.
Im Stand der Technik werden für eine geometrische bzw. physikalische Berechnung oder Vorhersage einer Unfall- oder Kollisionssituation hauptsächlich Positions- und Geschwindigkeitsangaben sowie deren zeitliche Änderungen und Richtung herangezogen.
Das quasi analoge Geschehen der Wirklichkeit wird von den vorausschauenden Sensoren erfasst, digitalisiert ausgegeben und von einem Sicherheitssystem verarbeitet. Hierdurch entsteht eine Unschärfe, die von der zeitlichen Schrittweite der Digitalisierung, sowie vom dynamischen Verhalten der zu detektierenden Objekte abhängig ist. Eine statische Fahrsituation kann demnach prinzipiell genauer erkannt werden als eine hochdynamische. Das Verfahren und die Vorrichtungen, die Objekte verfolgen, sind je nach Funktionsanforderung mehr oder weniger träge ausgelegt.
Ein für Fahrerassistenzfunktionen vielfach verwendeter Ansatz für eine verlässliche Erkennung von kritischen Fahrsituationen beruht auf einer Datenfusion, der Daten mehrerer Sensoren, z.B. von Abstandssensoren und von videobasierten Systemen. Die Fusion erfolgt auf Objektlisten- bzw. Attributebene. Hierbei können beispielsweise. Positions- und Geschwindigkeitsinformationen miteinander korreliert werden. Erkauft wird die verlässlichere Erkennung mit einer zusätzlichen zeitlichen Verzögerung gegenüber der realen Wirklichkeit, da mehrere Sensorzyklen ausgewertet werden müssen und Einschwingzeiten erforderlich sind, um den Variablenraum sinnvoll zu initialisieren. Systeme müssen in diesem Fall basierend auf den „veralteten“ Umfeldinformationen in die Zukunft prädizieren. Meist wird linear prädiziert. Hierzu wird der Bewegungszustand des Objekts als konstant angenommen.
Bei einer Momentaufnahme würde dies bedeuten, dass Beschleunigungen zunächst nicht berücksichtigt werden, da es in diesem Zusammenhang keine direkt messenden Systeme gibt. Werden Beschleunigungen a hingegen berücksichtigt, so wird dies durch die Historie mehrerer Sensor- bzw. Messzyklen ermöglicht, also über eine weitere zeitliche Verzögerung. Es gilt nämlich a=dv/dt=ds/dt², wobei a eine Beschleunigung, dv eine Geschwindigkeitsänderung, ds eine Wegänderung, dt eine Zeitänderung sind und dt2 eine zweite Ableitung nach der Zeit angibt.
In diesem Zusammenhang wird deutlich, dass neben einer Fähigkeit eines Sensors, möglichst genau zu messen, auch eine möglichst hohe Wiederholrate notwendig ist, um in dynamischen Situationen ein genaues Abbild der Umgebung erfassen zu können.
Zeitliche Verzögerungen bei herkömmlichen Low-Level-Fusionen liegen nicht selten in der Größenordnung von 500ms oder darüber. Für eine sinnvolle frühzeitige Erkennung einer unvermeidbaren Kollision ist dieses zu lang.
Der Erfindung liegt das technische Problem zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zu schaffen, mit denen eine schnelle und zuverlässige Erkennung einer unvermeidbaren Kollision eines Fahrzeugs mit einem Objekt in dessen Umgebung möglichst frühzeitig und dennoch zuverlässig erkannt wird.
Die technische Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 sowie durch eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 10 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Der Erfindung liegt der Gedanke zugrunde, die von einzelnen Sensoren und/oder Informationsquellen gelieferten Zustandsdaten in einer Entscheidungsstruktur auszuwerten. Die Entscheidungsstruktur umfasst mehrere Entscheidungsbäume. Die Entscheidungsbäume werden zeitlich parallel abgearbeitet. Es ist vorgesehen, dass für jedes Objekt, das von einer Datenquelle erfasst ist, ein eigener Entscheidungsbaum abgearbeitet wird. Werden über ein und dasselbe Objekt von verschiedenen Datenquellen Zustandsinformationen bereitgestellt bzw. empfangen oder erfasst, so werden für dieses Objekt mehrere Entscheidungsbäume abgearbeitet. Jeder Entscheidungsbaum ist ausgelegt, eine so genannte Entscheidungsbaumentscheidung herbeizuführen, die angibt, ob ein Kollisionsalarm auszugeben ist oder nicht. Anhand der Entscheidungsbaum-Entscheidungen, d.h. der ausgegebenen Kollisionsalarme, wird dann schließlich eine Erkennung einer unvermeidbaren Kollision ausgeführt. Insbesondere wird ein Verfahren zur Erkennung einer Kollision mit Objekten in der Umgebung eines Fahrzeugs umfassend die folgenden Schritte vorgeschlagen: Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsdaten von einer oder mehreren Datenquellen; Auswerten der Zustandsdaten anhand einer Entscheidungsstruktur, wobei die Entscheidungsstruktur Entscheidungsbäume umfasst und für jede Datenquelle jeweils für jedes Objekt, für das von der jeweiligen Datenquelle Zustandsinformationen empfangen oder erfasst sind, eigenständig einer der Entscheidungsbäume, der der Datenquelle und dem entsprechenden Objekt zugeordnet ist, zeitlich parallel zu den übrigen Entscheidungsbäumen abgearbeitet wird, wobei beim Abarbeiten jedes der Entscheidungsbäume eine Entscheidungsbaumentscheidung getroffen wird, einen Kollisionsalarm auszugeben oder keinen Kollisionsalarm auszugeben, und anhand der Entscheidungsbaumentscheidung eine Kollision erkannt wird oder nicht. Eine entsprechende Vorrichtung zur Erkennung von Kollisionen eines Fahrzeugs mit Objekten in der Umgebung des Fahrzeugs umfasst mindestens eine Schnittstelle zum Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsdaten von mehreren Datenquellen; eine Auswerteeinheit zum Auswerten der Zustandsdaten anhand einer Entscheidungsstruktur und Ausgeben eines Erkennungssignals, das eine erkannte unvermeidbare Kollision anzeigt, wobei die Entscheidungsstruktur Entscheidungsbäume umfasst und für jede Datenquelle jeweils für jedes Objekt, für das von der jeweiligen Datenquelle Zustandsinformationen empfangen oder erfasst sind, eigenständig einer der Entscheidungsbäume, der der Datenquelle und dem entsprechenden Objekt zugeordnet ist, zeitlich parallel zu den übrigen Entscheidungsbäumen abarbeitbar ist, wobei beim Abarbeiten jedes der Entscheidungsbäume eine Entscheidungsbaumentscheidung getroffen wird, einen Kollisionsalarm auszugeben oder einen Kollisionsalarm nicht auszugeben, und anhand der Entscheidungsbaumentscheidung das Erkennungssignal abgeleitet wird. Ein Vorteil der Erfindung liegt darin, dass die einzelnen Zustandsdaten jeweils durch wenig rechenintensive Verfahrensschritte in eine Auswertung einbezogen werden. Eine Erkennung einer unvermeidbaren Kollision kann so gegenüber einer herkömmlichen Datenfusion deutlich beschleunigt werden. Ferner können die Entscheidungsbäume angepasst an die Messzyklen der einzelnen Datenquelle optimal angepasst, ausgewertet und abgearbeitet werden. Auf einfache Weise können so Datenquellen, die in unterschiedlichen Zeitintervallen Zustandsdaten bereitstellen, verwendet werden. Eine Auswertung der Zustandsdaten von Datenquellen, die mit einer hohen Repetitionsrate Zustandsdaten bereitstellen, werden hinsichtlich einer Auswertung zeitlich nicht durch die Auswertung von Zustandsdaten nachteilig beeinflusst, die von einer anderen Datenquelle mit einer geringeren Repetitionsrate bereitgestellt werden. Zeigen beispielsweise Zustandsdaten, die mit einer hohen Repetitionsrate erfasst und/oder empfangen werden, zuverlässig eine unvermeidbare Kollision an, so ist eine Auswertung von Zustandsdaten, die aufwendiger Auszuwerten sind und/oder mit einer geringeren Repetitionsrate zur Verfügung gestellt werden, nicht erforderlich, um eine Kollision zuverlässig und schnell zu erkennen.
Bei den Datenquellen kann es sich beispielsweise um fahrzeuginterne Sensoren handeln. Ebenso können Steuergeräte eines Fahrzeugs, die Informationen über das Fahrzeug oder einen Fahrzustand bereitstellen, als Datenquellen dienen.
Die Zustandsdaten können beispielsweise Messdaten eines Sensors und/oder Daten sein, die das Fahrzeug, einen Fahrzustand, einen Fahrer- und/oder Insassenzustand und/oder Ähnliches repräsentieren. Vorzugsweise umfassen die Zustandsdaten Attributdaten für Objekte, die von der jeweiligen Datenquelle, beispielsweise einem Sensorsystem, erfasst sind.
Bei den Datenquellen kann es sich auch um Objekte in der Umgebung in der Umgebung oder andere fahrzeugexterne Informationsquellen handeln. Von diesen werden die Zustandsdaten zu der mindestens einen Schnittstelle der erfindungsgemäßen Vorrichtung übertragen. Handelt es sich bei einem Objekt in der Umgebung des Fahrzeugs beispielsweise um ein anderes Fahrzeug, so können zwischen den Fahrzeugen über eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Verbindung ausgetauschte Informationen als Zustandsdaten in einer Auswertung zum Erkennen einer unvermeidbaren Kollision einbezogen werden.
Bei einer Ausführungsform umfasst die Vorrichtung selbst beispielsweise als Sensoren ausgebildete Datenquellen zum Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsinformationen.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden beim Abarbeiten eines der Entscheidungsbäume mehrere Entscheidungsphasen durchlaufen. Die Entscheidungsbäume bilden somit mehrere Entscheidungsphasen ab. Diese müssen nicht zwangsläufig beim Abarbeiten jeweils alle durchlaufen werden.
Bei einer bevorzugten Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass in einer, beispielsweise einer ersten, der mehreren Entscheidungsphasen geprüft wird, ob ein Kollisionskurs des Objekts mit dem Fahrzeug aufgrund physikalischer Bewegungen des Objekts und/oder des Fahrzeugs vorliegt oder unter Berücksichtigung von Sicherheitsschätzungen vorliegen könnte. In der ersten Entscheidungsphase wird somit überprüft, ob überhaupt eine Kollision aufgrund von empfangenen oder erfassten Zustandsdaten möglich ist.
Bei einer bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass in einer weiteren, beispielsweise einer zweiten, der mehreren Entscheidungsphasen geprüft wird, ob die Ermittlung des Kollisionskurses für das Objekt eine ausreichende Qualität aufweist. Hierdurch kann sichergestellt werden, dass ein ermittelter Kollisionskurs, der aufgrund von Zustandsdaten festgestellt ist, die eine hohe Unsicherheit aufweisen, nicht dazu verwendet wird, einen Kollisionsalarm zu erzeugen. Hierdurch wird sichergestellt, dass unerwünschte Fehlauslösungen, d.h. ein Erkennen einer Kollision, die in Wirklichkeit nicht vorliegt, unterbleibt.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass in einer zusätzlichen, beispielsweise dritten, der mehreren Entscheidungsphasen eine aktuelle Situation analysiert wird, um zu verifizieren, ob ein Kollisionsalarm ausgegeben werden soll. Hierdurch wird es möglich, Zustandsinformationen, die das eigene Fahrzeug oder allgemein eine Umgebung charakterisieren, beispielsweise Witterungsdaten, in die Auswertung mit einzubeziehen. Herrschen beispielsweise Temperaturen unter dem Gefrierpunkt von Wasser und wird gleichzeitig ein Niederschlag erfasst, so sind die erfassten Zustandsdaten, die eine mögliche Kollision anzeigen, anders zu bewerten als bei einer trockenen Umgebungssituation bei Temperaturen weit über dem Gefrierpunkt von Wasser.
Eine eine Anzahl von auszuführenden Rechenschritten minimierende Entscheidungsstruktur ist vorzugsweise so ausgebildet, dass die Entscheidungsbäume jeweils aus Einzelentscheidungen ausgebildet sind, die jeweils einen Entscheidungszweig aufweisen, der unmittelbar zu der Entscheidungsbaumentscheidung, keinen Kollisionsalarm auszugeben, führt, so dass eine Abarbeitung der weiteren Einzelentscheidungen des Entscheidungsbaums für den aktuellen Detektionszyklus bzw. die aktuell ausgewerteten Zustandsdaten unterbleibt.
Die ausgewerteten Zustandsdaten können sowohl Attribute von Objekten als auch Attribute des Fahrzeugs umfassen. Attribute von Objekten sind beispielsweise deren Position, Geschwindigkeit, Beschaffenheit etc. Attribute des Fahrzeugs umfassen sowohl dynamische Eigenschaften, wie eine Geschwindigkeit, eine aktuelle Fahrtrichtung, eine Beschleunigung oder Verzögerung usw., als auch statische Informationen, die beispielsweise eine maximale Verzögerung, einen Funktionszustand des Fahrzeugs usw. angeben.
Bei einer Ausführungsform werden die einzelnen Entscheidungsbäume entsprechend jeweiliger Empfangs- und/oder Erfassungszyklen der die Zustandsdaten liefernden Datenquellen iterativ abgearbeitet. Dies bedeutet, dass die einzelnen Entscheidungsbäume, die abgearbeitet werden, nicht aufeinander zeitlich synchronisiert ausgeführt werden. Somit ist es möglich, die Entscheidungsstruktur optimal an die Erfassungs- und/oder Empfangszyklen der einzelnen Datenquellen angepasst abzuarbeiten.
Um zu erreichen, dass Fehlauslösungen weitestgehend vermieden werden, ist bei einer bevorzugten Ausführungsform vorgesehen, dass eine Kollision nur erkannt wird, wenn mehrere Kollisionsalarme unterschiedlicher Entscheidungsbäume in einem vorgegebenen Zeitintervall ausgegeben werden. Nur in einem solchen Fall wird ein Erkennungssignal erzeugt bzw. ausgegeben, welches zur Aktivierung anderer aktiv in die Fahrzeugführung eingreifender Systeme nutzbar ist. Obwohl die einzelnen Entscheidungsbäume zeitlich nicht synchronisiert nebeneinander parallel abgearbeitet werden, ist es auf diese Weise möglich, auf einfache Weise die Informationen, die aus unterschiedlichen Datenquellen stammen oder Informationen über unterschiedliche Objekte liefem, sinnvoll und einfach miteinander zu fusionieren.
Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die einer der Datenquellen und einem der Objekte zugeordneten Entscheidungsbäume jeweils mindestens eine Einzelentscheidung umfassen, deren Entscheidung von einem einzelnen Attribut des entsprechenden Objekts abhängt, welches von der entsprechenden Datenquelle erfasst oder empfangen ist. Diese Einzelentscheidung ist vorzugsweise in der ersten Entscheidungsphase angeordnet, wodurch sichergestellt wird, dass eine Vielzahl von Rechen- und Auswerteoperationen vermieden wird, sofern anhand der Einzelentscheidung eine Kollision zuverlässig ausgeschlossen werden kann.
Bei einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Entscheidungsbäume in einer der Entscheidungsphasen mindestens eine Einzelentscheidung umfassen, die auch von einem oder mehreren Attributen über Objekte, denen der Entscheidungsbaum nicht zugeordnet ist, und/oder einem oder mehreren Attributen von Datenquellen abhängt, denen der Entscheidungsbaum nicht zugeordnet ist. Auf diese Weise ist es möglich, in der entsprechenden Entscheidungsphase eine einfache Fusionierung von Informationen unterschiedlicher Datenquellen und/oder unterschiedlicher Objekte auszuführen.
Die schnellstmögliche Entscheidung, ob eine Kollision noch zu vermeiden ist oder nicht, kann getroffen werden, wenn in jedem einzelnen Sensorzyklus eine Berechnung erfolgt, ob die Zustandsdaten eine Kollision anzeigen. Der zeitliche Verzug bis zu einer Entscheidung ist für Zustandsdaten einzelner Sensoren kleiner als die einfache Sensorzykluszeit. Die zeitliche Gesamtverzögerung gegenüber der realen Wirklichkeit ergibt sich somit aus der Summe der Zeiten:

A) für die Messung, (typ. wenige ms)
B) Signalvorverarbeitung, (1 Zyklus)
C) Trackingberechnung (1 Zyklus), d.h. ein Ableiter der Attribute der einzelnen Objekte
D) Übertragung auf dem Bussystem (wenige ms)
E) Kollisionsentscheidung (wenige ms)

Die Berechnung der physikalisch nicht mehr vermeidbaren Kollision erfolgt über wenig rechenintensive geometrische Operationen. Die Validierung der Momentaufnahme des Fahrmanövers bzgl. Tracking und Situation kann durch einfache Schwellwertvergleiche verschiedener Merkmale implementiert werden. Kontrollstrukturen und Winkelfunktionen sind einfache, programmierbare Funktionen, die vergleichsweise einfach in schnellen Steuergerätecode umgesetzt werden können.
Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf eine Zeichnung anhand von Ausführungsbeispielen näher erläutert. Hierbei zeigen:

1 eine schematische Darstellung eines Entscheidungsbaums;
2 eine Darstellung zweiter Fahrzeuge, die sich in entgegengesetzter Richtung entlang einer Kurve bewegen;
3 eine schematische Darstellung zur Erläuterung der Erzeugung von Entscheidungsbäumen und
4 eine schematische Darstellung einer Entscheidungsstruktur.

1 zeigt exemplarisch den Aufbau eines binären Entscheidungsbaums 1 einer Entscheidungsstruktur. Als Eingabe (Input) sind auf der linken Seite Zustandsdaten, die Fahrzeugdaten 2 (Ego data) und Sensordaten 3 (Sensor data) umfassen, gekennzeichnet. Das Verfahren zur Kollisionserkennung kann auf sämtliche Daten des eigenen Fahrzeugs (nicht nur die des Antriebsbusses) und der integrierten vorausschauenden Sensorik zugreifen. Eine solche Entscheidungsbaumstruktur ist beispielsweise als Programmcode, hier als IF THEN ELSE-Kontrollkonstrukt, auf einem Steuergerät, z.B. dem Airbagsteuergerät, umgesetzt.
Es ist darauf zu achten wegen der zeitlich kritischen Funktionalität, die Anbindung der Eingabe (des Inputs) möglichst über deterministische Bussysteme vorzunehmen.
Die Entscheidungsstruktur in 1 ist in drei Bereiche unterteilt, die Entscheidungsphasen 4-6 abbilden. Zunächst erfolgt die Abfrage 7 auf unvermeidbare Kollision anhand der physikalischen Bewegung der Objekte. Je nach Güte der Detektion und Klassifikation der verwendeten Sensorik können für die gemessenen Objekte verschiedenartige Bewegungsmodelle hinterlegt werden. Werden lediglich Objekte ohne weitere Information ausgegeben, so ist es sinnvoll, wie im so genannten ANB-Ansatz (Automatischen Notbremsungs-Ansatz) von einer allseitigen maximalen Beschleunigungsfähigkeit aller Objekte und des Fahrzeugs auszugehen und dies als Grundlage für die Berechnung des unvermeidbaren Unfalls zu verwenden. Das System ist dann sehr konservativ ausgelegt und liefert im Kollisionsfall sehr niedrige Werte der prädizierten Zeit bis zur Kollision, Time To Collision (TTC). Analysen der Unfallforschung haben ergeben, dass bei einem Großteil von Unfällen, gar nicht oder nicht mit maximalem Bremspedaldruck gebremst wird, was für das eigene Fahrzeug und Unfallgegner gleichermaßen gültig ist. Können vom Sensor weitere Informationen zum gemessenen Objekt geliefert werden, so wäre es möglich je nach Objekt-Label (Klassifiziertes Objekt) die Beschleunigungsfähigkeit genauer einzuschränken. Bei Fahrzeugen ist beispielsweise nicht davon auszugehen, dass es ohne weiteres seitlich mit 9,81 m/s² beschleunigt wird. Auch ein Fußgänger verfügt über eine endliche Beschleunigungsfähigkeit. Ein als statisch detektiertes Objekt, welches als Baum oder Pfahl klassifiziert wird, wird seine Position im Weltkoordinatensystem nicht verändern. Je besser die Klassifikationsfähigkeit (Feststellung, um welches Objekt es sich handelt, anhand von z.B. Vergleichsdaten, Klassifikationsalgorhithmen) ist, desto früher kann die Entscheidung getroffen werden, dass es zu einem unvermeidbaren Unfall kommt. Es besteht die Möglichkeit mit weiteren zur Verfügung stehenden Messzyklen (nach dem aktuellen Zyklus, aber vor der prognostizierten Kollision) die erkannte Kollision entweder zu bestätigen oder als falsch positiven Alarm zu verwerfen. Darüber hinaus ist die Gültigkeit der Fahrwiderstandsgleichung anzunehmen, Steigung-, Roll- und Luftwiderstand haben je nach Umfeldsituation einen merklichen Einfluss auf die maximale Beschleunigungsfähigkeit der zu detektierenden Objekte. Wird bei der Kollisionsberechnung erkannt, dass das eigene Fahrzeug mit dem detektierten Objekt nicht auf Kollisionskurs ist, so wird die Entscheidungsbaumstruktur 1 mit dem Ergebnis kein Alarm 8 bzw. keine erkannte unvermeidbare Kollision „no alarm“ beendet und beginnt erst mit dem nächsten Zyklus erneut. Die Berechnung des Kollisionskurses wird für alle von einem Sensor detektierten Objekte parallel, zeitgleich, vorzugsweise zeitlich synchron, durchgeführt. Gegenüber identischen oder anderen Objekten, die von einem anderen Sensor oder anderen Sensoren detektiert sind, wird die Berechnung asynchron ausgeführt.
Mit den nun nachgeschalteten Abfragen 9, 10 zur „Kurs-Validierung“ einer zweiten Entscheidungsphase 5 wird zum einen überprüft, ob das Objekt, dem der Entscheidungsbaum 1 zugeordnet ist, mit hinreichender Qualität detektiert ist und in der Historie der letzten Zyklen auch aufzufinden ist. Zum anderen wird abgefragt, ob die Kollision auch mit der Front des eigenen Fahrzeugs stattfindet. Bei nicht hinreichender Qualität wird die Entscheidungsbaumstruktur 1 mit dem Ergebnis kein Alarm 8 bzw. keine erkannte unvermeidbare Kollision „no alarm“ beendet. Bei der hier beschriebenen Ausführungsform, die in einem Steuergerät für Frontalairbags umgesetzt ist, wird ferner ein Aufprallort am Fahrzeug ermittelt. Liegt kein prognostizierter Einschlag an der Fahrzeugfront vor, so wird die Abfrage 10 mit „No alarm“ 8 beendet und beginnt frühestens im neuen Zyklus erneut.
In der dritten Entscheidungsphase 6 des Entscheidungsbaums 1 wird über die einzelnen Abfragen 11, 12 die Situation analysiert. Wenn ein mittlerer Seitenabstand ΔY_i 17, wie in 2 dargestellt, über die letzten n Werte, z.B. n=5, unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, der z.B. einer Hälfte der Fahrzeugbreite entspricht, ist eine Kollision zu erwarten. Andernfalls wird die Abfrage 11 mit „kein Alarm“ 8 beendet.
In 2 sind das eigene Fahrzeug 14 und ein entgegenkommendes Fahrzeug 15 bei einer Kurvenfahrt dargestellt. Bezogen auf das sich mit dem eigenen Fahrzeug 14 bewegende Koordinatensystem 16 sind jeweils die prädizierten mittleren Seitenabstände ΔY_i 17 dargestellt.
Die Überprüfung der gemessenen oder berechneten Kollisionsgeschwindigkeit stellt aus Funktionssicht eine überaus wichtige und mächtige Abfrage 12 dar. Die Erkennung einer unvermeidbaren Kollision kann mit diesem Kriterium auf den für die Funktion relevanten Relativgeschwindigkeitsbereich sinnvoll eingeschränkt werden. Erst ab einer bestimmten minimalen Kollisionsgeschwindigkeit macht es Sinn beispielsweise einen Airbag auszulösen. Ab einer zu hohen Relativgeschwindigkeit wird ein Rückhaltesystem hinfällig oder es kann von einer Fehldetektion des Sensors ausgegangen werden, beispielsweise wenn die prädizierte Kollisionsgeschwindigkeit in Abhängigkeit von der momentanen Fahrsituation physikalisch nicht plausibel ist.
Wird die letzte Abfrage mit Alarmstatus, d.h. es liegt eine Kollision vor, entschieden, so wird von dem Entscheidungsbaum, der einer Datenquelle, beispielsweise einem Einzelsensor, zugeordnet ist, insgesamt im aktuellen Zyklus eine unvermeidbare Kollision mittels eines Kollisionsalarms 13 gemeldet.
In Abhängigkeit von der auszulösenden Sicherheitsfunktion, die auf einem Einzelsensor basiert, kann diese jetzt zum einen sofort ausgelöst werden, um die verbleibende Zeit bis zum Zusammenstoß vollständig auszunutzen. Zum anderen besteht die Möglichkeit, bis zur Aktivierungszeit des adressierten Aktuators zu warten und die Entscheidung gegebenenfalls durch weitere Detektionszyklen zu bestätigen oder zu verwerfen. Die Methode des Vorgehens im Falle eines vorausschauenden Mehrsensorsystems, das gegebenenfalls weitere Informationen mit in die Entscheidung einbezieht, wird später ausführlicher beschrieben.
Aus der Filterwirkung jeder einzelnen Abfrage eines solchen Entscheidungsbaums bzgl. der Hypothese, dass ein Kollisionsereignis eintritt oder nicht, kann die Gesamtfalschalarmwahrscheinlichkeit als Multiplikation der einzelnen Falschalarmwahrscheinlichkeiten extrapoliert werden. Notwendige Bedingung für die Richtigkeit dieser Methodik ist eine entsprechend repräsentative Fahrstrecke und daraus extrahierte Histogramme (Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für das Eintreten eines Merkmals/Kriteriums) für die abzufragenden einzelnen Merkmale und sinnvoll gewählte Schwellwerte. Das Setzen der Schwellwerte kann bzw. muss in Anlehnung an die physikalischen Gegebenheiten empirisch erfolgen oder ist durch die Anforderungen der zu implementierenden Sicherheitsfunktion vorgegeben.
Auf Basis des beschriebenen Verfahrens unter Ausnutzung einer binären Entscheidungsbaumstruktur sollen weitere Details für ein Kollisionserkennungssystem beschrieben werden.
4 zeigt eine Entscheidungsstruktur 21 mit mehreren Entscheidungsbäumen 22. Auch Zustandsdaten nicht direkt im Fahrzeug messender Systeme, d.h. Datenquellen, die über eine so genannte Car2X Kommunikation empfangen werden, können als zusätzliche Eingabe (Input) dienen. Mit Car2X ist die Kommunikation eines Fahrzeuges mit seiner Umgebung gemeint, beispielsweise mit anderen Fahrzeugen, dem Internet, usw. Im eigenen Fahrzeug könnten z.B. über Funk die Objektpositionen, -geschwindigkeiten, beabsichtigte Bewegungsmanöver etc. von anderen Verkehrsteilnehmern und vorhandener Infrastruktur verfügbar sein. Bei entsprechend verfügbaren Objektattributen der Car2X Komponente sind demzufolge auch Kollisionsabfrage, Kurs- und Situationsplausibilisierung möglich.
Bei dem hier vorgeschlagenen Kollisionserkennungs-Verfahren wird pro eingesetztem Objekterkennungssensorsystem (Datenquelle) 31-34 eine neue parallele Instanz einer Datenquellenentscheidungsstruktur 35-38 aus binären Entscheidungsbäumen 1 gebildet, wie in 3 dargestellt ist. Für jedes erkannte Objekt einer Datenquelle wird ein eigener Entscheidungsbaum 1 instanziiert und abgearbeitet, wie beispielhaft im Zusammenhang mit 1 beschrieben ist.
Der maximal mögliche Merkmalsraum für die Implementierung einer binären Entscheidungsstruktur zur Crasherkennung ergibt sich durch

a) Die übertragenen Attribute der Objektliste des direkt/indirekt messenden Sensorsystems und
b) die mögliche Verknüpfung einzelner Informationen aus der Gesamtheit der im Fahrzeug verfügbaren Signale

Mit dem Begriff Fahrzeugdaten des eigenen Fahrzeugs werden einzelne Signale, wie z.B. Fahrpedalstellung, Bremsdruck, Motordrehzahl usw., die vom Antriebsbus des Fahrzeugs oder einem anderen Datenbus bereitgestellt werden, assoziiert. Zusätzlich oder alternativ können die Zustandsdaten auch über anders ausgebildete Kommunikationswege übertragen werden. Tatsächlich sollen hierunter alle elektronisch zur Verfügung stehenden Signale des Fahrzeugs verstanden sein. Dies betrifft beispielsweise Signale von Sensoren, die Aufschluss geben können, in welcher Wettersituation das Fahrgeschehen stattfindet. Eine sinnvolle Annahme des Reibbeiwertes kann hiermit getroffen werden, da die physikalische Kollisionsberechnung sehr stark davon abhängig ist. Die Information eines Neigungswinkelsensors kann den Einfluss des Steigungswiderstandes einschätzbar machen. Liegen mehr sinnvolle, zu berücksichtigende Informationen vor, so kann die Kollisionserfassung weniger konservativ ausgelegt werden, um das Potential geeigneter PreCrash-Systeme optimal auszunutzen. Jedes Fahrzeug mit Navigationsgerät hat beispielsweise eine satellitengestützte Positionsbestimmungseinheit (einen GPS- oder Galileo-Empfänger). Aus der globalen Position des Fahrzeugs sowie der Weltzeit lässt sich beispielsweise eine räumliche und zeitliche Verknüpfung mit einer Car2X Komponente implementieren. Des Weiteren ist eine zusätzliche Verknüpfung der Satelliten-Koordinaten mit Navigationskarteninformation denkbar. In Abhängigkeit der vorliegenden Straßen- bzw. Fahrwegeigenschaften (Kurvenradius, städtische Straße, Landstraße, Autobahn, Kreuzung etc.) kann eine Schwellwertanpassung innerhalb der binären Entscheidungsstruktur erfolgen. Es ist beispielsweise möglich, dass die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für das Verhalten der gemessenen Relativgeschwindigkeiten auf Autobahnen sich stark von der in städtischer Gegend unterscheidet.
Eine situative Schwellwertanpassung der einzelnen Entscheidungsstrukturen wird umgesetzt, um die Leistungsfähigkeit (Systemperformance) anzuheben. Die Systemperformance beschreibt gleichermaßen eine Falschauslöserate und eine Detektionswahrscheinlichkeit bei der Erkennung von Kollisionen mit Objekten.
Alle Attribute, wie Klassifikationslabel, Beschleunigung, Geschwindigkeit, Position, usw., die in der Objektliste vom Sensor sinnvoll gefüllt werden, können ein Merkmal der Entscheidungsstruktur selbst sein und über eine Abfrage ausgewertet werden. Es ist außerdem denkbar, dass zum einen mehrere verschiedene Attribute zu einem einzelnen Merkmal zusammengeführt werden oder aber auch, dass die Historie eines einzelnen oder mehrerer Attribute als ein Merkmal bzw. als eine Abfrage fungiert.
Die nachfolgenden Absätze geben mögliche Attribute einer Objektliste und deren Verwendung als Entscheidungs-/Abfragemerkmal an. Die Reihenfolge, in der die einzelnen Attribute und vorgeschlagenen Merkmale aufgeführt sind, gibt hierbei keine Reihenfolge innerhalb einer Entscheidungsbaumstruktur an. Die Frage nach chronologischer Sinnhaftigkeit der einzelnen Schwellwertabfragen kann bei der Systemimplementierung mit dem zu vermeidenden Rechenaufwand durch frühzeitiges Beenden der Struktur korreliert und implementiert werden.
Es erfolgt jeweils eine Nennung eines Objektlistenattributs, eine kurze Erläuterung, sowie, wenn möglich, die Angabe eines konkreten Entscheidungsmerkmals (MM) mit Zuordnung zu einem Abfragebereich bzw. einer Entscheidungsphase gemäß 1 und 4.

(1) Objektlistenattribut „Sensortyp“: Eine Abfrage sensorspezifischer spezieller Erscheinungen, die ausschließlich in bestimmten Fahrsituationen auftreten, wie z.B. das Wandern des Reflexionspunktes mit Nahbereichsradar detektierter entgegenkommender Fahrzeuge, kann hier vorgenommen werden. Hierbei ergibt sich ein spezielles Verhalten der relativen Änderung des y-Abstandes über der Zeit; MM: DELTA_Y; Zuordnung: Situationsanalyse. Wird dieses Merkmal erkannt, kann so eine Falschauslösung vermieden werden. Mit dem Attribut Sensortyp können beispielsweise über eine Verknüpfung mit gemessenen Positionsdaten Abfragen zu Besonderheiten des verwendeten physikalischen Messprinzips bzw. der verwendeten Detektionstechnologie implementiert werden.
(2) Objektlistenattribut „Anzahl gültiger gemessener Objekte“: Je Objekt muss eine Entscheidungsstruktur berechnet werden. Instanzierung der Entscheidungsstruktur in jedem Zyklus (3). MM: ENABLE_OBJ_XY (ja/nein); Zuordnung Initialisierung; Die Initialisierung stellt in diesem Zusammenhang eine Erweiterung dar, die den beschriebenen Entscheidungsphasen vorgelagert ist.
(3) Objektlistenattribut „Sensor i.O.“: Dieses Attribut stellt ein notwendiges Merkmal/Kriterium am Anfang des Entscheidungsbaums in dem Zuordnungsbereich der PreCrash-Detektionsphase dar. Grundvoraussetzung für die Initialisierung dieses Sensorzweiges ist das Überwinden dieser Schwelle, durch einen funktionierenden Sensor. Wenn das Attribut den Wert „Sensor blind“ aufweist, ist der Entscheidungszweig von diesem Sensor für das PreCrash System mit „kein Alarm“ zu beenden. MM: SENSORIO (ja/nein) Zuordnung: Initialisierung
(4) Objektattribut „Messzeitpunkt“: Die Information, wie alt das gemessene Objekt ist, ist essentiell, um für die Abfragen eine für Fahrzeugdaten und Sensordaten gemeinsame Zeitbasis zu definieren. Der Messzeitpunkt sollte bei gemessenen (nicht prädizierten) Tracks (Kursen) beim Empfang auf dem Entscheidungssystem prinzipiell eine relativ konstante Zeit sein. Ein Merkmal/Kriterium in der Entscheidungsstrukur bei der Trackvalidierung könnte eine Abfrage auf Gültigkeit/Zulässigkeit sein. MM: MAX_MESSALT; Zuordnung: Trackvalidierung Als weiteres zeitlich basiertes Merkmal kann ein Kriterium eingeführt werden, welches die Erstdetektion des zur Kollision führenden Objekts beschreibt. Somit ist abzufragen, ob ein Objekt eine Mindestzeit vor der prädizierten Kollision gesehen worden ist. Im Prinzip ist dieses Kriterium indirekt im Kriterium M_AUS_N enthalten, dort jedoch nicht unabhängig von der Sensorupdaterate. MM: ERSTDET, Trackvalidierung
(5) Objektattribut „Objekt ID“: Die Vergabe einer eindeutigen Objekt-ID liegt in der Verantwortung des Sensorherstellers und ist für die Zuordnung von weiteren Attributen im zeitlichen Kontext von äußerst hoher Bedeutung. Soll beispielsweise die Historie eines Merkmals bei einer Fahrsituation mit mehreren Zielen beurteilt werden, so ist die Zuordnung zu einem Objekt notwendige Voraussetzung. Eine Abfrage nach konstanter Objekt-ID wäre sinnvoll! MM: OBJ_ID; Zuordnung Trackvalidierung
(6) Objektattribut „MeasurenmentBit“: Dieses als binärer Flag ausgestaltete Attribut gibt an, ob das Objekt im aktuellen Zyklus gemessen worden ist oder lediglich prädiziert wurde. Das bereits beschriebene Kriterium bzw. Merkmal was hieraus entwickelt worden ist, heißt M_AUS_N und beschreibt die Anzahl der gemessenen Updates M innerhalb der Anzahl der insgesamt betrachteten Zyklen N. Es ist der Trackvalidierung zugeordnet und wird in der 1 unter dem Stichwort Trackqualität gezeigt. Weitere Kriterien ergeben sich über die Verknüpfung der Zeit mit dem MeasurementBit. Eine mittlere gemessene Updaterate (Quotient Anzahl gemessene Tracks durch gesamte Anzahl der gelieferten Tracks in einem bestimmten Zeitintervall vor der prädizierten Kollision) kann als Abfrage eingeführt werden. MM: MIN_GEM_URATE; Trackvalidierung Ein weiteres Kriterium beschreibt den maximalen Abstand zwischen zwei gemessenen Tracks in einem bestimmten Zeitintervall vor der prädizierten Kollision. Dieses Kriterium ist wichtig, da beispielsweise bei Bildverarbeitungssystemen nicht von einer konstanten Framerate des Sensors ausgegangen werden kann. MM: MAX_ABST_ZW_GEMT; Trackvalidierung
(7) Objektattribut „Initialisierungsbit“: Mit diesem als binären Flag ausgebildetes Attribut wird dargestellt, ob es sich um ein bekanntes oder ein neues Objekt handelt. Als Kriterium könnte implementiert werden, dass eine Kollisionserkennung nur bei bereits bekannten Objekten erfolgen darf. Dieses Kriterium ist indirekt in dem M_AUS_N Kriterium enthalten. MM: INITBIT; Zuordnung Initialisierung;
(8) Objektattribut „Erkennungssicherheit“: Mit diesem Attribut wird die Wahrscheinlichkeit der Existenz in % angegeben. Ab einer gewissen Erkennungsgüte ist eine Kollisionserkennung zulässig. MM: CONFID; Zuordnung Trackqualität;
(9) Objektattribute zur „Positionsinformation in XY(Z)“: Die Koordinaten beschreiben punktförmige Detektionen, einen Mittelpunkt einer detektieren Fläche oder eines ausgedehnten Objekts. Die Informationen werden zur Kollisionsberechnung herangezogen, daher sind hier keine einzelnen Merkmale angegeben. In den meisten aktuellen Systemen wird die Z-Koordinate nicht verwendet, da das Geschehen in die Ebene projiziert als hinreichend genaue Nährung betrachtet wird. Der Einfluss des Steigungswiderstandes wird demnach vernachlässigt, wobei das Beschleunigungsvermögen bei starken Steigungen gegenüber dem in der Ebene abweicht. Bei einer speziellen funktionsgetriebenen Implementierung können sich durch einen eng beschriebenen Auslösebereich Anforderungen an die erste und letzte gemessene Position ergeben, wodurch eine Einschränkung des Gültigkeitsbereichs von Positionskoordinaten sinnvoll ist, so dass einzelne Abfragen implementiert werden. Soll nur ein Frontunfall detektiert werden, kann beispielsweise ein y-Einschlagspunkt eingeführt werden. Die Fahrzeugbreite gibt einen Intervall an, welches für einen relativ zur Fahrzeugmitte angegebenen Auftreffpunkt maßgeblich ist. MM: Y_IMPACT, Trackvalidierung
(10) Objektattribute zur „Geschwindigkeitsinformation in XY“: Die Objektgeschwindigkeit in x- und y- Richtung wird ebenfalls für die Kollisionsberechnung verwendet und ist deshalb an dieser Stelle nicht detaillierter in Merkmale aufgeschlüsselt. Auch hier gilt, dass bei einer speziellen funktionsgetriebenen Implementierung, sich durch einen eng beschriebenen Auslösebereich Anforderungen an das Kollisionsgeschwindigkeitsintervall ergeben, wodurch eine Einschränkung des Gültigkeitsbereichs sinnvoll werden kann, so dass einzelne Abfragen implementiert werden sollten. Der Einschlagswinkel ist ein funktionsgetriebenes Merkmal. MM: IMPACT_ANGLE, Trackvalidierung Die letzte Messung (letzter messwertgestützer Track) vor der Kollisionsentscheidung sollte möglichst nah (räumlich) vor dem Fahrzeug stattfinden. Demzufolge kann ein minimaler Abstand abgefragt werden. MM: LE_MW_VORCRASH, Trackvalidierung
(11) Objektattribute zur „Beschleunigungsinformation in XY“: Die Objektbeschleunigung in x- und y- Richtung wird für die Kollisionsberechnung verwendet und ist deshalb an dieser Stelle nicht detaillierter in Merkmale aufgeschlüsselt.
(12) Objektattribut „Länge des Objekts“: Dieses Merkmal beschreibt die Ausdehnung des Objektes in x-Richtung (Fahrzeug-Koordinatensystem). Es wird deutlich, dass für direkt messende Systeme nicht alle Objektattribute sinnvoll mit hinreichend hoher Genauigkeit befüllen können. Bei einem CAR2X Ansatz, wäre dieses Merkmal wiederum als sinnvoll befüllt vorstellbar. MM: LAENGE, Zuordnung: Situationsanalyse;
(13) Objektattribut „Breite des Objekts“: Eine Abfrage auf die Objektbreite ist ein eindeutig funktionsgetriebenes Kriterium. Ein Objekt wird dadurch erst ab einer gewissen Breite kollisionsrelevant, wodurch die Gesamtauslösewahrscheinlichkeit auf eine konkrete Untermenge mit geringeren falsch positiven Anteilen eingeschränkt werden kann. Voraussetzung hierfür ist selbstverständlich die sinnvolle Befüllung des Attributs. MM: BREITE, Zuordnung: Situationsanalyse.
(14) Objektattribut „Höhe des Objekts“: Auch die Abfrage nach einer Mindestobjekthöhe ist ein funktionsgetriebenes Kriterium. Das zur Objektbreite Ausgeführte gilt hier analog. Erst Objekte mit einer bestimmten Höhe führen zur Auslösung, was aufgrund einer Überfahrbarkeit von gewissen Hindernissen auch sinnvoll ist. Eine Verknüpfung von Länge, Breite und Höhe könnte Rückschlüsse auf die Bewegungsenergie des Objektes zulassen, wodurch unter der Annahme einer mittleren Dichte ein Kriterium der prädizierten Mindestkollisionsenergie eingeführt werden kann. Ein Kriterium hierzu wird zunächst nicht explizit angegeben. MM: HOEHE, Zuordnung Situationsanalyse.
(15) Objektattribut „Positionsvarianz oder-sigma“; Je nach Definition enthalten diese Attribute einer Objektliste Angaben über die Abweichung der letzten einzelnen Positionsmesswerte. In der Entscheidungsstruktur kann eine Abfrage auf ein maximales Positionsrauschen erfolgen, welches mit der Dynamik der Fahrsituation und der detektierten Objekte zunimmt und im Fahrgeschehen somit nicht konstant anzunehmen ist. MM: MAX_SIGMA_POS_X; MAX_SIGMA_POS_Y; Trackvalidierung;
(16) Objektattribut „Geschwindigkeitsvarianz oder -sigma“; Ähnliches wie zu Punkt 15 gilt hier analog für das Geschwindigkeitsrauschen. Eine Abfrage auf maximales Geschwindigkeitsrauschen kann implementiert werden. MM: MAX_SIGMA_V_X; MAX_SIGMA_V_Y, Zuordnung Trackvalidierung;
(17) Objektattribut „Kollisionsüberdeckung“ Beschreibt die Strecke in y-Richtung, d.h quer zum Fahrzeug, mit der sich die möglichen Kollisionsobjekte mit dem eigenen Fahrzeug überschneiden. (Die x-Richtung ist die Richtung längs zum Fahrzeug)

Bezugszeichenliste

1: Entscheidungsbaum
2: Fahrzeugdaten
3: Sensordaten
4-6: Entscheidungsphasen
7: Abfrage
8: Entscheidungszweig/Ergebnis „kein Alarm“
9-12: Abfragen
13: Kollisionsalarm
14: eigenes Fahrzeug
15: entgegenkommendes Fahrzeug
16: mitbewegtes Koordinatensystem
17: mittlere Seitenabstände ΔY
21: Entscheidungsstruktur
22: Entscheidungsbäume
31-34: Datenquellen
35-38: Datenquellenentscheidungsstrukturen

Claims

Verfahren zur Erkennung von unvermeidbaren Kollisionen mit Objekten in der Umgebung eines Fahrzeugs (14) umfassend die Schritte: Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsdaten von mehreren Datenquellen (31-34); Auswerten der Zustandsdaten anhand einer Entscheidungsstruktur (21), wobei die Entscheidungsstruktur (21) Entscheidungsbäume (1; 22) umfasst und für jede Datenquelle (31-34) jeweils für jedes der Objekte, für das von der jeweiligen Datenquelle (31-34) Zustandsinformationen empfangen oder erfasst sind, eigenständig einer der Entscheidungsbäume (1; 22), der der Datenquelle (31-34) und dem entsprechenden Objekt zugeordnet ist, zeitlich parallel zu den übrigen Entscheidungsbäumen (1; 22) abgearbeitet wird, wobei beim Abarbeiten jedes der Entscheidungsbäume (1; 22) eine Entscheidungsbaum-Endentscheidung getroffen wird, einen Kollisionsalarm (13) auszugeben oder keinen Kollisionsalarm auszugeben, und anhand der Entscheidungsbaum-Endentscheidung eine Kollision erkannt wird oder nicht.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abarbeiten eines der Entscheidungsbäume mehrere Entscheidungsphasen (4-6) durchlaufen werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass in einer der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) geprüft wird, ob ein Kollisionskurs des Objekts mit dem Fahrzeug (14) aufgrund einer physikalischen Bewegungen des Objekts und/oder des Fahrzeugs (14) vorliegt oder unter Berücksichtigung von Sicherheitsabschätzungen vorliegen könnte.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass in einer weiteren der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) geprüft wird, ob die Ermittlung des Kollisionskurses für das Objekt eine ausreichende Qualität aufweist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass in einer zusätzlichen der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) eine aktuelle Situation analysiert wird, um zu verifizieren, ob ein Kollisionsalarm ausgegeben werden soll.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Entscheidungsbäume (1; 22) jeweils aus Einzelentscheidungen ausgebildet sind, die jeweils einen Entscheidungszweig aufweisen, der unmittelbar zu der Entscheidungsbaum-Endentscheidung keinen Kollisionsalarm auszugeben führt, so dass eine Abarbeitung der weiteren Einzelentscheidungen des Entscheidungsbaums (1; 22) für den aktuellen Detektionszyklus unterbleibt.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Zustandsdaten Attribute von Objekten und/oder Attribute des Fahrzeugs (14) umfassen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Entscheidungsbäume (1; 22) entsprechend jeweiliger Empfangs- und oder Erfassungszyklen der die Zustandsdaten liefernden Datenquellen (31-34) iterativ abgearbeitet werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Kollision nur erkannt wird, wenn mehrere Kollisionsalarme (13) unterschiedlicher Entscheidungsbäume (1; 22) in einem vorgegebenen Zeitintervall ausgegeben werden.
Vorrichtung zur Erkennung von Kollisionen eines Fahrzeugs (14) mit Objekten in der Umgebung des Fahrzeugs (14) umfassend: mindestens eine Schnittstelle zum Erfassen und/oder Empfangen von Zustandsdaten von mehreren Datenquellen und eine Auswerteeinheit zum Auswerten der Zustandsdaten anhand einer Entscheidungsstruktur (21) und Ausgeben eines Erkennungssignals, das eine erkannte unvermeidbare Kollision anzeigt, wobei die Entscheidungsstruktur Entscheidungsbäume (1; 22) umfasst und für jede Datenquelle (31-34) jeweils für jedes der Objekte, für das von der jeweiligen Datenquelle (31-34) Zustandsinformationen empfangen oder erfasst sind, eigenständig einer der Entscheidungsbäume (1; 22), der der Datenquelle und dem entsprechenden Objekt zugeordnet ist, zeitlich parallel zu den übrigen Entscheidungsbäumen (1; 22) abarbeitbar ist, wobei beim Abarbeiten jedes der Entscheidungsbäume (1; 22) eine Entscheidungsbaum-Endentscheidung getroffen wird, einen Kollisionsalarm (13) auszugeben oder keinen Kollisionsalarm auszugeben, und anhand der Entscheidungsbaum-Endentscheidung das Entscheidungssignal abgeleitet wird.
Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass jeder Entscheidungsbaum (1; 22) mehrere Entscheidungsphasen (4-6) abbildet.
Vorrichtung nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Entscheidungsbäume (1; 22) ausgebildet ist, in einer der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) zu prüfen, ob ein Kollisionskurs des Objekts mit dem Fahrzeug (14) aufgrund einer physikalischen Bewegung des Objekts und des Fahrzeugs (14) vorliegt oder unter Berücksichtigung von Sicherheitsabschätzungen vorliegen könnte.
Vorrichtung nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Entscheidungsbäume (1; 22) ausgebildet ist, in einer weiteren der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) zu prüfen, ob die Ermittlung des Kollisionskurses für das Objekt eine ausreichende Qualität aufweist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 11 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Entscheidungsbäume (1; 22) ausgebildet ist, in einer zusätzlichen der mehreren Entscheidungsphasen (4-6) eine aktuelle Situation zu analysieren, um zu verifizieren, ob ein Kollisionsalarm ausgegeben werden soll.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Entscheidungsbäume (1; 22) jeweils aus Einzelentscheidungen zusammengesetzt sind, die jeweils einen Entscheidungszweig aufweisen, der unmittelbar zu der Entscheidungsbaum-Endentscheidung keinen Kollisionsalarm auszugeben führt, so dass eine Abarbeitung der weiteren Einzelentscheidungen des Entscheidungsbaums (1; 22) für den aktuellen Detektionszyklus unterbleibt.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Zustandsdaten Attribute von Objekten und/oder Attribute des Fahrzeugs (14) umfassen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass Auswerteeinheit ausgebildet ist, die einzelnen Entscheidungsbäume (1; 22) entsprechend jeweiliger Empfangs- und oder Erfassungszyklen der die Zustandsdaten liefernden Datenquellen (31-34) iterativ abzuarbeiten.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass ein eine Kollision anzeigendes Signal nur ausgegeben wird, wenn mehrere Kollisionsalarme (13) unterschiedlicher Entscheidungsbäume (1; 22) in einem vorgegebenen Zeitintervall vorliegen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 18, gekennzeichnet durch mindestens eine mit der mindestens einen Schnittstelle gekoppelte Datenquelle (31-34).
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenquellen Sensoren und/oder die Objekte und/oder andere fahrzeugexterne Informationsquellen umfassen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die einer der Datenquellen und einem der Objekte zugeordneten Entscheidungsbäume (1; 22) jeweils mindestens eine Einzelentscheidung umfassen, deren Entscheidung von einem einzelnen Attribut des entsprechenden Objekts abhängt, welches von der entsprechenden Datenquelle erfasst und/oder empfangen ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass die Entscheidungsbäume (1; 22) in einer der Entscheidungsphasen (4-6) mindestens eine Einzelentscheidung umfassen, die auch von einem oder mehreren Attributen über Objekte, denen der Entscheidungsbaum nicht zugeordnet ist, und/oder einem oder mehreren Attributen von Datenquellen abhängt, denen der Entscheidungsbaum (1; 22) nicht zugeordnet ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 10 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass das die mindestens eine Schnittstelle eine drahtlose Schnittstelle ist.