DE102009007395A1 - Verfahren zur kartenbasierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bereitstellung einer kartenbasierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs umfassend: a. Unterteilen eines Umfelds des Fahrzeugs in Bereiche; [disjunkte Bereiche] b. Zuordnen der Zellen zu den Bereichen, so dass jedem Bereich des Umfelds genau eine Zelle zugeordnet ist; c. Erfassen oder Empfangen von Sensordaten, die Imformationen (A, B) über Belegungszustände der Bereiche in dem Umfeld des Fahrzeugs umfassen; d. Ermitteln von Evidenzaussagen für die Zellen anhand einer Sensordatenfusion dafür, i. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds durch ein Objekt belegt ist (mfus({belegt})), ii. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds nicht durch ein Objekt belegt ist (mfus({frei})), und dafür, iii. dass anhand der Sensordaten keine Aussage über die Belegung des zu der jeweiligen Zelle korrespondierenden Bereichs des Umfelds möglich ist (mfus({unbekannt}))...wobei die Fusion gemäß der Dempster-Shafer-Theorie gemäß folgender Formel ausgeführt wird: $I1, wobei Zustand die Werte "frei", "belegt" und "unbekannt" annehmen kann, und "unbekannt" ein Metazustand für die Teilmenge "frei" vereinigt mit "belegt" ist, d.h. {frei}$I2{belegt} = {unbekannt}, und k und k-1 jeweils Fusionszeitpunkte kennzeichnen; wobei die aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen $I3

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bereitstellung einer kartenbasierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs, insbesondere einer solchen, bei der die Sensordaten gemäß der Dempster-Shafer-Theorie fusioniert werden.
• Für die Realisierung moderner Assistenz- und Sicherheitsfunktionen in einem Fahrzeug gewinnt die sensorische Wahrnehmung der Verkehrsumgebung, welche als Umfeld bezeichnet wird, immer mehr an Bedeutung. Hierbei wird das reale Umfeld des Fahrzeugs in eine rechnerinterne Repräsentation, die Umfelddarstellung, überführt, die als Basis für verschiedene Assistenz- und Sicherheitsfunktionen genutzt werden kann.
• Das durch objekterkennende Sensoren, die beispielsweise als Kamera, Lidar, Radar oder Ähnliches ausgebildet sein können, wahrgenommene Umfeld des Kraftfahrzeugs wird über ein Umfeldmodell repräsentiert. Diese Repräsentation der Fahrumgebung kann in zwei Modellierungskonzepte untergliedert werden: eine objektbasierte Umfeldwahrnehmung und -darstellung und eine kartenbasierte Umfeldwahrnehmung und -darstellung.
• Bei einer objektbasierten Repräsentation wird das Umfeld durch eine Menge von Objekten (Fahrzeuge, Fußgänger, Fahrstreifen usw.) beschrieben. Hierbei werden die Objekteigenschaften wie Position, Ausdehnung und Dynamik durch einen Zustandsvektor modelliert. Während der Zustand die Schätzung zu einem festen Zeitpunkt wiedergibt, lässt sich über ein Dynamikmodell eine zeitliche Prädiktion durchführen. Werden beispielsweise statistische Filter, beispielsweise Kalman-Filter, eingesetzt, so werden neben dem Zustandsvektor auch die Unsicherheiten modelliert. Über Sensordaten werden neue Objekthypothesen generiert und bestehende aktualisiert. Eine objektorientierte Umfeldwahrnehmung und Darstellung eignen sich gut, um einzelne Verkehrsteilnehmer zu beschreiben, für deren dynamisches Verhalten ein geeignetes Modell gefunden werden kann. Es lässt sich jedoch nicht explizit ausdrücken, ob objektfreie Bereiche in der Realität frei sind oder nicht beobachtet wurden.
• Bei einer kartenbasierten Repräsentation des Umfelds des Fahrzeugs wird das Umfeld durch ein Belegungsgitter oder eine Belegungskarte (occupancy map) beschrieben. Eine solche Belegungskarte weist eine Rasterstruktur auf, in der ein Belegungszustand des von den Sensoren erfassten Umfelds abgebildet wird. Die einzelnen Strukturen des Rasters werden hier als Zellen bezeichnet. Der Detaillierungsgrad der Belegungskarte hängt von einer Rastergröße, d. h. einer Zellengröße, ab. Die Sensordaten werden benutzt, um die Belegungsinformationen in einem Sensorsichtbereich zu aktualisieren. Hierzu werden typischerweise statistische Verfahren eingesetzt, die die Besonderheiten der Sensorik berücksichtigen.
• Während für bereits in Kraftfahrzeugen verfügbare Funktionen, wie beispielsweise eine automatische Distanzregelung, einige wenige Objekte relevant sind, die sich über bekannte Filterverfahren verfolgen lassen, werden für künftige Anwendungen Informationen über kollisionsfrei befahrbare Bereiche des Umfelds benötigt. Diese Informationen lassen sich über objektbasierte Darstellungsverfahren nicht in geeigneter Weise modellieren. Zudem ist eine Unterscheidung zwischen durch die Sensorik nicht einsehbaren, d. h. nicht vermessenen, und freien Bereichen, die vermessen sind, nicht möglich. Die kartenbasierte Umfeldwahrnehmung eignet sich gut, um statische und unstrukturierte Umgebungen zu beschreiben. Je nach gewähltem Verfahren lassen sich objektfreie Bereiche explizit von nicht eingesehenen Bereichen unterscheiden. Eine Darstellung von dynamischen Objekten, die sich in einem ortsfesten Koordinatensystem bewegen, lassen sich bisher jedoch nur unzureichend in kartenbasierten Umfelddarstellungen und zugehörigen Verfahren zur Wahrnehmung des Umfelds darstellen und erfassen.
• Der Erfindung liegt die technische Problemstellung zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum Bereitstellen einer möglichst wirklichkeitsnahen Darstellung des Umfelds eines Fahrzeugs zu schaffen, in der möglichst über alle Bereiche des Umfelds eine Aussage über deren Belegung durch Objekte angezeigt wird und dynamische Objekte ebenfalls repräsentierbar sind.
• Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch einen Gegenstand mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
• Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur kartenbasierten Umfelddarstellung, bei dem für einzelne Zellen, die Bereichen der Umgebung zugeordnet sind, Wahrscheinlichkeitsaussagen gemäß der Evidenztheorie, welche auch als Dempster-Shafer-Theorie bezeichnet wird, fusioniert werden. Hierfür wird das Umfeld von Sensoren erfasst, deren Sensordaten empfangen oder erfasst werden. Diese liefern Informationen über die Belegungszustände der den Zellen zugeordneten Bereiche. Hierbei wird die Grundannahme gemacht, dass das Umfeld in Bereiche unterteilt wird. Jeder dieser Bereiche, dem jeweils eine Zelle zugeordnet ist, kann entweder durch ein Objekt belegt sein oder unbelegt, d. h. frei, sein. Ferner wird berücksichtigt, dass gegebenenfalls für einzelne Bereiche anhand der Informationen der Sensordaten keine Belegungsaussage getroffen werden kann. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn Bereiche für einen Radar- oder Lidarsensor nicht einsehbar sind, weil ein Objekt im Umfeld die Sicht auf diese Bereiche versperrt. Eine solche kartenbasierte Umfelddarstellung gemäß der Evidenztheorie ermöglicht es, den einzelnen Zellen Aussagen zuzuordnen, die eine Evidenz dafür angeben, dass der entsprechende Bereich belegt ist, dafür, dass der entsprechende Bereich frei ist, und dafür, dass kein gesichertes Wissen über den Belegungszustand vorliegt, d. h. eine Aussage darüber, wie groß das Unwissen über den entsprechenden Bereich ist.
• Hierbei werden jeweils aktuelle Sensordaten bzw. darin enthaltene Informationen mit dem zuvor im Fusionsprozess gewonnenen Informationen bzw. Daten fusioniert. Hierdurch wird die Zuverlässigkeit der Evidenzaussagen deutlich gesteigert, da diese auf einer Vielzahl von Messungen bzw. Beobachtungen des Umfelds beruhen.
• Eine solche Umfelddarstellung und Wahrnehmung ist in der Lage, gute Aussagen über statische Bedingungen des Umfelds zu liefern, d. h. über einen Belegungszustand, der vorliegt, wenn man dynamische, d. h. im ortsfesten Bezugssystem sich bewegende, Objekte nicht berücksichtigt. Um auch solche Objekte in der kartenbasierten Umfelddarstellung angemessen repräsentieren zu können, wird vorgeschlagen, dass für die einzelnen Zellen ein Konfliktwert ermittelt wird, der ein Maß dafür ist, dass sich die aus der Fusion gewonnenen Evidenzaussagen von den aktuell ermittelten Evidenzaussagen für die entsprechende Zelle unterscheiden. Vor einer Fusion der aktuell gemessenen Sensordaten oder Informationen mit den zuvor aus der Fusion gewonnenen Informationen wird vorgeschlagen, diese in Abhängigkeit des Widerspruchs zu modifizieren und die modifizierten Fusionsinformationen mit den aktuell ermittelten Informationen zu fusionieren. Insbesondere wird ein Verfahren zum Bereitstellen einer kartenbasierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs umfassend:
• a. Unterteilen eines Umfelds des Fahrzeugs in Bereiche;
• b. Zuordnen der Zellen zu den Bereichen, so das jedem Bereich des Umfelds genau eine Zelle zugeordnet ist;
• c. Erfassen oder Empfangen von Sensordaten, die Informationen (A, B) über Belegungszustände der Bereiche in dem Umfeld des Fahrzeugs umfassen;
• d. Ermitteln von Evidenzaussagen für die Zellen anhand einer Sensordatenfusion dafür, i. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds durch ein Objekt belegt ist (m_fus({belegt})), ii. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds nicht durch ein Objekt belegt ist (m_fus({frei})), und dafür, iii. dass anhand der Sensordaten keine Aussage über die Belegung des zu der jeweiligen Zelle korrespondierenden Bereichs des Umfelds möglich ist (m_fus({unbekannt})),
wobei die Fusion gemäß der Dempster-Shafer-Theorie gemäß folgender Formel ausgeführt wird:

wobei Zustand die Werte „frei”, „belegt” und „unbekannt” annehmen kann, und „unbekannt` ein Metazustand für die Teilmenge „frei” vereinigt mit „belegt” ist,
{frei} ∪ {belegt} = {unbekannt}, und wobei mk-1fus ({Zustand}) die in einem vorangehenden Fusionsschritt zum Zeitpunkt k – 1 ermittelt für Evidenzmassen und mkmes ({Zustand}) die Evidenzmassen der aktuellen Messung zum Zeitpunkt k sind; wobei die aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen m k-1 / fus in Abhängigkeit eines Widerspruchs zu den aktuell ermittelten Evidenzaussagen m k / mes für dieselbe Zelle vor einer Fusion in modifizierte Evidenzaussagen mk-1,Priorfus ({Zustand}) modifiziert werden, die in der Fusion anstelle der aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen mk-1fus ({Zustand}) verwendet werden.
• Es ergibt sich somit die Berechnungsformel:
• 
• Der Vorteil der Erfindung liegt darin, dass es hierüber möglich ist, dynamische Objekte besser zu berücksichtigen und dafür zu sorgen, dass dynamische Objekte die Evidenzen für die Zustände frei, belegt, unbekannt in den Zellen signifikant verändern, durch die sich die dynamischen Objekte bewegen. Hierdurch wird es möglich sicherzustellen, dass Bereiche nicht fälschlich als frei angesehen werden, durch die sich ein dynamisches Objekt bewegt.
• Hierdurch wird insgesamt die Sicherheit für Fahrzeuge und Fahrzeugsysteme gesteigert, die die bereitgestellte Umfelddarstellung ausnutzen, um Assistenz- und Sicherheitsfunktionen auszuführen. Insbesondere eine Kollisionsanfälligkeit mit solchen dynamischen Objekten wird für Sicherheitssysteme gesenkt, die aus der Umfelddarstellung als frei gekennzeichnete Bereiche entnehmen und diese nutzen, um in das Fahrverfahren des Fahrzeugs unterstützend oder vollautomatisch einzugreifen.
• Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass beim Modifizieren die ein durch ein Zustand ”unbekannt” repräsentiertes Unwissen stützende Evidenzaussage mk-1fus ({unbekannt}) erhöht wird und entsprechend angepasst die ein durch die Zustände ”frei” und ”unbelegt” repräsentiertes Wissen stützenden Evidenzaussagen mk-1fus ({frei}) und mk-1fus ({belegt}) verringert werden. Dies bedeutet, dass die Evidenz für das Unwissen bei der Fusion stärker gewichtet wird, je größer ein Widerspruch zwischen aktuell ermittelter Evidenz für den Belegungszustand zu der in vorausgegangenen Fusionsschritten ermittelten Evidenz für den Belegungszustand ist. Entsprechend angepasst wird die Evidenz mk-1fus ({frei}) und mk-1fus ({belegt}) für das Wissen aus den vorangegangenen Fusionsschritten abgewertet, d. h. verringert. Hierdurch wird die Möglichkeit geschaffen, dass die aktuell ermittelte Evidenz mkmes ({Zustand}) für den Zustand frei oder belegt, die im Widerspruch zu bisherigen Beobachtungen steht, die in die bisher fusionierte Evidenz mk-1fus ({Zustand}) Eingang gefunden haben, eine größere Möglichkeit haben, diese Evidenz im neuen Fusionsschritt zu ändern. Hierdurch wird den dynamischen Objekten, die solche Widersprüche hervorrufen, ein verstärktes Gewicht bei der Fusion eingeräumt. Dies führt zu einer besseren Repräsentation der dynamischen Objekte.
• Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die aus der vorangegangenen Fusion gewonnenen Evidenzaussagen mk-1fus ({Zustand}) gemäß folgender Formel in die modifizierten Evidenzaussagen mk-1fus ({Zustand}) modifiziert werden:
  mk-1,Priorfus ({unbekannt}) = mk-1fus ({unbekannt}) + (1 – mk-1fus ({unbekannt}))·Con(belk-1fus , belkmes ),
  wobei con(belk-1fus , belkmes ) ein Maß für den Widerspruch der zum Zeitpunkt k – 1 fusionierten und der zum Zeitpunkt k gemessenen Evidenzaussagen angibt und definiert ist als:
• 
• Hierbei wird ein Konfliktwert Con ermittelt. Angemerkt wird, dass zu dem Wert von κ nur die Zustände {frei} und {belegt} beitragen, da {frei} ⋂ {unbekannt} = {frei} gilt und {belegt} ⋂ {unbekannt} = {belegt} gilt und sich nicht die leere Menge ∅ ergibt.
• Bei einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass den Zellen jeweils auch dieser Konfliktwert zugeordnet wird. Hierdurch wird die Möglichkeit geschaffen, eine weitere Aussage über das Umfeld bereitzustellen. Zellen, die zu Bereichen korrespondieren, durch die sich dynamische Objekte bewegen, weisen zwangsläufig einen hohen Konfliktwert auf. Eine direkte Fusion der Konfliktwerte über die Evidenztheorie (DST) ist nicht möglich, da der zugrunde liegende Wahrnehmungsrahmen ausschließlich disjunkte, d. h. sich gegenseitig ausschließende Basisaussagen (wie beispielsweise „frei” oder „belegt”) enthalten muss. Ein Verfahren, das diesen Einschränkungen nicht unterliegt, ist beispielsweise die Dezert-Smarandache-Theorie (DSmT), die eine generalisierte Form der Evidenztheorie nach Dempster-Shafer darstellt. Beschrieben ist die DSmT beispielsweise in den Büchern F. Smarandache and J. Dezert, Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Collected works), American Research Press, ISBN 1-931233-82-9, Rehoboth 2004 und Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Collected works) Volume 2, American Research Press, ISBN 1-59973-000-6, Rehoboth, 2006.
• Bei einer Ausführungsform wird eine zellenartige Belegungskarte bereitgestellt, in der die Zellen einen der drei Belegungszustände ”frei”, ”belegt” oder ”unbekannt” aufweisen.
• Hierbei kann den Zellen jeweils der Belegungszustand zugewiesen werden, dessen zugehörige Evidenzaussage einen vom Belegungszustand abhängigen Schwellenwert überschritten hat. Dieser Schwellenwert kann für die Zustände ”frei”, ”belegt” und ”unbekannt” unterschiedlich gewählt sein. Bei einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass den Zellen jeweils der Belegungszustand zugewiesen wird, dessen zugehörige Evidenzaussage einen Maximalwert aufweist.
• Wieder eine andere Ausführungsform sieht vor, dass als Belegungskarten ein oder mehrere zellenartige Evidenzkarten bereitgestellt werden, in denen die Zellen die Evidenz für den Belegungszustand ”frei”, für den Belegungszustand ”belegt” oder den Belegungszustand ”belegt” aufweisen. Ebenso sind Ausführungsformen denkbar, in denen zellenartige Karten bereitgestellt werden, die zwei oder mehr Evidenzen für zwei oder mehr der möglichen drei Belegungszustände aufweisen. Ebenso ist es möglich, auch eine den Konfliktwert angebende zellenartige Karte alternativ und/oder zusätzlich bereitzustellen. Es versteht sich für den Fachmann, dass die zellenartigen Evidenzkarten und/oder die Konfliktkarte jeweils zusätzlich zu einer Belegungskarte ausgegeben werden können, die nur die Zustände ”frei”, ”belegt” und ”unbekannt” umfasst. Ebenso können alle genannten Evidenzen, Zustände und der Konfliktwert in eine Belegungskarte integriert werden, wobei den Zellen jeweils die entsprechenden Evidenzen, der Konfliktwert und gegebenenfalls zusätzlich ein Belegungszustand zugeordnet sind.
• Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher erläutert. Hierbei zeigen:
• 1a, 1b schematische Darstellungen zur Gegenüberstellung einer objektbasierten Umfelddarstellung (a) und einer kartenbasierten Umfelddarstellung (b);
• 2 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der Erzeugung einer Belegungskarte;
• 3 eine schematische Darstellung zur Erläuterung der Ableitung von Evidenzen anhand von Messdaten;
• 4a, 4b eine schematische Darstellung von Messdaten eines Laserscanners (a) und einer hierauf basierenden Freibereichsabschätzung (b);
• 5 eine schematische Darstellung einer Verkehrsszene;
• 6a–6d grafische Darstellungen von Evidenzkarten für die Evidenz ”belegt” (a), ”frei” (b), ”unbekannt” (c) sowie für die Konfliktwerte (d), wobei jeweils keine Widerspruchs- bzw. Konfliktsensitive Modifizierung der Evidenzinformationen vorgenommen worden ist; und
• 7a–7d die entsprechenden grafischen Darstellungen für die Evidenz ”belegt” (a), ”frei” (b), ”unbekannt” (c) sowie die Konfliktwerte, wenn bei der Fusionierung eine konfliktabhängige Modifizierung durchgeführt ist.
• In 1a ist eine objektbasierte Umfelddarstellung 1 eines Kraftfahrzeugs 2 schematisch dargestellt. Durch ein Rechteck 3 ist ein Teil des Umfelds des Kraftfahrzeugs 2 abgegrenzt. In dem Umfeld des Kraftfahrzeugs 2 befinden sich ein weiteres Fahrzeug 4, eine Säule 5 und eine Wand 6. Auch wenn die Objekte (weiteres Fahrzeug 4, Säule 5 und Wand 6) hier in einer kartenartigen Darstellung relativ zu dem Kraftfahrzeug abgebildet sind, werden bei einer objektbasierten Umfelddarstellung die einzelnen Objekte (weiteres Kraftfahrzeug 4, Säule 5 und Wand 6) über Zustandsvektoren repräsentiert, die eine Position im Raum, Angaben über ein dynamisches Verhalten, beispielsweise eine Geschwindigkeit, eine Orientierung usw., umfassen. Über nicht in den Ausdehnungsbereich der Objekte (weiteres Fahrzeug 4, Säule 5 oder Wand 6) fallende Bereiche des Umfelds können keinerlei Aussagen hinsichtlich einer Belegung durch ein zusätzliches Objekt gemacht werden.
• In 1b ist dieselbe Umfeldsituation für das Kraftfahrzeug 2 in einer kartenbasierten Umfelddarstellung gezeigt. Gleiche technische Merkmale sind durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet. Der durch das Rechteck 3 begrenzte Ausschnitt des Umfelds des Kraftfahrzeugs 2 ist gitterartig in Bereiche unterteilt, denen jeweils eine Zelle 7 einer Belegungskarte 8 zugeordnet ist. Die einzelnen Objekte des Umfelds, das weitere Kraftfahrzeug 4, die Säule 5 und die Wand 6, sind lediglich zur Verdeutlichung der Umfeldsituation grafisch dargestellt. Den einzelnen Zellen 7 der Belegungskarte 8 sind Werte zugeordnet, die eine Aussage über die Belegung der jeweiligen Zelle durch ein Objekt angeben. Die Werte sind bei der Darstellung über eine Graustufe angegeben. Weiß dargestellte Zellen 7 kennzeichnen jene Bereiche, die als mit hoher Sicherheit frei detektiert sind. Die leicht grau eingefärbten Zellen repräsentieren Bereiche, für die eine etwas geringere Zuverlässigkeit dafür ermittelt ist, dass die entsprechenden Bereiche des Umfelds frei sind. Die dunkel gekennzeichneten Zellen repräsentieren Bereiche, für die eine Belegung durch ein Objekt mit hoher Zuverlässigkeit ermittelt ist. Die mittelgrau gekennzeichneten Zellen kennzeichnen schließlich jene Bereiche, für die ein Belegungszustand unbekannt ist. Dies sind beispielsweise Zellen, die nicht vermessen wurden oder für die widersprüchliche Messergebnisse vorlagen.
• Im Stand der Technik sind unterschiedliche Verfahren bekannt, mit denen Sensordaten von Sensoren, die das Umfeld des Kraftfahrzeugs 6 umfassen, fusioniert werden können, um Aussagen über den jeweiligen Belegungszustand einer Zelle zu ermitteln. Häufig wird der Belegungszustand durch eine Belegungswahrscheinlichkeit angegeben. Anhand der Sensordaten wird für jede Zelle eine Belegungswahrscheinlichkeit ermittelt und anschließend mit einer zuvor in der Fusion ermittelten Belegungswahrscheinlichkeit der Zelle fusioniert. Eine solche Fusion wird beispielsweise mittels des Theorems von Bayes ausgeführt. Andere Ausführungsformen sehen vor, dass anhand der Messinformationen für jede Zelle Evidenzen im Sinne der Evidenztheorie dafür ermittelt werden, dass die Zelle frei, dafür, dass die Zelle belegt ist, und dafür, dass anhand der Messinformationen keine Aussage über eine Belegung getroffen werden kann. Eine solche Fusionierung erfolgt gemäß der Evidenztheorie.
• Im Folgenden soll kurz die Evidenztheorie, wie sie von Dempster und Shafer entwickelt wurde und die auch als Dempster-Shafer-Theorie bezeichnet wird, kurz erläutert werden:
  Die Evidenztheorie ist eine probabilistische Datenfusionsmethode zur Kombination von Daten (Hypothesen) unterschiedlicher Glaubwürdigkeit. Es werden Mengen von Hypothesen betrachtet, denen ein Vertrauens-/Plausibilitätsintervall zugewiesen wird. Die betrachteten Mengen können sowohl einzelne Hypothesen (Elementarhypothesen) als auch eine Disjunktion von Elementarhypothesen sein. Die Disjunktion von Elementarhypothesen eröffnet die Möglichkeit zur Verarbeitung vager Information, welche sich nicht auf einzelne Elementarhypothesen begrenzen lässt. Dies lässt explizit eine Modellierung von Unwissenheit bezüglich der Menge aller (oder einer Untermenge einiger) Hypothesen zu. Die Grundlagen zur Theorie legte der Harvard-Statistiker Arthur Dempster mit seinen Arbeiten zu oberen und unteren Wahrscheinlichkeiten (upper and lower probabilities), die in dem Beitrag ”Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping” in: Annals of Mathematical Statistics, Band 38, Seiten 325–339, Baltimore, USA, 1967 veröffentlicht sind. G. Shafer griff diese Theorie auf und entwickelte sie weiter zur Evidenztheorie, wie diese in "A mathematical theory of evidence", Princeton University Press, Princeton, USA, 1976 veröffentlicht ist. Der Begriff Dempster-Shafer-Theorie wurde erstmals von J. A. Barnett in "Computational Methods für a Mathematical Theory of Evidence", Seventh International Joint Conference an A. I. (1981), Seiten 868–875, 1981 benutzt und wird hier gleichbedeutend mit dem Begriff Evidenztheorie verwendet.
• Im Folgenden werden die theoretischen Grundlagen der Dempster-Shafer-Theorie, bezogen auf einen Anwendungsfall eines Belegungsgitters, angegeben. In diesem Zusammenhang werden die Begriffe Wahrnehmungsrahmen, Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung, Vertrauens- und Plausibilitätsfunktion sowie eine Kombinationsregel nach Dempster erläutert.
• Wahrnehmungsrahmen: Der wahre Belegungszustand eines jeden Bereichs, dem eine Zelle eines Belegungsgitters zugeordnet ist, kann entweder belegt oder frei sein. Entsprechend sei ⊝ ein Wahrnehmungsrahmen (frame of discernment) durch eine zweiwertige Menge sich gegenseitig ausschließende Aussagen festgelegt: ⊝ = {frei, belegt}.
• Basierend auf dem Wahrnehmungsrahmen ⊝ lassen sich 2^|⊝| Teilmengen A_n aus den Basisaussagen frei und belegt bilden: 2^⊝ = {0 /, {frei}, {belegt}, ⊝}.
• Unterschieden wird in die leere Menge {0 /}, in die Basisaussagen {frei}, {belegt} und die als vage Aussage bezeichnete Kombination (Obermenge) der Basisaussagen {⊝} = {frei} ∪ {belegt}. Wir bezeichnen die Teilmenge {frei} ∪ {belegt} fortan als Metazustand {unbekannt}. Jede Teilmenge A_n ⊆ ⊝, ausgenommen der leeren Menge 0 /, steht hierbei für eine Aussage.
• Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung: Sei A_n eine Teilmenge von ⊝. Nach Shafer ist eine Funktion m: 2^⊝ → [0, 1] eine Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung (basic probability assignment) über ⊝, wenn folgende Formeln gelten: m(0 /) = 0
• 
• Die Funktion m(A_n) gibt ein Maß an Evidenz an, welches exakt der Teilmenge A_n zugewiesen werden kann. Hierbei besagt die erste Formel, dass der leeren Menge keine Evidenz bzw. Evidenzmasse zugewiesen werden kann. Die zweite Formel gibt an, dass die Summe der Evidenzmassen, welche über alle Teilmengen von ⊝ verteilt wird, ein Maß eins hat.
• Vertrauensfunktion: Die Funktion Bel: 2^⊝ → [0, 1] ist eine Vertrauensfunktion (belief function) über ⊝. Die Vertrauensfunktion ist gegeben durch die Summation aller Evidenzmassen m, die für die Teilmenge A sprechen:

  
• Plausibilitätsfunktion: Die Funktion Pl: 2^⊝ [0, 1] ist eine Plausibilitätsfunktion. Sie ist die Summation aller Evidenzmassen m, die für die Teilmenge A_n sprechen oder bei zusätzlicher Information potentiell der Teilungen A_n zugeordnet werden können. Die Plausibilitätsfunktion lässt sich gemäß folgender Formel berechnen:

  
• Kombinationsregel nach Dempster: Gegeben seien zwei Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfungen m₁ und m₂, resultierend aus zwei unabhängigen Beobachtungen über den Belegungszustand eines Bereichs, der einer Zelle eines Belegungsgitters bzw. einer Belegungskarte zugeordnet ist. Seien A aus Beobachtung 1 und B aus Beobachtung 2 jeweils die Menge der Untermengen von ⊝, denen m₁ bzw. m₂ eine Evidenzmasse ungleich null zuweist. Die Kombination beider Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfungen m₁ und m₂ erfolgt über Orthogonalsummenbildung nach der Kombinationsregel von Dempster:

  

  wobei als Ergebnis eine neue Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung m₃ entsteht, die einen fusionierten Belegungszustand des betrachteten Bereichs bzw. der zugeordneten Zelle beschreibt. Die Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung m₃ weist der Menge C_k die skalierte Summation der Produkte der Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfungen m₁ und m₂ für die Beobachtungen A_i und B_j der entsprechenden Mengen A und B zu, welche als Schnittmenge C_k aufweisen. Die Notwendigkeit zur Skalierung resultiert aus dem potentiellen Widerspruch zwischen den Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfungen m₁ und m₂, der sich ergibt, wenn sich bei der Schnittmengenbildung der Beobachtungen die leere Menge ergibt. Unter der Annahme eines vollständigen Universums (closed world assumption) kann der leeren Menge kein Wahrscheinlichkeitsbetrag zugewiesen werden. Stattdessen wird die resultierende Basiswahrscheinlichkeitsverknüpfung m₃ um genau diesen Betrag skaliert. In der oben angegebenen Fusionsformel wird der Widerspruch zwischen m₁ und m₂ durch κ beschrieben. κ ist gegeben durch:

  
• Ausgehend von dem Wert κ lässt sich ein Konfliktwert Con definieren:

  

  Auf diesen wird später näher eingegangen.
• Welche Produkte in die einzelnen Summen eingehen, lässt sich beispielsweise aus Tabelle 1 ablesen, die ein Schnittmengendiagramm für die Kombination m₃ = m₁ ⊕ m₂ gemäß der Kombinatinsregel von Dempster zeigt:

  m3 = m1 ⊕ m2	m1{frei}	m1{belegt}	m1{unbekannt}
  m2{frei}	{frei} ⋂ {frei} = {frei}	{frei} ⋂ {belegt} = ∅	{frei} ⋂ {unbekannt} = {frei}
  m2{belegt}	{belegt} ⋂ {frei} = ∅	{belegt} ⋂ {belegt} = {belegt}	{belegt} ⋂ {unbekannt} = {belegt}
  m2{unbekannt}	{unbekannt} ⋂ {frei} = {frei}	{unbekannt} ⋂ {belegt} = {belegt}	{unbekannt} ⋂ {unbekannt} = {unbekannt}

• Im Folgenden soll erläutert werden, wie eine Belegungskarte bzw. ein Belegungsgitter bestellt werden, welches das Verkehrsumfeld eines Fahrzeugs repräsentiert. Hierbei wird auf die 2, 3 und 4 Bezug genommen. In 2 ist schematisch die Erstellung einer Belegungskarte 12 bzw. eines Belegungsgitters dargestellt. Schematisch dargestellt ist ein Fahrzeug 11, welches als Kraftfahrzeug ausgebildet ist. Dieses erzeugt eine Belegungskarte 12. Üblich ist es, dass die Belegungskarte 12 bzw. ein Belegungsgitter das Verkehrsumfeld in einem globalen, d. h. ortsfesten, vom Fahrzeugkoordinatensystem unabhängigen Koordinatensystem repräsentiert. Andere Ausführungsformen können jedoch vorsehen, dass die Belegungskarte in einem fahrzeugzentrierten Koordinatensystem dargestellt wird.
• Eine Position und Ausrichtung des Fahrzeugs innerhalb des globalen (d. h. ortsfesten) Koordinatensystems wird vorzugsweise über ein hochgenaues Ortungssystem (nicht dargestellt) geschätzt. Dieses kann beispielsweise als GPS-Empfänger ausgebildet sein. Es kann jedoch auch jedes beliebige andere Ortungssystem eingesetzt werden. Ein an dem Fahrzeug montierter Laserscanner 13 wird als Sensoreinrichtung verwendet und erfasst die Umgebung vor dem Fahrzeug. Der Laserscanner 13 liefert Sensordaten 14, aus denen sich über ein Sensormodell 15 aktuelle Evidenzen für die verschiedenen Belegungszustände berechnen lassen.
• Aufgrund einer Messunsicherheit des Sensors als auch aufgrund einer Unsicherheit über die Position und Ausrichtung des Fahrzeugs innerhalb des Umfelds bzw. der zugeordneten Belegungskarte 12 werden die Sensordaten als statistische Größen aufgefasst und abgebildet. Für die Ermittlung dieser Größen verwendet das Sensormodell 15 zusätzlich zu den Sensordaten 14 Positionsdaten 16 des hochgenauen Ortungssystems (nicht dargestellt). Das Sensormodell 15 generiert für jeden Messschritt aus den Entfernungsmessungen des Laserscanners 13 Evidenzen 21 über einen Belegungszustand der auf die Belegungskarte bzw. das Belegungsgitter abgebildeten Umgebung des Fahrzeugs. Hierbei werden als belegt detektierte Bereiche direkt aus den Messdaten des als Laserscanner 13 ausgebildeten Sensors bestimmt 17 und als frei detektierte Bereiche aus einer Nichtmessung des als Laserscanners 13 ausgebildeten Sensors innerhalb eines Erfassungsbereichs des Sensors geschätzt 18. Eine Bestimmung 17 der belegten Bereiche erfolgt somit getrennt von einer Schätzung 18 der freien Bereiche. Eine Wahrnehmung von Objekten beschränkt sich auf solche Hindernisse, welche im planaren (ebenen) Messbereich des als Laserscanner ausgebildeten Sensors beobachtet werden. Bei anderen Ausführungsformen kann auch eine dreidimensionale Erfassung der Umgebung erfolgen, wodurch die Belegungskarte eine dreidimensionale Zellenstruktur annehmen kann.
• Die durch den Laserscanner 13 als Umgebungsmerkmale bzw. Objekte detektierten Messpunkte werden als Evidenzen für den Zustand belegt aufgefasst. Die Position eines jeden Messpunktes innerhalb des globalen Koordinatensystems der Belegungskarte bzw. des Belegungsgitters ist jedoch durch die Positionsunsicherheit des Fahrzeugs 11 innerhalb des globalen Koordinatensystems als auch aufgrund einer Messunsicherheit des als Laserscanner 13 ausgebildeten Sensors nicht eindeutig einer Zelle der Belegungskarte bzw. des Belegungsgitters zuordenbar. Dies soll exemplarisch anhand von 3 verdeutlicht werden. Dort ist eine Hilfsbelegungskarte 31 schematisch dargestellt. Als Hilfsbelegungskarte wird hier eine Belegungskarte bezeichnet, die kein fertiges Ergebnis der Sensordatenfusion repräsentiert. Diese Hilfsbelegungskarte 31 umfasst rasterförmig angeordnete Zellen 32. Der Hilfsbelegungskarte 31 ist zur Veranschaulichung eine Darstellung einer Straße 33 unterlegt, auf der sich das Fahrzeug 34 bewegt. Messpunkte 35 sind an jenen Orten bezüglich eines mit einem Raster der Hilfsbelegungskarte 31 fest verknüpften globalen Koordinatensystems 36 an jenen Positionen eingezeichnet, von denen Messstrahlen 37 des Laserscanners des Fahrzeugs 34 reflektiert wurden. Die einem Messpunkt zugeordnete Evidenz für das Vorhandensein eines Objekts an der Position muss aufgrund der Positionsunsicherheit des Messpunktes, welche durch eine zweidimensionale Dichteverteilung charakterisiert ist, auf die im Umfeld der Position liegenden Zellen der Belegungskarte bzw. des Belegungsgitters aufgeteilt werden. Dies geschieht durch eine Diskretisierung der Verteilungsfunktion, d. h. durch Integration über jede Zelle (jede Zellenfläche) innerhalb eines vorgegebenen σ-Intervalls. Die Zellen, denen eine Evidenz zugeordnet ist, dass sich in dem entsprechenden Bereich des Umfelds ein Objekt befindet, weisen eine Schraffur auf, die von links oben nach rechts unten verläuft. Weitere Faktoren, wie beispielsweise eine Signalstärke des reflektierten Signals, können bei der Ermittlung der Evidenz mit einbezogen werden.
• Eine Äquivalente Betrachtung erhält man, wenn man die Belegungswahrscheinlichkeit aufgrund der Messunsicherheit in eine zweidimensionale Belegungswahrscheinlichkeitsdichtefunktion umwandelt.
• Der nicht durch Objekte verdeckte Bereich der Umgebung des Fahrzeugs, auf den eine freie Sicht durch den Laserscanner besteht, wird als freier Bereich geschätzt. Dieser Bereich weist eine Schraffierung auf, die von links unten nach rechts oben verläuft. Durch das Messprinzip des Laserscanners kann somit auf Bereiche geschlussfolgert werden, welcher mit hoher Wahrscheinlichkeit frei von Objekten (Hindernissen) sind. Diese Bereiche umfassen die Erfassungsbereiche des Sensors mit folgenden Einschränkungen: Objekte reduzieren des Sichtbereichs des Sensors durch Verdeckung, so dass verdeckte Bereiche nicht als frei klassifiziert werden können. 3 verdeutlicht diesen Zusammenhang.
• Um einen Rechenaufwand zu reduzieren, werden für den Sensor, d. h. hier den Laserscanner 13, die möglichen Positionen für sichtbare Zellen und deren Evidenz für den Zustand frei (unbelegt) entsprechend der Auflösung der Belegungskarte oder des Belegungsgitters einmalig im Voraus berechnet und in einer Tabelle zum Nachschlagen (lookUp-Karte) abgelegt. In den einzelnen Messzyklen muss somit nur bestimmt werden, welche von diesen Zellen nicht durch detektierte Objekte verdeckt sind. Die einzelnen Evidenzen für die im Sichtbereich liegenden Zellen können dann in der Tabelle nachgeschlagen werden. Dies bedeutet, dass in Abhängigkeit der aktuellen Ausrichtung des Sensors, d. h. des Fahrzeugs, innerhalb der Belegungskarte alle Zellen ausgeblendet werden, die sich außerhalb des Sensorerfassungsbereichs befinden bzw. durch Objekte belegt oder verdeckt sind.
• 4a und 4b zeigen beispielhaft anhand realer Messdaten die Messpunkte des Laserscanners, die Auswahl der freien Zellen aus der Nachschlagetabelle (lookUp-Karte) beschränken.
• In 4a ist das Fahrzeug 34 in einer Hilfsbelegungskarte 31 dargestellt, bei der die Trennlinien zwischen den einzelnen Zellen nicht gezeigt sind. Eingezeichnet sind jedoch die Messpunkte 35, die durch den Laserscanner erfasst werden.
• In 4b ist dieselbe Hilfsbelegungskarte 31 mit dem Fahrzeug 34 gezeigt, jedoch sind hier die Zellen hervorgehoben, die im Erfassungsbereich des Laserscanners liegen und denen anhand der Nachschlagetabelle eine Evidenz zugeordnet ist, dass der der Zelle zugeordnete Bereich des Umfelds frei ist. Ein Wert der Evidenz selbst ist über eine Graustufe angedeutet.
• Die Belegungskarte wird bei dem in 2 schematisch dargestellten Verfahren in jedem Messzyklus des Laserscanners aktualisiert. Die Aktualisierung beinhaltet sowohl die Positionierung des Fahrzeugs in dem mit dem globalen Koordinatensystem verknüpften Belegungsgitter, welches als Kartennachführung 19 in 2 schematisch dargestellt ist, als auch eine Datenfusion 20. Die Datenfusion 20 der mit dem aktuellen Messzyklus ermittelten Evidenzen für die Zellen, beispielsweise der in den Hilfsbelegungskarten dargestellten Evidenzen, werden in die Zellen der Belegungskarte mittels der Kombinationsformel von Dempster zur Sensordatenfusion fusioniert.
• 
• Obwohl die Belegungskarte, die ortsfest ist, theoretisch die gesamte Welt abdecken müsste, versteht es sich für den Fachmann, dass jeweils nur ein begrenztes Umfeld des Fahrzeugs von Interesse ist. Somit werden angepasst an die Bewegung, d. h. Positionsänderung, des Fahrzeugs in jedem Messzyklus neue Zellen in die tatsächlich errechnete Belegungskarte eingefügt und dafür andere Zellen gelöscht.
• In 5 ist ein Fahrzeug 34 in einem Umfeld 61 schematisch dargestellt. Das Fahrzeug 34 bewegt sich auf einer gekrümmten Straße 33. Auf der Straße 33 bewegt sich in entgegengesetzter Fahrtrichtung ein entgegenkommendes Fahrzeug 62. Ein linker Straßenrand 63 (bezogen auf die Fahrtrichtung des Fahrzeugs 34) weist eine Leitplanke und starken Böschungsbewuchs auf. Auf der rechten Seite 64 der Straße 33 (bezogen auf die Fahrtrichtung des Fahrzeugs 34) befindet sich ein lockerer Bewuchs.
• In 6a bis 6d ist eine Umfelddarstellung in Form von als Evidenzkarten ausgebildeten Belegungskarten exemplarisch dargestellt, bei denen die Evidenzen ohne eine Berücksichtigung von Widersprüchen zwischen den aktuell ermittelten Evidenzangaben m k / mes und den in der Belegungskarte bereits fusionierten Evidenzangaben m k-1 / fus fusioniert sind. Dargestellt sind jeweils zellenartige Belegungsgitter, die eine Gesamtabmessung von 50 m × 50 m des Umfelds nach 5 repräsentieren. Eine Zellenauflösung entspricht 1/3 m × 1/3 m. Das Fahrzeug 34 selbst ist mittig positioniert. Über der in der xy-Ebene liegenden Fläche 70, die dem Umfeld nach 5 entspricht, sind die Evidenzen entlang einer z-Achse 71 aufgetragen. Die Evidenzen sind somit als dreidimensionale Konturen dargestellt. Hierbei zeigt 6a die Evidenz für den Zustand ”belegt”, 6b die Evidenz für den Zustand ”frei” und 6c die Evidenz für den Metazustand ”unbelegt”. 6d zeigt schließlich die ermittelten Konfliktwerte für die einzelnen Zellen. Gut zu erkennen ist in den 6a bis 6d, dass die zu der Straße 33 korrespondierenden Zellen 72 eine Evidenz dafür, dass diese frei sind, von nahezu eins vollflächig aufweist. Die Evidenz dafür, dass dieses Objekt belegt ist, ist nahezu vollflächig null. Während für Zellen 73 links neben der Straße hohe Evidenzen dafür gemessen werden, dass die entsprechenden Bereiche belegt sind, werden für Zellen 74 rechts der Fahrbahn, wo nur ein lockerer Bewuchs angeordnet ist, ebenfalls freie Bereiche angezeigt. Jene Zellen 75, die eine hohe Evidenz für den Metazustand ”unbekannt” aufweisen, repräsentieren Bereiche, die durch den Laserscanner noch nicht vermessen sind. Es fällt auf, dass das entgegenkommende Fahrzeug 62 nach 5 in den Evidenzkarten nicht erkennbar ist. Lediglich in den Konfliktwerten sind im Bereich der Straße 33 an einer Stelle 76 erhöhte Konfliktwerte sichtbar. Statische Objekte werden somit bei einer Datenfusion gemäß der Dempster-Shafer-Theorie sehr gut abgebildet, dynamische Objekte jedoch fast gar nicht oder zumindest sehr unzureichend.
• Um dies zu ändern, wird der oben definierte Konfliktwert für jede Zelle zwischen der aktuell ermittelten Evidenz und der zuvor fusionierten Evidenz der Belegungskarte ausgewertet. Abhängig von dem ermittelten Konfliktwert werden die Evidenzen für Wissen, die in der Belegungskarte gespeichert sind, reduziert und entsprechend angepasst und die Evidenz für Unwissen, d. h. den Metazustand ”unbekannt” erhöht. Wissen ist mit den Zuständen frei und belegt assoziiert, Unwissen mit dem Zustand unbekannt. Die Erniedrigung und die Erhöhung fallen umso größer aus, je höher der Konfliktwert für die Zelle ist. Diese Modifizierung der in der Belegungskarte gespeicherten Evidenzen wird auch als Alterung bezeichnet. Zunächst wird somit der Konfliktwert

  

  ausgewertet. Hiervon abhängig werden die Evidenzen der Belegungskarte, d. h. die bereits fusionierten Evidenzen für Wissen (Zustände ”frei” und ”belegt”) und für Unwissen (Zustand ”unbekannt”) entsprechend der folgenden Formeln modifiziert: mk-1,Priorfus ({unbekannt}) = mk-1fus (unbekannt}) + (1 – mk-1fus ({unbekannt}))·Con(belk-1fus , belkmes ), mit
• 
• In Tabelle 1 ist ein Schnittmengendiagramm für die Kombination der Evidenzen aus der Fusion, welche beispielsweise mit m₁ assoziiert sind, und der aktuellen Messung, welche beispielsweise mit m₂ assoziiert sind, um die neue fusionierte Evidenz, welche mit m₃ assoziiert ist, zu fusionieren. Aus der Tabelle lässt sich somit ablesen, welche Therme in den einzelnen Summanden gemäß der angegebenen Kombinationsregel nach Dempster zu berücksichtigen sind. Wird die konfliktabhängige Modifizierung ausgeführt, so werden anstelle der in der Belegungskarte gespeicherten Werte mk-1fus ({Zustand}), welche mit m₁ assoziiert sind, die durch die Prior-Funktion modifizierten Evidenzen bzw. Evidenzmassen mk-1,Priorfus ({Zustand}) verwendet.
• Für den Einsatz im realen Verkehrsgeschehen weist der bisher beschriebene Ansatz ohne eine Modifizierung zuvor in der Belegungskarte gespeicherten fusionierten Evidenzen bzw. Evidenzmassen Mängel bezüglich der Handhabung von Belegungsänderungen auf. Insbesondere bewegte Objekte im Wahrnehmungsraum erschweren die Abbildung der Verkehrsumgebung in einem Belegungsgitter bzw. einer Belegungskarte. Belegungswechsel in bereits sicher beobachteten Bereichen, z. B. bei entstehenden Freiflächen nach einem Anfahren eines stehenden Fahrzeugs, werden erst nach vielen Beobachtungen wieder als frei abgebildet. Kurzzeitige Belegungswechsel, d. h. wenige Beobachtungen mit einer hohen Evidenz für den Belegungszustand frei oder belegt, finden in einem bisher sehr oft mit gegenteiligen Belegungszustand beobachteten Bereich des Umfelds (Flächenabschnitt) kaum eine Abbildung. Nutzt man jedoch den Konfliktwert Con, der ein Maß für einen Widerspruch der aktuell beobachteten Evidenz m k / mes für eine Zelle zu der in der Belegungskarte gespeicherten, zuvor in vorherigen Fusionsschritten ermittelten Evidenz m k-1 / fus ist, so kann eine gezielte Modifizierung der in der Belegungskarte gespeicherten Evidenzwerte vorgenommen werden. Diese Modifizierung wird auch als Alterung bezeichnet. Alterung heißt in diesem Falle, die partielle Wandlung von Wissen über einen Belegungszustand (ausgedrückt durch die Evidenzen bzw. Evidenzmassen m({frei}) und m({belegt}) in Unwissen, welches durch die Evidenzmasse m({unbekannt}) ausgedrückt ist. Ergibt sich nach einer Beobachtung ein Konfliktwert ungleich null, so wird das Wissen über den zuvor ermittelten Belegungszustand vor der Fusion mit der aktuellen Beobachtung in Abhängigkeit von dem Wert des Konfliktwertes in Unwissen gewandelt. Durch diese Maßnahme wird erreicht, dass sich der in der Zelle der Belegungskarte abgebildete Belegungszustand schneller einem realen Zustand annähert.
• In 7a bis 7d sind die Ergebnisse analog zu denen nach 6a bis 6d gezeigt, wobei jedoch eine widerspruchsabhängige Modifizierung der in einer vorausgegangenen Fusion ermittelten Evidenzen vor einer erneuten Fusionierung mit dem aktuell gemessenen Evidenzwerten vorgenommen ist. Die 7a zeigt die Evidenz für den Zustand belegt und die 7b die Evidenz für den Zustand frei. Aus der Evidenz für den Zustand belegt ist die Randbebauung der Fahrbahn in den Zellen 73 erkennbar. Die Erkennung der Freibereiche wird durch Hindernisse vom Fahrbahnrandbereich begrenzt. Entsprechend begrenzt die geschlossene Fahrbahnrandbebauung die Freibereiche zur linken Fahrbahnseite, während zur rechten Seite auch Bereiche (repräsentiert durch die Zellen 74) außerhalb der Fahrbahn als frei erkannt werden. Über die Evidenz für den Metazustand unbekannt, die in 7c dargestellt ist, ist der Beobachtungsgrad der durch die Belegungskarte abgebildeten Verkehrsfläche im Umfeld des Fahrzeugs erkennbar. So zeigen hohe Evidenzen für den Zustand unbekannt in den Zellen 75 an, dass entsprechende Bereiche noch nicht beobachtet sind. Die Ursache hierfür liegt in einer unzureichenden Beobachtung, z. B. für Bereiche gegen Ende des Erfassungsbereichs oder in einer Verdeckung dieser Bereiche durch Hindernisse, z. B. durch die Fahrbahnrandbebauung. Die Zusammenfassung der aus widersprüchlichen Wahrnehmungen resultierenden Konfliktwerte ist in 7d dargestellt. Es ist gut erkennbar, dass das entgegenkommende Fahrzeug 62 nach 5 in Zellen 77 hohe Konfliktwerte produziert, die einen Wechsel der Belegungszustände indizieren. Die zu den Zellen korrespondierenden Bereiche des Umfelds sind jene, die das entgegenkommende Fahrzeug 62 durchfahren hat. Gleichzeitig sind in 7d hohe Konfliktwerte in den Zellen 78 für einen Bereich neben dem rechten Fahrbahnrand auszumachen. Die Ursache hierfür liegt in der nicht permanent gewährleisteten Wahrnehmung aufgrund des lockeren Böschungsbewuchses durch den Laserscanner.
• Das beschriebene Verfahren zeigt, dass die stationäre Verkehrsumgebung in der Belegungskarte gut dargestellt wird. Messunsicherheiten des eingesetzten Sensors und die Unsicherheiten über die Position und Ausrichtung des eigenen Fahrzeugs werden über den Einsatz der Evidenztheorie beim Erzeugen der Belegungskarte berücksichtigt. Mengentheoretische Betrachtungen des Wahrnehmungsraums zur Evidenztheorie ermöglichen zusätzlich die Modellierung von unbeobachteten Bereichen (Unwissen über den Belegungszustand), welche durch den Metazustand {unbekannt} als Obermenge der Zustände {belegt} und {frei} beschrieben werden. Ebenso wird die Modellierung von Unwissen in den Messwerten vorgenommen. Hierdurch erhält man ein Maß für das Wissen in den einzelnen Zellen der Belegungskarte bzw. in den aktuellen Messdaten. Ferner ist ein Altern der Belegungskarte über ein Erhöhen des Unwissenanteils über die Zeit möglich. Dieses kann auch unabhängig von einem Konfliktwert erfolgen, beispielsweise für Zellen, die aufgrund einer Verdeckung nicht vermessen werden können. Über den Konfliktwert, welcher mit Hilfe der Evidenztheorie bestimmt wird, können bewegte Objekte verbessert dargestellt werden. Über das vorgeschlagene Verfahren der konfliktsensitiven Alterung des Belegungsgitters bzw. der Belegungskarte können die störenden Einflüsse der bewegten Objekte reduziert werden. Zudem gibt der Konfliktwert auch Aussagen über die Konsistenz der Belegungskarte. Der Einsatz der Evidenztheorie für kartenbasierte Umfeldwahrnehmung hebt sich somit insbesondere durch die explizite Modellierung von Unwissen und von Konflikten gegenüber Ansätzen aus dem Stand der Technik ab, die eine Fusionierung von Messdaten aufgrund der Theorie von Bayes vornehmen. Mit dem vorgestellten Verfahren erweitert sich das Anwendungsspektrum der kartenbasierten Umfeldwahrnehmung und Umfelddarstellung und zur Beobachtung dynamischer Verkehrsumgebungen im Umfeld eines Fahrzeugs.
• Um eine Darstellung zu wählen, die für einen menschlichen Betrachter geeignet ist, zum Beispiel für eine Darstellung auf einer Anzeigefläche ist bei einigen Ausführungsformen vorgesehen, dass den Zellen jeweils der Belegungszustand frei, belegt oder unbekannt zugewiesen wird, dessen zugehörige Evidenzaussage m_fus({Zustand}) einen belegungszustandsabhängigen Schwellenwert überschritten hat. Bei einer Darstellung können die Zustände beispielsweise über unterschiedliche Farben gekennzeichnet werden. Andere Ausführungsformen sehen vor, dass den Zellen jeweils der Belegungszustand zugewiesen wird, dessen zugehörige Evidenzaussage m_fus({Zustand}) einen Maximalwert aufweist. Ebenso ist es möglich nur die Zustände frei und belegt zu verwenden.

1

objektbasierte Umfelddarstellung

2

Kraftfahrzeug

3

Rechteck

4

weiteres Fahrzeug

5

Säule

6

Wand

7

Zelle

8

Belegungskarte

11

Fahrzeug

12

Belegungskarte

13

Laserscanner

14

Sensordaten

15

Sensormodell

16

Positionsdaten

17

Berechnung der belegten Bereiche

18

Freibereichsschätzung

19

Kartennachführung

20

Datenfusion

21

Evidenzen

31

Hilfsbelegungskarte

32

Zellen

33

Straße

34

Fahrzeug

35

Messpunkte

36

Koordinatensystem

37

Messstrahl

61

Umfeld

62

entgegenkommendes Fahrzeug

63

linker Straßenrand

64

rechte Seite

70

Fläche

71

z-Achse

72

zur Straße korrespondierende Zellen

73

Zellen links neben der Straße

74

Zellen rechts der Straße

75

Zellen mit hoher Evidenz für unbekannt

76

Stelle mit erhöhtem Konfliktwert

77

Zellen, die von entgegenkommendem Fahrzeug durchfahrene Bereiche repräsentieren

• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
• Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
• Zitierte Nicht-Patentliteratur
• - F. Smarandache and J. Dezert, Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Collected works), American Research Press, ISBN 1-931233-82-9, Rehoboth 2004 [0018]
• - Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Collected works) Volume 2, American Research Press, ISBN 1-59973-000-6, Rehoboth, 2006 [0018]
• - Annals of Mathematical Statistics, Band 38, Seiten 325–339, Baltimore, USA, 1967 [0033]
• - ”A mathematical theory of evidence”, Princeton University Press, Princeton, USA, 1976 [0033]
• - J. A. Barnett in ”Computational Methods für a Mathematical Theory of Evidence”, Seventh International Joint Conference an A. I. (1981), Seiten 868–875 [0033]

Claims (7)

1. Verfahren zur Bereitstellung einer kartenbasierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs (11, 34) umfassend: a. Unterteilen eines Umfelds des Fahrzeugs (11, 34) in Bereiche; b. Zuordnen der Zellen (32) zu den Bereichen, so das jedem Bereich des Umfelds genau eine Zelle (32) zugeordnet ist; c. Erfassen oder Empfangen von Sensordaten (14), die Informationen (A, B) über Belegungszustände der Bereiche in dem Umfeld des Fahrzeugs (11, 34) umfassen; d. Ermitteln von Evidenzaussagen für die Zellen (32) anhand einer Sensordatenfusion (20) dafür, i. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds durch ein Objekt belegt ist (m_fus({belegt})), ii. dass der zu der jeweiligen Zelle korrespondierende Bereich des Umfelds nicht durch ein Objekt belegt ist (m_fus({frei})), und dafür, iii. dass anhand der Sensordaten (14) keine Aussage über die Belegung des zu der jeweiligen Zelle korrespondierenden Bereichs des Umfelds möglich ist (m_fus({unbekannt})), wobei die Fusion gemäß der Dempster-Shafer-Theorie gemäß folgender Formel ausgeführt wird:

   

   ausgeführt wird, wobei Zustand die Werte „frei”, „belegt” und „unbekannt” annehmen kann, und „unbekannt” ein Metazustand für die Teilmenge „frei” vereinigt mit „belegt” ist, {frei} ∪ {belegt} = { unbekannt}, und k und k – 1 jeweils Fusionszeitpunkte kennzeichnen; dadurch gekennzeichnet, dass die aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen m k-1 / fus in Abhängigkeit eines Widerspruchs zu den aktuell ermittelten Evidenzaussagen m k / mes für dieselbe Zelle vor einer Fusion in modifizierte Evidenzaussagen mk-1,Prorfus ({Zustand}) modifiziert werden, die in der Fusion anstelle der aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen mk-1fus ({Zustand}) verwendet werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Modifizieren die ein durch den Zustand „unbekannt” repräsentiertes Unwissen stützende Evidenzaussage mk-1fus ({unbekannt}) erhöht wird und entsprechend angepasst die ein durch die Zustände „frei” und „belegt” repräsentiertes Wissen stützenden Evidenzaussagen mk-1fus ({frei}) und mk-1fus ({belegt}) verringert werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die aus der vorangehenden Fusion gewonnenen Evidenzaussagen mk-1,Priorfus ({Zustand}) gemäß folgender Formeln in die modifizierten Evidenzaussagen mk-1,Priorfus ({Zustand}) modifiziert werden: mk-1,Priorfus ({unbekannt}) = mk-1fus ({unbekannt}) + (1 – mk-1fus ({unbekannt}))·Con(belk-1fus , belkmes ), wobei con(belk-1fus , belkmes ) ein Maß den Widerspruch der fusionierten und gemessenen Evidenzaussagen hinsichtlich der Belegung angibt und definiert ist als:

   
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine zellenartige Karte bereitgestellt wird, in der die Zellen jeweils einen der Werte einer der Evidenzaussagen m_fus({frei}), m_fus({belegt}), m_fus({unbekannt}) oder der Konfliktfunktion con(belk-1fus , belkmes ) für die jeweilige Zelle aufweisen.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine zellenartige Belegungskarte bereitgestellt wird, in der die Zellen mindestens einen der drei Belegungszustände „frei”, „belegt” oder „unbekannt” aufweisen.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass den Zellen jeweils der Belegungszustand zugewiesen wird, dessen zugehörige Evidenzaussage m_fus({Zustand}) einen belegungszustandsabhängigen Schwellenwert überschritten hat.
7. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass den Zellen jeweils der Belegungszustand zugewiesen wird, dessen zugehörige Evidenzaussage m_fus({Zustand}) einen Maximalwert aufweist.