DE102009029531A1 - Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver - Google Patents

Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver Download PDF

Info

Publication number
DE102009029531A1
DE102009029531A1 DE102009029531A DE102009029531A DE102009029531A1 DE 102009029531 A1 DE102009029531 A1 DE 102009029531A1 DE 102009029531 A DE102009029531 A DE 102009029531A DE 102009029531 A DE102009029531 A DE 102009029531A DE 102009029531 A1 DE102009029531 A1 DE 102009029531A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
motor vehicle
traffic density
traffic
driving maneuvers
driving
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE102009029531A
Other languages
German (de)
Inventor
Michael Dambier
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Priority to DE102009029531A priority Critical patent/DE102009029531A1/en
Publication of DE102009029531A1 publication Critical patent/DE102009029531A1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B60W2520/105—Longitudinal acceleration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/18—Steering angle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/10—Historical data

Abstract

The method involves determining and judging driving maneuvers (2) accomplished by a motor vehicle and evaluating traffic density on basis of the evaluation of driving maneuver. An independent claim is also included for a device for estimating traffic density of road traffic.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Einschätzung der Verkehrsdichte eines Straßenverkehrs, das durch ein an dem Straßenverkehr teilnehmendes Kraftfahrzeug ausgeführt wird, sowie eine Vorrichtung, die zur Durchführung des Verfahrens eingerichtet ist.The present invention relates to a method for estimating the traffic density of a road traffic performed by a motor vehicle participating in traffic, and to a device adapted to carry out the method.

Stand der TechnikState of the art

Die vorliegende Erfindung kommt insbesondere bei so genannten Fahrerassistenzsystemen (FAS; engl. Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) zum Einsatz. Bei derartigen Systemen handelt es sich um elektronische Zusatzeinrichtungen in Kraftfahrzeugen, die zur Unterstützung des Fahrers in bestimmten, insbesondere kritischen, Fahrsituationen dienen. Ziel von Fahrerassistenzsystemen ist die Erhöhung der Sicherheit, aber auch die Erhöhung des Fahrkomforts.The present invention is used in particular in so-called driver assistance systems (FAS, Advanced Driver Assistance Systems, ADAS). Such systems are electronic auxiliary devices in motor vehicles which serve to assist the driver in certain, in particular critical, driving situations. The aim of driver assistance systems is to increase safety, but also to increase driving comfort.

Fahrerassistenzsysteme greifen teilautonom oder autonom in den Antrieb, die Steuerung (wie z. B. in Beschleunigungs- oder Bremsvorgänge) oder in Signalisierungseinrichtungen des Fahrzeugs ein und/oder warnen mittels so genannter Mensch-Maschine-Schnittstellen kurz vor oder während kritischer Situationen.Driver assistance systems intervene autonomously or autonomously in the drive, the control (such as in acceleration or braking processes) or in signaling devices of the vehicle and / or warn by means of so-called human-machine interfaces shortly before or during critical situations.

In Fahrerassistenzsystemen ist insbesondere eine Bestimmung der Verkehrsdichte eines Straßenverkehrs, an dem das jeweilige Fahrzeug teilnimmt, und hierbei insbesondere ein Abstand des so genannten ”Ego-Fahrzeugs” zu einem vorausfahrenden Fahrzeug (”Vorausfahrzeug”) von Bedeutung.In driver assistance systems, in particular a determination of the traffic density of a road traffic, in which the respective vehicle participates, and here in particular a distance of the so-called "ego vehicle" to a preceding vehicle ("vehicle ahead") is of importance.

Aus dem Stand der Technik sind Radar-Sensoren sowie so genannte ”LIDAR”-Sensoren (Light Detection and Ranging) bekannt, um Fahrzeuge vor dem Ego-Fahrzeug zu erkennen und auf Basis dieser Information einen Überdeckungsgrad des vom Sensor jeweils erfassten Winkels zu berechnen. Auf Grundlage des Überdeckungsgrades wird anschließend eine Einschätzung der lokalen (d. h. der für das Fahrzeug relevanten) Verkehrsdichte vorgenommen. Die genannten Verfahren werden auch unter dem Begriff ”verkehrsadaptive Assistenzsysteme” (Adaptive Cruise Control, ACC) zusammengefasst und sind in Teilaspekten beispielsweise in der US 6580969 B1 und in der DE 10 2008 023 704 A1 offenbart, wo jeweils eine Geschwindigkeit eines Ego-Fahrzeugs zu einem Vorausfahrzeug bestimmt und zur Verzögerung bzw. Beschleunigung des Ego-Fahrzeugs herangezogen wird.From the prior art radar sensors and so-called "LIDAR" sensors (Light Detection and Ranging) are known to detect vehicles in front of the ego vehicle and to calculate based on this information, a degree of coverage of the sensor respectively detected angle. On the basis of the degree of coverage, an assessment of the local (ie the relevant for the vehicle) traffic density is then made. The methods mentioned are also summarized under the term "Adaptive Cruise Control Systems" (ACC) and are in some aspects, for example in the US 6580969 B1 and in the DE 10 2008 023 704 A1 discloses where each determines a speed of an ego vehicle to a vehicle in front and is used for deceleration or acceleration of the ego vehicle.

Aus der DE 197 081 06 A1 ist ein adaptives Verkehrssystem bekannt, bei dem empfangene Verkehrsdaten zur Unterstützung des Fahrers verwendet werden. Die WO 2002 058961 A1 offenbart zusätzlich ein Verfahren zur Benachrichtigung eines Fahrers und/oder zur Einleitung von Warnmaßnahmen (Einschalten der Warnblinkanlage) auf Grundlage einer Verkehrsdichtezunahme und/oder eines festgestellten Bremsvorgangs.From the DE 197 081 06 A1 An adaptive traffic system is known in which received traffic data is used to assist the driver. The WO 2002 058961 A1 additionally discloses a method for notifying a driver and / or initiating warning actions (turning on the hazard warning lights) based on a traffic density increase and / or a detected braking event.

Bei den genannten Verfahren ist jedoch als nachteilig anzusehen, dass entweder zusätzliche Radar- bzw. LIDAR-Sensoren vorzusehen und eine Auswertung der entsprechenden Sensordaten vorzunehmen ist, oder dass diese Verfahren eine zusätzliche Übertragung und Auswertung von Verkehrsdaten erfordern. Somit können die Verfahren des Standes der Technik nicht mit der üblichen Standardausstattung eines Fahrzeugs realisiert werden.In the case of the methods mentioned, however, it is disadvantageous that either additional radar or LIDAR sensors must be provided and an evaluation of the corresponding sensor data is to be carried out, or that these methods require additional transmission and evaluation of traffic data. Thus, the prior art methods can not be realized with the usual standard equipment of a vehicle.

Es ist daher wünschenswert, Verfahren zur Einschätzung der Verkehrsdichte eines Straßenverkehrs anzugeben, die einfach und kostengünstig in einem Kraftfahrzeug realisierbar und mit der entsprechenden Standardausstattung in diesem zuverlässig durchzuführen sind.It is therefore desirable to provide methods for estimating the traffic density of a road traffic, which are simple and inexpensive to implement in a motor vehicle and perform reliably with the corresponding standard equipment in this.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention

Erfindungsgemäß werden ein Verfahren zur Einschätzung der Verkehrsdichte eines Straßenverkehrs, das durch ein an dem Straßenverkehr teilnehmendes Kraftfahrzeug ausgeführt wird, sowie eine zugehörige Vorrichtung mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche vorgeschlagen. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung.According to the invention, a method for estimating the traffic density of a road traffic carried out by a motor vehicle participating in road traffic and an associated device with the features of the independent patent claims are proposed. Advantageous embodiments are the subject of the dependent claims and the following description.

Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention

Der Kern der vorliegenden Erfindung beruht auf einer Einschätzung der lokalen Verkehrsdichte, d. h. der Verkehrsdichte des Straßenverkehrs, an dem das jeweilige Fahrzeug direkt teilnimmt, auf Grundlage von herkömmlichen Sensordaten des Fahrzeugs. Die Einschätzung der Verkehrsdichte wird also ohne aufwendige Zusatzsensorik, wie die genannten Radar- oder LIDAR-Sensoren, vorgenommen, sondern beruht auf in dem Kraftfahrzeug ohnehin bereitstehenden Sensordaten, wie sie auch für bekannte andere Anwendungen zum Einsatz kommen. Auch ist keine Auswertung von fernübertragenen Verkehrsdaten, die erfahrungsgemäß häufig fehlerbehaftet sein können, erforderlich.The gist of the present invention is based on an estimate of local traffic density, i. H. the traffic density of the road traffic, in which the respective vehicle participates directly, based on conventional sensor data of the vehicle. The estimation of the traffic density is thus carried out without expensive additional sensors, such as the aforementioned radar or LIDAR sensors, but is based on sensor data already available in the motor vehicle, as are also used for known other applications. Also, no evaluation of far-transmitted traffic data that experience can often be flawed, required.

Verfahren zur Erkennung von Fahrmanövern sind an sich bekannt. Als Beispiele hierzu seien die nachfolgenden Veröffentlichungen aufgeführt:
M. Vollrath, S. Knake-Langhorst, D. Neunzig, A. Benmimoun, I. Totzke, S. Buld. Adaptivität von Fahrerassistenz an den Verkehrszustand – ein Baustein für humane Automation im Verkehr. VDI-Berichte Nr. 1919, S. 151–159, 2005 .
S. Knake-Langhorst, S. Schießl. Local Traffic Condition – Improvement of a Vehicle based Measurement Apopproach. Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition an Intelligent Transport Systems and Services, Aalborg, Dänemark, 2007 .
S. Knake-Langhorst, C. Schießt, Local Traffic Condition: Improvement of a Vehicle-Based Measurement Approach, IET Intell. Transp. Syst., Bd. 3, Nr. 1, S. 32–41, 2009 .Methods for detecting maneuvers are known per se. As examples, the following publications are listed:
M. Vollrath, S. Knake-Langhorst, D.Neuzig, A. Benmimoun, I. Totzke, S. Buld. Adaptation of driver assistance to traffic conditions - a building block for humane automation in traffic. VDI Report No. 1919, pp. 151-159, 2005 ,
S. Knake-Langhorst, S. Schiessl. Local Traffic Condition - Improvement of a Vehicle Based Measurement Apopproach. Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition on Intelligent Transport Systems and Services, Aalborg, Denmark, 2007 ,
S. Knake-Langhorst, C. Schieß, Local Traffic Condition: Improvement of a Vehicle-Based Measurement Approach, IET Intell. Transp. Syst., Vol. 3, No. 1, pp. 32-41, 2009 ,

Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf einer Bestimmung und Beurteilung von durch das Kraftfahrzeug durchgeführten Fahrmanövern und einer Bewertung der Verkehrsdichte auf Grundlage der Beurteilung. Mit anderen Worten erfolgt die Schätzung der Verkehrsdichte in zwei Schritten.The method according to the invention is based on a determination and evaluation of driving maneuvers carried out by the motor vehicle and an assessment of the traffic density on the basis of the assessment. In other words, the traffic density is estimated in two steps.

In einem ersten Schritt wird auf Basis von Daten der im Fahrzeug üblicherweise verbauten Sensoren, wie beispielsweise Beschleunigungs- oder Lenksensoren, jeweils ein vom Fahrer durchgeführtes Fahrmanöver, wie beispielsweise ein Beschleunigungs- oder Lenkvorgang, ermittelt.In a first step, on the basis of data of the sensors usually installed in the vehicle, such as acceleration or steering sensors, respectively, a driving maneuver performed by the driver, such as, for example, an acceleration or steering operation, is determined.

Diese Fahrmanöver werden über einen (insbesondere längeren) Zeitraum, insbesondere beispielsweise über ein bewegliches Zeitfenster, gespeichert. Hierbei kann vorgesehen sein, beispielsweise wenn eine unterschiedliche Fahrmanöverfrequenz ermittelt wird, unterschiedliche Zeiträume zu verwenden. Mit anderen Worten kann, wenn eine geringere Häufigkeit von Fahrmanövern bestimmt wird, bereits vorab angenommen werden, dass eine geringere Verkehrsdichte vorliegt. In diesem Fall kann ein entsprechender Zeitraum länger oder kürzer ausgestaltet werden.These maneuvers are stored over a (particularly longer) period, in particular, for example, over a movable time window. In this case, it can be provided, for example, if a different driving maneuver frequency is determined to use different periods of time. In other words, if a lower frequency of driving maneuvers is determined, it can already be assumed in advance that there is less traffic density. In this case, a corresponding period can be made longer or shorter.

In einem zweiten Schritt wird dann auf Basis der über den (insbesondere längeren) Zeitraum gespeicherten Fahrmanöver ein Histogramm der Fahrmanöver erstellt. Unter Histogramm sei im Rahmen dieser Anmeldung eine Häufigkeitsverteilung von Fahrmanövern über die Zeit verstanden. Anschließend kann mit einem Algorithmus oder mit einem Verfahren des maschinellen Lernens, welcher bzw. welches insbesondere in einem Steuergerät implementierbar ist, aus diesem Fahrmanöverhistogramm und beispielsweise einem Straßentyp, welcher beispielsweise aus einer elektronischen Karte oder einem anderen Erkennungssystem hergeleitet wird, eine lokale Verkehrsdichte bewertet werden. Der Straßentyp kann beispielsweise über eine zur Verfügung stehende Karte (Navigationssystem) ermittelt werden.In a second step, a histogram of the driving maneuvers is then created on the basis of the driving maneuvers stored over the (in particular longer) period. In the context of this application, a histogram is understood to mean a frequency distribution of driving maneuvers over time. Subsequently, with an algorithm or with a method of machine learning, which can be implemented in particular in a control unit, a local traffic density can be evaluated from this driving maneuver histogram and, for example, a road type derived, for example, from an electronic map or another recognition system , The road type can be determined, for example, via an available map (navigation system).

Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform kann optional die Geschwindigkeit des Ego-Fahrzeugs und, bei Vorhandensein eines Radar- oder LIDAR-Sensors, auch die absolute und/oder relative Geschwindigkeit des Vorausfahrzeugs sowie der Abstand zu dem Vorausfahrzeug in die Bewertung der Verkehrsdichte einbezogen werden.According to a particularly preferred embodiment, optionally the speed of the ego vehicle and, in the presence of a radar or LIDAR sensor, also the absolute and / or relative speed of the vehicle in front as well as the distance to the vehicle in front can be included in the assessment of the traffic density.

Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und der beiliegenden Zeichnung.Further advantages and embodiments of the invention will become apparent from the description and the accompanying drawings.

Es versteht sich, dass die vorstehend genannten und die nachfolgend noch zu erläuterten Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.It is understood that the features mentioned above and those yet to be explained below can be used not only in the particular combination indicated, but also in other combinations or in isolation, without departing from the scope of the present invention.

Die Erfindung ist anhand von Ausführungsbeispielen in der Zeichnung schematisch dargestellt und wir im Folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnung ausführlich beschrieben.The invention is illustrated schematically by means of exemplary embodiments in the drawing and we are described in detail below with reference to the drawing.

Kurze Beschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings

1 zeigt in schematischer Darstellung ein Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform. 1 shows a schematic representation of a flow chart of the method according to the invention according to a particularly preferred embodiment.

Ausführungsform(en) der ErfindungEmbodiment (s) of the invention

In 1 ist ein Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform dargestellt und insgesamt mit 100 bezeichnet.In 1 a flow chart of the method according to the invention is shown according to a particularly preferred embodiment and in total with 100 designated.

In 1 ist ein Ego-Fahrzeug bzw. Eigenfahrzeug 1 und ein vorausfahrendes Fahrzeug 15 dargestellt, wobei im Folgenden zunächst das Eigenfahrzeug 1 näher betrachtet wird. In 1 ist ein Fahrmanöver 2 dargestellt, welches das Eigenfahrzeug 1 soeben ausgeführt hat. Im vorliegenden Beispiel handelt es sich um einen Ausweichvorgang.In 1 is an ego vehicle or own vehicle 1 and a preceding vehicle 15 in the following, first the own vehicle 1 is considered closer. In 1 is a driving maneuver 2 represented, which the own vehicle 1 just executed. This example is an evasive action.

Sensorausgaben des Fahrzeugs 1 werden in Form eines oder mehrerer Fahrzeugsignale 3 an eine Einrichtung 4 zur Erkennung von Fahrmanövern weitergeleitet. Die Einrichtung 4 wertet die Fahrzeugsignale 3 aus und ermittelt hieraus ein Fahrmanöver.Sensor outputs of the vehicle 1 be in the form of one or more vehicle signals 3 to a facility 4 forwarded to the detection of driving maneuvers. The device 4 evaluates the vehicle signals 3 from and determined from this a driving maneuver.

Das Fahrmanöver wird von der Einrichtung 4 an einen Puffer 6 zum Speichern der erkannten Fahrmanöver weitergeleitet. Der Puffer 6 weist eine bestimmte Größe auf, die variabel ausgestaltet sein kann, und die zumindest einem bestimmten Zeitfenster entspricht, über welches hinweg Fahrmanöver gespeichert werden. Mittels des Puffers 6 kann unter Verwendung nicht dargestellter weiterer Mittel beispielsweise ein Fahrmanöverhistogramm 7 erstellt und an eine Einrichtung 8 zur Bewertung der lokalen Verkehrsdichte weitergeleitet werden.The driving maneuver is by the device 4 to a buffer 6 forwarded for storing the recognized driving maneuvers. The buffer 6 has a certain size, which may be configured variable, and which corresponds at least to a specific time window, over which driving maneuvers are stored. By means of the buffer 6 may, for example, a driving maneuver histogram using other means not shown 7 created and sent to a facility 8th be forwarded to assess local traffic density.

Die Einrichtung 8 nimmt eine Bewertung der lokalen Verkehrsdichte vor und gibt diese über eine Ausgabe 11 als geschätzte lokale Verkehrsdichte 12 aus. Die Einrichtung 8 verfügt über optionale weitere Eingänge 10 und 13. Über den Eingang 10 wird beispielsweise ein Straßentyp, wie er etwa aus einer digitalen Karte eines Navigations- oder eines anderen Erkennungssystems abgeleitet wird, bereitgestellt. Über einen zusätzlichen optionalen Eingang 13 erhält die Einrichtung 8 weitere Fahrzeugsignale, wie etwa die Eigengeschwindigkeit, die Geschwindigkeit des Vorausfahrzeug sowie den Abstand zum Vorausfahrzeug, wie sie beispielsweise aus der Auswertung von Radar- bzw. LIDAR-Sensoren stammen können. Durch die entsprechenden Signale 13 kann beispielsweise ein Abstand 14 zu einem Vorausfahrzeug 15 angegeben werden. The device 8th takes an assessment of the local traffic density and outputs it via an output 11 as estimated local traffic density 12 out. The device 8th has optional further inputs 10 and 13 , About the entrance 10 For example, a type of road such as derived from a digital map of a navigation or other recognition system is provided. Via an additional optional input 13 receives the device 8th Other vehicle signals, such as the airspeed, the speed of the vehicle ahead and the distance to the vehicle in front, as they may originate, for example, from the evaluation of radar or LIDAR sensors. Through the corresponding signals 13 For example, a distance 14 to a vehicle in front 15 be specified.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.

Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • US 6580969 B1 [0005] US 6580969 B1 [0005]
  • DE 102008023704 A1 [0005] DE 102008023704 A1 [0005]
  • DE 19708106 A1 [0006] DE 19708106 A1 [0006]
  • WO 2002058961 A1 [0006] WO 2002058961 A1 [0006]

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

  • M. Vollrath, S. Knake-Langhorst, D. Neunzig, A. Benmimoun, I. Totzke, S. Buld. Adaptivität von Fahrerassistenz an den Verkehrszustand – ein Baustein für humane Automation im Verkehr. VDI-Berichte Nr. 1919, S. 151–159, 2005 [0011] M. Vollrath, S. Knake-Langhorst, D.Neuzig, A. Benmimoun, I. Totzke, S. Buld. Adaptation of driver assistance to traffic conditions - a building block for humane automation in traffic. VDI Report No. 1919, pp. 151-159, 2005 [0011]
  • S. Knake-Langhorst, S. Schießl. Local Traffic Condition – Improvement of a Vehicle based Measurement Apopproach. Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition an Intelligent Transport Systems and Services, Aalborg, Dänemark, 2007 [0011] S. Knake-Langhorst, S. Schiessl. Local Traffic Condition - Improvement of a Vehicle Based Measurement Apopproach. Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition to Intelligent Transport Systems and Services, Aalborg, Denmark, 2007 [0011]
  • S. Knake-Langhorst, C. Schießt, Local Traffic Condition: Improvement of a Vehicle-Based Measurement Approach, IET Intell. Transp. Syst., Bd. 3, Nr. 1, S. 32–41, 2009 [0011] S. Knake-Langhorst, C. Schieß, Local Traffic Condition: Improvement of a Vehicle-Based Measurement Approach, IET Intell. Transp. Syst., Vol. 3, No. 1, pp. 32-41, 2009 [0011]

Claims (10)

Verfahren zur Einschätzung der Verkehrsdichte eines Straßenverkehrs, das durch ein an dem Straßenverkehr teilnehmendes Kraftfahrzeug (1) ausgeführt wird, gekennzeichnet durch Bestimmen (4) und Beurteilen (6) von durch das Kraftfahrzeug durchgeführten Fahrmanövern (2) und Bewerten (8) der Verkehrsdichte auf Grundlage der Beurteilung (6) der Fahrmanöver.Method for estimating the traffic density of a road traffic, which is detected by a motor vehicle participating in road traffic ( 1 ), characterized by determining ( 4 ) and judging ( 6 ) carried out by the motor vehicle driving maneuvers ( 2 ) and rate ( 8th ) the traffic density on the basis of the assessment ( 6 ) the driving maneuver. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) Lenkvorgänge, Abbremsvorgänge und/oder Beschleunigungsvorgänge beinhalten.Method according to Claim 1, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) Steering operations, braking operations and / or acceleration operations include. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) auf Grundlage von Sensorausgaben von in dem Kraftfahrzeug (1) verbauten Sensoren bestimmt werden.Method according to claim 1 or 2, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) based on sensor outputs from in the motor vehicle ( 1 ) sensors are determined. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) über einen vorbestimmten Zeitabschnitt bestimmt und/oder gespeichert werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) are determined and / or stored over a predetermined period of time. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) auf Grundlage der über den bestimmten Zeitabschnitt gespeicherten Fahrmanöver (2) beurteilt werden.Method according to Claim 4, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) based on the driving maneuver stored over the given period of time ( 2 ) be assessed. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) auf Grundlage eines Histogramms der über den bestimmten Zeitabschnitt gespeicherten Fahrmanöver (2) beurteilt werden.Method according to claim 4 or 5, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) based on a histogram of the driving maneuver stored over the particular period of time ( 2 ) be assessed. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) ferner auf Grundlage eines Typs einer Straße, die von dem Kraftfahrzeug (1) befahren wird, beurteilt werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) further on the basis of a type of road, which of the motor vehicle ( 1 ) are assessed. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrmanöver (2) mittels eines Algorithmus zur Beurteilung von Fahrmanövern (2) und/oder eines Verfahrens des maschinellen Lernens beurteilt werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the driving maneuvers ( 2 ) by means of an algorithm for assessing driving maneuvers ( 2 ) and / or a machine learning method. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ferner die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs (1) und/oder die Geschwindigkeit eines vorausfahrenden Kraftfahrzeugs (15) und/oder ein Abstand (14) zu einem vorausfahrenden Fahrzeug zur Bewertung (8) der Verkehrsdichte verwendet werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that furthermore the speed of the motor vehicle ( 1 ) and / or the speed of a preceding motor vehicle ( 15 ) and / or a distance ( 14 ) to a preceding vehicle for evaluation ( 8th ) Traffic density can be used. Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorstehenden Ansprüche mit Mitteln zur Bestimmung und Beurteilung von durch das Kraftfahrzeug (1) durchgeführten Fahrmanövern (2) und Mitteln zur Bewertung der Verkehrsdichte auf Grundlage der Beurteilung der Fahrmanöver (2).Device for carrying out a method according to one of the preceding claims with means for determining and assessing by the motor vehicle ( 1 ) driving maneuvers ( 2 ) and means of assessing traffic density on the basis of judgment of driving maneuvers ( 2 ).
DE102009029531A 2009-09-17 2009-09-17 Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver Pending DE102009029531A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009029531A DE102009029531A1 (en) 2009-09-17 2009-09-17 Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009029531A DE102009029531A1 (en) 2009-09-17 2009-09-17 Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102009029531A1 true DE102009029531A1 (en) 2011-03-24

Family

ID=43603140

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102009029531A Pending DE102009029531A1 (en) 2009-09-17 2009-09-17 Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE102009029531A1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104408923A (en) * 2014-12-03 2015-03-11 百度在线网络技术（北京）有限公司 Method and device for evaluating traffic state
WO2015032499A1 (en) * 2013-09-06 2015-03-12 Audi Ag Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19708106A1 (en) 1997-02-28 1998-09-03 Bosch Gmbh Robert Device and procedure for information about traffic incidents
WO2002058961A1 (en) 2001-01-26 2002-08-01 Robert Bosch Gmbh Method for an automatic traffic jam warning
US6580969B1 (en) 1999-11-25 2003-06-17 Sony Corporation Legged mobile robot and method and apparatus for controlling the operation thereof
DE102008023704A1 (en) 2008-05-15 2009-01-02 Daimler Ag Traffic adaptive assistance system controlling method for vehicle, involves accelerating vehicle in operating mode i.e. pickup mode, up to synchronization distance, which is greater than predetermined target place distance

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19708106A1 (en) 1997-02-28 1998-09-03 Bosch Gmbh Robert Device and procedure for information about traffic incidents
US6580969B1 (en) 1999-11-25 2003-06-17 Sony Corporation Legged mobile robot and method and apparatus for controlling the operation thereof
WO2002058961A1 (en) 2001-01-26 2002-08-01 Robert Bosch Gmbh Method for an automatic traffic jam warning
DE102008023704A1 (en) 2008-05-15 2009-01-02 Daimler Ag Traffic adaptive assistance system controlling method for vehicle, involves accelerating vehicle in operating mode i.e. pickup mode, up to synchronization distance, which is greater than predetermined target place distance

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M. Vollrath, S. Knake-Langhorst, D. Neunzig, A. Benmimoun, I. Totzke, S. Buld. Adaptivität von Fahrerassistenz an den Verkehrszustand - ein Baustein für humane Automation im Verkehr. VDI-Berichte Nr. 1919, S. 151-159, 2005
S. Knake-Langhorst, S. Schießl. Local Traffic Condition - Improvement of a Vehicle based Measurement Apopproach. Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition an Intelligent Transport Systems and Services, Aalborg, Dänemark, 2007

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015032499A1 (en) * 2013-09-06 2015-03-12 Audi Ag Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter
US9805594B2 (en) 2013-09-06 2017-10-31 Audi Ag Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter
CN104408923A (en) * 2014-12-03 2015-03-11 百度在线网络技术（北京）有限公司 Method and device for evaluating traffic state

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102012112802A1 (en) Method for controlling a vehicle, involves determining period of time for generation of warning signal from transfer probability as function of driver's attention level
DE102010008258A1 (en) Method for the automatic prevention of aquaplaning
DE102016209833A1 (en) Method and device for determining a driver's manual torque on a steering wheel of a vehicle
DE102013207113A1 (en) A method and system for avoiding a launching of a follower vehicle to an immediate preceding vehicle and use of the system
DE102005062275A1 (en) Method for detecting impending rear end impact upon first vehicle entails additionally checking whether second vehicle is starting overtaking action, and if overtaking maneuver is detected, a rear end impact is excluded
EP3530537B1 (en) Motor vehicle control device and method for operating the control device for autonomous driving of a motor vehicle
DE102009046913A1 (en) Method for detecting fatigue of driver of e.g. lorry during driving, involves evaluating information about steering movement and surrounding information for determining whether information about steering movement indicates fatigue of driver
DE102011102927A1 (en) Method for operating a driver assistance system of a motor vehicle and driver assistance system for a motor vehicle
DE102010008208A1 (en) A method for preventing collisions or reducing a collision strength of a vehicle
WO2014194898A1 (en) Method and driver assistance system for assessing and/or maintaining the alertness of a driver of a vehicle
DE102013220430A1 (en) Method and system for identifying a dangerous situation and use of the system
DE102012025468A1 (en) A method for determining a time for providing functionality by means of a driver assistance system of a motor vehicle, driver assistance system and motor vehicle
DE102008001672A1 (en) Method for merging of status data detecting sensor objects, particularly different object detection sensors of motor vehicle, involves carrying out direct association and averaging of status data of sensor object
DE102014215274A1 (en) Method and device for operating a vehicle
DE102016002927A1 (en) Method at least for reducing a collision severity for a vehicle
WO2018095626A1 (en) Method and parameter module for detecting the type and/or severity of a collision of a vehicle with a collision object.
DE102010001304A1 (en) Traffic condition controlling method for e.g. electric car, involves computing probability of crash of car based on kinematic data and performing evasive maneuver by another car when crash is threatened by former car
DE102013006172A1 (en) Method for operating a driver assistance system and driver assistance system
WO2011003659A1 (en) Method for operating a driver assistance system
EP3546308B1 (en) Method for operating a control device, motor vehicle and computer program
DE102006058304A1 (en) Position-based processing of data for vehicle approaching position comprises simultaneous processing of data associated with position and event occurring at it
DE102019219263A1 (en) Method and system for improving driving stability
DE102014118566A1 (en) Method for operating a sensor arrangement for a motor vehicle with selection of sensor data, sensor arrangement and motor vehicle
DE102009029531A1 (en) Method for estimating traffic density of road traffic, involves determining and judging driving maneuvers accomplished by motor vehicle and evaluating traffic density on basis of evaluation of driving maneuver
DE102014225085A1 (en) Method and device for determining the coefficient of friction of a road surface

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R084 Declaration of willingness to licence
R016 Response to examination communication