DE102011113019A1 - Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Situation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich und Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs - Google Patents

Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Situation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich und Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs Download PDF

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern (V1 bis V12) in einem Straßenkreuzungsbereich (SB). Erfindungsgemäß wird zur Ermittlung einer Größe der Gefahren mittels eines wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahrens eine kognitive Bewertung von potenziellen und realen Gefahren der Verkehrssituation durchgeführt, wobei in einem ersten Schritt (S1) der kognitiven Bewertung eine probabilistische Interpretation der Verkehrssituation, in einem zweiten Schritt (S2) eine probabilistische Hypothesenschätzung von Basishypothesen zur Schätzung von zukünftigen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) vor einem Überqueren der Straßenkreuzung und in einem dritten Schritt (S3) eine probabilistische Gefahrenschätzung der Gefahren jeweils für Paare von sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmern (V1 bis V12) durchgeführt werden. Die Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs, wobei eine ermittelte und bewertete Gefahr dargestellt und/oder zu einer Steuerung zumindest einer Fahrerassistenzvorrichtung verwendet wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich.
  • Die Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs.
  • Eine Vielzahl von Verkehrsunfällen zwischen Fahrzeugen ereignet sich an Kreuzungen, wobei die Verkehrsunfälle meist durch Unaufmerksamkeit oder Missachtung von Verkehrsregeln der Fahrer der Fahrzeuge verursacht werden. Ein wichtiger Bestandteil von aktiven Fahrzeugsicherheitssystemen und Fahrerassistenzsystemen ist eine Situationsanalyse zur Erkennung von potentiell gefährlichen Situationen. Ein Hauptproblem stellt dabei eine Abschätzung und Erkennung einer Fahrerabsicht sowie eine Einschätzung einer Verkehrssituation durch den jeweiligen Fahrer dar. Die Absichten des Fahrers werden in Form von Hypothesen aufgestellt.
  • Aus der DE 10 2008 024 656 A1 ist ein Bevorrechtigungssystem für Einsatzfahrzeuge an signalgeregelten Straßenkreuzungen bekannt, wobei ein Einsatzfahrzeug an die signalgeregelte Straßenkreuzung mit minimalen Verzögerungen an den Zielort gelangt und gleichzeitig das Unfallrisiko mit zivilem Verkehr verringert wird. Für einen Kreuzungsarm einer signalgeregelten Straßenkreuzung, auf der sich das Einsatzfahrzeug der Straßenkreuzung annähert, wird eine Grün-Schaltung erzeugt, während für alle übrigen Kreuzungsarme eine Rot-Schaltung ausgelöst wird und das Einsatzfahrzeug einem Kreuzungsarm zugeordnet wird. Das Bevorrechtigungssystem basiert auf einer Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation. Um das Einsatzfahrzeug einem Kreuzungsarm zuzuordnen, wird ein richtungsbasierter Algorithmus verwendet. Parallel dazu wird in einem Ampelrechner ein Lernalgorithmus ausgeführt, welcher durch Kommunikation mit Verkehrsteilnehmern eine digitale Umgebungskarte generiert. Nach dem Anlernvorgang erfolgt die Zuordnung auf Grundlage der gelernten Karte.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Situation zwischen zumindest zwei Fahrzeugen in einem Straßenkreuzungsbereich anzugeben, welches eine vollständige, sehr exakte sowie umfassende Ermittlung, Bewertung und Darstellung der Gefahren ermöglicht. Der Erfindung liegt weiterhin die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs anzugeben.
  • Hinsichtlich des Verfahrens zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale und hinsichtlich des Verfahrens zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs durch die im Anspruch 9 angegebenen Merkmale gelöst.
  • Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • In einem Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich wird erfindungsgemäß zur Ermittlung einer Größe der Gefahren mittels eines wahrscheinlichkeitsbasierten Ansatzes eine kognitive Bewertung von potenziellen und realen Gefahren der Verkehrssituation durchgeführt. Hierzu werden erfindungsgemäß in einem Verfahrensschritt der kognitiven Bewertung eine probabilistische Interpretation der Verkehrssituation, in einem weiteren Verfahrensschritt eine probabilistische Hypothesenschätzung von Basishypothesen zur Schätzung von zukünftigen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer vor einem Überqueren der Straßenkreuzung und in einem weiteren Verfahrensschritt eine probabilistische Gefahrenschätzung der Gefahren insbesondere in Raumzeit jeweils für Paare von sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmern durchgeführt.
  • Aus dem erfindungsgemäßen Verfahren ergibt sich aufgrund der Verwendung der verschiedenen probabilistischen Methoden in besonders vorteilhafter Weise die Möglichkeit einer allumfassenden kontext-abhängigen Bewertung einer Gefahren-Kritikalität von Verkehrssituationen in Straßenkreuzungsbereichen. Dabei werden die verschiedenen probabilistischen Methoden zur Situationsanalyse zur Erzeugung von Eingangsdaten in den Verfahrensschritten effizient miteinander kombiniert, um die allumfassende Bewertung zu realisieren.
  • Weiterhin kann die Gefahr aufgrund der Verwendung der probabilistischen Methoden just-in-time ermittelt werden und somit besonders frühzeitig dargestellt werden. Somit ist es möglich, die Verkehrsteilnehmer sehr frühzeitig vor den Gefahren zu warnen, so dass diese wiederum frühzeitig Maßnahmen ergreifen können, um Kollisionen miteinander oder mit anderen Objekten zu verhindern oder zumindest deren Folgen zu verringern.
  • Ferner ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren eine einfache und effiziente Handhabung und Berücksichtigung von Unsicherheiten bei der Ermittlung der Größe der Gefahren, wobei das Verfahren eine effiziente Struktur und Datenorganisation sowie eine Wiederverwendung von Teilaspekten ermöglicht.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
  • Dabei zeigen:
  • 1 schematisch einen Ablaufplan eines Verfahrens zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern in einem Straßenkreuzungsbereich,
  • 2 schematisch eine digitale Karte des Straßenkreuzungsbereichs gemäß 1 und
  • 3 schematisch eine Konfiguration von Zufahrt- und Abfahrt-Spurenbeziehungen des Straßenkreuzungsbereichs gemäß 2.
  • Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
  • In 1 ist ein Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 in einem Straßenkreuzungsbereich SB dargestellt. 2 zeigt eine digitale Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB mit den Verkehrsteilnehmern V1 bis V12. Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 in einem Straßenkreuzungsbereich SB anhand beider 1 und 2 gemeinsam erläutert.
  • Der in 2 dargestellte Straßenkreuzungsbereich SB stellt eine einfache ”4-Weg”-Kreuzungstopologie dar und hat eine Zufahrtspur je Richtung. Das im Folgenden beschriebene Verfahren ist generisch und erweiterbar auf Kreuzungen mit beliebiger Topologie und Geometrie, da eine entsprechende Kontext-Information aus der digitalen Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB entnommen wird und in einer Struktur von Bayesschen Netzwerken integriert wird.
  • Bei der Ermittlung der Größe der Gefahren wird mittels eines wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahrens eine kognitive Bewertung von potenziellen und realen Gefahren einer aktuellen Verkehrssituation durchgeführt, wobei im vorliegenden Ausführungsbeispiel in dem wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahren ein objekt-orientiertes Bayessches Netzwerk verwendet wird.
  • In einem ersten Verfahrensschritt VS1 werden nicht näher dargestellte Eingangsdaten unter Berücksichtigung von Unsicherheiten klassifiziert. Bei den Eingangsdaten handelt es sich um aktuelle Umgebungsdaten des jeweiligen Fahrzeugs (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) und Fahrzeugdaten, welche mittels Fahrzeugsensoren und über eine so genannte Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation und Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation erfasst werden. Die Eingangsdaten werden anhand eines Fahrzeug-Datenbuses, insbesondere eines CAN-Buses, im Fahrzeug übermittelt. Die Fahrzeugsensoren zur Erfassung der Umgebungsdaten umfassen eine oder mehrere Mono-Kameras, Stereo-Kameras, Laserscanner, Radar- und Ultraschallsensoren, wobei die Umgebungsdaten mittels der Fahrzeugssensoren zumindest teilweise redundant erfasst werden. Die Daten der Fahrzeugsensoren zur Erfassung der Umgebungsdaten werden fusioniert. Erhaltene Merkmale werden weiter mit den Umgebungsdaten einer Kreuzungssensorik fusioniert, falls eine entsprechende Kommunikationseinheit vorhanden ist. Somit werden die Daten der Fahrzeugsensoren und die erhaltenen Merkmale plausibilisiert.
  • Anhand der klassifizierten und fusionierten Eingangsdaten erfolgt in einem ersten Schritt S1 der kognitiven Bewertung eine probabilistische Interpretation der aktuellen Verkehrssituation.
  • In einem zweiten Verfahrensschritt VS2 werden anhand der klassifizierten und fusionierten Eingangsdaten im Rahmen des objekt-orientierten Bayesschen Netzwerks Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 erfasst, klassifiziert und ständig aktualisiert, wobei die Erfassung, Klassifizierung und Aktualisierung von einem Moment eines Eintritts des jeweiligen Verkehrsteilnehmers V1 bis V12 in den Straßenkreuzungsbereich SB bis zu einem Verlassen desselben erfolgt. Als Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 werden Fahrzeuge (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4), gefährdete oder gefährdende Fußgänger (Verkehrsteilnehmer V5 bis V8) und Radfahrer (Verkehrsteilnehmer V9 bis V12) berücksichtigt. Die Fahrzeuge (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) umfassen Motorräder, Personenkraftwagen, Lastkraftwagen, Busse und Lieferwagen. Die Radfahrer bewegen sich insbesondere auf neben der Fahrbahn befindlichen Radwegen.
  • Eine entsprechende Modifikation des objekt-orientierten Bayesschen Netzwerks ermöglicht zusätzlich zum dargestellten Ausführungsbeispiel auch die Ermittlung und Bewertung der Gefahr in anderen Verkehrssituationen an Straßenkreuzungen, an Zu- und Abfahrten von Autobahnen und Straßen zweiter Ordnung.
  • Zur Erkennung der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 wird bei allen in der Umgebung des jeweiligen Fahrzeugs (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) erfassten Objekten zwischen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 und nicht dargestellter Infrastruktur, d. h. Objekten ohne Eigengeschwindigkeit, unterschieden. Als Objekte der Infrastruktur werden Gebäude, parkende Fahrzeuge und ein Straßennetzwerk identifiziert. Die parkenden Fahrzeuge werden als dynamische Objekte mit einer Geschwindigkeit mit dem Wert Null und alle immobilen Objekte als statische Objekte behandelt. Alternativ zum dargestellten Ausführungsbeispiel können sich im Kreuzungsbereich mehr oder weniger als die dargestellten Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 befinden, wobei im Allgemeinen unter den Verkehrsteilnehmern die gesamte Anzahl der motorisierten und nichtmotorisierten Verkehrsteilnehmer an einer Kreuzung mit beliebiger Topologie, welche durch die digitale Karte DK gegeben ist, verstanden wird.
  • Weiterhin werden Lichtsignalanlagen L1 bis L4 sowie deren Regelungsgehalt und statische und sich dynamisch ändernde Verkehrszeichen, wie z. B. ein Überholverbot, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Vorfahrtszeichen, Richtungszeichen, Stauwarnungen und Aufhebungen von Beschränkungen, erkannt. Alternativ zum dargestellten Ausführungsbeispiel können sich im Kreuzungsbereich mehr oder weniger als die dargestellten Lichtzeichenanlagen L1 bis L4 befinden.
  • Zur Erfassung der Verkehrszeichen und Lichtsignalanlagen L1 bis L4 werden Kontext-Topologie-Informationen aus der digitalen Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB verwendet, wobei die Kontext-Topologie-Informationen erlaubte Fahrbahnen für mögliche Fahrmanöver in Abhängigkeit einer von den Verkehrszeichen und Lichtsignalanlagen L1 bis L4 vorgegebenen Vorfahrtsregel enthalten. Die Kontext-Topologie-Informationen werden auf Basis von probabilistischen Bayesschen Logikregeln und einer Ermittlung unter Unsicherheiten in gemessenen Werten sowie erfassten Absichten für eine Geradeausbewegung oder ein Abbiegen oder andere Manöver der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 ermittelt.
  • Die Identifikation des Straßennetzwerks erfolgt durch Erkennung von Verkehrsknotenpunkten, wie z. B. Straßenkreuzungen, Einmündungen und Kreisverkehren, und durch Erkennung von Fahrbahnen und Fahrspuren mit Fahrtrichtungsangaben.
  • Eine Identifizierung der Fahrbahnen und Fahrspuren mit Fahrtrichtungsangaben wird dabei anhand der Lichtsignalanlagen L1 bis L4 und Verkehrszeichen sowie anhand von längs zur Fahrtrichtung und quer zur Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeugs verlaufenden Fahrbahnmarkierungen, Fahrspurmarkierungen, Fahrbahnbegrenzungen und Fahrspurbegrenzungen durchgeführt in Kombination mit einer Kontext-Information der Topologie und Geometrie der digitalen Karte DK. Als Fahrbahn- und Fahrspurmarkierungen werden durchgezogene und unterbrochene Markierungslinien, welche rechts- und linksseitig des jeweiligen Fahrzeugs verlaufen, auf eine Fahrbahnoberfläche aufgebrachte Fahrtrichtungspfeile, Radwege, Fußgängerüberwege sowie Halte- und Stopp-Linien berücksichtigt.
  • Zur Erfassung der Infrastruktur sind so genannte Infrastruktursensoren vorgesehen, welche ebenfalls an dem jeweiligen Fahrzeug (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) oder im Straßenkreuzungsbereich angeordnet sind.
  • Eine Übermittlung der erforderlichen Daten zur Erkennung der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 und Unterscheidung von der Infrastruktur, welche nicht von Sensoren des jeweiligen Fahrzeugs selbst erfasst werden, erfolgt mittels Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationen, Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikationen, Fußgänger-zu-Fahrzeug-Kommunikationen, Radfahrer-zu-Fahrzeug-Kommunikationen und Fußgänger-zu-Radfahrer-Kommunikationen. Somit können auch Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 erfasst werden, welche bei der Erfassung von jeweiligen Fahrzeugen (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) aus verdeckt sind und somit aus dieser Perspektive nicht sichtbar sind.
  • Die Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 umfassen bei den Fahrzeugen und auf der Straße befindlichen Radfahrern und Fußgängern im Straßenkreuzungsbereich SB als Trajektorien eine Anzahl von beabsichtigten Manövern, wie z. B. ein Abbiegen nach links, ein Abbiegen nach rechts, eine Geradeausfahrt, den Zustand, dass kein Fahrzeug erfasst wurde und den Zustand, dass das Fahrzeug die Straßenkreuzung nicht überqueren wird, beispielsweise weil es geparkt ist oder kurzfristig gehalten hat. Bei auf einem Gehweg befindlichen Fußgängern oder einem Radweg befindlichen Radfahrern wird als Trajektorie zwischen einer Längsbewegung und einer querenden Bewegung bezüglich des eigenen Fahrzeugs, einem Zustand, dass kein Fußgänger oder Radfahrer erfasst wurde und einem Zustand, dass der Fußgänger oder Radfahrer die Straßenkreuzung nicht überqueren wird, unterschieden.
  • Zur qualitativen Ermittlung der Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 wird die in 2 dargestellte digitale Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB zugrunde gelegt, wobei zur Erstellung der digitalen Karte DK eine Lokalisierung der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 und eine Manöverklassifizierung anhand des objekt-orientierten Bayesschen Netzwerks durchgeführt werden und Verkehrsregeln, insbesondere im städtischen Bereich, berücksichtigt werden.
  • In nicht näher dargestellten Ausführungsbeispielen befindet sich eine größere oder kleinere Anzahl der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 als die dargestellte im Straßenkreuzungsbereich SB und wird bei der Durchführung des Verfahrens berücksichtigt. Das Verfahren ist allgemein generisch für Kreuzungen mit beliebiger Topologie, falls diese durch die digitale Karte DK gegeben ist. Die objekt-orientierten Bayesschen Netzwerke sind entsprechend der Kontext-Information aus der digitalen Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB angepasst.
  • Bei der Erzeugung der digitalen Karte DK wird jedem Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 beim Eintritt in den Straßenkreuzungsbereich SB eine Kennung zugewiesen, wobei die Kennung vom Eintreffen im Straßenkreuzungsbereich SB bis zum Verlassen desselben unverändert bleibt. Der Straßenkreuzungsbereich SB weist beispielsweise einen Durchmesser von 300 m auf.
  • Es werden die Absichten eines jeweiligen Fahrers des Fahrzeugs oder der Fahrzeuge erfasst, welche über eine erforderliche technische Ausrüstung zur Durchführung des Verfahrens verfügen. Die Absichten werden anhand der im jeweiligen Fahrzeug befindlichen Sensoren aus in der Umgebung befindlichen Verkehrszeichen, Lichtzeichenanlagen L1 bis L4 sowie Fahrzeugdaten, insbesondere einer Position, einer Geschwindigkeit, einem Lenkwinkel, einem Gierwinkel, einer Gaspedalstellung, einer Bremsaktivität, einer Navigationsroute und eines Zustands eines Fahrtrichtungsanzeigers, abgeleitet und ermittelt.
  • Als Grundlage zur Ermittlung der Absichten werden Fahroptionen und Bewegungsoptionen, welche für die Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 im dargestellten Straßenkreuzungsbereich SB möglich sind, verwendet. Hierbei werden mögliche Trajektorie-Modelle TM1 bis TM8 der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 berücksichtigt, wobei die Trajektorie-Modelle TM1 bis TM8 aus vergangenheitsbezogenen, aktuellen und prognostizierten Trajektorien der jeweiligen Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 erzeugt werden. Weiterhin werden Lage- und Bewegungsbeziehungen der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 zueinander berücksichtigt.
  • Eine Anzahl der Trajektorie-Modelle TM1 bis TM8 hängt zum einen von der Anzahl der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 ab und wird zum anderen abgeleitet aus dem Topologie-Kontext von zulässigen Konfigurationen von Zufahrt- und Abfahrt-Spurenbeziehungen der digitalen Karte DK sowie nach zulässigen Konfigurationen von Kreuzungsecken-zu-Fußgängerübergängen. Eine derartige Konfiguration ist für den gezeigten Straßenkreuzungsbereich SB in 3 näher dargestellt.
  • Im allgemeinen Fall mit beliebiger Kreuzungstopologie und beliebiger Anzahl an Fahrzeugen und Fußgängern im Straßenkreuzungsbereich SB ergibt sich die Anzahl möglicher Trajektorie-Modelle wie folgt: Zunächst wird ein erstes Produkt der Anzahl von Zufahrtspuren, der durch die digitale Karte DK vorgegebenen Bewegungsrichtungen je Zufahrtspur und der Anzahl der Fahrzeuge ermittelt. Zu diesem ersten Produkt wird anschließend ein zweites Produkt aus der Anzahl von Fußgängerübergängen und der Anzahl von Fußgängern addiert. Die Summe aus beiden Produkten bildet die Anzahl möglicher Trajektorie-Modelle. Die möglichen Trajektorie-Modelle entsprechen dabei den Manöverabsichten. Die Anzahl an gleichzeitig ausführbaren Manövern ist begrenzt durch die Vorrang-Verkehrsregeln, welche durch die Phasen der Lichtsignalanlagen L1 bis L4 und geltende Verkehrs-Vorfahrtzeichen definiert sind.
  • Im dargestellten Ausführungsbeispiel sind vier Lichtsignalanlagen L1 bis L4 dargestellt, wobei die Anzahl in nicht dargestellten Ausführungsbeispielen abweichen kann.
  • Die erforderlichen Daten zur Ermittlung der Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 werden als Kontext-Geometrie-Informationen der digitalen Karte DK entnommen, wobei die Daten eine Entfernung des jeweiligen Verkehrsteilnehmers V1 bis V12 zu einer Haltelinie, Stopp-Linie und einer Lichtzeichenanlage L1 bis L4, einen Abstand und eine Orientierung zu einer Sichtlinie bei deaktivierten Lichtsignalanlagen L1 bis L4 und einen Abstand und eine Orientierung zum am nächsten befindlichen Fußgängerüberweg an Einfahrten und Ausfahrten des Straßenkreuzungsbereichs SB umfassen.
  • Bei einer Modellierung der Lage- und Bewegungsbeziehungen der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 zueinander werden alle möglichen Lage- und Bewegungsbeziehungen sowie mögliche Kollisionsszenarios, inklusive einer oder mehrerer Primärkollisionen und aufgrund dieser ausgelöster Folgekollisionen, berücksichtigt. Hierzu werden im dargestellten Ausführungsbeispiel die Positionen und Absichten der vier als Fahrzeuge ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V1 bis V4 und vier als Fußgänger ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V5 bis V8 zugrunde gelegt und Vorfahrtsregeln für den jeweiligen Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 an der Straßenkreuzung sowie ein Straßenzustand und Verstöße gegen die Vorfahrtsregeln berücksichtigt. Die Vorfahrtsregeln werden durch Verkehrszeichen und die Lichtsignalanlagen L1 bis L4 vorgegeben, so dass diese mittels der Sensoren erfasst und ausgewertet werden.
  • Aus allen zur Verfügung stehenden Daten werden die Absichten des jeweiligen Verkehrsteilnehmers V1 bis V12 mittels des objekt-orientierten Bayesschen Netzwerks ermittelt und vorzugsweise als eine den jeweiligen Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 kennzeichnende Größe zur Verfügung gestellt.
  • Aus den ermittelten Absichten werden Gefahren jeweils für Paare von sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 qualitativ ermittelt, wobei sich im dargestellten Ausführungsbeispiel bei einem Paar von Fahrzeugen (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) aufgrund von jeweils drei verschiedenen möglichen Trajektorien neun Möglichkeiten mit einer zugeordneten Gefahr ergeben. Die qualitativen Gefahren werden dabei Situationsklassen zugeordnet.
  • In einem zweiten Schritt S2, welcher Bestandteil eines dritten Verfahrensschritts VS3 ist, wird eine quantitative probabilistische Hypothesenschätzung von Basishypothesen zur Schätzung von zukünftigen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 vor einem Überqueren der Straßenkreuzung durchgeführt. Die Basishypothesen beziehen sich dabei auf die im zweiten Verfahrensschritt VS2 ermittelten Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12, welche paarweise für die sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 zu Paar-Manöver-Zuständen klassifiziert sind. Die probabilistische Hypothesenschätzung wird dabei in Abhängigkeit von Verkehrsregeln, von Anzeigezuständen der Lichtzeichenanlagen L1 bis L4, von einer Lokalisierung, in welcher Spur bzw. welchem Konfliktbereich sich die Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 befinden, von absoluten Positionen der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 im Straßenkreuzungsbereich SB, von relativen Positionen der der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 zueinander und in Abhängigkeit von den Trajektorie-Modellen TM1 bis TM8 der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 ausgeführt. Zur Ermittlung der relativen Positionen zueinander wird für jedes Fahrzeug mit einer Kennung eine Lokalisierung in Abschnitten A1 bis A8 der digitalen Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB durchgeführt und eine Orientierung des jeweiligen Fahrzeugs in Bezug auf dessen Einfahrtsposition in den Straßenkreuzungsbereich und Ausfahrtsposition aus dem Straßenkreuzungsbereich SB ermittelt.
  • Die Absichten der als Fußgänger ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V5 bis V8 werden in der quantitativen probabilistischen Hypothesenschätzung anhand einer Bewegung der Fußgänger und erkannten Verhaltensmuster ermittelt. Es wird weiterhin berücksichtigt, ob sich der Fußgänger in einem Kreuzungsbereich mit einem gerade fahrenden oder abbiegenden Fahrzeug oder an einer Ecke eines oder mehrerer Kreuzungsbereiche mit dem Fahrzeug befindet oder auf diese zu bewegt. Hierzu werden dynamische Modelle einer Bewegung des Fußgängers erzeugt. Ferner wird erfasst, welche Auslösevorrichtungen der Lichtzeichenanlagen L1 bis L4 durch den Fußgänger aktiviert werden, wobei hierbei berücksichtigt wird, ob der Fußgänger sich in mehrere Richtungen bewegen kann. Auch wird eine Wahrscheinlichkeit ermittelt und berücksichtigt, dass der Fußgänger bei „Rot” die Fahrbahn überquert, wobei die Wahrscheinlichkeit mit einer Wartezeit des Fußgängers an der Lichtzeichenanlage L1 bis L4 zunimmt.
  • Bei der Ermittlung der Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 werden im Rahmen des objekt-orientierten Bayesschen Netzwerks Änderungen in der Rolle von Objekten und der Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 in Abhängigkeit der jeweils ermittelten Verkehrssituation berücksichtigt und es wird probalistisch eine Wahrscheinlichkeit für eine von einem Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 ausgehende Gefahr bestimmt. Dabei werden im objekt-orientierten Bayesschen Netzwerk nur paarweise Beziehungen zwischen den Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 betrachtet, welche ein Konfliktpotenzial aufweisen, so dass ein Verarbeitungsaufwand in der quantitativen Ermittlung reduziert werden kann.
  • Weiterhin wird im zweiten Schritt, welcher zusätzlich Bestandteil eines vierten Verfahrensschritts VS4 ist, zur Erkennung gefährdeter Personen eine probabilistische Erkennung von Fußgänger-Objekten (Verkehrsteilnehmer V4 bis V12) durchgeführt. Die Fußgänger-Objekte sind gemäß des zweiten Verfahrensschritts VS2 bezüglich einer kreuzenden Bewegung und einer querenden Bewegung klassifiziert, wobei die kreuzende Bewegung und querende Bewegung relativ zur Position der Fußgänger-Objekte auf einem neben der Straße verlaufenden Fußweg vor einer Überquerung der Straße vor dem jeweiligen Fahrzeug (Verkehrsteilnehmer V1 bis V4) betrachtet wird. Ferner erfolgt eine probabilistische Erkennung der Absichten der Fußgänger-Objekte basierend auf deren Handlungsweise oder Auswahl von Lichtsignalanlagen L1 bis L4 vor dem Überqueren der Straße.
  • Anschließend wird in einem fünften Verfahrensschritt VS5 die kognitive Bewertung realer Gefahren in einem dritten Schritt S3 durchgeführt, wobei hierzu eine probabilistische Gefahrenschätzung der Gefahren jeweils für die Paare von sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmern durchgeführt wird. Es werden hierbei Paare von Fahrzeugen, Paare von Fahrzeugen und Fußgängern und Paare von Fahrzeugen und Radfahrern betrachtet, wobei im Rahmen der probabilistischen Gefahrenschätzung die Ergebnisse der qualitativen Ermittlung der Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 und der quantitativen probabilistischen Hypothesenschätzung kombiniert werden. Mit anderen Worten: Die Gefahren werden aus Kombinationen von qualitativen und quantitativen Schlussfolgerungen der probabilistischen Gefahrenschätzung ermittelt.
  • Dabei wird der in der gezeigten digitalen Karte DK dargestellte Straßenkreuzungsbereich SB in Abschnitte A1 bis A8 unterteilt und die Gefahren werden jeweils für die Paare der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 für alle möglichen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 abschnittsweise ermittelt.
  • Die Abschnitte A1 bis A8 werden in Abhängigkeit der Positionen des Eintritts und des Verlassens des Straßenkreuzungsbereichs SB durch die Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 gebildet, wobei hierzu die Positionen der als Fahrzeuge ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V1 bis V4 auf der Fahrbahn und der als Fußgänger ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V5 bis V8 an den Kreuzungsecken erfasst werden. Zur abschnittsweisen Gefahrenermittlung werden alle erforderlichen Daten abschnittsweise ausgewertet. So werden z. B. die Trajektorie-Modelle TM1 bis TM8 für jeden Verkehrsteilnehmer V1 bis V12, die paarweise Beziehungen zwischen den Verkehrsteilnehmern V1 bis V12, die Erfassung von verdeckten Objekten und Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 sowie der Lichtzeichenanlagen L1 bis L4 und Verkehrszeichen erfasst und für jeden Abschnitt A1 bis A8 ausgewertet.
  • Den verdeckten Objekten wird ein Verdeckungsgrad zugeordnet, wobei der Verdeckungsgrad aus der Objektposition in der digitalen Karte DK, aus den in der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikationen, Fußgänger-zu-Fahrzeug-Kommunikation, Radfahrer-zu-Fahrzeug-Kommunikation und Fußgänger-zu-Radfahrer-Kommunikation übertragenen Daten und einem von einer Eigengeschwindigkeit des jeweiligen Fahrzeugs abhängigen Sichtbarkeitssektor ermittelt wird. Der Verdeckungsgrad ist vorzugsweise in vier Bereiche von 0% bis 25%, 25% bis 50%, 50% bis 75% und 75% bis 100% unterteilt.
  • Die ermittelte Gefahr umfasst ein von jedem Verkehrsteilnehmer V1 und V12 und Objekten im Straßenkreuzungsbereich SB ausgehendes Gefahrenpotenzial, wobei anhand der Gefahrenpotenziale und der Absichten der Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 Kollisionswahrscheinlichkeiten zwischen den einzelnen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 sowie den Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 und den Objekten ermittelt werden.
  • Die kognitive Bewertung der Gefahren erfolgt sowohl für mögliche Primärkollisionen als auch für Folgekollisionen, welche durch die Primärkollisionen ausgelöst werden.
  • Anhand der Ergebnisse der kognitiven Bewertung realer Gefahren im fünften Verfahrensschritt VS5 wird in einem sechsten Verfahrensschritt VS6 eine allumfassende kognitive Bewertung einer Gefahren-Kritikalität der aktuellen Verkehrssituation im Straßenkreuzungsbereich SB durchgeführt.
  • Anhand der Ergebnisse der allumfassenden kognitiven Bewertung der Gefahren-Kritikalität der aktuellen Verkehrssituation wird ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs durchgeführt, wobei dem Fahrer die Größe der jeweiligen Gefahr selbst oder Warnungen vor Gefahren optisch, haptisch und akustisch ausgegeben werden, so dass der Fahrer durch Einleitung geeigneter Maßnahmen Kollisionen mit den anderen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 vermeiden oder zumindest Folgen der Kollision vermindern kann.
  • Alternativ oder zusätzlich werden in Abhängigkeit der ermittelten Gefahren eine oder mehrere Fahrerassistenzvorrichtungen des jeweiligen Fahrzeugs gesteuert. Die Steuerung erfolgt derart, dass eine automatische Längs- oder Quersteuerung des Fahrzeugs zur Vermeidung einer Kollision mit den anderen Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 oder zumindest zur Verminderung der Folgen der Kollision durchgeführt wird.
  • 3 zeigt eine vereinfacht dargestellte digitale Karte DK des Straßenkreuzungsbereichs SB, welche eine Konfiguration von Zufahrt- und Abfahrt-Spurenbeziehungen des Straßenkreuzungsbereichs SB darstellt. Die Abschnitte A1 bis A4 des Straßenkreuzungsbereichs SB sind gegenüber der 2 weiter unterteilt in Zufahrtsbereiche A1Ent bis A4Ent und Abfahrtsbereiche A1Dis bis A4Dis.
  • Die Zufahrtsbereiche A1Ent bis A4Ent geben dabei Bereiche an, in welchen eine Zufahrt der Fahrzeuge in die jeweiligen Bereiche A1 bis A4 der Kreuzung erfolgt. Die Abfahrtsbereiche A1Dis bis A4Dis geben Bereiche an, in welchen eine Abfahrt der Fahrzeuge aus den jeweiligen Bereichen A1 bis A4 der Kreuzung erfolgt. Die Bereiche A1 bis A4 bilden dabei einen Kernbereich der Kreuzung, in welchem sich ein Kreuzungsknotenpunkt befindet.
  • Die Zufahrtsbereiche A1Ent bis A4Ent und Abfahrtsbereiche A1Dis bis A4Dis stellen Konfliktbereiche dar, in welchen Kollisionen zwischen den Verkehrsteilnehmern V1 bis V12 möglich sind. Auch die Bereiche A1 bis A4 stellen Konfliktbereiche dar, wobei eine Gefahr für den jeweiligen Verkehrsteilnehmer V1 bis V12 im jeweiligen Bereich A1 bis A4 sowie in den Zufahrtsbereichen A1Ent bis A4Ent und Abfahrtsbereichen A1Dis bis A4Dis davon abhängt, ob der Verkehrsteilnehmer V1 bis 12 ein Fahrzeug, Fußgänger oder Radfahrer ist.
  • Es besteht beispielsweise in den Zufahrtsbereichen A1Ent bis A4Ent und Abfahrtsbereichen A1Dis bis A4Dis Kollisionsgefahr zwischen Fahrzeugen und Fußgängern. Dagegen ist die Kollisionsgefahr zwischen Fußgängern und Fahrzeugen in den Bereichen A1 bis A4 und im Kernbereich der Kreuzung geringer, da sich in diesen Bereichen üblicherweise keine Fußgänger aufhalten.
  • Die Kontext-Topologie-Informationen aus der digitalen Karte DK für eine Bewertung der Absichten der Fahrzeugfahrer beinhalten eine Anzahl von im Folgenden genannten Eingangsdaten, wobei die Eingangsdaten nicht auf die genannten beschränkt sind.
  • Die Eingangsdaten umfassen eine Zufahrtseite mit Zuständen, welche der entsprechenden Zufahrtstraße zum Kreuzungsknotenpunkt entsprechen, eine Zufahrtspur mit Zuständen, welche die einzelnen Zufahrtspuren in Beziehung zu je einer Zufahrtstraße darstellen, eine beabsichtigte Abfahrtspur mit Zuständen, welcher der einzelnen Abfahrtspur in Beziehung zum Kreuzungsknotenpunkt entsprechen, die Trajektorie-Modelle TM1 bis TM12 mit Zuständen, welche vorgegebene Beziehungen zwischen Zufahrtspur und Abfahrtspur auflisten sowie Konfliktbereiche mit Zuständen, welche möglichen Fahrzeug-Fahrzeug-Kollisionen, Fahrzeug-Fußgänger- und/oder Fahrzeug-Radfahrer-Kollisionen entsprechen.
  • Die für die jeweilige Situation erfassten Eingangsdaten sind mit Messunsicherheiten aufgrund einer Ungenauigkeit der verwendeten Sensorik behaftet. Die Positionierung des jeweiligen als Fahrzeug ausgebildeten Verkehrsteilnehmers V1 bis V4 auf der Zufahrtspur innerhalb des Zufahrtsbereichs A1Ent bis A4Ent ist abhängig von den verwendeten Lokalisierungsverfahren sowie von einer relativen und absoluten Positionsbestimmung der Verkehrteilnehmer V1 bis V12 in der digitalen Karte DK.
  • Diese Unsicherheiten der Eingangsdaten werden nach statistischen Methoden behandelt und dienen als Evidenz für eine Inferenz in den Bayesschen Netzwerken.
  • Analog werden für die Bewertung der Fußgängerabsichten der Verkehrsteilnehmer V5 bis V8 Kontext-Topologie-Informationen aus der digitalen Karte DK herangezogen, welche die im Folgenden genannten Eingangsdaten beinhalten, ohne auf diese beschränkt zu sein.
  • Die Eingangsdaten umfassen eine Zulaufstraßenseite mit Zuständen, welche einer entsprechenden Seite der Zufahrtstraße zum Kreuzungsknotenpunkt entsprechen, eine beabsichtigte Kreuzungsecke mit Zuständen, welche den einzelnen Kreuzungsecken in Beziehung zu der Zulaufstraßenseite und dem Kreuzungsknotenpunkt entsprechen, Fußgänger-Trajektorien, d. h. die Trajektorie-Modelle TM5 bis TM8 am jeweiligen Fußgängerübergang mit Zuständen, welche die durch die digitale Karte DK vorgegebenen Beziehungen zwischen der Zulaufstraßenseite und der beabsichtigten Kreuzungsecke auflisten sowie Konfliktbereiche mit Zuständen, welche möglichen Fahrzeug-Fußgänger- und/oder Fahrzeug-Radfahrer-Kollisionsbereiche entsprechen
  • Um die Absichten des Fahrzeugfahrers probabilistisch zu bewerten, werden die Kontext-Topologie-Informationen aus der digitalen Karte DK jeweils mit Daten aus der eigenen Fahrzeug Sensorik sowie mit kommunizierten Daten von anderen Fahrzeugen in der Kreuzungsumgebung kombiniert.
  • Diese Daten umfassen eine Navigationsroute mit Zuständen, welche die vorgeschlagenen Manöver, wie eine Geradeausfahrt oder ein Abbiegen nach links oder rechts, an dem Kreuzungsknotenpunkt darstellen sowie Zustände der Fahrtrichtungsanzeiger, wobei die Zustände ein ”linkes Blinksignal”, ein ”rechtes Blinksignal” und ”kein Signal” umfassen. Die Daten der Fahrtrichtungsanzeiger werden bei der Verarbeitung aller Eingangsdaten und Daten im Bayesschen Netzwerk mit der kleinsten Gewichtung berücksichtigt, um die Inferenz für die Abschätzung der möglichen Absichten und die probabilistische Interpretation der Verkehrssituation zu ermitteln. Grund hierfür ist, dass die Fahrtrichtungsanzeiger häufig falsch oder gar nicht vom Fahrer des Fahrzeugs eingesetzt werden. Eine Wahrscheinlichkeit, dass die Signale der Fahrtrichtungsanzeiger zuverlässig sind, wird deshalb als bedingt abhängig von der Fahrzeugpositionierung, Fahrzeugorientierung und dessen vorgeschlagener Navigationsroute modelliert.
  • Um die Absichten der als Fußgänger ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V5 bis V8 probabilistisch zu bewerten, werden die Kontext-Topologie-Informationen aus der digitalen Karte DK jeweils kombiniert mit Merkmalen, welche das Fußgängerverhalten beschreiben.
  • Diese Merkmale umfassen eine angedeutete weitere Bewegungsrichtung mit Zuständen, welche zwei Übergangsmöglichkeiten an einer Kreuzungsecke darstellen und eine vom Fußgänger gewählte und aktivierte Ampelumschaltung, aus welcher eine gewünschte Bewegungsrichtung des Fußgängers an der entsprechende Kreuzungsecke ableitbar ist.
  • Für die als Radfahrer ausgebildeten Verkehrsteilnehmer V9 bis V12 werden die zugehörigen Trajektorie-Modelle TM9 bis TM12 mittels bekannten Standard-Verfahren prognostiziert.
  • Die oben genante probabilistische Kombination der beobachteten Zustände der Eingangsdaten wird anhand der objekt-orientierten Bayesschen Netzwerke modelliert. Die Kombination bildet die Basis für eine Absichtabschätzung des eigenen Fahrzeugs und der anderen Fahrzeuge, Fußgänger oder Radfahrer in der Kreuzungsumgebung, d. h. welche Abfahrtspur ein Fahrzeug wählen wird oder welche Kreuzungsecke ein Fußgänger beabsichtigt zu wählen. Um die Vorteile der objekt-orientierten Bayesschen Netzwerke voll auszunutzen zu können, wird das gleiche Modellierungsschema verwendet wie für alle Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Beziehungen, ohne eine gesonderte Behandlung des eigenen Fahrzeugs.
  • Die probabilistische Bewertung der verkehrsteilnehmer-relevanten Faktoren, d. h. deren Absichten, die Beachtung der Vorfahrtsregeln an der Kreuzung und die gleichzeitige Belegung der Konfliktbereiche bilden die Grundlage für die probabilistische Interpretation der Verkehrssituation.
  • Bezugszeichenliste
    • A1 bis A8
      Abschnitt
      A1Dis bis A4Dis
      Abfahrtsbereich
      A1Ent bis A4Ent
      Zufahrtsbereich
      DK
      digitale Karte
      L1 bis L4
      Lichtsignalanlage
      SB
      Straßenkreuzungsbereich
      S1 bis S3
      Schritt
      TM1 bis TM12
      Trajektorie-Modell
      VS1 bis VS6
      Verfahrensschritt
      V1 bis V12
      Verkehrsteilnehmer
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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  • Zitierte Patentliteratur
    • DE 102008024656 A1 [0004]

Claims (9)

  1. Verfahren zur Ermittlung und Bewertung von Gefahren einer Verkehrssituation zwischen zumindest zwei Verkehrsteilnehmern (V1 bis V12) in einem Straßenkreuzungsbereich (SB), dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung einer Größe der Gefahren mittels eines wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahrens eine kognitive Bewertung von potenziellen und realen Gefahren der Verkehrssituation durchgeführt wird, wobei in einem ersten Schritt (S1) der kognitiven Bewertung eine probabilistische Interpretation der Verkehrssituation, in einem zweiten Schritt (S2) eine probabilistische Hypothesenschätzung von Basishypothesen zur Schätzung von zukünftigen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) vor einem Überqueren der Straßenkreuzung und in einem dritten Schritt (S3) eine probabilistische Gefahrenschätzung der Gefahren jeweils für Paare von sich in relativer Bewegung zueinander befindlichen Verkehrsteilnehmern (V1 bis V12) durchgeführt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in dem wahrscheinlichkeitsbasierten Verfahren ein objekt-orientiertes Bayessches Netzwerk verwendet wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die probabilistische Hypothesenschätzung in Abhängigkeit von Verkehrsregeln, von Anzeigezuständen von Lichtzeichenanlagen (L1 bis L4), von absoluten Positionen der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) im Straßenkreuzungsbereich (SB), von relativen Positionen der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) zueinander und/oder von Trajektorie-Modellen (TM1 bis TM8) der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) ausgeführt wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass vergangenheitsbezogene, aktuelle und/oder prognostizierte Trajektorie-Modelle (TM1 bis TM8) verwendet werden.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Gefahren aus Kombinationen von qualitativen und quantitativen Schlussfolgerungen der probabilistischen Gefahrenschätzung ermittelt werden.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) Fahrzeuge, Radfahrer und Fußgänger berücksichtigt werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ermittlung der Größe der Gefahren Objekte ohne Eigengeschwindigkeit berücksichtigt werden.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine digitale Karte (DK) des Straßenkreuzungsbereichs (SB) erzeugt wird, wobei der Straßenkreuzungsbereich (SB) in Abschnitte unterteilt wird und die Gefahren jeweils für die Paare für alle möglichen Trajektorien der Verkehrsteilnehmer (V1 bis V12) abschnittsweise ermittelt werden.
  9. Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs, wobei die in einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ermittelte und bewertete Gefahr dargestellt und/oder zu einer Steuerung zumindest einer Fahrerassistenzvorrichtung verwendet wird.
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Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012008660A1 (de) 2012-05-03 2012-11-29 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
DE102012009297A1 (de) 2012-05-03 2012-12-13 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
DE102013200724A1 (de) * 2013-01-18 2014-07-24 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs
DE102013207456A1 (de) * 2013-04-24 2014-10-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Vorhersage eines bestimmten Fahrmanövers
DE102013009860A1 (de) * 2013-06-13 2014-12-18 Audi Ag Verfahren zur Koordination des Betriebs von Kraftfahrzeugen
DE102013212360A1 (de) * 2013-06-27 2014-12-31 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage des zukünftigen Fahrpfades eines Fahrzeuges
DE102013213006A1 (de) * 2013-07-03 2015-01-08 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerassistenz-Teilsystem für ein Kraftfahrzeug zur Ermittlung der Handlungsoptionen von mehreren Verkehrsteilnehmern
DE102013217436A1 (de) * 2013-09-02 2015-03-05 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerassistenzsystem in einem Ego-Fahrzeug mit einem elektronischen Steuergerät zum Erkennen eines Abbiegemanövers
DE102013218497A1 (de) * 2013-09-16 2015-03-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage von Fahrpfaden eines Fahrzeugs
EP2957462A1 (de) * 2014-06-20 2015-12-23 Audi Ag Verfahren zum steuern einer lichtverteilung eines scheinwerfers eines kraftfahrzeugs
EP2990290A1 (de) * 2014-09-01 2016-03-02 Honda Research Institute Europe GmbH Verfahren und System zur Manöverplanung nach einer Kollision und mit einem derartigen System ausgestattetes Fahrzeug
DE102015200059A1 (de) * 2015-01-07 2016-07-07 Honda Motor Co., Ltd. Fahrer-Intentions-Vorhersage-Vorrichtung und Verfahren und Fahrzeug umfassend solch eine Vorrichtung
EP3048021A1 (de) * 2015-01-26 2016-07-27 Hitachi, Ltd. Vorrichtung zur steuerung der fahrzeugfortbewegung
WO2017029096A1 (de) * 2015-08-20 2017-02-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Vorrichtungen, verfahren und computerprogramm zum bereitstellen von information über eine voraussichtliche fahrintention
DE102015218196A1 (de) * 2015-09-22 2017-03-23 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs bei Annäherung an eine Kreuzung mit einer Lichtsignalanlage
DE102015014026A1 (de) * 2015-10-31 2017-05-04 Audi Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Abbiegevorgang
DE102015222964A1 (de) * 2015-11-20 2017-05-24 Honda Motor Co., Ltd. Fahrer-Intentions-Vorhersage-Vorrichtung und -Verfahren und Fahrzeug, umfassend eine derartige Vorrichtung
DE102015224112A1 (de) * 2015-12-02 2017-06-08 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System zur Beeinflussung von Fahrzeugsystemen durch Berücksichtigung relevanter Signalgeber
DE102016217645A1 (de) 2016-09-15 2018-03-15 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention eines Fahrzeugs
DE102016220102A1 (de) * 2016-10-14 2018-04-19 Audi Ag Verfahren zur Verkehrsführung
EP3360745A1 (de) * 2016-12-21 2018-08-15 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Fahrassistenzvorrichtung
EP3373268A1 (de) * 2017-03-07 2018-09-12 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum betreiben eines fahrerassistenzsystems für ein fahrzeug auf einer strasse und fahrerassistenzsystem
CN111292535A (zh) * 2020-02-19 2020-06-16 河海大学 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法
EP3671693A1 (de) * 2018-12-20 2020-06-24 Volkswagen AG Verfahren und fahrerassistenzsystem zum unterstützen eines fahrers eines fahrzeugs beim führen des fahrzeugs
WO2020133721A1 (zh) * 2018-12-26 2020-07-02 银江股份有限公司 一种基于非参数贝叶斯框架的信号交叉口状态估计方法
CN111989727A (zh) * 2018-03-09 2020-11-24 日产自动车株式会社 车辆行驶辅助方法及车辆行驶辅助装置
WO2022223080A1 (de) * 2021-04-23 2022-10-27 Continental Automotive Technologies GmbH Verfahren zum erstellen einer karte mit kollisionswahrscheinlichkeiten

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008024656A1 (de) 2007-05-22 2009-11-19 Continental Teves Ag & Co. Ohg Bevorrechtigungssystem für Einsatzfahrzeuge an signalgeregelten Verkehrsknotenpunkte

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008024656A1 (de) 2007-05-22 2009-11-19 Continental Teves Ag & Co. Ohg Bevorrechtigungssystem für Einsatzfahrzeuge an signalgeregelten Verkehrsknotenpunkte

Cited By (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012009297A1 (de) 2012-05-03 2012-12-13 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
DE102012008660A1 (de) 2012-05-03 2012-11-29 Daimler Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs
DE102013200724A1 (de) * 2013-01-18 2014-07-24 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs
DE102013207456A1 (de) * 2013-04-24 2014-10-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Vorhersage eines bestimmten Fahrmanövers
US9715829B2 (en) 2013-06-13 2017-07-25 Audi Ag Method for coordinating the operation of motor vehicles
DE102013009860A1 (de) * 2013-06-13 2014-12-18 Audi Ag Verfahren zur Koordination des Betriebs von Kraftfahrzeugen
DE102013212360A1 (de) * 2013-06-27 2014-12-31 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage des zukünftigen Fahrpfades eines Fahrzeuges
DE102013213006A1 (de) * 2013-07-03 2015-01-08 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerassistenz-Teilsystem für ein Kraftfahrzeug zur Ermittlung der Handlungsoptionen von mehreren Verkehrsteilnehmern
DE102013217436A1 (de) * 2013-09-02 2015-03-05 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerassistenzsystem in einem Ego-Fahrzeug mit einem elektronischen Steuergerät zum Erkennen eines Abbiegemanövers
DE102013218497A1 (de) * 2013-09-16 2015-03-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorhersage von Fahrpfaden eines Fahrzeugs
EP2957462A1 (de) * 2014-06-20 2015-12-23 Audi Ag Verfahren zum steuern einer lichtverteilung eines scheinwerfers eines kraftfahrzeugs
DE102014009253A1 (de) * 2014-06-20 2015-12-24 Audi Ag Verfahren zum Steuern einer Lichtverteilung eines Scheinwerfers eines Kraftfahrzeugs
DE102014009253B4 (de) 2014-06-20 2022-10-27 Audi Ag Verfahren zum Steuern einer Lichtverteilung eines Scheinwerfers eines Kraftfahrzeugs
EP2990290A1 (de) * 2014-09-01 2016-03-02 Honda Research Institute Europe GmbH Verfahren und System zur Manöverplanung nach einer Kollision und mit einem derartigen System ausgestattetes Fahrzeug
US9566981B2 (en) 2014-09-01 2017-02-14 Honda Research Institute Europe Gmbh Method and system for post-collision manoeuvre planning and vehicle equipped with such system
DE102015200059A1 (de) * 2015-01-07 2016-07-07 Honda Motor Co., Ltd. Fahrer-Intentions-Vorhersage-Vorrichtung und Verfahren und Fahrzeug umfassend solch eine Vorrichtung
EP3048021A1 (de) * 2015-01-26 2016-07-27 Hitachi, Ltd. Vorrichtung zur steuerung der fahrzeugfortbewegung
DE102015215929A1 (de) * 2015-08-20 2017-02-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Vorrichtungen, Verfahren und Computerprogramm zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention
WO2017029096A1 (de) * 2015-08-20 2017-02-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Vorrichtungen, verfahren und computerprogramm zum bereitstellen von information über eine voraussichtliche fahrintention
CN108027990A (zh) * 2015-08-20 2018-05-11 大众汽车有限公司 用于提供关于预计行驶意图的信息的设备、方法和计算机程序
US10752244B2 (en) 2015-08-20 2020-08-25 Volkswagen Aktiengesellschaft Devices, method and computer program for providing information about an expected driving intention
DE102015218196A1 (de) * 2015-09-22 2017-03-23 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs bei Annäherung an eine Kreuzung mit einer Lichtsignalanlage
DE102015014026A1 (de) * 2015-10-31 2017-05-04 Audi Ag Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers bei einem Abbiegevorgang
DE102015222964A1 (de) * 2015-11-20 2017-05-24 Honda Motor Co., Ltd. Fahrer-Intentions-Vorhersage-Vorrichtung und -Verfahren und Fahrzeug, umfassend eine derartige Vorrichtung
DE102015224112A1 (de) * 2015-12-02 2017-06-08 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System zur Beeinflussung von Fahrzeugsystemen durch Berücksichtigung relevanter Signalgeber
US10627814B2 (en) 2015-12-02 2020-04-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System and method for influencing vehicle systems by taking relevant signal generators into account
DE102016217645A1 (de) 2016-09-15 2018-03-15 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention eines Fahrzeugs
DE102016217645B4 (de) 2016-09-15 2023-01-19 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention eines Fahrzeugs
US10964216B2 (en) 2016-09-15 2021-03-30 Volkswagen Ag Method for providing information about a vehicle's anticipated driving intention
DE102016220102A1 (de) * 2016-10-14 2018-04-19 Audi Ag Verfahren zur Verkehrsführung
EP3360745A1 (de) * 2016-12-21 2018-08-15 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Fahrassistenzvorrichtung
DE102017203654A1 (de) 2017-03-07 2018-09-13 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems für ein Fahrzeug auf einer Straße und Fahrerassistenzsystem
EP3373268A1 (de) * 2017-03-07 2018-09-12 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum betreiben eines fahrerassistenzsystems für ein fahrzeug auf einer strasse und fahrerassistenzsystem
CN111989727A (zh) * 2018-03-09 2020-11-24 日产自动车株式会社 车辆行驶辅助方法及车辆行驶辅助装置
EP3764337A4 (de) * 2018-03-09 2021-03-17 Nissan Motor Co., Ltd. Fahrzeugfahrtassistenzverfahren und fahrzeugfahrtassistenzvorrichtung
EP3671693A1 (de) * 2018-12-20 2020-06-24 Volkswagen AG Verfahren und fahrerassistenzsystem zum unterstützen eines fahrers eines fahrzeugs beim führen des fahrzeugs
DE102018222601A1 (de) * 2018-12-20 2020-06-25 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Fahrerassistenzsystem zum Unterstützen eines Fahrers eines Fahrzeugs beim Führen des Fahrzeugs
CN111354187A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 大众汽车有限公司 用于辅助交通工具的驾驶员的方法和驾驶员辅助系统
US11853065B2 (en) 2018-12-20 2023-12-26 Volkswagen Aktiengesellschaft Method and driver assistance system for assisting a driver of a vehicle with driving of the vehicle
WO2020133721A1 (zh) * 2018-12-26 2020-07-02 银江股份有限公司 一种基于非参数贝叶斯框架的信号交叉口状态估计方法
CN111292535A (zh) * 2020-02-19 2020-06-16 河海大学 车路协同环境下面向乘客出行的路网交通状态评价方法
WO2022223080A1 (de) * 2021-04-23 2022-10-27 Continental Automotive Technologies GmbH Verfahren zum erstellen einer karte mit kollisionswahrscheinlichkeiten

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