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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzeinrichtung gemäß dem Oberbegriff von Patentanspruch 1.
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Für eine Navigation eines Fahrzeugs entlang einer Route ist es notwendig, dessen aktuelle Position zu kennen. In der Regel geschieht dies durch ein globales Navigationssatellitensystem wie GPS mit einer anschließenden Zuordnung des Fahrzeugs zu einer Straße, wobei die Information über das Straßennetz als digitale Karte vorliegt. Aufgrund von Ungenauigkeiten durch GPS und der digitalisierten Karte ist jedoch keine Zuordnung zu einzelnen Fahrspuren der Straße möglich.
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In der
DE 10 2005 039 A1 wird ein Verfahren zum Erfassen eines Fahrspurverlaufs offenbart. Dort werden mittels bildgebender Sensoren Fahrbahnränder und/oder Fahrspurmarkierungen erfasst. Weiterhin werden auch gegenüber der Fahrbahn erhabene Objekte mittels abstandsgebender und/oder höhengebender Sensoren erfasst.
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In der
DE 10 2009 060 600 A1 wird ein Verfahren zur Zuordnung von Fahrstreifen zu einem Fahrzeug beschrieben. Im Wesentlichen basierte das dort vorgestellte Verfahren auf einer Erkennung von Spurmarkierungen mittels einer Kamera.
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Die
DE 10 2011 120 497 A1 beschreibt ein System und ein Verfahren zur präzisen Fahrzeugpositionsbestimmung innerhalb einer Fahrspur. Hierbei werden Positionsinformationen mit GPS und einer digitalen Karte verwertet und mit einer Spurerkennung, die über eine Kamera und weitere Sensoren erfolgt, kombiniert. Es wird eine Trefferwahrscheinlichkeit für jede vorhandene Fahrbahnspur errechnet und die Spur mit der jeweils höchsten Wahrscheinlichkeit als die gefahrene Spur klassifiziert.
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Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzvorrichtung für einen Kraftwagen bereitzustellen, welches eine verbesserte Fahrspurzuordnung des Kraftwagens ermöglicht.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzeinrichtung gemäß dem unabhängigen Patentanspruch gelöst. Vorteilhafte Ausführungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen, der Beschreibung und den Figuren.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzeinrichtung für einen Kraftwagen verfügt die Fahrerassistenzeinrichtung über ein Navigationssystem, mit einem Positionssensor und einer digitalen Landkarte, sowie Umgebungssensoren. Das Verfahren umfasst die Schritte Lokalisieren des Kraftwagens mittels des Positionssensors, Zuordnen des Kraftwagens zu einer Straße durch das Navigationssystem, Erfassen von Daten der Umgebungssensoren, Auswerten der Daten und Berechnen von Einzelwahrscheinlichkeiten für den Aufenthalt des Kraftwagens auf unterschiedlichen Fahrspuren der Straße auf Grundlage der ausgewerteten Daten der Umgebungssensoren und verfügbarer Informationen des Navigationssystems, Berechnen einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Kraftwagens für jede Fahrspur auf Grundlage der Einzelwahrscheinlichkeiten und Zuordnen einer Fahrspur zu dem Kraftwagen und Bestimmen eines Vertrauensmaßes für das Zuordnen der Fahrspur. Um eine verbesserte Fahrspurzuordnung des eigenen Fahrzeugs zu erreichen, werden bei dem Berechnen der Aufenthaltswahrscheinlichkeit die Einzelwahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit aktueller fahrbetriebsrelevanter Parameter gewichtet. Das hat den Vorteil, dass die Fahrspurzuordnung so besonders flexibel und zuverlässig realisiert wird. Zum einen kann so die allgemeine, durch eine Vielfalt der unterschiedlichen Sensoren mit jeweils anderem Funktionsprinzip realisierte Zuverlässigkeit gesteigert werden, indem in spezifischen Situationen die Sensoren, welche unter dann gegebenen Bedingungen besonders zuverlässig funktionieren, besonders stark gewichtet werden. Ferner ermöglicht der modulare Ansatz über die Einzelwahrscheinlichkeiten eine Kombination der Wahrscheinlichkeiten von im Prinzip beliebigen Sensoren, so dass die Auswahl und Wichtung der Einzelwahrscheinlichkeiten frei und flexibel erfolgen kann. Schließlich ermöglicht die Wichtung der Einzelwahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit aktueller fahrbetriebsrelevanter Parameter auch eine problemlose Kombination von sogenannten absoluten Fahrspurzuordnungen und Lokalisierungsmethoden, welche auf dem Messen von Abständen und dem Erkennen von Fahrspuren basieren, sowie relativen Fahrspurzuordnungen und Lokalisierungsmethoden durch eine Detektion von Spurwechselmanövern.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass nach dem Zuordnen der Fahrspur ein Rückkoppeln erfolgt, bei welchem das Ergebnis des Fahrspurzuordnens genutzt wird, um bei dem Auswerten der Messungen der Umgebungssensoren und/oder bei dem Berechnen der Aufenthaltswahrscheinlichkeit eine Fehlerkorrektur und/oder eine Anpassung der Wichtung durchzuführen. Das hat den Vorteil, dass eine nochmals genauere und flexiblere Zuordnung möglich ist, welche im messtechnischen Sinne geregelt werden kann.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform ist es vorgesehen, dass bei dem Auswerten Messungen unterschiedlicher Sensoren zusammengefasst und gemeinsam ausgewertet werden. Insbesondere bietet es sich hier an, Sensoren, welche für gleiche oder ähnliche Charakteristiken und/oder Objektklassen geeignet sind, zu Sensorgruppen zusammenzufassen. Das hat den Vorteil, dass die Daten der unterschiedlichen Sensoren gemeinsam bearbeitet werden können, so dass Rechenkapazität eingespart wird und eine schnellere Bearbeitung der Daten durch die Fahrerassistenzeinrichtung möglich ist. Damit wird das Verfahren insgesamt beschleunigt und anpassungsfähiger an sich verändernde Bedingungen. Gleichzeitig wird durch die Kombination unterschiedlicher Funktionsprinzipien der Sensoren die Zuverlässigkeit im Erkennen der jeweiligen Charakteristiken und/oder Objektklassen erhöht.
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Eine bevorzugte Ausführungsform sieht vor, dass bei dem Auswerten Messungen von einer Kamera und/oder einem seitlich und/oder nach vorne orientierten Radarsensor und/oder einem Raddrehzahlsensor und/oder einem Gierratensensor und/oder einem Blinkerhebel ausgewertet werden. Insbesondere erlaubt der Blinkerhebel hier Rückschlüsse auf eventuell durchgeführte Spurwechselmanöver. Das hat den Vorteil, dass zum einen über die Verwendung unterschiedlicher Sensormodalitäten die allgemeine Zuverlässigkeit des Verfahrens gesteigert werden kann. Ferner werden gegebenenfalls die Kosten für eine Anwendung des Verfahrens gering gehalten, da bereits vorhandene Sensoren verwendet werden können.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele der Erfindung, sowie anhand der Figuren. Dabei zeigen:
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1 eine Übersicht einer beispielhaften Funktionsweise einer Ausführungsform der Erfindung; und
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2 eine schematische Darstellung beispielhafter Einzelwahrscheinlichkeiten und einer resultierenden Aufenthaltswahrscheinlichkeit gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
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In den Fig. werden gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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In 1 ist eine Übersicht einer beispielhaften Funktionsweise gemäß einer Ausführungsform der Erfindung dargestellt. Zunächst erfolgt hier ein Lokalisieren 1 des Kraftwagens mittels eines GPS-Sensors. Mit Hilfe einer digitalen Karte erfolgt dann ein Zuordnen 2 des Kraftwagens zu einer Straße über das Navigationssystem. Mit der Information, auf welcher Straße und in welcher Richtung der Kraftwagen sich bewegt, werden alle benötigten Daten für ein später erfolgendes Zuordnen 7 einer Fahrspur zum Kraftwagen aus der Karte extrahiert. Diese sind beispielsweise Spuranzahl, Fahrtrichtung jeder Spur, Spurmarkierungen und Pfeile jeder Spur, Spurbreite, Krümmung des Straßenverlaufs und Kreuzungstypen, Straßenkategorie wie Autobahn, Bundesstraße, Landstraße und dergleichen, sowie Geschwindigkeitslimits und weitere Daten.
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Für ein späteres Berechnen 5 einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 (2) des Kraftwagens für jede Fahrspur findet zunächst ein Erfassen 3 von Messungen verschiedener Sensoren statt. Darauf folgt ein Auswerten 4 der Daten und ein Berechnen von Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) für den Aufenthalt des Kraftwagens auf unterschiedlichen Fahrspuren der Straße auf Grundlage der ausgewerteten Messungen der einzelnen Sensoren und verfügbarer Informationen des Navigationssystems. In Abhängigkeit der Daten, welche die Sensoren liefern, können mehrere Sensoren zum Berechnen der Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) zusammengefasst werden. Ziel des Auswertens 4 ist es, die Daten eines Sensors oder einer Sensorgruppe in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bezogen auf die Fahrspuren zu überführen. Des Weiteren steht im gezeigten Beispiel zum Auswerten 4 der Daten das letzte Gesamtergebnis des Zuordnens 7 der Fahrspur in Form einer rückgekoppelten Information zur Verfügung.
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Die Sensoren können beispielsweise wie folgt zusammengefasst werden. Zum einen kann ein Auswerten 4 nicht bewegter Radarobjekte zusammengefasst werden, wenn auf die Daten von Radarsensoren zurückgegriffen wird. Es wird dann auf Basis stehender Objekte, die von allen verwendeten Radarsensoren erfasst werden, eine Einzelwahrscheinlichkeit für jede Spur berechnet. Insbesondere werden hierfür Objekte seitlich des Kraftwagens betrachtet. Durch einen gemessenen Abstand zu Hindernissen lässt sich somit beispielsweise auf mögliche Fahrspuren zwischen Kraftwagen und einem erfassten Straßenrand schließen. Durch beispielsweise Karteninformationen zur Fahrbahnrandbebauung, Fahrbahnbreiten, Bauvorschriften, wie beispielsweise Leitplanken auf der Autobahn, und möglicherweise einer zeitlichen Filterung unter Berücksichtigung vorhergehender Spurzuordnungen kann hier gegebenenfalls nochmals in einer verbesserten Form vom gemessenen Freiraum auf die Anzahl von Nachbarspuren geschlossen werden.
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Auch ein Auswerten 4 bewegter Radarobjekte kann zusammengefasst werden. Als bewegte Radarobjekte werden vom Radar als Fahrzeug klassifizierte Objekte verwendet. Durch einen gemessenen Abstand in Längs- und Querrichtung, der Bewegungsrichtung und der Bewegungsgeschwindigkeit, dem weiteren Straßenverlauf, insbesondere seiner Krümmung, sowie der Spurbreite lassen sich Fahrzeuge zu Fahrspuren relativ zum dem eigenen Kraftwagen zuordnen. Wird beispielsweise ein Fahrzeug direkt auf der Spur links neben dem eigenen Kraftwagen erkannt, kann ausgeschlossen werden, dass der eigene Kraftwagen sich auf der äußerst linken Fahrspur befindet. Abschließend wird daraus eine Einzelwahrscheinlichkeit für den Aufenthalt des Kraftwagens auf den unterschiedlichen Fahrspuren bestimmt.
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Ein Auswerten 4 von Spurmarkierungen kann beispielsweise wie folgt durchgeführt werden. Die von einer optischen Kamera, welche hier verwendet wird, erkannten Spurmarkierungen und Pfeile werden mit den in der Karte hinterlegten Daten abgeglichen. Daraus ergibt sich die Einzelwahrscheinlichkeit für den Aufenthalt des Kraftwagens für jede Spur in Abhängigkeit der Übereinstimmungen der erkannten Markierungen mit der Karte. Sind in der Karte keine Spurmarkierungsinformationen vorhanden, wird von einer situationstypischen Markierung ausgegangen. Für Deutschland bedeuten beispielsweise kontinuierliche Linien in der Regel, dass das Fahrzeug sich auf den äußersten Spuren befindet, und unterbrochene Linien deuten auf eine Position des Kraftwagens in der Mitte der Straße hin.
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Es kann ferner auch ein Auswerten 4 von Spurwechseln erfolgen. Durch ein Auswerten der Gierraten und Geschwindigkeitsmessungen ist es möglich, durchgeführte Spurwechsel zu erkennen. Durch beispielsweise ein Berücksichtigen der Krümmungsdaten aus der Karte lässt sich das Erkennen weiter verbessern, da gefahrene Kurven aus dem Gierratenverlauf entfernt, also herausgerechnet, werden können. Zudem deutet beispielsweise das Blinkersignal, also ein Bedienen eines Blinkerhebels, ebenfalls auf entsprechende Spurwechsel hin. Zusätzlich erkennt die gegebenenfalls vorhandene Kamera, wenn Spurmarkierungen überfahren werden. Aus den genannten Sensordaten kann somit die Wahrscheinlichkeit für einen Spurwechsel nach rechts oder links bestimmt werden. Unter Berücksichtigung der letzten befahrenen Spur lässt sich dann ebenfalls eine Einzelwahrscheinlichkeit für den Aufenthalt des Kraftwagens auf jeder Spur bestimmen.
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Die Sensoren können ferner für ein Auswerten 4 von Änderungen der Fahrspuranzahl zusammengefasst werden. Die hinzukommenden oder wegfallenden Spuren können weit rechts oder links vom Kraftwagen und somit durch andere Sensoren schlecht zu erkennen sein, so dass z. B. an solchen Stellen aus den Kartendaten die Erkennung der veränderten Spurposition gut unterstützt werden kann.
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Insbesondere an Kreuzungsflächen, wo es nur wenig oder gar keine Spurmarkierungen gibt, kann eine gefahrene Trajektorie aus vorhandenen Sensoren erfasst und mit der Karte abgeglichen werden. Bei einem Abbiegevorgang kann zum Beispiel ausgehend von einer Haltelinie an einer Kreuzung, die gut mit einer eventuell vorhandenen Kamera erfassbar ist, eine zurückgelegte Strecke in Betrag und Krümmung aus einer Fahrzeugbewegung bestimmt werden. Daraus kann wiederum der Abstand zum neuen Fahrbahnrand nach dem Abbiegevorgang abgeleitet werden. Somit kann beispielsweise bestimmt werden, ob ein Kraftwagen bei einem Abbiegen mit einer engen, kurzen Kurve auf eine nahegelegene oder mit einer langgezogenen Kurve auf eine entferntere Fahrspur eingebogen ist.
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Ein Berechnen 5 einer gesamten Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 (2) des Kraftwagens für jede Fahrspur auf Grundlage der Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) ist ein nächster Schritt. Hierbei wird bevorzugterweise ein gewichteter Durchschnitt der Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) berechnet. Für die Wichtung liegt ein Erfassen 6 aktueller fahrbetriebsrelevanter Parameter zugrunde, so dass bei dem Berechnen 5 der gesamten Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 (2) die Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) in Abhängigkeit dieser aktuellen fahrbetriebsrelevanten Parameter gewichtet werden können. Zu den fahrbetriebsrelevanten Parametern gehören beispielsweise die befahrene Straßenklasse, Wetter, Verkehrsdichte und die aktuelle Geschwindigkeit des Kraftwagens. Für ein besseres Gesamtergebnis kann die Gewichtung auch nach einem Rückkoppeln 9 des Ergebnisses der letzten Spurzuordnung von der zuvor ermittelten Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung abhängen, sowie von bekannten oder statistisch ermittelten Varianzen der jeweils für das Berechnen der Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) eingesetzten Sensoren. Ziel hierbei ist es, die Sensoren stärker zu gewichten, die unter den aktuellen Rahmenbedingungen bekanntermaßen eine zuverlässige Fahrspurzuordnung ermöglichen. Zu diesem Ziel kann sowohl auf eine Datenbank zurückgegriffen werden als auch z. B. die Ergebnisse des Rückkoppelns 9 gespeichert und für eine künftige verbesserte Spurzuordnung verwendet werden.
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Schließlich erfolgt auf Grundlage der ermittelten gesamten Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 (2) ein Zuordnen 7 der Fahrspur mit der höchsten Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 (2) als aktuelle Fahrspur zu dem Kraftwagen. Es folgt insbesondere ein Bestimmen 8 eines Vertrauensmaßes, welches angibt, wie verlässlich das Zuordnen 7 zu einer Fahrspur ist. Das Vertrauensmaß hängt hierbei beispielsweise von der Anzahl und Art der verwendeten Sensoren ab. Ebenfalls kann hier berücksichtigt werden, ob die Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2) von Zusammenfassungen von Daten einzelner Sensoren bzw. einzelner Sensorgruppierungen sich widersprechen. Außerdem kann bewertet werden, ob einzelne Sensoren z. B. für kurze Zeit oder z. B. über einen längeren Zeitraum unzuverlässige Schätzungen geliefert haben, beispielsweise aufgrund einer Blendung einer Kamera. Schließlich erfolgt im gezeigten Beispiel ein Rückkoppeln 9 nach dem Zuordnen 7 einer Fahrspur und/oder dem Bestimmen 8 des Vertrauensmaßes zu dem Auswerten 4 der Daten und dem Berechnen von Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 (2), um die Zuverlässigkeit des Zuordnens 7 weiter zu erhöhen und besser an eine jeweilige Fahrsituation anzupassen.
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In 2 ist eine schematische Darstellung mehrerer Einzelwahrscheinlichkeiten und einer resultierenden Aufenthaltswahrscheinlichkeit zu sehen. Hierbei sind Wahrscheinlichkeitswerte als y-Achse über Ordnungszahlen von Fahrzeugspuren I, II, III, IV, V, VI als x-Achse eingezeichnet. Eingezeichnet sind mehrere Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11, 12, 13, 14 sowie die resultierende Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 für den Kraftwagen. Es ist gut zu erkennen, dass im gezeigten Beispiel zwei Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11 eine klare Präferenz für die Fahrzeugspur III zeigen. Diesen beiden ersten Einzelwahrscheinlichkeiten zu Folge liegt die Wahrscheinlichkeit, dass sich der Kraftwagen auf Fahrzeugspur III befindet, jeweils bei 40% im Vergleich zu weniger als 5% für die Fahrzeugspuren II und IV als nächstwahrscheinliche Fahrzeugspuren. Die Sensoren oder Sensorgruppierungen, auf welche diese ersten beiden Einzelwahrscheinlichkeiten 10, 11 zurückzuführen sind, geben also hier sehr eindeutige Informationen. Anders sieht es beispielsweise bei der nächsten Einzelwahrscheinlichkeit 12 aus, welche zwar einen Maximalwert von knapp 25% erreicht, jedoch deutlich flacher verläuft und zudem ihren Maximalwert nicht für Fahrzeugspur III, sondern Fahrzeugspur II erreicht. Noch flacher verläuft die weitere Einzelwahrscheinlichkeit 13, bei welcher für die Fahrzeugspuren II, III und IV jeweils eine Wahrscheinlichkeit von knapp 14% erreicht wird. Weniger Aussagekraft hat nur noch eine letzte Einzelwahrscheinlichkeit 14, nach welcher der Kraftwagen mit einer Wahrscheinlichkeit von rund 12% entweder auf der Fahrzeugspur II, III, IV, V oder VI anzutreffen ist, möglicherweise aber auch noch mit einer von 0 verschiedenen Restwahrscheinlichkeit auf der Fahrzeugspur I. Durch das in 1 beschriebene Berechnen 5 (1) einer gesamten Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 des Kraftwagens für jede Fahrzeugspur I–VI werden die Einzelwahrscheinlichkeiten 10 bis 14 schließlich durch die Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 zusammengefasst. Im vorliegenden Fall wird also eine deutliche Präferenz für die Fahrzeugspur III gezeigt, da die Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 dort ihr Maximum hat. Das heißt, das Zuordnen 7 einer Fahrzeugspur oder Fahrspur zu dem Kraftwagen wird die Fahrzeugspur III dem Kraftwagen zuordnen, und das Vertrauensmaß liegt im vorliegenden Fall bei gut 30%, da dies der Betrag der Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 für die Fahrzeugspur ist.
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Es könnte nun beispielsweise in einem darauffolgenden Zeitpunkt, bei dem bereits ein Rückkoppeln 9 des in 2 gezeigten Ergebnisses erfolgt ist, ein Justieren beziehungsweise ein Anpassen der Wichtung der Einzelwahrscheinlichkeiten 10 bis 14 stattfinden. Damit würde, im Gegensatz zum einfachsten Fall, bei dem alle Sensorgruppierungen oder -kategorien gleich gewichtet sind, möglicherweise als Folge in einem darauffolgenden Schritt z. B. die Sensorgruppe oder der Sensor, welcher der dritten Einzelwahrscheinlichkeit 12 zugrunde liegt, weniger gewichtet werden. Dies macht natürlich nur Sinn, wenn das Zuordnen 7 in dem vorhergehenden Zeitschritt zu einem korrekten Zuordnen der Fahrzeugspur geführt hätte, also im gezeigten Beispiel die Fahrzeugspur II, welche gemäß der dritten Einzelwahrscheinlichkeit 12 die Fahrzeugspur des Kraftwagens ist, tatsächlich nicht von dem Kraftwagen befahren wird. In Folge der angepassten Wichtung, in der die dritte Einzelwahrscheinlichkeit 12 weniger zur Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 beitragen würde, würde die Aufenthaltswahrscheinlichkeit 15 zum darauffolgenden Zeitpunkt eine deutlichere Präferenz für Fahrzeugspur III aufweisen, also mit einem höheren Vertrauensmaß. Im Kraftwagen könnten nun beispielsweise die aktuellen fahrbetriebsrelevanten Parameter abgespeichert werden gemeinsam mit der Information, dass bei einem Vorliegen einer derartigen Parameterkonstellation die Sensorgruppe oder -gruppierung bzw. die Charakteristik oder Objektklasse, welche die Einzelwahrscheinlichkeit 12 bestimmt, besonders unzuverlässig arbeitet. Damit würde in künftigen ähnlichen Situationen die Zuverlässigkeit des Zuordnens einer Fahrzeugspur a priori verbessert.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Lokalisieren
- 2
- Zuordnen
- 3
- Erfassen
- 4
- Auswerten
- 5
- Berechnen
- 6
- Erfassen
- 7
- Zuordnen
- 8
- Bestimmen
- 9
- Rückkoppeln
- 10
- Einzelwahrscheinlichkeit
- 11
- Einzelwahrscheinlichkeit
- 12
- Einzelwahrscheinlichkeit
- 13
- Einzelwahrscheinlichkeit
- 14
- Einzelwahrscheinlichkeit
- 15
- Aufenthaltswahrscheinlichkeit
- I
- Fahrspur
- II
- Fahrspur
- III
- Fahrspur
- IV
- Fahrspur
- V
- Fahrspur
- VI
- Fahrspur
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102005039 A1 [0003]
- DE 102009060600 A1 [0004]
- DE 102011120497 A1 [0005]
