DE102013105046B4 - Zielspurauswahlverfahren mittels Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien - Google Patents

Zielspurauswahlverfahren mittels Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien Download PDF

Info

Publication number
DE102013105046B4
DE102013105046B4 DE102013105046.8A DE102013105046A DE102013105046B4 DE 102013105046 B4 DE102013105046 B4 DE 102013105046B4 DE 102013105046 A DE102013105046 A DE 102013105046A DE 102013105046 B4 DE102013105046 B4 DE 102013105046B4
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
lane
data
vehicle
curvature
image system
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.)
Active
Application number
DE102013105046.8A
Other languages
English (en)
Other versions
DE102013105046A9 (de
DE102013105046B9 (de
DE102013105046A1 (de
Inventor
Shuqing Zeng
Bakhtiar Litkouhi
Xingping Chen
James Nickolaou
Joel Pazhayampallil
Daniel Gandhi
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.)
GM Global Technology Operations LLC
Original Assignee
GM Global Technology Operations LLC
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 GM Global Technology Operations LLC filed Critical GM Global Technology Operations LLC
Publication of DE102013105046A1 publication Critical patent/DE102013105046A1/de
Publication of DE102013105046A9 publication Critical patent/DE102013105046A9/de
Application granted granted Critical
Publication of DE102013105046B4 publication Critical patent/DE102013105046B4/de
Publication of DE102013105046B9 publication Critical patent/DE102013105046B9/de
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/10Path keeping
    • B60W30/12Lane keeping
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/167Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404Characteristics
    • B60W2554/4041Position
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W2555/00Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60Traffic rules, e.g. speed limits or right of way
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W2556/00Input parameters relating to data
    • B60W2556/45External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50External transmission of data to or from the vehicle for navigation systems

Abstract

Verfahren zum Auswählen einer Zielfahrspur in einem Fahrzeug-Fahrspurführungssystem, aufweisend:
- Vorhersagen einer Fahrspurinformation für ein Fahrzeug unter Verwendung von digitalen Kartendaten;
- Vorhersagen einer Fahrspurinformation für ein Fahrzeug unter Verwendung von Trajektoriendaten eines vorausfahrenden Fahrzeugs;
- Erlangen mindestens linker Fahrspurmarkierungsdaten und/oder rechter Fahrspurmarkierungsdaten von einem Bildsystem, wobei das Bildsystem zusätzlich zu einer Frontkamera eine Heckkamera beinhaltet, die in der Lage ist, Fahrzeugbegrenzungsmarkierungen hinter dem Fahrzeug sowohl auf der linken als auch rechten Seite zu erfassen;
- Durchführen einer Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation unter Verwendung der digitalen Kartendaten, der Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs und der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem, wobei die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation auf einem Mikroprozessor in dem Fahrzeug-Fahrspurführungssystem durchgeführt wird;
- Vergleichen der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem mit den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs; und
- Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung, basierend auf dem Vergleich der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem mit den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs, wobei das Verfahren ferner ein Bestimmen umfasst, ob Fahrspurbegrenzungsinformationen hinter dem Fahrzeug von dem Bildsystem verfügbar sind, wenn keine frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind.

Description

  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • Gebiet der Erfindung
  • Diese Erfindung betrifft im allgemeinen eine verbesserte Fahrspurführungsfähigkeit eines Kraftfahrzeugs und insbesondere ein Verfahren zum Auswählen einer Zielfahrspur unter Verwendung von Navigations- und digitaler Karteninformation, Trajektorien eines vorausfahrenden Fahrzeugs oder anderer Daten, um die Fahrspurführungsfunktion bei Fahrspureinmündungen und Abzweigungen zu verbessern.
  • Erörterung der relevanten Technik
  • Fahrzeug-Fahrspurführungssysteme verwenden gewöhnlicherweise Kameras und Bildverarbeitungstechniken, um Fahrspurbegrenzungslinien, die auf einer Straße markiert sind, zu identifizieren. Fahrspurführungssysteme können auch andere Techniken verwenden, wie Daten von magnetischen Fahrspurbegrenzungsmarkierungen, die in speziell präparierten Straßen eingebettet sind. Unabhängig von der Art der Daten, die verwendet werden, um Fahrspurbegrenzungen zu erfassen, werden typische Fahrspurführungssysteme entworfen, um ein Fahrzeug im Zentrum einer Fahrspur zu halten, von der angenommen wird, dass sie parallele linke und rechte Begrenzungen aufweist.
  • In Situationen, in denen linke und rechte Begrenzungen einer Fahrspur nicht parallel verlaufen - nämlich dort, wo eine schräge Einfahrt auf eine Durchgangsfahrspur einmündet oder wo eine Ausfahrtspur von einer Durchgangsfahrspur abzweigt - können typische Fahrspurführungssysteme nicht das gewünschte Verhalten zeigen. Zum Beispiel, wo eine Ausfahrtspur von einer Durchgangsfahrspur abzweigt und der Abstand zwischen den linken und rechten Fahrspurbegrenzungen zunimmt, kann ein typisches Fahrspurführungssystem das Fahrzeug zentriert zwischen der divergierenden linken und rechten Begrenzung für eine Zeitspanne halten. Das System wird ultimativ entweder die Durchgangsfahrspur oder die Ausfahrtspur zur Fahrspurführung auswählen und diese Auswahl wird ein plötzliches, unerwünschtes laterales Manöver des Fahrzeugs verursachen. Darüber hinaus können typische Fahrspurführungssysteme Schwierigkeiten mit der Zweideutigkeit, die durch fehlende oder verborgene Fahrspurmarkierungen verursacht wird, haben. Die Druckschrift DE 10 2010 050 167 A1 beschreibt ein Verfahren zum Bestimmen eines Fahrstreifens für ein Fahrzeug mit zumindest zwei unabhängigen Sensoren auf einer Fahrbahn. Die Druckschrift DE 10 2005 003 192 A1 beschreibt ein Verfahren zur Kursprädiktion in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge, bei dem anhand von fahrdynamischen Daten des Fahrzeugs eine dynamische Kurshypothese erstellt wird. Die Druckschrift DE 10 2005 003 192 A1 beschreibt eine Fahrunterstützungsvorrichtung mit einem Weißlinie-Erfassungsteil zum Erfassen einer Fahrspurmarkierung, die auf einer rechten Seite und/oder einer linken Seite einer Fahrspur angebracht ist, und mit einem Straßenrandobjekt-Erfassungsteil. Die Druckschrift WO 2011 141 018 A2 beschreibt ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrzeuglenkers, wobei eine Fahrbahn in Abhängigkeit erkannter Fahrspurmarkierungen und erhabener Fahrbahnbegrenzungen erfolgt bestimmt wird.
  • Ein Fahrspurführungssystem wird benötigt, welches alle verfügbaren Daten verwendet, um eine Zielfahrspur auszuwählen und eine verbesserte Fahrspurführungsfunktion in Szenarien mit Fahrspureinmündung und Fahrspurausfahrten zu zeigen.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Gemäß den Lehren der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung in einem Fahrzeug-Fahrspurführungssystem offenbart. Digitale Kartendaten und Trajektoriendaten eines vorausfahrenden Fahrzeugs werden verwendet, um eine Fahrspurinformation vor einem Fahrzeug vorherzusagen. Linke und rechte Fahrspurbegrenzungsmarkierungen werden ebenfalls, soweit verfügbar, unter Verwendung eines Bildsystems erfasst, wobei das Bildsystem zusätzlich zu einer Frontkamera eine Heckkamera beinhalten, die in der Lage ist, Fahrzeugbegrenzungsmarkierungen hinter dem Fahrzeug sowohl auf der linken als auch rechten Seite zu erfassen. Die Fahrspurmarkierungsdaten des Bildsystems werden mit den Fahrspurinformationen von den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs in einer Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation kombiniert. Die linken und rechten Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem werden auch für Bedingungen wie Parallelität und plötzliche Sprünge in Abständen ausgewertet, während das Vorhandenseins von Einfahrts- oder Ausfahrtspuren, wie sie durch die Kartendaten angezeigt werden, berücksichtigt werden. Eine Zielfahrspur wird zur Fahrspurführung, basierend auf der Auswertung der Bildsystemdaten, unter Verwendung entweder der fusionierten Krümmungskalkulation oder der digitalen Karte und der Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs, soweit geeignet, ausgewählt, wobei das Verfahren ferner ein Bestimmen umfasst, ob Fahrspurbegrenzungsinformationen hinter dem Fahrzeug von dem Bildsystem verfügbar sind, wenn keine frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind.
  • Zusätzliche Merkmale der vorliegenden Erfindung werden durch die nachfolgende Beschreibung und die anhängenden Ansprüche im Zusammenhang mit den begleitenden Zeichnungen erkennbar erscheinen.
  • Figurenliste
    • 1 ist ein schematisches Diagramm eines Fahrzeugs, das ein Fahrspurführungssystem beinhaltet;
    • 2 ist eine Darstellung eines Fahrzeugs mit einem traditionellen Fahrspurführungssystem, das ein unerwünschtes laterales Manöver ausführt, wenn es mit einem Fahrspurführungsdilemma an einer Ausfahrtspurabzweigung konfrontiert wird;
    • 3 ist eine Darstellung eines Fahrzeugs mit einem verbesserten Fahrspurführungssystem, das eine genaue Zielfahrspurauswahl trifft, wenn es mit einem Fahrspurführungsdilemma an einer Ausfahrtspurabzweigung konfrontiert wird;
    • 4 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens für eine Zielfahrspurauswahl unter Verwendung mehrerer Quellendaten; und
    • 5 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens für eine Zielfahrspurauswahl unter Verwendung mehrerer Quellendaten, wenn sowohl linke als auch rechte Fahrspurbegrenzungsmarkierungsdaten verfügbar sind.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE
  • Die folgende Erörterung der Ausführungsformen der Erfindung, die auf ein Verfahren für eine Zielfahrspurauswahl unter Verwendung einer Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien gerichtet ist, ist nur exemplarischer Natur, und es ist keineswegs beabsichtigt, die Erfindung oder ihre Anwendungen oder ihren Gebrauch zu begrenzen.
  • Fahrspurführungssysteme werden in modernen Fahrzeugen zunehmend populärer, weil ein halbautonomes Fahren ein wünschenswertes und erreichbares Ziel wird. Typische Fahrspurführungssysteme verwenden ein Bildsystem, um linke und rechte Fahrspurbegrenzungsmarkierungen zu erfassen, und versuchen die Position des Eigenfahrzeugs mittig zwischen den linken und rechten Fahrspurmarkierungen zu halten. In Situationen, bei denen jedoch die linken und rechten Fahrspurmarkierungen nicht parallel sind, wie bei einer Einfahrtspureinmündung oder einer Ausfahrtspurabzweigung, können typische Fahrspurführungssysteme ein unerwünschtes Verhalten verursachen. Andere Situationen, wie fehlende oder verborgene Fahrspurmarkierungen, können Probleme für traditionelle Fahrspurführungssysteme verursachen.
  • 1 ist ein schematisches Diagramm eines Fahrzeugs 10, das ein verbessertes Fahrspurführungssystem 12 aufweist, das Daten von mehreren Quellen verwendet, um eine Zielfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen. Das Fahrspurführungssystem 12 empfängt Daten von einem Navigations- und digitalen Kartensystem 14, einem Fahrzeugdynamik-System 16 und einem Bildsystem 20 und verwendet alle verfügbaren Daten in einer Fusionskalkulation, um eine Zielfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen. Das Navigations- und digitale Kartensystem 14 beinhaltet eine digitale Kartendatenbasis, die Daten von Straßenrouten, Straßenarten, Kreuzungen, Einmündungen und Abzweigungen, usw., enthält, wie es für den Fachmann verständlich ist. Das Navigations- und digitale Kartensystem 14 verwendet ein globales Positionssystem (GPS, Global Positioning System), das Kurzbereichskommunikationen (DSRC, Dedicated Short Range Communications) oder andere Kommunikationssysteme verwendet, um zu allen Zeiten nachzuverfolgen, wo das Fahrzeug 10 lokalisiert ist und auf welcher Straße es fährt. Das Navigations- und digitale Kartensystem 14 schließt auch eine Punkt-zu-Punkt-Navigationsfähigkeit ein, wobei ein Benutzer einen gewünschten Zielpunkt eingeben kann und das System 14 wird Abbiege-zu-Abbiege-Navigationsinstruktionen bereitstellen, um das Ziel zu erreichen.
  • Es sollte verständlich sein, dass die Merkmale des Navigations- und digitalen Kartensystems 14 in einem einzigen System, wie oben beschrieben, kombiniert sein können oder in zwei getrennten Systemen enthalten sein können - wobei die digitale Kartendatenbasis getrennt von dem Navigationsmerkmal ist. Ferner erfordert das Fahrspurführungssystem 12 nicht die Verwendung des Navigationsmerkmals; vielmehr wird das Fahrspurführungssystem 12 jegliche Daten verwenden, die verfügbar sind, einschließlich Punkt-zu-Punkt-Navigationsdaten, zum Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung. Dies wird unten im Detail erörtert.
  • Das Fahrzeugdynamik-System 16 empfängt Signale einer Sensorreihe 18 für Fahrzeugdynamiken, welche longitudinale und laterale Beschleunigungssensoren, einen Gierratensensor, einen Fahrzeuggeschwindigkeits- oder Radgeschwindigkeitssensor, einen Lenkradwinkelsensor und andere beinhaltet. Das Bildsystem 20 beinhaltet eine Frontkamera 22, die eine Vielzahl unterschiedlicher Arten von Objekten vor dem Fahrzeug 10 erfassen kann. Die Frontkamera 22 kann sowohl linke als auch rechte Fahrspurbegrenzungsmarkierungen, vorausfahrende Fahrzeuge und stationäre Objekte, unter anderem, erfassen. Das Bildsystem 20 kann auch eine Heckkamera 28 beinhalten, die in der Lage ist, Fahrzeugbegrenzungsmarkierungen hinter dem Fahrzeug 10 sowohl auf der linken als auch rechten Seite zu erfassen. Die Heckkamera 28 kann auch nachfolgende Fahrzeuge erfassen.
  • Das Fahrzeug 10 kann weiterhin einen Objekterfassungssensor 30 beinhalten, der ein Ultraschall-, Infrarot-, Radar- oder Lidarsensor sein könnte. Der Objekterfassungssensor 30 könnte verwendet werden, um stationäre Objekte, wie Bäume und Leitplanken, oder bewegliche Objekte, wie vorausfahrende Fahrzeuge, zu erfassen. Der Objekterfassungssensor 30 könnte Teil des Bildsystems 20 sein und im Zusammenhang mit den Kameras 22 und 28 verwendet werden oder der Objekterfassungssensor 30 könnte unabhängig arbeiten und direkt mit dem Fahrspurführungssystem 12 kommunizieren.
  • Ein Fachmann würde verstehen, dass das Bildsystem 20 einen Prozessor, ein Speichermodul und Software einschließt, die speziell für die Bildverarbeitung, Objekterfassung und Wiedererkennung und für eine Trajektorien-Nachverfolgung entwickelt sind. Das Bildsystem 20 ist zum Beispiel in der Lage, entweder durchgezogene oder gestrichelte Fahrspurbegrenzungsmarkierungen in Bildern von den Kameras 22 und 28 zu erkennen, und von diesen Bildern die Position, Orientierung und Krümmung der Fahrspurbegrenzung auf der linken und/oder rechten Seite des Fahrzeugs 10 zu bestimmen. Das Bildsystem 20 ist auch in der Lage, die Bilddaten zu verwenden, um die Trajektorie von einem oder mehreren vorausfahrenden Fahrzeugen zu verfolgen.
  • Das Fahrspurführungssystem 12 weist mindestens einen Prozessor und ein Speichermodul auf, wobei der Prozessor mit Software konfiguriert ist, die entwickelt ist, um eine Führungsfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen, die von einem halbautonomen Fahrsystem zur lateralen Steuerung des Fahrzeugs 10 verwendet werden kann. Das Fahrspurführungssystem 12 empfängt Daten von dem Navigations- und digitalen Kartensystem 14, dem Fahrzeugdynamik-System 16, dem Bildsystem 20 und dem Objekterfassungssensor 30 und findet die Zielfahrspur, die mit den Fahrbahnbegrenzungsmarkierungen, der Navigationsroute, der Trajektorie des vorausfahrenden Fahrzeugs und anderen Daten übereinstimmt. Die Fusion der Vielzahl der Datenquellen kann vor allem von Vorteil sein, wenn nicht-parallele Fahrspurbegrenzungsmarkierungen betroffen sind. Die Logik und Kalkulationen, die in dem Fahrspurführungssystem 12 verwendet werden, werden im Detail unten erörtert.
  • 2 ist eine Darstellung des Fahrzeugs 10, das ein unerwartetes laterales Manöver ausführt, wenn es mit einem Fahrspurführungsdilemma an einer Ausfahrtspurabzweigung konfrontiert ist, wie es ohne das Fahrspurführungssystem 12 auftreten kann. Das Fahrzeug 10 fährt auf einer Fahrbahn 40, die sich in eine Durchgangsfahrspur 42 und eine Ausfahrtspur 44 aufspaltet. Die Fahrbahn 40 besitzt eine linke Fahrspurbegrenzung 50 und eine rechte Fahrspurbegrenzung 52, die anfänglich parallel sind und voneinander um eine Standardfahrspurweite entfernt sind, aber mit zunehmendem Abstand vor dem Fahrzeug 10 divergieren. Unter der Annahme, dass das Fahrzeug 10 die Durchgangsfahrspur 42 fortsetzen will, gibt es einen gewünschten Pfad 54, dem das Fahrzeug 10 idealerweise folgen würde, wobei der gewünschte Pfad 54 die Mittellinie der Durchgangsfahrspur 42 beschreibt.
  • Ein typisches Fahrspurführungssystem wird versuchen, die laterale Position des Fahrzeugs 10 mittig zwischen der linken Fahrspurbegrenzung 50 und der rechten Fahrspurbegrenzung 52 zu halten. Dieser Ansatz lässt sich jedoch nicht aufrechterhalten, da das Fahrzeug 10 näher an die physische Abzweigung der Durchgangsfahrspur 42 und der Ausfahrtspur 44 kommt. Das typische Fahrspurführungssystem wird möglicherweise zwischen einer Fahrspur oder der anderen wählen müssen. Selbst wenn das typische Fahrspurführungssystem die gewünschte Durchgangsfahrspur 42 wählt, was nicht garantiert ist, wird die Fahrspurauswahl ein plötzliches, unerwartetes laterales Manöver des Fahrzeugs 10 verursachen, während es dem aktuellen Pfad 56 folgt.
  • 3 ist eine Darstellung des Fahrzeugs 10, das eine zutreffende Zielfahrspurauswahl durchführt, wenn es mit einem Fahrspurführungsdilemma an einer Ausfahrtspurabzweigung konfrontiert wird und das Fahrspurführungssystem 12 verwendet. In 3 fährt das Fahrzeug 10 auf der gleichen Fahrbahn 40 wie in 2 gezeigt und will auf der Durchgangsfahrspur 42 entlang des gewünschten Pfades 54 (in 3 der Deutlichkeit halber nicht gezeigt) die Fahrt fortsetzen. Das Fahrspurführungssystem 12 ist in der Lage, zusätzliche Daten, neben den Positionen der linken Fahrspurbegrenzung 50 und der rechten Fahrspurbegrenzung 52, zu verwenden, um eine Zielfahrspur für eine Fahrspurführung auszuwählen. Das Fahrspurführungssystem 12 kann insbesondere GPS-Daten und eine digital Karte verwenden, um zu ermitteln, dass die Ausfahrtspur 44 erreicht worden ist. Das Fahrspurführungssystem 12 kann weiterhin Navigationsdaten verwenden, um zu ermitteln, dass das Fahrzeug 10 der Durchgangsfahrspur 42 zu folgen wünscht. Das Fahrspurführungssystem 12 kann zusätzlich einem vorausfahrenden Fahrzeug 60 folgen, indem es einer Trajektorie 62 des vorausfahrenden Fahrzeugs folgt. Unter Verwendung all dieser ihm verfügbaren Daten kann das Fahrspurführungssystem 12 ermitteln, dass es die linke Fahrspurbegrenzung 50 als Ziel für die Fahrspurführung verwenden sollte und die rechte Fahrspurbegrenzung 52 solange nicht beachten sollte, bis eine neue rechte Fahrspurbegrenzung nach der Abzweigung der Ausfahrtspur 44 auftaucht. Die Entscheidungslogik und Details der Kalkulationen, die in dem Fahrspurführungssystem 12 verwendet werden, werden unten beschrieben.
  • 4 ist ein Flussdiagramm 80 eines Verfahrens für eine Auswahl einer Zielfahrspur unter Verwendung mehrerer Datenquellen, wie sie durch das Fahrspurführungssystem 12 in einem Szenarium, das in 3 gezeigt wird und oben beschrieben wurde, durchgeführt wird. Das Verfahren des Flussdiagramms 80 soll kontinuierlich arbeiten und ist als Software konfiguriert, die auf einem Mikroprozessor in dem Fahrspurführungssystem 12 abläuft. Das Verfahren beginnt mit dem Startblock 82, in dem Daten von Fahrzeugsensoren und Systemen bereitgestellt werden, einschließlich des Navigations- und digitalen Kartensystems 14, des Fahrzeugdynamik-Systems 16 mit der Fahrzeugdynamik-Sensorenreihe 18, des Bildsystems 20 mit den Kameras 22 und 28 und dem Objekterfassungssensor 30.
  • In dem Block 84 werden sichtbare Verhaltensweisen von vorausfahrenden Fahrzeugen erfasst. Mit anderen Worten, können eine oder mehrere Trajektorien vorausfahrender Fahrzeuge festgestellt oder aufrechterhalten werden, basierend auf Daten von dem Bildsystem 20. Mehr als eine Trajektorie vorausfahrender Fahrzeuge ist in Situationen wie beim Fahren auf einer gekrümmten Straße möglich, bei dem das Fahrzeug 10 die Sicht auf Fahrzeuge vor dem Fahrzeug, das unmittelbar in der Fahrspur vor ihm fährt, haben könnte. In dem Block 86 werden Fahrspurinformationen unter Verwendung von Informationen des Navigations- und digitalen Kartensystems 14 vorhergesagt, wenn diese Information von hoher Zuverlässigkeit ist. Ein Zuverlässigkeitswert auf Karten- und Navigationsinformationen kann zugesprochen werden, basierend auf Faktoren wie dem Grad des Übereinstimmens zwischen Positions- und Geschwindigkeitsdaten und dem gegenwärtigen Straßentyp und der Richtung (zum Beispiel - passt die Fahrzeuggeschwindigkeit zu dem Straßentyp?), und der Verfügbarkeit von Punkt-zu-Punkt-Navigationsdaten zum Bestimmen, welche Route bei Entscheidungspunkten einzuschlagen ist. Die Fahrspurinformationen, die im Block 86 vorhergesagt werden, beinhalten Fahrspurpositionen (Mittellinie und linke und rechte Fahrspurbegrenzungen) und Fahrspurkrümmungsinformationen für einen gewissen Abstand vor dem Fahrzeug 10.
  • In dem Block 88 werden, wenn eine oder mehrere Trajektorien vorausfahrender Fahrzeuge von dem Block 84 zur Verfügung stehen, Fahrspurinformationen vorausgesagt, die auf den Trajektorieninformationen des vorausfahrenden Fahrzeugs basieren. Details dieser Kalkulationen werden später erörtert. Der Rest des Flussdiagramms 80 ist von links nach rechts angeordnet in der Reihenfolge der ansteigenden Datenverfügbarkeit von dem Bildsystem 20. Zur Übersichtlichkeit ist dort keine sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformation auf der äußerst linken Seite des Flussdiagramms 80 verfügbar, sowohl linke als auch rechte frontseitig sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformationen sind auf dem äußerst rechten Bereich des Diagramms 80 verfügbar und einige sichtbare Fahrspurdaten (links-, rechts- oder heckseitig) sind im Zentrum des Diagramms 80 verfügbar.
  • In der Entscheidungsraute 90 wird bestimmt, ob Fahrspurbegrenzungsinformationen vor dem Fahrzeug 10 von dem Bildsystem 20 verfügbar sind (von der Kamera 22). Die Verfügbarkeit der frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen bedeutet, dass eine Fahrspurbegrenzung (gebogene oder Fahrspurstreifen) visuell erfasst worden ist, so dass die Position und die Krümmung der Fahrspurbegrenzung zuverlässig für einen gewissen Abstand vor dem Fahrzeug 10 festgestellt werden kann. Wenn keine frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind, dann wird in der Entscheidungsraute 92 bestimmt, ob Fahrspurbegrenzungsinformationen hinter dem Fahrzeug 10 von dem Bildsystem 20 verfügbar sind (von der Heckkamera 28). Wenn keine heckseitig sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformationen in der Entscheidungsraute 92 verfügbar sind, dann werden im Block 94 Fahrspurinformationen unter Verwendung der Kartendaten von dem Block 86 und/oder unter Verwendung der Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs von dem Block 88 als verfügbar vorhergesagt. Von dem Block 94 endet der Prozess am Endpunkt 96, ohne Verwendung irgendwelcher sichtbaren Fahrspurbegrenzungsdaten.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 92 heckseitig sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind, dann werden diese Informationen in dem Block 98 verwendet. Heckseitig sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformationen werden normalerweise nur für eine Position (ein Abstand der linken oder rechten Fahrzeugbegrenzung von der Mittellinie des Fahrzeugs 10) verwendet, nicht für Krümmungsvorhersagen, aufgrund der Begrenzungen der typischen Heckkameras. Wenn somit in dem Block 98 links- oder rechtsseitige Fahrspurabstandsdaten von dem Bildsystem 20 abweichen von den Abstandsdaten von den Kartendaten oder von Trajektorien des vorausfahrenden Fahrzeugs, dann werden die Abstände unter Verwendung der Heckbildsysteminformationen aktualisiert. In dem Block 100 wird eine Fahrspurfusionskalkulation unter Verwendung der Daten von dem Block 98 durchgeführt, welche heckseitig sichtbare Fahrspurinformationen sind. Die Fahrspurfusionskalkulation des Blocks 100 verwendet ein Kalman-Filter, um die Fahrspurinformationen von dem Bildsystem 20 mit den Fahrzeugbewegungsdaten des Fahrzeugdynamik-Systems 16 zu fusionieren, unter Bereitstellen von Fahrspurabständen und Fahrtrichtungs-Informationsfehlern als Ergebnis. Fahrspurinformationen von dem Bildsystem 20 können mit Karten-basierenden-Fahrspurinformationen und/oder mit vorausfahrenden Fahrzeug-basierenden-Fahrspurinformationen, wie oben und unten erörtert, vervollständigt werden. Die Kalman-Filter-basierenden-Fahrspurfusionskalkulationen werden in der ebenfalls anhängigen U.S. Patentanmeldung, Seriennummer 13/289,517 , mit dem Titel LANE TRACKING SYSTEM, eingereicht am 4. November 2011, beschrieben, die den Anmeldern der gegenwärtigen Anmeldung zugeschrieben ist und die hiermit durch Bezugnahme eingeschlossen ist.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 90 frontseitig sichtbare Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind, dann wird in der Entscheidungsraute 102 ermittelt, ob die frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen von der linken Seite, der rechten Seite oder von beiden Seiten verfügbar sind. Wenn die frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen nur von der linken Seite verfügbar sind, wird dann in dem Block 104 eine linksseitige Fahrspurbegrenzungs-Krümmungskalkulation durchgeführt. Die Kalkulation in dem Block 104 ist eine Fusion der linksseitig sichtbaren Fahrspurinformationen, der Kartendaten und der Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs. Details dieser Kalkulation werden unten erklärt. Wenn die frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen nur auf der rechten Seite verfügbar sind, dann wird in dem Block 106 eine rechtsseitige Fahrspurbegrenzungs-Krümmungskalkulation durchgeführt. Nachfolgend auf die linksseitige Fahrspurkrümmungskalkulation in dem Block 104 wird in der Entscheidungsraute 108 ermittelt, ob eine Ausfahrtspur unmittelbar vor dem Fahrzeug 10 vorhanden ist. Dieses Ermitteln basiert auf den digitalen Kartendaten. In ähnlicher Weise folgt auf eine rechtsseitige Fahrspurkrümmungskalkulation des Blockes 106 ein Ermitteln in der Entscheidungsraute 110, ob eine Ausfahrtspur unmittelbar vor dem Fahrzeug 10 vorhanden ist.
  • Wenn eine Ausfahrtspur entweder in der Entscheidungsraute 108 oder in der Entscheidungsraute 110 erfasst wird, dann wird im Block 112 ermittelt, ob die Fahrspurkrümmung von dem Bildsystem 20 (linke oder rechte Seite, wie passend) innerhalb einer vorbestimmten Toleranz einer Fahrspurkrümmung von den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs ist. Wenn die visuellen Daten, die Kartendaten und die Daten des vorausfahrenden Fahrzeugs übereinstimmen, dann wird in dem Block 112 die fusionierte Krümmungskalkulation von dem Block 104 oder dem Block 106 als eine Zielfahrspur für die Führung verwendet. Wenn die visuellen Krümmungsdaten nicht mit den Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs übereinstimmen, dann werden in dem Block 112 die visuellen Krümmungsdaten verworfen und die Fahrspurkrümmung von dem Navigations- und digitalen Kartensystem 14 verwendet, zusammen mit den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs, falls verfügbar. Nicht-Berücksichtigung der Bildsystemdaten und Verwenden der Navigation und der Kartendaten kann ein Anzeichen sein, dass die Bildsystemdaten einem Ausfahrtsspurstreifen folgen, obwohl das Fahrzeug 10 vorgesehen ist, die Fahrt auf einer Durchgangsfahrspur fortzusetzen, oder umgekehrt.
  • Falls keine Ausfahrtspur in der Entscheidungsraute 108 erfasst wird, dann wird im Block 114 die fusionierte Fahrspurkrümmungsinformation von dem Block 104 als Zielfahrspur zur Fahrspurführung verwendet. In ähnlicher Weise wird, falls in der Entscheidungsraute 110 keine Ausfahrtspur erfasst wird, dann im Block 116 die fusionierte Fahrspurkrümmungsinformation von dem Block 106 als Zielfahrspur zur Fahrspurführung verwendet. Von jedem der Blöcke 112, 114 oder 116 wurden Fahrspurkrümmungsdaten für das Fahrspurführungssystem 12 bestimmt, und der Prozess wird mit der Fahrspurfusionskalkulation im Block 100, wie vorhergehend erörtert, fortgesetzt. Von dem Block 100 aus wird mit vollendeten Fahrspurabständen und Fahrtrichtungskalkulationen an dem Endpunkt 96 der Prozess beendet.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 102 die frontseitig visuelle Fahrspurbegrenzungsinformation für beide Seiten zur Verfügung steht, dann werden die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulationen im Block 118 für beide Seiten separat durchgeführt. Die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulationen im Block 118 sind die gleichen wie jene, die in den Blöcken 104 und 106 für die linke beziehungsweise rechte Seite durchgeführt werden. Wie vorhergehend erwähnt und im Detail unten erörtert wird, kombinieren die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulationen die Bildsystemkrümmungsdaten, Karten-basierenden-Krümmungsdaten und Krümmungsdaten der Trajektorie eines vorausfahrenden Fahrzeugs. In dem Block 120 werden so viele zusätzliche Schritte durchgeführt, um eine Zielfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen, wie unterschiedliche Optionen möglich sind in dem Fall, in dem sowohl linke als auch rechte Bilddaten zur Verfügung stehen. Die Schritte, die im Block 120 durchgeführt werden, werden in dem Flussdiagramm 140 gezeigt.
  • 5 ist ein Flussdiagramm 140 eines Verfahrens zur Zielfahrspurauswahl unter Verwendung mehrerer Datenquellen, wenn sowohl linke als auch rechte Fahrspurbegrenzungs-Markierungsdaten zur Verfügung stehen. Das Verfahren beginnt bei dem Startblock 142, wenn der Block 120 in das Flussdiagramm 80 einbezogen wird. Linke und rechte Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulationen von dem Block 118 werden bereitgestellt. In der Entscheidungsraute 144 wird bestimmt, ob die rechten und linken Fahrspurbegrenzungen parallel sind, basierend auf den Krümmungsfusionskalkulationen. Wenn die linken und rechten Fahrspurbegrenzungen nicht parallel sind, dann wird in der Entscheidungsraute 146 bestimmt, ob die Fahrspurbegrenzungen divergieren (Ausfahrtspurabzweigung) oder konvergieren (Einfahrtspureinmündung). Wenn eine Abzweigung erfasst wird, wird in der Entscheidungsraute 148 bestimmt, ob gemäß den Kartendaten eine Ausfahrtspur unmittelbar bevorsteht. Wenn gemäß den Kartendaten keine Ausfahrtspur unmittelbar bevorsteht, dann wird im Block 150 eine Krümmungskonsistenzprüfung durchgeführt, um die Zielfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen. Die Krümmungskonsistenz-Prüfungskalkulation im Block 150 wird im Detail unten erörtert. Mit der ausgewählten Zielfahrspur endet der Prozess am Endpunkt 152 und kehrt zurück zu dem Block 100 des Flussdiagramms 80, in dem die Kalman-Filter-Fusionskalkulation durchgeführt wird.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 148 gemäß den Kartendaten eine Ausfahrtspur unmittelbar bevorsteht, dann wird im Block 154 die rechte oder linke Fahrspurbegrenzung als Ziel zur Fahrspurführung ausgewählt, basierend auf einer Übereinstimmung mit den Karten- und Navigationsdaten. Das bedeutet, dass die Fahrspurbegrenzung ausgewählt wird, die eine Krümmung aufweist, die mit der Krümmung der Durchgangsfahrtspur der digitalen Kartendaten konsistent ist, außer die Navigationsdaten zeigen an, dass die Ausfahrtspur zu wählen ist. Wenn keine Übereinstimmung für die linke oder rechte Fahrspurbegrenzung gefunden wird, wird das Ziel basierend auf der Seite der Ausfahrtspur ausgewählt. Die linke Seite wird zum Beispiel als Ziel ausgewählt, wenn die Ausfahrtspur auf der rechten Seite ist, und umgekehrt.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 146 eine Einmündung erfasst wird, dann wird in der Entscheidungsraute 156 bestimmt, ob gemäß den Kartendaten eine Einfahrtspur benachbart zu dem Fahrzeug 10 vorhanden ist. Wenn es gemäß den Kartendaten keine benachbarte Einfahrtspur ist, dann wird im Block 158 eine Krümmungskonsistenzprüfung durchgeführt, um eine Zielfahrspur zur Fahrspurführung auszuwählen. Wenn in der Entscheidungsraute 156 gemäß den Kartendaten eine Einfahrtspur benachbart ist, dann wird im Block 154 die linke oder rechte Fahrspurbegrenzung als Ziel zur Fahrspurführung ausgewählt, basierend auf einer Übereinstimmung mit den Karten- und Navigationsdaten. Das bedeutet, dass die Fahrspurbegrenzung gewählt wird, die eine Krümmung aufweist, die konsistent mit der Krümmung der Durchfahrtsspur von den digitalen Kartendaten ist. Nachdem einer der Blöcke 150, 154 oder 158 als Zielfahrspur gewählt worden ist, endet der Prozess am Endpunkt 152 und kehrt zurück zu dem Block 100 des Flussdiagramms 80, wo die Kalman-Filter-Fahrspurfusionskalkulation durchgeführt wird.
  • Zurückkehrend zu der Entscheidungsraute 144 wird, wenn die linken und rechten Fahrspurbegrenzungen parallel sind, dann die Entscheidungsraute 160 ermitteln, ob es sich um einen plötzlichen Sprung in den Fahrspurbegrenzungsabständen von den Bildsystemdaten handelt. Details der plötzlichen Sprungkalkulation werden unten erörtert. Wenn es sich um keinen plötzlichen Sprung in den Abständen handelt, dann werden im Block 162 die linken und rechten Fahrspurbegrenzungskrümmungen kombiniert und als Zielfahrspur zur Fahrspurführung verwendet. Weil die linken und rechten Begrenzungen parallel sind und keine plötzlichen Sprünge in dem Block 162 aufgetreten sind, sollten die linken und rechten Begrenzungsformen und Krümmungen sehr ähnlich sein, und eine einfache Kombinationstechnik, wie eine Mittelwertbildung, kann angewendet werden. Auf die Zielfahrspurkombination im Block 162 folgend, endet der Prozess am Endpunkt 152, wie vorher erörtert.
  • Wenn in der Entscheidungsraute 160 ein plötzlicher Sprung in den Abständen erfasst wird, dann wird in der Entscheidungsraute 164 ermittelt, ob der plötzliche Sprung auf der linken Seite der Fahrspurbegrenzung oder auf der rechten Seite der Fahrspurbegrenzung oder auf beiden auftritt. Wenn der plötzliche Sprung auf der linken Seite der Fahrspurbegrenzung liegt, dann wird in dem Block 166 die rechte Seite der Fahrspurbegrenzung als Zielfahrspur zur Fahrspurführung ausgewählt. Wenn der plötzliche Sprung auf der rechten Seite der Fahrspurbegrenzung liegt, dann wird in dem Block 168 die linke Seite der Fahrspurbegrenzung als Zielfahrspur zur Fahrspurführung ausgewählt.
  • Wenn der plötzliche Sprung sowohl auf der links- als auch der rechtsseitigen Fahrspurbegrenzung auftritt, dann wird im Block 170 eine Zielfahrspurbegrenzung ausgewählt als Ausgleich zwischen der geometrischen Formänderung der Fahrspur und dem Fahrkomfort. Wenn die linke Fahrspurbegrenzung zum Beispiel plötzlich nach links springt und die rechte Fahrspurbegrenzung plötzlich nach rechts springt, dann kann eine Mittelwertbildung der beiden ein geeignetes Führungsziel bilden. Wenn jedoch beide Fahrspurbegrenzungen plötzlich in die gleiche Richtung springen, kann es notwendig sein, zeitweise die visuellen Daten zu verwerfen und die Zielfahrspur basierend auf den Kartendaten mit, falls verfügbar, Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs auszuwählen. Nachdem die Zielfahrspurauswahl in irgendeinem der Blöcke 166, 168 oder 170 erfolgt ist, endet der Prozess am Endpunkt 152, wie vorher erörtert.
  • In den Flussdiagrammen der 4 und 5 werden Kalkulationen kurzgefasst eingeführt, die weitere detaillierte Erörterungen erfordern. Diese Kalkulationen beinhalten die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation, die in den Blöcken 104, 106 und 118 durchgeführt wird, die Krümmungskonsistenzkalkulation, die in den Blöcken 150 und 158 durchgeführt wird, und die Kalkulation eines plötzlichen Sprunges des Abstands, die in der Entscheidungsraute 160 durchgeführt wird.
  • Die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation bestimmt eine fusionierte Fahrspurkrümmung, basierend entweder auf der linken oder der rechten visuellen Fahrspurbegrenzungskrümmung zusammen mit den Karten-basierenden-Krümmungsdaten und den vorausfahrenden-Fahrzeug-basierenden-Krümmungsdaten. Unter Verwendung der linken Seite als ein Beispiel, kann eine fusionierte Krümmung κ L '
    Figure DE102013105046B4_0001
    definiert werden als: κ L ' = κ V i s _ L W 1 + κ M a p W 2 + κ L e a d _ v e h W 3
    Figure DE102013105046B4_0002
  • Wobei κVis_L die Fahrspurkrümmung von der linksseitig visuellen Messung ist, κMap die Fahrspurkrümmung von den digitalen Kartendaten ist und κLead_veh die Fahrspurkrümmung von den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs ist. Verfahren zum Bestimmen von κVis_L, κMap und κLead_veh werden unten definiert. In der Gleichung (1) werden die Wichtungsfaktoren definiert als: W 1 = C 1 σ V i s _ L 2 W T o t a l
    Figure DE102013105046B4_0003
    W 2 = C 2 σ M a p 2 W t o t a l
    Figure DE102013105046B4_0004
    W 3 = C 3 σ L e a d _ v e h 2 W t o t a l
    Figure DE102013105046B4_0005
    und W T o t a l = C 1 σ V i s _ L 2 + C 2 σ M a p 2 + C 3 σ L e a d _ v e h 2
    Figure DE102013105046B4_0006
  • In den Wichtungsfaktordefinitionen ist oben C1 die Konfidenz der Bildsensorinformation, C2 ist die Konfidenz von digitalen Karteninformationen, ihre GPS-Daten beinhaltend, und C3 ist die Konfidenz der vorausfahrenden Fahrzeug-Sensorinformation. Die Konfidenz-faktoren C1, C2 und C3 haben jeweils einen Wert zwischen 0 und 1 und können basierend auf Parametern, wie der Deutlichkeit der Fahrspurstreifen, die zum Beispiel durch das Bildsystem 20 ermittelt wird, angepasst werden. Die Parameter σ V i s _ L 2 ,   σ M a p 2  und  σ L e a d _ v e h 2
    Figure DE102013105046B4_0007
    sind weiterhin die Varianzen der individuellen Messungen von den entsprechenden Systemen, die unter Verwendung traditioneller statistischer Verfahren geschätzt werden können.
  • Die Fahrspurkrümmung von der linksseitigen visuellen Messung kann definiert werden als: κ V i s _ L = median { k 1, k 2, k 3, k 4, k 5, k 6, k 7 }
    Figure DE102013105046B4_0008
  • Wobei die Werte {k1,...,k7} die sieben neuesten Krümmungsmessungen von dem Bildsystem 20 auf der linken Seite des Fahrzeugs 10 sind. Mehr oder weniger als sieben Messungen könnten verwendet werden. Typischerweise würden die sieben neuesten Bildsystemmessungen während etwa der letzten einen Sekunde gemessen. Ein Mittelwert der neuen Messungen wird verwendet, um ein hochfrequentes Rauschen in den Messungen herauszufiltern, weil direkte Bildsystemmessungen aufgrund komplizierter Straßensituationen verrauscht sind, während die wahre Straßenkrümmung auf einer Autobahn sich langsam ändert.
  • Die Fahrspurkrümmung von dem Navigations- und digitalen Kartensystem 14, κMap, kann als der Parameter b in dem folgenden linearen Regressionsmodell definiert werden: t = a + b s
    Figure DE102013105046B4_0009
  • Wobei t der Tangenzwinkel des Pfades an einem Wegepunkt (x,y) ist und s die ungefähre Kurvenlänge von dem Fahrzeug 10 zu dem Wegepunkt (x,y) ist. GPS-Daten können von dem Navigations- und digitalen Kartensystem 14 verwendet werden, um die laufende Fahrzeugposition zu bestimmen. Eine Serie der Straßenwegepunkte kann dann vor dem Fahrzeug 10 definiert werden. Die Wegepunkte haben das Format {(x1,y1,t1),(x2,y2,t2),... (xn,yn,tn)), wobei (x,y) die Position des Wegepunktes vor dem Fahrzeug 10 ist und t der Tangenzwinkel an dem Wegepunkt ist.
  • Beispielpunkte (s1, t1),... , (sn, tn) können von den Wegepunkten abgeleitet werden mit s1 = 0, und s 1 = k = 2 i ( x k x k 1 ) 2 + ( y k y k 1 ) 2
    Figure DE102013105046B4_0010
    für i ≥ 2. Schließlich kann ein Quadraturverfahren angewandt werden, um den Koeffizient b (der die Krümmung κMap ist) wie folgt zu ermitteln: κ M a p = b = a r g m i n b i = 1 n a + b s i + t i 2
    Figure DE102013105046B4_0011
  • Die Fahrspurkrümmung von den Trajektorien des vorausfahrenden Fahrzeugs, κLead_veh, kann bestimmt werden durch ein vorausgerichtetes Radar in dem Fahrzeug. Es kann unter bestimmten Umständen angenommen werden, dass das Fahrzeug 10 beabsichtigt, der gleichen Fahrspur wie das vorausfahrende Fahrzeug 60 zu folgen. Darüber hinaus kann mehr als ein vorausfahrendes Fahrzeug mit Trajektorie vorhanden sein, wie vorangehend erörtert.
  • Es kann angenommen werden, dass eine Liste der Trajektorien existiert λi,i = 1, ..., N, wobei jede Trajektorie aus einer Serie von Punkten besteht, z.B. λ i = ( p t i , p t 1 i , p t v i + 1 i )
    Figure DE102013105046B4_0012
    und vi ist die Länge (Anzahl der Punkte in) der Trajektorie. Wenn eine neue Liste der Fahrspuren {qk|k = 1, ..., M} oder Zielpunkte relativ zu dem Fahrzeug 10, am Zeitschritt t+ 1 ankommt, ist es zuerst notwendig, jeden Punkt von λi zu projizieren, basierend auf der Bewegung des Fahrzeugs 10 - insbesondere die Fahrgeschwindigkeit (vH) und die Gierrate (ωH). Es sei der Punkt p t i = ( x t i , y t i ) .
    Figure DE102013105046B4_0013
    Der projizierte Punkt p   t ' i = ( x   t ' i , y   t ' i )
    Figure DE102013105046B4_0014
    ist definiert als: x   t ' i = c o s ω H Δ t ( x t i v H Δ t ) + s i n ω H Δ t y t i
    Figure DE102013105046B4_0015
    y   t ' i = s i n ω H Δ t ( x t i v H Δ t ) + c o s ω H Δ t y t i
    Figure DE102013105046B4_0016
  • Als nächstes ist es notwendig, die Fahrspur qk mit der Trajektorie λj zu assoziieren, so dass j bestimmt wird von m i n i = 1, , N   q k p t i
    Figure DE102013105046B4_0017
    und wobei die Entfernung zu dem ersten Punkt p t j
    Figure DE102013105046B4_0018
    der Trajektorie geringer ist als ein vordefinierter Schwellwert T. Das heißt, jede neue Radarspur ist mit der existierenden Trajektorie assoziiert, zu welcher sie am besten passt.
  • Dann wird der Punkt der neuen Fahrspur qk zu der assoziierten Trajektorie λj addiert, so dass p t + 1 j = q k
    Figure DE102013105046B4_0019
    und die aktualisierte Trajektorie λ ' j = { p t + 1 j , p t j , p t v j + 1 j }
    Figure DE102013105046B4_0020
    ist.
  • Für jedes qk, für das m i n i = 1, N   q k p t i
    Figure DE102013105046B4_0021
    größer als der Entfernungsschwellwert T ist, wird eine neue Trajektorie mit qk als erstem Punkt erzeugt. Existierende Trajektorien werden entfernt, wenn sie nicht zu irgendeiner neuen Fahrspur qk passen, für k = 1,...,M.
  • Schließlich wird für jede Trajektorie λi eine Kurvenanpassung durchgeführt, deren Länge größer ist als ein Schwellwert; das heißt, vi > K, für i= 1,...,N. Es bestehe die Trajektorie λi aus einer Liste von Punkten, (x1,y1), ..., (xv,yv). Kurze Trajektorien (die nach wie vor den Schwellwert K übersteigen) können in einem linearen Modell angepasst werden. Mittellange Trajektorien können in einem quadratischen Modell angepasst werden. Lange Trajektorien können in einem kubischen Modell angepasst werden. Die linearen, quadratischen und kubischen Modelle zum Anpassen der Trajektorien werden unten beschrieben.
  • Wenn ein lineares Modell für die Kurve, der Form y= ax + b, angenommen wird, können die nominalen Werte für die Koeffizienten definiert werden als ã und b̃. Die Aufgabe ist es die Funktion zu minimieren: m i n a , b k = 1 v a x k + b y k 2 + α a a a ˜ 2 + α b b b ˜ 2
    Figure DE102013105046B4_0022
  • Wobei die positiven Faktoren αa und αb bestimmen, wie hoch das Vertrauen zu den nominalen Werten ã beziehungsweise b̃ ist. Das Ergebnis der obigen Mindest-Quadraturen ist: [ a ¯ b ¯ ] = A 1 β
    Figure DE102013105046B4_0023
  • Wobei;, A = [ k = 1 v x k 2 + α a k = 1 v x k k = 1 v x k v + α b ]
    Figure DE102013105046B4_0024
  • Und; β = [ k = 1 v x k y k + α a k = 1 v y k + α b ]
    Figure DE102013105046B4_0025
  • Wenn ein quadratisches Modell für die Kurve, der Form y= ax2 + bx + c, angenommen wird, können die nominalen Werte für die Koeffizienten definiert werden als ã, b̃ und c̃. Die Aufgabe ist es die Funktion zu minimieren: m i n a , b , c k = 1 v a x k 2 + b x k c y k 2 + α a a a ˜ 2 + α b b b ˜ 2 + α c c c ˜ 2
    Figure DE102013105046B4_0026
  • Wobei die positiven Faktoren αa, αb und αc bestimmen, wie hoch das Vertrauen zu den nominalen Werten ã, b̃ beziehungsweise c̃ ist. Das Ergebnis der obigen Mindest-Quadraturen ist: [ a ¯ b ¯ c ¯ ] = A 1 β
    Figure DE102013105046B4_0027
  • Wobei; A = [ k = 1 v x k 4 + α a k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 2 k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 2 + α b k = 1 v x k k = 1 v x k 2 k = 1 v x k v + α c ]
    Figure DE102013105046B4_0028
  • Und; β = [ k = 1 v x k 2 y k + α a k = 1 v x k y k + α b k = 1 v y k + α c ]
    Figure DE102013105046B4_0029
  • Wenn ein kubisches Modell für die Kurve, der Form y = ax3 + bx2 + cx + d, angenommen wird, können die nominalen Werte für die Koeffizienten als ã, b̃, c̃ und d̃ definiert werden. Die Aufgabe ist es, die Funktion zu minimieren: m i n a , b , c k = 1 v a x k 3 + b x k 2 + c x k + d y k 2 + α a a a ˜ 2 + α b b b ˜ 2 + α c c c ˜ 2 + α d d d ˜ 2
    Figure DE102013105046B4_0030
  • Wobei die positiven Faktoren αa, αb, αc und αd bestimmen, wie hoch das Vertrauen zu den nominalen Werten ã, b̃, c̃ beziehungsweise d̃ ist. Das Ergebnis der obigen Mindest-Quadraturen ist: [ a ¯ b ¯ c ¯ d ¯ ] = A 1 β
    Figure DE102013105046B4_0031
  • Wobei; A = [ k = 1 v x k 6 + α a k = 1 v x k 5 k = 1 v x k 4 k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 5 k = 1 v x k 4 + α b k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 2 k = 1 v x k 4 k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 2 + α c k = 1 v x k k = 1 v x k 3 k = 1 v x k 2 k = 1 v x k v + α d ]
    Figure DE102013105046B4_0032
  • Und; β = [ k = 1 v x k 3 y k + α a k = 1 v x k 2 y k + α b k = 1 v x k y k + α c k = 1 v y k + α d ]
    Figure DE102013105046B4_0033
  • Ob ein lineares, quadratisches oder kubisches Modell zu der Trajektorie des vorausfahrenden Fahrzeugs passt, kann die Krümmung κLead_veh bereits von der polynomen Approximation der Trajektorie bestimmen.
  • Unter Verwendung der oben beschriebenen Verfahren zur Bestimmung der drei Krümmungswerte - κVis_L, κMap und κLead_veh - und der assoziierten Varianzen, Konfidenzwerte und Wichtungsfaktoren, kann Gleichung (1) verwendet werden, um einen fusionierten Fahrspurkrümmungswert, κ L ' ,
    Figure DE102013105046B4_0034
    zu berechnen, basierend auf linksseitig visuellen Fahrspurbegrenzungs-Krümmungsdaten, Karten-basierenden-Krümmungsdaten und vorausfahrenden Fahrzeug-basierenden-Krümmungsdaten. Dieses vervollständigt die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation, die in dem Block 104 durchgeführt wird, mit ähnlichen Kalkulationen, die in dem Block 106 (rechte Seite) und in dem Block 118 (für beide Seiten getrennt) durchgeführt werden.
  • Die Krümmungskonsistenz-Prüfungskalkulation in den Blöcken 150 und 158 des Flussdiagramms 140 wird verwendet, wenn sowohl die linken als auch die rechten Fahrspurbegrenzungen als sichtbar detektiert werden, wobei sie nicht parallel sind und keine Ausfahrts- oder Einfahrtsspur von den digitalen Kartendaten erfasst wird. In einer derartigen Situation ist es möglich, die Zielfahrspur auszuwählen, basierend auf der Übereinstimmung der visuellen Daten mit allen anderen Fahrspurkrümmungsdaten, während auch Zielrichtungswinkeländerungen in der Kalkulation enthalten sind.
  • Für jede der linken und rechten Seiten kann ein Krümmungskonsistenzwert C definiert werden als: C L = θ L 2 + Δ κ L 2 + θ L Δ κ L
    Figure DE102013105046B4_0035
    C R = θ R 2 + Δ κ R 2 + θ R Δ κ R
    Figure DE102013105046B4_0036
  • Wobei θL und θR die Zielrichtungswinkel der linken beziehungsweise rechten Fahrspurbegrenzungswerte von visuellen Daten mit Bezug auf die betroffene Fahrzeugzielrichtung sind. ΔκL und ΔκR sind die linken beziehungsweise rechten Krümmungsfehler, die wie folgt kalkuliert werden: Δ κ L = min ( | κ V i s _ L κ L ' | , M A X _ Δ )
    Figure DE102013105046B4_0037
    Δ κ R = min ( | κ V i s _ R κ R ' | , M A X _ Δ )
    Figure DE102013105046B4_0038
  • Wobei κVis_L und κVis_R die linken beziehungsweise rechten Krümmungswerte von den sichtbaren Messungen sind, wie sie vorangehend in der Gleichung (2) definiert werden, und κ L '  und  κ R '
    Figure DE102013105046B4_0039
    die linken beziehungsweise rechten fusionierten Fahrspurkrümmungswerte sind, wie sie vorangehend in der Gleichung (1) definiert werden. Dementsprechend repräsentieren die Krümmungsfehler Δκ die Differenz zwischen sichtbar-gemessener Fahrspurkrümmung und einer Fahrspurkrümmung, die von mehreren Quellen fusioniert wird.
  • Wenn eine Kurvenkkonsistenzkalkulation in den Blöcken 150 oder 158 erforderlich ist, werden die Gleichungen (8) und (9) evaluiert und der geringere der beiden Werte identifiziert die Zielfahrspur. Das heißt, wenn CL kleiner ist als CR , dann wird die linke Fahrspurbegrenzung als Zielfahrspur zur Fahrspurführung ausgewählt, und umgekehrt.
  • Die Kalkulation der plötzlichen Sprünge in der Entscheidungsraute 160 wird verwendet, um die temporäre Übereinstimmung der Fahrspurbegrenzungsabstände von den visuellen Daten zu prüfen. Wenn die Varianz eines einseitigen Abstands (laterale Entfernung von der Mittellinie des Fahrzeugs zu einer Fahrspurbegrenzung) größer ist als ein Schwellwert, wird die Messung dieser Seite abgelehnt, und die andere Seite wird als Zielfahrspur zur Fahrspurführung ausgewählt. Die Evaluierung kann durch Ablehnen einer seitlichen visuellen Messung durchgeführt werden, wenn sich folgende Funktion als wahr herausstellt: I F ( | y n e w y ¯ | > 3 σ y )
    Figure DE102013105046B4_0040
  • Wobei ynew die neue Beobachtung eines Fahrspurmarkierungsabstands von dem Bildsystem 20 ist, y̅ der vorbestimmte Fahrspurmarkierungsabstand ist, basierend auf vorhergehenden Messungen, und σy die Standardabweichung der Fahrspurmarkierungsabstände von den vorhergehenden Messungen ist.
  • Somit kann ein plötzlicher Sprung (ansteigend oder abfallend) in dem Wert des Abstands einer Seite um einen Wert größer als das Dreifache der Standardabweichung der Abstände darauf hinweisen, dass eine falsche Fahrspurbegrenzung durch das Bildsystem 20 erfasst worden ist, und dass die Fahrspurbegrenzung der anderen Seite als Zielfahrspur zur Fahrspurführung verwendet werden sollte.
  • Unter Verwendung der Verfahren, die hierin erörtert wurden können mehrere Datenquellen in eine Fahrspurführungsentscheidung eingebunden werden. Die Verwendung aller verfügbaren Datenquellen - wie Karten-/Navigationsdaten und Trajektorien eines vorausfahrenden Fahrzeugs zusammen mit den Bildsystemdaten - verbessert die Qualität der Fahrspurführungsentscheidungen, insbesondere an Einfahrts- und Ausfahrtspurpositionen, somit wird die Kundenzufriedenheit mit der Fahrspurführung und den halbautonomen Fahrmerkmalen erhöht.
  • Die vorhergehende Erörterung offenbart und beschreibt nur beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Ein Fachmann der Technik wird durch die derartige Erörterung und durch die begleitenden Zeichnungen und Ansprüche erkennen, dass unterschiedliche Änderungen, Modifikationen und Variationen darin durchgeführt werden können, ohne sich vom Geist und Rahmen der Erfindung, wie in den folgenden Ansprüchen definiert, zu entfernen.

Claims (10)

  1. Verfahren zum Auswählen einer Zielfahrspur in einem Fahrzeug-Fahrspurführungssystem, aufweisend: - Vorhersagen einer Fahrspurinformation für ein Fahrzeug unter Verwendung von digitalen Kartendaten; - Vorhersagen einer Fahrspurinformation für ein Fahrzeug unter Verwendung von Trajektoriendaten eines vorausfahrenden Fahrzeugs; - Erlangen mindestens linker Fahrspurmarkierungsdaten und/oder rechter Fahrspurmarkierungsdaten von einem Bildsystem, wobei das Bildsystem zusätzlich zu einer Frontkamera eine Heckkamera beinhaltet, die in der Lage ist, Fahrzeugbegrenzungsmarkierungen hinter dem Fahrzeug sowohl auf der linken als auch rechten Seite zu erfassen; - Durchführen einer Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation unter Verwendung der digitalen Kartendaten, der Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs und der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem, wobei die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation auf einem Mikroprozessor in dem Fahrzeug-Fahrspurführungssystem durchgeführt wird; - Vergleichen der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem mit den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs; und - Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung, basierend auf dem Vergleich der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem mit den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs, wobei das Verfahren ferner ein Bestimmen umfasst, ob Fahrspurbegrenzungsinformationen hinter dem Fahrzeug von dem Bildsystem verfügbar sind, wenn keine frontseitig sichtbaren Fahrspurbegrenzungsinformationen verfügbar sind.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Fahrspurinformation einen Fahrspurrichtungswinkel und eine Fahrspurkrümmung beinhaltet.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die digitalen Kartendaten Navigationsroutendaten für das Fahrzeug beinhalten.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Fahrspurkrümmungs-Fusionskalkulation eine gewichtete Mittelwertbildung der Fahrspurkrümmung von den Bildsystemdaten, der Fahrspurkrümmung von den digitalen Kartendaten und der Fahrspurkrümmung von den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs ist.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Fahrspurkrümmung von den Bildsystemdaten als ein mittlerer Wert der neuesten Messungen ausgewählt wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Fahrspurkrümmung von den digitalen Kartendaten unter Verwendung eines Kleinste-Quadrate-Kurvenfits an Straßenwegpunktdaten von einem Navigations- und digitalen Kartensystem berechnet wird.
  7. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Fahrspurkrümmung von den Trajetoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs durch Transponieren von Objektfahrspuren eines Objekterfassungssensors in die Trajektorienwege und durch Anpassen einer Kurve an jeden der Trajektorienwege berechnet wird.
  8. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Vergleichen der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem mit den digitalen Kartendaten und den Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fahrzeugs ein Verwerfen der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem auf einer Seite des Fahrzeugs, an der eine Ausfahrts- oder Einfahrtspur vorhanden ist, beinhaltet.
  9. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung ein Bestimmen, ob linke oder rechte Fahrspurbegrenzungen parallel sind, ein Durchführen einer Krümmungskonsistenzkalkulation, falls die linken und rechten Fahrspurbegrenzungen nicht parallel sind, aber auch keine Ausfahrts- oder Einfahrtspur vorhanden ist, und ein Verwenden eines niedrigeren Krümmungskonsistenzwertes, um die Zielfahrspur zur Fahrspurführung zu identifizieren, beinhaltet.
  10. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Auswählen einer Zielfahrspur zur Fahrspurführung ein Verwerfen der Fahrspurmarkierungsdaten von dem Bildsystem auf einer Seite des Fahrzeugs beinhaltet, auf der ein plötzlicher Sprung in den Abständen erfasst wird.
DE102013105046.8A 2012-07-30 2013-05-16 Zielspurauswahlverfahren mittels Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien Active DE102013105046B9 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/561,755 2012-07-30
US13/561,755 US8706417B2 (en) 2012-07-30 2012-07-30 Anchor lane selection method using navigation input in road change scenarios

Publications (4)

Publication Number Publication Date
DE102013105046A1 DE102013105046A1 (de) 2014-01-30
DE102013105046A9 DE102013105046A9 (de) 2014-04-03
DE102013105046B4 true DE102013105046B4 (de) 2019-06-06
DE102013105046B9 DE102013105046B9 (de) 2019-08-08

Family

ID=49912329

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102013105046.8A Active DE102013105046B9 (de) 2012-07-30 2013-05-16 Zielspurauswahlverfahren mittels Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8706417B2 (de)
CN (1) CN103577682B (de)
DE (1) DE102013105046B9 (de)

Families Citing this family (59)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010042900A1 (de) * 2010-10-26 2012-04-26 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Querreglerparametrierung für eine Querregelung eines Fahrzeugs
US9355562B1 (en) * 2012-08-14 2016-05-31 Google Inc. Using other vehicle trajectories to aid autonomous vehicles driving through partially known areas
US8788134B1 (en) * 2013-01-04 2014-07-22 GM Global Technology Operations LLC Autonomous driving merge management system
US9043072B1 (en) * 2013-04-04 2015-05-26 Google Inc. Methods and systems for correcting an estimated heading using a map
US8996197B2 (en) * 2013-06-20 2015-03-31 Ford Global Technologies, Llc Lane monitoring with electronic horizon
EP3514032B1 (de) * 2013-12-04 2024-02-07 Mobileye Vision Technologies Ltd. Einstellen der geschwindigkeit eines fahrzeugs für einen kurve
DE102014002114A1 (de) * 2014-02-15 2015-08-20 Audi Ag Verfahren zum Betrieb eines zur wenigstens teilweise automatischen Fahrzeugführung ausgebildeten Fahrzeugsystems und Kraftfahrzeug
US9298992B2 (en) * 2014-02-20 2016-03-29 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Geographic feature-based localization with feature weighting
US9720411B2 (en) * 2014-02-25 2017-08-01 Ford Global Technologies, Llc Autonomous driving sensing system and method
JP6364869B2 (ja) * 2014-03-28 2018-08-01 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
US10115026B2 (en) * 2014-04-04 2018-10-30 Delphi Technologies, Inc. Method for lane detection
GB201406993D0 (en) * 2014-04-17 2014-06-04 Anthony Best Dynamics Ltd Path control system
US9830517B2 (en) * 2014-06-19 2017-11-28 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Road branch detection and path selection for lane centering
DE102014212478A1 (de) * 2014-06-27 2015-12-31 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Erstellung eines Umfeldmodells eines Fahrzeugs
WO2016130719A2 (en) * 2015-02-10 2016-08-18 Amnon Shashua Sparse map for autonomous vehicle navigation
JP6465730B2 (ja) * 2015-04-21 2019-02-06 アルパイン株式会社 電子装置、走行車線識別システムおよび走行車線識別方法
US10152882B2 (en) * 2015-11-30 2018-12-11 Nissan North America, Inc. Host vehicle operation using remote vehicle intention prediction
EP3190022B1 (de) * 2016-01-11 2018-08-29 Delphi Technologies, Inc. Fahrspurerweiterung für sichtgelenktes automatisches fahrzeug
US9707961B1 (en) * 2016-01-29 2017-07-18 Ford Global Technologies, Llc Tracking objects within a dynamic environment for improved localization
DE102016101901A1 (de) * 2016-02-03 2017-08-03 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Fahrerassistenzsystem
US9799218B1 (en) 2016-05-09 2017-10-24 Robert Gordon Prediction for lane guidance assist
DE102016009304A1 (de) * 2016-08-01 2018-02-01 Lucas Automotive Gmbh Steuerungs-System und Steuerungs-Verfahren zum Bestimmen einer Fahrbahn
EP3494445B1 (de) 2016-08-02 2020-11-04 PCMS Holdings, Inc. System und verfahren zur optimierung der autonomen fahrzeugfähigkeiten bei der routenplanung
US20180067494A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-08 Delphi Technologies, Inc. Automated-vehicle 3d road-model and lane-marking definition system
WO2018057455A1 (en) 2016-09-21 2018-03-29 Apple Inc. Vehicle control system
WO2018106774A1 (en) 2016-12-08 2018-06-14 Pcms Holdings, Inc. System and method for routing and reorganization of a vehicle platoon in a smart city
US9911329B1 (en) 2017-02-23 2018-03-06 Robert Gordon Enhanced traffic sign information messaging system
DE102017208384A1 (de) * 2017-05-18 2018-11-22 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Stauassistenten
DE102017005921A1 (de) 2017-06-23 2017-12-21 Daimler Ag Verfahren zur autonomen Erkennung eines Fahrspurverlaufs zumindest einer Fahrspur
DE102017216063B3 (de) 2017-09-12 2019-02-21 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Fahrspurerkennung
US10520319B2 (en) * 2017-09-13 2019-12-31 Baidu Usa Llc Data driven map updating system for autonomous driving vehicles
US11580859B1 (en) * 2017-09-28 2023-02-14 Apple Inc. Vehicle lane change
FR3075949A1 (fr) * 2017-12-21 2019-06-28 Psa Automobiles Sa Procede de determination sur une distance d’anticipation de la trajectoire d’un vehicule automobile.
US10551847B2 (en) 2018-02-06 2020-02-04 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for machine learning of physical dividers using map data and vehicular sensor data
CN108427417B (zh) * 2018-03-30 2020-11-24 北京图森智途科技有限公司 自动驾驶控制系统及方法、计算机服务器和自动驾驶车辆
US10816992B2 (en) * 2018-04-17 2020-10-27 Baidu Usa Llc Method for transforming 2D bounding boxes of objects into 3D positions for autonomous driving vehicles (ADVs)
KR102553247B1 (ko) * 2018-04-27 2023-07-07 주식회사 에이치엘클레무브 전방 차량 추종 제어 시 안전성을 향상할 수 있는 차선 유지 보조 시스템 및 방법
DE102018212555A1 (de) 2018-07-27 2020-01-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Fahrspurerkennung
KR102579567B1 (ko) * 2018-10-08 2023-09-19 주식회사 에이치엘클레무브 차량 곡률 제어 장치, 차량 곡률 제어 방법 및 차량 곡률 제어 시스템
KR102034316B1 (ko) * 2019-01-29 2019-11-08 주식회사 만도 차량 위치 보정 시스템 및 방법, 그리고 카메라
US11117576B2 (en) 2019-02-04 2021-09-14 Denso Corporation Vehicle lane trace control system
DE102019110938A1 (de) * 2019-04-29 2020-10-29 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Automatische Steuerung einer Bahn, der ein Kraftfahrzeug bezüglich einer Fahrspur folgen soll
DE102019206875B3 (de) * 2019-05-13 2020-07-23 Volkswagen Aktiengesellschaft Erkennen einer Bankettfahrt eines Kraftfahrzeugs
CN112172810A (zh) * 2019-06-18 2021-01-05 广州汽车集团股份有限公司 车道保持装置、方法、系统及汽车
CN110400490B (zh) * 2019-08-08 2022-02-25 腾讯科技(深圳)有限公司 轨迹预测方法和装置
CN112885074B (zh) * 2019-11-30 2023-01-13 华为技术有限公司 道路信息检测方法以及装置
CN113034587B (zh) * 2019-12-25 2023-06-16 沈阳美行科技股份有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2021134354A1 (zh) * 2019-12-30 2021-07-08 深圳元戎启行科技有限公司 轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质
US11738749B2 (en) * 2020-11-09 2023-08-29 GM Global Technology Operations LLC Methods, systems, and apparatuses for scenario-based path and intervention adaptation for lane-keeping assist systems
US20220144256A1 (en) * 2020-11-10 2022-05-12 Nec Laboratories America, Inc. Divide-and-conquer for lane-aware diverse trajectory prediction
CN112498367B (zh) * 2020-11-25 2022-03-11 重庆长安汽车股份有限公司 一种行驶轨迹规划方法、装置、汽车、控制器及计算机可读存储介质
KR102290564B1 (ko) * 2020-11-25 2021-08-18 한국전자기술연구원 자율주행 차량의 경로 추종 안정화를 위한 분산 칼만필터 기반 주행 경로 필터링 방법
CN113147782A (zh) * 2020-12-28 2021-07-23 上海汽车工业(集团)总公司 智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法和筛选系统
US11636693B2 (en) * 2021-01-20 2023-04-25 Qualcomm Incorporated Robust lane-boundary association for road map generation
FR3123745A1 (fr) * 2021-06-07 2022-12-09 Psa Automobiles Sa Procédé d’aide à la conduite d’un véhicule circulant sur une voie de circulation délimitée par une première et une deuxième lignes marquées au sol.
EP4105818A1 (de) * 2021-06-18 2022-12-21 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Verfahren und system zur schätzung der fahrbahngeometrie
US20230063809A1 (en) * 2021-08-25 2023-03-02 GM Global Technology Operations LLC Method for improving road topology through sequence estimation and anchor point detetection
CN114475593B (zh) * 2022-01-18 2023-12-19 上汽通用五菱汽车股份有限公司 行驶轨迹预测方法、车辆及计算机可读存储介质
GB2623825A (en) * 2022-10-31 2024-05-01 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Method for determining lane boundaries, driving system and vehicle

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005003192A1 (de) 2005-01-24 2006-07-27 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Kursprädiktion in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge
DE102009046699A1 (de) * 2009-05-22 2010-11-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Toyota-shi Fahrunterstützungsvorrichtung
WO2011141018A2 (de) 2010-05-11 2011-11-17 Conti Temic Microelectronic Gmbh Patente & Lizenzen Verfahren zur bestimmung eines fahrschlauchs
DE102010050167A1 (de) 2010-10-30 2012-05-03 Audi Ag Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines plausiblen Fahrstreifens zur Führung eines Fahrzeugs sowie Kraftwagen

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE60123640T2 (de) * 2000-09-08 2007-08-16 Raytheon Company, Waltham Verfahren und vorrichtung zur voraussage eines fahrwegs
JP3690283B2 (ja) * 2001-01-18 2005-08-31 日産自動車株式会社 車線追従制御装置
EP2136562B1 (de) * 2003-07-11 2020-01-08 Hitachi, Ltd. Bildverarbeitungskamerasystem und Bildverarbeitungskamerasteuerungsverfahren
US7579984B2 (en) * 2005-11-23 2009-08-25 The Boeing Company Ultra-tightly coupled GPS and inertial navigation system for agile platforms
DE102009008959A1 (de) * 2008-02-15 2009-09-03 Continental Teves Ag & Co. Ohg Fahrzeugsystem zur Navigation und/oder Fahrerassistenz
WO2010050249A1 (ja) * 2008-10-30 2010-05-06 株式会社日立製作所 情報処理システムの運用管理装置
US8775063B2 (en) * 2009-01-26 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC System and method of lane path estimation using sensor fusion
WO2012129437A2 (en) * 2011-03-23 2012-09-27 Tk Holdings Inc. Driver assistance system
US9187117B2 (en) * 2012-01-17 2015-11-17 Ford Global Technologies, Llc Autonomous lane control system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005003192A1 (de) 2005-01-24 2006-07-27 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Kursprädiktion in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge
DE102009046699A1 (de) * 2009-05-22 2010-11-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Toyota-shi Fahrunterstützungsvorrichtung
WO2011141018A2 (de) 2010-05-11 2011-11-17 Conti Temic Microelectronic Gmbh Patente & Lizenzen Verfahren zur bestimmung eines fahrschlauchs
DE102010050167A1 (de) 2010-10-30 2012-05-03 Audi Ag Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines plausiblen Fahrstreifens zur Führung eines Fahrzeugs sowie Kraftwagen

Also Published As

Publication number Publication date
CN103577682A (zh) 2014-02-12
DE102013105046A9 (de) 2014-04-03
US8706417B2 (en) 2014-04-22
DE102013105046B9 (de) 2019-08-08
CN103577682B (zh) 2016-12-28
US20140032108A1 (en) 2014-01-30
DE102013105046A1 (de) 2014-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102013105046B4 (de) Zielspurauswahlverfahren mittels Navigationseingabe in Straßenwechselszenarien
DE102015111535B4 (de) Algorithmus zur genauen Krümmungsschätzung für die Bahnplanung von autonom fahrenden Fahrzeugen
DE102015116882B4 (de) Verbindungswahrscheinlichkeitsmodellbildung und Folgerung der Kreuzungsstruktur
EP3160813B1 (de) Verfahren zur erstellung eines umfeldmodells eines fahrzeugs
DE19749086C1 (de) Vorrichtung zur Ermittlung fahrspurverlaufsindikativer Daten
EP3014598B1 (de) Verfahren zum verarbeiten von messdaten eines fahrzeugs zur bestimmung des beginns einer parkplatzsuche
WO2020020502A1 (de) Verfahren und system zur fahrspurerkennung
EP2447126A2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines plausiblen Fahrstreifens zur Führung eines Fahrzeugs sowie Kraftwagen
DE102014200638A1 (de) Verfahren und System zum Schätzen eines Fahrspurverlaufs
DE102016213817B4 (de) Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Bestimmung der lateralen Position eines Fahrzeuges relativ zu den Fahrstreifen einer Fahrbahn
WO2018019464A1 (de) Verfahren, vorrichtung und computerlesbares speichermedium mit instruktionen zur bestimmung der lateralen position eines fahrzeuges relativ zu den fahrstreifen einer fahrbahn
DE102008041679A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur erinnerungsbasierten Umfelderkennung
DE112019003433T5 (de) Erkennungsvorrichtung
DE102013217486A1 (de) Verfahren zur Repräsentation eines Umfelds eines Fahrzeugs in einem Belegungsgitter
DE102017106349A1 (de) Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug zum Prognostizieren eines dem Fahrzeug vorausliegenden Fahrspurbereichs, Fahrzeug und Verfahren
EP3279049B1 (de) Steuerungs-system und steuerungs-verfahren zum bestimmen einer fahrbahn
DE102017218779A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Bewertung und/oder Planung einer Route sowie Fahrzeug
EP2964503B1 (de) Schätzung der zukünftigen geschwindigkeit und/oder entfernung eines fahrzeugs von einem referenzpunkt und schätzung der zukünftigen beschleunigung
EP3898368A1 (de) Verfahren und system zum bestimmen einer korrigierten trajektorie eines fahrzeugs
DE102016122200A1 (de) Bilden einer Rettungsgasse unter Berücksichtigung deren Notwendigkeit
DE102008021380A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Vorhersagen eines Verlaufs einer Fahrbahn und Fahrerassistenzsystem
DE112018005756T5 (de) Fahrzeugsteuerungssystem und Fahrzeugsteuerungsprogramm
DE102017006835A1 (de) Steuerungssystem, Verfahren und Kraftfahrzeug zum Berechnen einer Kraftfahrzeugs-Trajektorie
EP2172826B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Fahrspurverlaufs
DE102013217061A1 (de) Spurgenaue Positionierung eines Fahrzeugs

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R082 Change of representative

Representative=s name: SCHWEIGER & PARTNER, DE

Representative=s name: SCHWEIGER & PARTNERS, DE

R016 Response to examination communication
R018 Grant decision by examination section/examining division
R020 Patent grant now final
R082 Change of representative

Representative=s name: SCHWEIGER, MARTIN, DIPL.-ING. UNIV., DE