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Die Erfindung betrifft ein Routenplanungsverfahren und eine korrespondierende Vorrichtung zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug. Ferner betrifft die Erfindung ein korrespondierendes Computerprogramm und ein korrespondierendes Computerprogrammprodukt zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug.
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Bei modernen Navigationssystemen kann eine Fahrtroute abhängig von einer, von einem Nutzer vorgegebenen, Priorität ermittelt werden. Derartige Prioritäten sind beispielsweise eine schnellste Route, eine kürzeste Route oder eine Route ohne Mautgebühren.
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Die Aufgabe, die der Erfindung zugrunde liegt, ist es, ein Routenplanungsverfahren und eine korrespondierende Routenplanungsvorrichtung zu schaffen, das beziehungsweise die eine komfortable Routenplanung ermöglicht.
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Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen gekennzeichnet.
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Die Erfindung zeichnet sich beispielsweise aus durch ein Routenplanungsverfahren zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug oder durch eine korrespondierende Routenplanungsvorrichtung zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug.
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Erfindungsgemäß werden eine Startposition und eine Zielposition vorgegeben. Die Fahrtroute zwischen der Startposition und der Zielposition wird ermittelt mittels einer Auswahl einzelner Kandidaten-Streckenabschnitte aus einer Vielzahl an Kandidaten-Streckenabschnitten unter Berücksichtigung mindestens eines Kostenparameters, der den jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitten zugeordnet ist. Ein Kostenparameter des mindestens einen berücksichtigten Kostenparameters ist hierbei ein Autonomiekostenparameter, der repräsentativ ist dafür, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt von dem Fahrzeug befahren werden kann.
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Die Kandidaten-Streckenabschnitte repräsentieren insbesondere potentielle, also mögliche, Routen-Streckenabschnitte für die Fahrtroute.
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Das autonome Fahren des Fahrzeugs bedeutet in diesem Zusammenhang, dass das Fahrzeug frei von menschlicher Unterstützung navigiert, insbesondere frei von menschlicher Unterstützung eines Fahrzeugführers. Je häufiger der Fahrzeugführer in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss, desto weniger autonom ist der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt befahrbar und je seltener der Fahrzeugführer in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss, desto autonomer ist der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt befahrbar. Ein weiteres Kriterium dafür, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt von dem Fahrzeug befahren werden kann, ist beispielsweise die Art eines jeweiligen Eingriffs in die Steuerung des Fahrzeugs durch den Fahrzeugführer im Sinne eines Abstraktionsgrads der Entscheidung, wie beispielsweise eine direkte Beeinflussung der Quer- und Längsführung z. B. mittels eines Lenkrads oder einer Bremse und/oder einer Richtungsentscheidung und/oder Entscheidung für eine Spur und/oder einem sehr abstrakten Eingriff, wie zum Beispiel die Entscheidung zu einem Überholen eines Vorderfahrzeugs. Ein weiteres Kriterium ist beispielsweise die erlaubte Zeit, die vergehen darf, bis ein Fahrzeugführer in das autonome Fahren eingreifen können muss. Auf diese Weise ist effizient und komfortabel eine Routenplanung für Fahrzeugführer ermöglicht, bei der berücksichtigt wird, wie autonom die Fahrtroute befahren werden kann. So kann der Fahrzeugführer eine Route wählen, bei der er sich möglichst lange anderen Tätigkeiten als der Fahraufgabe widmen kann, wie beispielsweise ungestört arbeiten und/oder lesen und/oder einen Film anschauen, telefonieren, sich mit Fahrzeug-Passagieren beschäftigen und/oder sonstigen Beschäftigungen nachgehen. Weiterhin kann durch eine derartige Fahrtroute die Verkehrssicherheit erhöht werden.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von einem jeweiligen Straßenkennwert, der repräsentativ ist für den Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts.
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Der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts umfasst beispielsweise, ob auf der Straße eine Baustelle ist und/oder ob auf der Straße Schlaglöcher sind. Der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts umfasst beispielsweise alternativ oder zusätzlich andere Eigenschaften der Straße bzw. des Streckenabschnitts, wie die Art der Straßenteilnehmer auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt. Alternativ oder zusätzlich umfasst der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts beispielsweise ob viele LKWs, PKWs, nicht autonom fahrende Fahrzeuge oder Fußgänger auf dem Kandidaten-Straßenabschnitt sind. Alternativ oder zusätzlich umfasst der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts beispielsweise ob auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt Gegenverkehr herrscht und/oder ob der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt eine Geschwindigkeitsbegrenzung oder eine andere Reglementierung aufweist oder ob dort autonomes Fahren unterstützende elektronische Systeme und/oder Sensoren vorgesehen sind. Der Zustand kann somit beeinflussen, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt befahrbar ist, da beispielsweise bei vielen Schlaglöchern, der Fahrzeugführer gegebenenfalls häufig in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss und deshalb eine derartige Strecke gegebenenfalls schlecht autonom befahrbar ist. Durch die Berücksichtigung des jeweiligen Straßenkennwertes kann somit ein sehr zuverlässiger Autonomiekostenparameter bei der Ermittlung der Fahrtroute genutzt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von einem jeweiligen Wetterkennwert, der repräsentativ ist für das Wetter an dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt.
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Das Wetter umfasst beispielsweise ob es regnet und/oder schneit und/oder neblig ist und/oder ob gute Sicht oder schlechte Sicht ist und/oder ob es dunkel oder hell ist. Das Wetter kann somit beeinflussen, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt befahrbar ist, da beispielsweise bei Schneeglätte der Fahrzeugführer gegebenenfalls häufig in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss und deshalb eine derartige Strecke gegebenenfalls schlecht autonom befahrbar ist. Durch die Berücksichtigung des jeweiligen Wetterkennwerts kann somit ein sehr zuverlässiger Autonomiekostenparameter bei der Ermittlung der Fahrtroute genutzt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von einem jeweiligen Verkehrskennwert, der repräsentativ ist für den Verkehr auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt.
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Der Verkehr umfasst beispielsweise, ob Stau und/oder viel Verkehr und/oder wenig Verkehr und/oder ob viele Lkws oder wenige Lkws auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt sind. Der Verkehr kann somit beeinflussen, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt von dem Fahrzeug befahrbar ist, da beispielsweise auf einer relativ leeren Straße der Fahrzeugführer gegebenenfalls selten in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss und deshalb eine derartige Strecke gegebenenfalls gut autonom befahrbar ist. Durch die Berücksichtigung des jeweiligen Verkehrskennwerts kann somit ein sehr zuverlässiger Autonomiekostenparameter bei der Ermittlung der Fahrtroute genutzt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von einem jeweiligen Fahrerzustandskennwert, der repräsentativ ist für einen Zustand eines Fahrzeugführers.
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Auch bei hochautonomem Fahren muss in der Regel sichergestellt werden, dass ein Fahrereingriff innerhalb einer vorgegebenen Zeitspanne gewährleistet ist. Der Zustand des Fahrzeugführers umfasst beispielsweise ob der Fahrzeugführer müde und/oder erschöpft und/oder krank ist. Der Zustand des Fahrzeugführers kann somit den Autonomiekostenparameter beeinflussen, dementsprechend wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt von dem Fahrzeug befahrbar ist, da beispielsweise bei einem sehr müden oder schlafenden Fahrzeugführer nicht sichergestellt werden kann, dass dieser rechtzeitig bzw. innerhalb einer vorgegebenen Zeitspanne in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen kann. Durch die Berücksichtigung des Fahrerzustandskennwerts kann somit ein sehr zuverlässiger und insbesondere der Verkehrssicherheit dienender Autonomiekostenparameter bei der Ermittlung der Fahrtroute genutzt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von einem jeweiligen Fahrzeuganzahlkennwert, der repräsentativ ist für eine Anzahl von autonom betriebenen Fahrzeugen auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt.
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Die Anzahl von autonom betriebenen Fahrzeugen auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt kann beeinflussen, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt befahrbar ist. So kann beispielsweise ein Kandidaten-Streckenabschnitt, auf dem sich viele bzw. ein hoher Anteil, insbesondere nur autonome Fahrzeuge befinden, gegebenenfalls besser autonom befahren werden, als ein Kandidaten-Streckenabschnitt, auf dem sich relativ wenige autonom betriebene Fahrzeuge befinden. Durch die Berücksichtigung des jeweiligen Fahrzeuganzahlkennwerts kann somit ein sehr zuverlässiger Autonomiekostenparameter bei der Ermittlung der Fahrtroute genutzt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird der Autonomiekostenparameter von einer externen Datenquelle und/oder externen Computer, insbesondere von einem externen Server, bereitgestellt, die bzw. der außerhalb des Fahrzeugs angeordnet ist.
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Ein derartiger Server bzw. Computer ist beispielsweise ein Backend, das mit dem Fahrzeug kommunizieren kann, beispielsweise über ein Computernetzwerk und/oder über ein Mobilfunknetzwerk. Das Backend zeichnet sich beispielsweise dadurch aus, dass es aktuelle Daten beziehen kann, wie zum Beispiel von einem oder mehreren Fahrzeugen, die gerade den Kandidaten-Streckenabschnitt befahren und/oder von Verkehrsleitsystemen und/oder deren Sensoren im Kandidaten-Streckenabschnitt. Das Backend zeichnet sich beispielsweise weiterhin dadurch aus, dass es historische Daten zu Kandidaten-Streckenabschnitten aus externen Quellen abrufen und/oder speichern und/oder verwenden kann um insbesondere aus verschiedenen Daten statistische Daten, wie beispielsweise Mittelwerte abzuleiten und/oder Prognosen zu erstellen. Auf diese Weise kann der Autonomiekostenparameter sehr einfach dem Fahrzeug, beziehungsweise der Routenplanungsvorrichtung, bereitgestellt werden.
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Wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von dem jeweiligen Straßenkennwert und/oder Wetterkennwert und/oder Verkehrskennwert und/oder Fahrerzustandskennwert und/oder Fahrzeuganzahlkennwert, so ist ein berücksichtigter Kostenparameter für die Ermittlung der Fahrtroute der angepasste Autonomiekostenparameter.
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Der Autonomiekostenparameter kann auch alternativ oder zusätzlich abhängig von einem Qualitätskennwert angepasst werden, der repräsentativ ist dafür, wie gut die Signalqualität eines im Rahmen einer Zielführung entlang der ermittelten Fahrtroute eingesetzten Zielführungssignals oder eines Routenermittlungssignals ist, das für die Ermittlung der Fahrtroute bereitgestellt wird. Das Zielführungssignal ist beispielsweise ein Global-Positioning-System-Signal. Das Routenermittlungssignal ist beispielsweise ein für eine Ermittlung des Straßenkennwerts und/oder Wetterkennwerts und/oder Verkehrskennwerts und/oder Fahrerzustandskennwerts und/oder Fahrzeuganzahlkennwerts bereitgestelltes Signal. Alternativ oder zusätzlich kann der Autonomiekostenparameter angepasst werden abhängig von einer Signalqualität bei der Übertragung des bereitgestellten Autonomiekostenparameters. So können sich beispielsweise die Qualität eines Mobilfunksignals, eine Störung einer Fahrzeug-zu-Backend oder Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation, Störungen des Global-Positioning-System-Signals, jeweils beispielsweise hervorgerufen durch elektromagnetische Felder und/oder Hitze, auf den Autonomiekostenparameter auswirken.
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Der Autonomiekostenparameter kann beispielsweise alternativ oder zusätzlich von einer Datenlage für den jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt zum Zeitpunkt der Berechnung angepasst werden. Die Datenlage bezeichnet hierbei insbesondere die Aktualität und/oder Auflösung des jeweiligen Straßenkennwerts und/oder Wetterkennwerts und/oder Verkehrskennwerts und/oder Fahrerzustandskennwerts und/oder Fahrzeuganzahlkennwerts und/oder Qualitätskennwerts.
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Alternativ oder zusätzlich kann der Autonomiekostenparameter abhängig von statistischen Daten zur Häufigkeit und/oder Art von notwendigen Eingriffen in autonom fahrende Fahrzeuge auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt angepasst werden. Derartige statistische Daten werden beispielsweise in dem externen Server ermittelt und von ihm bereitgestellt.
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Alternativ oder zusätzlich können die Daten auch aktuell und/oder historisch sein und/oder auf einer Prognose beruhen.
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Gemäß eines weiteren Aspekts zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Computerprogramm zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug, wobei das Computerprogramm ausgebildet ist, das Verfahren zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens auf einer Datenverarbeitungsvorrichtung durchzuführen.
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Gemäß eines weiteren Aspekts zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Computerprogrammprodukt, das ausführbaren Programmcode umfasst, wobei der Programmcode bei Ausführung durch eine Datenverarbeitungsvorrichtung das Verfahren zum Planen einer Fahrtroute für ein Fahrzeug oder einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens bewirkt.
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Das Computerprogrammprodukt umfasst insbesondere ein von der Datenverarbeitungsvorrichtung lesbares Medium, auf dem der Programmcode gespeichert ist.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung sind im Folgenden anhand der schematischen Zeichnungen näher erläutert.
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Es zeigen:
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1 eine Routenplanungsvorrichtung und
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2 ein Ablaufdiagramm eines Programms, das in der Routenplanungsvorrichtung abgearbeitet wird.
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Eine Routenplanungsvorrichtung RPV umfasst eine Recheneinheit, einen Programm- und Datenspeicher und Schnittstellen, wie beispielsweise erste bis dritte Schnittstellen SST1, SST2, SST3. Die Recheneinheit und/oder der Programm- und Datenspeicher können in einer Einheit oder auch verteilt auf mehrere Einheiten ausgebildet sein.
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Die Routenplanungsvorrichtung RPV ist bevorzugt in einem Fahrzeug angeordnet. Grundsätzlich kann sie fest in dem Fahrzeug angeordnet sein, sie kann jedoch auch beispielsweise in einem mobilen Endgerät, wie beispielsweise in einem Smartphone, einem mobilen Navigationsgerät oder einem anderen mobilen elektronischen Gerät ausgebildet sein.
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Die erste Schnittstelle SST1 ist dazu ausgebildet, mit einem externen Server OBS zu kommunizieren. Dazu kann sie beispielsweise eine Mobilfunkschnittstelle umfassen. Der externe Server OBS ist beispielsweise ein Backend.
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Die Routenplanungsvorrichtung RPV umfasst ferner die zweite Schnittstelle SST2 zu einer Eingabeeinheit EE, die beispielsweise eine Tastatur, ein Steuerknüppel oder auch ein Touchscreen sein kann. Auf diese Weise ist eine Eingabe der Startposition SP und/oder einer Zielposition ZP durch einen Nutzer, der beispielsweise ein Fahrzeugführer sein kann, möglich.
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Die Startposition SP kann beispielsweise auch mittels einer Positionsbestimmungseinheit POSE automatisch anhand der aktuellen Position bereitgestellt werden, an der sich die Routenplanungsvorrichtung RPV befindet. Die Positionsbestimmungseinheit POSE kann beispielsweise als satellitengestütztes Modul, wie beispielsweise als Global Positioning System-Modul, auch bezeichnet als GPS-Modul, ausgebildet sein, bei dem die aktuelle Position der Routenplanungsvorrichtung RPV mittels eines globalen Navigationssatellitensystems ermittelt wird. Die Positionsbestimmungseinheit POSE kann der Routenplanungsvorrichtung RPV zugeordnet sein, insbesondere als Bestandteil der Routenplanungsvorrichtung RPV.
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Die Routenplanungsvorrichtung RPV umfasst ferner die Schnittstelle SST3 zu einer optischen Ausgabeeinheit GD, die bevorzugt ein Bildschirm ist.
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Zum Betreiben der Routenplanungsvorrichtung RPV ist in dem Programm- und Datenspeicher bevorzugt ein in einem Computer ablauffähiges Programm (Computerprogramm) abgespeichert, das während des Betriebs der Routenplanungsvorrichtung RPV abgearbeitet werden kann. Das Programm kann alternativ oder zusätzlich auch in dem externen Server OBS und/oder verteilt auf den externen Server OBS und der Routenplanungsvorrichtung RPV abgearbeitet werden. Das Programm ist im Folgenden anhand des Ablaufdiagramms der 2 näher erläutert.
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Das Programm wird in einem Schritt S1 gestartet, in dem gegebenenfalls Variablen initialisiert werden können.
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In einem Schritt S3 wird mittels einer Abrufeinheit AE, die in der Routenplanungsvorrichtung RPV ausgebildet ist, die Startposition SP und die Zielposition ZP abgerufen und zwar aus dem Daten- und Programmspeicher. Die Startposition SP kann beispielsweise wie bereits oben erläutert, mittels der Eingabeeinheit EE von dem jeweiligen Nutzer eingegeben werden und dann über die zweite Schnittstelle SST2 der Routenplanungsvorrichtung RPV zur Verfügung gestellt werden und insbesondere in dem Daten- und Programmspeicher zumindest zwischengespeichert werden.
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Alternativ kann jedoch ebenso mittels der Positionsbestimmungseinheit POSE die Startposition SP als die aktuelle Position automatisch bestimmt werden.
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In dem Schritt S5 wird mindestens ein Kostenparameter KPAR bereitgestellt, der jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitten KAND zugeordnet ist. Die Kandidaten-Streckenabschnitte KAND repräsentieren hierbei insbesondere potentielle Routen-Streckenabschnitte für eine zu ermittelnde Fahrtroute FR. Ein Kostenparameter KPAR des mindestens einen bereitgestellten Kostenparameters KPAR ist ein Autonomiekostenparameter, der repräsentativ ist dafür, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND von dem Fahrzeug befahren werden kann.
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Das autonome Fahren des Fahrzeugs bedeutet in diesem Zusammenhang, dass das Fahrzeug frei von menschlicher Unterstützung navigiert, insbesondere frei von menschlicher Unterstützung eines Fahrzeugführers. Je häufiger ein Fahrzeugführer in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss, desto weniger autonom ist der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND befahrbar und je seltener der Fahrzeugführer in die Steuerung des Fahrzeugs eingreifen muss, desto autonomer ist der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND befahrbar. Ein weiteres Kriterium dafür, wie autonom der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND von dem Fahrzeug befahren werden kann, ist beispielsweise die Art eines jeweiligen Eingriffs in die Steuerung des Fahrzeugs durch den Fahrzeugführer im Sinne eines Abstraktionsgrads der Entscheidung, wie beispielsweise eine direkte Beeinflussung der Quer- und Längsführung z. B. mittels eines Lenkrads oder einer Bremse und/oder einer Richtungsentscheidung und/oder Entscheidung für eine Spur und/oder einem sehr abstrakten Eingriff, wie zum Beispiel die Entscheidung zu einem Überholen eines Vorderfahrzeugs. Ein weiteres Kriterium ist beispielsweise die erlaubte Zeit, die vergehen darf, bis ein Fahrzeugführer in das autonome Fahren eingreifen können muss.
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Es können somit den jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitten KAND auch weitere Kostenparameter KPAR zugeordnet sein, die beispielsweise im Hinblick auf die Routenplanung Kosten für die erwartete Fahrzeitdauer entlang des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts KAND, Kosten für einen erwarteten Energieverbrauch während des Befahrens des Kandidaten-Streckenabschnittes KAND, Kosten für erwartete Mautgebühren repräsentieren. Falls dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND mehrere Kostenparameter KPAR zugeordnet sind, können deren Werte mittels entsprechender vorgegebener Wichtungen gewichtet zu einem jeweiligen Kostenwert des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts KAND verknüpft werden, wobei die jeweiligen Wichtungen geeignet vorgegeben sind. Sie können beispielsweise für unterschiedliche Präferenzen des Nutzers unterschiedlich vorgegeben sein, wie beispielsweise schnellste Route.
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Der Autonomiekostenparameter kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS angefordert werden und von dem externen Server OBS bereitgestellt werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Autonomiekostenparameter auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Autonomiedaten. Derartige Daten können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeugs, wie Datenspeichern oder Sensoren in dem und/oder an dem Fahrzeug.
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Das Programm wird nach Bearbeitung des Schrittes S5 in einem Schritt S11 fortgeführt, falls der jeweilige Autonomiekostenparameter nicht angepasst wird, oder optional in einem Schritt S7, falls der jeweilige Autonomiekostenparameter angepasst wird.
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In dem Schritt S7 wird ein jeweiliger Straßenkennwert SKW bereitgestellt, der repräsentativ ist für den Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts KAND. Der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts KAND umfasst beispielsweise, ob auf der Straße eine Baustelle ist und/oder ob auf der Straße Schlaglöcher sind und/oder andere Eigenschaften der Straße. Der Zustand des jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitts KAND umfasst beispielsweise alternativ oder zusätzlich, wie die Art der Straßenteilnehmer auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND ist, wie beispielsweise ob viele LKWs, PKWs, nicht autonom fahrende Fahrzeuge oder Fußgänger auf dem Kandidaten-Straßenabschnitt KAND sind und/oder ob auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND Gegenverkehr herrscht, oder ob der jeweilige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND eine Geschwindigkeitsbegrenzung oder eine andere Reglementierung aufweist. Der Straßenkennwert SKW kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS empfangen werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Straßenkennwert SKW auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Verkehrsdaten und/oder Kartendaten und/oder Straßeninformationen. Derartige Daten und/oder Informationen können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeugs, wie Datenspeichern oder Sensoren in dem und/oder an dem Fahrzeug.
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Alternativ oder zusätzlich wird ein jeweiliger Wetterkennwert WKW bereitgestellt, der repräsentativ ist für das Wetter an dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND. Das Wetter umfasst beispielsweise, ob es regnet und/oder schneit und/oder neblig ist und/oder ob gute Sicht oder schlechte Sicht ist und/oder ob es dunkel oder hell ist. Der Wetterkennwert WKW kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS empfangen werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Wetterkennwert WKW auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Wetterdaten. Derartige Daten können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeugs, wie Datenspeichern oder Sensoren in dem und/oder an dem Fahrzeug.
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Alternativ oder zusätzlich wird ein jeweiliger Verkehrskennwert VKW bereitgestellt, der repräsentativ ist für den Verkehr auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND. Der Verkehr umfasst beispielsweise, ob Stau und/oder viel Verkehr und/oder wenig Verkehr und/oder ob viele Lkws oder wenige Lkws auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND sind. Der Verkehrskennwert VKW kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS empfangen werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Verkehrskennwert VKW auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Verkehrsdaten. Derartige Daten können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeugs, wie Datenspeichern oder Sensoren in dem und/oder an dem Fahrzeug.
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Alternativ oder zusätzlich wird ein jeweiliger Fahrerzustandskennwert FZKW bereitgestellt, der repräsentativ ist für einen Zustand des Fahrzeugführers. Der Zustand des Fahrzeugführers umfasst beispielsweise, ob der Fahrzeugführer müde und/oder erschöpft und/oder krank ist. Der Fahrerzustandskennwert FZKW kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS empfangen werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Fahrerzustandskennwert FZKW auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Fahrerzustandsdaten und/oder Vitaldaten. Derartige Daten können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeugs, wie Datenspeichern oder Sensoren im Fahrzeug, wie beispielsweise einer Kamera oder einem Vitalsensor. Der Fahrerzustandskennwert FZKW beeinflusst beispielsweise auch die Zeit, die vergehen darf, bis ein Fahrzeugführer in das autonome Fahren eingreifen können muss. Der Fahrerzustandskennwert FZKW weist beispielsweise nicht nur einen aktuellen Zustand des Fahrzeugführers auf, sondern alternativ oder zusätzlich auch eine Extrapolation des Zustands des Fahrzeugführers unter Berücksichtigung bekannter Muster im Verhalten und Zustand des Fahrzeugführers.
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Alternativ oder zusätzlich wird ein Fahrzeuganzahlkennwert FAKW bereitgestellt, der repräsentativ ist für eine Anzahl von autonom betriebenen Fahrzeugen auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND. Der Fahrzeuganzahlkennwert FAKW kann beispielsweise mittels der ersten Schnittstelle SST1 von dem externen Server OBS empfangen werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Fahrzeuganzahlkennwert FAKW auch von einer anderen Quelle gesendet werden und/oder in der Routenplanungsvorrichtung RPV ermittelt werden, beispielsweise abhängig von bereitgestellten Informationsdaten über autonome Fahrzeuge. Derartige Daten können beispielsweise von dem externen Server OBS bereitgestellt werden und/oder alternativ von anderen Servern extern des Fahrzeugs oder von Quellen des Fahrzeug, wie Datenspeichern oder Sensoren in dem und/oder an dem Fahrzeug.
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Alternativ oder zusätzlich kann ein Qualitätskennwert bereitgestellt werden, der repräsentativ ist dafür, wie gut die Signalqualität eines im Rahmen einer Zielführung entlang der zu ermittelnden Fahrtroute FR eingesetzten Zielführungssignals oder eines Routenermittlungssignals ist, das für die Ermittlung der Fahrtroute FR bereitgestellt wird. Das Zielführungssignal ist beispielsweise ein Global-Positioning-System-Signal. Das Routenermittlungssignal ist beispielsweise ein für eine Ermittlung des Straßenkennwerts SKW und/oder Wetterkennwerts WKW und/oder Verkehrskennwerts VKW und/oder Fahrerzustandskennwerts FZKW und/oder Fahrzeuganzahlkennwerts FAKW bereitgestelltes Signal. Ein derartiger Qualitätskennwert kann beispielsweise von dem jeweiligen Sensor oder dem externen Server OBS bereitgestellt werden.
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In dem Schritt S9 wird der Autonomiekostenparameter angepasst abhängig von dem jeweiligen Straßenkennwert SKW und/oder Wetterkennwert WKW und/oder Verkehrskennwert VKW und/oder Fahrerzustandskennwert FZKW und/oder Fahrzeuganzahlkennwert FAKW und/oder Qualitätskennwert. Insbesondere wird der Autonomiekostenparameter durch Gewichtung abhängig von dem jeweiligen Straßenkennwert SKW und/oder Wetterkennwert WKW und/oder Verkehrskennwert VKW und/oder Fahrerzustandskennwert FZKW und/oder Fahrzeuganzahlkennwert FAKW und/oder Qualitätskennwert angepasst. Alternativ oder zusätzlich kann der Autonomiekostenparameter angepasst werden abhängig von einer Signalqualität bei der Übertragung des bereitgestellten Autonomiekostenparameters. Die Anpassung des jeweiligen Autonomiekostenparameters erfolgt beispielsweise für eine Vielzahl, insbesondere für alle Kandidaten-Streckenabschnitte KAND.
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Der Autonomiekostenparameter kann beispielsweise alternativ oder zusätzlich abhängig von einer Datenlage für den jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND zum Zeitpunkt der Berechnung angepasst werden. Die Datenlage bezeichnet hierbei insbesondere die Aktualität und/oder Auflösung des jeweiligen Straßenkennwerts SKW und/oder Wetterkennwerts WKW und/oder Verkehrskennwerts VKW und/oder Fahrerzustandskennwerts FZKW und/oder Fahrzeuganzahlkennwerts FAKW und/oder Qualitätskennwerts.
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Alternativ oder zusätzlich kann der Autonomiekostenparameter abhängig von statistischen Daten zur Häufigkeit und/oder Art von notwendigen Eingriffen in autonom fahrende Fahrzeuge auf dem jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitt KAND angepasst werden. Derartige statistische Daten werden beispielsweise in dem externen Server OBS ermittelt und von ihm bereitgestellt. Alternativ oder zusätzlich können die Daten auch aktuell und/oder historisch sein und/oder auf einer Prognose beruhen.
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In dem Schritt S11 wird die Fahrtroute FR zwischen der Startposition SP und der Zielposition ZP unter Berücksichtigung mindestens eines Kostenparameters KPAR ermittelt mittels einer Auswahl einzelner Kandidaten-Streckenabschnitte KAND aus einer Vielzahl an Kandidaten-Streckenabschnitten KAND, wobei ein Kostenparameter KPAR des mindestens einen berücksichtigten Kostenparameters KPAR der in dem Schritt S5 bereitgestellte Autonomiekostenparameter und/oder der in dem Schritt S9 angepasste Autonomiekostenparameter ist. Die Fahrtroute FR wird also zusammengesetzt aus mehreren Kandidaten-Streckenabschnitten KAND. Die Ermittlung der Fahrtroute FR erfolgt beispielsweise mittels eines geeigneten Algorithmus, wie beispielsweise mittels des für Routenermittlungsverfahren bekannten Dijkstra-Algorithmus, bei dem ein kürzester Pfad zwischen der Startposition SP und der Zielposition ZP in einem kantengewichteten Graphen ermittelt wird, indem immer derjenigen Kante gefolgt wird, die den kostengünstigsten Streckenabschnitt von der Startposition SP aus verspricht, wobei die Kanten repräsentativ sind für die jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitte KAND.
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In dem Schritt S13 wird das Programm beendet und kann gegebenenfalls wieder in dem Schritt S1 gestartet werden.
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Neben der ermittelten Fahrtroute FR können gegebenenfalls weitere Alternativrouten gegebenenfalls mit anderen Kostenparametern KPAR ermittelt werden.
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Die ermittelte Fahrtroute FR und/oder die Alternativrouten können beispielsweise mit einer jeweiligen Bewertung im Bezug zur Autonomie beziehungsweise im Bezug zum jeweiligen Autonomiekostenparameter der jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitte KAND für den Fahrzeugnutzer angezeigt werden, so dass dieser eine für ihn passende Fahrtroute auswählen kann, beispielsweise aufgrund des Bedarfs zu einem bestimmten Zeitpunkt autonom zu fahren.
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Weiterhin kann zusätzlich die Bewertung im Bezug zur Autonomie beziehungsweise im Bezug zum jeweiligen Autonomiekostenparameter der jeweiligen Kandidaten-Streckenabschnitte KAND während der Fahrt angezeigt werden, wodurch der Fahrzeugnutzer eine Vorausschau erhält, wie lange noch, beziehungsweise ab wann der Fahrzeugführer in einem autonomen Modus unterwegs sein kann.
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Weiterhin kann die ermittelte Fahrtroute FR während der Fahrt überprüft werden bezüglich des Autonomiekennwerts. Dadurch können Änderungen von Verhältnissen, die eine Auswirkung auf den jeweiligen Autonomiekennwert haben, berücksichtigt werden, um beispielsweise die ermittelte Fahrtroute FR zu ändern und/oder um beispielsweise eine sofortige Übernahme des Fahrzeugführers herbeizuführen.
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Alternativ oder zusätzlich kann die Fahrtroute FR auch abhängig von einem Terminkalender oder ähnlichem ermittelt werden, der beispielsweise von einem Smartphone bereitgestellt wird. Hierdurch kann beispielsweise ein Abgleich der Streckenstruktur mit der autonomen Befahrbarkeit erfolgen, also beispielsweise wann und wie lange autonom gefahren werden kann. Ist zum Beispiel zu einem bestimmten Zeitpunkt ein Telefonat geplant, kann eine Fahrtroute FR ermittelt werden, bei der der zugehörige Kandidaten-Streckenabschnitt KAND bevorzugt wird, der ausreichend lange autonomes Fahren ermöglicht.
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Das Backend zeichnet sich beispielsweise dadurch aus, dass es aktuelle Daten beziehen kann, wie zum Beispiel von Fahrzeugen, die gerade den Kandidaten-Streckenabschnitt KAND befahren und/oder von Verkehrsleitsystemen und/oder deren Sensoren im Kandidaten-Streckenabschnitt KAND. Das Backend zeichnet sich beispielsweise weiterhin dadurch aus, dass es historische Daten zu den Kandidaten-Streckenabschnitten KAND aus externen Quellen abrufen und/oder speichern und/oder verwenden kann um insbesondere aus verschiedenen Daten statistische Daten, wie beispielsweise Mittelwerte abzuleiten und/oder Prognosen zu erstellen.
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Durch das erläuterte Vorgehen kann ein Beitrag geleistet werden, dass eine Routenplanung effizient und komfortabel für Fahrzeugführer ermöglicht wird, wobei bei der Routenplanung berücksichtigt wird, wie autonom die Fahrtroute befahren werden kann. So kann der Fahrzeugführer eine Route wählen, bei der er möglichst lange ungestört arbeiten und/oder lesen und/oder einen Film anschauen und/oder andere Dinge machen kann.
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Bezugszeichenliste
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- AE
- Abrufeinheit
- EE
- Eingabeeinheit
- FAKW
- Fahrzeuganzahlkennwert
- FR
- Fahrtroute
- FZKW
- Fahrerzustandskennwert
- GD
- optische Ausgabeeinheit
- POSE
- Positionsbestimmungseinheit
- KAND
- Kandidaten-Streckenabschnitt
- KPAR
- Kostenparameter
- OBS
- externer Server
- RPV
- Routenplanungsvorrichtung
- SKW
- Straßenkennwert
- SP
- Startposition
- SST1 bis SST3
- erste bis dritte Schnittstelle
- VKW
- Verkehrskennwert
- WKW
- Wetterkennwert
- ZP
- Zielposition
