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Die Erfindung betrifft Verfahren zum Schätzen des Fahrstreifenverlaufs einer Fahrbahn.
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Fahrerassistenzsysteme von Fahrzeugen, die auf der Basis von Fahrstreifeninformationen arbeiten, unterstützen den Fahrer bspw. beim Spurwechsel, bei der Spurführung oder im Rahmen eines Überholvorganges. Zur Erfassung der Fahrstreifen werden bei solchen Fahrerassistenzsystemen Bildsensoren verwendet, die den vor dem Fahrzeug liegenden Verkehrsraum erfassen. Aus diesen Bilddaten werden Fahrstreifenmarkierungen detektiert, die die Grenzen des Fahrstreifens und damit deren Verlauf anzeigen. Es gibt jedoch Situationen, in denen solche Fahrstreifenmarkierungen nicht vorhanden oder durch Bildsensoren nicht erfasst werden können, weil sie bspw. durch Schnee verdeckt sind oder die Sicht auf diese Fahrstreifenmarkierungen durch die Wetterverhältnisse aufgrund starken Schneefalls, Regen oder Nebels beeinträchtigt ist. In einem solchen Fall ist es nicht nur für Bildsensoren sondern auch für den menschlichen Fahrer unmöglich, diese Fahrstreifenmarkierungen wahrzunehmen.
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Aus der Veröffentlichung von KASPRZAK, Wlodzimierz; NIEMANN, Heinrich: Adaptive road recognition and ego-state tracking in the presence of obstacles; International Journal of Computer Vision, Vol. 28, 1998 ist ein rekursives Verfahren zur Bestimmung von Fahrbahnparametern, wie Fahrbahnbreite, Anzahl der Fahrstreifen und Kurvenverlauf sowie zur Ortung eines Egofahrzeugs aus Bildsequenzen einer Monokamera bekannt. Die Erkennung der Fahrbahn erfolgt in den Schritten Fluchtpunkt-Erkennung, Klassifizierung einer Objektkontur, Bestimmung des Fahrbahnverlaufs und Bestimmung der Fahrbahn. Dabei werden mehrere Fluchtpunkte und mehrere Fahrbahn-Hypothesen parallel verfolgt und die beste Hypothese zur weiteren Verwendung ausgewählt. Bei der Bestimmung der Fluchtpunkte werden alle die Fahrbahn bestimmenden linienartigen Objekte aus den von der Monokamera aufgenommenen Bildsequenzen detektiert und verarbeitet. Das sind insbesondere auch Mittel- und Randstreifen der Fahrbahn.
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Die
DE 10 2012 224 498 A1 beschreibt ein Verfahren zur Fahrspurerkennung sowie zur Erkennung einer Fahrspur eines Egofahrzeugs. Bei diesem bekannten Verfahren werden mittels eines Radarsensors ortsfeste Hindernisse, wie Leitplanken und Mittelstreifen detektiert und aus dem Abstand zu diesen ortsfesten Hindernissen die Breite der Fahrbahn berechnet. Zusätzlich wird aus den Bilddaten eines Bildsensors die Breite der Fahrspur des Egofahrzeugs bestimmt. Aus der berechneten Fahrbahnbreite und der bestimmten Fahrspurbreite des Egofahrzeugs könne die Anzahl der Fahrspuren ermittelt werden. In der
DE 10 2010 013 403 A1 wird ein Verfahren zum Ermitteln einer Spurgeometrie im Bereich eines Fahrzeugs auf der Basis von Bilddaten einer Kamera oder einer Bilderfassungseinrichtung beschrieben. Aus den Bilddaten werden unter Zugrundelegung einer Gauß-Verteilung Schätzwerte einer Straßen- und Spurgeometrie erzeugt, wobei Messungen aus der Vergangenheit verwendet werden. Dieses bekannte Schätzverfahren beruht auf Mittelwertbildungs- und Normalverteilungsannahmen. Anstelle der Verwendung von Daten aus der Vergangenheit oder von normalisierten Verteilungen wird die Verwendung von GPS-Daten und Daten der Fahrzeugkinematik zusammen mit Bilddaten einer Bilderfassungseinrichtung vorgeschlagen.
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Auch die
DE 10 2011 109 569 A1 geht von der Aufgabe aus, ein Verfahren zur Erkennung eines Fahrstreifens anzugeben, das trotz unvollständiger oder fehlender Fahrbahnmarkierungen zuverlässig den Fahrstreifen detektieren kann. Bei diesem Verfahren wird der Fahrbahnrand unabhängig von der Existenz von Fahrspurmarkierungen mittels einer Kamera detektiert und aus der Lage des Fahrbahnrandes die Fahrspur geschätzt oder die Lage des Fahrbahnrandes bei der Erkennung des Fahrstreifens zumindest berücksichtigt.
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Auch die
DE 10 2012 008 780 A1 geht von dem Problem aus, dass bspw. Spurhalteassistenten bei fehlenden Fahrbahnmarkierungen nicht oder nur eingeschränkt funktionieren können. Gelöst wird dieses Problem durch ein Verfahren zur Erfassung wenigstens eines Fahrbahnrandes, insbesondere eines unmarkierten Fahrbahnrandes, mit welchem ein Spurmodell für das Fahrzeug erstellt werden kann. Dieses Verfahren basiert auf den Bilddaten des vor dem Fahrzeug aufgenommen Verkehrsraumes sowie einer bestimmten Anzahl von zuvor aufgenommenen Bildern eines umgekehrten optischen Flusses. Es werden aus diesen Bilddaten als befahrbar anzunehmende Bereiche ausgewählt, Suchbereiche definiert und dominante Orientierungen innerhalb der Suchbereiche ermittelt, mittels denen wenigstens ein zur Erstellung des Spurmodells genutzter Fluchtpunkt erzeugt wird.
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Weiterhin beschreibt die
DE 10 2013 018 561 A1 ebenso ein Verfahren, bei dem aufgrund der Verwendung allgemeiner Umgebungsmerkmale eine sichere Fahrspurerkennung realisiert wird, ohne dass Fahrspurmarkierungen hierfür erforderlich wären. Dieses Verfahren besteht in einer Analyse und Auswertung von Umgebungsmerkmalen im Bereich einer vorausliegenden Fahrspur eines Fahrzeugs, wobei jedem Umgebungsmerkmal eine Position und Orientierung in einem aufgenommenen Bild zugeordnet und in dem Bild mehrfach vorkommende korrespondierende Umgebungsmerkmale ermittelt werden. Anhand der Verteilung von Korrespondenzen werden Straßenverlaufshypothesen erzeugt, wobei Selbstähnlichkeiten der Umgebungsmerkmale berücksichtigt werden, nicht relevante Korrespondenzen mit einer Länge mit dem Wert Null gefiltert und bei der Erzeugung der Straßenverlaufshypothesen verworfen werden.
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Ein Verfahren zur Erkennung der Beschaffenheit einer Fahrbahnoberfläche mittels einer 3D-Kamera als passives System beschreibt die
DE 10 2012 101 085 A1 der Anmelderin, wonach mit der 3D-Kamera mindestens ein Bild von der vor dem Fahrzeug liegenden Umgebung aufgenommen, aus den Bilddaten der 3D-Kamera entlang einer Mehrzahl von Linien Höhenverläufe der Fahrbahnoberfläche quer zur Fahrtrichtung des Fahrzeugs ermittelt werden, um aus den ermittelten Höhenverläufen die Beschaffenheit der Fahrbahnoberfläche zu bestimmen. Aus dem ermittelten Höhenverlauf können auch Fahrbahnbegrenzungen, bspw. Bordsteine erkannt werden kann.
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Aufgabe der Erfindung ist es, ein weiteres Verfahren zur Erkennung der Fahrstreifen einer Fahrbahn eines Fahrzeugs anzugeben, welches trotz fehlender oder nicht erkennbarer Fahrbahnmarkierungen zuverlässig die Fahrstreifen detektieren kann.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und den Merkmalen des Patentanspruchs 2.
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Dieses Verfahren zum Schätzen des Fahrstreifenverlaufs einer Fahrbahn aus von wenigstens einem Umfeldsensor aufgenommenen Umfelddaten vor einem Fahrzeug umfasst gemäß der erstgenannten Lösung folgende Verfahrensschritte:
- a) Bestimmen der Fahrbahnbreite der Fahrbahn vor dem Fahrzeug aus den mittels eines Radarsensors aufgenommenen Umfelddaten, wobei die Fahrbahnbreite der Fahrbahn aus dem Intensitätsverlauf der reflektierten Radarstrahlen ermittelt wird,
- b) Erstellen wenigstens einer Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen aus
- - der mit Verfahrensschritt a) ermittelten Fahrbahnbreite, und/oder
- - der Detektion der anderen Verkehrsteilnehmer auf der Fahrbahn hinsichtlich ihres Bewegungsverhaltens, und/oder
- - aus der Information einer digitalen Karte, und/oder
- - aus einer Verkehrszeichenerkennung,
- c) Ermitteln eines Wahrscheinlichkeitsmodells für die Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen auf der Basis der Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen, und
- d) Bestimmen eines Wertes mittels des Wahrscheinlichkeitsmodells mit dem größten Wahrscheinlichkeitswert als Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen.
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Gemäß der zweitgenannten Lösung umfasst dieses Verfahren zum Schätzen des Fahrstreifenverlaufs einer Fahrbahn aus von wenigstens einem Umfeldsensor vor dem Fahrzeug aufgenommenen Umfelddaten die folgenden Verfahrensschritte:
- a) Bestimmen der Fahrbahnbreite der Fahrbahn vor dem Fahrzeug aus mittels eines Bildsensors aufgenommen Umfelddaten, wobei ein Höhenprofil des Bereichs vor dem Fahrzeug quer zu dessen Fahrtrichtung aus den Bilddaten des Bildsensors ermittelt und die Fahrbahnbreite der Fahrbahn aus dem Verlauf des Höhenprofils detektiert wird,
- b) Erstellen wenigstens einer Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen aus
- - der mit Verfahrensschritt a) ermittelten Fahrbahnbreite, und/oder
- - der Detektion der anderen Verkehrsteilnehmer auf der Fahrbahn hinsichtlich ihres Bewegungsverhaltens, und/oder
- - aus der Information einer digitalen Karte, und/oder
- - aus einer Verkehrszeichenerkennung,
- c) Ermitteln eines Wahrscheinlichkeitsmodells für die Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen auf der Basis der Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen, und
- d) Bestimmen eines Wertes mittels des Wahrscheinlichkeitsmodells mit dem größten Wahrscheinlichkeitswert als Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen.
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Mit diesem erfindungsgemäßen Verfahren kann nun bei nicht zur Verfügung stehenden Fahrstreifenmarkierungen anhand anderer Merkmale eine Information über den Fahrstreifenverlauf erzeugt werden. Dazu wird zunächst der Bereich bestimmt, indem sich die Fahrbahn befindet, wobei unter Fahrbahn die ganze asphaltierte Fläche verstanden wird, die mittels Markierungen in mehrere Fahrstreifen unterteilt wird. Da die Fahrbahn eine vergleichsweise ebene Fläche darstellt, die üblicherweise von erhabenen Objekten, wie Leitplanken, Schallschutzmauern oder Wellen oder zumindest von einem ebenen Bereich, wie eine Wiese begrenzt ist, kann mit dem Umfeldsensor die Fahrbahn von ihren Begrenzungen unterschieden werden. Somit kann bei bekannten Fahrbahnbegrenzungen die Fahrbahnbreite der Fahrbahn aus den Umfelddaten bestimmt werden und eine Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen erstellt werden. Befindet sich das Fahrzeug bspw. auf einer Autobahn und wird eine Breite von bspw. 11,25 m detektiert, wird bei bekannter Breite eines Fahrstreifens einer Autobahn von 3,75 m mit zugehörigen Standstreifen von zwei Fahrstreifen als Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen ausgegangen. Im darauffolgenden Verfahrensschritt c) wird die Wahrscheinlichkeit für den Fahrstreifen modelliert, d.h. ein Wahrscheinlichkeitsmodell für die Lage der Fahrstreifenmitte des Fahrstreifens auf der Basis der Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen ermittelt. Schließlich wird in einem letzten Verfahrensschritt d) ein Wert mittels des Wahrscheinlichkeitsmodells mit dem größten Wahrscheinlichkeitswert als Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen bestimmt.
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Gemäß der erstgenannten Lösung ist es vorgesehen, dass die Umfelddaten mittels eines Radarsensors aufgenommen werden und die Fahrbahnbreite der Fahrbahn aus dem Intensitätsverlauf der reflektierten Radarstrahlen ermittelt wird. Eine solche Radar-Sensorik stellt sicher, dass auch bei schlechten Sichtverhältnissen die Randbebauung von Fahrbahnen, wie Leitplanken, aber auch eine Grasfläche detektiert werden kann, da diese zu einer stärkeren Reflexion als die eigentliche, bspw. asphaltierte Fahrbahn führen.
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Insbesondere kann mit einem Radarsensor, der keine Fahrstreifenmarkierungen erkennen kann, permanent eine Information über mögliche Fahrstreifenverläufe erzeugt werden. Dieses kann dazu dienen, die von einem Bildsensor, wie bspw. einer Kamera erkannten Fahrstreifenverläufe zu plausibilisieren oder im Falle eines Ausfalls der Kamera eine Notfunktion zu realisieren. Aufgrund der Geometrie der Fahrstreifen und der weiten Vorausschau können z.B. Fehler in der Azimuth-Kalibrierung der beteiligten Sensoren gut identifiziert werden. Des Weiteren kann aufgrund der hohen Reichweite eines Radarsensors im Vergleich zu einer Kamera eine Schätzung des Fahrstreifenverlaufs außerhalb des Kamera-Sichtbereichs erhalten werden.
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Gemäß der zweitgenannten Lösung ist es vorgesehen, dass die Umfelddaten mittels eines Bildsensors aufgenommen werden, ein Höhenprofil des Bereichs vor dem Fahrzeug quer zu dessen Fahrtrichtung aus den Bilddaten des Bildsensors ermittelt wird und die Fahrbahnbreite der Fahrbahn aus dem Verlauf des Höhenprofils detektiert wird. Mit einer Kamera als Bildsensor können damit anhand eines ermittelten Höhenprofils die glatte Fahrbahn von erhabenen bzw. unstrukturierten Bereichen getrennt werden. Ferner können auch weitere Merkmale, wie die Textur zum Erkennen der Fahrbahn hinzugezogen werden. Schließlich auch möglich, als bewegt erkannte Objekte zum Erkennen der Fahrbahn hinzuzuziehen.
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Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass
- e) mittels den Umfelddaten des Radarsensors und mittels der Umfelddaten des Bildsensors jeweils die Verfahrensschritte b) bis d) durchgeführt werden, und
- f) aus den gemäß Verfahrensschritt d) als Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen bestimmten zwei Wahrscheinlichkeitswerten ein Wert als Lage der Fahrstreifenmitte kombiniert wird.
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Bei diesem Verfahren stehen also zwei Auswertekanäle zur Verfügung, nämlich ein erster Auswertekanal, mit dem die Umfelddaten eines Radarsensors ausgewertet werden, und ein zweiter Auswertekanal, mit dem die Umfelddaten eines Bildsensors ausgewertet werden. Die Ergebnisse hinsichtlich der Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen, die sich aus den beiden Auswertekanälen ergeben, werden in dem Verfahrensschritt
- f) zusammengeführt, indem die Fahrstreifenhypothesen der beiden Auswertekanäle überlagert werden und hieraus ein einziger Wert als Lage der Fahrstreifenmitte erzeugt wird. Vorzugsweise wird aus einer derart ermittelten Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifenverlauf bestimmt.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung ergibt sich dadurch, dass zusätzlich zur Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen eine Hypothese über die Fahrstreifenbreiten der Fahrstreifen erstellt wird und auf der Basis der Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen und der Fahrstreifenbreiten der Fahrstreifen ein Wahrscheinlichkeitsmodell für die Lage der Fahrstreifenmitte der Fahrstreifen ermittelt wird.
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Schließlich ist es weiterbildungsgemäß vorgesehen, dass als Wahrscheinlichkeitsmodell eine Gaußverteilung mit einem Mittelwert und einer Varianz verwendet wird.
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Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren näher erläutert. Es zeigen:
- 1 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispieles gemäß der Erfindung, und
- 2 Diagramme zur Erläuterung des Ausführungsbeispiels gemäß 1.
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Zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß 1 wird ein Fahrzeug mit zwei Umfeldsensoren, nämlich einem Radarsensor sowie einer Kamera bereitgestellt. Die Umfelddaten dieser Umfeldsensoren bilden jeweils einen Auswertekanal, nämlich einen ersten Auswertekanal zur Auswertung der Radardaten des Radarsensors, dessen Funktion mit den Verfahrensschritten S1 bis S4 beschrieben werden, und einen zweiten Auswertekanal zur Auswertung der Bilddaten der Kamera, dessen Funktion mit den Verfahrensschritten S5 bis S8 beschrieben werden.
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Der Radarsensor erzeugt von dem Umfeld vor dem Fahrzeug Radardaten, die in einem ersten Verfahrensschritt S1 bereitgestellt werden.
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In einem Verfahrensschritt S2 werden aus diesen Radardaten die Fahrbahnbreite B einer Fahrbahn F bestimmt, die in Fahrtrichtung des Fahrzeugs von einem linken und rechten Randstreifen R1 und R1 begrenzt, wobei sich an den linken Randstreifen R1 eine Mittelleitplanke MLP anschließt. Ein solches Verkehrsumfeld vor dem Fahrzeug ist schematisch in 2a) dargestellt.
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Die Fahrbahnbreite B wird aufgrund von abweichenden Intensitäten der reflektierten Radarstrahlen ermittelt. Hierzu wird zunächst der Bereich bestimmt, in dem sich die Fahrbahn F befindet, die eine vergleichsweise ebene Fläche darstellt und von erhabenen Objekten, wie Leitplanken, Schallschutzmauern oder Wellen oder zumindest von einem unebenen Bereich, wie einer Wiese als Randstreifen R begrenzt wird. Damit kann von dem Radarsensor die Fahrbahn F von ihren Begrenzungen unterschieden werden. Die Randbebauung, wie Leitplanken, oder grasartige, insbesondere unebene Randstreifen R1 und R2 führen zu stärkeren Reflexionen der Radarstrahlen als durch die ebene und homogene Oberfläche der Fahrbahn F.
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Die bisher durchgeführten Verfahrensschritte S1 und S2 für den die Umfelddaten des Radarsensors verarbeitenden ersten Auswertekanal werden auch parallel für den zweiten Auswertekanal entsprechend den Verfahrensschritten S5 und S6 durchgeführt, der die von der Kamera aufgenommenen Umfelddaten verarbeitet.
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Die Kamera erzeugt von dem in 2a) mit einer Fahrbahn F dargestellten Umfeld vor dem Fahrzeug Bilddaten, die in einem ersten Verfahrensschritt S5 des zweiten Auswertekanals bereitgestellt werden.
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In einem nachfolgenden Verfahrensschritt S6 werden aus diesen Bilddaten die Fahrbahnbreite B der Fahrbahn F bestimmt. Hierzu wird das Höhenprofil der Fahrbahn F quer zur Fahrtrichtung des Fahrzeugs detektiert und ausgewertet, so dass der Bereich der ebenen und glatten Fahrbahn F bzw. der unstrukturierte Bereich der Fahrbahn F von erhabenen bzw. strukturierten Bereichen, wie bspw. Begrenzungen der Fahrbahn F getrennt werden kann. Mit der Kamera können weitere Merkmale, wie die Textur zum Erkennen der Fahrbahn hinzugezogen werden.
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Im Folgenden werden die Verfahrensschritte S3 und S4 des ersten Auswertekanals zusammen mit den Verfahrensschritten S7 und S8 des zweiten Auswertekanals gemeinsam beschrieben, da dort identische Funktionen realisiert werden, die in einem Verfahrensschritt S9 zusammengeführt werden.
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In den Verfahrensschritten S3 und S7 werden jeweils eine Hypothese über die Anzahl der vorhandenen Fahrstreifen sowie der zugehörigen Fahrstreifenbreite auf der Basis der Radardaten bzw. der Bilddaten abgeleitet. Hierzu wird die mit Verfahrensschritt S2 bzw. S6 bestimmte Fahrbahnbreite B verwendet. Ist es bekannt, dass sich das Fahrzeug bspw. auf einer Autobahn befindet und für die Fahrbahnbreite B ein Wert von 11,25 m detektiert wird, besteht die Hypothese darin, dass zwei Fahrstreifen und ein Standstreifen vorhanden ist, da es bekannt ist, dass ein Fahrstreifen auf einer Autobahn 3,75 m breit ist. Auch ist es möglich, durch die Detektion der anderen Verkehrsteilnehmer auf der Fahrbahn hinsichtlich ihres Bewegungsverhaltens auf die Anzahl der Fahrstreifen eine Hypothese zu erstellen. Schließlich ist es auch möglich, allein oder zusätzlich die Information einer digitalen Karte, bspw. eines Navigationssystems zur Erstellung der Hypothese über die Anzahl der Fahrstreifen zu verwenden, um eine Information über die Anzahl der vorhandenen Fahrstreifen sowie den Standstreifen zu bekommen, da es auch Autobahnabschnitte gibt, in denen kein durchgehender Standstreifen vorhanden ist.
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Es können aber auch Vorkenntnisse über die Fahrbahnbreite einfließen, so zum Beispiel dass in einer Baustelle der linke Fahrstreifen schmaler als der rechte Fahrstreifen ist.
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Auch Informationen aus der Verkehrszeichenerkennung können zur Erstellung einer Hypothese über die Fahrstreifenanzahl verwendet werden. So wird bei bspw. bei einer Fahrbahn mit mehr als zwei Fahrstreifen mit einem Verkehrszeichen auf die Anzahl der Fahrstreifen hingewiesen und wie lange diese zur Verfügung stehen. Auch auf Baustellen hinweisende Baustellenschilder können detektiert werden und deren Informationen zur Erstellung einer Hypothese über die Fahrstreifenanzahl verwendet werden. Wenn Baustellenschilder erkannt werden, ist es sehr wahrscheinlich, dass die Breite der Fahrstreifen geringer ist und somit knapp geregelt werden muss. Außerdem können solche Verkehrsschilder die Informationen enthalten, in welche Richtung die Fahrstreifen bei einer Verengung der Fahrbahn verlaufen, wie viele Fahrstreifen zur Verfügung stehen und welche Breite bspw. die linke Fahrspur hat. So gibt es bspw. ein Verkehrsschild mit der Angabe, dass die Breite des Fahrstreifens kleiner als 2 m ist, während die übliche Breite des linken Fahrstreifens 2,50 m bis 2,70 m beträgt. Diese Informationen können mit den detektierten Straßenrändern abgeglichen werden und so sehr sichere Informationen über die Anzahl und Breite der Fahrstreifen geschätzt werden.
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In dem Ausführungsbeispiel gemäß den 1 und 2 wird eine Hypothese erstellt, wonach drei Fahrstreifen F1, F2 und F3 vorhanden sind. Hieraus wird zusätzlich die Hypothese über die Fahrstreifenbreite abgeleitet, wobei im einfachsten Fall angenommen wird, dass die Fahrstreifen gleichmäßig über die Fahrbahnbreite verteilt sind.
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In einem an den Verfahrensschritt S 3 bzw. S7 sich anschließenden Verfahrensschritt S4 bzw. S8 wird jeweils die Wahrscheinlichkeit W für die Lage der Fahrstreifen auf der Basis der in Verfahrensschrittes S3 bzw. S7 erstellten Hypothese modelliert.
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Dies kann bspw. anhand des Verlaufs der Fahrstreifenmitte durchgeführt werden. Um Ungenauigkeiten in der Wahrnehmung zu modellieren, wird über der Fahrbahnbreite B die Wahrscheinlichkeit W angegeben, dass sich an der entsprechenden Stelle eine Fahrstreifenmitte FM1, FM2 und FM3 befindet, wie dies schematisch in 2b) dargestellt ist. Eine Möglichkeit zur Realisierung besteht in einer parametrischen Modellierung, bei der die Wahrscheinlichkeit W zum Beispiel als Gaußverteilung mit einem Mittelwert µ und einer Varianz σ dargestellt wird. Bei dem Beispiel gemäß 2 werden drei Verteilungen bestimmt, nämlich jeweils für jeden Fahrstreifen aus der Hypothese über die Fahrbahnbreite verteilt. Entsprechend 2c) werden eine Gaußverteilung mit einem Mittelwert µ1 und einer Varianz σ1 für den ersten Fahrstreifen, einem Mittelwert µ2 und einer Varianz σ2 für den zweiten Fahrstreifen und einem Mittelwert µ3 und einer Varianz σ3 für den dritten Fahrstreifen erstellt. Die Varianzen dieser drei Gaußverteilungen werden aus der Hypothese über die Fahrbahnbreite entsprechend dem Verfahrensschritt S3 bzw. S7 abgeleitet.
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Es bietet sich auch eine diskretisierte Darstellung der Wahrscheinlichkeitsverteilung entsprechend 2d) an, die eine 1-dimensionale Darstellung zeigt. Für eine praktische Realisierung ist jedoch eine 2-dimensionale Darstellung als Gitter vorteilhaft. Dabei verlaufen eine Achse quer zur Fahrbahnoberfläche und eine zweite Achse in Richtung der Fahrbahnoberfläche. Somit kann auch eine sich ändernde Anzahl von Fahrstreifen über der Länge der Fahrbahnoberfläche modelliert werden. Neben einem quadratischen Gitter kann es vorteilhaft sein, ein Gitter mit rechteckigen Zellen zu wählen. Dabei wird die Zellengröße quer zum Fahrstreifen kleiner gewählt als in Fahrstreifen Richtung, um eine genauere Modellierung der lateralen Position der Fahrstreifenmitte zu ermöglichen.
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Nachdem sowohl für den ersten Auswertekanal für den Radarsensor als erste Datenquelle und für den zweiten Auswertekanal für die Kamera als zweite Datenquelle jeweils eine Wahrscheinlichkeitsmodellierung der Fahrstreifenmitte für die Fahrstreifen entsprechend der Hypothese über die Fahrstreifenanzahl gemäß den Verfahrensschritten S4 und S8 durchgeführt wurde, findet im nächsten Verfahrensschritt S9 eine Überlagerung der Fahrstreifen Hypothesen der beiden Auswertekanäle statt. Dies kann in der parametrischen Darstellung durch Assoziation und Kombination der Mittelwerte µ und der Varianzen σ der Gaußverteilungen erfolgen oder in der gitterbasierten, also diskreten Darstellung durch Kombination der Zellenwerte der verschiedenen Gitter. Hierfür kommt bspw. die Anwendung eines binären Bayes-Filters oder der Dempster-Shafer-Theorie infrage.
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Als Ergebnis dieses Verfahrensschrittes S9 werden in einem Verfahrensschritt S10 die drei Fahrstreifenverläufe F1, F2 und F3 extrahiert.
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Diese derart bestimmten Fahrstreifenverläufe können für eine Trajektorenplanung oder eine Lane-Keeping-Fahrerassistenzfunktion verwendet werden, in dem das Fahrzeug am nächsten Maximum der repräsentierten Wahrscheinlichkeiten entlang geführt wird. Dieses Maximum stellt nämlich die Fahrstreifenmitte dar. Für eine visuelle Darstellung, bei der auch die Breite eines möglichen Fahrstreifenverlaufs dargestellt werden soll, werden vom Maximum ausgehend die Schnittpunkte der Wahrscheinlichkeitswerte mit einem minimalen Wert, bspw. das erstmalige Unterschreiten der 50 %-Wahrscheinlichkeit, als Fahrstreifengrenzen gewählt.
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Weitere Vorteile ergeben sich bei durch Schnee verdeckten Fahrstreifenmarkierungen oder schlechten Sichtbedingungen, bspw. bedingt durch starken Schneefall, Regen oder Nebel, da dann dem Fahrer aufbauend auf den geschätzten Fahrstreifenverläufen eine Unterstützung bei der Querführung des Fahrzeugs angeboten werden kann. Dies kann bspw. anhand einer Anzeige im Cockpit realisiert werden, die dem Fahrer anzeigt, wie weit er von der Mitte des geschätzten Fahrstreifens nach links oder rechts abweicht. Insbesondere kann aber auch mittels eines großflächigen Head-up-Displays der geschätzte Fahrstreifenverlauf über die reale Verkehrsszene eingeblendet werden. Da die Schätzung möglicherweise ungenau ist, kann dabei insbesondere die geschätzte Fahrstreifenmitte gegenüber den Randbereichen stärker hervorgehoben werden, da diese am besten innerhalb des realen Fahrstreifens liegt.
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Neben dem Anzeigen des Fahrstreifenverlaufs kann dem Fahrer ähnlich wie bei einem Lane-Keeping-System eine visuelle, akustische oder haptische Warnung bei Verlassen des Fahrstreifens gegeben werden oder es wird über ein überlagertes Lenkmoment eine Querführungsunterstützung realisiert. Im Vergleich zu einer Erkennung der Fahrstreifenmarkierungen sind die Eingriffsschwellen aufgrund der größeren Unsicherheit dabei weiter in Richtung Fahrbahnmitte zu verlegen.
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Des Weiteren können mit den geschätzten Informationen über den Fahrstreifenverlauf auch weiteren Assistenzfunktionen zur Verfügung gestellt werden.
