DE102015000399A1

DE102015000399A1 - Mapping of lanes using vehicle fleet data

Info

Publication number: DE102015000399A1
Application number: DE102015000399.2A
Authority: DE
Inventors: Sebastian Skibinski
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2015-01-13
Filing date: 2015-01-13
Publication date: 2016-07-28
Anticipated expiration: 2035-01-14
Also published as: DE102015000399B4

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Kartographieren von Fahrspuren (21, 22, 23), mit den durch eine Servervorrichtung (7) durchgeführten Schritten: Empfangen von Positionswerten (P) aus einer jeweiligen Positionserfassungseinrichtung (16) mehrerer Kraftfahrzeuge (2), für jede Positionserfassungseinrichtung (16) Ermitteln einer jeweiligen Streuung, durch welche die Positionswerte (P) der Positionserfassungseinrichtung (P) verfälscht sind, Modellieren der durch den jeweiligen Positionswert (P) beschriebenen Fahrzeugposition als eine jeweilige Ortsverteilung (18) in Abhängigkeit von dem Positionswert (P) und seiner Streuung, wobei durch die Ortverteilung (18) für unterschiedliche Orte eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit (W), dass sich das Kraftfahrzeug (2) dort tatsächlich befand, angegeben ist, Bilden einer Gesamtverteilung (26) durch Kombinieren der Ortsverteilungen (18) aller Positionswerte (P), Lokalisieren von Maximalstellen (27) der Gesamtverteilung (27) und Ermitteln eines jeweiligen Fahrspurverlaufs (29, 30, 31) der Fahrspuren (21, 22, 23) anhand der Maximalstellen (27).The invention relates to a method for mapping lanes (21, 22, 23) with the steps performed by a server device (7): receiving position values (P) from a respective position detection device (16) of several motor vehicles (2) for each position detection device (16) determining a respective dispersion by which the position values (P) of the position detection device (P) are falsified, modeling the vehicle position described by the respective position value (P) as a respective location distribution (18) as a function of the position value (P) and its scattering, wherein the location distribution (18) for different places a probability of residence (W) that the motor vehicle (2) was actually there, is given, forming an overall distribution (26) by combining the local distributions (18) of all position values (P ), Locating maximum points (27) of the total distribution (27) and determining a s respective lane course (29, 30, 31) of the lanes (21, 22, 23) based on the maximum points (27).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen einer digitalen Straßenkarte, also zum Kartographieren von Verkehrswegen. Das Verfahren kann durch eine stationäre Servervorrichtung durchgeführt werden, die ebenfalls Bestandteil der Erfindung ist.The invention relates to a method for generating a digital road map, so for mapping of traffic routes. The method can be performed by a stationary server device, which is also part of the invention.

Die Servervorrichtung kann ein so genanntes Backend darstellen, durch welches Fahrzeugfunktionen mehrerer Kraftfahrzeuge ergänzt oder erweitert werden können, indem die Servervorrichtung und die Kraftfahrzeuge Daten miteinander austauschen, beispielsweise über das Internet und/oder ein Mobilfunknetz. Denn Kraftfahrzeuge können über eine Vielzahl von Sensordaten verfügen, deren Backend-seitige Aggregation oder Zusammenfassung neue, die Fahrer der Kraftfahrzeuge unterstützende Funktionen ermöglichen. Insbesondere können auf der Grundlage von Sensordaten mehrerer Kraftfahrzeuge Straßengeometrien ermittelt werden.The server device can be a so-called backend, by which vehicle functions of several motor vehicles can be supplemented or extended by the server device and the motor vehicles exchanging data with one another, for example via the Internet and / or a mobile radio network. After all, motor vehicles can have a large number of sensor data whose back-end aggregation or summary make it possible to provide new functions that support drivers of motor vehicles. In particular, road geometries can be determined on the basis of sensor data of several motor vehicles.

Bei der Backend-seitigen Aggregation kann hierbei zwischen zwei Aufgaben differenziert werden, der Inter- beziehungsweise Extrapolation einerseits und der Fusion von kollektiven Fahrzeugflottendaten andererseits.In the case of backend-side aggregation, it is possible here to differentiate between two tasks: interpolation or extrapolation, on the one hand, and the merger of collective vehicle fleet data, on the other hand.

Hierzu ist aus der EP 2 698 606 A1 ein Verfahren bekannt, bei welchem einzelne Positionswerte, die von Kraftfahrzeugen zu einer zentralen Servervorrichtung gesendet werden, daraufhin überprüft werden, ob es sich um Ausreißer handelt, die beim Ermitteln der Straßengeometrien zu vernachlässigen sind. Dieses Verfahren erfordert allerdings in nachteilhafter Weise die Überprüfung jedes Positionswerts.This is from the EP 2 698 606 A1 a method is known in which individual position values sent by motor vehicles to a central server device are checked to see if they are outliers that are negligible in determining the road geometries. However, this method disadvantageously requires the verification of each position value.

Aus der DE 10 2007 000 971 A1 ist ein Verfahren zur Aktualisierung eines Kartenmaterials eines Navigationsgeräts bekannt. Falls ein Kraftfahrzeug mittels seiner Positionserfassungseinrichtung, beispielsweise seines GPS-Sensors (GPS – Global Positioning System) erkennt, dass es sich in einem Areal befindet, das in der aktuellen Karte nicht verzeichnet ist, so wird von einer zentralen Servervorrichtung das fehlende Kartenmaterial angefordert.From the DE 10 2007 000 971 A1 For example, a method for updating a map material of a navigation device is known. If a motor vehicle recognizes by means of its position detection device, for example its GPS sensor (GPS Global Positioning System), that it is located in an area which is not recorded in the current map, the missing map material is requested by a central server device.

Aus der DE 100 30 932 A1 ist ein Verfahren zur Erzeugung einer digitalen Straßenkarte bekannt, bei welchen Positionsdaten mehrerer Kraftfahrzeuge zusammengeführt und dann einer statistischen Auswertung unterzogen werden. Hierdurch ergibt sich eine überarbeitete Straßenkarte, die dann wieder in Kraftfahrzeugen zur Verfügung gestellt werden kann. Die statistische Auswertung besteht darin, dass überprüft wird, ob eine ausreichend große Anzahl an Kraftfahrzeugen denselben Weg gefahren ist. Nur dann wird davon ausgegangen, dass die Positionsdaten einen tatsächlichen Fahrspurverlauf beschreiben. Beschreibend die Positionsdaten dagegen einen Bereich, der nur von einem einzelnen Fahrzeug befahren worden ist, so werden die Positionsdaten ignoriert.From the DE 100 30 932 A1 a method for generating a digital road map is known in which position data of several motor vehicles are combined and then subjected to a statistical evaluation. This results in a revised road map, which can then be made available again in motor vehicles. The statistical evaluation consists of checking that a sufficiently large number of motor vehicles have traveled the same route. Only then is it assumed that the position data describe an actual lane course. Describing the position data, however, an area that has been traveled only by a single vehicle, the position data is ignored.

Beim Ermitteln von Fahrspurverläufen auf der Grundlage von Positionswerten mehrerer Kraftfahrzeuge besteht das Problem, dass die Kraftfahrzeuge ihre jeweilige Position nicht genau erfassen können, da ihre Positionserfassungseinrichtung, beispielsweise ihr GPS-Sensor, eine Streuung aufweist, durch welche die Positionswerte verfälscht sind. Ein GPS-Sensor kann z. B. eine Streuung aufweisen, durch welche der Positionswert nur auf bis zu 12 Meter genau bestimmt werden kann.In determining lane patterns based on position values of multiple vehicles, there is a problem that the automobiles can not accurately detect their respective positions because their position detecting means, for example, their GPS sensor, has a variance by which the positional values are corrupted. A GPS sensor can, for. B. have a scatter, by which the position value can be determined only up to 12 meters accurate.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Straßenverkehrswegenetz spurgenau zu kartographieren.The invention has for its object to map a road network accurate to the track.

Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich durch die Merkmale der abhängigen Patentansprüche.The object is solved by the subject matters of the independent claims. Advantageous developments of the invention will become apparent from the features of the dependent claims.

Durch die Erfindung wird ein Verfahren zum Kartographieren von Verkehrswegen bereitgestellt. Das Verfahren kann durch eine Servervorrichtung durchgeführt werden, die beispielsweise an das Internet angeschlossen sein kann und beispielsweise durch einen stationären Computer oder eine stationäre Computeranordnung aus mehreren Computern realisiert sein kann.The invention provides a method for mapping traffic routes. The method may be performed by a server device, which may be connected to the Internet, for example, and may be implemented by a stationary computer or a stationary computer arrangement of several computers, for example.

Das Verfahren sieht vor, dass die Servervorrichtung Positionswerte aus mehreren Kraftfahrzeugen empfängt. Die Positionswerte werden in jedem Kraftfahrzeug durch eine jeweilige Positionserfassungseinrichtung erzeugt. Bei einer Positionserfassungseinrichtung kann es sich beispielsweise um einen Sensor oder Empfänger für Sattelitensignale eines GNSS (Global Navigation Satellite System), beispielsweise eines GPS, handeln. Beispielsweise kann es sich bei den Positionswerten entsprechend um Koordinaten handeln, beispielsweise GPS-Koordinaten.The method provides that the server device receives position values from a plurality of vehicles. The position values are generated in each motor vehicle by a respective position detection device. A position detection device may, for example, be a sensor or receiver for satellite signals of a GNSS (Global Navigation Satellite System), for example a GPS. For example, the position values may correspond to coordinates, for example GPS coordinates.

Des Weiteren wird durch die Servervorrichtung für jede Positionserfassungseinrichtung eine jeweilige Streuung ermittelt. Durch diese Streuung sind die Positionswerte der jeweiligen Positionserfassungseinrichtung verfälscht. Die Streuung kann beispielsweise eine Varianz eines Messrauschens beschreiben oder die Messungenauigkeit eines GPS-Sensors. Der Positionswert kann eine aufgrund der Streuung von der tatsächlichen Position abweichende Position beschreiben. In der Servervorrichtung ist deshalb nicht klar, ob ein Positionswert eine Position beschreibt, die ein Kraftfahrzeug tatsächlich jemals inne gehabt hat. Beispielsweise kann eine Abweichung in einem Bereich von bis zu 30 Metern durch die Streuung beschrieben sein. Die Streuung betreffend die Messgenauigkeit oder Messtoleranz kann z. B. als ein Parameterwert von jeder Positionserfassungseinrichtung selbst in an sich bekannter Weiser bereitgestellt sein. Alternativ dazu kann die Streuung durch die Servervorrichtung selbst beispielsweise auf der Grundlage von GPS-Rohdaten der jeweiligen Positionserfassungseinrichtung ermittelt werden.Furthermore, a respective scatter is determined by the server device for each position detection device. As a result of this scattering, the position values of the respective position detection device are falsified. The scattering may, for example, describe a variance of a measurement noise or the measurement inaccuracy of a GPS sensor. The position value may describe a position deviating from the actual position due to the scatter. In the server device, therefore, it is not clear whether a position value describes a position that a motor vehicle has ever actually held. For example, a Deviation in a range of up to 30 meters may be described by the scattering. The scattering regarding the measurement accuracy or measurement tolerance can z. Example, as a parameter value of each position detection device itself be provided in a conventional manner. Alternatively, the scattering by the server device itself may be determined, for example, based on GPS raw data of the respective position detecting device.

Aufgrund der Streuung wird durch die Servervorrichtung jeweils die durch den jeweiligen Positionswert beschriebene Fahrzeugposition als eine jeweilige Ortsverteilung modelliert. Zum Modellieren der Ortsverteilung werden der Positionswert und seine Streuung zugrunde gelegt. Durch die Ortsverteilung ist für unterschiedliche Orte eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit angegeben, die angibt, ob sich das Kraftfahrzeug dort tatsächlich befunden hat. Die Ortsverteilung ist insbesondere als Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion bereitgestellt. In der Servervorrichtung ergeben sich somit eine Vielzahl von Ortsverteilungen, jeweils eine für einen Positionswert. Durch Kombinieren der Ortsverteilungen aller Positionswerte wird eine Gesamtverteilung gebildet. Die Gesamtverteilung beschreibt also für unterschiedliche Orte, das heißt einzelne Aufenthaltsbereiche oder beispielsweise Pixelbereiche einer digitalen Karte, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich dort irgend ein Kraftfahrzeug jemals aufgehalten hat. Ein Pixelbereich der Karte kann z. B. eine quadratisches Areal repräsentieren oder beschreiben, das eine Kantenlänge in einem Bereich von 0,5 Metern bis 5 Metern aufweisen kann.Due to the scattering, the server device in each case models the vehicle position described by the respective position value as a respective local distribution. To model the location distribution, the position value and its dispersion are used. Due to the spatial distribution, a probability of residence is indicated for different locations, which indicates whether the motor vehicle actually was there. The spatial distribution is provided in particular as a probability density function. In the server device, there are thus a multiplicity of local distributions, one each for a position value. By combining the local distributions of all position values, an overall distribution is formed. The overall distribution thus describes for different locations, that is to say individual residence areas or, for example, pixel areas of a digital map, with what probability there any motor vehicle has ever been there. A pixel area of the card can, for. B. represent or describe a square area, which may have an edge length in a range of 0.5 meters to 5 meters.

Durch die Servervorrichtung werden Maximalstellen der Gesamtverteilung ermittelt. Falls die Gesamtverteilung durch eine analytische Funktion beschrieben wird, kann hierzu beispielsweise die erste mathematische Ableitung und die zweite mathematische Ableitung in an sich bekannter Weise untersucht oder zugrunde gelegt werden. Die Maximalstellen stellen Moden der Gesamtverteilung dar.The server device determines maximum points of the overall distribution. If the overall distribution is described by an analytical function, for example, the first mathematical derivative and the second mathematical derivative can be investigated or used in a manner known per se. The maximum points represent modes of the overall distribution.

Durch die Servervorrichtung werden dann jeweilige Fahrspurverläufe von Fahrspuren des Verkehrswegenetzes anhand der Maximalstellen ermittelt. Alle Maximalstellen, die einer Fahrspur zugeordnet werden können, beschreiben stellenweise oder punkteweise den Fahrspurverlauf. Durch Verbinden der Maximalstellen einer Fahrspur kann somit ein kontinuierlicher Fahrspurverlauf jeder Fahrspur ermittelt werden.The server device then determines respective traffic lane courses of lanes of the traffic route network on the basis of the maximum points. All maximum points that can be assigned to a lane describe in places or in points the lane course. By connecting the maximum points of a lane, a continuous lane course of each lane can thus be determined.

Durch die Erfindung ergibt sich der Vorteil, dass zu den einzelnen Positionswerten nicht entschieden werden muss, ob es sich entweder um einen Ausreißer handelt oder um eine genaue Beschreibung eines Teils einer Fahrspur. Indem die Streuung jeder Positionserfassungseinrichtung ermittelt wird und in Form der Ortsverteilung modelliert wird, können alle Positionswerte berücksichtigt werden. Durch ermitteln der Sensorstreuung, d. h. der Streuung der Positionsermittlungseinrichtung, ist dies möglich gemacht. Ein stark gestreuter Positionswert hat hierbei einen geringeren Einfluss, weil seine Ortsverteilung aufgrund der starken Streuung einen geringeren Wahrscheinlichkeitswert ergibt als Positionswerte mit geringer Streuung.The advantage of the invention is that it is not necessary to decide on the individual position values whether it is either an outlier or an exact description of a part of a traffic lane. By determining the variance of each position detection device and modeling it in the form of the spatial distribution, all position values can be taken into account. By determining the sensor dispersion, d. H. the scattering of the position detecting device, this is made possible. A strongly scattered position value has less influence because its location distribution, due to the strong scattering, gives a lower probability value than position values with low dispersion.

Die Erfindung weist Weiterbildungen auf, die im Folgenden beschrieben sind und durch die sich zusätzliche Vorteile ergeben.The invention has further developments, which are described below and through which additional advantages.

In einer Weiterbildung wird eine jeweilige Maximalstelle nur dann einer bestimmten Fahrspur zugeordnet, falls sich hierdurch für den Fahrspurverlauf dieser Fahrspur eine vorbestimmte Spurgeometrie ergibt. Mit anderen Worten werden tatsächliche, bekannte Spurgeometrien als Randbedingung beim Bilden des Fahrspurverlaufs zugrunde gelegt oder berücksichtigt. Beispielsweise kann berücksichtigt werden, dass ein Kurvenverlauf aus straßenbautechnischen Gründen stets einen Verlauf einer Klothoide aufweist. Eine Maximalstelle, die von diesem Verlauf abweicht, kann folglich nicht zu dieser Fahrspur gehören, sondern muss beispielsweise eine Querstraße beschreiben. Durch diese Weiterbildungen werden also tatsächliche, straßenbauliche Randbedingungen berücksichtigt. Beispielsweise kann als Randbedingung eine Normspurbreite zugrunde gelegt werden und/oder bei einer Auswahlmöglichkeit zwischen zwei Maximalstellen diejenige gewählt werden, durch welche eine Krümmung des Fahrspurverlaufs minimiert ist.In a further development, a respective maximum location is only assigned to a specific traffic lane if this results in a predetermined lane geometry for the traffic lane course of this traffic lane. In other words, actual, known lane geometries are used or taken into account as a boundary condition in forming the lane course. For example, it can be taken into account that, for reasons of road engineering, a curve always has a course of a clothoid. A maximum point that deviates from this course, therefore, can not belong to this lane, but must, for example, describe a cross street. These developments thus take into account actual, road-building boundary conditions. For example, a standard track width can be used as a boundary condition and / or a choice between two maximum locations can be selected that by which a curvature of the lane course is minimized.

In einer Weiterbildung wird auf der Grundlage der jeweiligen Ortsverteilung jeweils für eine vorbestimmte Mindestaufenthaltswahrscheinlichkeit, das heißt einen bestimmten Wahrscheinlichkeitswert, eine Sigma-Fläche ermittelt. Die Sigma-Fläche gibt dasjenige Areal oder denjenigen Flächenbereich an, in welchem sich ein Kraftfahrzeug mit der Mindestaufenthaltswahrscheinlichkeit aufgehalten hat. Beispielsweise stellt eine Drei-Sigma-Fläche denjenigen Flächenbereich dar, in welchem sich das Kraftfahrzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr als 99% aufgehalten hat. Mit Sigma ist hierbei der Varianzwert der Ortverteilung gemeint. Um nun beim Ermitteln der Spurverläufe der Fahrspuren eine Plausibilitätsbedingung oder Randbedingung zu erhalten, werden überlappende Sigma-Flächen zu einem Verlaufskorridor kombiniert. Mit andern Worten wird überprüft, ob ein Fahrspurverlauf innerhalb eines solchen Verlauskorridors liegt. Ausgehend von einer Maximalstelle kann also innerhalb des Verlaufskorridors die nächste Maximalstelle ermittelt werden und hierdurch der Fahrspurverlauf verlängert werden.In a further development, a sigma area is determined on the basis of the respective location distribution, in each case for a predetermined minimum residence probability, that is to say a specific probability value. The sigma area indicates that area or that area in which a motor vehicle with the minimum residence probability has been. For example, a three-sigma area represents the area in which the motor vehicle has been with a probability of more than 99%. By sigma is meant the variance value of the location distribution. In order to obtain a plausibility condition or boundary condition when determining the lane tracks of the lanes, overlapping sigma areas are combined to form a course corridor. In other words, it is checked whether a lane course is within such a Verlauskorridors. Starting from a maximum point, the next maximum point can thus be determined within the course corridor, thereby extending the lane course.

In einer Weiterbildung wird für jedes Kraftfahrzeug einzeln eine die jeweilige Bewegungsrichtung beschreibende Fahrtrajektorie ermittelt. Beim Ermitteln des jeweiligen Fahrspurverlaufs der Fahrspuren wird berücksichtigt, dass jedes Kraftfahrzeug seine Bewegungsrichtung beibehält. Hierdurch wird in vorteilhafter Weise verhindert, dass zwei Maximalstellen, die zu Fahrspuren mit entgegen gesetzter Fahrtrichtung gehören, fehlerhafterweise zu ein und derselben Fahrspur zugeordnet werden. In a further development, a driving trajectory describing the respective movement direction is determined individually for each motor vehicle. When determining the respective lane course of the lanes is taken into account that each motor vehicle retains its direction of movement. As a result, it is advantageously prevented that two maximum points, which belong to lanes with opposite direction of travel, are erroneously assigned to one and the same lane.

In einer Weiterbildung wird jeder Fahrspurverlauf mittels einer parametrierten Verlaufsfunktion beschrieben. Beispielsweise kann als Verlaufsfunktion eine an sich bekanntes Spline-Funktion oder eine Klothoide zugrunde gelegt werden oder verwendet werden. Allgemein weist die Verlaufsfunktion die Eigenschaft auf, dass Knickstellen im Fahrspurverlauf unterdrückt werden. Mit anderen Worten ergibt sich ein geglätteter Fahrspurverlauf. Dies ist vorteilhaft, um unnatürliche Beschreibungen von Fahrspurverläufen zu vermeiden, wie es durch Verbinden der Maximalstellen auf der Grundlage von geraden Stücken verursacht werden kann.In a development, each lane course is described by means of a parameterized history function. By way of example, a known spline function or a clothoid can be used or used as a gradient function. In general, the gradient function has the property that kinks in the lane course are suppressed. In other words, a smoothed lane course results. This is advantageous for avoiding unnatural descriptions of lane courses, as may be caused by connecting the maximum points based on straight tracks.

In einer Weiterbildung werden zwei sich vereinende Fahrspuren erkannt, also beispielsweise eine Autobahn-Fahrspur und eine Auffahrt. Dies kann z. B. erkannt werden, indem ein Schnittpunkt von zwei Fahrspurverläufen ermittelt wird. In Abhängigkeit von einer jeweiligen, anhand der Gesamtverteilung ermittelten Aufenthaltswahrscheinlichkeit der Kraftfahrzeuge auf diesen beiden Fahrspuren wird eine Hauptspur und eine Nebenspur ermittelt. Die Hauptspur ist diejenige der beiden Fahrspuren, auf welcher sich mit einer höheren Wahrscheinlichkeit Kraftfahrzeuge aufgehalten haben. Der Fahrspurverlauf der Nebenspur wird mit dem Fahrspurverlauf der Hauptspur mittels einer vorbestimmten Verknüpfung vereint. Beispielsweise kann also ein Fahrspurverlauf der Nebenspur an den Fahrspurverlauf der Hauptspur angeschmiegt werden und hierzu eine entsprechende Verlaufsfunktion vorgesehen oder vorbereitet sein, z. B. eine Kreisbogenform oder eine Klotoide.In a development, two unifying lanes are detected, so for example, a motorway lane and a driveway. This can be z. B. can be detected by an intersection of two lane courses is determined. Depending on a respective residence probability of the motor vehicles on these two lanes, which is determined on the basis of the overall distribution, a main lane and a secondary lane are determined. The main lane is that of the two lanes on which motor vehicles have been more likely to be. The lane course of the secondary lane is combined with the lane course of the main lane by means of a predetermined linkage. For example, therefore, a lane course of the secondary lane can be fitted to the lane course of the main lane and for this purpose a corresponding course function provided or prepared, for. B. a circular arc shape or a Klotoide.

Bevorzugt ist vorgesehen, die Fahrspurverläufe regelmäßig zu aktualisieren. Insbesondere ist vorgesehen, bei Empfangen eines neuen Positionswerts die Fahrspurverläufe zu aktualisieren oder anzupassen. Es findet also insbesondere keine Batch-Verarbeitung statt, sondern eine Verarbeitung On-Demand (auf Aufforderung). Insbesondere bei der Berücksichtigung von Ortsverteilungen und bei Verwendung einer verhältnismäßig großen digitalen Karte, die beispielsweise ein ganzes Bundesland oder ein ganzes Land abdeckt, kann durch Hinzufügen eines Positionswerts ein unerwünscht großer Rechenaufwand entstehen. Eine vorteilhafte Weiterbildung sieht hierzu vor, dass die digitale Karte aus mehreren, jeweils mehrere der Pixelbereiche umfassenden Kacheln gebildet wird. Eine Kachel kann beispielsweise ein quadratisches Areal beschreiben, das eine Kantenlänge aufweist, die beispielsweise in einem Bereich von 20 Metern bis 1 Kilometer, beispielsweise in einem Bereich von 50 Metern bis 200 Metern, liegen kann. Bei Empfangen eines neuen Positionswerts wird in Abhängigkeit von dessen Streuung eine Hüll-Form, insbesondere ein Rechteck oder eine Bounding-Box, definiert. Es wird dann zumindest eine von der Bounding-Box überschnittene Kachel ermittelt. Dann werden nur für die zumindest eine ermittelte Kachel die Fahrspurverläufe auf der Grundlage des neuen Positionswerts neu ermittelt. Insbesondere wird die Gesamtverteilung neu ermittelt. Hierdurch werden in vorteilhafter Weise unnötige Berechnungsschritte vermieden und hierdurch Rechenressourcen der Servervorrichtung geschont.It is preferably provided to update the traffic lane regularly. In particular, it is provided to update or adapt the lane courses upon receipt of a new position value. In particular, there is no batch processing, but on-demand processing (on request). In particular, when considering local distributions and when using a relatively large digital map covering, for example, an entire federal state or a whole country, an undesirably large amount of computation can be created by adding a position value. An advantageous development for this purpose provides that the digital map is formed from a plurality of tiles each comprising a plurality of pixel areas. For example, a tile may describe a square area that has an edge length that may, for example, be in a range of 20 meters to 1 kilometer, for example, in a range of 50 meters to 200 meters. When receiving a new position value, an envelope shape, in particular a rectangle or a bounding box, is defined as a function of its scattering. At least one tile overlapped by the bounding box is then determined. Then, only for the at least one determined tile, the lane courses are redetermined on the basis of the new position value. In particular, the overall distribution is redetermined. As a result, unnecessary calculation steps are avoided in an advantageous manner, thereby saving computing resources of the server device.

Bei einer Weiterbildung werden beim neuen Ermitteln der Fahrspurverläufe jeder ermittelten Kachel jeweils die Positionswerte der angrenzenden Nachbarkacheln mit berücksichtigt. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass sich an den Kachelgrenzen übergangsfreie Verläufe der Fahrspurverläufe ergeben. Mit anderen Worten sind die Kachelgrenzen in der digitalen Karte nicht erkennbar.In a further development, the position values of the adjacent adjacent roofs are taken into account in the new determination of the lane courses of each tile determined. This results in the advantage that transition-free courses of the lane courses result at the tile boundaries. In other words, the tile boundaries are not recognizable in the digital map.

Um die Vielzahl der Ortsverteilungen effizient miteinander zu der Gesamtverteilung zu kombinieren, sieht eine Weiterbildung des Verfahrens vor, dass die Ortsverteilungen jeweils in mehrere univariate Gaußverteilungen aufgeteilt werden und die univariaten Gaußverteilungen mittels eines FIGtree-Algorithmus aufsummiert werden. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass die Gesamtverteilung als analytische Lösung bereitsteht, die beispielsweise mittels einer Hermite-Taylor-Expansion gezielt für einzelne Pixelbereiche der digitalen Karte ausgewertet werden kann, um für den Pixelbereich einen Wahrscheinlichkeitswert zu erhalten.In order to efficiently combine the plurality of local distributions with one another to form the overall distribution, a development of the method provides that the local distributions are respectively divided into several univariate Gaussian distributions and the univariate Gaussian distributions are summed up by means of a FIGtree algorithm. This results in the advantage that the overall distribution is available as an analytical solution that can be evaluated, for example, by means of a Hermite-Taylor expansion specifically for individual pixel areas of the digital map in order to obtain a probability value for the pixel area.

Wie bereits ausgeführt, gehört zu der Erfindung auch eine Servervorrichtung, die beispielsweise im Internet betrieben werden kann. Die Servervorrichtung ist zum Erzeugen einer digitalen Karte für ein Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs ausgelegt. Die Servervorrichtung weist hierzu eine Prozessoreinrichtung auf, die dazu ausgelegt wird, die Karte durch Durchführen einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zu erzeugen. Des Weiteren ist die Servervorrichtung dazu ausgelegt, die erzeugte Karte an das Kraftfahrzeug auszusenden. Beispielsweise kann die digitale Karte über das Internet und ein Mobilfunknetz an das Kraftfahrzeug ausgesendet werden.As already stated, the invention also includes a server device that can be operated, for example, on the Internet. The server device is designed to generate a digital map for a driver assistance system of a motor vehicle. The server device has for this purpose a processor device which is designed to generate the card by carrying out an embodiment of the method according to the invention. Furthermore, the server device is designed to send the generated map to the motor vehicle. For example, the digital map can be sent via the Internet and a mobile network to the motor vehicle.

Zu der Erfindung gehört auch ein System, das eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Servervorrichtung sowie eine Fahrzeugflotte aufweist. Die Fahrzeugflotte umfasst mehrere Kraftfahrzeuge. Die Kraftfahrzeuge erzeugen mittels einer jeweiligen Positionserfassungseinrichtung Positionswerte zu einer jeweils aktuellen Position des Kraftfahrzeugs. Die Servervorrichtung empfängt die Positionswerte von den Kraftfahrzeugen und erzeugt daraus in der beschriebenen Weise die digitale Karte. Des Weiteren umfasst das System ein weiteres Fahrzeug, das hier als Empfangsfahrzeug benannt ist. Das Empfangsfahrzeug empfängt die digitale Karte von der Servervorrichtung und konfiguriert ein Fahrerassistenzsystem mittels der digitalen Karte. Hierdurch ist das Empfangsfahrzeug mittels des Systems dazu ertüchtigt, zumindest eine Fahrassistenzfunktion und/oder Navigationsfunktion für einen vorausliegenden Fahrabschnitt des Empfangsfahrzeugs auf der Grundlage der Fahrspurverläufe aus der digitalen Karte zu konfigurieren oder anzupassen oder zu parametrieren.The invention also includes a system comprising an embodiment of the server device according to the invention and a vehicle fleet. The vehicle fleet includes several motor vehicles. The motor vehicles generate position values for a respective current position of the motor vehicle by means of a respective position detection device. The server device receives the position values from the vehicles and generates the digital map in the manner described. Furthermore, the system includes another vehicle, which is named here as receiving vehicle. The receiving vehicle receives the digital map from the server device and configures a driver assistance system via the digital map. As a result, the receiving vehicle is enabled by means of the system to configure or adapt or parameterize at least one driver assistance function and / or navigation function for a preceding driving section of the receiving vehicle on the basis of the lane profiles from the digital map.

Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:In the following an embodiment of the invention is described. This shows:

1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Erfindungsgemäßen Servervorrichtung; 1 a schematic representation of an embodiment of the inventive server device;

2 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung von Streuungen einzelner Positionswerte; 2 a schematic representation for illustrating scattering of individual position values;

3 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Gesamtverteilung, die auf der Grundlage von Ortsverteilungen einzelner Positionswerte erzeugt worden ist; 3 a sketch illustrating an overall distribution, which has been generated on the basis of local distributions of individual position values;

4 eine schematische Darstellung einer digitalen Karte mit Fahrspurverläufen, wie sie aus der Gesamtverteilung ermittelt worden sein kann; 4 a schematic representation of a digital map with traffic lanes, as it may have been determined from the overall distribution;

5 eine schematische Darstellung der Straßenkarte mit einer Segmentierung in einzelne Kacheln; und 5 a schematic representation of the road map with a segmentation into individual tiles; and

6 eine schematische Darstellung eines Ausschnitts der digitalen Karte mit Bounding-Boxen neuer Positionswerte. 6 a schematic representation of a section of the digital map with bounding boxes new position values.

Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen aber die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.The exemplary embodiment explained below is a preferred embodiment of the invention. In the exemplary embodiment, however, the described components of the embodiment each represent individual features of the invention, which are to be considered independently of each other, which also develop the invention independently of one another and thus also individually or in a different combination than the one shown as part of the invention. Furthermore, the described embodiment can also be supplemented by further features of the invention already described.

In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.In the figures, functionally identical elements are each provided with the same reference numerals.

1 zeigt ein Verkehrswegenetz oder Straßennetz 1, auf dem Kraftfahrzeuge 2, 3 fahren können. Des Weiteren ist ein GNSS 4 dargestellt, das beispielsweise das GPS sein kann. Des Weiteren sind ein Mobilfunknetz 5, das Internet 6 und eine Servervorrichtung 7 dargestellt. Die Kraftfahrzeuge 2 können eine Fahrzeugflotte 8 darstellen. 1 shows a traffic route network or road network 1 on which motor vehicles 2 . 3 can drive. Furthermore, a GNSS 4 represented, which may be for example the GPS. Furthermore, a mobile network 5 , the Internet 6 and a server device 7 shown. The motor vehicles 2 can a vehicle fleet 8th represent.

Das Kraftfahrzeug 3 kann eine Fahrassistenzeinrichtung 9 aufweisen, bei der es sich beispielsweise um ESP (elektronisches Stabilitätsprogramm) oder eine Spurhalteassistenz oder ein autonomes Fahrsystem oder ein Navigationssystem handeln kann. Eine Fahrroute 10 des Kraftfahrzeugs 3 kann sich entlang einer Fahrstrecke 11 erstrecken, auf welcher zuvor die Kraftfahrzeuge 2 entlanggefahren sind. Bei dem Kraftfahrzeug 3 kann vorgesehen sein, dass die Fahrerassistenzeinrichtung 9 für die Fahrt auf dem Streckenabschnitt 11 im Voraus konfiguriert wird. Hierzu kann eine digitale Karte 12 bereitgestellt sein, in welcher ortsabhängig Schätzwerte einer physikalischen Messgröße, beispielsweise eines Reibwerts der Straßen im Streckenabschnitt 11, verzeichnet oder kartographiert sein können. Hierdurch sind für den Streckenabschnitt 11 in dem Kraftfahrzeug 3 die Reibwerte bekannt und es kann beispielsweise ein ESP entsprechend konfiguriert werden, wie es an sich aus dem Stand der Technik bekannt ist.The car 3 can be a driver assistance device 9 which may be, for example, ESP (Electronic Stability Program) or a lane keeping assistance or autonomous driving system or navigation system. A driving route 10 of the motor vehicle 3 can be along a driving route 11 extend on which previously the motor vehicles 2 are driven along. In the motor vehicle 3 can be provided that the driver assistance device 9 for the ride on the stretch 11 is configured in advance. This can be a digital map 12 be provided in which location-dependent estimates of a physical quantity, such as a coefficient of friction of the roads in the section 11 , recorded or mapped. As a result, are for the stretch 11 in the motor vehicle 3 the coefficient of friction is known and, for example, an ESP can be configured accordingly, as is known per se from the prior art.

Die Karte 12 kann das Kraftfahrzeug 3 über eine Funkeinrichtung 13 empfangen haben, mittels welcher eine Funkverbindung 14 beispielsweise mit dem Mobilfunknetz 5 aufgebaut worden sein kann. Die Funkeinrichtung 13 kann beispielsweise ein UMTS-Modul (UMTS – Universal Mobile Telecommunication System) oder ein LTE-Funkmodul (LTE – Long Term Evolution) sein.The map 12 can the motor vehicle 3 via a radio device 13 have received, by means of which a radio link 14 for example, with the mobile network 5 can be built. The radio device 13 For example, it may be a Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) module or an LTE (Long Term Evolution) radio module.

Die digitale Karte 12 kann das Kraftfahrzeug 3 von der Servervorrichtung 7 empfangen haben. Die Servervorrichtung 7 kann die digitale Karte auf der Grundlage von Positionswerten P der Fahrzeuge 2 der Fahrzeugflotte 8 gebildet haben. Hierzu kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Funkeinrichtung 13 aufweisen, die in ihrer Funktionalität der Funkeinrichtung 13 des Kraftfahrzeugs 3 entsprechen kann, also beispielsweise ein UMTS-Funkmodul oder ein LTE-Funkmodul sein kann. Des Weiteren kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Sensoreinrichtung 15 zum Erzeugen der Messwerte M aufweisen. Beispielsweise kann die Sensoreinrichtung 15 einen Temperatursensor und/oder eine Erfassungseinrichtung für den Reibwert der Straßen im Streckenabschnitt 11 und/oder einen Lichtsensor und/oder einen Regensensor aufweisen. Des Weiteren kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Positionserfassungseinrichtung 16 aufweisen, die beispielsweise ein GPS-Modul sein kann.The digital map 12 can the motor vehicle 3 from the server device 7 have received. The server device 7 can the digital map based on position values P of the vehicles 2 the vehicle fleet 8th have formed. For this purpose, any motor vehicle 2 a radio device 13 have in their functionality the radio device 13 of the motor vehicle 3 may, for example, a UMTS radio module or an LTE radio module may be. Furthermore, any motor vehicle 2 a sensor device 15 for generating the measured values M. For example, the sensor device 15 a temperature sensor and / or a detection device for the coefficient of friction of the roads in the stretch section 11 and / or have a light sensor and / or a rain sensor. Furthermore, any motor vehicle 2 a position detection device 16 may be, for example, a GPS module.

Mittels der Positionserfassungseinrichtung 16 kann jedes Kraftfahrzeug 2 die Positionswerte P erzeugen. Hierzu kann beispielsweise die relative Lage zu dem GNSS 4 ermittelt werden. Die Kraftfahrzeuge 2 können die Messwerte M und die Positionswerte P über jeweilige Funkverbindungen 17 beispielsweise über das Mobilfunknetz 5 und das Internet 6 an die Servervorrichtung 7 übertragen. Die Servervorrichtung 7 kann zu den Positionswerten P ermitteln, wie genau, das heißt mit welcher Messtoleranz die Positionswerte P ermittelt worden sind. By means of the position detection device 16 can any motor vehicle 2 generate the position values P. For example, the relative position to the GNSS 4 be determined. The motor vehicles 2 The measured values M and the position values P can be transmitted via respective radio links 17 for example via the mobile network 5 and the internet 6 to the server device 7 transfer. The server device 7 can determine to the position values P, how exactly, that is, with which measurement tolerance the position values P have been determined.

In 2 ist dargestellt, wie durch die Servervorrichtung 7 die Positionswerte P in der digitalen Karte 12 eingetragen werden können. Der Übersichtlichkeit halber sind nur einige der Positionswerte P mit einem Bezugszeichen versehen. Durch die Servervorrichtung 7 kann beispielsweise auf Grundlage von GPS-Rohdaten oder auf Grundlagen eines von der jeweiligen Positionserfassungseinrichtung 16 der Kraftfahrzeuge 2 erzeugten Streuwerte jeweils eine Streuung oder Varianz der Positionsmessung ermittelt werden, wie sie bei jedem der Positionserfassungseinrichtungen 16 vorliegen kann. Entsprechend der Streuung der Positionseinrichtung 16 eines der Kraftfahrzeuge 2, von welcher die Servervorrichtung 7 einen entsprechenden Positionswert P empfangen hat, wird zu jedem der Positionswerte P eine Ortsverteilung 18 ermittelt. Der Übersichtlichkeit halber sind nur einige der Ortsverteilungen 18 mit einem Bezugszeichenversehen.In 2 is shown as by the server device 7 the position values P in the digital map 12 can be entered. For clarity, only some of the position values P are provided with a reference numeral. Through the server device 7 for example, based on GPS raw data or on the basis of one of the respective position detection device 16 the motor vehicles 2 scattering or variance of the position measurement are determined in each case generated in each of the position detection devices 16 may be present. According to the dispersion of the position device 16 one of the motor vehicles 2 from which the server device 7 has received a corresponding position value P, a spatial distribution is obtained for each of the position values P. 18 determined. For the sake of clarity, only a few of the local distributions 18 with a reference numeral.

In 2 sind die Ortsverteilungen 18 als Ellipse dargestellt, was eine Draufsicht auf beispielsweise eine Gaußverteilung mit einer Kovarianzmatrix, die ein die Kreuzkorellationskoeffizienten ungleich null aufweist, entspricht. Dargestellt kann beispielsweise ein jeweiliger Drei-Sigma-Flächenbereich 19 sein. Auf Grundlage der Ortsverteilungen 18 kann durch die Servervorrichtung 7 für eine Straße 20 Fahrspuren 21, 22, 23 ermittelt werden. Dargestellt ist beispielsweise die Fahrspur 21 in eine Hinfahrrichtung 24 und die Fahrspur 23 in eine Rückfahrtrichtung 25, die entgegengesetzt zur Hinfahrtrichtung 24 weist. Die Fahrspur 22 kann eine Auffahrt sein, die auf die Fahrspur 21 führt.In 2 are the local distributions 18 represented as an ellipse, which corresponds to a top view of, for example, a Gaussian distribution having a covariance matrix having the non-zero cross-correlation coefficients. For example, a respective three-sigma area can be represented 19 be. Based on the local distribution 18 can through the server device 7 for a street 20 lanes 21 . 22 . 23 be determined. For example, the lane is shown 21 in a direction of approach 24 and the lane 23 in a return direction 25 , which are opposite to the direction of travel 24 has. The lane 22 may be a driveway on the lane 21 leads.

Um in der Karte 12 die Fahrspuren 21, 22, 23 zu rekonstruieren, können durch die Servervorrichtung 7 die Ortsverteilungen 18 zu einer Gesamtwahrscheinlichkeit 26 kombiniert werden, wie dies in 3 veranschaulicht ist. Hierzu können in an sich bekannter Weise durch statistische Berechnungen die Ortsverteilungen 18 akkumuliert oder aufsummiert werden. Die Gesamtverteilung 26 kann Wahrscheinlichkeitsdichtewerte W umfassen, die besagen, in welchem Bereich der digitalen Karte 12 welcher Wahrscheinlichkeitswert vorliegt, dass sich dort irgendwann einmal ein Kraftfahrzeug aufgehalten hat. Durch die Servervorrichtung 7 können in der Gesamtwahrscheinlichkeit 26 lokale Maximalstellen 27 ermittelt werden. Der Übersichtlichkeit halber sind nur einige der Maximalstellen 27 mit einem Bezugszeichen versehen. Durch Verbinden der Maximalstellen mittels einer Verlaufsfunktion 28 kann ein Spurverlauf 29, 30, 31 der Fahrspuren 21, 22, 23 interpoliert werden, wie dies in 4 veranschaulicht ist.To be in the map 12 the lanes 21 . 22 . 23 to reconstruct, through the server device 7 the local distributions 18 to a total probability 26 combined, as in 3 is illustrated. For this purpose, in a conventional manner by statistical calculations, the local distributions 18 accumulated or accumulated. The overall distribution 26 may include probability density values W indicating in which area of the digital map 12 which probability value exists, that at some point a motor vehicle stopped there. Through the server device 7 can in the overall probability 26 local maximum points 27 be determined. For the sake of clarity, only a few of the maximum points 27 provided with a reference numeral. By connecting the maximum points using a gradient function 28 can be a track course 29 . 30 . 31 the lanes 21 . 22 . 23 be interpolated, as in 4 is illustrated.

Um hierbei die Maximalstellen 27 der jeweils richtigen Fahrspur 21, 22, 23 zuzuordnen, das heißt die jeweils korrekten Maximalstellen 27 mit der jeweiligen Verlaufsfunktion 28 zu verbinden, können Randbedingungen oder Plausibilitätsbedingungen vorgesehen sein.In this case, the maximum points 27 the right lane 21 . 22 . 23 to assign, that is the correct maximum points 27 with the respective history function 28 boundary conditions or plausibility conditions can be provided.

Eine Randbedingung kann beispielsweise sein, dass ein Verlaufskorridor 32 für jede Fahrspur 21, 22, 23 ermittelt werden kann. Jeder Verlaufskorridor 32 kann beispielsweise aus all denjenigen Sigma-Flächen 19 gebildet sein, die sich jeweils paarweise überschneiden. Des Weiteren können beispielsweise die Fahrtrichtungen 24, 25 berücksichtigt werden, damit es nicht zu einem Fahrspurwechsel 33 durch eine falsche Zuordnung einer Maximalstelle 27 zu einer der Fahrspuren 21, 22, 23 kommt. Des Weiteren kann beispielsweise für die Auffahrt, das heißt die Fahrspur 22 und die Fahrspur 21 ein Schnittbereich 34 ermittelt werden und hierbei für die Verlaufsfunktion 3 ein vorbestimmter Anschmiegverlauf oder eine Verknüpfung 35 vorgesehen sein. Hierdurch wird verhindert, dass die letzte Maximalstelle 27 des Fahrspurverlaufs 30 mit einer falschen Maximalstelle des Fahrspurverlaufs 29 verknüpft wird und sich hierdurch ein Knick 36 ergeben könnte. Um den Fahrspurverlauf 30 an den Fahrspurverlauf 29 durch die Verknüpfung 35 anzuschmiegen und nicht fälschlicherweise umgekehrt, kann zwischen der Fahrspur 21 und der Fahrspur 22 dahingehend unterschieden werden, dass die Fahrspur 21 eine Hauptspur und die Fahrspur 22 eine Nebenspur ist. Dies kann beispielsweise auf der Grundlage der Aufenthaltswahrscheinlichkeit 37, 38 von Kraftfahrzeugen auf den jeweiligen Fahrspuren 21, 22 ermittelt werden. Die Hauptspur 21 weist hierbei eine größere Aufenthaltswahrscheinlichkeit 37 als die Nebenspur 22 auf. Schließlich können auch Baudaten oder Geometriedaten der Fahrspuren 21, 22, 23 als Plausibilitätsbedingungen zugrunde gelegt werden. Beispielsweise können Straßenbreiten 39 als Randbedingungen zugrunde gelegt sein.A boundary condition may be, for example, that a course corridor 32 for every lane 21 . 22 . 23 can be determined. Every course corridor 32 For example, from all those Sigma surfaces 19 be formed, which overlap in pairs. Furthermore, for example, the directions 24 . 25 be taken into account so it does not cause a lane change 33 by an incorrect assignment of a maximum position 27 to one of the lanes 21 . 22 . 23 comes. Furthermore, for example, for the driveway, that is the lane 22 and the lane 21 a cutting area 34 be determined and here for the history function 3 a predetermined cuddly course or a link 35 be provided. This prevents the last maximum point 27 the lane course 30 with a wrong maximum point of the lane course 29 is linked and thereby a kink 36 could result. To the lane course 30 to the lane course 29 through the link 35 snuggly and not mistakenly reversed, can be between the lane 21 and the lane 22 be distinguished in that the lane 21 a main lane and the lane 22 is a secondary lane. For example, this may be based on the probability of residence 37 . 38 of motor vehicles on the respective lanes 21 . 22 be determined. The main track 21 here has a greater probability of residence 37 as the secondary track 22 on. Finally, also construction data or geometric data of the lanes 21 . 22 . 23 as plausibility conditions. For example, road widths 39 be used as boundary conditions.

In 5 ist in einem kleineren Maßstab die Straßenkarte oder Karte 12 noch einmal veranschaulicht. Dargestellt ist, wie die Straßenkarte 12 in eine Mehrzahl von Rasterareale oder Kacheln 40 aufgeteilt sein kann, von denen der Anschaulichkeit halber nur zwei mit einem Bezugszeichen versehen sind. Die Kacheln 40 können bedarfsweise angelegt werden, nämlich immer dann, wenn ein Positionswert P in einem Bereich der Karte 12 liegt, zu dem noch keine Kachel 40 angelegt oder erzeugt worden ist. Für jede Kachel 40 kann eine Kantenlänge 41 vorgesehen sein, die beispielsweise in einem Bereich von 30 Meter bis 1 Kilometer liegen kann. Jede Kachel 40 kann mehrere der Pixelbereiche aufweisen oder umfassen.In 5 is the street map or map on a smaller scale 12 once again illustrated. Shown is how the road map 12 into a plurality of raster areas or tiles 40 may be divided, of which for the sake of clarity, only two are provided with a reference numeral. The tiles 40 can be applied as needed, namely whenever a position value P in an area of the map 12 lies, to that still no tile 40 created or created. For every tile 40 can have an edge length 41 be provided, which may for example be in a range of 30 meters to 1 kilometer. Every tile 40 may include or include multiple of the pixel areas.

Die Kacheln 40 können ein Akkumulator-Raster R für eine kachelweise Berechnung der Gesamtverteilung bilden. Die beschriebene Akkumulation oder Aggregation oder Addition der Ortsverteilungen 18 kann jeweils für eine der Kacheln 40 durchgeführt werden. Hierbei können auch Ortsverteilungen 18 angrenzender Kacheln berücksichtigt werden. Dies ist in 5 für eine zu aktualisierende Kachel 42 veranschaulicht, an welche acht zu berücksichtigende Nachbarkacheln 43 angrenzen. Hierdurch ist es möglich, innerhalb jeder Kachel 40, insbesondere in der zu aktualisierenden Kachel 42, eine schnelle Gaußtransformation der Ortsverteilungen 18 durchzuführen.The tiles 40 may form an accumulator grid R for a tile-by-tile calculation of the overall distribution. The described accumulation or aggregation or addition of the local distributions 18 can each be for one of the tiles 40 be performed. This can also local distributions 18 adjacent tiles are taken into account. This is in 5 for a tile to be updated 42 illustrates to which eight adjacent tiles to be considered 43 adjoin. This makes it possible within each tile 40 , especially in the tile to be updated 42 , a fast Gaussian transformation of the local distributions 18 perform.

Welche Kachel zu aktualisieren ist, um also die zu aktualisierende Kachel 30 zu ermitteln, kann, wie in 7 veranschaulicht, zu jedem neuen Messwert 32 dessen Streuung 33 ermittelt werden und für die Streuung 33 eine Hüllform, insbesondere eine Bounding-Box 34, definiert werden. Die Bounding-Box 34 ist die kleinstmögliche Rechteckform, welche schnittfrei oder tangierend um die Streuung 33 gelegt werden kann. Es kann dann überprüft werden, welche der Kacheln 28 die jeweilige Bounding-Box 34 geschnitten oder überlagert wird. In dem in 7 veranschaulichten Beispiel ergeben sich somit insgesamt sieben zu aktualisierende Kacheln 28. Lediglich die Kacheln 35 sind schnittfrei.Which tile to update, ie the tile to be updated 30 to determine, as in 7 illustrates each new reading 32 its dispersion 33 be determined and for the scatter 33 an envelope, in particular a bounding box 34 , To be defined. The bounding box 34 is the smallest possible rectangular shape, which is cut-free or tangent to the scattering 33 can be placed. It can then be checked which of the tiles 28 the respective bounding box 34 cut or overlaid. In the in 7 Thus, a total of seven tiles to be updated result 28 , Only the tiles 35 are cut free.

Mittels der schnellen Gaußtransformation kann zu einzelnen Mittelwerten P mehrerer Ortsverteilungen 18 ein Entwicklungspunkt in der zu aktualisierenden Kachel 42 definiert werden kann und mittels z. B. einer Hermite-Taylor-Expansion zu dem Entwicklungspunkt für diese Kachel 42 zu unterschiedlichen Pixelbereichpositionen jeweiliger Pixelbereiche jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert für die akkumulierten oder aggregierten Ortsverteilungen 18 berechnet werden kann. Die Berechnungsschritte hierzu sind an sich aus dem Stand der Technik bekannt und können beispielsweise in der wissenschaftlichen Veröffentlichung von Morariu et al nachgelesen werden ( Vlad I. Morariu and Balaji V. Srinivasan and Raykar, Vikas C and Ramani Duraiswami and Davis, Larry S, ”Automatic online tuning for fast Gaussian summation”, in ”Advances in Neural Information Processing Systems 21”, Eds. D. Koller and D. Schuurmans and Y. Bengio and L. Bottou, pp. 1113–1120, 2009 , Curran Associates, Inc., http://papers.nips.cc/paper/3420-automatic-online-tuning-for-fast-gaussian-summation.pdf ). Ein entsprechender Algorithmus und die genannten Informationen sind auch unter der folgenden Internetadresse erhältlich: http://www.umiacs.umd.edu/~morariu/figtree/ .By means of the fast Gaussian transformation, individual average values P of several local distributions can be obtained 18 a development point in the tile to be updated 42 can be defined and by means of z. A Hermite-Taylor expansion to the development point for that tile 42 at different pixel area positions of respective pixel areas each have a probability value for the accumulated or aggregated location distributions 18 can be calculated. The calculation steps for this purpose are known per se from the prior art and can be read, for example, in the scientific publication by Morariu et al ( Vlad I. Morariu and Balaji V. Srinivasan and Raykar, Vikas C and Ramani Duraiswami and Davis, Larry S, "Automatic tuning online for almost Gaussian summation", in "Advances in Neural Information Processing Systems 21", Eds. D. Koller and D. Schuurmans and Y. Bengio and L. Bottou, pp. 1113-1120, 2009 Curran Associates, Inc., http://papers.nips.cc/paper/3420-automatic-online-tuning-for-fast-gaussian-summation.pdf ). An appropriate algorithm and information are also available at the following Internet address: http://www.umiacs.umd.edu/~morariu/figtree/ ,

Aus der genannten Literatur ist zwar die schnelle Gaußtransformation bekannt, diese berücksichtigt jedoch keine Kreuzkorrelationen innerhalb der Kovarianzen. Deshalb kann die schnelle Gaußtransformation zur schnellen multivariaten Gaußtransformation erweitert werden, indem eine Gaußverteilung mit Kreuzkorrelationen in der Kovarianz, das heißt eine multivariate Gaußverteilung mit Kovarianzmatrix, die Kreuzkorrelationen aufweist, durch eine 2D-Expansion aufgeteilt werden. Hierzu wird zunächst die multivariate Gaußverteilung durch eine Doppelsumme in Exponenten ausgedrückt. Auf Grundlage der Doppelsummen kann dann die Exponentialverteilung aufgeteilt werden in ein Produkt mehrerer Exponentialverteilungen. Durch Umsortieren der Exponenten dieser Exponentialverteilungen ergeben sich zwei Fälle. Ein Fall drückt Exponentialverteilungen aus, die die diagonalen Elemente der Kovarianzmatrix umfassen. Ein zweiter Fall umfasst diejenigen Exponenten, die sich aus den Kreuzkorrelationskoeffizienten ergeben. Da die Kreuzkorrelationskoeffizienten in der Kovarianzmatrix symmetrisch sind, lassen sich diese Exponentialfunktionen zusammenfassen. Somit ergeben sich insgesamt Exponentialfunktionen, die denjenigen einer Gaußverteilung mit Kovarianzmatrix entsprechen, die ausschließlich auf der Hauptdiagonalen Koeffizienten ungleich 0 aufweist. Damit kann die an sich bekannte schnelle Gaußtransformation angewendet werden.Although the fast Gaussian transformation is known from the cited literature, it does not take into account cross-correlations within the covariances. Therefore, the fast Gaussian transform for fast multivariate Gaussian transformation can be extended by splitting a Gaussian distribution with cross-correlations in the covariance, that is, a multivariate Gaussian distribution with covariance matrix having cross-correlations, by a 2D expansion. First, the multivariate Gaussian distribution is expressed by a double sum in exponents. Based on the double sums, the exponential distribution can then be divided into a product of several exponential distributions. Resorting the exponents of these exponential distributions results in two cases. One case expresses exponential distributions that comprise the diagonal elements of the covariance matrix. A second case includes those exponents resulting from the cross-correlation coefficients. Since the cross-correlation coefficients in the covariance matrix are symmetric, these exponential functions can be summarized. This results in a total of exponential functions which correspond to those of a Gaussian distribution with covariance matrix having coefficients not equal to 0 exclusively on the main diagonal. Thus, the known fast Gauss transformation can be used.

Die Servervorrichtung 7 kann so Straßengeometrien auf Basis des beschriebenen Akkumulator-Rasters R lernen, dass auf Basis der Inter- beziehungsweise Extrapolation bekannt ist. Für die Berechnungen der akkumulierten Wahrscheinlichkeitsverteilung, das heißt der Gesamtverteilung 26, können hierbei alle Fahrzeug-nahen Sensordaten, das heißt die Messwerte M, oder aber direkt die Fahrzeugtrajektorien verwendet werden, wie sie sich aus den Positionswerten P ergeben.The server device 7 can thus learn road geometries based on the described accumulator grid R that is known on the basis of interpolation or extrapolation. For the calculations of the accumulated probability distribution, ie the total distribution 26 , In this case, all vehicle-near sensor data, that is, the measured values M, or directly the vehicle trajectories can be used, as they result from the position values P.

Um die Skalierbarkeit des vorbestellten Lernverfahrens für Straßengeometrien auf Basis des Inter- beziehungsweise Extrapolationsalgorithmus zu gewährleisten, wird weiterhin eine adaptive Segmentierung der Fahrzeugflottendaten bezüglich eines festen Bezugsystems durchgeführt. Mit anderen Worten wird das Raster R bedarfsweise erweitert, immer dann, wenn Positionswerte P empfangen werden, die außerhalb einer der kacheln 40 liegen.In order to ensure the scalability of the pre-ordered road geometry learning method on the basis of the interpolation or extrapolation algorithm, an adaptive segmentation of the vehicle fleet data with respect to a fixed reference system is furthermore carried out. In other words, the raster R is expanded as needed, whenever position values P outside of the tiles 40 are received.

Nach jeder Aktualisierung des Akkumulator-Rasters erfolgt die Bestimmung lokaler Maxima 27. Hierzu wird die erste und die zweite Ableitung des Akkumulator-Rasters, das heißt der Gesamtverteilung 26, im Bereich der zu aktualisierenden Kachel 42 und ihrer acht möglichen Nachbarn 43 bestimmt. Hierzu können beispielsweise der Gravienten-Operator und der Laplas-Operator verwendet werden. Anschließend werden die lokalen Maxima 27 unter Berücksichtigung von Randbedingungen, wie sie beschrieben worden sind, zu Fahrspurverläufen 29, 30, 31 verbunden. Eine andere Bezeichnung für solche interpolierte Fahrspurverläufe ist auch Seam. Die Randbedingungen (wie zum Beispiel die Berücksichtigungen der Spurbreite 39 oder die Minimierung einer Krümmung der Fahrspurverläufe 29, 30, 31) stellen sicher, dass die ermittelten Fahrspuren 21, 22, 23 physikalisch möglich oder baubar sind und den tatsächlichen Verlauf entsprechen.Each time the accumulator grid is updated, local maxima are determined 27 , For this purpose, the first and the second derivative of the accumulator grid, that is the overall distribution 26 , in the area of the tile to be updated 42 and her eight possible neighbors 43 certainly. For example, the gravitational operator and the Laplas operator can be used for this purpose. Subsequently, the local maxima 27 considering lane conditions as described, lanes 29 . 30 . 31 connected. Another name for such interpolated lanes is Seam. The boundary conditions (such as the consideration of the track width 39 or minimizing curvature of lane courses 29 . 30 . 31 ) make sure that the detected lanes 21 . 22 . 23 physically possible or constructible and correspond to the actual course.

Anschließend kann eine Glättung der zu Seams verbundenen Maxima erfolgen. Hierzu eignen sich zum Beispiel Splints oder Klothoiden. Bewährt haben sich beispielsweise Splints dritter Ordnung für die Glättung. Bei einer bei ineinander übergehenden Seams (zum Beispiel bei Ein- oder Ausfahren von Autobahnen) werden ferner Haupt-Seams identifiziert, an die die Neben-Seams angeschmiegt werden, das heißt ihre erste und zweite Ableitung an Kontaktpunkten 34 mit dem Haupt-Seam übereinstimmt. Hierzu kann beispielsweise eine C²-Stetigkeit sichergestellt werden.Subsequently, a smoothing of the maxima connected to seams can take place. Splints or clothoids, for example, are suitable for this purpose. For example, third-order splints have proven useful for smoothing. In a merging seams (for example, when driving in or out of highways) are also identified main seams, to which the side seams are nestled, that is their first and second derivative at contact points 34 matches the main Seam. For this purpose, for example, a C ² continuity can be ensured.

Insgesamt zeigt das Beispiel, wie durch die Erfindung Straßengeometrien auf Basis eines Akkumulator-Rasters der Inter- bzw. Extrapolation kollektiver Fahrzeugflottendaten gelernt werden können.Overall, the example shows how road geometry can be learned based on an accumulator grid of the interpolation or extrapolation of collective vehicle fleet data by the invention.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

EP 2698606 A1 [0004]
DE 102007000971 A1 [0005]
DE 10030932 A1 [0006]

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

Vlad I. Morariu and Balaji V. Srinivasan and Raykar, Vikas C and Ramani Duraiswami and Davis, Larry S, "Automatic tuning online for almost Gaussian summation", in "Advances in Neural Information Processing Systems 21", Eds. D. Koller and D. Schuurmans and Y. Bengio and L. Bottou, pp. 1113-1120, 2009 [0050]
http://papers.nips.cc/paper/3420-automatic-online-tuning-for-fast-gaussian-summation.pdf [0050]
http://www.umiacs.umd.edu/~morariu/figtree/ [0050]

Claims

Method for mapping lanes ( 21 . 22 . 23 ) in a digital map, by a server device ( 7 ) steps: receiving position values (P) from a respective position detection device ( 16 ) of several motor vehicles ( 2 ), - for each position detecting device ( 16 ) Determining a respective scattering, by which the position values (P) of the position detection device (P) are falsified, modeling the vehicle position described by the respective position value (P) as a respective local distribution ( 18 ) as a function of the position value (P) and its scattering, whereby due to the location distribution ( 18 ) for different places a probability of residence (W) that the motor vehicle ( 2 ) was actually there, - forming an overall distribution ( 26 ) by combining the local distributions ( 18 ) of all position values (P), - localization of maximum positions ( 27 ) of the overall distribution ( 27 ), - determining a respective lane course ( 29 . 30 . 31 ) of lanes ( 21 . 22 . 23 ) based on the maximum points ( 27 ).

The method of claim 1, wherein a respective maximum location ( 27 ) one of the lanes ( 29 . 30 . 31 ) is assigned only if this causes for the lane course ( 29 . 30 . 31 ) this lane ( 29 . 30 . 31 ) a predetermined possible track geometry ( 39 ).

Method according to one of the preceding claims, wherein, on the basis of the respective local distributions ( 18 ) a sigma area each for a predetermined minimum residence probability ( 19 ) and overlapping sigma areas ( 19 ) to a course corridor ( 32 ) be combined.

Method according to one of the preceding claims, wherein for each motor vehicle ( 2 ) one the respective direction of movement ( 24 . 25 ) descriptive driving trajectory is determined and when determining the respective lane course ( 29 . 30 . 31 ) of lanes ( 21 . 22 . 23 ) takes into account that each motor vehicle ( 2 ) its direction of movement ( 24 . 25 ).

Method according to one of the preceding claims, wherein each lane course ( 29 . 30 . 31 ) by means of a parameterized progression function ( 28 ) is described by which kinks in the lane course ( 29 . 30 . 31 ) are suppressed.

Method according to one of the preceding claims, wherein two uniting lanes ( 21 . 22 ), depending on a particular one, based on the overall distribution ( 26 ) probability of residence ( 37 . 38 ) of motor vehicles ( 2 ) on the lanes ( 21 . 22 ) a main track ( 21 ) and a secondary track ( 22 ) and the lane course ( 30 ) the secondary track ( 22 ) with the lane course ( 29 ) the main track ( 21 ) by means of a predetermined link ( 35 ) is united.

Method according to one of the preceding claims, wherein the card ( 12 ) of several tiles ( 40 ) and when receiving a new position value ( 44 ) depending on its dispersion ( 45 ) a bounding box ( 46 ) and at least one of the bounding box ( 46 ) overlapped tile ( 40 ) and only for the at least one tile ( 42 ) the overall distribution ( 26 ) based on the new measured value ( 44 ).

Method according to claim 7, wherein in the new determination of the overall distribution ( 26 ) of each tile ( 42 ) the position values (P) of the adjacent neighboring roofs ( 43 ).

Method according to one of the preceding claims, wherein for determining the overall distribution the local distributions ( 22 ) are each divided into several univariate Gaussian distributions and the univariate Gaussian distributions are summed by means of a FIGtree algorithm.

Server device ( 7 ) for generating a digital map ( 12 ) for a driver assistance system ( 9 ) of a motor vehicle ( 3 ), wherein the server device ( 7 ) has a processor device which is designed to load the card ( 12 ) by performing a method according to any one of the preceding claims, and wherein the server device ( 7 ) is designed to store the generated map ( 12 ) to the motor vehicle ( 3 ).