DE102015103568A1 - Lernendes automatisiertes fahrzeug - Google Patents

Lernendes automatisiertes fahrzeug Download PDF

Info

Publication number
DE102015103568A1
DE102015103568A1 DE102015103568.5A DE102015103568A DE102015103568A1 DE 102015103568 A1 DE102015103568 A1 DE 102015103568A1 DE 102015103568 A DE102015103568 A DE 102015103568A DE 102015103568 A1 DE102015103568 A1 DE 102015103568A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
vehicle
template
route
processing device
current location
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE102015103568.5A
Other languages
English (en)
Inventor
Kwaku O. Prakah-Asante
Manoharprasad K. Rao
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ford Global Technologies LLC
Original Assignee
Ford Global Technologies LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ford Global Technologies LLC filed Critical Ford Global Technologies LLC
Publication of DE102015103568A1 publication Critical patent/DE102015103568A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3469Fuel consumption; Energy use; Emission aspects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3484Personalized, e.g. from learned user behaviour or user-defined profiles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3492Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

Ein Fahrzeug beinhaltet ein Navigationssystem und eine Verarbeitungseinrichtung. Das Navigationssystem bestimmt eine Fahrstrecke von einem aktuellen Standort zu einem ausgewählten Zielort. Die Verarbeitungseinrichtung wendet auf die Fahrstrecke eine Vorlage an. Die Vorlage repräsentiert Fahrtrends, die mit einem geographischen Bereich assoziiert sind. Die Verarbeitungseinrichtung stellt die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage bevor sich das Fahrzeug auf die Fahrstrecke begibt ein.

Description

  • HINTERGRUND
  • Fahrer, die bestimmte Gebiete oft besuchen, lernen die besten Fahrstrecken kennen, darunter, welche Gebiete zu vermeiden sind und welche Kreuzungen zu Hauptverkehrszeiten die verkehrsreichsten sind. Das Erlernen dieser Fahrstrecken erfordert jedoch Zeit und Intuition. Fahrer, die in einem geographischen Gebiet noch unerfahren sind, wie z. B. neue Fahrer oder Fahrer, die erst vor kurzem in das geographische Gebiet gezogen sind, brauchen Zeit, um zu lernen, wie das Gebiet am besten zu navigieren ist. Verschiedene Fahrer haben jedoch verschiedene Prioritäten. Beispielsweise möchte ein Fahrer möglichst viel auf der Schnellstraße fahren, selbst wenn das eine verkehrsreiche Fahrt bedeutet. Ein anderer Fahrer möchte seinen Zielort schnellstmöglich erreichen, auch wenn dies eine längere Distanz oder eine reduzierte Kraftstoffwirtschaftlichkeit mit sich zieht. Somit unterliegt die Frage, wie ein geographishes Gebiet am besten zu navigieren ist, den Prioritäten des Fahrers.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 zeigt ein beispielhaftes Fahrzeug, das dazu konfiguriert ist, Fahrstrecken auszuwählen, die am besten mit den Vorlieben eines Benutzers übereinstimmen.
  • 2 ist ein Diagramm eines beispielhaften Systems, das im Fahrzeug von 1 verwendet werden kann.
  • 3 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses, der zum Auswählen der Fahrstrecke, die am besten mit den Vorlieben eines Benutzers übereinstimmt, verwendet werden kann.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
  • Ein beispielhaftes Fahrzeug beinhaltet ein Navigationssystem und eine Verarbeitungseinrichtung. Das Navigationssystem bestimmt eine Fahrstrecke von einem aktuellen Standort zu einem ausgewählten Zielort. Die Verarbeitungseinrichtung wendet eine Vorlage auf die Fahrstrecke an. Die Vorlage repräsentiert Fahrtrends, die mit einem geographischen Bereich assoziiert sind. Die Verarbeitungseinrichtung stellt die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage bevor sich das Fahrzeug auf die Fahrstrecke begibt ein. Entsprechend kann der Fahrer das Fahrzeug auf eine Weise betreiben, auf der zum Beispiel verkehrsreiche Gebiete, Gebiete mit hoher Kriminalitätsrate usw. vermieden werden. Darüber hinaus kann bei Implementierung in einem autonomen Fahrzeug das Fahrzeug derartige Gebiete ohne jeglichen Fahrereingriff vermeiden.
  • Das Fahrzeug und System, die in den Figuren gezeigt sind, können viele verschiedene Formen annehmen und mehrere und/oder alternative Komponenten und Möglichkeiten beinhalten. Die gezeigten beispielhaften Komponenten sollen nicht einschränkend sein. Stattdessen können zusätzliche oder alternative Komponenten und/oder Implementierungen verwendet werden.
  • Wie in 1 gezeigt, beinhaltet das Fahrzeug 100 ein System 105 zur Einstellung automatisch erzeugter Fahrstrecken in Übereinstimmung mit den Vorlieben eines Benutzers. Das System 105 wird im Folgenden mit Bezug auf 2 ausführlicher gezeigt und beschrieben. Obwohl das Fahrzeug 100 als Limousine dargestellt ist, kann es ein beliebiger Personenkraftwagen oder ein Nutzfahrzeug wie ein Auto, ein Lastwagen, ein Geländewagen, ein Taxi, ein Bus usw. sein. Bei einigen möglichen Ansätzen ist, wie im Folgenden erörtert, das Fahrzeug 100 ein autonomes Fahrzeug, das dazu konfiguriert ist, in einem autonomen (zum Beispiel fahrerlosen) Modus, einem teilweise autonomen Modus und/oder einem nichtautonomen Modus betrieben zu werden.
  • 2 ist ein beispielhaftes Diagramm der Komponenten des Systems 105, die im Fahrzeug 100 von 1 gezeigt sind. Das System 105, wie es dargestellt ist, beinhaltet eine Benutzerschnittstelleneinrichtung 110, eine Kommunikationsschnittstelle 115, ein Navigationssystem 120, ein prädiktives Lernsystem 125, mindestens einen Sensor 130 für autonomes Fahren und ein Autonommodus-Steuergerät 135.
  • Die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 kann dazu konfiguriert sein, einem Benutzer, wie zum Beispiel einem Fahrer, während des Betriebs des Fahrzeugs 100 Informationen darzustellen. Darüber hinaus kann die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 dazu konfiguriert sein, Benutzereingaben zu empfangen. Somit kann sich die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 in dem Fahrgastraum des Fahrzeugs 100 befinden. Bei einigen möglichen Ansätzen kann die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 einen berührungsempfindlichen Displaybildschirm beinhalten.
  • Das Navigationssystem 120 kann dazu konfiguriert sein, eine Position des Fahrzeugs 100 zu bestimmen, wie zum Beispiel einen aktuellen Standort des Fahrzeugs 100. Das Navigationssystem 120 kann einen Satellitennavigationssystem(GPS)-Empfänger beinhalten, der dazu konfiguriert ist, die Position des Fahrzeugs 100 relativ zu Satelliten oder landbasierten Sendetürmen zu triangulieren. Das Navigationssystem 120 kann somit für drahtlose Kommunikation konfiguriert sein. Das Navigationssystem 120 kann ferner dazu konfiguriert sein, Fahrstrecken vom aktuellen Standort zu einem ausgewählten Zielort zu entwickeln, sowie mittels zum Beispiel einer Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 eine Karte anzuzeigen und Fahranweisungen zu dem ausgewählten Zielort darzustellen. Bei einigen Fällen kann das Navigationssystem 120 die Fahrstrecke in Übereinstimmung mit einer Benutzervorliebe entwickeln. Beispiele für Benutzervorlieben können maximale Ausnutzung von Kraftstoffeffizienz, Reduktion von Fahrzeit, Fahren über die kürzeste Distanz oder dergleichen beinhalten.
  • Die Kommunikationsschnittstelle 115 kann dazu konfiguriert sein, über Draht stattfindende und/oder drahtlose Kommunikation zwischen den Komponenten des Fahrzeugs 100 und anderen Einrichtungen zu erleichtern. Beispielsweise kann die Kommunikationsschnittstelle 115 dazu konfiguriert sein, Nachrichten von einem Mast eines Netzdienstleisters und dem Telematics Service Delivery Network (SDN) des Fahrzeugs, das wiederum Kommunikation aufnimmt mit einer mobilen Einrichtung eines Benutzers, wie zum Beispiel einem Mobiltelefon, Tablet-Computer, Laptop-Computer einem Schlüsselanhänger oder einer anderen elektronischen Einrichtung, die für drahtlose Kommunikation mittels eines sekundären oder desselben Netzdienstleisters konfiguriert ist, zu empfangen bzw. Nachrichten daran zu senden. Netzkommunikation mit dem Telematik-Sendeempfänger des Fahrzeugs durch das SDN kann auch von einer mit dem Internet verbundenen Einrichtung, wie zum Beispiel einem PC, Laptop, Notebook oder einem über Wi-Fi verbundenen Telefon, initiiert werden. Die Kommunikationsschnittstelle 115 kann auch dazu konfiguriert sein, direkt vom Fahrzeug 100 aus mit der entfernten Einrichtung des Benutzers oder einer anderen Einrichtung, die eine beliebige Anzahl von Kommunikationsprotokollen wie zum Beispiel Bluetooth®, Bluetooth® Low Energy oder WiFi verwendet, zu kommunizieren. Dementsprechend kann die Kommunikationsschnittstelle 115 dazu konfiguriert sein, Nachrichten von dem entfernten Server 140 zu empfangen und/oder Nachrichten an ihn zu übermitteln.
  • Das prädiktive Lernsystem 125 kann dazu konfiguriert sein, Vorlagen auszuwählen, die mit verschiedenen geographischen Bereichen, darunter dem geographischen Bereich des aktuellen Standorts des Fahrzeugs 100, wie vom Navigationssystem 120 bestimmt, assoziiert sind. Jede Vorlage kann Fahrtrends, die mit dem geographischen Bereich assoziiert sind, repräsentieren. Die Fahrtrends können Sicherheitsinformationen, Infrastrukturinformationen, Zweckmäßigkeitsinformationen und/oder Verkehrsflussinformationen über den geographischen Bereich betreffen. Die Sicherheitsinformationen können die Gebiete mit hoher Kriminalitätsrate und/oder Gebiete, wo sich Unfälle häufen, identifizieren. Die Infrastrukturinformationen können Krankenhäuser, Polizeistationen, Feuerwehrwachen, Lerninstitutionen usw. identifizieren. Darüber hinaus können die Infrastrukturinformationen weiterhin Altenheime, Vorschulen, Parks, Attraktionen (Zoo, Freizeitparks, Stadions usw.) und Gebiete, wo eine oder mehrere behinderte Personen wohnen, identifizieren. Die Zweckmäßigkeitsinformationen können Gebiete mit vielen Strafzetteln, ein großer Arbeitgebersitz (zum Beispiel eine Fabrik oder ein Krankenhaus zur Zeit eines Schichtwechsels oder ein großes Bürogebäude zu Beginn oder am Ende der Hauptarbeitszeiten), Zeitpläne für Brückenöffnungen, um Schiffsverkehr durchzulassen, Zeitpläne für größere Veranstaltungen in großen Stadions, Zugfahrpläne usw. identifizieren. Die Verkehrsflussinformationen können Folgendes identifizieren: typische verkehrsreiche Gebiete zum Beispiel während Hauptverkehrszeiten, ob sich auf gewissen Spuren während des Tages die Richtung des Verkehrsstroms ändert (zum Beispiel morgens nach innen in ein Großtstadtgebiet und abends nach außen in die Vorstädte), Schnellspuren, die bestimmte Gebiete umgehen, ob Straßen aufgrund von Baustellen oder aufgrund eines Unfalls oder einer Veranstaltung, wie zum Beispiel einem Marathon, einer Parade, einem Grand-Prix-Straßenrennen, einer politischen Veranstaltung oder dergleichen, geschlossen sind. Die Verkehrsflussinformationen können weiterhin Gebiete mit viel Fußgängerverkehr identifizieren, die oft Verkehrsstaus verursachen können.
  • Das prädiktive Lernsystem 125 kann ein neuronales Netzwerk, Fuzzylogik oder eine andere Maschine zum Lernen der bestmöglichen Fahrstrecken beinhalten. In einigen Fällen kann das prädiktive Lernsystem 125 die Vorlage auf der Basis davon entwickeln, wie der Fahrer das Fahrzeug 100 in einem nichtautonomen Modus betreibt. Alternativ oder zusätzlich dazu kann das prädiktive Lernsystem 125 dazu konfiguriert sein, die Vorlage von einem entfernten Server 140 zu empfangen. Bei einigen möglichen Ansätzen kann das prädiktive Lernsystem 125 die mit dem geographischen Bereich assoziierte Vorlage vom entfernten Server 140 anfordern. Alternativ dazu kann das Navigationssystem 120 den aktuellen Standort und den ausgewählten Zielort an den entfernten Server 140 übermitteln, und als Reaktion darauf kann der entfernte Server 140 mittels zum Beispiel der Kommunikationsschnittstelle 115 eine oder mehrere Vorlagen an das prädiktive Lernsystem 125 übermitteln. Darüber hinaus kann das prädiktive Lernsystem 125 dazu konfiguriert sein, Vorlagen, die von anderen Fahrern entwickelt wurden, entweder vom entfernten Server 140 oder durch Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation zu empfangen. In einigen Fällen kann das prädiktive Lernsystem 125 die zur Verfügung stehende oder empfangene Vorlage auf der Basis davon aktualisieren, wie der Fahrer das Fahrzeug 100 in einem nichtautonomen Modus betreibt.
  • Die Sensoren 130 für autonomes Fahren können eine beliebige Anzahl von Einrichtungen beinhalten, die dazu konfiguriert sind, Signale zu erzeugen, die zur Navigation des Fahrzeugs 100 während das Fahrzeug 100 im autonomen (zum Beispiel fahrerlosen) Modus betrieben wird, beitragen. Beispiele für Sensoren 130 für autonomes Fahren können einen Radarsensor, einen LIDAR-Sensor, einen Sichtsensor oder dergleichen beinhalten. Die Sensoren 130 für autonomes Fahren helfen dem Fahrzeug 100, die Straße und die Umgebungen des Fahrzeugs 100 zu „sehen” und/oder verschiedene Hindernisse zu umgehen, während das Fahrzeug 100 im autonomen Modus betrieben wird.
  • Das Autonommodus-Steuergerät 135 kann dazu konfiguriert sein, ein oder mehrere Untersysteme 145 zu steuern, während das Fahrzeug 100 in dem autonomen Modus betrieben wird. Beispiele für Untersysteme 145, die durch das Autonommodus-Steuergerät 135 gesteuert werden können, können ein Bremsuntersystem, ein Aufhängungsuntersystem, ein Lenkuntersystem und ein Antriebsstranguntersystem beinhalten. Das Autonommodus-Steuergerät 135 kann eines oder mehrere dieser Untersysteme 145 durch Ausgabe von Signalen an Steuereinheiten, die mit diesen Untersystemen 145 assoziiert sind, steuern. Das Autonommodus-Steuergerät 135 kann die Untersysteme 145 zumindest teilweise basierend auf Signalen steuern, die von den Sensoren 130 für autonomes Fahren erzeugt werden.
  • Das Autonommodus-Steuergerät 135 kann eine Verarbeitungseinrichtung 150 beinhalten, die dazu konfiguriert ist, eine oder mehrere Vorlagen auf die vom Navigationssystem 120 erzeugten Fahrstrecken anzuwenden. Die Verarbeitungseinrichtung 150 kann die vom Navigationssystem 120 erzeugten Fahrstrecken auf der Basis der Vorlage aktualisieren. Obgleich die Verarbeitungseinrichtung 150 als Teil des Autonommodus-Steuergeräts 135 gezeigt wurde, kann sie in einigen Fällen unabhängig vom Autonommodus-Steuergerät 135 existieren. Ob sie nun Teil des autonomen oder des nichtautonomen Betriebs des Fahrzeugs 100 ist, kann die Verarbeitungseinrichtung 150 die Vorlage vor der Abfahrt des Fahrzeugs 100 entlang der vom Navigationssystem 120 erzeugten Fahrstrecke anwenden.
  • Die Verarbeitungseinrichtung 150 kann die Vorlage in Übereinstimmung mit den Benutzervorlieben anwenden. Wie oben erörtert, können die Benutzervorlieben die maximale Ausnutzung der Kraftstoffeffizienz, eine Reduktion der Fahrzeit, ein Fahren über die kürzeste Distanz oder dergleichen betreffen. Somit können die durch die Verarbeitungseinrichtung 150 erzeugten aktualisierten Fahrstrecken, obwohl sie von den ursprünglichen von dem Navigationssystem 120 erzeugten Fahrstrecken abweichen können, dennoch die Benutzervorlieben erfüllen. Bei einigen möglichen Implementierungen kann die Verarbeitungseinrichtung 150 den Benutzervorlieben in Bezug auf die aktualisierte Fahrstrecke Priorität zuweisen. Falls zum Beispiel die Benutzervorliebe eine hohe Priorität auf ein Abfahren der kürzesten Distanz legt, jedoch die durch Vorlage aktualisierte Fahrstreckenvorliebe, zum Beispiel ein verkehrsreiches Gebiet zu vermeiden, die Distanz zum ausgewählten Zielort erheblich vergrößern würde, dann kann die aktualisierte Fahrstrecke verworfen werden. Bei einigen möglichen Ansätzen kann die Verarbeitungseinrichtung 150 den Benutzer dazu auffordern, zum Beispiel über die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 auszuwählen, ob die aktualisierte Fahrstrecke oder die ursprüngliche Fahrstrecke gelten soll. Der Benutzer kann eine derartige Auswahl mittels der Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 unternehmen.
  • 3 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Prozesses 300, der durch eine oder mehrere Komponenten des Systems 105 von 2 implementiert werden kann. Beispielsweise kann der Prozess durch das Navigationssystem 120, das prädiktive Lernsystem 125 und/oder die Verarbeitungseinrichtung 150 durchgeführt werden.
  • Bei Block 305 kann die Verarbeitungseinrichtung 150 einen aktuellen Standort des Fahrzeugs 100 bestimmen. Der aktuelle Standort kann zum Beispiel mittels GPS vom Navigationssystem 120 bestimmt werden.
  • Bei Block 310 kann die Verarbeitungseinrichtung 150 den Zielort bestimmen. Der Zielort kann mittels einer der Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 bereitgestellten Benutzereingabe ausgewählt werden. Die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 kann die Auswahl an das Navigationssystem 120 übermitteln. Die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 oder das Navigationssystem 120 kann den ausgewählten Zielort an die Verarbeitungseinrichtung 150 übermitteln.
  • Bei Block 315 kann das Navigationssystem 120 eine Fahrstrecke vom aktuellen Standort zum ausgewählten Zielort erzeugen. Die Fahrstrecke kann Benutzervorlieben, wie zum Beispiel maximale Ausnutzung von Kraftstoffeffizienz, Reduktion von Fahrzeit, Fahren der kürzesten Distanz oder dergleichen, in Betracht ziehen. Den Benutzervorlieben können gemäß einer mittels der Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 bereitgestellten Benutzereingabe Priorität zugeordnet werden.
  • Bei Block 320 kann das prädiktive Lernsystem 125 eine Vorlage für die bei Block 315 erzeugte Fahrstrecke auswählen und/oder empfangen. Die Vorlage kann Fahrtrends darstellen, die mit dem geographischen Bereich des aktuellen Standorts des Fahrzeugs 100, dem ausgewählten Zielort und der Fahrstrecke zwischen dem aktuellen Standort und dem ausgewählten Zielort assoziiert sind. Wie zuvor erörtert, können die Fahrtrends Sicherheitsinformationen, Infrastrukturinformationen, Zweckmäßigkeitsinformationen und/oder Verkehrsflussinformationen über den geographischen Bereich betreffen. Die Vorlage kann zum Beispiel aus einem entfernten Server 140 ausgewählt werden oder an der Kommunikationsschnittstelle 115 von einem weiteren Fahrzeug mittels Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsprotokoll empfangen werden.
  • Bei Block 325 kann die Verarbeitungseinrichtung 150 die Vorlage auf die bei Block 315 erzeugte Fahrstrecke anwenden. Anwenden der Vorlage auf die Fahrstrecke kann ein Bestimmen, ob das Fahrzeug 100 durch etwaige Fahrtrends, die von der Vorlage definiert werden, beim Abfahren der Fahrstrecke betroffen sein wird, beinhalten.
  • Beim Entscheidungsblock 330 kann die Verarbeitungseinrichtung 150 den Fahrer oder Mitfahrer mittels der Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 fragen, ob die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage aktualisiert werden soll. Falls der Fahrer oder Mitfahrer entscheidet, die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage zu aktualisieren, kann der Prozess 300 bei Block 335 fortfahren. Falls nicht, kann der Prozess 300 enden, so dass die anfängliche Fahrstrecke zur Navigation des Fahrzeugs 100 verwendet werden kann.
  • Bei Block 335 kann die Verarbeitungseinrichtung 150 die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage bevor sich das Fahrzeug 100 auf die Fahrstrecke begibt und/oder vor dem Betrieb des Fahrzeugs 100 in einem autonomen Betriebsmodus einstellen. Einstellen der Fahrstrecke kann ein Aktualisieren der Fahrstrecke, um die Fahrtrends zu vermeiden oder anderweitig davon unbetroffen zu bleiben oder minimal davon betroffen zu sein, beinhalten. Bei einigen Fällen kann die Fahrstrecke auf eine Weise eingestellt werden, die die oben erörterten Benutzervorlieben am besten in Betracht zieht. Somit kann die aktualisierte Fahrstrecke zum Beispiel versuchen, die Kraftstoffeffizienz maximal auszunutzen, die Fahrzeit zu reduzieren oder die kürzeste Distanz zu fahren, je nachdem, wie der Benutzer diesen und möglicherweise anderen Benutzervorlieben Priorität erteilt hat. Der Prozess 300 kann enden, nachdem die Fahrstrecke eingestellt und die aktualisierte Fahrstrecke erzeugt wurde, so dass die aktualisierte Fahrstrecke zur Navigation des Fahrzeugs 100 verwendet werden kann.
  • Im Allgemeinen können Rechensysteme und/oder -einrichtungen, wie die Benutzerschnittstelleneinrichtung 110 und die Verarbeitungseinrichtung 150, ein beliebiges einer Reihe von Computerbetriebssystemen einsetzen, einschließlich, jedoch keinesfalls darauf beschränkt, Versionen und/oder Varianten des Microsoft Windows® Betriebssystems, des Unix-Betriebssystems (z. B. des Solaris® Betriebssystems, das von der Oracle Corporation in Redwood Shores, Kalifornien, USA, vertrieben wird), des AIX-UNIX-Betriebssystems, das von International Business Machines in Armonk, New York, USA, vertrieben wird, des Linux-Betriebssystems, der Betriebssysteme MAC OS X und iOS, die von der Apple Inc. in Cupertino, Kalifornien, USA, vertrieben werden, des BlackBerry OS, das von Research In Motion in Waterloo, Kanada, vertrieben wird, und des Android-Betriebssystems, das von der Open Handset Alliance entwickelt wurde. Zu Beispielen von Rechensystemen gehören ohne Einschränkung ein fahrzeuggestützter Fahrzeugcomputer, eine Computer-Arbeitsstation, ein Server, ein Desktop-Computer, Notebook-Computer, Laptop-Computer oder handgehaltene Computer oder ein anderes Rechensystem und/oder eine andere Rechenvorrichtung.
  • Rechenvorrichtungen beinhalten im Allgemeinen computerausführbare Befehle, wobei die Befehle durch eine oder mehrere Rechenvorrichtungen ausführbar sind, wie den oben aufgeführten. Computerausführbare Befehle können von Computerprogrammen kompiliert oder interpretiert werden, die unter Verwendung einer Vielfalt von Programmiersprachen und/oder -technologien erstellt wurden, einschließlich, und ohne Einschränkung, und entweder allein oder in Kombination, JavaTM, C, C++, Visual Basic, Java Script, Perl usw. Im Allgemeinen empfängt ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) Befehle z. B. aus einem Speicher, einem computerlesbaren Medium usw. und führt diese Befehle aus, wodurch ein oder mehrere Verfahren durchgeführt werden, einschließlich eines oder mehrerer der hierin beschriebenen Verfahren. Derartige Befehle und andere Daten können unter Verwendung einer Vielfalt von computerlesbaren Medien gespeichert und übertragen werden.
  • Ein computerlesbares Medium (das auch als ein prozessorlesbares Medium bezeichnet wird) beinhaltet ein beliebiges nichttransitorisches (z. B. fassbares) Medium, das am Bereitstellen von Daten (z. B. Befehlen) teilnimmt, die von einem Computer (z. B. von einem Prozessor eines Computers) gelesen werden können. Ein derartiges Medium kann viele Formen annehmen, einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, nichtflüchtige und flüchtige Medien. Zu nichtflüchtigen Medien können beispielsweise optische oder Magnetplatten und ein anderer permanenter Speicher zählen. Zu flüchtigen Medien kann beispielsweise ein dynamischer Direktzugriffsspeicher (DRAM – Dynamic Random Access Memory) zählen, der in der Regel einen Hauptspeicher bildet. Derartige Befehle können von einem oder mehreren Übertragungsmedien übertragen werden, einschließlich Koaxialkabeln, Kupferdraht und Glasfasern, einschließlich der Drähte, die einen Systembus umfassen, der mit einem Prozessor eines Computers gekoppelt ist. Zu üblichen Formen von computerlesbaren Medien zählen beispielsweise eine Floppy-Disk, eine Diskette, eine Festplatte, ein Magnetband, ein beliebiges anderes magnetisches Medium, eine CD-ROM, eine DVD, ein beliebiges anderes optisches Medium, Lochkarten, Papierband, ein beliebiges anderes physisches Medium mit Lochmustern, ein RAM, ein PROM, ein EPROM, ein FLASH-EEPROM, ein beliebiger anderer Speicherchip oder eine beliebige andere Speicherpatrone oder ein beliebiges anderes Medium, von dem ein Computer lesen kann.
  • Zu Datenbanken, Datenbehältern oder anderen Datenspeichern, die hierin beschrieben sind, können verschiedene Arten von Mechanismen zum Speichern und Abrufen verschiedener Arten von Daten sowie Zugreifen auf diese zählen, einschließlich einer hierarchischen Datenbank, eines Satzes Dateien in einem Dateisystem, einer Anwendungsdatenbank in einem proprietären Format, eines relationalen Datenbankverwaltungssystems (RDMBS – Relational Database Management System) usw. Jeder derartige Datenspeicher ist allgemein in einer Rechenvorrichtung enthalten, die ein Computerbetriebssystem, wie eines der oben erwähnten, einsetzt, und auf ihn wird mittels eines Netzes auf eine beliebige oder beliebige mehrere einer Vielfalt von Methoden zugegriffen. Auf ein Dateisystem kann durch ein Computerbetriebssystem zugegriffen werden und es kann Dateien enthalten, die in verschiedenen Formaten gespeichert sind. Eine RDBMS setzt allgemein die Structured Query Language (SQL) neben einer Sprache zum Erstellen, Speichern, Bearbeiten und Ausführen gespeicherter Vorgänge, wie die oben erwähnte PL/SQL-Sprache, ein.
  • In einigen Beispielen können Systemelemente als computerlesbare Befehle (z. B. Software) auf einer oder mehreren Rechenvorrichtungen (z. B. Servern, Personalcomputern usw.) umgesetzt werden, die auf damit verbundenen computerlesbaren Medien (z. B. Platten, Speichern usw.) gespeichert sind. Ein Computerprogrammprodukt kann derartige Befehle, die auf computerlesbaren Medien gespeichert sind, zum Ausführen der hierin beschriebenen Funktionen umfassen.
  • In Bezug auf die hierin beschriebenen Verfahren, Systeme, Methoden, Heuristik usw. versteht es sich, dass, obwohl die Schritte derartiger Verfahren usw. als gemäß einer bestimmten geordneten Abfolge erfolgend beschrieben wurden, derartige Verfahren mit den beschriebenen Schritten ausgeübt werden könnten, die in einer Reihenfolge durchgeführt werden, die sich von der hierin beschriebenen Reihenfolge unterscheidet. Es versteht sich weiterhin, dass bestimmte Schritte gleichzeitig durchgeführt werden könnten, dass andere Schritte hinzugefügt werden könnten oder dass bestimmte hierin beschriebene Schritte weggelassen werden könnten. Anders ausgedrückt sind die Beschreibungen von Verfahren hierin zum Zwecke der Veranschaulichung bestimmter Ausführungsformen bereitgestellt und sollten keinesfalls als die Ansprüche einschränkend aufgefasst werden.
  • Dementsprechend versteht es sich, dass die obige Beschreibung veranschaulichend und nicht einschränkend sein soll. Viele Ausführungsformen und Anwendungen, die sich von den bereitgestellten Beispielen unterscheiden, würden beim Lesen der obigen Beschreibung offensichtlich werden. Der Schutzumfang sollte nicht unter Bezugnahme auf die obige Beschreibung bestimmt werden, sondern sollte stattdessen unter Bezugnahme auf die angefügten Ansprüche bestimmt werden, zusammen mit dem vollen Schutzumfang von Äquivalenten, auf die derartige Ansprüche Anspruch haben. Es ist antizipiert und beabsichtigt, dass künftige Entwicklungen in den hierin erörterten Technologien erfolgen werden und dass die offenbarten Systeme und Methoden in derartige künftige Ausführungsformen eingebunden werden. Zusammenfassend versteht es sich, dass die Anmeldung zur Modifizierung und Abänderung geeignet ist.
  • Alle in den Ansprüchen verwendeten Begriffe sind so beabsichtigt, dass ihnen ihre weitesten vernünftigen Deutungen und ihre gewöhnlichen Bedeutungen verliehen sind, wie sie von den Fachleuten in Bezug auf die hierin beschriebenen Technologien verstanden werden, sofern kein ausdrücklicher Hinweis auf das Gegenteil hierin gemacht wird. Insbesondere sollte die Verwendung der Artikel in der Einzahl, wie „ein/eine”, „der/die/das” usw. so gelesen werden, dass ein oder mehrere der angegebenen Elemente vorgetragen werden, sofern nicht ein Anspruch eine gegenteilige ausdrückliche Einschränkung vorträgt.
  • Die Zusammenfassung der Offenbarung ist vorgesehen, um dem Leser eine schnelle Bestimmung der Beschaffenheit der technischen Offenbarung zu ermöglichen. Sie wird unter der Voraussetzung eingereicht, dass sie nicht zur Interpretation oder Einschränkung des Schutzumfangs oder der Bedeutung der Ansprüche verwendet wird. Außerdem ist zu erkennen, dass in der vorstehenden Ausführlichen Beschreibung verschiedene Merkmale zum Zwecke der Vereinfachung der Offenbarung in einer einzigen Ausführungsform zusammengelegt sind. Dieses Offenbarungsverfahren ist nicht dahingehend auszulegen, dass es die Absicht widerspiegelt, dass die beanspruchten Ausführungsformen mehr Merkmale erfordern, als in jedem Anspruch ausdrücklich erwähnt werden. Vielmehr liegt, wie die folgenden Ansprüche zeigen, der erfinderische Gegenstand in weniger als allen Merkmalen einer einzelnen offenbarten Ausführungsform. Demnach werden die folgenden Ansprüche hiermit in die Ausführliche Beschreibung aufgenommen, wobei jeder Anspruch für sich selbst als ein separat beanspruchter Gegenstand steht.

Claims (20)

  1. Fahrzeug, umfassend: ein Navigationssystem, das dazu konfiguriert ist, eine Fahrstrecke von einem aktuellen Standort zu einem ausgewählten Zielort zu bestimmen; eine Verarbeitungseinrichtung, die dazu konfiguriert ist, eine Vorlage auf die Fahrstrecke anzuwenden, wobei die Vorlage Fahrtrends repräsentiert, die mit einem geographischen Bereich assoziiert sind, und wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage bevor sich das Fahrzeug auf die Fahrstrecke begibt einzustellen.
  2. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei das Navigationssystem dazu konfiguriert ist, die Fahrstrecke auf der Basis mindestens einer Benutzervorliebe zu entwickeln, und wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Vorlage in Übereinstimmung mit der Benutzervorliebe anzuwenden.
  3. Fahrzeug nach Anspruch 2, wobei die Benutzervorliebe auf der Kraftstoffeffizienz und/oder der Fahrzeit zum ausgewählten Zielort basiert.
  4. Fahrzeug nach Anspruch 1, ferner umfassend ein prädiktives Lernsystem, das dazu konfiguriert ist, die Vorlage auszuwählen.
  5. Fahrzeug nach Anspruch 4, wobei das prädiktive Lernsystem dazu konfiguriert ist, die Vorlage auf der Basis eines geographischen Bereichs, der mit dem aktuellen Standort assoziiert ist, auszuwählen.
  6. Fahrzeug nach Anspruch 4, wobei das prädiktive Lernsystem dazu konfiguriert ist, die Vorlage von einem entfernten Server zu empfangen.
  7. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Vorlage Sicherheitsinformationen und/oder Infrastrukturinformationen und/oder Zweckmäßigkeitsinformationen und/oder Verkehrsflussinformationen, die mit dem geographischen Bereich assoziiert sind, definiert.
  8. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungseinrichtung in einem Autonommodus-Steuergerät enthalten ist, das dazu konfiguriert ist, das Fahrzeug in einem autonomen Modus zu betreiben.
  9. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Vorlage zumindest teilweise auf der Basis einer Benutzereingabe zu aktualisieren.
  10. Fahrzeug, umfassend: einen Sensor für autonomes Fahren; ein Autonommodus-Steuergerät, das dazu konfiguriert ist, bei Betrieb in einem autonomen Modus mindestens ein Untersystem in Übereinstimmung mit von dem Sensor für autonomes Fahren ausgegebenen Signalen zu steuern; ein Navigationssystem, das dazu konfiguriert ist, eine Fahrstrecke von eine aktuellen Standort zu einem ausgewählten Zielort zu bestimmen; wobei das Autonommodus-Steuergerät eine Verarbeitungseinrichtung beinhaltet, die dazu konfiguriert ist, eine Vorlage auf die Fahrstrecke anzuwenden, wobei die Vorlage mehrere mit einem geographischen Bereich assoziierte Fahrtrends darstellt, und wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage vor dem Betrieb des Autonommodus-Steuergeräts im autonomen Modus einzustellen.
  11. Fahrzeug nach Anspruch 10, wobei das Navigationssystem dazu konfiguriert ist, die Fahrstrecke auf der Basis mindestens einer Benutzervorliebe zu bestimmen, und wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Vorlage in Übereinstimmung mit der Benutzervorliebe anzuwenden.
  12. Fahrzeug nach Anspruch 11, wobei die Benutzervorliebe auf einer Kraftstoffeffizienz und/oder einer Fahrzeit zum ausgewählten Zielort basiert.
  13. Fahrzeug nach Anspruch 10, ferner umfassend ein prädiktives Lernsystem, das dazu konfiguriert ist, die Vorlage auszuwählen.
  14. Fahrzeug nach Anspruch 13, wobei das prädiktive Lernsystem dazu konfiguriert ist, die Vorlage auf der Basis eines geographischen Bereiches, der mit dem aktuellen Standort assoziiert ist, auszuwählen.
  15. Fahrzeug nach Anspruch 13, wobei das prädiktive Lernsystem dazu konfiguriert ist, die Vorlage von einem entfernten Server zu empfangen.
  16. Fahrzeug nach Anspruch 10, wobei die Vorlage Sicherheitsinformationen und/oder Infrastrukturinformationen und/oder Zweckmäßigkeitsinformationen und/oder Verkehrsflussinformationen, die mit dem geographischen Bereich assoziiert sind, definiert.
  17. Fahrzeug nach Anspruch 10, wobei die Verarbeitungseinrichtung dazu konfiguriert ist, die Vorlage zumindest teilweise auf der Basis einer Benutzereingabe zu aktualisieren.
  18. Verfahren, umfassend: Bestimmen eines aktuellen Standorts eines Fahrzeugs; Bestimmen eines Zielorts des Fahrzeugs; Erzeugen einer Fahrstrecke zumindest teilweise auf der Basis des aktuellen Standorts und des Zielorts; Anwenden einer Vorlage auf die Fahrstrecke, wobei die Vorlage mehrere Fahrtrends, die mit einem geographischen Bereich assoziiert sind, darstellt; und Einstellen der Fahrstrecke auf der Basis der Vorlage bevor sich das Fahrzeug auf die Fahrstrecke begibt.
  19. Verfahren nach Anspruch 18, ferner umfassend Auswählen der Vorlage zumindest teilweise auf der Basis des geographischen Bereichs.
  20. Verfahren nach Anspruch 18, ferner umfassend Anfordern der Vorlage von dem entfernten Server.
DE102015103568.5A 2014-03-17 2015-03-11 Lernendes automatisiertes fahrzeug Pending DE102015103568A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/215350 2014-03-17
US14/215,350 US9097549B1 (en) 2014-03-17 2014-03-17 Learning automated vehicle

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102015103568A1 true DE102015103568A1 (de) 2015-09-17

Family

ID=53016170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102015103568.5A Pending DE102015103568A1 (de) 2014-03-17 2015-03-11 Lernendes automatisiertes fahrzeug

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9097549B1 (de)
CN (1) CN104932322A (de)
DE (1) DE102015103568A1 (de)
GB (1) GB2526656A (de)
MX (1) MX340929B (de)
RU (1) RU2015109264A (de)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016218288A1 (de) 2016-09-23 2018-03-29 Audi Ag Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs in einem teilautonomen und/oder in einem autonomen Fahrmodus und Kraftfahrzeug
DE102017217443A1 (de) * 2017-09-29 2019-04-04 Volkswagen Ag Verfahren und System zur Bereitstellung von Trainingsdaten zum maschinellen Lernen für ein Steuerungsmodell einer automatischen Fahrzeugsteuerung
DE102019119656A1 (de) * 2019-07-19 2021-01-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Bestimmen einer validierten Trajektorie für ein Kraftfahrzeug

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9304515B2 (en) * 2014-04-24 2016-04-05 Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. Regional operation modes for autonomous vehicles
US9349284B2 (en) * 2014-04-24 2016-05-24 International Business Machines Corporation Regional driving trend modification using autonomous vehicles
US9365218B2 (en) * 2014-07-14 2016-06-14 Ford Global Technologies, Llc Selectable autonomous driving modes
US10131362B1 (en) * 2015-06-23 2018-11-20 United Services Automobile Association (Usaa) Automobile detection system
US9645577B1 (en) 2016-03-23 2017-05-09 nuTonomy Inc. Facilitating vehicle driving and self-driving
US9919715B2 (en) * 2016-04-30 2018-03-20 Ford Global Technologies, Llc Vehicle mode scheduling with learned user preferences
US10303166B2 (en) 2016-05-23 2019-05-28 nuTonomy Inc. Supervisory control of vehicles
US11092446B2 (en) 2016-06-14 2021-08-17 Motional Ad Llc Route planning for an autonomous vehicle
US10309792B2 (en) 2016-06-14 2019-06-04 nuTonomy Inc. Route planning for an autonomous vehicle
US10126136B2 (en) 2016-06-14 2018-11-13 nuTonomy Inc. Route planning for an autonomous vehicle
WO2017219319A1 (zh) * 2016-06-23 2017-12-28 驭势科技(北京)有限公司 车辆自动驾驶方法和车辆自动驾驶系统
US10829116B2 (en) * 2016-07-01 2020-11-10 nuTonomy Inc. Affecting functions of a vehicle based on function-related information about its environment
US20180004210A1 (en) * 2016-07-01 2018-01-04 nuTonomy Inc. Affecting Functions of a Vehicle Based on Function-Related Information about its Environment
US10244094B2 (en) 2016-08-18 2019-03-26 nuTonomy Inc. Hailing a vehicle
US10414344B1 (en) 2016-09-01 2019-09-17 Apple Inc. Securable storage compartments
US10650621B1 (en) 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
US10681513B2 (en) 2016-10-20 2020-06-09 nuTonomy Inc. Identifying a stopping place for an autonomous vehicle
US10857994B2 (en) 2016-10-20 2020-12-08 Motional Ad Llc Identifying a stopping place for an autonomous vehicle
US10331129B2 (en) 2016-10-20 2019-06-25 nuTonomy Inc. Identifying a stopping place for an autonomous vehicle
US10473470B2 (en) 2016-10-20 2019-11-12 nuTonomy Inc. Identifying a stopping place for an autonomous vehicle
KR102518532B1 (ko) 2016-11-11 2023-04-07 현대자동차주식회사 자율주행차량의 경로 결정장치 및 그 방법
US10042362B2 (en) * 2016-11-18 2018-08-07 Waymo Llc Dynamic routing for autonomous vehicles
US9933781B1 (en) * 2016-11-23 2018-04-03 Denso International America, Inc. Data-driven planning for automated driving
CN108628904B (zh) 2017-03-23 2021-03-02 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种路径编码、相似路径检索方法及装置和电子设备
IL253769B (en) 2017-07-31 2022-03-01 Israel Aerospace Ind Ltd Planning a path in motion
CN107797555A (zh) * 2017-10-30 2018-03-13 奇瑞汽车股份有限公司 一种游览车自动驾驶控制方法及装置
US10534602B2 (en) * 2018-03-12 2020-01-14 Ford Global Technologies, Llc Preference learning for adaptive OTA notifications

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2738120B2 (ja) 1990-03-23 1998-04-08 トヨタ自動車株式会社 車両用自動運転装置
JPH07108849A (ja) 1993-10-13 1995-04-25 Hitachi Ltd 車の自動走行制御装置
JPH07191723A (ja) 1993-12-27 1995-07-28 Toyota Motor Corp 無人車用走行プログラム入力装置
US6208934B1 (en) * 1999-01-19 2001-03-27 Navigation Technologies Corp. Method and system for providing walking instructions with route guidance in a navigation program
US20080177994A1 (en) * 2003-01-12 2008-07-24 Yaron Mayer System and method for improving the efficiency, comfort, and/or reliability in Operating Systems, such as for example Windows
JP4063731B2 (ja) * 2003-07-30 2008-03-19 パイオニア株式会社 情報処理装置、そのシステム、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体
JP4392747B2 (ja) * 2003-12-24 2010-01-06 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーションシステム
US7363144B2 (en) * 2005-02-07 2008-04-22 International Business Machines Corporation Method and apparatus for predicting future travel times over a transportation network
US20060247852A1 (en) * 2005-04-29 2006-11-02 Kortge James M System and method for providing safety-optimized navigation route planning
JP4237737B2 (ja) 2005-08-04 2009-03-11 株式会社日本自動車部品総合研究所 車両搭載機器の自動制御装置、およびその装置を搭載した車両
US7610151B2 (en) * 2006-06-27 2009-10-27 Microsoft Corporation Collaborative route planning for generating personalized and context-sensitive routing recommendations
JP4952268B2 (ja) 2007-01-24 2012-06-13 トヨタ自動車株式会社 走行制御計画生成装置
US8190359B2 (en) * 2007-08-31 2012-05-29 Proxpro, Inc. Situation-aware personal information management for a mobile device
US8855909B2 (en) * 2008-01-07 2014-10-07 Harman International Industries, Inc. Route determining system for a vehicle with navigation system
US8634796B2 (en) * 2008-03-14 2014-01-21 William J. Johnson System and method for location based exchanges of data facilitating distributed location applications
US8385971B2 (en) * 2008-08-19 2013-02-26 Digimarc Corporation Methods and systems for content processing
US8478642B2 (en) * 2008-10-20 2013-07-02 Carnegie Mellon University System, method and device for predicting navigational decision-making behavior
US8706409B2 (en) * 2009-11-24 2014-04-22 Telogis, Inc. Vehicle route selection based on energy usage
US8317329B2 (en) * 2009-04-02 2012-11-27 GM Global Technology Operations LLC Infotainment display on full-windshield head-up display
US20110153189A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 Garmin Ltd. Historical traffic data compression
JP5471471B2 (ja) * 2010-01-13 2014-04-16 トヨタ自動車株式会社 経路案内装置
US8467951B2 (en) * 2010-05-06 2013-06-18 Telenav, Inc. Navigation system with alternative route determination mechanism and method of operation thereof
US8509982B2 (en) * 2010-10-05 2013-08-13 Google Inc. Zone driving
US8583367B2 (en) * 2011-01-07 2013-11-12 Honda Motor Co., Ltd. System and method for displaying a route based on a vehicle state
PL2490092T3 (pl) * 2011-02-16 2014-02-28 Siemens Ag Sposób niezależnej lokalizacji niemającego kierowcy, zmotoryzowanego pojazdu
US20120323690A1 (en) * 2011-06-15 2012-12-20 Joseph Michael Systems and methods for monitoring, managing, and facilitating location- and/or other criteria-dependent targeted communications and/or transactions
US9014888B2 (en) * 2011-07-21 2015-04-21 Saturna Green Systems Inc. Vehicle communication, analysis and operation system
US20140310379A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-16 Flextronics Ap, Llc Vehicle initiated communications with third parties via virtual personality
US9147298B2 (en) * 2012-03-14 2015-09-29 Flextronics Ap, Llc Behavior modification via altered map routes based on user profile information
CN103419673B (zh) * 2013-08-22 2015-11-04 杨鹏波 无人驾驶电动叉车

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016218288A1 (de) 2016-09-23 2018-03-29 Audi Ag Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs in einem teilautonomen und/oder in einem autonomen Fahrmodus und Kraftfahrzeug
DE102016218288B4 (de) * 2016-09-23 2020-02-13 Audi Ag Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs in einem teilautonomen und/oder in einem autonomen Fahrmodus und Kraftfahrzeug
DE102017217443A1 (de) * 2017-09-29 2019-04-04 Volkswagen Ag Verfahren und System zur Bereitstellung von Trainingsdaten zum maschinellen Lernen für ein Steuerungsmodell einer automatischen Fahrzeugsteuerung
DE102017217443B4 (de) 2017-09-29 2023-03-02 Volkswagen Ag Verfahren und System zur Bereitstellung von Trainingsdaten zum maschinellen Lernen für ein Steuerungsmodell einer automatischen Fahrzeugsteuerung
DE102019119656A1 (de) * 2019-07-19 2021-01-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Bestimmen einer validierten Trajektorie für ein Kraftfahrzeug

Also Published As

Publication number Publication date
GB2526656A (en) 2015-12-02
US9097549B1 (en) 2015-08-04
GB201504378D0 (en) 2015-04-29
MX2015003292A (es) 2015-09-16
CN104932322A (zh) 2015-09-23
MX340929B (es) 2016-08-01
RU2015109264A3 (de) 2018-08-01
RU2015109264A (ru) 2016-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102015103568A1 (de) Lernendes automatisiertes fahrzeug
DE102015110942A1 (de) Parkdienst
DE102018122459B4 (de) Fahrzeugsystem, entferntes fahrzeugassistenzsystem und comuterimplementiertes verfahren zum bereitstellen von fernunterstützung
EP3365741B1 (de) Verfahren zur vollautomatischen führung eines fahrzeugsystems und kraftfahrzeug
DE102018116963A1 (de) Automatisierte erfassung und aktualisierung von kartenanomalien
DE102019108477A1 (de) Automatische navigation unter verwendung von deep reinforcement learning
DE102016125275A1 (de) Einsatzbetriebsmodus eines autonomen fahrzeugs
DE102017120009A1 (de) Berechtigungen für den teilweise autonomen fahrzeugbetrieb
DE112016007345T5 (de) Verfahren und vorrichtungen zum ermöglichen der fahrzeug-zu-fahrzeug-führung und -ortung
DE102016123876A1 (de) Kolonnen-fahrzeug-vorausschau
DE102015208668A1 (de) Vorausahnen einer Lichtzeichenanlage
DE102017126167A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur fahrzeugfahrunterstützung
DE102019209154A1 (de) Infrastrukturseitige Umfelderfassung beim autonomen Fahren
DE102014223269A1 (de) Modifizierte einstellungen eines autonomen fahrzeugs
DE102014118079A1 (de) Erlernen des autonomen Fahrverhaltens
DE112016003567T5 (de) Steuerverfahren für einen sich bewegenden Körper, sich bewegender Körper und Steuersystem für einen sich bewegenden Körper
DE102015120996A1 (de) Fahrzeuggeschwindigkeitsanpassung
DE102018109951A1 (de) Erfassung von wasser auf der strasse
DE102015103566A1 (de) Fern-fahrzeugnavigationssystem-entleerung
DE102017120638A1 (de) Fahrzeugumplatzierungssystem
WO2019105640A1 (de) Verfahren zum einstellen vollautomatischer fahrzeugführungsfunktionen in einer vordefinierten navigationsumgebung und kraftfahrzeug
DE102015107618A1 (de) Fahrzeug-generierte Aktualisierungen für soziale Netzwerke
DE102016108146A1 (de) Vollautomatisches Lenkrad, das durch Fußgängerdetektion geführt wird
DE112017006803T5 (de) Strassenwassererkennung für autonomes Fahrzeug
DE112017002788T5 (de) Steuervorrichtung, Steuerverfahren und Computerprogramm

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed