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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Lernen einer Trajektorie eines Straßenabschnitts. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Lernen einer Trajektorie in Kreuzungsbereichen relativ zu wiederkehrenden Landmarken.
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Navigationskarten in Fahrzeugen enthalten meist nur abstrahierte Informationen über Straßenabschnitte, z.B. Kreuzungen, Abbiegefahrstreifen, und/oder Straßenabschnitte mit fehlenden Fahrbahnmarkierungen. Durch die Darstellung als abstrahierte Informationen in Navigationskarten können topologische Gegebenheiten der Straßenabschnitte verloren gehen, die eine Verwendung von Fahrerassistenzsystemen in bestimmten Straßenabschnitten, z.B. in Kreuzungsbereichen oder anderen komplexen Straßenabschnitten, einschränken oder sogar unmöglich machen können. Unter Verwendung eines Systems zur Positionsbestimmung, z.B. das Global Positioning System GPS, kann die Position des Fahrzeugs bestimmt und mit einer Navigationskarte verknüpft werden. Jedoch weist die GPS-Position Ungenauigkeiten auf, die einen Einsatz der GPS-Position für hochautomatisiertes und/oder vollautomatisiertes Fahren einschränken kann.
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DE 10 2008 043 155 A1 beschreibt eine Fahrinformationseinrichtung für ein Fahrzeug zur Darstellung eines Verkehrszeichens in einer Anzeigevorrichtung, mit einer Schnittstelle zu einer Kameravorrichtung zur Erfassung des Verkehrszeichens und eines Fahrspurverlaufs.
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DE 10 2011 121 487 A1 offenbart ein Verfahren zum Betreiben zumindest eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftwagens, bei welchem mittels wenigstens einer in dem Kraftwagen vorgesehenen Sensoreinrichtung zumindest ein Abschnitt eines sich in Fahrtrichtung vor dem Kraftwagen erstreckenden Streckenverlaufs erfasst.
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DE 10 2012 013 492 A1 betrifft ein Verfahren zur Positionsbestimmung, wobei mittels zumindest einer an der zu bestimmenden Position angeordnete Bilderfassungseinheit eine Umgebung erfasst wird.
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Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, die Navigation von Fahrzeugen zu verbessern. Insbesondere ist es eine Aufgabe der Erfindung die Navigation bzw. den Einsatz von Trajektorien zur Navigation von hochautomatisiert bzw. vollautomatisiert fahrenden Fahrzeugen in komplexen Straßenabschnitten zu verbessern.
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Gelöst wird diese Aufgabe durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
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Gemäß einem Aspekt wird ein Verfahren zum Lernen einer Trajektorie eines Straßenabschnitts beschrieben. Das Verfahren umfasst das Ermitteln einer Position einer Straßenmarkierung, das Bestimmen einer Position einer Landmarke, das Bestimmen der Position der Straßenmarkierung im Verhältnis zu einer Position eines Fahrzeugs, das Bestimmen einer Startposition einer Trajektorie relativ zu der ermittelten Position der Straßenmarkierung, und das Speichern der Startposition der Trajektorie relativ zu der Position der Landmarke. Durch das Verknüpfen bzw. Speichern der Startposition der Trajektorie relativ zu der Position einer Landmarke kann die Trajektorie genauer bestimmt werden ohne die absolute Genauigkeit der Positionsbestimmung des Fahrzeugs erhöhen zu müssen. Dies ermöglicht einem hochautomatisiert oder vollautomatisiert fahrenden Fahrzeug eine präzisere Positionierung des Fahrzeugs in Relation zu einer Trajektorie.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung kann das Verfahren die Trajektorie zu einer Vielzahl von Trajektorien hinzufügen und die Vielzahl von Trajektorien zu einer aggregierten Trajektorie gruppieren. Hiermit kann eine verbesserte Trajektorie für einen Straßenabschnitt effizient bestimmt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann die aggregierte Trajektorie einem mittleren Weg für einen Fahrstreifen durch den Straßenabschnitt entsprechen. Hiermit können mögliche Abweichungen vom Weg beim Befahren eines Fahrstreifens effizient erkannt und korrigiert werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann die Startposition der aggregierten Trajektorie relativ zu der bestimmten Position der Landmarke gespeichert werden. Durch die Speicherung der Positionen der Landmarken relativ zu der aggregierten Trajektorie kann die aggregierte Trajektorie präziser mittels Landmarken bestimmt werden. Die Navigation des Fahrzeugs entlang der aggregierten Trajektorie kann somit effizient verbessert werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann die Position der Straßenmarkierung eine absolute Position der Straßenmarkierung sein. Beispielsweise kann die Position der Straßenmarkierung, z.B. ein Haltestreifen, als WGS84 Koordinate in einer digitalen Karte hinterlegt sein, wobei die WGS84 Koordinate eine absolute Position der Straßenmarkierung abgibt. Die Verwendung einer absoluten Position der Straßenmarkierung kann die Positionsbestimmung der Straßenmarkierung effizient verbessern.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann der Straßenabschnitt eine Kreuzung und/oder die Landmarke eine Haltelinie sein. Das Verfahren kann effizient auf das Durchfahren einer Kreuzung bzw. eines Kreuzungsbereichs angewandt werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung können die Position der Landmarke und/oder die Position der Straßenmarkierung im Verhältnis zu der Position des Fahrzeugs mittels eines kamerabasierten Systems des Fahrzeugs bestimmt werden. Zusätzlich oder alternativ können Radar-basierte, Laser-basierte, und/oder Ultraschall-basierte Systeme verwendet werden. Hiermit können die Position der Landmarke und/oder der Straßenmarkierung relativ zum Fahrzeug präziser bestimmt werden. Eine genauere Positionierung des hochautomatisiert bzw. vollautomatisiert fahrenden Fahrzeugs kann somit einfacher ermöglicht werden.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann das Verfahren weiterhin das Gruppieren der Gruppe von Trajektorien in Abhängigkeit von einem oder mehreren Fahrstreifen umfassen, wobei jeder Fahrstreifen eine Einfahrt in den Straßenabschnitt festlegt. Hiermit kann ein fahrstreifengenaues Durchfahren eines Straßenabschnitts effizient ermöglicht werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Fahrerassistenzsystem beschrieben, wobei das Fahrerassistenzsystem dazu ausgebildet ist, das oben beschriebene Verfahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Fahrzeug zum Lernen einer Trajektorie eines Straßenabschnitts beschrieben, wobei das Fahrzeug dazu ausgebildet ist, das oben beschriebene Verfahren auf einem Steuergerät auszuführen.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Alle vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder aber in Alleinstellung verwendbar.
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Die Erfindung beruht auf den nachfolgend dargelegten Überlegungen:
- Durch eine kontinuierliche Bestimmung einer GPS-Position eines Fahrzeugs kann ein GPS-Trace, z.B. eine Liste von GPS-Positionen, erstellt werden. Ein GPS-Trace kann es wiederum ermöglichen, Trajektorien verschiedener Fahrstreifen eines Straßenabschnitts zu gruppieren und dadurch topologische Gegebenheiten eines Straßenabschnitts, z.B. einer Kreuzung, zu rekonstruieren. Eine Trajektorie kann eine Bahnkurve sein, die durch Positionsdaten eines Fahrzeugs über einen bestimmten Zeitraum beschrieben werden kann. Beispielswiese kann durch das Gruppieren von Trajektorien Konnektivitäten von Fahrstreifen eines Straßenabschnitts, z.B. Fahrstreifen in einem Kreuzungsbereich bzw. durch einen Kreuzungsbereich, bestimmt werden. Eine bekannte Konnektivität kann ferner dazu verwendet werden, um einzelne Fahrstreifen in einem Straßenbereich zu identifizieren.
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Eine Identifikation eines Fahrstreifens kann ferner dazu verwendet werden, eine fahrstreifengenaue Lokalisierung bezüglich gelernter Landmarken durchzuführen. Eine fahrstreifengenaue Lokalisierung eines Fahrzeugs kann dazu verwendet werden, um eine mögliche Trajektorie und/oder eine Gruppe von möglichen Trajektorien für einen Fahrstreifen zu ermitteln. Beispielsweise kann eine Trajektorie zum Durchfahren einer Kreuzung von einem Fahrstreifen abhängen, mit dem in die Kreuzung eingefahren werden kann. Welche Trajektorie bzw. welche Gruppe von Trajektorien ausgewählt wird, kann von der Fahrzeugbewegung und/oder von der Fahrzeugposition abhängen. Die mögliche Menge an Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien kann in einer Vorauswahl bestimmt werden. Die Vorauswahl kann auf Basis einer Bahnplanung eines hochautomatisiert und/oder vollautomatisiert fahrenden Fahrzeugs und/oder auf Basis eines manuellen Eingriffs des Fahrers des Fahrzeugs, der beispielsweise das Fahrzeug in einen bestimmten Fahrstreifen steuert und/oder den Fahrstreifen wechselt, getroffen werden. Greift beispielsweise der Fahrer manuell ein, um den Fahrstreifen zu wechseln, können bekannte Verfahren auf Basis von Navigationssystemen und/oder Fahrzeugsensoren, z.B. Blinker, Geschwindigkeit, und/oder Fahrzeugposition, angewandt werden. Dadurch kann beispielsweise eine mit dem Fahrstreifen verknüpfte Trajektorie bzw. Gruppe von Trajektorien in der Fahrtrichtung des Fahrzeugs ausgewählt werden.
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Um eine Trajektorie und/oder eine Gruppe von Trajektorie fahrstreifengenau zuordnen zu können, können Fahrstreifeninformationen eines kamerabasierten Systems des Fahrzeugs verwendet werden. Beispielsweise kann durch das kamerabasierte System des Fahrzeugs bestimmt werden, ob ein Fahrstreifen gestrichelt oder durchgezogen ist. Beispielsweise kann das kamerabasierte System Fahrstreifen relativ zu dem Fahrzeug bestimmen, z.B. linker Fahrstreifen und nächster Fahrstreifen links. Diese Fahrstreifeninformationen können ein Muster ergeben, welches charakteristisch für einen Fahrstreifen sein kann. Ferner können die Fahrstreifeninformationen des kamerabasierten Systems mit Fahrstreifeninformationen jeder Trajektorie bzw. jeder Gruppe von Trajektorien verglichen werden, um die Trajektorie bzw. die Gruppen von Trajektorien fahrstreifengenau zu bestimmen. Für die Bestimmung können Fahrstreifeninformationen eines Fahrstreifens sowie mehrerer benachbarter Fahrstreifen verwendet werden. Die fahrstreifengenaue Zuordnung einer Trajektorie bzw. einer Gruppe von Trajektorien zu einem Fahrzeug kann zu einer erhöhten Trefferwahrscheinlichkeit bei der Auswahl einer Trajektorie bzw. einer Gruppe von Trajektorien führen.
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Um ein Durchfahren eines Straßenabschnitts, z.B. einer Kreuzung und/oder eines Kreuzungsbereichs, anhand von Trajektorien zu ermöglichen, können Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien in das Verhältnis zu wiederkehrenden Landmarken gesetzt werden. Landmarken können Marken sein, die eine feste Position haben und durch Sensorik eines Fahrzeugs, insbesondere kamerabasierte Systeme eines Fahrzeugs, erkannt werden können. Beispielsweise kann ein Straßenschild durch ein kamerabasiertes System eines Fahrzeugs erkannt werden. Durch das in das Verhältnis Setzen von Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien zu wiederkehrenden Landmarken kann die Lokalisierung im Bereich des Straßenabschnitts und insbesondere im Bereich der Landmarken des Straßenabschnitts verbessert werden.
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Vorzugsweise lernt das hier beschriebene Verfahren Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien nur für komplexe Straßenabschnitte. Zusätzlich oder alternativ können durch das Verfahren Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien für alle Straßenabschnitte und/oder Verkehrssituationen gelernt werden, die von der Sensorik des Fahrzeugs erfasst werden können. Besonders komplexe Straßenabschnitte können Kreuzungsbereiche sein. In Kreuzungsbereichen kann sich eine große Anzahl an Landmarken befinden. Diese Landmarken können durch kamerabasierte Systeme eines Fahrzeugs erkannt und/oder klassifiziert werden. Ferner können diese Landmarken relativ zum Fahrzeug mit hoher Genauigkeit lokalisiert werden. Einige Beispiele für Landmarken, die von einem kamerabasierten System eines Fahrzeugs erkannt werden, können sein:
- - Zebrastreifen,
- - Haltelinien,
- - Ampeln,
- - Richtungspfeile auf Fahrbahnen,
- - Vorfahrt-(Gewähren)-Schilder, und/oder
- - Geschwindigkeitsschilder.
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Wenn ein Fahrzeug einen Straßenabschnitt, z.B. eine Kreuzung oder einen Kreuzungsbereich, durchfährt, kann ein kamerabasiertes System des Fahrzeugs eine oder mehrere Landmarken erkennen und die Position der erkannten Landmarken relativ zu einer Trajektorie speichern. Die Trajektorie kann dabei den erkannten Landmarken nachfolgen. Mit jedem Durchfahren der Kreuzung mit dem gleichen oder einem anderen Fahrzeug kann eine erneute Erkennung der gleichen Landmarken und/oder weiterer Landmarken erfolgen. Vorzugsweise können mehrere Landmarken bei jedem Durchfahren der Kreuzung erkannt werden. Jede erkannte Landmarke kann relativ zu einer folgenden Trajektorie gespeichert werden. Mit der Erhöhung der Anzahl der erkannten Landmarken und deren Speicherung in Relation zu einer oder mehrerer Trajektorien kann die Präzision und/oder die Konfidenz einer Positionsbestimmung des Fahrzeugs effizient erhöht werden.
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Ferner kann das Verfahren eine erkannte Landmarke mit Landmarken, die in vorhergehenden Fahrten erkannt worden sind, verknüpfen bzw. assoziieren. Weiterhin können die zu den Landmarken dazugehörigen Trajektorien gruppiert werden. Für die Gruppierung der Trajektorien können neben Positionsinformationen auch mögliche Linienmarkierungen in dem Straßenabschnitt verwendet werden, um eine fahrstreifengenaues Gruppieren der Trajektorien zu ermöglichen. Beispielsweise können in Kreuzungseinfahrten und Kreuzungsausfahrten Linienmarkierungen von Haltelinien oder Linien von Fahrstreifen verwendet werden, um gemeinsame Merkmale von Trajektorien in Kreuzungseinfahrten und/oder Kreuzungsausfahrten zu bestimmen und die Trajektorien anhand dieser Merkmale zu gruppieren. Die Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien können relativ zu der verknüpften Landmarke bzw. den verknüpften Landmarken abgelegt werden. Vorzugsweise können die Trajektorien bzw. die Gruppen von Trajektorien relativ zu der verknüpften Landmarke bzw. den verknüpften Landmarken in einer digitalen Karte abgelegt werden. In anderen Worten: das Verfahren kann Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien lernen und relativ zu erkannten Landmarken speichern.
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Um eine gespeicherte Trajektorie bzw. eine gespeicherte Gruppen von Trajektorien befahren zu können, kann die Position des Fahrzeugs relativ zu einer gelernten Landmarke und/oder der zugehörigen Trajektorie bzw. Gruppe von Trajektorien bestimmt werden. Im Detail kann ein bekannter Bahnplanungsalgorithmus des Fahrzeugs die Position des Fahrzeugs relativ zu der gelernten Landmarke und die dazugehörige Trajektorie bzw. Gruppe von Trajektorien verwenden, um die zu befahrende Trajektorie des Fahrzeugs zu berechnen. Durch die Berechnung der zu befahrenden Trajektorie unter Verwendung einer oder mehrerer Landmarken kann eine Verbesserung der Positionsbestimmung des Fahrzeugs erreicht werden, ohne dass die absolute Genauigkeit der Positionsbestimmung für die Positionsbestimmung des Fahrzeugs erhöht werden muss. Hochgenaue Karten sind für die Berechnung der zu befahrenden Trajektorie nicht notwendig. Nur lokale Topologien, d.h. Topologien in einem bestimmten Straßenabschnitt, müssen relativ zu den von dem Fahrzeug erkannten Landmarken gelernt werden. Die Anforderungen an die Lokalisierung des Fahrzeugs reduzieren sich somit auf eine fahrstreifengenaue Positionierung des Fahrzeugs und eine Erhöhung der lokalen Genauigkeit durch die Bestimmung der relativen Position der Trajektorien bzw. Gruppen von Trajektorien zu der gelernten Landmarken.
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Im Folgenden wird anhand der beigefügten Zeichnung ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Daraus ergeben sich weitere Details, bevorzugte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Im Einzelnen zeigt schematisch 1 eine beispielhaftes Szenario zum Lernen von Trajektorien in einem Kreuzungsbereich.
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Im Detail zeigt 1 eine bespielhafte Verkehrssituation 100 eines hochautomatisiert bzw. vollautomatisiert fahrenden Fahrzeugs 102 in einem Kreuzungsbereich 104. Das Fahrzeug 102 kann sich in dem Kreuzungsbereich 104 einer Haltlinie 106 nähern. Die Position der Haltlinie 106 kann dem Fahrzeug bekannt sein. Beispielsweise kann das Fahrzeug 102 die Position der Haltelinie in Abhängigkeit der Position des Fahrzeugs 102 von einem Server über eine drahtlose Schnittstelle übertragen bekommen. Beispielsweise kann die Position der Haltelinie in einer digitalen Karte, z.B. eine digitale Navigationskarte, hinterlegt bzw. gespeichert sein. Beispielsweise kann die Position der Haltelinie aus einem vorherigen Überfahren der Haltelinie 106 durch das Fahrzeug 102 oder einem anderen Fahrzeug bekannt sein. Die Position der Haltelinie kann durch Koordinaten nach dem World Geodetic System 1984, kurz WGS84, definiert sein. Die Position der Haltelinie 106 kann eine absolute Position der Haltelinie 106 sein.
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Auf Grundlage der Position der Haltelinie 106, z.B. einer WGS84 Position, und einer Position des Fahrzeugs 102, z.B. einer GPS Position, kann die Position der Haltelinie relativ zu der Position des Fahrzeugs 102 bestimmt 108 werden. Da die genaue GPS-Position des Fahrzeugs 102 unsicher sein kann, kann die relative Position der Haltelinie 106 nur unter Einbezug der GPS-Position des Fahrzeugs 102 nicht exakt bestimmt werden. Es kann sich ein Positionsbereich ergeben, in dem sich die Haltelinie 106 befinden kann. Kann beispielsweise die Position des Fahrzeugs auf 5 m genau bestimmt werden und ist die Haltelinie 30 m von dem Fahrzeug 102 entfernt, so kann die Haltelinie in dem Positionsbereich von 25 m bis 35 m von dem Fahrzeug 102 entfernt sein. Der Positionsbereich der Haltelinie 106 kann an ein kamerabasiertes System zur Haltelinienerkennung des Fahrzeugs übermittelt werden. Dazu kann der Positionsbereich der Haltelinie 106 in einen Bildbereich des kamerabasierten Systems des Fahrzeugs transformiert werden. Der Bildbereich des kamerabasierten Systems, in den der Positionsbereich der Haltelinie 106 transformiert wird, kann als Region-Of-Interest, kurz ROI, bezeichnet werden.
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In einem nächsten Schritt kann die Position der Haltelinie im Verhältnis zu dem Fahrzeug bestimmt 108 werden. Durch die Transformation des Positionsbereichs der Haltelinie in den Bildbereich des kamerabasierten Systems kann die die Haltelinie mittels eines Bildverarbeitungsverfahrens in dem transformierten Positionsbereich der Haltelinie gefunden werden. Dazu bestimmt das Bildverarbeitungsverfahren in dem transformierten Positionsbereich, ob in dem Bildbereich des kamerabasierten Systems eine Haltlinie erkannt werden kann. Kann das Bildverarbeitungsverfahren in dem transformierten Positionsbereich eine Haltelinie erkennen, kann eine exakte, relative Position der Haltelinie zum Fahrzeug bestimmt werden. Die exakte, relative Position der Haltelinie kann somit trotz der ungenauen GPS Position des Fahrzeugs bestimmt werden.
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Neben dem Bestimmen der exakten relativen Position der Haltelinie 106 kann das kamerabasierte System des Fahrzeugs 102 Landmarken erkennen und deren relative Position zum Fahrzeug 102 bestimmen 110. Im Beispiel von 1 kann das kamerabasierte System als Landmarke ein Verkehrsschild 112 erkennen und die relative Position des Verkehrsschilds zu dem Fahrzeug 102 bestimmen. Durch die Bestimmung der relativen Position der Haltelinie 106 und die Bestimmung der relativen Position der Landmarke, z.B. das Verkehrsschild 112, kann die relative Position der Landmarke zu der Haltelinie 106 berechnet 114 werden. Somit kann die Landmarke, z.B. das Verkehrsschild 112, in Relation zu der Haltelinie gesetzt werden.
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Weiterhin kann eine Trajektorie, insbesondere eine Startposition einer Trajektorie, relativ zu der erkannten Haltelinie 106 bestimmt werden. Die Trajektorie kann über Fahrzeugsensordaten, z.B. Raddrehzahl, Beschleunigung, und/oder Gierrate, relativ in Bezug auf die Haltelinie berechnet werden. Beispielsweise kann die Trajektorie mittels Relativkoordinaten in Bezug auf die Position der Haltelinie 106 bestimmt werden.
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Mit jedem Überfahren der Haltelinie 106 kann eine neue Trajektorie bestimmt werden. Diese neue Trajektorie kann relativ in Bezug auf die Position der Haltelinie 106 bestimmt werden. Ferner können bei jedem Überfahren auf Grundlage von erkannten Linienmarkierungen Merkmale bei Kreuzungseinfahrten und Kreuzungsausfahrten erkannt werden. Vorzugsweise können diese Merkmale durch ein kamerabasiertes System des Fahrzeugs erkannt werden. Weiterhin können diese Merkmale einem Fahrstreifen einer Einfahrt in den Kreuzungsbereich und/oder einen Fahrstreifen einer Ausfahrt aus dem Kreuzungsbereich zugeordnet werden. Beispiele für Merkmale einer Einfahrt bzw. einer Ausfahrt eines Kreuzungsbereichs können sein:
- • Fahrstreifenmarkierung rechts,
- • Fahrstreifenmarkierung links,
- • nächste Fahrstreifenmarkierung rechts, und/oder
- • nächste Fahrstreifenmarkierung links.
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Auf Basis dieser Merkmale kann beispielsweise die Trajektorie einer Überfahrt der Kreuzung einem bestimmten Fahrstreifen zugeordnet werden. Auf Basis dieser Merkmale können sämtliche Überfahrten eindeutig einem bestimmten Einfahrtsfahrstreifen und einem bestimmten Ausfahrtsfahrstreifen zugeordnet werden. Durch die eindeutige Zuordnung der Überfahrten zu Einfahrten bzw. Ausfahrten der Kreuzung können Trajektorien von Überfahrten, die von der gleichen Einfahrt zu der gleichen Ausfahrt des Kreuzungsbereichs führen, gruppiert werden. Jede Gruppe kann einem möglichen Weg bzw. Pfad über die Kreuzung entsprechen. Sämtliche Trajektorien einer Gruppe können dabei so gruppiert werden, um eine mittlere Trajektorie für jede Einfahrt und Ausfahrt des Kreuzungsbereichs zu bestimmen. Die mittlere Trajektorie entspricht dabei dem Weg, den ein hochautomatisiert bzw. vollautomatisiert fahrendes Fahrzeug nehmen wird, um die Kreuzung bzw. den Kreuzungsbereich von einer bestimmten Einfahrt zu einer bestimmten Ausfahrt zu durchfahren. Ferner wird jede mittlere Trajektorie mit einer Menge von erkannten Landmarken verknüpft sowie die relative Position jeder Landmarke zu der Startposition der mittleren Trajektorie als Attribut jeder mittleren Trajektorie festgelegt.
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In Detail kann die Bestimmung einer mittleren Trajektorie unter Verwendung von Trajektorien eines oder mehrerer Fahrzeuge erfolgen, die die Kreuzung überfahren. Bei jedem Überfahren kann ein Fahrzeug eine Landmarke erkennen. Durch das mehrfache Überfahren der Kreuzung kann somit die Menge von Landmarken bestimmt bzw. gelernt werden, die bei der Kreuzung vorhanden sein können. Diese Menge von Landmarken kann wie oben beschrieben relativ zu einer Trajektorie bzw. zu einer mittleren Trajektorie bestimmt werden. Im Beispiel von 1 können drei mittlere Trajektorien 116 von dem Fahrzeug 102 ausgehend von der Haltelinie 106 gewählt werden. Ausgehend von Haltelinie 122 können weitere zwei mittlere Trajektorien 124 und 126 gewählt werden, um die Kreuzung zu durchfahren.
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Nach Bestimmung der mittleren Trajektorien können die mittleren Trajektorien zu Scharen von mittleren Trajektorien gruppiert werden. Die Gruppierung kann bezüglich möglicher Einfahrten in die Kreuzung erfolgen. Im Detail können sämtliche mittlere Trajektorien gruppiert werden, um einzelne Scharen von mittleren Trajektorien für jede Kreuzungseinfahrt zu erhalten. Ein Fahrzeug kann somit bei jeder Anfahrt der Kreuzung abhängig von dem Fahrstreifen, auf der das Fahrzeug 102 die Kreuzung anfährt, die relevante Schar an Trajektorien wählen. Je nach Fahrziel des Fahrzeugs kann aus der gewählten Schar von Trajektorien, eine mittlere Trajektorie gewählt werden, um die Kreuzung zu überfahren. Die mittlere Trajektorie definiert dabei den Weg bzw. Pfad, dem das Fahrzeug folgen wird. In 1 sind zwei Scharen von mittleren Trajektorien gezeigt. Für den unteren Fahrstreifen kann die Schar 118 an mittleren Trajektorien 124 und 126 ausgewählt werden und für den oberen Fahrstreifen kann die Schar 120 an mittleren Trajektorien 116 ausgewählt werden.
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Wie in 1 gezeigt, wählt das Fahrzeug 102 den unteren Fahrstreifen und nähert sich der Haltelinie 106. Die Haltlinie 106 kann durch ein kamerabasiertes System des Fahrzeugs erkannt werden. Ferner kann das Fahrzeug 102 seine Position mittels GPS bestimmen. Wie oben beschrieben kann das Fahrzeug dadurch die exakte, relative Position der Haltelinie bestimmen. Durch die Auswahl der Fahrstreifen hat das Fahrzeug 102 eine Schar von mittleren Trajektorien gewählt, die bei Einfahrt in die Kreuzung über den gewählten Fahrstreifen möglich sind. Aus der Schar der gewählten, mittleren Trajektorien kann das Fahrzeug in Abhängigkeit vom Fahrziel eine mittlere Trajektorie bestimmen. Ist die mittlere Trajektorie bestimmt, so kann das Fahrzeug auf der mittleren Trajektorie die Kreuzung durchfahren. Zur besseren Positionsbestimmung kann das Fahrzeug hierbei die relative Position der Landmarken verwenden, die mit der gewählten mittleren Trajektorie verknüpft sind, um das Fahrzeug genauer zu der Startposition der gewählten mittleren Trajektorie zu steuern.
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Ferner kann durch das exakte Bestimmen der Haltelinie eine bessere Anpassung der Geschwindigkeit des Fahrzeugs erfolgen. Das Fahrzeug kann genauer die Geschwindigkeit anpassen, um an der Haltelinie zu halten und/oder die Geschwindigkeit in Abhängigkeit der exakten Position der Haltelinie so anpassen, dass sich das Fahrzeug dem Verkehr, z.B. voranfahrenden Fahrzeugen, präziser hinsichtlich der Geschwindigkeit und somit energieeffizienter anpasst. Ein energieeffizientes Fahren in Kreuzungsbereichen kann somit ermöglicht werden.
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Durch die Bestimmung der Trajektorie und einer mittleren Trajektorie kann auch eine Querführung des Fahrzeugs nicht nur beim Anfahren einer Kreuzung, sondern auch eine Querführung während des Durchfahrens sowie beim der Ausfahrt der Kreuzung vorgenommen werden. Ferner kann die mittlere Trajektorie einem Fahrer des Fahrzeugs angezeigt werden. Dadurch kann der Fahrer stets des Status des Fahrzeugs beim Durchfahren der Kreuzung überwachen. Beispielsweise kann die mittlere Trajektorie in einem kontext-adaptiven Head-Up Display angezeigt werden. Der Fahrer kann genauer über den Zustand des hochautomatisiert bzw. vollautomatisiert fahrenden Fahrzeugs informiert werden. Der Fahrer kann damit mehr Vertrauen in die Entscheidungen des Fahrzeugs in hoch komplexen Verkehrssituationen einer Kreuzung erhalten.
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Weiterhin kann die lokale Positionsbestimmung des Fahrzeugs durch das Bestimmen der lokalen, relativen Position soweit verbessert werden, dass die lokale Position des Fahrzeugs in Fahrerassistenzsystemen verwendet werden kann, um eine präzise Querführung und/oder Navigation und/oder Steuerung des Fahrzeugs durchzuführen.
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Analog zur Durchfahren einer Kreuzung kann das oben beschriebene Verfahren auch zum Durchfahren von Straßenbereichen verwendet, die keine Markierungen der Fahrstreifen aufweisen und/oder in komplexen Verkehrssituation, in denen eine oder mehrere Fahrstreifen gewechselt werden müssen, um eine Straßenausfahrt zu durchfahren.
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Bezugszeichenliste
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- 100
- beispielshafte Verkehrssituation
- 102
- Fahrzeug
- 104
- Kreuzungsbereich
- 106
- Haltelinie
- 108
- relative Position des Fahrzeugs zu einer Haltelinie
- 110
- relative Position des Fahrzeugs zu einer Landmarke
- 112
- Landmarke
- 114
- relative Position einer Landmarke zu einer Haltelinie bzw. einer Startposition einer mittleren rajektorie
- 116
- mittlere Trajektorie
- 118
- Schar bzw. Gruppen von mittleren Trajektorien
- 120
- Schar bzw. Gruppe von mittleren Trajektorien
- 122
- Haltelinie
- 124
- mittlere Trajektorie
- 126
- mittlere Trajektorie
