DE102015218967A1

DE102015218967A1 - Verfahren und System zur Ermittlung und Nutzung von Eigenschaftszusammenhängen

Info

Publication number: DE102015218967A1
Application number: DE102015218967.8A
Authority: DE
Inventors: Alexander Augst
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2015-09-30
Filing date: 2015-09-30
Publication date: 2017-03-30
Also published as: US20170092121A1

Abstract

Es wird ein Verfahren (200) zum Zuordnen von Mengen von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer (120) beschrieben. Das Verfahren (200) umfasst das Erfassen (201) einer ersten Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) zu einem ersten Zeitpunkt, mit Mitteln (112) eines Fahrzeugs (110) und/oder mit Mitteln (131) außerhalb des Fahrzeugs (110), sowie das Erfassen (202) einer zweiten Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) zu einem zweiten Zeitpunkt, wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich nach dem ersten Zeitpunkt liegt. Außerdem umfasst das Verfahren (200) das Vergleichen (203) von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge, sowie in Abhängigkeit von dem Vergleichen, das Ermitteln (204) einer Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer (120). Die Zuordnung kann z.B. dem Fahrzeug (110) bereitgestellt (205) werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Ermittlung und zur Nutzung von Merkmals- bzw. Eigenschaftszusammenhängen über Verkehrsteilnehmer, insbesondere um erweiterte Information über Eigenschaften von Verkehrsteilnehmern (z.B. für die Verwendung in Fahrzeugfunktionen) zu ermitteln.
Derzeit werden im Rahmen diverser Initiativen zum Thema "Intelligent Transportation Systems“ (ITS) u.a. bei den Europäischen Standardisierungsbehörden ETSI und CEN, sowie in den USA bei ISO, SAE und IEEE Kommunikationsprotokolle und kooperative Sicherheitsanwendungen standardisiert, die zukünftig ein Fahrzeughersteller-übergreifendes, kooperatives, und nach Möglichkeit unfallfreies Fahren ermöglichen sollen. Die adressierten Sicherheitsanwendungen, sowie die zugehörigen Übertragungsprotokolle und Datenformate sind u.a. in dem ETSI Standard EN 302 637 bzw. in dem SAE Standard SAEJ2735 dokumentiert. So wird in dem Standard EN 302 637-2 z.B. eine sogenannte kooperative Bekanntmachungsnachricht (die sogenannte Cooperative Awareness Message, CAM) definiert, welche in periodischen Abständen von einer ITS Station (z.B. von einem Fahrzeug) gesendet wird, um eine andere ITS Station (z.B. ein sogenanntes Ego-Fahrzeug) in der Umgebung über ausgewählte Informationen (z.B. Geschwindigkeit, Beschleunigung und/oder Position) der sendenden ITS Station zu informieren. Die zwischen den ITS Stationen, z.B. anhand von CAM-Nachrichten, ausgetauschten Informationen können in den jeweiligen ITS Stationen dazu verwendet werden, Kollisionsgefahren zu erkennen und ggf. geeignete Gegenmaßnahmen (z.B. Warnhinweise) einzuleiten.
Die Information, welche über eine ITS Nachricht an ein (Ego-)Fahrzeug übermittelt werden kann, ist jedoch begrenzt bzw. beschränkt. Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, ein Verfahren und ein entsprechendes System bereitzustellen, mit denen einem Ego-Fahrzeug erweiterte Information über eine Verkehrssituation und insbesondere über einen Verkehrsteilnehmer im Umfeld des (Ego-)Fahrzeugs bereitgestellt werden kann.
Die Aufgabe wird durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.
Gemäß einem Aspekt wird ein Verfahren zum Zuordnen von Mengen von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer beschrieben. Das Verfahren umfasst das Erfassen einer ersten Menge von Eigenschaften (in diesem Dokument auch als erster Satz von Eigenschaften bzw. als erstes Set von Eigenschaften bezeichnet) eines Verkehrsteilnehmers zu einem ersten Zeitpunkt. Die erste Menge von Eigenschaften kann mit Mitteln eines Fahrzeugs (z.B. mit einem Umfeldsensor des Fahrzeugs) und/oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs (z.B. mit einem Umfeldsensor einer Infrastruktur-Einheit bzw. eines anderen Fahrzeugs) erfasst werden. Außerdem umfasst das Verfahren das Erfassen einer zweiten Menge von Eigenschaften (in diesem Dokument auch als zweiter Satz von Eigenschaften bzw. als zweites Set von Eigenschaften bezeichnet) eines Verkehrsteilnehmers zu einem zweiten Zeitpunkt. Dabei ist der erste Zeitpunkt zum zweiten Zeitpunkt zeitlich verschoben. Die zweite Menge von Eigenschaften kann mit Mitteln eines Fahrzeugs (z.B. mit einem Umfeldsensor des Fahrzeugs) und/oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs (z.B. mit einem Umfeldsensor einer Infrastruktur-Einheit bzw. eines anderen Fahrzeugs) erfasst werden. Die beiden Mengen von Eigenschaften können somit Eigenschaften eines gleichen Verkehrsteilnehmers zu unterschiedlichen Zeitpunkten und ggf. aus unterschiedlichen Perspektiven umfassen.
Das Verfahren umfasst weiter das Vergleichen von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge. Außerdem umfasst das Verfahren, in Abhängigkeit von dem Vergleichen, das Ermitteln einer Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer. Insbesondere kann im Rahmen des Vergleichs ermittelt werden, ob die Eigenschaften aus der ersten und zweiten Menge einen relativ hohen Grad an Ähnlichkeit bzw. Korrelation aufweisen. Wenn dies der Fall ist, können beide Mengen von Eigenschaften demselben Verkehrsteilnehmer (d.h. einem gemeinsamen „zugeordneten“ Verkehrsteilnehmer) zugeordnet werden. Die Zuordnung der beiden Mengen von Eigenschaften kann dann unmittelbar oder mittelbar (z.B. für eine Fahrzeugfunktion im Fahrzeug) bereitgestellt werden.
Die ermittelte Zuordnung kann dabei in einem Speicher des Fahrzeugs oder in einem Speicher außerhalb des Fahrzeugs, z.B. in einer Infrastrukturvorrichtung bereitgestellt werden. Alternativ oder ergänzend kann in Abhängigkeit von der Zuordnung eine Eigenschaft eines Verkehrsteilnehmers (insbesondere des zugeordneten Verkehrsteilnehmers) bereitgestellt werden. Abhängig von der ermittelten Zuordnung können mit Mitteln des Fahrzeugs oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs beispielsweise zumindest eine oder mehrere bestimmte Eigenschaften eines oder mehrerer bestimmten Verkehrsteilnehmer bereitgestellt werden.
Durch das Verfahren können in zuverlässiger Weise erweiterte Daten für einen Verkehrsteilnehmer (z.B. für ein anderes Fahrzeug im Umfeld des Fahrzeugs) bereitgestellt werden, auch ohne dass eine genaue Identifikation des Verkehrsteilnehmers erfolgen muss. Insbesondere können zu einem (späteren) zweiten Zeitpunkt erweiterte Daten bereitgestellt werden, die zu einem (früheren) ersten Zeitpunkt erfasst worden sind.
Die im Verfahren ermittelte Zuordnung kann für eine oder mehrere Funktionen des Fahrzeugs, insbesondere für eine Fahrerassistenzfunktion, und/oder zur Optimierung einer Bewegung mehrerer Fahrzeuge, z.B. der Fahrzeuge einer bestimmten Marke, bereitgestellt werden.
Das Verfahren kann umfassen, das Ermitteln, auf Basis der Zuordnung, einer Eigenschaft des zugeordneten Verkehrsteilnehmers, die zu dem zweiten Zeitpunkt nicht in erforderlichem Maße, z.B. hinreichend verlässlich, erfasst werden kann. Insbesondere kann durch die erste Menge von Eigenschaften zumindest eine Eigenschaft des zugeordneten Verkehrsteilnehmers bereitgestellt werden, die nicht in der zweiten Menge von Eigenschaften enthalten ist. Diese erweiterte Information kann z.B. für eine Fahrzeugfunktion verwendet werden.
Zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt kann eine Zeitspanne von 5, 10, 20, 30, 60 Sekunden oder mehr liegen. Dabei kann ggf. zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt zumindest zeitweise keine Erfassung von Eigenschaften des zugeordneten Verkehrsteilnehmers erfolgen. Dennoch kann durch den kombinierten Vergleich von mehreren Eigenschaften eine zuverlässige Zuordnung erfolgen.
Das Vergleichen und/oder das Ermitteln einer Zuordnung kann das Wiedererkennen eines Verkehrsteilnehmers umfassen. Desweiteren kann in Abhängigkeit von der Zuordnung ein Tracking-Vorgang des zugeordneten Verkehrsteilnehmers erfolgen. So kann auch bei einer zeitlich unterbrochenen Erfassung eines Verkehrsteilnehmers eine zuverlässige Umfeldüberwachung erfolgen.
Das Verfahren kann weiter umfassen, in Abhängigkeit von dem Vergleichen, Ermitteln einer dritten Menge von Eigenschaften des zugeordneten Verkehrsteilnehmers und Bereitstellen der dritten Menge in dem Fahrzeug und/oder in einem anderen Verkehrsteilnehmer. Insbesondere kann die dritte Menge Eigenschaften aus der zweiten Menge umfassen, die nicht in der ersten Menge enthalten sind (oder umgekehrt). Somit kann beispielsweise dem Fahrzeug in effizienter Weise erweiterte Information bzgl. des zugeordneten Verkehrsteilnehmers bereitgestellt werden.
Das Vergleichen von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge kann umfassen, das Ermitteln eines Ähnlichkeitsmaßes; das Ermitteln von ein oder mehreren statistischen Abhängigkeiten zwischen Eigenschaften; und/oder das Ermitteln eines Plausibilitätsmaßes. So kann eine zuverlässige Zuordnung von Mengen von Eigenschaften erfolgen.
Das Vergleichen und das Ermitteln einer Zuordnung kann umfassen, das Ermitteln einer Maschinen-angelernten Zuweisungsfunktion, insbesondere eines neuronalen Netzes, die eingerichtet ist, zu bestimmen, ob eine erste Menge von Eigenschaften und eine zweite Menge von Eigenschaften zu einem gleichen Verkehrsteilnehmer gehören oder nicht. Die Verwendung von Maschinen-angelernten Zuweisungsfunktionen ermöglicht eine effiziente und zuverlässige Zuordnung von Mengen von Eigenschaften.
Das Vergleichen und das Ermitteln einer Zuordnung kann umfassen, das Ermitteln eines Datenmodells für einen Verkehrsteilnehmer, wobei ein Datenmodell Wahrscheinlichkeiten für Kombinationen von Eigenschaften anzeigen kann. Das Vergleichen und das Ermitteln der Zuordnung können dann in Abhängigkeit von dem Datenmodell erfolgen. Insbesondere können das Vergleichen und das Ermitteln einer Zuordnung in Abhängigkeit von einer Vielzahl von Datenmodellen für unterschiedliche Kombinationen von Eigenschaften erfolgen. So kann eine zuverlässige Zuordnung von Mengen von Eigenschaften zu bestimmten Verkehrsteilnehmern erfolgen.
Das Verfahren kann weiter umfassen, in Abhängigkeit von dem Vergleichen und/oder der Zuordnung, das Ermitteln einer Eingangsgröße für zumindest eine Fahrzeugfunktion des Fahrzeugs. Die Eingangsgröße kann dabei ggf. außerhalb des Fahrzeugs ermittelt werden. So können in effizienter Weise Fahrzeugfunktionen in einem Fahrzeug bereitgestellt werden.
Bei der Fahrzeugfunktion kann es sich bevorzugt um eine Fahrerassistenzfunktion handeln. Bei der Eingangsgröße kann es sich um Information und/oder eine Anweisung handeln, die zu einer Beeinflussung der Bewegung eines oder mehreren Fahrzeuge dient. Beispielsweise kann die Eingangsgröße sich unmittelbar oder mittelbar auf konkrete Manöverentscheidungen, Bahnplanungen bzw. Bewegungstrajektorien des Fahrzeugs, insbesondere in Bezug auf einen Verkehrsteilnehmer, beziehen. Beispielsweise kann die Eingangsgröße für eine Fahrzeugfunktion einen oder mehrere empfohlene und/oder nicht empfohlene Fahranweisungen relativ zu einem oder mehreren Verkehrsteilnehmern repräsentieren. Solche relative Fahranweisungen können insbesondere sein: Folgen eines Verkehrsteilnehmers, Überholen eines Verkehrsteilnehmers, versetzt Fahren, etc. Die Eingangsgröße kann auch einen Bezug zwischen einer (zu befolgenden oder zu vermeidenden) Bewegungsplanung des Fahrzeugs in Bezug auf eine weitere Gegebenheit oder auf ein weiteres Objekt außerhalb des Fahrzeugs repräsentieren.
Die erste Menge und/oder die zweite Menge können Eigenschaften aus ein oder mehreren der folgenden Kategorien umfassen: geometrische Daten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers; Farbinformation bezüglich eines Verkehrsteilnehmers; Information bezüglich der Kleidung eines Fußgängers bzw. eines Fahrers eines Fahrzeugs; eine Klasse eines Verkehrsteilnehmers; ein Baumodell bzw. eine Baureihe bzw. ein Fahrzeugmodell eines Fahrzeugs; und/oder Information über eine Fahrzeugmarke eines Verkehrsteilnehmers. Alternativ oder ergänzend können die erste Menge und/oder die zweite Menge Eigenschaften aus ein oder mehreren der folgenden Kategorien umfassen: absolute und/oder relative Positionsdaten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers; absolute und/oder relative Bewegungsdaten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers; und/oder geometrische Anordnungsdaten eines Verkehrsteilnehmers relativ zu zumindest einem anderen Verkehrsteilnehmer. Alternativ oder ergänzend können die erste Menge und/oder die zweite Menge von Eigenschaften ein oder mehrere umfassen von: Information in Bezug auf ein amtliches Kennzeichen eines Verkehrsteilnehmers; Information in Bezug auf eine Vignette eines Verkehrsteilnehmers; und/oder Information in Bezug auf ein elektronisches Geräts, das mit dem Verkehrsteilnehmer bewegt wird. Die Vignette kann dabei auch ein maschinenlesbarer Code sein, der am Fahrzeug angebracht wird oder mit Mitteln des Fahrzeugs erzeugt wird. Dieser Code kann auch zu einem oder mehreren weiteren Zwecken dienen.
Dabei kann die Marke eines Fahrzeugs, beispielsweise abhängig von der Erfassung eines Markenemblems eines Verkehrsteilnehmers mit einer Kamera des (Ego-)Fahrzeugs oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs, beispielsweise mit einer Kamera einer Infrastrukturvorrichtung, beispielsweise auf einer Autobahnbrücke, erkannt werden.
Die erste Menge und die zweite Menge können zumindest teilweise unterschiedliche Eigenschaften, insbesondere Eigenschaften aus unterschiedlichen Kategorien, umfassen.
Die Werte von entsprechenden Merkmalen (d.h. entsprechender Eigenschaften) können ggf. direkt verglichen werden. In einer bevorzugten Ausgestaltung des Verfahrens wird für mehrere Kombinationen aus einer oder mehreren Eigenschaften aus der ersten Menge von Eigenschaften und aus der zweiten Menge von Eigenschaften zumindest ein Maß festgelegt. Dieses Maß kann ein Maß an Ähnlichkeit, Plausibilität oder der Ergänzung zumindest eines Datenmodells umfassen. Für jede Eigenschaft kann ggf. ein unterschiedliches geeignetes Maß verwendet werden.
Insbesondere kann die Zuordnung anhand von einer Matrix erfolgen, die für die erste Menge von Eigenschaften und für die zweite Menge von Eigenschaften vorgibt, welche Vergleichsoperation zwischen den jeweiligen Arten von Eigenschaften durchzuführen sind und/oder wie ein Ergebnis der Vergleichsoperation eine Zuordnung zwischen der ersten Menge von Eigenschaften und der zweiten Menge von Eigenschaften beeinflusst.
In einem Beispiel wird eine Kombination aus mehreren Ähnlichkeitsmaßen, Plausibilitätsmaßen und Maßen die eine Ergänzung eines bestimmten Datenmodells repräsentieren, ermittelt. Desweiteren kann abhängig von den ermittelten Maßen, beispielsweise mittels eines simulierten neuronalen Netzwerks, entschieden werden, wie und/oder ob eine bestimmte erste Menge von Eigenschaften und eine zweite Menge von Eigenschaften zuzuordnen sind.
Die Entscheidung zur Zuordnung der ersten Menge von Eigenschaften und der zweiten Menge von Eigenschaften kann auch abhängig von den weiteren, denkbaren Varianten einer Zuordnung abhängen. Beispielsweise werden für zumindest zwei denkbare Zuordnungsvarianten die Matching-Werte ermittelt, die für und/oder gegen eine bestimmte Zuordnung sprechen. Dann können eine oder mehrere Zuordnungen ermittelt werden, bei denen die höchsten Matching-Werte erreicht werden oder bei denen ein nach einem vorausbestimmten Verfahren ermittelter kumulierter Wert mehrerer Matching-Werten am größten ist.
Das Ermitteln einer Zuordnung kann in Abhängigkeit von Daten erfolgen, die anzeigen, welche Verkehrsteilnehmer sich in einem bestimmten Fahrbahnabschnitt aufhalten. So kann die Qualität von Zuordnungen weiter erhöht werden.
Die erste Menge von Eigenschaften kann zumindest teilweise durch Abfrage einer Datenbank außerhalb des Fahrzeugs und/oder durch Abgleich von Daten einer Vielzahl von Mitteln außerhalb des Fahrzeugs ermittelt werden. So kann der Umfang der bereitgestellten Daten weiter erhöht werden.
Ein Verkehrsteilnehmer kann ein oder mehrere permanente Eigenschaften und ein oder mehrere veränderliche Eigenschaften aufweisen. Veränderliche Eigenschaften können dabei durch ihren aktuellen qualitativen oder quantitativen Wert bzw. Zustand repräsentiert werden. Das Ermitteln einer Zuordnung kann auf Basis der ein oder mehreren aktuellen bzw. veränderlichen Eigenschaften und auf Basis der ein oder mehreren permanenten Eigenschaften erfolgen. Durch die Berücksichtigung von unterschiedlichen Arten von Eigenschaften kann die Qualität der Zuordnung erhöht werden.
Das Verfahren kann umfassen, das Senden, durch das Fahrzeug, einer Anfrage-Nachricht, wobei die Anfrage-Nachricht Information umfasst, die von der ersten Menge von Eigenschaften abhängt. Somit können ggf. nur auf Anfrage erweiterte Informationen zu Verkehrsteilnehmern bereitgestellt werden, so dass ein Datenaufkommen reduziert werden kann. Dabei kann das Senden ein unmittelbares oder mittelbares Übermitteln der entsprechenden Information mittels zumindest einer drahtlosen Datenverbindung umfassen.
In Reaktion auf die Anfrage-Nachricht können vorrangig erste Mengen von ein oder mehreren Verkehrsteilnehmern durch die Mittel außerhalb des Fahrzeugs bereitgestellt werden, die in der Anfrage-Nachricht angezeigt werden bzw. die mit einem angezeigten Verkehrsteilnehmer assoziiert sind. Alternativ oder ergänzend kann die Anfrage-Nachricht, ein oder mehrere Eigenschaften anzeigen, die durch die Mittel außerhalb des Fahrzeugs erfasst werden sollen. So kann der Datenverkehr und die Belastung von Ressourcen weiter reduziert werden.
Das Verfahren kann umfassen, das Ermitteln von ein oder mehreren assoziierten Verkehrsteilnehmern, die mit dem zugeordneten Verkehrsteilnehmer in Zusammenhang stehen. Es können dann Daten für die ein oder mehreren assoziierten Verkehrsteilnehmer bereitgestellt werden. Assoziierte Verkehrsteilnehmer können Verkehrsteilnehmer sein, die zum aktuellen Zeitintervall mit dem (Ego-)Fahrzeug bzw. untereinander in einem bestimmten Zusammenhang stehen. Beispielsweise können es Fahrzeuge sein, die einen unmittelbaren Bezug zu einem Manöver (Spurwechselmanöver, Überholmanöver, Rangiermanöver, Wendemanöver, gegenseitiges Einfädelmanöver, etc.) haben. Assoziierte Verkehrsteilnehmer können Verkehrsteilnehmer sein, die sich (zumindest potentiell) gegenseitig bei einer Fahraktion behindern oder helfen können. So kann dem Fahrzeug ein möglichst umfassendes Bild einer Verkehrssituation, insbesondere ein ausgewählter Teil der Verkehrssituation, die das Fahrzeug in einem relevanten Zeitintervall betrifft, bereitgestellt werden. Dabei kann auch eine (gegenseitige) Versendung und Verarbeitung größerer Datenmengen vermieden werden.
Das Verfahren kann weiter das Abgleichen der ersten Menge von Eigenschaften mit der zweiten Menge von Eigenschaften umfassen. Alternativ oder ergänzend kann ein Umgebungsmodell des Fahrzeugs basierend auf der ersten und zweiten Menge von Eigenschaften erstellt werden.
Die erste, die zweite Menge von Eigenschaften und/oder die dritte Menge von Eigenschaften können von dem Fahrzeug dazu verwendet werden, das Fahrzeug zumindest teilweise automatisch zu führen; und/oder eine Fahrerinformation an einen Fahrer des Fahrzeugs auszugeben; und/oder eine Handlungsanweisung und/oder einen Warnhinweis in Bezug auf den zugeordneten Verkehrsteilnehmer und/oder in Bezug auf einen assoziierten Verkehrsteilnehmer an den Fahrer des Fahrzeugs auszugeben.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird Computerprogramm, insbesondere ein Computerprogrammprodukt, beschrieben. Das Computerprogramm kann ggf. direkt in den internen Speicher einer digitalen Vorrichtung (insbesondere einer elektronischen Steuereinheit eines Fahrerassistenzsystems in einem Fahrzeug mit einer Recheneinheit) geladen werden. Desweiteren kann das Computerprogramm Softwarecodeabschnitte umfassen, mit denen die Schritte des Verfahrens gemäß einem der beschriebenen Verfahrensansprüche ausgeführt werden, wenn das Computerprodukt auf der digitalen Vorrichtung läuft. Dabei können unterschiedliche Computerprogramme für eine externe Einheit, für ein Fahrzeug und/oder für ein Anwender-Endgerät bereitgestellt werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein System zum Zuordnen von Mengen von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer beschrieben. Das System umfasst eine Recheneinheit, die eingerichtet ist, zu einem ersten Zeitpunkt eine erste Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers mit Mitteln eines Fahrzeugs und/oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs zu erfassen. Außerdem ist die Recheneinheit eingerichtet, zu einem zweiten Zeitpunkt eine zweite Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers zu erfassen, wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich zu dem ersten Zeitpunkt versetzt liegt. Desweiteren ist die Recheneinheit eingerichtet, Eigenschaften der ersten Menge und Eigenschaften der zweiten Menge zu vergleichen; in Abhängigkeit von dem Vergleich, eine Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer zu ermitteln; und die Zuordnung bereitzustellen. Ferner kann das System auch zur Ausführung weiterer oben diskutierter Merkmale des Verfahrens ausgestaltet sein.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Fahrzeug beschrieben, das eingerichtet ist, die fahrzeugseitigen Verfahrensschritte des in diesem Dokument beschriebenen Verfahrens auszuführen. Bei dem Fahrzeug kann es sich insbesondere um ein mehrspuriges Straßenkraftfahrzeug oder ein Motorrad handeln.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird eine externe Einheit (außerhalb des Fahrzeugs) beschrieben, die eingerichtet ist, die seitens der externen Einheit ausgeführten Verfahrensschritte des in diesem Dokument beschriebenen Verfahrens auszuführen.
Das hier hauptsächlich aus Sicht eines (Ego-)Fahrzeugs diskutierte Verfahren kann für eine Vielzahl der Verkehrsteilnehmern gegenseitig angewandt werden, derart, dass eine Vielzahl der Verkehrsteilnehmern gleichzeitig oder abwechselnd eine Rolle des „Ego-Fahrzeugs“ inne haben. Dabei kann beispielsweise eine schrittweise Optimierung der Sicherheit oder der gleichmäßigen Fahrweise der am Verfahren teilnehmenden Verkehrsteilnehmer erfolgen. Ferner kann das Verfahren auch zur Optimierung einer Fahrweise einer bestimmten Gruppe von Fahrzeugen, beispielsweise der Teilnehmer des Verfahrens oder Fahrzeuge von einer bestimmten Marke oder mit einer bestimmten Ausstattung, angewandt werden.
Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Desweiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden.
Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
1 ein Blockdiagramm eines beispielhaften Systems zur Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Mengen von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers; und
2 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Mengen von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers.
Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument mit der technischen Aufgabe, einem Ego-Fahrzeug möglichst umfassende Information über ein oder mehrere Verkehrsteilnehmer bereitzustellen. So können im Ego-Fahrzeug in zuverlässiger und robuster Weise erweiterte Fahrerassistenzsysteme, insbesondere teil- und hochautomatisiertes Fahren, bereitgestellt werden.
Fahrzeugfunktionen, wie teil- und hochautomatisiertes Fahren, stellen hohe Anforderungen an die Umfelderfassung eines Ego-Fahrzeugs, und damit an die in dem Ego-Fahrzeug verbauten Umfeldsensoren (z.B. Kameras, Radar, Ultraschall, LIDAR, etc.). Aber auch mit aufwändigen Umfeldsensoren können typischerweise nicht alle Eigenschaften anderer Verkehrsteilnehmer erfasst werden, die für eine zuverlässige Bereitstellung von bestimmten Fahrzeugfunktionen sinnvoll wären. Dies liegt insbesondere daran, dass die Erfassungs-Perspektive der Umfeldsensoren aus Sicht des Ego-Fahrzeugs beschränkt ist. Insbesondere entspricht die Erfassungs-Perspektive der Umfeldsensoren (d.h. der On-Board-Sensorik) eines Ego-Fahrzeugs typischerweise ungefähr der Sichtperspektive eines Fahrers des Ego-Fahrzeugs. So kann dem Ego-Fahrzeug über die eigenen Umfeldsensoren typischerweise nur begrenzt Information (insbesondere bezüglich einer Eigenschaft eines anderen Verkehrsteilnehmers und/oder bezüglich einer zusammenhängenden Verkehrssituation) bereitgestellt werden, die aus der Sichtperspektive des Fahrers nicht wahrnehmbar ist.
Insbesondere kann es vorkommen, dass ein Objekt (insbesondere ein anderer Verkehrsteilnehmer) den Erfassungsbereich eines Sensors verlässt. Eine Fortsetzung oder Wiederaufnahme von einem Tracking des Objektes ist dabei typischerweise schwierig bzw. wenig verlässlich. Ein verlässliches Tracking ist daher derzeit nur bei einer nahezu ununterbrochenen sensoriellen Erfassung möglich. Als Folge daraus kann ein Fahrzeug typischerweise nur Information in Bezug auf Objekte nutzen, die zu einem aktuellen Zeitpunkt erfasst werden können. Eine verlässliche Schlussfolgerung auf bestimmte aktuell nicht sensorisch erfassbare Eigenschaften eines Objektes (insbesondere eines anderen Verkehrsteilnehmers) ist daher kaum möglich.
In dem vorliegenden Dokument wird ein Verfahren beschrieben, das es ermöglicht, von einem Ego-Fahrzeug oder von anderen Fahrzeugen oder von einer Infrastrukturvorrichtung innerhalb einer gewissen Zeit aus der (nahen) Vergangenheit gesammelte Daten mittels Speicherung und Wiederverwendung der Zusammenhänge für ein zumindest teilautomatisiertes oder hochautomatisiertes Fahren zu verwenden.
Dabei ist der Grundgedanke, dass ein oder mehrere Eigenschaften-Set zu den Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers erfasst werden, z.B. durch fahrzeugeigene Sensorik bzw. Umfelderfassung, auf Basis von Daten anderer Fahrzeuge und/oder auf Basis von sensorisch erfassten Daten von einer Infrastrukturvorrichtung, z.B. Autobahnbrücke. Diese ein oder mehreren Eigenschaften-Sets können bereits (z.B. mit einer Recheneinheit des Fahrzeugs) vorverarbeite oder interpretierte Information zu den gegenseitigen Zusammenhängen zwischen den Eigenschaften umfassen.
Zu einem anderen Zeitpunkt kann ein aktuelles Eigenschaften-Set zu den Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers oder einer aktuellen Verkehrssituation erfasst werden. Das aktuelle Eigenschaften-Set kann aktuell vermessbare bzw. erkennbare Eigenschaften umfassen. Das aktuelle Eigenschaften-Set kann dann mit einem oder mehreren der Eigenschaften-Sets aus der Vergangenheit verglichen werden. Es erfolgt so das Auffinden und Zuordnung von Eigenschaften-Sets für gleiche Verkehrsteilnehmer und/oder für verwandte Verkehrssituationen.
Insbesondere können so ein oder mehrere (bestimmte) Verkehrsteilnehmer wieder erkannt werden. Dabei können bestimmte Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer (auch solche die derzeit nicht erfassbar sind) zugeordnet und abhängig von der Zuordnung extrahiert werden. So kann erweiterte Information über einen Verkehrsteilnehmer bereitgestellt werden.
Es kann somit eine Entscheidung über eine Zuordnung von einem ersten Eigenschaften-Set (zu einem vergangenen Zeitpunkt) und einem zweiten Eigenschaften-Set (zu einem aktuellen Zeitpunkt) erfolgen. Dabei kann die Entscheidung über eine Zuordnung abhängig von der Ähnlichkeit der Eigenschaften erfolgen, die eine Schnittmenge zwischen bestimmten Eigenschaften des ersten Eigenschaften-Sets und korrespondierenden Eigenschaften des zweiten Eigenschaften-Sets bilden. Dabei können positive und/oder negative Kriterien berücksichtigt werden. Alternativ oder ergänzend kann die Entscheidung über die Zuordnung zwischen den Eigenschaften-Sets nach einem Prinzip der Plausibilität eines resultierenden Modells der zugeordneten Eigenschaften-Sets erfolgen.
Ferner können in dem beschriebenen Verfahren Zusammenhänge bzw. Korrelationen zwischen Eigenschaften-Sets genutzt werden, die von einer Bewegungsinformation unabhängig sind bzw. die derzeit keine zweckmäßige Regelgröße, z.B. für Fahrerassistenzsysteme, Vertikaldynamiksysteme, etc., bilden können. Bei einer Korrelation kann es sich auch um eine Korrelation zwischen zwei Funktionen handeln, die eine Veränderung zumindest einer veränderlichen Eigenschaft eines Verkehrsteilnehmers anzeigt.
In bestimmten Fällen kann eine mit der Sensorik des Fahrzeugs erfasste Eigenschaft, wie z.B. eine Farbe eines Verkehrsteilnehmers, die an sich keine verwertbare Nutzinformation für die Führung eines Fahrzeugs darstellt, dazu genutzt werden, eine Nutzinformation über einen bestimmten Verkehrsteilnehmer zuzuordnen und diese zugeordnete Nutzinformation zur Fahrzeugführung bzw. für eine andere Fahrzeugfunktion zu nutzen. Beispielsweise kann so eine reale Manöverentscheidung oder Regelungsentscheidung eines HAF- oder TAF-Fahrzeugs abhängig von einer mit der Kamera des HAF- oder TAF-Fahrzeugs erfassten Helmfarbe eines Motoradfahrers erfolgen. Insbesondere kann auf Basis der erfassten Helmfarbe eine Zuordnung zu einem zweiten Eigenschaften-Set erfolgen, wobei Information aus dem zweiten Eigenschaften-Set für die Manöverentscheidung genutzt werden kann.
Zumindest eines der Eigenschaften-Sets kann mittels einer Außensensorik oder mittels einer Sensorik eines anderen Fahrzeugs ermittelt werden. Diese Sensorik kann z.B. eine Verkehrssituation aus einer anderen Perspektive und/oder zu einem anderen Zeitpunkt erfassen.
Durch Zuordnen von Eigenschaft-Sets kann das Fahrzeug somit bei einer Fahraktionsentscheidung, z.B. bei einer Manöverentscheidung, über erweiterte Information über die umgebende Verkehrssituation und/oder über eine in naher Zukunft liegende Verkehrssituation verfügen, im Vergleich zu der Information, die mit den perzeptiven Mitteln oder IT-Mitteln des Fahrzeug bereitgestellt werden kann. Diese erweiterte Information kann im Fahrzeug bereitgestellt werden und kann für Fahrzeugfunktionen und/oder für Fahrerinformation vorteilhaft eingesetzt werden.
Ein Abgleich der Eigenschaften-Sets kann in einem oder mehreren Fahrzeugen oder z.B. in einem Drahtlos-Router (WLAN, LTE, etc.) an einer Autobahnbrücke oder in einem Backend erfolgen. Dabei können Daten aus den abgeglichenen Eigenschaften-Sets selektiv verschickt werden. Insbesondere können zu einem Verkehrsteilnehmer nur die für diesen Verkehrsteilnehmer relevanten zugeordneten Eigenschaften-Sets oder daraus abgeleitete Informationen übermittelt werden. So kann die Menge an ausgetauschten Daten reduziert werden.
Es wird somit in diesem Dokument ein Verfahren zum Vergleich der Eigenschaften von Verkehrsteilnehmern beschrieben, insbesondere zum Ermitteln von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmern oder damit zusammenhängender Steuerungsinformation. Desweiteren werden ein entsprechendes System, weitere Mittel und ein entsprechendes Computerprodukt beschrieben.
Insbesondere wird ein zur Nutzung von Merkmalzusammenhängen für eine Fahrzeugfunktion, insbesondere für ein zumindest teilautomatisiertes Fahren, beschrieben. Das Verfahren umfasst das Erfassen eines oder mehrerer ersten Sätze von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmers mit Mitteln eines Fahrzeugs oder mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs. Die ein oder mehreren ersten Sätze von Eigenschaften können zu ein oder mehreren vergangenen Zeitpunkten erfasst worden sein. Außerdem umfasst das Verfahren das Erfassen zumindest einen zweiten Satzes von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer zu einem aktuellen Zeitpunkt.
Das Verfahren umfasst weiter das Vergleichen der Eigenschaften aus einem ersten Satz von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer mit dem zweiten Satz von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer. Außerdem umfasst das Verfahren das Ermitteln einer Zuordnung zwischen einem oder mehreren ersten Sätzen von Eigenschaften und dem zweiten Satz von Eigenschaften und eine Bereitstellung der Zuordnung oder von Daten, die von dieser Zuordnung abhängig sind, in einem Speicher. Dabei bezieht sich der zumindest eine erste Satz von Eigenschaften auf eine Vergangenheit.
Die erfassten ein oder mehreren ersten Sätze von Eigenschaften können gespeichert sein und aus dem Speicher ausgelesen werden. Der zweite Satz von Eigenschaften kann im Wesentlichen in Echtzeit erfasste und verarbeitete Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers repräsentieren. Diese können z.B. < 0,1 Sekunden bis einige Sekunden alt sein. Ein erster Satz von Eigenschaften kann sich insbesondere auf die letzten 5, 10, 100 Sekunden oder einige Minuten vor einem aktuellen Zeitpunkt beziehen.
1 zeigt ein beispielhaftes System 100 zur Ermittlung von Eigenschaften über einen Verkehrsteilnehmer. Das System 100 umfasst ein Ego-Fahrzeug 110, das sich in einer Verkehrssituation mit einem Verkehrsteilnehmer 120 befindet. Das Ego-Fahrzeug 110 umfasst mindestens einen Umfeldsensor 112 (allgemein auch als Mittel innerhalb des Fahrzeugs bezeichnet), der eingerichtet ist, Umfelddaten bezüglich eines Umfelds des Ego-Fahrzeugs 110 zu erfassen. Insbesondere kann der Umfeldsensor 112 eingerichtet sein, Umfelddaten bezüglich des Verkehrsteilnehmers 120 zu erfassen. Eine Steuereinheit bzw. Recheneinheit 111 des Ego-Fahrzeugs 110 kann eingerichtet sein, auf Basis der Umfelddaten ein oder mehrere Eigenschaften-Sets (bzw. einen Satz bzw. eine Menge von Eigenschaften) bezüglich des Verkehrsteilnehmers 120 zu ermitteln.
Das System 100 kann weiter eine Einheit 130, 131 außerhalb eines Ego-Fahrzeugs 110 (kurz als externe Einheit bezeichnet) umfassen, wobei die Einheit 130, 131 zumindest einen Sensor 131 (z.B. eine Kamera, einen Radarsensor, einen Ultraschallsensor, etc.) umfasst, um Sensordaten in einem bestimmten Umfeld (z.B. in einem bestimmten Straßenabschnitt) zu erfassen. Der Sensor 131 kann allgemein auch als Mittel außerhalb des Fahrzeugs 110 bezeichnet werden. Der Sensor 131 kann eingerichtet sein, einen Verkehrsteilnehmer 120 zu erfassen. Beispielsweise können durch eine Kamera Bilddaten erfasst werden, die einen Verkehrsteilnehmer 120 (z.B. ein Fahrzeug) anzeigen. Die externe Einheit 130, 131 umfasst eine Verarbeitungseinheit oder Recheneinheit 130 (z.B. einen Server), die eingerichtet ist, die Sensordaten des mindestens einen Sensors 131 auszuwerten. Insbesondere kann die externe Einheit 130, 131 eingerichtet sein, auf Basis der Sensordaten ein oder mehrere Eigenschaften-Sets (bzw. einen Satz bzw. eine Menge von Eigenschaften) bezüglich des Verkehrsteilnehmers 120 zu ermitteln.
Die Mittel innerhalb des Fahrzeugs 110 (bzw. eine Vorrichtung innerhalb des Fahrzeugs) können z.B. Fahrzeug-Sensorik oder ein entsprechendes Zusatz-Gerät (bzw. Zubehör) umfassen, das sich mit dem Fahrzeug 110 bewegt. Eigenschaften aus dem ersten Satz von Eigenschaften können verarbeitete und/oder interpretierte Daten umfassen, die abhängig von der sensorischen Umfelderfassung ermittelt wurden.
Die Mittel außerhalb des Fahrzeugs 110 (bzw. die Vorrichtung außerhalb des Fahrzeugs) können eine Infrastruktur-Sensorik, eine Sensorik eines anderen Fahrzeugs oder andere bekannte oder künftige Vorrichtungen umfassen. Die Verwendung von Mitteln außerhalb des Fahrzeugs 110 ist vorteilhaft, da solche Mittel außerhalb des Fahrzeugs 110 typischerweise nicht den strengen Gewichts-, Kosten-, Energieverbrauch-, Umweltresistenz-Kriterien unterliegen, die für Fahrzeuge gelten. Dadurch werden Einsparungen und Freiheitsgrade für eine hohe Datenqualität ermöglicht. Das beschriebene Verfahren erfordert keine permanente Erfassung eines Verkehrsteilnehmers 120 mit den Mitteln außerhalb des Fahrzeugs 110. Beispielsweise kann eine Erfassung an beabstandeten Autobahn-Brücken erfolgen.
Die ein oder mehreren Verkehrsteilnehmer 120 können Verkehrsteilnehmer in der Nähe zu einem (Nutzer-)Fahrzeug 110 sein. Dabei kann ein Fahrzeug ggf. gleichzeitig Nutzer- bzw. Ego-Fahrzeug 110 und Verkehrsteilnehmer 120 sein.
Die Erfassung von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit Mitteln 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 kann aus zumindest zwei unterschiedlichen Perspektiven (und ggf. mit mehreren Mitteln bzw. Sensoren) erfolgen. Z.B. können Konturen des Verkehrsteilnehmers aus zwei oder mehreren Perspektiven, insbesondere: im Wesentlichen von oben, im Wesentlichen von der Seite, und/oder im Wesentlichen von vorne, erfasst werden.
Die Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 können aus mehreren derartigen Konturen und weiteren Informationen ermittelt bzw. aggregiert werden. Z.B. können die Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 ein vereinfachtes 3D-Modell, z.B. von den Außenabmessungen des Verkehrsteilnehmers 120, umfassen. Es können viele unterschiedliche Eigenschaften ermittelt werden, auch solche, die derzeit nicht für eine teilautomatisierte Führung eines Fahrzeugs verwendet werden.
Der erste Eigenschaften-Set und der zweite Eigenschaften-Set können insbesondere in Echtzeit erfasst werden.
Der Vergleich und/oder das Zuordnen können nach vordefinierten Kriterien erfolgen. Der Vergleich eines ersten Satzes von Eigenschaften mit einem oder mehreren Sätzen von zweiten Eigenschaften kann z.B. mittels einer Matrix erfolgen, die dazu ausgestaltet ist, passende oder maximal passende Sätze von Eigenschaften (zueinander) zuzuordnen.
Der Vergleich kann dabei derart ausgestaltet sein, dass die jeweils am besten passenden Kombinationen von Eigenschaften zueinander zugeordnet werden. Da eine vollständige Übereinstimmung statistisch eher selten ist, werden nachstehend Verfahren beschrieben, um anhand einer Vielzahl von teilweise zusammenpassenden Eigenschaften eine korrekte Zuordnung zu ermitteln.
Insbesondere kann ein Vergleich bzw. eine Zuordnung der Eigenschaften-Sets erfolgen, die sich jeweils auf dasselbe Zeitintervall beziehen bzw. die nahezu die aktuellen Gegebenheiten repräsentieren.
Ein Vergleich und/oder eine Zuordnung können innerhalb einer Infrastrukturvorrichtrung, z.B. in einem Speicher eines Backends und/oder einer Cloud und/oder eines Internetportals, erfolgen.
Besonders bevorzugt werden im Rahmen des beschriebenen Verfahrens nur oder vorwiegend Daten zu zumindest einem oder mehreren (bestimmten) Verkehrsteilnehmern 120 in der Umgebung des Fahrzeugs 110 zur Verfügung gestellt.
Durch das beschriebene Verfahren kann sichergestellt werden, dass die mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs 110 und mit Mitteln innerhalb des Fahrzeugs 110 erfassten Erkennungsinformationen zueinander (One-to-All, All-to-One, ein-eindeutig) zugeordnet werden können.
Der Speicher 114, in dem die Daten zu dem Vergleich der Sätze der Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 bereitgestellt werden, kann sich in dem Fahrzeug 110, in einem anderen Fahrzeug und/oder in einer Infrastrukturvorrichtung 130, 131 (z.B. in einem Server an einer Autobahnbrücke) befinden.
In einer beispielhaften Anwendung des beschriebenen Verfahrens erfasst die Sensorik 112 eines Fahrzeugs 110 einen Vorderteil eines hinterherfahrenden Verkehrsteilnehmers 120. Es kann so ein erster Satz von Eigenschaften für den Verkehrsteilnehmer 120 erfasst und gespeichert werden. Der erste Satz von Eigenschaften kann z.B. die Form, die Größe, und/oder die Beschaffenheit des Vorderteils des Verkehrsteilnehmers 120 anzeigen. Der erste Satz von Eigenschaften kann bereits interpretierte Daten umfassen.
Der Verkehrsteilnehmer 120 kann für ein bestimmtes Zeitintervall (z.B. > 5, 10, 30 Sekunden) im Wesentlichen aus dem Erfassungsbereich der Fahrzeugsensorik 112, z.B. aufgrund von einem Manöver, Verdeckung, etc., verschwinden. Zu einem späteren Zeitpunkt kann im Rahmen einer anderen Verkehrssituation eine weitere Begegnung mit dem Verkehrsteilnehmer 120, z.B. bei einem Überholvorgang, an einer Kreuzung, erfolgen (z. B. 10–120 Sekunden später). Zu diesem Zeitpunkt kann die Sensorik 112 des Fahrzeugs 110 lediglich den Hinterteil oder einen Seitenteil des Verkehrsteilnehmers 120 erfassen und Daten zu diesem Verkehrsteilnehmer 120 ermitteln. Es kann somit ein zweiter Satz von Eigenschaften erfasst werden.
Zu einem vorhergehenden Zeitpunkt wurde bereits ein erster Satz von Eigenschaften ermittelt, der z.B. Daten des Vorderteils des Verkehrsteilnehmers 120, Daten zu der Farbe des Verkehrsteilnehmers 120, Art bzw. Beschaffenheit der Felgen, das Markenemblem, etc. anzeigt. Da die Eigenschaften des ersten Satzes von Eigenschaften auch (zumindest in einer ähnlichen Form) im zweiten Satz von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 vorkommen, können die nun fehlenden Daten (z.B. die Daten zu dem Vorderteil des Verkehrsteilnehmers 120) wieder abgerufen bzw. rekonstruiert werden. Dabei kann z.B. auch ein 3D-Modell eines Verkehrsteilnehmers 120 (passend zum aktuell erfassten Hinterteil) rekonstruiert und bereitgestellt werden.
Es können somit im (Ego-)Fahrzeug 110 Daten zu Eigenschaften verfügbar gemacht werden, die für das Fahrzeug 110 aktuell nicht sensorisch erfassbar sind. Dabei kann optional ein vervollständigtes Modell eines anderen Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt und im Fahrzeug 110 bereitgestellt werden. Insbesondere können durch das beschriebene Verfahren Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden, die zu den aktuell erfassbaren Eigenschaften „komplementär“ sind. Dabei kann zumindest ein erster Satz von Eigenschaften mit Mitteln anderer Fahrzeuge oder mit einer Infrastrukturvorrichtung, z.B. an einer Autobahnbrücke, Ampel, Tunneleinfahrt, erfasst oder verarbeitet werden.
2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 200 zum Zuordnen von Mengen (d.h. Sätzen) von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer 120. Das Verfahren 200 umfasst das Erfassen 201 einer ersten Menge (d.h. eines ersten Satzes) von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 zu einem ersten Zeitpunkt. Dies kann mit Mitteln 112 eines Fahrzeugs 110 und/oder mit Mitteln 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 erfolgen. Außerdem umfasst das Verfahren das Erfassen 202 einer zweiten Menge (d.h. eines zweiten Satzes) von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 zu einem zweiten Zeitpunkt, wobei der erste Zeitpunkt und der zweite Zeitpunkt zeitlich zueinander versetzt sind. Desweiteren umfasst das Verfahren 200 das Vergleichen 203 von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge. In Abhängigkeit von dem Vergleichen, erfolgt das Ermitteln 204 einer Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem gemeinsamen zugeordneten Verkehrsteilnehmer 120. Die ermittelte Zuordnung kann dann (z.B. in einem Speicher) bereitgestellt 205 werden.
Im Folgenden werden beispielhafte Aspekte des Verfahrens 200 zum Vergleich von Eigenschaften von Verkehrsteilnehmern 120, des entsprechenden Systems 100, und eines entsprechenden Computerproduktes aufgezeigt.
Abhängig von einem Vergleich und/oder von der Zuordnung zumindest eines ersten Satzes der Eigenschaften mit einem zweiten Satz von Eigenschaften, können bestimmte Eigenschaft eines Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden, die aus einer aktuellen geometrischen Anordnung des Ego-Fahrzeugs 110 und des Verkehrsteilnehmers 120 nicht sensorisch ermittelbar ist. Insbesondere kann eine Eigenschaft ermittelt werden, die nicht Teil des zweiten Satzes von Eigenschaften ist (aber Teil des ersten Satzes von Eigenschaften).
Diese Eigenschaften können dann im Ego-Fahrzeug 110, insbesondere für eine Fahrzeugfunktion, bereitgestellt werden. Auch kann anhand der ermittelten Eigenschaft zumindest eine Steuerungsinformation für eine Fahrzeugfunktion, z.B. auch in einer beabstandet befindlichen Recheneinheit, ermittelt und zum Ego-Fahrzeug 110 drahtlos übermittelt werden. Beispielsweise kann dabei ein Abruf weiterer vorher (z.B. mit Mitteln des Fahrzeugs 110) erfasster Eigenschaften (z.B. aus einer anderen Erfassungs-Perspektive), insbesondere betreffend einer anderen (komplementären) Seite des Verkehrsteilnehmers 120, erfolgen. Dabei ist keine explizite Identifikation des Verkehrsteilnehmers 120 erforderlich.
Im Verfahren 200 können zwischen dem Ermitteln eines ersten Satzes von Eigenschaften und eines zweiten Satzes von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 zumindest eine Zeitspanne von 5, 10, 20, 30, 60 Sekunden liegen, in der keine hinreichende Erfassung einer oder mehrerer Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 allein aus dem ersten Satz von Eigenschaften oder aus dem zweiten Satz von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 möglich ist.
Beispielsweise können im Verfahren 200 abhängig von einem Vergleich oder einer Zuordnung eines ersten Satzes der Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit einem zweiten Satz von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 eine Wiedererkennen eines Verkehrsteilnehmers 120 und/oder eine Unterstützung oder Wiederaufnahme eines Tracking-Vorgangs erfolgen.
Z.B. kann dadurch ein Verkehrsteilnehmer 120 der bereits vor 1 Minute in einer Situation sensorisch erfasst worden ist als solcher wiedererkannt werden. Insbesondere können die über diesen Verkehrsteilnehmer 120 gesammelten Daten, z.B. für ein weiteres Tracking, verwendet werden.
Der Vergleich oder die Zuordnung eines oder mehrerer ersten Sätze von Eigenschaften und eines oder mehrerer zweiten Sätze von Eigenschaften kann abhängig von einem ermittelten Ähnlichkeitsmaß, von einer oder mehreren statistischen Abhängigkeiten und/oder von einem Plausibilitätsmaß erfolgen.
Dabei können zwei oder mehrere externe Erkennungsinformationen (die aus einem zweiten Satz von Eigenschaften gewonnen wurden) zu zwei oder mehreren fahrzeugseitigen Erkennungsinformationen (die aus einem ersten Satz von Eigenschaften gewonnen wurden) abhängig von einem maximalen und/oder minimalen Maß an Ähnlichkeit und/oder abhängig von einer gegenseitigen Vervollständigung und/oder Plausibilität zugeordnet werden. Eine (vollständige) Übereinstimmung der externen Erkennungsinformation und der fahrzeugseitigen Erkennungsinformation ist dabei für die Ausführung des Verfahrens 200 nicht erforderlich. Diese wäre in der Praxis aufgrund einer Vielzahl von Unschärfen, Störungen und Erfassungsperspektiven nicht praktikabel.
Besonders bevorzugt werden zu zwei oder mehreren möglichen Zuordnungen eines ersten Satzes von Eigenschaften und eines zweiten Satzes von Eigenschaften zumindest zwei entsprechende Maße (bevorzugt Ähnlichkeitsmaße, Plausibilitätsmaße) ermittelt. Abhängig von den ermittelten Plausibilitätsmaßen kann dann eine Zuordnung und Bereitstellung zumindest eines entsprechenden Paares aus einem ersten Satz von Eigenschaften und aus einem zweiten Satz von Eigenschaften erfolgen.

Beispiele für die Nutzung statistischer Abhängigkeiten sind: allgemeine statistische Information (z.B. wie häufig überholen rote Fahrzeuge im Geschwindigkeitsbereich von 70–130 km/h); konkrete statistische Informationen innerhalb einer Fahrstrecke (wie häufig hat bereits ein grünes Fahrzeug einer bestimmten Marke innerhalb eines bestimmten Straßenabschnitts überholt).

	Merkmal A	Merkmal B	Merkmal C	Merkmal D	Merkmal E
Merkmal A	ähnlich				passend
Merkmal B		ähnlich	passend
Merkmal C		passend	ähnlich
Merkmal D				ähnlich
Merkmal E	passend				ähnlich

Tabelle 1

Tabelle 1 zeigt eine ersten Satz von Eigenschaften (Merkmale A bis E in horizontaler Richtung) und einen zweiten Satz von Eigenschaften (Merkmale A bis E in vertikaler Richtung). Die Werte von entsprechenden Merkmalen können direkt verglichen werden. In dem o.g. Beispiel wird eine Ähnlichkeit ermittelt. Desweitern kann für unterschiedliche Merkmale ermittelt werden, ob die Werte grundsätzlich zueinander passen könnten bzw. plausibel sind. So kann in Summe ein Ähnlichkeitsmaß und/oder ein Plausibilitätsmaß zwischen dem ersten Satz von Eigenschaften und dem zweiten Satz von Eigenschaften ermittelt werden. Desweiteren kann in Abhängigkeit von dem Ähnlichkeitsmaß und/oder dem Plausibilitätsmaß entschieden werden, ob der erste Satz von Eigenschaften und der zweite Satz von Eigenschaften einander zuzuordnen sind (und ob die beiden Sätze von Eigenschaften dem gleichen Verkehrsteilnehmer 120 zuzuordnen sind).
So können Eigenschaften als eine Nutzinformation zur Steuerung einer oder mehrerer Fahrzeugfunktionen ermittelt und bereitgestellt werden, insbesondere zur Steuerung eines zumindest teilautomatisierten Fahrens. Die Nutzinformation kann abhängig von dem Vergleich der Eigenschaften, die an sich keine unmittelbaren oder ein-eindeutigen Rückschlüsse auf eine aktuelle Bewegung eines Verkehrsteilnehmers 120 ermöglichen, ermittelt werden.
Durch Vergleich einer Vielzahl der Eigenschaften der ersten und zweiten Sätze von Eigenschaften, die jeweils für sich allein eine relativ niedrige Konfidenz haben können, kann eine vergleichsweise hohe Konfidenz der Zuordnung und somit der gewonnenen Nutzinformationen erreicht werden.
Der Vergleich oder die Zuordnung von einem ersten Satz von Eigenschaften und einem zweiten Satzes von Eigenschaften kann derart erfolgen, dass ein Maß an Matching erhöht wird. Dies kann insbesondere dann erfolgen, wenn bestimmte Zuordnungen einzelner Eigenschaften eine bestimmte Art einer positiven Abhängigkeit von einem ermittelten Maß an Ähnlichkeit aufweisen, und/oder wenn eine bestimmte Zuordnungen einzelner Eigenschaften einer bestimmter Art eine negative Abhängigkeit von einem ermittelten Maß an Ähnlichkeit aufweisen.
Mit anderen Worten: Das Maß an Matching kann steigen, wenn ein erhöhtes Ähnlichkeitsmaß einer Gruppe von Eigenschaften vorliegt und/oder wenn ein niedriges Ähnlichkeitsmaß oder hohes Maß an Unähnlichkeit einer weiteren Gruppe von Eigenschaften ermittelt wird.
Ein Vergleich und/oder eine Zuordnung können mittels eines entsprechend eigerichteten bzw. konditionierten neuronalen Netzwerks erfolgen.
Der Vergleich und/oder die Zuordnung eines oder mehrerer ersten Sätze von Eigenschaften und eines oder mehrerer zweiten Sätze von Eigenschaften kann abhängig von einer ermittelten Vervollständigung eines Datenmodells, insbesondere eines Datenmodells eines Verkehrsteilnehmers 120, erfolgen. Beispielsweise kann mittels einer Datenbank, die statistisch vorkommende, wahrscheinliche oder unwahrscheinliche Kombinationen von Merkmalen von Verkehrsteilnehmern 120 repräsentiert, entschieden werden, ob oder wie gut eine bestimmte externe Erkennungsinformation (d.h. ein Merkmal aus dem zweiten Satz von Eigenschaften) und eine bestimmte fahrzeugseitige Erkennungsinformation (d.h. ein Merkmals aus dem ersten Satz von Eigenschaften) zueinander passen, insbesondere ob und wie gut die jeweiligen Merkmale zusammen eine für einen Verkehrsteilnehmer 120 plausible Kombination ergeben.
Der Vergleich und/oder die Zuordnung von Sätzen von Eigenschaften können abhängig von einer Datenbank, die eine Vielzahl von Datenmodellen repräsentiert, erfolgen. Eine solche Datenbank kann typische, wahrscheinliche, zueinander passende Kombinationen von Eigenschaften repräsentieren.
Dabei kann ein Matching oder ein simuliertes Zusammenfügen eines ersten Satzes von Eigenschaften oder eines zweiten Satzes von Eigenschaften zu einem Datenmodell erfolgen, welches zu einem früheren Zeitpunkt, z.B. mit Mitteln außerhalb des Fahrzeugs, z.B. bei einer Einfahrt eines Verkehrsteilnehmers in einen Fahrbahnabschnitt, erfasst wurde, und/oder einem statistischen Datenmodell entspricht, und/oder aus einer beabstandeten Recheneinheit (Backend, Cloud, Internet) abrufbar ist.
Eine solche Datenbank kann mit dem Fahrzeug 110 bzw. in einem mobilen Anwendergerät mitgeführt werden oder die Datenbank kann von einer beabstandet befindlichen Recheneinheit abgerufen werden.
Das Verfahren kann umfassen, das Ermitteln einer Eingangsgröße für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen für ein oder mehrere Fahrzeuge. Die Eingangsgröße kann abhängig von dem Vergleich bzw. von der Zuordnung ermittelt werden. Die Eingangsgröße für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen kann dabei einen Parametersatz für den Betrieb und/oder für die Konfiguration einer Fahrzeugfunktion repräsentieren. Alternativ oder zusätzlich kann die Eingangsgröße eine Steuerungsinformation zum unmittelbaren oder mittelbaren Ansteuern einer Fahrzeugfunktion umfassen.
Die Eingangsgröße für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen kann abhängig von dem Vergleich eines ersten Satzes von Eigenschaften und eines zweiten Satzes von Eigenschaften ermittelt werden und folgendes repräsentieren: eine Eingriffsentscheidung für einen zumindest teilautomatisierten Eingriff in ein Fahrwerk eines Fahrzeugs (z.B. Lenkeingriff, Bremseingriff, Beschleunigungseingriff zu bestimmten Zeitintervallen, Positionen, etc.); eine Manöverentscheidung (z.B. ein Spurwechselmanöver, ein Ausweichmanöver, ein Überholmanöver, ein Einparkmanöver, ein Wendemanöver, ein Rangiermanöver, ein Zielbremsungsmanöver, etc.); Information für den Fahrer eines Fahrzeugs, insbesondere Handlungsempfehlungen (z.B. grafische, akustische Warnungen, richtungsabhängige kinästhetische Informationen, etc.). Besonders bevorzugt beziehen sich diese Eingangsgrößen auf konkrete Zeitintervalle und Positionen des Fahrzeugs 110.
Es können somit alternativ oder ergänzend zu expliziter Information zu den Eigenschaften eines anderen Verkehrsteilnehmers 120 von einer externen Recheneinheit bereits vorinterpretierte Informationen bzw. Steuerungsinformationen an das Fahrzeug 110 übermittelt werden. Durch die externe Auswertung können sich Synergien ergeben, da eine Interpretation der zugeordneten Eigenschaften auch für mehrere Fahrzeuge verwendet werden kann.
Das Ermitteln der Eingangsgröße für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen kann abhängig von einer oder mehreren Eigenschaften aus einem dritten Satz von Eigenschaften erfolgen (siehe weiter unten).
Der erste Satz von Eigenschaften und/oder der zweite Satz von Eigenschaften können ein oder mehrere der folgenden Informations-Kategorien umfassen (allein oder in Kombination): geometrische Daten eines Verkehrsteilnehmers 120, insbesondere geometrische Proportionen oder Designmerkmale der nach außen sichtbaren Teile des Verkehrsteilnehmers 120; eine Farbinformation, z.B. zu einer Farbe bzw. Farbkombination eines Verkehrsteilnehmers 120; eine Information zu einer Kleidung eines Fußgängers oder eines Fahrers, insbes. Zweiradfahrers; eine Klasse des Verkehrsteilnehmers 120 (z.B. LKW, PKW, Motorradfahrer, etc.); eine Marke oder konkretes Modell eines Verkehrsteilnehmers 120 (insbesondere eines Fahrzeugs).
Bei den geometrischen Proportionen kann es sich z.B. um spezifische Proportionen, z.B. Designproportionen von den von außen sichtbaren Teilen des Fahrzeugs handeln. Eine Marke des Fahrzeugs ist z.B. mittels Erkennung eines Markenemblems, Logos, etc. z.B. mittels einer Kamera erkennbar.
Aus der Gesamtheit der Vergleiche von derartigen Eigenschaften kann eine relativ sichere Aussage über weitere Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 getroffen werden. Dabei ist es nicht erforderlich, dass die Eigenschaften eine direkte Aussage über physikalische oder verkehrstechnische Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 zulassen.
Insbesondere kann es sich bei einer oder mehreren Eigenschaften um eine Unterscheidungsinformation handeln, die einen bestimmten Verkehrsteilnehmer 120 auszeichnet, insbesondere einen oder mehrere weitere Verkehrsteilnehmer 120 unterscheidet bzw. unterscheidbar macht.
Bevorzugt umfassen eine oder mehrere Eigenschaften einen oder mehrere quantitative Maße einer jeweiligen Eigenschaft.
Der erste Satz von Eigenschaften und/oder der zweite Satz von Eigenschaften kann ein oder mehrere umfassen von: absolute und/oder relative Positionsdaten eines Verkehrsteilnehmers 120; absolute und/oder relative Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120; und/oder geometrische Anordnungsdaten in Relation zu einem oder mehreren Verkehrsteilnehmern.
Zumindest eine Eigenschaft zumindest eines Verkehrsteilnehmers 120 kann eine Information umfassen, die abhängig ist von: einem amtlichen Kennzeichen des Verkehrsteilnehmers 120, und/oder einer Vignetteninformation, und/oder einer SIM-Kartennummer oder einer Geräte-MAC-Nummer eines mit dem Verkehrsteilnehmer 120 bewegten elektronischen Geräts.
Die Eigenschaften des ersten Satzes der Eigenschaften und die Eigenschaften des zweiten Satzes von Eigenschaften können zumindest teilweise unterschiedlichen Arten oder Kategorien angehören. Mit anderen Worten, der erste Satz von Eigenschaften und der zweite Satz von Eigenschaften können Eigenschaften aus unterschiedlichen Kategorien aufweisen.
Der Vergleich und/oder die Zuordnung von Sätzen von Eigenschaften kann abhängig von einer Datenbank erfolgen, die eine Information über mehrere sich im Fahrbahnabschnitt mit einer hinreichenden Wahrscheinlichkeit befindlichen Verkehrsteilnehmer 120 umfasst. Es kann somit ein Vorwissen über mögliche Verkehrsteilnehmer 120 in einem Fahrbahnabschnitt berücksichtigt werden, um die Qualität der Zuordnung zu erhöhen.
Beispielsweise können von einer Autobahnbrücke aus die ersten Sätze von Eigenschaften aller in einen Fahrbahnabschnitt einfahrenden Verkehrsteilnehmer 120 erfasst werden. Ca. 1000 Meter weiter kann das Fahrzeug 110 einen zweiten Satz von Eigenschaften ermitteln. Abhängig von vorausbestimmten Kriterien können die beiden Sätze von Eigenschaften verglichen und ggf. zueinander zugeordnet werden. Abhängig von der Zuordnung können die dem Fahrzeug 110 jeweils fehlenden Eigenschaften über einen Verkehrsteilnehmer 120 oder eine Steuerungsinformation übermittelt werden.
Abhängig von den, einem Fahrzeug 110 bereitgestellten, Daten können ein oder mehrere der folgenden Aktionen erfolgen: ein Variieren der zumindest teilweise automatisierten Bewegung des Fahrzeugs 110 und/oder eine Ausgabe einer Information an den Fahrer des Fahrzeugs 110 abhängig von den ermittelten Eigenschaften; und/oder eine Manöverentscheidung über ein in der nahen Zukunft durchzuführendes Manöver; und/oder eine Entscheidung über das erforderliche Mitwirkungsmaß des Fahrers des Fahrzeugs 110 in der nahen Zukunft. Insbesondere können Entscheidungen über eine Übernahme einer Längsführung und/oder Querführung des Fahrzeugs 110 durch einen Fahrer, z.B. für ein bestimmtes Zeitintervall, getroffen werden.
Das Verfahren 200 kann umfassen, das Erfassen von einer oder mehrerer permanenten Eigenschaften zumindest eines Verkehrsteilnehmers 120 (als Teil des ersten/zweiten Satzes von Eigenschaften), z.B. mit Mitteln 131 außerhalb des Fahrzeugs. Dies kann zumindest teilweise durch eine Anfrage einer Datenbank und/oder durch einen Datenabgleich mit anderen Mitteln 131 außerhalb des Fahrzeugs erfolgen. Z.B. kann eine externe Einheit 130, 131 an einer aktuellen Autobahnbrücke die Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit der externen Einheit 130, 131 einer vorherigen Autobahnbrücke abgleichen bzw. fusionieren.
Die erfassten Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 können eine permanente Eigenschaft und/oder eine veränderliche Eigenschaften und/oder eine relative Eigenschaft im Bezug auf ein bestimmtes anderes Fahrzeug umfassen.
Permanente Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 können z.B. umfassen: technische Charakteristika wie die (Außen-)Kontur, das Gewicht, die Manövrierfähigkeit, eine feste oder veränderliche Form (z.B. eine bei Wohn-Anhängern oder Sattelschleppern veränderliche Kontur), eine Marke, und/oder ein Model, etc. des Verkehrsteilnehmers 120. Dazu kann auch die Information zu einer Klasse des Verkehrsteilnehmers 120 (PKW, LKW, Motorradfahrer, Fußgänger, Tier, etc.) gehören. Diese Eigenschaften können anhand der mit der Sensorik 131 erfassten Sensordaten ermittelt werden.
Veränderliche (aktuelle) Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 können umfassen: eine Position und/oder Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120; relative Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120, insbesondere relativ zu dem Ego-Fahrzeug 100; ein aktueller Fahrstil (z.B. Abstufungen von wenig veränderliche Position zu den umgebenden Verkehrsteilnehmern bis aktives, ständiges Manövrieren, etc.) des Verkehrsteilnehmers 120; ein zur aktuellen Verkehrssituation oder zum aktuellen Fahrbetrieb angemessener Sicherheitsabstand; Information über aktive Funktionen des Verkehrsteilnehmers 120, insbesondere in Bezug auf Lichtfunktionen; Manöverinformation, insbesondere automatisch erkannte, von dem Verkehrsteilnehmer 120 durchgeführte, Manöver, oder die erkannte Absicht ein (bestimmtes) Manöver durchzuführen; und/oder ein Signalisierungsstatus des Verkehrsteilnehmers 120 (Blinker-Betätigung, Licht- oder Audiosignale, etc.).
Relative (im Bezug auf ein bestimmtes Fahrzeug) Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 können umfassen: der Verkehrsteilnehmer 121 fährt in einer bestimmten Anordnung, z.B. im Blind-Spot-Bereich, parallel, etc., zu einem anderen Fahrzeugs; der Verkehrsteilnehmer 120 überholt ein anderes Fahrzeug (oder umgekehrt); der Verkehrsteilnehmer 120 steuert zur gleichen Zeit die gleiche Fahrbahnstelle an wie ein anderes Fahrzeugs; etc.
Es kann eine Zuordnung der aktuellen bzw. veränderlichen Eigenschaften zumindest eines Verkehrsteilnehmers 120 und einer oder mehreren permanenten Eigenschaften erfolgen. Eine Kombination (d.h. eine aktive Zuordnung) von Datenbankinformationen (zu permanenten Eigenschaften) mit aktuellen sensorisch erfassten Eigenschaften kann für die Bereitstellung von erweiterten Informationen bzgl. eines Verkehrsteilnehmers 120 genutzt werden.
Das Verfahren kann weiter umfassen, das Senden einer Anfrage von einem Fahrzeug 110, wobei die Anfrage von dem zweiten Satz der Eigenschaften abhängig ist. Bei den Daten der Anfrage kann es sich z.B. um eine digitalisierte Form des ersten Satzes von Eigenschaften handeln, oder um Information, die davon abgeleitet ist. Insbesondere kann die Anfrage eine Information zu den Abhängigkeiten von Eigenschaften des zweiten Satzes der Eigenschaften untereinander umfassen. D.h. es muss nicht der gesamte zweite Satz von Eigenschaften versendet werden, sondern es kann ggf. nur Information über Abhängigkeiten, insbesondere über Korrelationen, zwischen den Eigenschaften versendet werden.
Bevorzugt werden Anfragen von dem Fahrzeug 110 zumindest vorrangig in Bezug auf bestimmte Verkehrsteilnehmer 120 gesendet, die für die Bewegung des Fahrzeugs 110 in naher Zukunft relevant sind oder sein können. Das Senden der Anfrage kann unmittelbar oder mittelbar an die externe Einheit 130, 131 erfolgen.
Alternativ oder zusätzlich kann das Senden einer bestimmten Eigenschaft eines bestimmten (mit Mitteln des Fahrzeugs 110 detektierten und/oder ausgewählten) Verkehrsteilnehmers 120 erfolgen.
Ein passender erster Satz von Eigenschaften (und abhängig hiervon auch weitere Eigenschaften) des Verkehrsteilnehmers 120 können dann zu der übermittelten Information zugeordnet werden.
In Reaktion auf den Empfang zumindest einer Anfrage zu zumindest einem Verkehrsteilnehmer 120 können Daten zu einem oder mehreren mit dem Verkehrsteilnehmer 120 nach vorausbestimmten Kriterien assoziierten Verkehrsteilnehmern bereitgestellt werden. Mit anderen Worten, das Fahrzeug 110 kann in einer Anfrage Information für einen bestimmten Verkehrsteilnehmer 120 anfragen. Desweiteren kann dem Fahrzeug 110 daraufhin Information zu einem oder mehreren zusätzlichen assoziierten Verkehrsteilnehmern 120 bereitgestellt werden.
Die ein oder mehreren assoziierten Verkehrsteilnehmer 120 können dabei Verkehrsteilnehmer 120 sein, die in einem vorausbestimmten Zusammenhang mit dem (angefragten) Verkehrsteilnehmer 120 stehen. Bevorzugt kann der vorausbestimmte Zusammenhang sein: eine aktuelle oder in der nahen Zukunft zu erwartende Entfernung (Umkreis von 10, 20, oder 100 Meter); und/oder eine Anordnung (Vorderfahrzeug, Hinterfahrzeug, parallel fahrend, etc..) oder eine bestimmte Formation; und/oder eine Bewegung (überholendes Fahrzeug, ein zu überholendes Fahrzeug, etc.); und/oder eine (wahrscheinliche) einseitige oder gegenseitige Beeinflussung bei einem Manöver; und/oder eine Überschneidung vorausberechneter Trajektorien in der nahen Zukunft; ein Verkehrsteilnehmer 120, der aus Sicht des Fahrzeugsensorik 112 des Fahrzeugs 110 und/oder des Fahrers des Fahrzeugs 110 mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht sichtbar ist (z.B. der sich in einem Blind-Spot befinden oder sich rasch annähert); und/oder ein Verkehrsteilnehmer 120, der durch den angefragten Verkehrsteilnehmer 120 für das Ego-Fahrzeug 110 verdeckt sein könnte.
Verkehrsteilnehmer 120, die mit einem bestimmten Verkehrsteilnehmer 120 assoziiert sind, können mit den Mitteln 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 ermittelt werden. Dies ist vorteilhaft, da über die Perspektive der Fahrzeug-externen Mittel 130, 131 assoziierte Verkehrsteilnehmer 120 zuverlässig und Ressourcen-effizient ermittelt werden können.
Es kann ein Abgleich der im Fahrzeug 110 empfangenen Daten (z.B. dem ersten Satz der Eigenschaften des zumindest einen Verkehrsteilnehmers 120) mit dem zweiten Satz der Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 erfolgen. Bevorzugt erfolgt dabei eine Vervollständigung der innerhalb des Fahrzeugs 110 verfügbaren Daten über ein direktes Umfeld, insbesondere über die mit dem Fahrzeug 110 assoziierten Verkehrsteilnehmer 120. Besonders sinnvoll ist der Abgleich bzw. das Fusionieren der aus unterschiedlichen Perspektiven erfassten Eigenschaften (Außen-Perspektive und fahrzeugeigene Perspektive).
Abhängig von den empfangenen Daten über den zumindest einen Verkehrsteilnehmer 120 kann ein Umgebungsmodell des Fahrzeugs 110 ermittelt oder aktualisiert werden. Dabei kann im Vergleich zu einem Umgebungsmodell, das allein auf einer Fahrzeug-Sensorik 112 basiert, ein vervollständigtes und/oder ein präzisiertes und/oder plausibilisiertes Umgebungsmodell ermittelt werden. Abhängig von einem derart ermittelten Umgebungsmodell können: eine Bewegungsplanung des Fahrzeugs 110 im Rahmen eines zumindest teilweise automatisierten Fahrens ermittelt werden; und/oder Fahrbahnbereiche ermittelt werden die, insbesondere zu bestimmten Zeitintervallen, vom Fahrzeug 110 befahren werden können und/oder vermieden werden sollten.
Die Steuereinheit 111 des Fahrzeugs 110 kann eingerichtet sein, eine Fahrerinformation für den Fahrer des Fahrzeugs 110 auszugeben, die in Zusammenhang mit den ein oder mehreren relevanten bzw. assoziierten Verkehrsteilnehmern 120 steht. Beispielsweise können Handlungsanweisungen, insbesondere mit einem Bezug zu einem bestimmten Verkehrsteilnehmer 120; und/oder Warnungen, insbesondere mit einem Bezug zu einem bestimmten Verkehrsteilnehmer 120, ausgegeben werden. Bei dem Verkehrsteilnehmer 120 kann es sich dabei insbesondere um einen Verkehrsteilnehmer 120 handeln, der sich außerhalb des Sichtbereichs des Fahrers des Fahrzeugs 110 befindet.
Das Erfassen bzw. Bereitstellen von einem ersten Satz von Eigenschaften von zumindest einem Verkehrsteilnehmer 120 mit Mitteln 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 kann vorrangig in Bezug auf zumindest einen bestimmten Verkehrsteilnehmer 120 erfolgen, zu dem die Information in einer Anfrage gehört und/oder der mit einem solchen Verkehrsteilnehmer 120 assoziiert ist.
Mit anderen Worten, die externe Einheit 130, 131 kann eingerichtet sein, vorrangig Eigenschaften über Verkehrsteilnehmer 120 zu erfassen bzw. bereitzustellen, die durch eine dedizierte Anfrage von einem Fahrzeug 110 gekennzeichnet sind oder die mit einem darin genannten Verkehrsteilnehmer 120 assoziiert sind.
So kann das Erfassen der Eigenschaften von Verkehrsteilnehmern 120 durch Mittel 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 verbessert und/oder fokussiert werden. Insbesondere können die Ressourcen der Mittel 130, 131 außerhalb des Ego-Fahrzeugs 110 vorteilhaft verwaltet und die Echtzeitfähigkeit erhöht werden. Desweiteren kann die Menge an übermittelten Daten reduziert werden.
Die von dem Fahrzeug 110 gesendete Anfrage kann eine Information umfassen, die ein oder mehrere bestimmte Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 anzeigt, die von den Mitteln 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 bereitgestellt werden sollen. Mit anderen Worten, das Fahrzeug 110 kann eingerichtet sein, bestimmte Eigenschaften bzw. Arten von Eigenschaften anzufragen (z.B. solche Eigenschaften, die das Fahrzeug 110 selbst, z.B. bei vorherrschenden Wetterbedingungen oder aufgrund einer ungünstigen Perspektive, nicht gut erfassen kann). Die Mittel bzw. Vorrichtung 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 können dann vorrangig die angefragten Eigenschaften zu den angefragten und/oder assoziierten Verkehrsteilnehmern 120 erfassen und bereitstellen.
Beispielsweise können im Verfahren 200 abhängig von einem Vergleich oder von einer Zuordnung zumindest eines ersten Satzes von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit einem zweiten Satz von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120, bestimmte Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden, die aus der aktuellen geometrischen Anordnung der Verkehrsteilnehmer nicht sensorisch ermittelbar ist. Derartige Eigenschaften können dann im Fahrzeug 110, insbesondere für eine Fahrzeugfunktion, bereitgestellt werden. Außerdem kann anhand der ermittelten Eigenschaften zumindest eine Steuerungsinformation für eine Fahrzeugfunktion, z.B. in einer beabstandet befindlichen Recheneinheit, ermittelt und zum Fahrzeug 110 drahtlos übermittelt werden.
Beispielsweise kann dabei ein Abruf weiterer mit Mitteln 112 des Fahrzeugs 110 erfasster Eigenschaften, insbesondere betreffend einer anderen (komplementären) Seite des Verkehrsteilnehmers 120, erfolgen oder aus einer anderen Erfassungs-Perspektive erfolgen. Eine genaue Identifikation des Verkehrsteilnehmers 120 ist dabei nicht erforderlich.
Das beschriebene Verfahren 200 kann das Ermitteln und Bereitstellen eines dritten Satzes von Eigenschaften umfassen. Der dritte Satz von Eigenschaften kann verglichene Eigenschaften im Zusammenhang mit zumindest einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer 120 umfassen. Der dritte Satz von Eigenschaften kann für das Fahrzeug 110 oder für zumindest einen anderen Verkehrsteilnehmer 120 bereitgestellt werden.
Dabei kann der dritte Satz von Eigenschaften beispielsweise folgende Daten repräsentieren: Eigenschaften, die in dem zweiten Satz von Eigenschaften fehlen bzw. nicht hinreichend repräsentiert sind; Eigenschaften, die durch die Eigenschaften des ersten Satzes von Eigenschaften bestätigt werden; Eigenschaften, die den Eigenschaften des ersten Satzes von Eigenschaften widersprechen; und/oder nach einem vorausbestimmten Verfahren fusionierte Eigenschaften aus den Eigenschaften des ersten Satzes von Eigenschaften und aus den Eigenschaften des zweiten Satzes von Eigenschaften.
Das Bereitstellen des dritten Satzes von Eigenschaften kann an ein oder mehrere Fahrzeuge und/oder an eine Recheneinheit erfolgen, die für eine Beeinflussung mehrerer Fahrzeuge, insbesondere von Manöverentscheidungen, Bahnplanungen bzw. Bewegungstrajektorien, verwendet wird. Der dritte Satz von Eigenschaften kann auch an das Fahrzeug 110 selbst übermittelt werden.
Somit entstehen folgende Vorteile: Die Menge der zu übertragenden Information wird im Vergleich zu einem Austausch der kompletten ersten/zweiten Sätze wesentlich reduziert. Die reduzierte Information kann somit schneller übertragen werden. Desweiteren entlastet eine (vergleichsweise Kosten-günstige) Recheneinheit in einer Infrastrukturvorrichtung die Steuergeräte in einzelnen Fahrzeugen. Außerdem kann das Bereitstellen mittels einer drahtlosen Übertragung, z.B. durch WLAN, LTE, G3, etc., erfolgen, z.B. von einem Router auf einer Autobahnbrücke. Der Speicher, in dem die Daten zu den Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer 120 bereitgestellt werden, kann sich ebenfalls in einem solchen Router befinden.
Zumindest ein Teil des Verfahrens 200 kann auf einem Anwender-Endgerät (z.B. auf einem Smartphone, Tablet, etc.) ausgeführt werden, wobei das Anwender-Endgerät mit dem Fahrzeug 110 durch eine drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsverbindung verbunden sein kann. So können beispielsweise die Kommunikationseinheit, die Sensorik und/oder die Rechenressourcen eines Anwender-Endgeräts verwendet werden, was eine effiziente Implementierung des Verfahrens 200 ermöglicht.
Das Verfahren 200 kann insbesondere in Zusammenhang mit: einem zumindest teilweise automatisierten Fahren des Fahrzeugs 100; einer zumindest teilweise automatisierten Signalisierung des Fahrzeugs 100 an die Fahrzeugumgebung; und/oder dem zumindest teilweise automatisierten Parken zumindest eines oder mehrerer Fahrzeuge, verwendet werden. Insbesondere kann das Verfahren 200 besonders sinnvoll auf mehrere Fahrzeuge bzw. Verkehrsteilnehmer angewendet werden.
Desweiteren werden in diesem Dokument Mittel 111, 112 innerhalb eines Fahrzeugs 110, Mittel 130, 131 außerhalb des Fahrzeugs 110 und ein oder mehrere entsprechende Computerprogrammprodukte beschrieben.
Das in diesem Dokument beschriebene Verfahren 200 weist eine Vielzahl von Vorteilen auf. Insbesondere stellt das Verfahren 200 Daten zu umgebenden Verkehrsteilnehmern 120 bereit, die bisher nicht zur Verfügung stehen und die in effizienter Weise ermittelt werden können. So wird eine Unterstützung eines hohen oder eines besonders konstanten Automatisierungsgrades, z.B. bei einem hochautomatisierten Fahren (HAF) mit geringen Risiken ermöglicht. Das Verfahren 200 ist auch für eine Reihe weiterer (Komfort, Infotainment und Licht-)Funktionen nutzbar. Durch das Verfahren 200 ergeben sich Kostenvorteile, weil das Verfahren 200 auch für Fahrzeuge mit relativ einfacher Sensorik anwendbar ist. Desweiteren ergeben sich Kostenvorteile, da externe Rechenressourcen (z.B. in einem externen Router) verwendet werden können, die typischerweise günstiger als Fahrzeug-Rechenressourcen sind. Außerdem ist das Verfahren 200 auch mit bereits verfügbaren Fahrzeugen (ohne Hardware-Nachrüstung) nutzbar.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur

ETSI Standard EN 302 637 [0002]
SAE Standard SAEJ2735 [0002]
Standard EN 302 637-2 [0002]

Claims

Verfahren (200) zum Zuordnen von Mengen von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer (120), wobei das Verfahren (200) umfasst, – Erfassen (201) einer ersten Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) zu einem ersten Zeitpunkt, mit Mitteln (112) eines Fahrzeugs (110) und/oder mit Mitteln (131) außerhalb des Fahrzeugs (110); – Erfassen (202) einer zweiten Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) zu einem zweiten Zeitpunkt, wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich nach dem ersten Zeitpunkt liegt; – Vergleichen (203) von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge; – in Abhängigkeit von dem Vergleichen, Ermitteln (204) einer Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer (120); und – Bereitstellen (205) der Zuordnung.
Verfahren (200) gemäß Anspruch 1, weiter umfassend, Ermitteln, auf Basis der Zuordnung, einer Eigenschaft des zugeordneten Verkehrsteilnehmers (120), die zu dem zweiten Zeitpunkt nicht in einem erforderlichen Maße erfasst werden kann.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei – zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt eine Zeitspanne von 5, 10, 20, 30, 60 Sekunden oder mehr liegt; und/oder – zwischen dem ersten Zeitpunkt und dem zweiten Zeitpunkt zumindest zeitweise keine Erfassung von Eigenschaften des zugeordneten Verkehrsteilnehmers (120) erfolgt.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei – das Vergleichen (203) und/oder das Ermitteln (204) einer Zuordnung das Wiedererkennen eines Verkehrsteilnehmers (120) umfasst; und/oder – in Abhängigkeit von der Zuordnung ein Tracking-Vorgang des zugeordneten Verkehrsteilnehmers (120) erfolgt.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend, – in Abhängigkeit von dem Vergleichen, Ermitteln (205) einer dritten Menge von Eigenschaften des zugeordneten Verkehrsteilnehmers (120); und – Bereitstellen der dritten Menge in dem Fahrzeug (110) und/oder in einem anderen Verkehrsteilnehmer (120).
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Vergleichen (203) von Eigenschaften der ersten Menge und von Eigenschaften der zweiten Menge umfasst, – Ermitteln eines Ähnlichkeitsmaßes, und/oder – Ermitteln von ein oder mehreren statistischen Abhängigkeiten zwischen Eigenschaften, und/oder – Ermitteln eines Plausibilitätsmaßes.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Vergleichen (203) und das Ermitteln (204) einer Zuordnung umfasst, Ermitteln einer Maschinen-angelernten Zuweisungsfunktion, insbesondere eines neuronalen Netzes, die eingerichtet ist, zu bestimmen, ob eine erste Menge von Eigenschaften und eine zweite Menge von Eigenschaften zu einem gleichen Verkehrsteilnehmer (120) gehören oder nicht.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei – das Vergleichen (203) und das Ermitteln (204) einer Zuordnung umfasst, Ermitteln eines Datenmodells für einen Verkehrsteilnehmer (120); und – das Ermitteln (204) der Zuordnung in Abhängigkeit von dem Datenmodell erfolgt.
Verfahren (200) gemäß Anspruch 8, wobei ein Datenmodell Wahrscheinlichkeiten für Kombinationen von Eigenschaften anzeigt.
Verfahren (200) gemäß Anspruch 9, wobei das Vergleichen (203) und das Ermitteln (204) einer Zuordnung in Abhängigkeit von einer Vielzahl von Datenmodellen für unterschiedliche Kombinationen von Eigenschaften erfolgt.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend, in Abhängigkeit von dem Vergleichen (203) und/oder der Zuordnung, Ermitteln einer Eingangsgröße für zumindest eine Fahrzeugfunktion des Fahrzeugs (110).
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Menge und/oder die zweite Menge Eigenschaften aus ein oder mehreren der folgenden Kategorien umfasst: – geometrische Daten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers (120); – Farbinformation bezüglich eines Verkehrsteilnehmers (120); – Information bezüglich der Kleidung eines Fußgängers bzw. eines Fahrers eines Fahrzeugs; – eine Klasse oder ein Fahrzeugmodell eines Verkehrsteilnehmers (120); – Information über eine Fahrzeugmarke eines Verkehrsteilnehmers (120);
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Menge und/oder die zweite Menge Eigenschaften aus ein oder mehreren der folgenden Kategorien umfasst: – absolute und/oder relative Positionsdaten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers (120); – absolute und/oder relative Bewegungsdaten bezüglich eines Verkehrsteilnehmers (120); und/oder – geometrische Anordnungsdaten eines Verkehrsteilnehmers (120) relativ zu zumindest einem anderen Verkehrsteilnehmer (120).
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Menge und/oder die zweite Menge von Eigenschaften ein oder mehrere umfasst von: – Information in Bezug auf ein amtliches Kennzeichen eines Verkehrsteilnehmers (120); – Information in Bezug auf eine Vignette eines Verkehrsteilnehmers (120); und/oder – Information in Bezug auf ein elektronisches Geräts, das mit dem Verkehrsteilnehmer (120) bewegt wird.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Menge und die zweite Menge zumindest teilweise unterschiedliche Eigenschaften, insbesondere Eigenschaften aus unterschiedlichen Kategorien, umfassen.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln (204) einer Zuordnung in Abhängigkeit von Daten erfolgt, die anzeigen, welche Verkehrsteilnehmer (120) sich in einem bestimmten Fahrbahnabschnitt aufhalten.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste Menge von Eigenschaften zumindest teilweise durch Abfrage einer Datenbank außerhalb des Fahrzeugs (110) und/oder durch Abgleich von Daten einer Vielzahl von Mitteln (131) außerhalb des Fahrzeugs (110) ermittelt wird.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei – die erste und/oder die zweite Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) ein oder mehrere permanente Eigenschaften und ein oder mehrere veränderliche Eigenschaften aufweist; und – das Ermitteln einer Zuordnung auf Basis der ein oder mehreren veränderlichen Eigenschaften und auf Basis der ein oder mehreren permanenten Eigenschaften erfolgt.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei – das Verfahren (200) weiter umfasst, Senden, durch das Fahrzeug (110), einer Anfrage-Nachricht; und – die Anfrage-Nachricht Information umfasst, die von der ersten Menge von Eigenschaften abhängt.
Verfahren (200) gemäß Anspruch 19, wobei in Reaktion auf die Anfrage-Nachricht vorrangig erste Mengen von ein oder mehreren Verkehrsteilnehmern (120) durch die Mittel (131) außerhalb des Fahrzeugs 110) bereitgestellt werden, die in der Anfrage-Nachricht angezeigt werden bzw. die mit einem angezeigten Verkehrsteilnehmer (120) assoziiert sind.
Verfahren (200) gemäß einem der Ansprüche 19 bis 20, wobei die Anfrage-Nachricht, ein oder mehrere Eigenschaften anzeigt, die durch die Mittel (131) außerhalb des Fahrzeugs (110) erfasst werden sollen.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend, – Ermitteln von ein oder mehreren assoziierten Verkehrsteilnehmern (120), die mit dem zugeordneten Verkehrsteilnehmer (120) in Zusammenhang stehen; und – Bereitstellen von Daten für die ein oder mehreren assoziierten Verkehrsteilnehmer (120).
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend, – Abgleichen der ersten Menge von Eigenschaften mit der zweiten Menge von Eigenschaften; und/oder – Erstellen eines Umgebungsmodells des Fahrzeugs (110) basierend auf der ersten und zweiten Menge von Eigenschaften.
Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die erste und die zweite Menge von Eigenschaften von dem Fahrzeug (110) dazu verwendet werden, – das Fahrzeug (110) zumindest teilweise automatisch zu führen; und/oder – eine Fahrerinformation an einen Fahrer des Fahrzeugs (110) auszugeben; und/oder – eine Handlungsanweisung und/oder einen Warnhinweis in Bezug auf den zugeordneten Verkehrsteilnehmer (120) und/oder in Bezug auf einen assoziierten Verkehrsteilnehmer (120) an den Fahrer des Fahrzeugs (110) auszugeben.
Computerprogramm, das eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das Verfahren (200) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
System (100) zum Zuordnen von Mengen von Eigenschaften eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer (120), wobei das System (100) eingerichtet ist, – zu einem ersten Zeitpunkt eine erste Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) mit Mitteln (112) eines Fahrzeugs (110) und/oder mit Mitteln (131) außerhalb des Fahrzeugs (110) zu erfassen; – zu einem zweiten Zeitpunkt eine zweite Menge von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers (120) zu erfassen; wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich nach dem ersten Zeitpunkt liegt; – Eigenschaften der ersten Menge und Eigenschaften der zweiten Menge zu vergleichen; – in Abhängigkeit von dem Vergleich, eine Zuordnung der ersten Menge und der zweiten Menge zu einem zugeordneten Verkehrsteilnehmer (120) zu ermitteln; und – die Zuordnung bereitzustellen.