DE102015222944A1

DE102015222944A1 - Verfahren zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objektes in einem Wegenetz und Steuergerät

Info

Publication number: DE102015222944A1
Application number: DE102015222944.0A
Authority: DE
Inventors: Andreas Vogel; Kai Fischer; Kateryna Krykunova
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2015-11-20
Filing date: 2015-11-20
Publication date: 2017-05-24
Also published as: FR3044127A1; IT201600115018A1; CN106779159B; CN106779159A; FR3044127B1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (600) zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objekts (100) in einem Wegenetz (106) mit zumindest einer Gabelungsstelle (200), von der zumindest eine erste Teilstrecke (202) und eine zweite Teilstrecke (204) abgehen. Das Verfahren (600) umfasst einen Schritt des Bestimmens (610) zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) auf der ersten Teilstrecke (202) repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, und zumindest eines zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) auf der zweiten Teilstrecke (204) repräsentiert. Ferner umfasst das Verfahren (600) einen Schritt des Skalierens (630) zumindest des ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, sodass eine Summe des skalierten ersten und des skalierten zweiten Wahrscheinlichkeitswerts größer als ein Wahrscheinlichkeitswert des Objektes (100) auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle (200) ist, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) in dem Wegenetz (106) zu ermitteln.

Description

Stand der Technik
Die Erfindung geht aus von einer Vorrichtung oder einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm.
Objekte können beispielsweise mithilfe eines sogenannten Partikelfilters in einer digitalen Karte lokalisiert werden.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objektes in einem Wegenetz, weiterhin ein Steuergerät, das dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
Der hier beschriebene Ansatz schafft ein Verfahren zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objekts in einem Wegenetz mit zumindest einer Gabelungsstelle, von der zumindest eine erste Teilstrecke und eine zweite Teilstrecke abgehen, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:
Bestimmen zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der ersten Teilstrecke repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, und zumindest eines zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der zweiten Teilstrecke repräsentiert; und
Skalieren zumindest des ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, sodass eine Summe des skalierten ersten und des skalierten zweiten Wahrscheinlichkeitswerts größer als ein Wahrscheinlichkeitswert des Objektes auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle ist, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts in dem Wegenetz zu ermitteln.
Unter einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit kann eine Wahrscheinlichkeit verstanden werden, mit der sich das Objekt an einem bestimmten Ort im Wegenetz aufhält. Unter einem Wegenetz kann ein Netz aus einer Mehrzahl von von dem Objekt benutzbaren oder benutzten Wegen verstanden werden. Unter einer Gabelungsstelle kann ein Punkt im Wegenetz verstanden werden, an dem sich eine Strecke des Wegenetzes in zumindest zwei Teilstrecken teilt. Unter einem Objekt kann beispielsweise ein Fahrzeug, ein Mobiltelefon, eine Kiste, ein Koffer, ein Datenpakt oder dergleichen verstanden werden.
Unter einem Wahrscheinlichkeitswert kann beispielsweise eine die Aufenthaltswahrscheinlichkeit repräsentierende Wahrscheinlichkeitszahl verstanden werden.
Der hier beschriebene Ansatz beruht auf der Erkenntnis, dass durch die Verwendung eines Multiversenalgorithmus Objekte in einem Wegenetz, wie es beispielsweise in einer digitalen Karte hinterlegt ist, lokalisiert werden können. Der Vorteil eines derartigen Lokalisierungsverfahrens besteht darin, dass die mithilfe des Multiversenalgorithmus berechneten Aufenthaltswahrscheinlichkeiten der Objekte sehr genaue, realistische Werte liefern. Dadurch kann auch dann eine zuverlässige Lokalisierung gewährleistet werden, wenn nur wenige oder schlechte Sensordaten zur Plausibilisierung oder Korrektur der Aufenthaltswahrscheinlichkeiten zur Verfügung stehen.
Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform kann im Schritt des Skalierens der höhere des ersten oder zweiten Wahrscheinlichkeitswertes einen skalierten Wahrscheinlichkeitswert erhalten, der einem Wahrscheinlichkeitswert des Objekts auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle entspricht. Auf diese Weise kann eine verbesserte Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes im Wegenetz erreicht werden.
Denkbar ist ferner eine Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes, bei dem im Schritt des Skalierens der erste und zweite Wahrscheinlichkeitswert derart skaliert werden, dass eine Summe der ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswerte eine Wahrscheinlichkeit von größer 100 Prozent repräsentiert und/oder dass der erste oder zweite Wahrscheinlichkeitswert eine Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent repräsentiert. Auf diese Weise kann ebenfalls eine verbesserte Ermittlung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes im Wegenetz erreicht werden.
Der hier beschriebene Ansatz schafft weiterhin ein Verfahren zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objekts in einem Wegenetz mit zumindest einer ersten Gabelungsstelle, von der zumindest eine erste Teilstrecke und eine zweite Teilstrecke abgehen, und zumindest einer auf der ersten Teilstrecke befindlichen zweiten Gabelungsstelle, von der zumindest eine dritte Teilstrecke und eine vierte Teilstrecke abgehen, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:
Bestimmen zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der dritten Teilstrecke repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, wenn sich das Objekt auf der ersten Teilstrecke befindet, zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der vierten Teilstrecke repräsentierenden zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, wenn sich das Objekt auf der ersten Teilstrecke befindet, und zumindest eines dritten Wahrscheinlichkeitswertes, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der zweiten Teilstrecke oder auf einer von einer über die zweite Teilstrecke erreichbaren weiteren Gabelungsstelle abgehenden weiteren Teilstrecke repräsentiert;
Addieren zumindest des ersten, zweiten und dritten Wahrscheinlichkeitswertes, um einen Hilfswert zu erhalten; und
Skalieren zumindest des ersten, zweiten und dritten Wahrscheinlichkeitswertes unter Verwendung des Hilfswertes, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts in dem Wegenetz zu ermitteln.
Unter einem Hilfswert kann insbesondere ein Wert verstanden werden, der eine Wahrscheinlichkeit von größer 100 Prozent repräsentiert.
Beispielsweise können die drei Wahrscheinlichkeitswerte im Schritt des Skalierens in Bezug auf eine Referenzwahrscheinlichkeit von 100 Prozent oder 1 skaliert werden, sodass eine Summe aus den drei skalierten Wahrscheinlichkeitswerten einer Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent oder 1 entspricht.
Gemäß einer Ausführungsform repräsentiert der Hilfswert eine Wahrscheinlichkeit von größer 100 Prozent. Hierbei können im Schritt des Skalierens der dritte, vierte und zweite Wahrscheinlichkeitswert derart skaliert werden, dass nach dem Skalieren eine Summe aus dem dritten, vierten und zweiten Wahrscheinlichkeitswert eine Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent repräsentiert. Dadurch wird eine möglichst realistische Bestimmung der den verschiedenen Teilstrecken zugeordneten Aufenthaltswahrscheinlichkeiten ermöglicht.
Von Vorteil ist ferner, wenn im Schritt des Bestimmens unter Verwendung des vierten Wahrscheinlichkeitswertes und des zweiten Wahrscheinlichkeitswertes eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes auf einer über die erste Teilstrecke und die zweite Teilstrecke zugänglichen fünften Teilstrecke bestimmt wird, wenn sich das Objekt auf der ersten Teilstrecke oder der vierten Teilstrecke oder der zweiten Teilstrecke oder der weiteren Teilstrecke befindet. Hierbei kann beispielsweise die fünfte Teilstrecke über eine die erste Teilstrecke und die vierte Teilstrecke umfassende erste Zugangsstrecke oder über eine die zweite Teilstrecke und die weitere Teilstrecke umfassende zweite Zugangsstrecke zugänglich sein. Ferner kann die vierte Teilstrecke oder die weitere Teilstrecke in die fünfte Teilstrecke münden. Durch diese Ausführungsform kann das Objekt oder Fahrzeug auf Strecken lokalisiert werden, die sich aus der Vereinigung zweier oder mehrerer Teilstrecken ergeben. Dadurch kann die Genauigkeit bei der Lokalisierung des Objektes oder Fahrzeugs im Wegenetz weiter erhöht werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann im Schritt des Bestimmens die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes oder Fahrzeugs auf der fünften Teilstrecke dem vierten Wahrscheinlichkeitswert entsprechen, wenn der zweite Wahrscheinlichkeitswert eine geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit als der vierte Wahrscheinlichkeitswert repräsentiert. Alternativ kann die Aufenthaltswahrscheinlichkeit dem zweiten Wahrscheinlichkeitswert entsprechen, wenn der vierte Wahrscheinlichkeitswert eine geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit als der zweite Wahrscheinlichkeitswert repräsentiert. Somit kann die der fünften Teilstrecke zugeordnete Aufenthaltswahrscheinlichkeit sehr einfach durch Löschen des die jeweils geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit repräsentierenden Wahrscheinlichkeitswertes bestimmt werden. Dadurch kann der Rechenaufwand bei der Bestimmung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit verringert werden.
Ferner kann das Verfahren mit einem Schritt des Korrigierens vorgesehen sein, in dem je nach Ausführungsform der dritte, vierte oder zweite Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung von von zumindest einem Sensor des Objektes oder Fahrzeugs bereitgestellten Sensordaten korrigiert wird. Bei dem Sensor kann es sich beispielsweise um einen Umfeldsensor des Objektes oder Fahrzeugs handeln. Zusätzlich oder alternativ kann der betreffende Wahrscheinlichkeitswert im Schritt des Korrigierens auch unter Verwendung von Navigationsdaten korrigiert werden.
Es ist zudem von Vorteil, wenn im Schritt des Bestimmens zumindest ein zusätzlicher Wahrscheinlichkeitswert bestimmt wird, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes oder Fahrzeugs auf zumindest einer von der weiteren Gabelungsstelle abgehenden zusätzlichen Teilstrecke repräsentiert, wenn sich das Objekt oder Fahrzeug auf der zweiten Teilstrecke befindet. Entsprechend können im Schritt des Addierens zumindest der dritte, vierte, zweite und zusätzliche Wahrscheinlichkeitswert addiert werden, um den Hilfswert zu erhalten, wobei im Schritt des Skalierens zumindest der dritte, vierte, zweite und zusätzliche Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung des Hilfswertes skaliert werden können. Dadurch kann die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts oder Fahrzeugs in einer Mehrzahl unterschiedlicher, insbesondere voneinander unabhängiger Teilstrecken des Wegenetzes sehr zuverlässig und genau bestimmt werden.
Dieses Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner ein Steuergerät, das ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form eines Steuergeräts kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.
Unter einem Steuergerät kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Das Steuergerät kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen des Steuergeräts beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:
1 eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel;
2 eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel;
3 eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel;
4A eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel;
4B eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel;
4C eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel;
4D eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel;
4E eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel;
4F eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel
5 eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel;
6 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
7 ein Blockschaltbild eines Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung als Steuergerät.
In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
1 zeigt eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs 100 mit einem Steuergerät 102 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Fahrzeug 100 fährt auf einer Fahrbahn 104, die Teil eines Wegenetzes 106 ist und sich an mehreren Gabelungsstellen in mehrere Teilstrecken teilt. Das Steuergerät 102 ist ausgebildet, um eine Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Fahrzeug 100 an einem bestimmten Ort im Wegenetz 106 aufhält, unter Verwendung eines nachfolgend näher beschriebenen Multiversenalgorithmus zu ermitteln, bei dem eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Fahrzeugs 100 auf zwei von einer gemeinsamen Gabelungsstelle ausgehenden Teilstrecken unter Verwendung einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit, mit der sich das Fahrzeug 100 auf einer von den beiden Teilstrecken unabhängigen Teilstrecke aufhält, bestimmt wird. Optional ist das Steuergerät 102 mit einer Umfeldsensorik 108 des Fahrzeugs 100 gekoppelt, die ausgebildet ist, um eine Position des Fahrzeugs auf der Fahrbahn 104 zu erfassen und an das Steuergerät 102 zu senden, das die Sensordaten der Umfeldsensorik 108 zur Plausibilisierung oder Korrektur von Ergebnissen des Multiversenalgorithmus verwendet.
Objekte können beispielsweise mithilfe eines sogenannten Partikelfilters in einer digitalen Karte lokalisiert werden. Hierbei ist eine Menge von Punkten, auch Partikel genannt, in der digitalen Karte gegeben. Jedes der Partikel repräsentiert mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit den wahren Aufenthaltsort des Objekts. Partikel dürfen sich innerhalb der Karte auf gewissen vorgegebenen Bereichen wie beispielsweise Straßen befinden.
In einem Bewegungsschritt eines entsprechenden Lokalisierungsverfahrens wird eine jeweilige Bewegung der Objekte beispielsweise mittels eines sogenannten Dead-Reckoning-Algorithmus gemessen. Die Messung der Bewegungen erfolgt beispielsweise unter Verwendung eines globalen Navigationssatellitensystems, kurz GNSS, von Odometrie, Schrittzählern, Gyroskopen, Beschleunigungssensoren oder WLAN-Fingerprints.
Im Ergebnis der Messung wird ein Verschiebevektor bestimmt, um den sich das Objekt bewegt hat. Da die Sensoren mit Fehlern arbeiten, handelt es sich bei dem Verschiebevektor um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Meist wird eine Normalverteilung angenommen.
Der Verschiebevektor wird nun auf jedes der Partikel addiert. Da es sich genau genommen nicht um einen Vektor, sondern um eine Verteilung handelt, werden die Partikel geklont und jeweils verschiedene Probeelemente aus der Verteilung des Verschiebevektors addiert. Aus einem Partikel entsteht dadurch eine Vielzahl von Tochterpartikeln. Die Wahrscheinlichkeit des Vaterpartikels wird dabei auf die Kinderpartikel entsprechend deren Wahrscheinlichkeiten verteilt. Das Vaterpartikel wird anschließend gelöscht.
Die Partikel bewegen sich innerhalb einer digitalen Karte. Viele der neu entstandenen Kinderpartikel können verworfen werden, wenn sie auf ihrer Bewegung verbotene Bereiche der digitalen Karte durchquert haben. So können Partikel durch Wände gewandert sein oder im Fall eines Fahrzeugs von der Straße gefallen sein. All diese Partikel können in einem Ausdünnschritt des Lokalisierungsverfahrens gelöscht werden, da diese Bewegung verboten ist. Es können weitere Randbedingungen vorgegeben sein, mit denen die Partikel plausibilisiert werden können. So stellt beispielsweise der erwähnte Dead-Reckoning-Algorithmus zusätzlich zum Verschiebevektor einen globalen Bereich zur Verfügung, in dem sich die Objekte befinden können, etwa innerhalb einer vom Navigationssatellitensystem berechneten Aufenthaltsellipse, wobei alle Partikel außerhalb dieses Bereiches gelöscht werden können.
Dieses Ausdünnen geschieht etwa durch Multiplikation mit einer sogenannten Emissionswahrscheinlichkeit. Auf diese Weise bleiben nach kurzer Zeit nur noch wenige Partikel übrig, durch die die wahre Position des Objekts in der digitalen Karte näherungsweise bestimmt wird.
Durch die Multiplikation mit der Emissionswahrscheinlichkeit und das Löschen unwahrscheinlicher Partikel entspricht die Summe der Wahrscheinlichkeiten über alle Partikel nicht mehr der Zahl 1. In einem Renormierungsschritt wird deshalb die Wahrscheinlichkeit aller verbliebenen Partikel so skaliert, dass sie in Summe wieder 1 ergeben.
Es kann sein, dass ein solcher Partikelfilter einen relativ großen globalen Fehlerbereich aufweist, in dem sich die Partikel aufhalten dürfen, etwa aufgrund von Abschattungen im Navigationssatellitensystem oder einer unterbrochenen WLAN-Verbindung. Zudem kann der Bewegungsvektor sehr schwach sein, d. h., er gibt lediglich eine Schiebedistanz, jedoch keine Richtung an, in etwa vergleichbar mit einem Schrittzähler. Ferner besteht das digitale Netz, in dem sich das Objekt bewegen darf, oftmals nur aus Strichen.
2 zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes 106 zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel. Bei dem Wegenetz 106 handelt es sich beispielsweise um das anhand von 1 beschriebene Wegenetz. Gezeigt ist die Fahrbahn 104, die sich an einer ersten Gabelungsstelle 200 in eine erste Teilstrecke 202, eine zweite Teilstrecke 204 und eine dritte Teilstrecke 206 teilt. Eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs im Wegenetz 106 ist mit einem Pfeil markiert.
3 zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes 106 zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel. Im Unterschied zu 2 befindet sich auf der ersten Teilstrecke 202 eine zweite Gabelungsstelle 300, von der die dritte Teilstrecke 206 und eine vierte Teilstrecke 302 abgehen.
4A zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes 106 zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel. Im Unterschied zu 3 weist das Wegenetz 106 auf der zweiten Teilstrecke 204 eine weitere Gabelungsstelle 400 auf, von der gemäß diesem Ausführungsbeispiel eine weitere Teilstrecke 402 und eine zusätzliche Teilstrecke 404 abgehen. Hierbei münden die vierte Teilstrecke 302 und die weitere Teilstrecke 402 in eine gemeinsame fünfte Teilstrecke 406, die sich beispielhaft zwischen der dritten Teilstrecke 206 und der zusätzlichen Teilstrecke 404 erstreckt.
5 zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes 106 zur Verwendung mit einem Steuergerät gemäß einem Ausführungsbeispiel. Im Unterschied zu dem anhand der 2 bis 4A bis 4E beschriebenen Wegenetz ist das in 5 gezeigte Wegenetz 106 als Kamm dargestellt. An der ersten Gabelungsstelle 200 teilt sich die Fahrbahn 104 in die erste Teilstrecke 202 und die zweite Teilstrecke 204. An der auf der ersten Teilstrecke 202 befindlichen zweiten Gabelungsstelle 300 teilt sich die Fahrbahn 104 in die dritte Teilstrecke 206 und die vierte Teilstrecke 302. Wie in 5 zu erkennen, teilt sich die Fahrbahn 104 an einer auf der dritten Teilstrecke 206 befindlichen dritten Gabelungsstelle 500 weiter in eine sechste Teilstrecke 502 und eine siebte Teilstrecke 504. An einer auf der sechsten Teilstrecke 502 befindlichen vierten Gabelungsstelle 505 teilt sich die Fahrbahn 104 wiederum in eine achte Teilstrecke 506 und eine neunte Teilstrecke 508. Auf der achten Teilstrecke 506 befindet sich eine fünfte Gabelungsstelle 510. Von der fünften Gabelungsstelle 510 gehen eine zehnte Teilstrecke 512 und eine elfte Teilstrecke 514 ab. Bei den Teilstrecken 204, 302, 504, 508, 514 handelt es sich beispielhaft um Ausfahrten, die von einer durch die Teilstrecken 202, 206, 502, 506, 512 gebildeten Hauptfahrbahn der Fahrbahn 104 abgehen.
Die 2 und 3 zeigen Beispiele für eine Dreierkreuzung, d. h. für eine Kreuzung mit je drei gleichberechtigten Abgängern. Aus 2 ist ersichtlich, dass nach dem Durchfahren der Kreuzung jede Straße in Form der Teilstrecken 202, 204, 206 mit einer Wahrscheinlichkeit von 33 Prozent befahren wird, d. h., die Wahrscheinlichkeit teilt sich gleichmäßig auf alle Abgänger auf.
3 zeigt eine ähnliche Kreuzung wie in 2, jedoch mit dem Unterschied, dass die Kreuzung hier etwas verzerrt ist und sich aus zwei Kreuzungssequenzen zusammensetzt. Bei Verwendung des vorangehend erwähnten Partikelfilters zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsverteilung würde sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung in 3 von der Wahrscheinlichkeitsverteilung in 2 deutlich unterscheiden. An der ersten Kreuzung in Form der ersten Gabelungsstelle 200 würde die eine Hälfte der Partikel nach rechts, die andere Hälfte der Partikel nach links fahren. Die in Fahrtrichtung rechten Partikel stoßen nun auf die nächste Kreuzung in Form der zweiten Gabelungsstelle 300 und teilen sich wiederum zu gleichen Teilen auf. Damit ergibt sich statt der in 2 ermittelten Wahrscheinlichkeitsverteilung von 1/3, 1/3, 1/3 eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von 1/4, 1/4, 1/2, und zwar unabhängig davon, wie gering der Abstand zwischen den beiden Kreuzungen ausfällt.
Bei dem in 4A gezeigten Beispiel des Wegenetzes 106 teilt sich ein Fahrstreifen 104 in zwei Fahrstreifen 202, 204 auf, die sich danach weiter aufteilen und in einem Mittelstreifen 406 zusammenlaufen. Das Fahrzeug kann sich also zwei Mal entscheiden, in welche Richtung es fahren will. Im Ergebnis sind alle drei Fahrstreifen 206, 404, 406 gleich wahrscheinlich. Es wird also eine Wahrscheinlichkeitsaufteilung von 1/3, 1/3, 1/3 erwartet. Aus der Sicht des Partikelfilters fährt jedoch die Hälfte der Partikel an der ersten Gabelungsstelle 200 nach links, wobei die andere Hälfte der Partikel nach rechts fährt. Danach teilen sich die Partikel wieder auf und werden für den Mittelstreifen 406 zusammengefasst. Somit ergibt sich laut Partikelfilter letztendlich eine Aufteilung von 1/4, 1/2, 1/4.
In 5 ist beispielhaft ein Kamm dargestellt. Dabei gehen von einer Geradeausspur in regelmäßigen Abständen Linksabbieger ab, in die jeweils mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent abgebogen werden kann. Vom Standpunkt des Fahrzeugs sind alle Straßen oder Abzweigungen im Ergebnis gleich wahrscheinlich. Vom Standpunkt des Partikelfilters hingegen fährt das Fahrzeug letztendlich nur noch mit einer Wahrscheinlichkeit von 1/32 geradeaus, da an jeder Gabelungsstelle die Hälfte der Partikel in eine Abzweigung einfährt.
Diese Fehler bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsverteilung können mithilfe eines Dead-Reckoning-Algorithmus überkompensiert werden. Mithilfe eines nachfolgend näher beschriebenen Multiversenalgorithmus gemäß dem hier vorgestellten Ansatz können hingegen Genauigkeitsanforderungen erfüllt werden.
Das Prinzip des Partikelfilters beruht darauf, dass parallel eine hohe Anzahl möglicher Positionen verfolgt wird. Es wird also nicht ein einzelnes Objekt, sondern genau genommen eine Vielzahl von Objekten oder Partikel lokalisiert, beispielsweise eine Vielzahl von Fahrzeugen, die autonom und unabhängig voneinander auf Kreuzungen zufahren, wobei die jeweiligen Fahrer selbst und unabhängig voneinander rein nach dem Zufallsprinzip entscheiden, in welche Straße abgebogen wird. Aus dieser Perspektive betrachtet erscheinen die Verteilungen, wie sie der Partikelfilter berechnet, durchaus als korrekt.
Nun soll jedoch die wahrscheinlichste Position eines einzelnen Objekts bestimmt werden. Dabei gilt, dass sich ein einzelnes Objekt nicht gleichzeitig für links und rechts entscheiden kann. Die Grundidee besteht also darin, dass sich das Objekt an jeder Kreuzung nur für einen Weg entscheiden kann. Im Gegensatz zur Sichtweise des Partikelfilters kann sich ein einzelnes Objekt an einer Kreuzung nicht aufspalten. Es kann sich nur in einer Realität für links und in einer anderen Realität für rechts entscheiden. Beide Realitäten können aber nicht gleichzeitig existieren. Es handelt sich sozusagen um alternative Universen. ln dem einen Universum biegt das Objekt nach rechts ab, während es in dem anderen Universum nach links abbiegt. Wichtig ist, dass sich im Unterschied zum Partikelfilter im Moment der Abspaltung nicht das Objekt teilt, sondern zusätzlich neue, alternative Welten entstehen.
Diese alternativen Universen sind also nicht als Kinder eines vor der Gabelung herrschenden ursprünglichen Universums zu betrachten. Vielmehr handelt es sich um in Bezug auf das ursprüngliche Universum vollkommen gleichberechtigte, neue Paralleluniversen. Sobald diese Universen entstanden sind, gibt es keine Wechselwirkung zwischen den Universen mehr.
Die neuen Universen entstehen durch Klonen des ursprünglichen Universums. Danach biegt das Objekt in dem einen Universum nach rechts und in dem anderen Universum nach links ab, wobei diese Universen zusätzlich erzeugt werden, d. h., es wird nicht ein Vater auf mehrere Töchter aufgeteilt. Vielmehr entstehen neue, zusätzliche Geschwisteruniversen, wobei jedes dieser Geschwisteruniversen eine Wahrscheinlichkeit erhält, die sich aus der Übergangswahrscheinlichkeit an der Kreuzung und aus der Wahrscheinlichkeit vor der Kreuzung ableitet.
Durch das Klonen ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten bis zur Renormierung über alle vorhandenen Universen, und nicht nur über die Geschwisteruniversen, größer als 1.
Um die wahrscheinlichste Position des Objekts zu bestimmen, werden nun nicht die Wahrscheinlichkeiten von Partikeln, sondern die Wahrscheinlichkeiten der Universen verwendet. Gibt es verschiedene Universen, in denen sich das Objekt an ein und derselben Stelle befindet, so ist die Aufenthaltswahrscheinlichkeit das Maximum aus allen Universen, in denen das Objekt an dieser Stelle sitzt.
Statt Paralleluniversen kann man sich auch alternative Pfade vom Ursprungsort des Objekts zu einer aktuellen Position vorstellen. Stößt ein solcher Pfad auf eine Gabelung, so wird bildlich gesprochen ein zusätzlicher Pfad vom Ursprungsort bis zur Gabelung verlegt. Dann biegt der eine Pfad in die eine Richtung ab und der andere Pfad nutzt die Alternative.
Der Multiversenalgorithmus kann dem des Partikelfilters ähnlich sein. Der Unterschied besteht darin, dass beim Partikelfilter ein Partikel in Tochter- oder Kinderpartikel aufgespalten wird, während beim Multiversenalgorithmus statt Kindern Geschwister erzeugt werden. Der Multiversenalgorithmus kann ebenso wie der Partikelfilter Schritte des Plausibilisierens und Renormierens der Wahrscheinlichkeiten umfassen.
Für den Multiversenalgorithmus gelten beispielsweise folgende Anforderungen in Bezug auf einen Prozess zur Erzeugung von Geschwisteruniversen.
Beim Klonen und Neuverteilen der Wahrscheinlichkeiten auf die Geschwister darf keines der Geschwister mehr Wahrscheinlichkeit haben als das Universum vor dem Klonen. Andernfalls läge eine Übergangswahrscheinlichkeit von „vor der Kreuzung“ zu „nach der Kreuzung“ bei über 100 Prozent.
Durch das Klonen kann bis zur Renormierung mehr Wahrscheinlichkeit entstehen. Allerdings darf beim Klonen keine Wahrscheinlichkeit verschwinden, d. h., die Summe der Wahrscheinlichkeiten der Geschwisteruniversen soll wenigstens so groß sein wie die Wahrscheinlichkeit vor der Gabelung.
Ferner soll das Verhältnis der Wahrscheinlichkeiten zwischen den Geschwisteruniversen direkt nach dem Klonen demjenigen Verhältnis entsprechen, das die Wahrscheinlichkeiten an der Kreuzung vorgeben, beispielsweise: „Folge mit 90 Prozent Wahrscheinlichkeit der Hauptstraße und biege mit nur 10 Prozent Wahrscheinlichkeit in die Sackgasse ein.“ Entsprechend sollten auch die Geschwisteruniversen ein Wahrscheinlichkeitsverhältnis von 90 zu 10 aufweisen.
Der Partikelfilter bildet einen Grenzfall, in dem die alte Wahrscheinlichkeit vollständig auf alle Geschwister verteilt wird, ohne dass beim Klonen neue Wahrscheinlichkeiten erzeugt werden. Dies entspricht dem bildlichen Vergleich, wonach die Wahrscheinlichkeit des Vaters vollständig an dessen Kinder aufgeteilt wird, wobei der Vater selbst verschwindet.
Der andere Grenzfall ist der, bei dem maximal viel neue Wahrscheinlichkeit erzeugt wird. ln diesem Fall würde eines der Geschwister ohne Änderung seiner Wahrscheinlichkeit (natürlich nur bis zur Renormierung) über die Gabelung fahren. Alle anderen Geschwister würden entsprechend dem Aufteilungsverhältnis an der Gabelung eine gleich große oder verkleinerte Wahrscheinlichkeit erhalten.
Der Multiversenalgorithmus stellt diesen Grenzfall dar. Zwischen diesen beiden Grenzfällen existieren theoretisch beliebig viele Algorithmen. Die beiden Grenzfälle lassen sich wie folgt zusammenfassen. Der Partikelfilter beschreibt die Verteilung einer Vielzahl von Objekten in einem Universum; der Multiversenalgorithmus beschreibt die Verteilung eines einzelnen Objekts in einer Vielzahl paralleler Universen. Zwischen den beiden Grenzfällen existiert ein ganzes Kontinuum möglicher Zwischenstadien der Algorithmen.
Der Multiversenalgorithmus kann wie folgt formuliert werden.
Es sei eine Kreuzung mit n Abgängern und Abgangswahrscheinlichkeiten von p₁ ... p_n gegeben. Die Summe dieser Wahrscheinlichkeiten ist 1. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit sei p₁ ≥ p₂ ≥ ... ≥ p_n.
Beim Partikelfilter wird die Wahrscheinlichkeit des Vaterpartikels an die Kinder weitergegeben, wobei die Wahrscheinlichkeit des Vaters mit p₁, p₂ ... p_n multipliziert wird. Danach stirbt das Vaterpartikel.
Beim Multiversenalgorithmus ist es nun so, dass das eben betrachtete Vaterpartikel vielmehr ein Geschwisterpartikel ist und unverändert weiterlebt. Es bewegt sich an die Stelle des wahrscheinlichsten Nachfahren p₁. Zusätzlich entstehen neue Geschwister, die eine zusätzliche Wahrscheinlichkeit von ursprünglicher Wahrscheinlichkeit multipliziert mit Faktor p_k/p₁ haben. Dies ist der Prozess des Entstehens von Paralleluniversen oder paralleler Pfade. Es wird also zusätzliche Wahrscheinlichkeit durch Multiplikation von ursprünglicher Wahrscheinlichkeit mit (p₂ + ... + p_n)/p₁ erzeugt.
Gelangen Partikel an die gleiche Position in verschiedenen Universen, so überlebt das wahrscheinlichere Universum. Das unwahrscheinlichere Universum wird gelöscht. Dieser Prozess kann auch als Mergen von Universen bezeichnet werden.
In einem Schritt der Renormierung über alle vorhandenen Paralleluniversen wird am Ende eines Filterupdates die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Partikel oder Universen auf 1 genormt.
Nachfolgend wird die Funktionsweise des Multiversenalgorithmus am Beispiel der vorangehend beschriebenen 2 bis 5 näher erläutert.
In 2 fährt ein Partikel, gekennzeichnet durch einen Punkt, auf die erste Gabelungsstelle 200 zu und soll sich für einen der drei Abgänger 202, 204, 206 entscheiden. Es entstehen zwei zusätzliche Geschwister mit je einer Wahrscheinlichkeit von 1. Nach der Renormierung ergibt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von 1/3, 1/3, 1/3.
In 3 entstehen nach der ersten Gabelungsstelle 200 zwei Universen mit je 50 Prozent Wahrscheinlichkeit nach der Renormierung. ln dem einen Universum fährt das Partikel auf die zweite Gabelungsstelle 300 zu, sodass zwei neue Universen entstehen. In dem einen dieser Universen biegt das Partikel an der zweiten Gabelungsstelle 300 nach links ab, während das Partikel im anderen Universum an der zweiten Gabelungsstelle 300 nach rechts abbiegt. Da der Übergang gleich wahrscheinlich ist, haben beide Geschwisteruniversen jeweils eine Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent. Somit ergeben sich drei Universen mit jeweils 50 Prozent Wahrscheinlichkeit. Nach der Renormierung ergibt sich schließlich das erwartete Ergebnis von 1/3, 1/3, 1/3.
In 4A entstehen nach der ersten Gabelungsstelle 200 zwei Universen mit je 50 Prozent Wahrscheinlichkeit. Nach der zweiten Gabelungsstelle 300 spaltet sich jedes Universum in zwei Subuniversen zu je 50 Prozent Wahrscheinlichkeit auf. Nach der Renormierung liegen vier Universen mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils 25 Prozent vor. In zwei der vier Universen liegen die Partikel beim Weiterfahren direkt übereinander und können somit miteinander kombiniert werden. Da beide Universen gleich wahrscheinlich sind, wird eines der Universen gelöscht. Nach der Renormierung ergeben sich drei Universen mit einer Wahrscheinlichkeit von je 33 Prozent.
4B zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes mit zu den Teilstrecken zugeordneten Wahrscheinlichkeiten zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel.
Bei einem Partikelfilter kann es vorkommen, dass man nach einem Bewegungsschritt Partikel sowohl auf dem Segment vor der Gabelung als auch auf den Segmenten hinter der Gabelung haben kann. Durch die Topologie ergeben sich unterschiedliche Übergangswahrscheinlichkeiten auf die Segmente hinter der Gabelung (z. B.: Der Nutzer folgt mit einer Wahrscheinlichkeit von 66% der Hauptstraße und nur zu 33% der Nebenstraße). Daraus ergibt sich dann, dass die Partikel vor der Gabelung 100% haben, die Partikel auf der Hauptstraße hinter der Gabelung 66% und die Partikel auf der Nebenstraße hinter der Gabelung 33% (natürlich sollten diese Wahrscheinlichkeiten anschließend noch entsprechend dem hier vorgestellten Ansatz normiert bzw. skaliert werden). In diesem Fall haben die Partikel vor der Gabelung immer eine höhere Wahrscheinlichkeit als dahinter. Im Extremfall würde ein Matching-Algorithmus so lange an der Position vor der Gabelung verweilen, bis alle Partikel über die Gabelung hinaus geschoben wurden.
Gemäß der Darstellung aus 4B haben die Partikel vor der Gabelungsstelle immer eine höhere Wahrscheinlichkeit als die Partikel nach der Gabelungsstelle.
4C zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes mit zu den Teilstrecken zugeordneten skalierten bzw. normierten Wahrscheinlichkeiten zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel gemäß dem hier vorgestellten neuen Ansatz: Einige Partikel hinter der Gabelungsstelle haben die gleiche Wahrscheinlichkeit wie vor der Gabelung.
In dem hier vorgestellten Ansatz haben hinter der Gabelung die Partikel auf dem Segment mit der höchsten relativen Übergangswahrscheinlichkeit die gleiche Wahrscheinlichkeit wie die Partikel vor der Gabelung. Dadurch kann die durch einen Matching-Algorithmus ermittelte Position im Netz eher der tatsächlichen Position entsprechen.
Hat man den Fall, dass an einer einfachen Gabelung alle Partikel über die Gabelung hinaus geschoben werden, gibt es keinen Unterschied zu der herkömmlichen Verwendung eines Partikelfilters. Erst, wenn bei dem Bewegungsschritt mehr als eine Gabelungsstelle überstrichen wird oder Partikel sowohl vor als auch hinter einer Gabelungsstelle entstehen, ist der hier vorgestellte neue Ansatz vorteilhaft.
4D zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes mit zu den Teilstrecken zugeordneten Wahrscheinlichkeiten zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel, bei dem eine zweite Gabelungsstelle vorliegt. Es ergeben sich drei mögliche Pfade, wobei der Abzweig nach rechts in diesem Beispiel immer 2/3 der Wahrscheinlichkeit erhält und der nach links jeweils 1/3. Nach herkömmlichen Verfahren ergeben sich die hier angegebenen absoluten Aufenthaltswahrscheinlichkeiten.
4E zeigt eine schematische Darstellung eines Abschnitts eines Wegenetzes mit zu den Teilstrecken zugeordneten skalierten bzw. normierten Wahrscheinlichkeiten zur Verwendung in einem Ausführungsbeispiel. Nach dem hier vorgestellten Verfahren ergeben sich beispielsweise die in der 4E dargestellten angegebenen absoluten Aufenthaltswahrscheinlichkeiten.
In 5 wird an jeder Gabelungsstelle ein neues Universum mit der Wahrscheinlichkeit des Geschwisters erzeugt. Nach der ersten Gabelungsstelle 200 werden zwei Geschwister mit einer Wahrscheinlichkeit von je 50 Prozent erzeugt. Nach der zweiten Gabelungsstelle 300 erzeugt das eine der beiden Universen ein weiteres Universum mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent. Somit ergeben sich nach der Renormierung drei Universen mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils 33 Prozent. Das weitere Universum erzeugt in seiner nächsten Gabelungsstelle wiederum ein neues Universum mit einer Wahrscheinlichkeit von 33 Prozent usw. Im Ergebnis sind alle Straßen in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit gleichberechtigt.
6 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 600 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Verfahren 600 kann beispielsweise im Zusammenhang mit einem vorangehend anhand der 1 bis 5 beschriebenen Steuergerät durchgeführt werden. Das Verfahren 600 dient zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objekts in einem Wegenetz mit zumindest einer Gabelungsstelle, von der zumindest eine erste Teilstrecke und eine zweite Teilstrecke abgehen.,.
Hierbei wird in einem Schritt 610 zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts 100 auf der ersten Teilstrecke 202 repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, und zumindest eines zweiten Wahrscheinlichkeitswertes bestimmt, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts 100 auf der zweiten Teilstrecke 204 repräsentiert..
Schließlich können zumindest der erste und zweite Wahrscheinlichkeitswert in einem Schritt 630 des Skalierens skaliert werden, sodass eine Summe des skalierten ersten und des skalierten zweiten Wahrscheinlichkeitswerts größer als ein Wahrscheinlichkeitswert des Objektes auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle ist, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts in dem Wegenetz zu ermitteln.
Denkbar ist auch ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, bei dem ferner in dem Wegenetz zumindest eine auf der ersten Teilstrecke befindliche zweite Gabelungsstelle vorliegt, von der zumindest eine dritte Teilstrecke und eine vierte Teilstrecke abgehen. Im Schritt 610 des Bestimmens wird zumindest ein eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts repräsentierender dritter Wahrscheinlichkeitswert bestimmt, wenn sich das Objekt auf der dritten Teilstrecke befindet, und zumindest eine eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der vierten Teilstrecke repräsentierender vierten Wahrscheinlichkeitswertes bestimmt, wenn sich das Objekt auf der vierten Teilstrecke befindet. In einem Schritt des Addierens 620 werden zumindest der zweite, dritte und vierte Wahrscheinlichkeitswertes addiert, um einen Hilfswert zu erhalten. Schließlich wird im Schritt 630 des Skalierens zumindest der zweite, dritte und vierte Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung des Hilfswertes skaliert, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes in dem Wegenetz zu ermitteln.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel können die drei Wahrscheinlichkeitswerte hierbei derart skaliert werden, dass die Summe der drei Wahrscheinlichkeitswerte nach dem Skalieren eine Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent bzw. 1 repräsentiert.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel wird im Schritt 620 ein Wahrscheinlichkeitswert einer die erste und die zweite Teilstrecke miteinander vereinenden fünften Teilstrecke, etwa eines Mittelstreifens, dadurch bestimmt, dass derjenige Wahrscheinlichkeitswert der ersten bzw. zweiten Teilstrecke, der eine geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit repräsentiert, gelöscht wird, wobei der fünften Teilstrecke der verbleibende Wahrscheinlichkeitswert zugeordnet wird.
Die Schritte 610, 620, 630 können fortlaufend ausgeführt werden.
7 zeigt ein Blockschaltbild eines Steuergerätes 104 gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Das Steuergerät 104 umfasst eine Einrichtung 710 zum Bestimmen zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der ersten Teilstrecke repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, und zumindest eines zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der zweiten Teilstrecke repräsentiert. Ferner umfasst das Steuergerät eine Einrichtung 730 zum Skalieren zumindest des ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, sodass eine Summe des skalierten ersten und des skalierten zweiten Wahrscheinlichkeitswerts größer als ein Wahrscheinlichkeitswert des Objektes auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle ist, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts in dem Wegenetz zu ermitteln.
Denkbar ist ferner ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, bei der die Einrichtung 710 zu Bestimmen ausgebildet ist, um zumindest ein eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts repräsentierenden dritten Wahrscheinlichkeitswerts zu bestimmen, wenn sich das Objekt auf der dritten Teilstrecke befindet, und zumindest eine eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts auf der vierten Teilstrecke repräsentierenden vierten Wahrscheinlichkeitswertes zu bestimmen, wenn sich das Objekt auf der vierten Teilstrecke befindet. In einer Einrichtung 720 zum Addieren werden zumindest der zweite, dritte und vierte Wahrscheinlichkeitswertes addiert, um einen Hilfswert zu erhalten. Schließlich in der Einrichtung 730 zum Skalieren zumindest der zweite, dritte und vierte Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung des Hilfswertes skaliert, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes in dem Wegenetz zu ermitteln.
Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.

Claims

Verfahren (600) zum Ermitteln einer Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objekts (100) in einem Wegenetz (106) mit zumindest einer Gabelungsstelle (200), von der zumindest eine erste Teilstrecke (202) und eine zweite Teilstrecke (204) abgehen, wobei das Verfahren (600) folgende Schritte umfasst: Bestimmen (610) zumindest eines eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) auf der ersten Teilstrecke (202) repräsentierenden ersten Wahrscheinlichkeitswertes, und zumindest eines zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) auf der zweiten Teilstrecke (204) repräsentiert; und Skalieren (630) zumindest des ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswertes, sodass eine Summe des skalierten ersten und des skalierten zweiten Wahrscheinlichkeitswerts größer als ein Wahrscheinlichkeitswert des Objektes (100) auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle (200) ist, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) in dem Wegenetz (106) zu ermitteln.
Verfahren (600) gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt (630) des Skalierens der höhere des ersten oder zweiten Wahrscheinlichkeitswertes einen skalierten Wahrscheinlichkeitswert erhält, der einem Wahrscheinlichkeitswert des Objekts (100) auf einer Teilstrecke vor der Gabelungsstelle (200) entspricht.
Verfahren (600) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Summe der ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitswerte eine Wahrscheinlichkeit von größer 100 Prozent repräsentiert und/oder dass der erste oder zweite Wahrscheinlichkeitswert eine Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent repräsentiert.
Verfahren gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei in einem Wegenetz (106) zumindest eine auf der ersten Teilstrecke (202) befindliche zweite Gabelungsstelle (300) vorliegt, von der zumindest eine dritte Teilstrecke (206) und eine vierte Teilstrecke (302) abgehen, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt (610) des Bestimmens zumindest ein eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) repräsentierender dritter Wahrscheinlichkeitswert bestimmt wird, wenn sich das Objekt (100) auf der dritten Teilstrecke (202) befindet, und zumindest eine eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts (100) auf der vierten Teilstrecke (302) repräsentierender vierten Wahrscheinlichkeitswertes bestimmt wird, wenn sich das Objekt (100) auf der vierten Teilstrecke (302) befindet, wobei ein Schritt des Addierens (620) zumindest des zweiten, dritten, und vierten Wahrscheinlichkeitswertes vorgesehen ist, um einen Hilfswert zu erhalten, und wobei im Schritt (630) des Skalierens zumindest der zweite, dritte und vierte Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung des Hilfswertes skaliert werden, um die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes (100) in dem Wegenetz (106) zu ermitteln.
Verfahren (600) gemäß Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Addierens ein Hilfswert erhalten wird, der eine Wahrscheinlichkeit von größer 100 Prozent repräsentiert, wobei im Schritt des Skalierens (630) der dritte, vierte und zweite Wahrscheinlichkeitswert derart skaliert werden, dass nach dem Skalieren eine Summe aus dem dritten, vierten und zweiten Wahrscheinlichkeitswert eine Wahrscheinlichkeit von 100 Prozent repräsentiert.
Verfahren (600) gemäß Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Bestimmens (610) unter Verwendung des vierten Wahrscheinlichkeitswertes und des zweiten Wahrscheinlichkeitswertes eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes (100) auf einer über die erste Teilstrecke (202) und die zweite Teilstrecke (204) zugänglichen fünften Teilstrecke (406) bestimmt wird, wenn sich das Objekt (100) auf der ersten Teilstrecke (202) oder der vierten Teilstrecke (302) oder der zweiten Teilstrecke (204) oder der weiteren Teilstrecke (402) befindet.
Verfahren (600) gemäß Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Bestimmens (610) die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes (100) auf der fünften Teilstrecke (406) dem vierten Wahrscheinlichkeitswert entspricht, wenn der zweite Wahrscheinlichkeitswert eine geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit als der vierte Wahrscheinlichkeitswert repräsentiert, oder dem zweiten Wahrscheinlichkeitswert entspricht, wenn der vierte Wahrscheinlichkeitswert eine geringere Aufenthaltswahrscheinlichkeit als der zweite Wahrscheinlichkeitswert repräsentiert.
Verfahren (600) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche 4 bis 7, gekennzeichnet durch einen Schritt des Korrigierens des dritten, vierten und/oder zweiten Wahrscheinlichkeitswerts unter Verwendung von von zumindest einem Sensor (108) des Objektes (100) bereitgestellten Sensordaten.
Verfahren (600) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche 4 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Bestimmens (610) zumindest ein zusätzlicher Wahrscheinlichkeitswert bestimmt wird, der eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objektes (100) auf zumindest einer von der weiteren Gabelungsstelle (400) abgehenden zusätzlichen Teilstrecke (404) repräsentiert, wenn sich das Objekt (100) auf der zweiten Teilstrecke (204) befindet, wobei im Schritt des Addierens (620) zumindest der dritte, vierte, zweite und zusätzliche Wahrscheinlichkeitswert addiert werden, um den Hilfswert zu erhalten, wobei im Schritt des Skalierens (630) zumindest der dritte, vierte, zweite und zusätzliche Wahrscheinlichkeitswert unter Verwendung des Hilfswertes skaliert werden.
Steuergerät (102), das Einheiten (710, 720, 730) aufweist, die ausgebildet sind, um die Schritte des Verfahrens (600) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen und/oder anzusteuern.
Computerprogramm, das ausgebildet ist, um das Verfahren (600) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen und/oder anzusteuern.
Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 11 gespeichert ist.