DE102016119135A1 - Wahrnehmungsbasierte Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung und Lernen - Google Patents

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DE102016119135A1
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Abstract

Hier werden Systeme, Verfahren und Vorrichtungen zum Schätzen einer Geschwindigkeitsbegrenzung offenbart. Ein System zum Schätzen einer Geschwindigkeitsbegrenzung umfasst einen oder mehrere Wahrnehmungssensoren, eine Attributkomponente, eine Schätzkomponente und eine Benachrichtigungskomponente. Der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren sind dafür ausgelegt, Wahrnehmungsdaten über ein Gebiet in der Nähe eines Fahrzeugs zu erzeugen. Die Attributkomponente ist dafür ausgelegt, ein oder mehrere Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen. Die Schätzkomponente ist dafür ausgelegt, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Umgebungsattribute zu bestimmen. Die Benachrichtigungskomponente ist dafür ausgelegt, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem oder Fahrerassistenzsystem des Fahrzeugs bereitzustellen.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die Offenbarung betrifft allgemein Verfahren, Systeme und Vorrichtungen zum automatisierten Fahren oder zum Unterstützen eines Fahrers, und sie betrifft insbesondere Verfahren, Systeme und Vorrichtungen zum Bestimmen oder Schätzen einer Geschwindigkeitsbegrenzung.
  • HINTERGRUND
  • Automobile stellen einen erheblichen Anteil des Transports für kommerzielle, Regierungs- und private Einrichtungen bereit. Infolge der hohen Kosten und des hohen Werts von Kraftfahrzeugen und möglicher Schäden für Fahrgäste und Fahrer sind die Fahrersicherheit und das Vermeiden von Kollisionen oder Unfällen sehr wichtig. Um die Sicherheit zu erhöhen und das Risiko von Eigentumsschäden zu verringern, haben viele Straßen Geschwindigkeitsbegrenzungen für Fahrzeuge, die von Gesetzesvollstreckungsorganisationen auferlegt werden.
  • KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG
  • Nicht einschränkende und nicht erschöpfende Implementationen der vorliegenden Offenbarung werden mit Bezug auf die folgenden Figuren beschrieben, wobei sich gleiche Bezugszahlen in den verschiedenen Ansichten auf gleiche Teile beziehen, sofern nichts anderes spezifiziert wird. Vorteile der vorliegenden Offenbarung werden anhand der folgenden Beschreibung und der anliegenden Zeichnung besser verständlich werden. Es zeigen:
  • 1 ein schematisches Blockdiagramm einer Implementation eines Fahrzeugsteuersystems, das ein automatisiertes Fahr-/Assistenzsystem aufweist,
  • 2 eine perspektivische Ansicht einer als Beispiel dienenden Straßenumgebung,
  • 3 eine perspektivische Ansicht einer anderen als Beispiel dienenden Straßenumgebung,
  • 4 eine perspektivische Ansicht einer weiteren als Beispiel dienenden Straßenumgebung,
  • 5 ein schematisches Diagramm, das eine Draufsicht einer als Beispiel dienenden Straßenumgebung zeigt,
  • 6 ein schematisches Blockdiagramm, das als Beispiel dienende Komponenten einer Geschwindigkeitskomponente gemäß einer Implementation zeigt,
  • 7 ein schematisches Blockdiagramm eines Modells zur Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung gemäß einer Implementation,
  • 8 ein schematisches Blockdiagramm eines Modells zur Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung und zum Maschinenlernen gemäß einer Implementation,
  • 9 ein schematisches Blockdiagramm eines Modells zur Feststellung, ob eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung oder eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung zu verwenden ist, gemäß einer Implementation und
  • 10 ein schematisches Blockdiagramm eines Verfahrens zum Bestimmen einer Geschwindigkeitsbegrenzung gemäß einer Implementation.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • Wenngleich es auf Straßen häufig Geschwindigkeitsbegrenzungen gibt, sind diese gesetzlichen Geschwindigkeitsbegrenzungen (oder einfach Geschwindigkeitsbegrenzungen) Fahrern nicht immer offensichtlich. Beispielsweise sei der Fall betrachtet, dass nach dem Einfahren in eine Schnellstraße mehrere Meilen vergehen können, bevor man ein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen sieht. Als ein anderes Beispiel kann es innerhalb eines Wohngebiets keine ausgeschilderte Geschwindigkeitsbegrenzung geben, sondern es kann noch eine "städtische" Geschwindigkeitsbegrenzung wirksam sein. In diesen Fällen kann erwartet werden, dass menschliche Fahrer ihr Urteilsvermögen verwenden, um die Geschwindigkeitsbegrenzung zu schätzen. In einigen Fällen kann ein Fahrzeug durch ein automatisiertes Fahrsystem (oder einen anderen "virtuellen Fahrer") gesteuert werden, wodurch das Fahrzeug unter Verwendung von Sensoren gesteuert wird, welche die Umgebung abtasten. In einigen Fällen können dem automatisierten Fahrsystem oder dem virtuellen Fahrer Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen über eine Karte, einen elektronischen Horizont oder ein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen zur Verfügung stehen. In anderen Fällen können dem automatisierten Fahrsystem oder dem virtuellen Fahrer keine Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen vorliegen, und es ist möglich, dass er eine vernünftige Geschwindigkeitsbegrenzung schätzen muss. Falls das Fahrzeugfahrsystem oder der menschliche Fahrer eine Geschwindigkeitsbegrenzung jedoch falsch schätzt, kann ein erhöhtes Risiko eines Unfalls oder einer Geschwindigkeitsbegrenzungsverletzung für das Fahrzeug bestehen.
  • Die vorliegende Anmeldung offenbart Systeme, Verfahren und Vorrichtungen zum Schätzen einer Geschwindigkeitsbegrenzung. Gemäß einer Ausführungsform kann eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage des Vorhandenseins von Häusern, einer Betonmittelbegrenzung, von Fahrbahnmarkierungen, von Kantsteinen oder von Fahrbahnschwellen, einer Anzahl von Fahrspuren, einer Fahrspurbreite oder anderer Umgebungsattribute auf oder in der Nähe einer Straße geschätzt werden. Beispielsweise kann die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung als eine "Vernünftigkeitsprüfung" für einen Fahrer oder ein automatisiertes Fahrsystem verwendet werden, um zu gewährleisten, dass das Fahrzeug in etwa mit der richtigen Geschwindigkeit fährt. Gemäß einer Ausführungsform kann eine Schätzung einer gesetzlichen Geschwindigkeitsbegrenzung unter Verwendung von Wahrnehmungssensoren bestimmt werden. Wahrnehmungssensoren sind solche Sensoren, welche die Umgebung abtasten, wie eine Kamera, ein Radarsystem, ein Lichterfassungs-und-Entfernungsmessungs-(LIDAR)-System, ein Ultraschallsystem oder ein anderes Bild- oder Entfernungserkennungssystem. Beispielsweise kann ein System momentane Wahrnehmungssensorinformationen auf eine vernünftige Geschwindigkeitsbegrenzung abbilden. In einem Fall, in dem der Wahrnehmungssensor eine Kamera ist, verarbeitet der Schätzer ein oder mehrere Bilder von der Kamera, um eine vernünftige Geschwindigkeitsbegrenzung zu bestimmen. Beispielsweise kann die Objekterkennung oder Mustererkennung an Wahrnehmungsdaten ausgeführt werden, um Umgebungsattribute zu erfassen oder zu identifizieren. Gemäß einer Ausführungsform kann ein neuronales Netzwerk oder ein graphisches Modell verwendet werden, um Geschwindigkeitswerte auf Pixel abzubilden. Beispielsweise können Raumbereiche als 35 Meilen pro Stunde (MPH), 40 MPH, 45 MPH, 55 MPH usw. ausgezeichnet sein. Es sei bemerkt, dass die Offenbarung auch auf metrische Geschwindigkeitseinheiten anwendbar ist, auch wenn in den Vereinigten Staaten in erster Linie Meilen pro Stunde verwendet werden. Demgemäß erwägt die Offenbarung das Schätzen und Einstellen von Geschwindigkeitsbegrenzungen entsprechend dem Ort, an dem das Fahrzeug verwendet und betrieben werden kann, ohne vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen.
  • Gemäß einer Ausführungsform können Schätzalgorithmen hartcodiert sein oder unter Verwendung künstlicher Intelligenz gelernt und modifiziert werden. Beispielsweise kann der Schätzer einen Parametersatz verwenden, der konstant gehalten oder auf der Grundlage einer Fahrgeschichte oder Erfahrung eines Fahrzeugs aktualisiert werden kann. Gemäß einer Ausführungsform kann ein Schätzsystem einen Online-Lernalgorithmus implementieren. Beispielsweise kann der Lernalgorithmus eine geschätzte Ausgabe und eine bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung verwenden, um für das Schätzen von Geschwindigkeitsbegrenzungen verwendete Parameter zu aktualisieren. Die bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung kann anhand einer Fahrgeschichte, Karte, Geschwindigkeit, eines Zeichens oder einer anderen Quelle erhalten werden. Gemäß einer Ausführungsform aktualisiert der Lernalgorithmus die Schätzparameter, wenn es ein hohes Vertrauen in eine arbitrierte gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung gibt (beispielsweise auf der Grundlage eines Zeichens, einer Karte oder einer anderen Quelle, die mit einem hohen Maß an Genauigkeit eine Geschwindigkeitsbegrenzung bereitstellt). Gemäß einer Ausführungsform kann ein System oder Verfahren ein Bild durch ein neuronales Netzwerk oder einen Maschinenlernalgorithmus führen, um zu lernen, welche Aspekte der Umgebung einer bekannten Geschwindigkeitsbegrenzung entsprechen. Beispielsweise können die Ausführungsformen in der Lage sein, eine Steuereinrichtung oder ein System zu trainieren, um mit einer gegebenen Geschwindigkeit zu fahren, ohne diese Geschwindigkeitsinformationen mit einer Datenbank oder einer anderen bekannten Datenquelle zu vergleichen, wie in einem Fall, in dem ein GPS-Signal oder -System nicht funktioniert oder inkorrekt ist.
  • In der folgenden Offenbarung wird auf die anliegende Zeichnung Bezug genommen, die ein Teil hiervon ist und worin zur Erläuterung spezifische Implementationen dargestellt sind, in denen die Offenbarung verwirklicht werden kann. Es ist zu verstehen, dass andere Implementationen verwendet werden können und dass strukturelle Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. In der Patentschrift gemachte Bezüge auf "eine einzige Ausführungsform", "eine Ausführungsform", "eine als Beispiel dienende Ausführungsform" usw. geben an, dass die beschriebene Ausführungsform ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Eigenschaft aufweisen kann, es braucht jedoch nicht jede Ausführungsform notwendigerweise das bestimmte Merkmal, die bestimmte Struktur oder die bestimmte Eigenschaft aufzuweisen. Überdies beziehen sich solche Ausdrücke nicht notwendigerweise auf die gleiche Ausführungsform. Ferner wird, wenn ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Eigenschaft in Zusammenhang mit einer Ausführungsform beschrieben wird, davon ausgegangen, dass es innerhalb der Kenntnis von Fachleuten liegt, ein solches Merkmal, eine solche Struktur oder eine solche Eigenschaft in Zusammenhang mit anderen Ausführungsformen einzusetzen, und zwar unabhängig davon, ob dies explizit beschrieben wird oder nicht.
  • Implementationen der Systeme, Vorrichtungen und Verfahren, die hier offenbart werden, können einen Computer für spezielle Zwecke oder allgemeine Zwecke umfassen oder verwenden, einschließlich Computerhardware in der Art beispielsweise eines oder mehrerer Prozessoren und eines Systemspeichers, wie nachstehend in weiteren Einzelheiten erörtert wird. Implementationen innerhalb des Schutzumfangs der vorliegenden Offenbarung können auch physikalische und andere computerlesbare Medien zum Tragen oder Speichern computerausführbarer Befehle und/oder Datenstrukturen aufweisen. Solche computerlesbaren Medien können beliebige verfügbare Medien sein, auf die durch ein Computersystem für allgemeine oder spezielle Zwecke zugegriffen werden kann. Computerlesbare Medien, die computerausführbare Befehle speichern, sind Computerspeichermedien(-vorrichtungen). Computerlesbare Medien, die computerausführbare Befehle tragen, sind Übertragungsmedien. Demgemäß können Implementationen der Offenbarung beispielsweise und ohne Einschränkung wenigstens zwei voneinander verschiedene Arten computerlesbarer Medien umfassen, nämlich Computerspeichermedien(-vorrichtungen) und Übertragungsmedien.
  • Computerspeichermedien(-vorrichtungen) umfassen RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM, Halbleiterlaufwerke ("SSD") (beispielsweise auf der Grundlage von RAM), Flash-Speicher, Phasenänderungsspeicher ("PCM"), andere Speichertypen, einen anderen optischen Plattenspeicher, einen magnetischen Plattenspeicher oder andere magnetische Speichervorrichtungen oder ein anderes Medium, das verwendet werden kann, um gewünschte Programmcodemittel in Form computerausführbarer Befehle oder Datenstrukturen zu speichern und worauf durch einen Computer für allgemeine oder spezielle Zwecke zugegriffen werden kann.
  • Eine Implementation der Vorrichtungen, Systeme und Verfahren, die hier offenbart sind, kann über ein Computernetz kommunizieren. Ein "Netz" ist als eine oder mehrere Datenverbindungen definiert, wodurch der Transport elektronischer Daten zwischen Computersystemen und/oder -modulen und/oder anderen elektronischen Vorrichtungen ermöglicht wird. Wenn Informationen über ein Netz oder eine andere Kommunikationsverbindung (entweder festverdrahtet, drahtlos oder eine Kombination von festverdrahtet oder drahtlos) zu einem Computer übertragen oder diesem bereitgestellt werden, betrachtet der Computer die Verbindung geeignet als ein Übertragungsmedium. Übertragungsmedien können ein Netz und/oder Datenverbindungen aufweisen, die verwendet werden können, um gewünschte Programmcodemittel in Form computerausführbarer Befehle oder Datenstrukturen zu tragen und worauf durch einen Computer für allgemeine oder spezielle Zwecke zugegriffen werden kann. Kombinationen der vorstehend erwähnten sollen in den Geltungsbereich computerlesbarer Medien aufgenommen sein.
  • Computerausführbare Befehle umfassen beispielsweise Befehle und Daten, die, wenn sie an einem Prozessor ausgeführt werden, einen Computer für allgemeine Zwecke, einen Computer für spezielle Zwecke oder eine Verarbeitungsvorrichtung für spezielle Zwecke veranlassen, eine bestimmte Funktion oder eine bestimmte Gruppe von Funktionen auszuführen. Die computerausführbaren Befehle können beispielsweise binäre Befehle, Zwischenformatbefehle in der Art einer Assemblersprache oder sogar Quellcode sein. Wenngleich der Gegenstand in einer für strukturelle Merkmale und/oder methodologische Vorgänge spezifischen Sprache beschrieben wurde, ist zu verstehen, dass der in den anliegenden Ansprüche definierte Gegenstand nicht notwendigerweise auf die vorstehend beschriebenen Merkmale oder Vorgänge beschränkt ist. Vielmehr werden die beschriebenen Merkmale und Vorgänge als beispielhafte Implementationsformen der Ansprüche offenbart.
  • Fachleute werden verstehen, dass die Offenbarung in Netzrechenumgebungen mit vielen Typen von Computersystemkonfigurationen verwirklicht werden kann, einschließlich eines in das Armaturenbrett aufgenommenen Computers, Personalcomputer, Desktopcomputer, Laptopcomputer, Nachrichtenprozessoren, handgehaltener Vorrichtungen, Mehrprozessorsysteme, mikroprozessorbasierter oder programmierbarer Endverbraucherelektronik, Netz-PC, Minicomputer, Großrechner, Mobiltelefone, PDA, Tablets, Pager, Router, Switches, verschiedener Speichervorrichtungen und dergleichen. Die Offenbarung kann auch in verteilten Systemumgebungen verwirklicht werden, worin lokale und ferne Rechensysteme, die über ein Netz verbunden sind (entweder durch festverdrahtete Datenverbindungen, drahtlose Datenverbindungen oder eine Kombination festverdrahteter und drahtloser Datenverbindungen), beide Aufgaben ausführen. In einer verteilten Systemumgebung können sich Programmmodule sowohl in lokalen als auch in fernen Speichervorrichtungen befinden.
  • Ferner können, wo geeignet, hier beschriebene Funktionen in einem oder mehreren der Folgenden ausgeführt werden: Hardware, Software, Firmware, digitale Komponenten oder analoge Komponenten. Beispielsweise können eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC) programmiert werden, um eines oder mehrere der hier beschriebenen Systeme und Prozeduren auszuführen. Bestimmte Begriffe werden in der folgenden Beschreibung und den Ansprüchen verwendet, um sich auf bestimmte Systemkomponenten zu beziehen. Wie Fachleute verstehen werden, können Komponenten mit verschiedenen Namen bezeichnet werden. Dieses Dokument beabsichtigt nicht, zwischen Komponenten zu unterscheiden, die sich im Namen, jedoch nicht in der Funktion unterscheiden.
  • Mit Bezug auf die Figuren sei nun bemerkt, dass 1 ein Fahrzeugsteuersystem 100 zeigt, das ein automatisiertes Fahr-/Assistenzsystem 102 aufweist. Das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 kann verwendet werden, um den Betrieb eines Fahrzeugs zu automatisieren oder zu steuern oder um einem menschlichen Fahrer Assistenz bereitzustellen. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 eines oder mehrere vom Bremsen, Lenken, von der Beschleunigung, von Lichtern, von Alarmen, von Fahrerbenachrichtigungen, vom Radio oder von anderen Hilfssystemen des Fahrzeugs steuern. Bei einem Beispiel kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 nicht in der Lage sein, eine Steuerung des Fahrens bereitzustellen (beispielsweise Lenken, Beschleunigung oder Bremsen), kann jedoch Benachrichtigungen und Warnungen bereitstellen, um einen menschlichen Fahrer beim sicheren Fahren zu unterstützen. Das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 weist eine Geschwindigkeitskomponente 104 auf, welche die Geschwindigkeitsbegrenzung für einen aktuellen Ort (beispielsweise auf der Grundlage von Sensordaten am aktuellen Ort) schätzen kann und einen menschlichen Fahrer oder das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 über die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung informieren oder warnen kann. Wenn beispielsweise keine klare Angabe einer Geschwindigkeitsbegrenzung vorhanden ist, kann der menschliche Fahrer oder das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung als Anleitung verwenden.
  • Das Fahrzeugsteuersystem 100 weist auch ein oder mehrere Sensorsysteme/Vorrichtungen zum Erkennen des Vorhandenseins nahe gelegener Objekte oder zum Bestimmen des Orts eines Mutterfahrzeugs (beispielsweise eines Fahrzeugs, welches das Fahrzeugsteuersystem 100 aufweist) auf. Beispielsweise kann das Fahrzeugsteuersystem 100 ein oder mehrere Radarsysteme 106, ein oder mehrere LIDAR-Systeme 108, ein oder mehrere Kamerasysteme 110, ein globales Positionsbestimmungssystem (GPS) 112 und/oder ein oder mehrere Ultraschallsysteme 114 aufweisen. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann einen Datenspeicher 116 zum Speichern relevanter oder nützlicher Daten für die Navigation und für die Sicherheit aufweisen, wie Fahrgeschichte, Kartendaten oder andere Daten. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann einen Sendeempfänger 118 zur drahtlosen Kommunikation mit einem mobilen oder drahtlosen Netz, anderen Fahrzeugen, Infrastruktur oder einem anderen Kommunikationssystem aufweisen. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann Fahrzeugsteuerungs-Betätigungselemente 120 zum Steuern verschiedener Aspekte des Fahrens des Fahrzeugs in der Art von Elektromotoren, Schaltern oder anderen Betätigungselementen, für das Steuern des Bremsens, der Beschleunigung, der Lenkung oder dergleichen aufweisen. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann auch eine oder mehrere Anzeigen 122, Lautsprecher 124 oder andere Vorrichtungen aufweisen, so dass Benachrichtigungen für einen menschlichen Fahrer oder Fahrgast bereitgestellt werden können. Die Anzeige 122 kann ein Heads-up-Display, eine Armaturenbrettanzeige oder einen Armaturenbrettindikator, einen Anzeigebildschirm oder einen anderen Sichtindikator, der von einem Fahrer oder Fahrgast eines Fahrzeugs gesehen werden kann, aufweisen. Die Lautsprecher 124 können einen oder mehrere Lautsprecher eines Soundsystems eines Fahrzeugs einschließen oder einen für die Fahrerbenachrichtigung vorgesehenen Lautsprecher einschließen.
  • Es sei bemerkt, dass die Ausführungsform aus 1 nur als Beispiel dient. Andere Ausführungsformen können weniger oder zusätzliche Komponenten aufweisen, ohne vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen. Zusätzlich können die dargestellten Komponenten ohne Einschränkung mit anderen Komponenten kombiniert oder aufgenommen werden. Beispielsweise kann eine vom automatisierten Fahr-/Assistenzsystem 102 und vom Datenspeicher 116 getrennte Geschwindigkeitskomponente 104 als Teil des automatisierten Fahr-/Assistenzsystems 102 und/oder als Teil der Geschwindigkeitskomponente 104 vorliegen.
  • Das Radarsystem 106 kann ein beliebiges auf dem Fachgebiet bekanntes Radarsystem einschließen. Der Betrieb und die Funktionsweise des Radarsystems 106 sind im Allgemeinen wohl verstanden. Im Allgemeinen arbeitet ein Radarsystem 106 durch Aussenden von Radiosignalen und Erfassen von Reflexionen von Objekten. Bei Bodenanwendungen kann das Radar für das Erfassen physikalischer Objekte in der Art anderer Fahrzeuge, Parkschranken oder Parkklötze, Landschaften (wie Bäume, Klippen, Felsen, Hügel oder dergleichen), Straßenkanten, Zeichen, Gebäude oder anderer Objekte verwendet werden. Das Radarsystem 106 kann die reflektierten Radiowellen verwenden, um die Größe, Form, den Abstand, die Oberflächenstruktur oder andere Informationen über ein physikalisches Objekt oder Material zu bestimmen. Beispielsweise kann das Radarsystem 106 einen Bereich überstreichen, um Daten über Objekte innerhalb eines spezifischen Entfernungsbereichs und Sichtwinkels des Radarsystems 106 zu erhalten. Gemäß einer Ausführungsform ist das Radarsystem 106 dafür ausgelegt, Wahrnehmungsinformationen von einem Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs in der Art eines oder mehrerer Gebiete in der Nähe oder der Umgebung des Fahrzeugs zu erzeugen. Beispielsweise kann das Radarsystem 106 Daten über Gebiete des Bodens oder eines vertikalen Bereichs, welcher dem Fahrzeug unmittelbar benachbart ist oder in der Nähe von diesem liegt, erhalten. Das Radarsystem 106 kann eines von vielen weithin verfügbaren im Handel erhältlichen Radarsystemen einschließen. Gemäß einer Ausführungsform kann das Radarsystem 106 dem automatisierten Fahr-/Assistenzsystem 102 Wahrnehmungsdaten zur Bezugnahme oder Verarbeitung bereitstellen, einschließlich einer zweidimensionalen oder dreidimensionalen Karte oder eines zweidimensionalen oder dreidimensionalen Modells.
  • Das LIDAR-System 108 kann ein auf dem Fachgebiet bekanntes LIDAR-System einschließen. Arbeitsprinzipien und Funktionsprinzipien von LIDAR-Systemen sind im Allgemeinen gut verstanden. Im Allgemeinen arbeitet das LIDAR-System 108 durch Emittieren von Lasern mit sichtbaren Wellenlängen oder Infrarotwellenlängen und Erfassen von Reflexionen des Laserlichts an Objekten. Bei Bodenanwendungen können die Laser für das Erfassen physikalischer Objekte in der Art anderer Fahrzeuge, Parkschranken oder Parkklötze, Landschaften (wie Bäume, Klippen, Felsen, Hügel oder dergleichen), Straßenkanten, Zeichen, Gebäude oder anderer Objekte verwendet werden. Das LIDAR-System 108 kann das reflektierte Laserlicht verwenden, um die Größe, Form, den Abstand, die Oberflächenstruktur oder andere Informationen über ein physikalisches Objekt oder Material zu bestimmen. Beispielsweise kann das LIDAR-System 108 einen Bereich abstreichen, um Daten oder Objekte innerhalb eines spezifischen Entfernungsbereichs und Sichtwinkels des LIDAR-Systems 108 zu erhalten. Beispielsweise kann das LIDAR-System 108 Daten über Gebiete des Bodens oder eines vertikalen Bereichs, welcher dem Fahrzeug unmittelbar benachbart ist oder in der Nähe von diesem liegt, erhalten. Das LIDAR-System 108 kann eines von vielen weithin verfügbaren kommerziell erhältlichen LIDAR-Systemen einschließen. Gemäß einer Ausführungsform kann das LIDAR-System 108 Wahrnehmungsdaten einschließlich eines zweidimensionalen oder dreidimensionalen Modells oder einer zweidimensionalen oder dreidimensionalen Karte erfasster Objekte oder Oberflächen bereitstellen.
  • Das Kamerasystem 110 kann eine oder mehrere Kameras in der Art von Kameras mit einer sichtbaren Wellenlänge und von Infrarotkameras einschließen. Das Kamerasystem 110 kann einen Videostrom oder periodische Bilder bereitstellen, die zur Objekterkennung, Straßenidentifikation und -positionsbestimmung oder für andere Erkennungs- oder Positionsbestimmungszwecke verarbeitet werden können. Gemäß einer Ausführungsform kann das Kamerasystem 110 zwei oder mehr Kameras aufweisen, die verwendet werden können, um Entfernungsmessungen (beispielsweise Erfassen eines Abstands) für Objekte innerhalb des Sichtbereichs bereitzustellen.
  • Das GPS-System 112 ist eine Ausführungsform eines Positionsbestimmungssystems, das den geographischen Ort des Fahrzeugs auf der Grundlage von Satelliten- oder Funkturmsignalen bereitstellen kann. GPS-Systeme 112 sind wohlbekannt und auf dem Fachgebiet weithin erhältlich. Wenngleich GPS-Systeme 112 sehr genaue Positionsbestimmungsinformationen bereitstellen können, stellen GPS-Systeme 112 im Allgemeinen wenige oder keine Informationen über Abstände zwischen dem Fahrzeug und anderen Objekten bereit. Vielmehr liefern sie einfach einen Ort, der mit anderen Daten in der Art von Karten verglichen werden kann, um Abstände zu anderen interessierenden Objekten, Straßen oder Orten zu bestimmen.
  • Das Ultraschallsystem 114 kann verwendet werden, um Objekte oder Abstände zwischen einem Fahrzeug und Objekten unter Verwendung von Ultraschallwellen zu erfassen. Beispielsweise kann das Ultraschallsystem 114 Ultraschallwellen von einem Ort an oder in der Nähe einer Stoßstange oder einer Seitenverschalung eines Fahrzeugs emittieren. Die Ultraschallwellen, die durch Luft kurze Strecken zurücklegen können, können von anderen Objekten reflektiert werden und vom Ultraschallsystem 114 erfasst werden. Auf der Grundlage der Zeitdauer zwischen der Emission und dem Empfang der reflektierten Ultraschallwellen kann das Ultraschallsystem 114 genaue Abstände zwischen einer Stoßstange oder einer Seitenverschalung und jeglichen anderen Objekten erfassen. Infolge ihrer kürzeren Reichweite können Ultraschallsysteme 114 für das Erfassen von Objekten während des Parkens oder für das Erkennen bevorstehender Kollisionen während des Fahrens nützlicher sein.
  • Gemäß einer Ausführungsform können das eine oder die mehreren Radarsysteme 106, das eine oder die mehreren LIDAR-Systeme 108, das eine oder die mehreren Kamerasysteme 110 und das eine oder die mehreren Ultraschallsysteme 114 Umgebungsattribute in der Nähe eines Fahrzeugs erkennen. Beispielsweise können die Systeme 106–110 und 114 die Anzahl der Fahrspuren, die Fahrspurbreite, die Seitenstreifenbreite, die Straßenoberflächenkrümmung, die Straßenrichtungskrümmung, Fahrbahnschwellen, Fahrspurmarkierungen, das Vorhandensein von Kreuzungen, Straßenzeichen, Brücken, Überführungen, Barrieren, Mittelstreifen, Kantsteine oder andere Einzelheiten zu einer Straße erkennen. Bei einem weiteren Beispiel können die Systeme 106–110 und 114 Umgebungsattribute erkennen, welche Informationen über Strukturen, Objekte oder Oberflächen in der Nähe der Straße wie das Vorhandensein von Auffahrten, Parkplätzen, Parkplatzausfahrten/einfahrten, Fußgängerstreifen, Fußgängerwegen, Bäumen, Zäunen, Gebäuden, geparkten Fahrzeugen (auf oder in der Nähe der Straße), Toren, Zeichen, Parkstreifen oder anderer Strukturen oder Objekte einschließen.
  • Der Datenspeicher 116 speichert Kartendaten, eine Fahrgeschichte und andere Daten, die andere Navigationsdaten, Einstellungen oder Betriebsanweisungen für das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 einschließen können. Die Kartendaten können Ortsdaten in der Art von GPS-Ortsdaten für Straßen, Parkplätze, Parkstellen oder andere Orte, wo ein Fahrzeug gefahren oder geparkt werden kann, einschließen. Beispielsweise können die Ortsdaten für Straßen Ortsdaten für spezifische Fahrspuren in der Art der Fahrspurrichtung, einmündender Fahrspuren, Überlandstraßen- oder Fernstraßenspuren, Ausfahrspuren oder andere Spuren oder Teilungen einer Straße einschließen. Die Ortsdaten können auch Orte für jede Parkstelle auf einem Parkplatz oder für Parkstellen entlang einer Straße einschließen. Gemäß einer Ausführungsform schließen die Kartendaten Ortsdaten über eine oder mehrere Strukturen oder Objekte auf oder in der Nähe der Straßen- und Parkorte ein. Beispielsweise können die Kartendaten Daten in Bezug auf GPS-Zeichenorte, Brückenorte, Gebäude- oder andere Strukturorte oder dergleichen einschließen. Gemäß einer Ausführungsform können die Kartendaten genaue Ortsdaten mit einer Genauigkeit innerhalb weniger Meter oder mit einer Genauigkeit unterhalb eines Meters einschließen. Die Kartendaten können auch Ortsdaten für Wege, unbefestigte Straßen oder andere Straßen oder Wege, auf denen von einem Landfahrzeug gefahren werden kann, einschließen.
  • Die Fahrgeschichte (oder Fahrtgeschichte) kann Ortsdaten für frühere Fahrten oder Parkorte des Fahrzeugs einschließen. Beispielsweise kann die Fahrgeschichte GPS-Ortsdaten für frühere Fahrten oder Wege, die genommen wurden, einschließen. Als ein weiteres Beispiel kann die Fahrgeschichte Abstands- oder relative Ortsdaten in Bezug auf Fahrspuren, Zeichen, Straßenbegrenzungslinien oder andere Objekte oder Merkmale auf oder in der Nähe der Straßen einschließen. Die Abstands- oder relativen Ortsdaten können auf der Grundlage von GPS-Daten, Radardaten, LIDAR-Daten, Kameradaten oder anderen Sensordaten, die während der vom Fahrzeug vorgenommenen vorhergehenden oder früheren Fahrten zusammengestellt wurden, bestimmt werden. Gemäß einer Ausführungsform ist das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 dafür ausgelegt, Fahrdaten für und während Fahrten oder Ausfahrten, die vom Fahrzeug ausgeführt werden, im Datenspeicher 116 zu protokollieren.
  • Der Sendeempfänger 118 ist dafür ausgelegt, Signale von einer oder mehreren anderen Daten- oder Signalquellen zu empfangen. Der Sendeempfänger 118 kann ein oder mehrere Radios aufweisen, die dafür ausgelegt sind, entsprechend einer Vielzahl von Kommunikationsstandards und/oder unter Verwendung einer Vielzahl verschiedener Frequenzen zu kommunizieren. Beispielsweise kann der Sendeempfänger 118 Signale von anderen Fahrzeugen empfangen. Der Empfang von Signalen von einem anderen Fahrzeug wird hier als Fahrzeug-zu-Fahrzeug-(V2V)-Kommunikation bezeichnet. Gemäß einer Ausführungsform kann der Sendeempfänger 118 auch verwendet werden, um Informationen zu anderen Fahrzeugen zu senden, um ihnen möglicherweise beim Lokalisieren von Fahrzeugen oder Objekten zu helfen. Während der V2V-Kommunikation kann der Sendeempfänger 118 Informationen von anderen Fahrzeugen über ihre Orte, anderen Verkehr, Unfälle, Straßenzustände, die Orte von Parkschranken oder Parkklötzen oder andere Einzelheiten, die dem Fahrzeug und/oder dem automatisierten Fahr-/Assistenzsystem 102 dabei helfen, genau und sicher zu fahren, empfangen.
  • Der Sendeempfänger 118 kann Signale von anderen Signalquellen empfangen, die sich an festen Orten befinden. Infrastruktur-Sendeempfänger können sich an einem spezifischen geographischen Ort befinden und ihren spezifischen geographischen Ort mit einem Zeitstempel übertragen. Demgemäß kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 in der Lage sein, die Entfernung von den Infrastruktur-Sendeempfängern auf der Grundlage des Zeitstempels zu bestimmen und dann seinen Ort auf der Grundlage des Orts der Infrastruktur-Sendeempfänger zu bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform wird das Empfangen oder Senden von Ortsdaten von Vorrichtungen oder Türmen an festen Orten hier als Fahrzeug-zu-Infrastruktur-(V2X)-Kommunikation bezeichnet. Gemäß einer Ausführungsform kann der Begriff V2X-Kommunikation auch die V2V-Kommunikation umfassen.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann der Sendeempfänger 118 Ortsdaten über eine mobile Netz- oder Zellenverbindung senden und empfangen. Beispielsweise kann der Sendeempfänger 118 aktualisierte Ortsdaten für einen spezifischen Bereich empfangen, während ein Fahrzeug entlang einer Straße fährt. Ähnlich kann der Sendeempfänger 118 historische Fahrdaten für ein Mutterfahrzeug oder andere Fahrzeuge empfangen, die entlang einer Straße gefahren sind oder an diesem Ort oder an dieser Stelle auf einem Parkplatz geparkt haben. Beispielsweise kann der Sendeempfänger 118 Daten empfangen, die Orte von Zeichen, Parkschranken oder Parkklötzen oder von anderen Objekten angeben, die unter Verwendung eines Radarsystems 106, eines LIDAR-Systems 108, eines Kamerasystems 110, eines GPS-Systems 112 oder eines Ultraschallsystems 114 erkennbar sein können. Falls der Sendeempfänger 118 in der Lage ist, Signale von drei oder mehr Infrastruktur-Sendeempfängern zu empfangen, kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 in der Lage sein, seinen geographischen Ort zu triangulieren.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann der Sendeempfänger 118 Daten senden und empfangen, welche eine Geschwindigkeitsbegrenzung einer Straße, eines Abschnitts einer Straße, einer Stadt oder eines geographischen Bereichs angeben. Gemäß einer Ausführungsform kann der Sendeempfänger 118 eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung empfangen, die von einer autoritativen Quelle in der Art einer spezifischen Referenz, einer spezifischen Webseite, eines spezifischen Servers oder eines spezifischen Absenders bereitgestellt wird. Gemäß einer Ausführungsform kann die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung eine Geschwindigkeitsbegrenzung sein, bei der die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass sie korrekt ist, und die vom automatisierten Fahr-/Assistenzsystem 102 oder von der Geschwindigkeitskomponente 104 als eine gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung hohen Vertrauens interpretiert wird.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 dafür ausgelegt, das Fahren oder die Navigation eines Mutterfahrzeugs zu steuern. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 die Fahrzeugsteuerungs-Betätigungselemente 120 steuern, um einen Weg auf einer Straße, einem Parkplatz, einer Auffahrt oder einem anderen Ort zu fahren. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 einen Weg und die Geschwindigkeit für das Fahren auf der Grundlage von Informationen oder Wahrnehmungsdaten, die von beliebigen der Komponenten 106–118 bereitgestellt werden, bestimmen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Geschwindigkeitskomponente 104 dafür ausgelegt, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage von den Komponenten 106–118 gesammelter oder bereitgestellter Daten zu bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform bestimmt die Geschwindigkeitskomponente 104 eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage von einem Radarsystem 106, einem LIDAR-System 108, einem Kamerasystem 110 und/oder einem Ultraschallsystem 114 erfasster Wahrnehmungsdaten.
  • Die 2–4 sind Liniendarstellungen, die Wahrnehmungsdaten zeigen, welche von einem Kamerasystem 110 erfasste Bilder umfassen. Die Geschwindigkeitskomponente 104 kann die eine oder die mehreren Ansichten für das Identifizieren von Attributen der Umgebung, die in den Wahrnehmungsdaten dargestellt werden (beispielsweise Bild, LIDAR-Daten, Radardaten, Ultraschalldaten oder andere Wahrnehmungsdaten) verarbeiten. 2 ist eine perspektivische Ansicht einer Wohnstraßenumgebung 200. Gemäß einer Ausführungsform kann die Geschwindigkeitskomponente 104 Umgebungsattribute identifizieren, welche Werte oder Objekte in der Art einer Straßenbreite 202, eines oder mehrerer Häuser 204, eines oder mehrerer Bäume 206, eines oder mehrerer Parkstreifen 208, eines oder mehrerer Kantsteine 210, einer oder mehrerer Auffahrten 212, Fußgängerstreifen 214 oder anderer Attribute der Wohnstraßenumgebung 200 einschließen. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 einen oder mehrere Bildverarbeitungsalgorithmen (in der Art einer Kantenfindung, eines Signaturvergleichs oder dergleichen) verwenden, um Kanten von Objekten oder Merkmalen zu erfassen und Objekte oder Merkmale in der Wohnstraßenumgebung 200 zu identifizieren. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage einer Feststellung bestimmen, dass sich ein Fahrzeug gegenwärtig in einer Wohnumgebung befindet. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 feststellen, dass eine Geschwindigkeitsbegrenzung in einer Wohnumgebung, abhängig von den Attributen der bestimmten Straßenumgebung 200, 25 MPH oder 35 MPH oder geringer ist.
  • Die Straßenbreite 202 kann den Abstand zwischen Rändern des Straßenbelags, Kantsteinen, gestrichenen Linien oder dergleichen einschließen. Die Straßenbreite 202 kann im Allgemeinen aber nicht immer sicher einer höheren Geschwindigkeitsbegrenzung entsprechen. Beispielsweise können schmalere Straßen niedrigere Geschwindigkeitsbegrenzungen haben, während breitere Straßen höhere Geschwindigkeitsbegrenzungen haben können. Die Häuser 204 können Strukturen oder umliegende Umgebungen aufweisen, die wahrscheinlich einem Wohnhaus oder -heim entsprechen. Beispielsweise kann das Vorhandensein von Garagentoren, Fußgängerwegen, Fußgängerstreifen 214, periodischen Gebäuden oder strukturellen Einzelheiten und von Architektur, die gewöhnlich Heimen entspricht, verwendet werden, um festzustellen, dass eine identifizierte Struktur ein Haus 204 ist. Bäume 206 können auf der Grundlage der Farbe, Signaturmuster von Blättern, der Höhe, von Zweigen, von Bewegung oder dergleichen erkannt werden. Parkstreifen 208 können auf der Grundlage des Orts in der Nähe einer Straße, einer Anordnung zwischen der Straße und einem Fußgängerstreifen 214 oder dergleichen erkannt werden. Kantsteine 210 können auf der Grundlage der Farbe, der Höhe, des Orts in der Nähe einer Straße, einer Position zwischen der Straße und anderen Oberflächenmerkmalen oder dergleichen erkannt werden. Auffahrten 212 können auf der Grundlage des Vorhandenseins von einem oder mehreren von einem Fehlen eines Parkstreifens 208, einer ähnlichen Farbe und Textur, die sich zur Straße erstreckt, des Vorhandenseins von Garagentüren, geparkten Fahrzeugen oder dergleichen identifiziert werden. Fußgängerstreifen 214 können auf der Grundlage der Farbe, der Oberflächenglätte oder -textur, einer Position in der Nähe einer Straße, des Kontrasts zwischen nahe gelegenem Gelände, des Vorhandenseins von Fußgängern oder dergleichen erkannt werden.
  • Die erörterten Merkmale oder Attribute 202–214 dienen nur als Beispiel. Beispielsweise können zusätzliche Attribute, die in Wohnumgebungen erkannt werden können, Wagen, die an oder in der Nähe der Straße geparkt sind, das Vorhandensein von Fußgängern, Kindern, Tieren, Haustieren, Wohnlandschaftsmerkmalen in der Art von Blumen oder Büschen oder einen anderen Aspekt einschließen. In manchen Situationen können Maschinenlernalgorithmen zusätzliche Merkmale oder Attribute auf der Grundlage von Bildern oder Wahrnehmungsdaten identifizieren. Beispielsweise können Abstände von einer Straße zu Strukturen, das Fehlen von Zeichen, das Vorhandensein einer Hausnummerierung, von Postkästen, von Farbschemata oder von anderen Umgebungsattributen von einem Geschwindigkeitslernalgorithmus identifiziert werden, der nicht spezifisch für eine Person codiert worden sein kann oder davon erkannt wird.
  • 3 ist eine perspektivische Ansicht einer kommerziellen oder industriellen Straßenumgebung 300. Gemäß einer Ausführungsform kann die Geschwindigkeitskomponente 104 Umgebungsattribute identifizieren, die Werte oder Objekte in der Art von Fahrspur- oder Straßenmarkierungen 302, der Fahrspurbreite 304, der Anzahl der Fahrspuren, der Farbe von Fahrspurmarkierungen zur Bestimmung der Richtung von Verkehr oder des Vorhandenseins bidirektionalen Verkehrs, von Abflussrinnen 306, von Kantsteinen 308, von Parkstreifen 310, von Fußgängerstreifen 312, von großen Zeichen 314, von Kreuzungen oder kreuzenden Straßen 316, von großen oder kommerziellen Gebäuden 318, von Fahrzeugen 320, von Bäumen 322, von Büschen 324 oder dergleichen einschließen. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage davon bestimmen, dass festgestellt wird, dass ein Fahrzeug gegenwärtig in einer kommerziellen, industriellen oder anderen Straßenumgebung ist. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 auf der Grundlage der Umgebungsattribute feststellen, dass eine Geschwindigkeitsbegrenzung in einer kommerziellen oder industriellen Umgebung 35 MPH oder 45 MPH oder kleiner ist.
  • Die Straßenmarkierungen 302 können auf der Grundlage einer kontrastierten Farbe mit einer Straßenoberfläche, einer Form (beispielsweise lang und dünn), des Vorhandenseins auf der Straße oder dergleichen identifiziert werden. Die Straßenmarkierungen 302 können verwendet werden, um die Fahrspurbreite 304, die Anzahl der Fahrspuren, die Fahrspurrichtung und/oder das Vorhandensein gerichteten oder bidirektionalen Verkehrs zu bestimmen. Abflussrinnen 306 können auf der Grundlage der Farbe, der Neigung, des Orts in der Nähe einer Straße oder eines Kantsteins 308 oder dergleichen erkannt werden. Zeichen 314 können auf der Grundlage der Größe, der Buchstabengröße und des Buchstabenstils, der Beleuchtung, der Form oder dergleichen erkannt oder identifiziert werden. Kreuzungen oder kreuzende Straßen 316 können auf der Grundlage der Position in Bezug auf die Straße, Breite oder dergleichen erkannt werden. Kommerzielle, industrielle oder öffentliche Gebäude in der Art des Gebäudes 318 können auf der Grundlage der Größe, der Architektur, des Stils, der Gebäudegröße, der Auszeichnung, der Nähe zu einer Straße oder einem Parkplatz oder dergleichen erkannt werden. Gemäß einer Ausführungsform können das Vorhandensein der Objekte oder Merkmale 302–324 und ihrer Positionsbeziehungen in Bezug auf eine Straße verwendet werden, um festzustellen, dass sich eine Straße in einer kommerziellen Umgebung befindet oder dass die Straße eine spezifische Geschwindigkeitsbegrenzung hat.
  • 4 ist eine perspektivische Ansicht einer Überlandschnellstraßenumgebung 400. Gemäß einer Ausführungsform kann die Geschwindigkeitskomponente 104 Umgebungsattribute identifizieren, die Werte oder Objekte in der Art von Straßenbegrenzungsmarkierungen 402 (beispielsweise gestrichenen Linien), Fahrspurmarkierungen 404, der Breite 406 des rechten Seitenstreifens, Fahrbahnschwellen 408, der Breite 410 des linken Seitenstreifens, Bäumen 412 und Gebüsch 414, Zeichen 416, Straßenlampen 418 oder dergleichen einschließen. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Feststellung bestimmen, dass sich ein Fahrzeug gegenwärtig in einer Überlandschnellstraßenumgebung befindet. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 feststellen, dass eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf einer Überlandschnellstraße 55 oder 65 MPH ist oder darüber liegt. Gemäß einer Ausführungsform kann die Krümmung der Straße auch erkannt werden, um festzustellen, dass eine verringerte oder vorübergehend verringerte Geschwindigkeitsbegrenzung wirksam ist.
  • Das Vorhandensein und die Farbe der Straßenbegrenzungsmarkierungen 402 und von Fahrspurmarkierungen 404 kann verwendet werden, um die Fahrtrichtung für eine oder mehrere Fahrspuren, die Anzahl der Fahrspuren oder dergleichen zu bestimmen. Falls beispielsweise die in der Figur dargestellte am weitesten links gelegene Straßenbegrenzungsmarkierung 402 gelb ist, kann die Geschwindigkeitskomponente 104 feststellen, dass alle drei Fahrspuren in der Überlandschnellstraßenumgebung 400 in die gleiche Richtung verlaufen. Als ein weiteres Beispiel kann die Geschwindigkeitskomponente 104, falls sowohl die Straßenbegrenzungsmarkierungen 402 weiß sind als auch eine Reihe der Fahrspurmarkierungen 404 gelb ist, feststellen, dass sich das Fahrzeug in einer bidirektionalen Verkehrsumgebung befindet. Die Größe des Seitenstreifens 406 und der Fahrbahnschwellen 408 kann angeben, dass eine höhere Geschwindigkeitsbegrenzung, wie 55 MPH, 65 MPH oder 75 MPH in den Vereinigten Staaten, verfügbar ist. Ferner können das Vorhandensein und die Größe eines linken Seitenstreifens 410, die Anzahl der Bäume 412 und von Gebüsch 414 und das Fehlen von Gebäuden auch angeben, dass eine höhere Geschwindigkeitsbegrenzung verfügbar ist. Die Größe, die Form und die Beschriftung auf dem Zeichen 416 in der Art von Straßenzeichen, selbst wenn keine Geschwindigkeitsbegrenzung angegeben wird, können auch angeben, dass die Straße eine Fernstraße ist.
  • Die vorstehend erörterten Umgebungsattribute dienen nur als Beispiel. Beispielsweise können jegliche zusätzliche Umgebungsattribute eine Geschwindigkeitsbegrenzung beeinflussen. Gemäß einer Ausführungsform kann das Vorhandensein von Schulzonenzeichen, Blinklichtern oder dergleichen angeben, dass eine niedrigere Geschwindigkeitsbegrenzung erforderlich ist. Gemäß einer Ausführungsform kann auch das Vorhandensein von Verkehrskegeln, Baustellenbegrenzungen oder dergleichen eine verringerte Geschwindigkeitsbegrenzung angeben. Gemäß einer Ausführungsform kann die Geschwindigkeitskomponente 104 Umgebungsattribute als gewichtete Faktoren verwenden, welche spezifische Geschwindigkeitsbegrenzungen und/oder zonierte Umgebungen angeben (beispielsweise residentiell, industriell, kommerziell, Wildnis, Schnellstraße, Fernstraße, Überlandstraße, Schulzone usw.). Gemäß einer Ausführungsform kann ein graphisches Modell verwendet werden, um das Vorhandensein, Nichtvorhandensein oder die Werte einer aktuellen Umgebung eines Fahrzeugs zu kombinieren, um eine aktuelle geschätzte Geschwindigkeit zu bestimmen.
  • Wenngleich hier einige Beispiele mit Bezug auf Kamerabilder angegeben werden, können auch andere Sensordaten verwendet werden, um Wahrnehmungsdaten zu erfassen und Attribute einer aktuellen Straßen- oder Fahrtumgebung zu bestimmen. Beispielsweise kann gemäß einer Ausführungsform ein LIDAR-System 108, ein Radarsystem 106 und/oder ein Ultraschallsystem 114 Informationen über die Umgebung sammeln, und sie können von der Geschwindigkeitskomponente 104 verarbeitet werden, um eine aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzung zu schätzen.
  • 5 ist eine schematische Draufsicht einer Straße 500 mit einem auf der Straße fahrenden Fahrzeug 502. Das Fahrzeug 502 kann das System 100 aus 1 aufweisen. Gemäß einer Ausführungsform können ein oder mehrere Sensoren in der Art eines Kamerasystems 110 des Fahrzeugs einen Sichtbereich 504 aufweisen, der durch gepunktete Linien angegeben ist. Der Sichtbereich 504 dient nur der Veranschaulichung und kann sich in jeder beliebigen Richtung oder in allen Richtungen um das Fahrzeug 502 erstrecken. Das Fahrzeug 502 oder eine Geschwindigkeitskomponente 104 des Fahrzeugs 502 kann Wahrnehmungsdaten von Objekten, Oberflächen oder dergleichen innerhalb des Sichtbereichs 504 empfangen und eine aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzung schätzen. Gemäß einer Ausführungsform kann das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein bestimmter Objekte oder Umgebungsattribute durch das Fahrzeug 502 auf der Grundlage der in Bezug auf den Sichtbereich 504 gesammelten Daten bestimmt werden.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann das Fahrzeug 502 Wahrnehmungsdaten verarbeiten, um das Vorhandensein eines anderen Fahrzeugs 508, von Zeichen 510 oder 512, einer kreuzenden Straße 514 oder anderer Umgebungsattribute, die mit Bezug auf die 2–4 oder an anderer Stelle in der Offenbarung erörtert wurden, zu erkennen. Auf der Grundlage der erkannten Objekte oder Attribute kann das Fahrzeug 502 in der Lage sein, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung oder eine tatsächliche Geschwindigkeitsbegrenzung zu bestimmen. Beispielsweise kann das Zeichen 512 ein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen sein, das eine tatsächliche Geschwindigkeitsbegrenzung für die Straße 500 aussagt. Falls eine bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung erkannt oder identifiziert werden kann, kann das Fahrzeug 502 Wahrnehmungsdaten zum Maschinenlernen oder Trainieren eines Schätzmodells verwenden, um diese bekannten Geschwindigkeitsbegrenzungsinformationen dem Fahrzeug 502 bereitzustellen. Der Begriff "bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung" kann hier auch als Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen, arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung oder tatsächliche gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung bezeichnet werden. Gemäß einer Ausführungsform braucht das Zeichen 512 kein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen zu sein und kann stattdessen ein Willkommenszeichen, ein Straßenidentifikationszeichen oder ein anderes Zeichen sein. Wenngleich eine bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung oder arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung möglicherweise nicht vom Zeichen abgeleitet werden kann, können Informationen über das Zeichen in Kombination mit anderen Umgebungsattributen verwendet werden, um eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung zu bestimmen. Beispielsweise kann das Zeichen eine Straßenidentifizierung aufweisen, die angeben kann, ob die Straße eine Überlandstraße, eine städtische Straße, eine Landesstraße, eine Wildnisstraße, eine Privatstraße oder ein anderer Straßentyp ist. Die Straßenidentifizierung kann in Kombination mit dem Vorhandensein einer kreuzenden Straße 514 oder anderen Umgebungsattributen verwendet werden, um eine aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzung für das Fahrzeug 502 zu schätzen.
  • Zusätzlich zu Wahrnehmungsdaten kann das Fahrzeug 502 Informationen von einer gespeicherten Karte, von einer gespeicherten Fahrgeschichte oder von Drahtlossignalen erhalten. Beispielsweise ist ein Infrastruktursender 506 in der Nähe der Straße dargestellt, wodurch dem Fahrzeug eine spezifische Positionierung, Umgebungsattributeinzelheiten oder andere Informationen bereitgestellt werden können. Als weitere Beispiele kann das Fahrzeug 502 Informationen von anderen Fahrzeugen in der Art des Fahrzeugs 508 oder von einem Drahtloskommunikationsnetz empfangen.
  • 6 ist ein schematisches Blockdiagramm, das Komponenten einer Geschwindigkeitskomponente 104 gemäß einer Ausführungsform zeigt. Die Geschwindigkeitskomponente 104 umfasst eine Wahrnehmungsdatenkomponente 602, eine Attributkomponente 604, eine Schätzkomponente 606, eine Benachrichtigungskomponente 608, eine Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 und eine Lernkomponente 612. Die Komponenten 602–612 dienen nur der Erläuterung und können nicht alle in alle Ausführungsformen aufgenommen sein. Tatsächlich können einige Ausführungsformen nur eine oder irgendeine Kombination von zwei oder mehr der Komponenten 602–612 aufweisen. Einige der Komponenten 602–612 können sich außerhalb der Geschwindigkeitskomponente 104 befinden, beispielsweise innerhalb des automatisierten Fahr-/Assistenzsystems 102 oder an anderer Stelle.
  • Die Wahrnehmungsdatenkomponente 602 ist dafür ausgelegt, Wahrnehmungsdaten von einem oder mehreren Wahrnehmungssensoren zu empfangen, welche Wahrnehmungsdaten zu einem Gebiet in der Nähe eines Fahrzeugs erzeugen. Die Wahrnehmungsdaten können von einem oder mehreren von einem Kamerasystem 110, einem Radarsystem 106, einem LIDAR-System 108 und einem Ultraschallsystem 114 erzeugte Daten einschließen. Gemäß einer Ausführungsform können der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren eine Kamera einschließen und empfängt die Wahrnehmungsdatenkomponente 602 eine Bilderfassung durch die Kamera.
  • Die Attributkomponente 604 ist dafür ausgelegt, Wahrnehmungsdaten zu verarbeiten, um ein oder mehrere Umgebungsattribute eines Bereichs in der Nähe eines Fahrzeugs auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen. Beispielsweise kann die Attributkomponente eine Objekterkennung, Mustererkennung, Objekt- oder Oberflächenkantenerkennung oder eine andere Erkennung zum Erfassen, Berechnen, Identifizieren oder auf andere Weise erfolgenden Bestimmen der Umgebungsattribute ausführen. Gemäß einer Ausführungsform umfassen die Attribute ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, Struktur oder eines Objekts im Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs. Beispielsweise können die Attribute eines oder mehrere von der Größe eines Seitenstreifens einer Straße, der Anzahl der Fahrspuren auf einer Straße, des Vorhandenseins von Häusern, des Vorhandenseins von Gebäuden, des Vorhandenseins geparkter Wagen, des Vorhandenseins einer Betonmittelbegrenzung, einer Fahrspurmarkierung, eines Kantsteins, einer Fahrbahnschwelle, einer Fahrspurbreite und einer Straßenkrümmung einschließen. Ähnlich können die Attribute das Vorhandensein unterbrochener und/oder periodischer Gebäude, Auffahrten, Fußgängerwege, in Auffahrten geparkter Wagen oder dergleichen einschließen. Die Attributkomponente 604 kann ein beliebiges hier erörtertes Attribut oder zusätzliche Attribute erkennen, die von einem Maschinenlernalgorithmus entdeckt oder identifiziert werden können.
  • Gemäß einer Ausführungsform können die Wahrnehmungsdaten ein durch eine oder mehrere Kameras erfasstes Bild oder Video einschließen. Die Attributkomponente 604 kann das Bild oder das Video verarbeiten, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen oder zu identifizieren. Gemäß einer Ausführungsform kann die Attributkomponente 604 beispielsweise Attribute in der Umgebung ausschließlich auf der Grundlage eines oder mehrerer Bilder bestimmen. Ähnlich kann die Attributkomponente 604 die Attribute ausschließlich auf der Grundlage von Sensordaten von einem oder mehreren Kamerasystemen 110, LIDAR-Systemen 108, Radarsystemen 106 und Ultraschallsystemen 114 bestimmen.
  • Die Schätzkomponente 606 ist dafür ausgelegt, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Umgebungsattribute zu bestimmen. Beispielsweise kann die Schätzkomponente 606 eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung für einen Bereich in der Nähe des Fahrzeugs auf der Grundlage von der Attributkomponente 604 bestimmter Umgebungsattribute bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform ist die Schätzkomponente 606 dafür ausgelegt, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage eines Schätzmodells oder eines graphischen Modells zu bestimmen. Das Schätzmodell oder das graphische Modell kann zumindest eines von dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung oder einer Angabe zum Einstellen einer Geschwindigkeitsbegrenzung assoziieren. Beispielsweise können bestimmte Attribute positiv mit einer erhöhten Geschwindigkeitsbegrenzung korrelieren, während andere Attribute negativ mit einer erhöhten Geschwindigkeitsbegrenzung korrelieren können. Als ein weiteres Beispiel kann eine erste Kombination bestimmter Attribute eine spezifische Geschwindigkeitsbegrenzung angeben, während Kombinationen anderer Attribute, die Attribute einschließen können, welche mit der ersten Kombination gemeinsam sind, eine andere Geschwindigkeitsbegrenzung angeben können. Ähnlich kann ein graphisches Modell durchlaufen werden, um eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung zu erreichen.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann die Schätzkomponente 606 einen möglichen Bereich von Geschwindigkeitsbegrenzungen für die aktuelle Umgebung bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform kann die Schätzkomponente 606 eine Geschwindigkeitsbegrenzung an einem unteren Ende eines bestimmten Bereichs bestimmen, um die Möglichkeiten zu begrenzen, dass das Fahrzeug eine gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung überschreitet. Andererseits kann die Schätzkomponente 606 eine Geschwindigkeitsbegrenzung an einem oberen Ende bestimmen, um die Fahrzeit zu verringern.
  • Die Benachrichtigungskomponente 608 ist dafür ausgelegt, einem menschlichen Fahrer oder einem automatisierten Fahrsystem in der Art von 102 des Fahrzeugs 502 eine Angabe der geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung bereitzustellen. Falls beispielsweise ein menschlicher Fahrer das Fahrzeug 502 fährt, kann eine sichtbare oder hörbare Benachrichtigung der geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung innerhalb der Kabine des Fahrzeugs 502 bereitgestellt werden. Gemäß einer Ausführungsform kann die Benachrichtigungskomponente 608 eine Angabe durch Senden eines Signals oder einer Nachricht zum automatisierten Fahrsystem 102 bereitstellen, wodurch eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung angegeben wird. Gemäß einer Ausführungsform stellt die Benachrichtigungskomponente 608 eine Angabe bereit, dass die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung eine Schätzung und keine tatsächliche Geschwindigkeitsbegrenzung ist. Auf der Grundlage der geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder der Angabe, dass es sich dabei um eine Schätzung handelt, kann ein menschlicher Fahrer oder ein automatisiertes Fahrsystem 102 in der Lage sein, einen geeigneten Fahrweg, eine geeignete Fahrgeschwindigkeit oder dergleichen zu bestimmen. Beispielsweise kann ein menschlicher Fahrer oder ein automatisiertes Fahrsystem 102 feststellen, dass die Schätzung zu niedrig oder zu hoch ist und die tatsächliche Fahrgeschwindigkeit entsprechend modifizieren. Gemäß einer Ausführungsform kann die Benachrichtigungskomponente 608 die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einer Lernkomponente 612 oder einer Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 bereitstellen.
  • Die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 ist dafür ausgelegt, das Bestimmen einer bekannten oder tatsächlichen Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen zu versuchen. Beispielsweise kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage einer vertrauten Quelle oder einer vertrauten Angabe der Geschwindigkeitsbegrenzung in der Art eines Geschwindigkeitsbegrenzungszeichens (unter Verwendung einer Kamera oder eines anderen Sensors erkannt), einer Karte, eines elektronischen Horizontsystems, das eine vorhersagende Fahrerassistenz bereitstellt, Daten von anderen Drittparteisystemen oder -netzen oder dergleichen bestimmen. Ein elektronisches Horizontsystem kann Kartendaten für Merkmale in der Art einer Nachtsicht, einer Kurvengeschwindigkeitswarnung, einer Verkehrszeichenerkennung, Geschwindigkeitsbegrenzungen für die Straße oder dergleichen bereitstellen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 dafür ausgelegt, die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage von einer dritten Partei bereitgestellter Informationen zu bestimmen. Beispielsweise können die von einer dritten Partei bereitgestellten Daten ein vom einen oder von den mehreren Sensoren erkanntes Straßenzeichen, vom System gespeicherte Kartendaten, eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, eine Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation und/oder über ein mobiles Netz empfangene Daten einschließen. Gemäß einer Ausführungsform kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage eines aktuellen Orts des Fahrzeugs ansprechend auf die Bestimmung eines GPS-Orts, eines Kartenorts oder eines anderen Orts bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen auf der Grundlage von einem oder mehreren Sensoren gesammelter Wahrnehmungsdaten bestimmen. Beispielsweise kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 eine optische Zeichenerkennung an einem von einem Kamerasystem 110 erfassten Bild eines Zeichens ausführen, um zu erkennen, dass das Zeichen ein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen ist, und die angegebene Geschwindigkeit feststellen.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 einen Zeit-, Entfernungs- oder Änderungsbetrag in Straßen verfolgen, um festzustellen, ob für einen aktuellen Ort eines Fahrzeugs eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen bekannt ist. Beispielsweise kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 feststellen, dass eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung zumindest für eine Schwellenzeit oder eine Schwellenentfernung nicht bestimmt wurde. Als ein weiteres Beispiel kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 feststellen, dass eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung für eine aktuelle Straße oder ein Gebiet der aktuellen Straße nicht bestimmt wurde.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 nicht in der Lage sein, eine aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzung für einen Zeitraum zu bestimmen. Während dieses Zeitraums kann ein Fahrzeugfahrsystem oder ein Fahrzeugassistenzsystem 102 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage von Wahrnehmungsdaten schätzen und das Fahren auf der Grundlage der geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung steuern oder einen Fahrer über die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung informieren. An einem späteren Punkt kann die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung bestimmen und feststellen, dass die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung einem Ort des Fahrzeugs 502 während des Zeitraums entspricht, in dem keine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung bekannt war. Die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung kann zum späteren Zugriff durch die Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente 610 in einer Fahrgeschichte gespeichert werden, um zu ermöglichen, dass eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung baldiger bei einer nachfolgenden Fahrt bestimmt wird. Ähnlich kann die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung verwendet werden, um die Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung durch die Geschwindigkeitskomponente 104 zu trainieren.
  • Die Lernkomponente 612 ist dafür ausgelegt, ein Maschinenlernen auszuführen, um einen Maschinenlernalgorithmus, ein Maschinenlernmodell, eine Maschinenlernfunktion oder eine Maschinenlerndatenbank zu aktualisieren. Gemäß einer Ausführungsform ist die Lernkomponente 612 dafür ausgelegt, das Schätzmodell zu aktualisieren, um eine Assoziation zwischen einem oder mehreren Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage einer Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen zu aktualisieren oder zu erzeugen. Beispielsweise kann eine Datenbank oder ein Modell mehrere Assoziationen zwischen Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung speichern oder repräsentieren. Auf der Grundlage des Vorhandenseins der Umgebungsattribute kann eine spezifische Geschwindigkeitsbegrenzung durch die Datenbank, ein graphisches Modell oder eine andere Datenstruktur oder einen anderen Datenalgorithmus angegeben werden. Gemäß einer Ausführungsform kann die Lernkomponente 612 mehrere Umgebungsattribute in Wahrnehmungsdaten in Zusammenhang mit einem Bereich mit einer arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung erkennen und die Umgebungsattribute der arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung zuordnen. Die Umgebungsattribute und eine Geschwindigkeitsbegrenzung können gewichteten Mittelwerten, durch Gruppen oder durch ein anderes Verfahren zugeordnet werden. Beispielsweise kann ein gegebener Satz von Umgebungsattributen eine erste Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem ersten Prozentsatz oder Vertrauensniveau angeben und auch eine zweite Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem zweiten Prozentsatz oder Vertrauensniveau angeben. Die Schätzkomponente 606 kann den höchsten Prozentsatz oder den höchsten Vertrauensniveauwert auswählen oder die niedrigere (oder eine mittlere oder einen anderen Wert, falls es mehr als zwei gibt) der beiden als geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auswählen.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann die Lernkomponente 612 unter Verwendung von Geschwindigkeitsbegrenzungsbildern oder anderen Wahrnehmungsdaten trainiert werden, selbst bevor ein Fahrzeug verwendet wird, so dass die Geschwindigkeitskomponente 104 ein Grundverständnis der Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung hat. Gemäß einer Ausführungsform kann die Lernkomponente 612 während einer weiteren Verwendung des Fahrzeugs auf der Grundlage gesammelter Daten, Geschwindigkeitsbegrenzungen, heruntergeladener Daten oder eines anderen Verfahrens zum Verbessern der Funktionsweise oder Genauigkeit der Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung einen Lernalgorithmus oder ein Lernmodell aktualisieren, wenn das Fahrzeug durch Gebiete mit einer bekannten und unbekannten Geschwindigkeitsbegrenzung gefahren wird.
  • 7 ist ein schematisches Blockdiagramm, das ein Modell zur Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung gemäß einer Ausführungsform zeigt. Wahrnehmungsdaten einschließlich eines oder mehrerer von Kameradaten, Radardaten, LIDAR-Daten und Ultraschalldaten können einem Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzer (in der Art einer Geschwindigkeitskomponente 104 und/oder Schätzkomponente) bereitgestellt werden. Der Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzer schätzt eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage zumindest teilweise oder ausschließlich der Wahrnehmungsdaten und stellt die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem, Fahrtassistenzsystem oder dergleichen bereit.
  • 8 ist ein schematisches Blockdiagramm, das ein Modell zur Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung und zum Maschinenlernen gemäß einer Ausführungsform zeigt. Wahrnehmungsdaten einschließlich eines oder mehrerer von Kameradaten, Radardaten, LIDAR-Daten und Ultraschalldaten können einem Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzer (in der Art einer Geschwindigkeitskomponente 104 und/oder Schätzkomponente) bereitgestellt werden. Der Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzer schätzt eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage zumindest teilweise oder ausschließlich der Wahrnehmungsdaten und stellt die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem, Fahrtassistenzsystem oder dergleichen bereit. Falls eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen oder eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung verfügbar ist, kann ein Lernalgorithmus den Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzer (in der Art einer Datenbank, eines Modells, einer Funktion oder einer Karte) auf der Grundlage der aktuellen Wahrnehmungsdaten und der aktuellen arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung aktualisieren.
  • 9 ist ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zum Bestimmen, ob eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung oder eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung (oder eine bekannte Geschwindigkeitsbegrenzung) zu verwenden ist. Das Verfahren 900 beginnt, und die Geschwindigkeitskomponente 104 stellt bei 902 fest, ob eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen verfügbar ist. Beispielsweise kann die Geschwindigkeitskomponente 104 feststellen, ob eine gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage einer wahrgenommenen angegebenen Geschwindigkeitsbegrenzung (Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen), einer Karte, eines elektronischen Horizontsystems oder einer anderen Quelle hohen Vertrauens oder einer arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung bestimmt werden kann. Falls es keine Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen gibt, schätzt die Geschwindigkeitskomponente 104 eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage von Daten von einem von mehreren Wahrnehmungssensoren. Falls es eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen gibt, kann die Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen verwendet werden und wird ein Schätzer (in der Art der Schätzkomponente 606) auf der Grundlage der Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen und jeglicher verfügbarer Wahrnehmungsdaten für einen Bereich, welcher der Geschwindigkeitsbegrenzung mit hohem Vertrauen entspricht, trainiert.
  • 10 zeigt ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens 1000 zum Bestimmen einer Geschwindigkeitsbegrenzung. Das Verfahren 1000 kann von einem automatisierten Fahr-/Assistenzsystem oder einer Geschwindigkeitskomponente in der Art des automatisierten Fahr-/Assistenzsystems 102 aus 1 oder der Geschwindigkeitskomponente 104 aus 1 oder 6 ausgeführt werden. Beispielsweise kann das Verfahren 1000 dem Schätzen der Geschwindigkeitsbegrenzung unter Verwendung der Wahrnehmungssensoren in 9 entsprechen.
  • Das Verfahren 1000 beginnt, wenn eine Attributkomponente 604 bei 1002 ein oder mehrere Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten erkennt. Eine Schätzkomponente 606 bestimmt bei 1004 eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Umgebungsattribute. Eine Benachrichtigungskomponente 608 stellt bei 1006 die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem oder Fahrerassistenzsystem des Fahrzeugs bereit.
  • Beispiele
  • Die folgenden Beispiele betreffen weitere Ausführungsformen.
  • Beispiel 1 ist ein System, das einen oder mehrere Wahrnehmungssensoren, eine Attributkomponente, eine Schätzkomponente und eine Benachrichtigungskomponente aufweist. Der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren sind dafür ausgelegt, Wahrnehmungsdaten über ein Gebiet in der Nähe eines Fahrzeugs zu erzeugen. Die Attributkomponente ist dafür ausgelegt, ein oder mehrere Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen. Die Schätzkomponente ist dafür ausgelegt, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Umgebungsattribute zu bestimmen. Die Benachrichtigungskomponente ist dafür ausgelegt, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem oder Fahrerassistenzsystem des Fahrzeugs bereitzustellen.
  • In Beispiel 2 umfassen das eine oder die mehreren Umgebungsattribute in Beispiel 1 ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, einer Struktur oder eines Objekts im Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs.
  • In Beispiel 3 erkennt die Attributkomponente nach einem der Beispiele 1 bis 2 ein oder mehrere Umgebungsattribute, die eines oder mehrere der Folgenden einschließen: die Größe des Seitenstreifens einer Straße, die Anzahl der Fahrspuren auf einer Straße, das Vorhandensein von Häusern, das Vorhandensein von Gebäuden, das Vorhandensein geparkter Wagen, das Vorhandensein einer Betonmittelbegrenzung, einer Fahrspurmarkierung, eines Kantsteins, einer Fahrbahnschwelle, einer Fahrspurbreite und einer Straßenkrümmung.
  • In Beispiel 4 ist die Schätzkomponente nach einem der Beispiele 1 bis 3 dafür ausgelegt, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage eines Schätzmodells zu bestimmen, wobei das Schätzmodell wenigstens eines von dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen einer Geschwindigkeitsbegrenzung oder einer Angabe zum Einstellen einer Geschwindigkeitsbegrenzung zuordnet.
  • In Beispiel 5 umfassen der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren nach einem der Beispiele 1 bis 4 eine Kamera, wobei die Attributkomponente dafür ausgelegt ist, ein Bild von der Kamera zu verarbeiten, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  • In Beispiel 6 weist eines der Beispiele 1 bis 5 ferner eine Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente auf, die dafür ausgelegt ist, eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu bestimmen.
  • In Beispiel 7 weist Beispiel 6 ferner eine Lernkomponente auf, die dafür ausgelegt ist, ein Schätzmodell zu aktualisieren, um eine Zuordnung zwischen dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu aktualisieren oder zu erzeugen.
  • In Beispiel 8 bestimmt die Arbitrierte-Geschwindigkeits-Komponente nach einem der Beispiele 6 bis 7 ferner die Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen auf der Grundlage von Daten, die von einer dritten Partei bereitgestellt werden.
  • In Beispiel 9 umfassen die von einer dritten Partei nach einem der Beispiele 6 bis 8 bereitgestellten Daten ein Straßenzeichen, das vom einen oder von den mehreren Sensoren erkannt wird, Kartendaten, die vom System gespeichert sind, eine Fahrzeugzu-Fahrzeug-Kommunikation, eine Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation und über ein mobiles Netz empfangene Daten.
  • Beispiel 10 ist ein Verfahren zum Maschinenlernen von Geschwindigkeitsbegrenzungen. Beim Verfahren werden Wahrnehmungsdaten von einem oder mehreren Wahrnehmungssensoren empfangen. Beim Verfahren wird eine Angabe einer arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung für einen den Wahrnehmungsdaten entsprechenden Ort empfangen. Beim Verfahren werden ein oder mehrere Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten identifiziert, wobei die Attribute ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, einer Struktur oder eines Objekts in der Nähe der Straße umfassen. Beim Verfahren werden das eine oder die mehreren Umgebungsattribute mit einer arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung in einem Schätzmodell assoziiert.
  • In Beispiel 11 umfassen das eine oder die mehreren Umgebungsattribute nach Beispiel 10 eines oder mehrere der Folgenden: die Größe des Seitenstreifens einer Straße, die Anzahl der Fahrspuren auf einer Straße, das Vorhandensein von Häusern, das Vorhandensein von Gebäuden, das Vorhandensein geparkter Wagen, das Vorhandensein einer Betonmittelbegrenzung, einer Fahrspurmarkierung, eines Kantsteins, einer Fahrbahnschwelle, einer Fahrspurbreite und einer Straßenkrümmung.
  • In Beispiel 12 umfasst der Ort, der den Wahrnehmungsdaten nach einem der Beispiele 10 bis 11 entspricht, einen ersten Ort, wobei das Verfahren ferner Folgendes umfasst: Empfangen von Wahrnehmungsdaten für einen zweiten Ort und Bestimmen einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung für den zweiten Ort auf der Grundlage des Schätzmodells.
  • In Beispiel 13 umfassen der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren nach einem der Beispiele 10 bis 12 eine Kamera und umfassen die Wahrnehmungsdaten ein durch die Kamera erfasstes Bild, wobei beim Identifizieren des einen oder der mehreren Umgebungsattribute das Bild verarbeitet wird, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  • In Beispiel 14 wird die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung nach einem der Beispiele 10 bis 13 in von einer dritten Partei bereitgestellten Daten empfangen.
  • In Beispiel 15 umfassen die von einer dritten Partei nach Beispiel 14 bereitgestellten Daten ein Straßenzeichen, das vom einen oder von den mehreren Sensoren erkannt wird, Kartendaten, die vom System gespeichert sind, eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, eine Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation und über ein mobiles Netz empfangene Daten.
  • Beispiel 16 ist ein computerlesbares Speichermedium, das Befehle speichert, die, wenn sie von einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt werden, die Prozessoren veranlassen, Wahrnehmungsdaten zu verarbeiten, um ein oder mehrere Umgebungsattribute eines Bereichs in der Nähe eines Fahrzeugs auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen. Die Befehle veranlassen den Prozessor, eine Geschwindigkeitsbegrenzung für den Bereich in der Nähe des Fahrzeugs auf der Grundlage der Umgebungsattribute zu schätzen. Die Befehle veranlassen den Prozessor, ein automatisiertes Fahrsystem oder den Fahrer des Fahrzeugs über die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung zu benachrichtigen.
  • In Beispiel 17 veranlassen die Befehle in Beispiel 16 den Prozessor ferner, eines oder mehrere der Folgenden zu bestimmen: eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung wurde wenigstens während einer Schwellenzeit oder einer Schwellenstrecke nicht bestimmt, und eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung wurde für eine aktuelle Straße oder ein Gebiet der aktuellen Straße nicht bestimmt.
  • In Beispiel 18 umfassen das eine oder die mehreren Umgebungsattribute nach einem der Beispiele 16 bis 17 ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, einer Struktur oder eines Objekts im Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs.
  • In Beispiel 19 umfassen die Wahrnehmungsdaten nach einem der Beispiele 16 bis 18 ein Bild von einer Kamera, wobei beim Verarbeiten der Wahrnehmungsdaten ein Bild von der Kamera verarbeitet wird, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  • In Beispiel 20 veranlassen die Befehle nach einem der Beispiele 16 bis 19 ferner den Prozessor, eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen für den Bereich zu bestimmen und ein Schätzmodell zu aktualisieren, um eine Zuordnung zwischen dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu aktualisieren.
  • Es sei bemerkt, dass die vorstehend erörterten Sensorausführungsformen Computerhardware, -software, -firmware oder eine Kombination davon umfassen können, um zumindest einen Teil ihrer Funktionen auszuführen. Beispielsweise kann ein Sensor Computercode aufweisen, der dafür ausgelegt ist, in einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und er kann eine in Hardware ausgeführte logische/elektrische Schaltungsanordnung aufweisen, die durch den Computercode gesteuert wird. Diese als Beispiel dienenden Vorrichtungen werden hier für Erläuterungszwecke bereitgestellt und sind nicht als einschränkend vorgesehen. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können in weiteren Vorrichtungstypen implementiert werden, wie Fachleute auf dem einen oder den mehreren relevanten Gebieten verstehen werden.
  • Ausführungsformen der Offenbarung waren auf Computerprogrammprodukte gerichtet, die eine solche auf einem computerverwendbaren Medium gespeicherte Logik (beispielsweise in Form von Software) umfassen. Diese Software veranlasst, wenn sie in einer oder mehreren Datenverarbeitungsvorrichtungen ausgeführt wird, eine Vorrichtung wie hier beschrieben zu arbeiten.
  • Wenngleich vorstehend verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben wurden, ist zu verstehen, dass sie nur als Beispiel vorgestellt wurden und nicht einschränkend auszulegen sind. Fachleute auf dem relevanten Gebiet werden verstehen, dass verschiedene Änderungen an der Form und den Einzelheiten vorgenommen werden können, ohne vom Gedanken und vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen. Demgemäß sollten die Breite und der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung nicht durch irgendwelche der vorstehend beschriebenen als Beispiel dienenden Ausführungsformen eingeschränkt werden, sondern nur gemäß den folgenden Ansprüchen und ihren äquivalenten Ausgestaltungen definiert werden. Die vorstehende Beschreibung diente lediglich der Erläuterung und Beschreibung. Sie sollte nicht als erschöpfend oder die Offenbarung auf die genaue offenbarte Form einschränkend ausgelegt werden. Viele Modifikationen und Variationen sind angesichts der vorstehenden Lehren möglich. Ferner ist zu bemerken, dass irgendwelche oder alle der vorstehend erwähnten alternativen Implementationen in einer beliebigen gewünschten Kombination verwendet werden können, um zusätzliche hybride Implementationen der Offenbarung zu bilden.
  • Ferner soll die Offenbarung, wenngleich spezifische Implementationen der Offenbarung beschrieben und erläutert wurden, nicht auf die spezifischen Formen oder Anordnungen von Teilen, die so beschrieben und erläutert wurden, eingeschränkt sein. Der Schutzumfang der Offenbarung ist durch die anliegenden Ansprüche, jegliche künftige hier und in verschiedenen Anmeldungen eingereichte Ansprüche und ihre äquivalenten Ausgestaltungen zu definieren.

Claims (20)

  1. System, welches Folgendes umfasst: einen oder mehrere Wahrnehmungssensoren, die dafür ausgelegt sind, Wahrnehmungsdaten über ein Gebiet in der Nähe eines Fahrzeugs zu erzeugen, eine Attributkomponente, die dafür ausgelegt ist, ein oder mehrere Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen, eine Schätzkomponente, die dafür ausgelegt ist, eine geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Umgebungsattribute zu bestimmen, und eine Benachrichtigungskomponente, die dafür ausgelegt ist, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung einem automatisierten Fahrsystem oder Fahrerassistenzsystem des Fahrzeugs bereitzustellen.
  2. System nach Anspruch 1, wobei das eine oder die mehreren Umgebungsattribute ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, Struktur oder eines Objekts im Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs umfassen.
  3. System nach Anspruch 1, wobei die Attributkomponente ein oder mehrere Umgebungsattribute erkennt, die eines oder mehrere der Folgenden umfassen: die Größe des Seitenstreifens einer Straße, die Anzahl der Fahrspuren auf einer Straße, das Vorhandensein von Häusern, das Vorhandensein von Gebäuden, das Vorhandensein geparkter Wagen, das Vorhandensein einer Betonmittelbegrenzung, einer Fahrspurmarkierung, eines Kantsteins, einer Fahrbahnschwelle, einer Fahrspurbreite und einer Straßenkrümmung.
  4. System nach Anspruch 1, wobei die Schätzkomponente dafür ausgelegt ist, die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage eines Schätzmodells zu bestimmen, wobei das Schätzmodell wenigstens eines von dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen einer Geschwindigkeitsbegrenzung oder einer Angabe zum Einstellen einer Geschwindigkeitsbegrenzung zuordnet.
  5. System nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren eine Kamera umfassen und wobei die Attributkomponente dafür ausgelegt ist, ein Bild von der Kamera zu verarbeiten, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  6. System nach Anspruch 1, welches ferner eine Arbitrierte-Geschwindigkeit-Komponente umfasst, die dafür ausgelegt ist, eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu bestimmen.
  7. System nach Anspruch 6, welches ferner eine Lernkomponente umfasst, die dafür ausgelegt ist, ein Schätzmodell zu aktualisieren, um eine Zuordnung zwischen dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu aktualisieren.
  8. System nach Anspruch 6, wobei die Arbitrierte-Geschwindigkeits-Komponente die Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen auf der Grundlage von einer dritten Partei bereitgestellter Daten bestimmt.
  9. System nach Anspruch 6, wobei die von einer dritten Partei bereitgestellten Daten ein Straßenzeichen, das vom einen oder von den mehreren Sensoren erkannt wird, Kartendaten, die vom System gespeichert sind, eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, eine Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation und über ein mobiles Netz empfangene Daten umfassen.
  10. Verfahren zum Maschinenlernen von Geschwindigkeitsbegrenzungen, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen von Wahrnehmungsdaten von einem oder mehreren Wahrnehmungssensoren, Empfangen einer Angabe einer arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung für einen den Wahrnehmungsdaten entsprechenden Ort, Identifizieren eines oder mehrerer Umgebungsattribute auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten, wobei die Attribute ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, Struktur oder eines Objekts in der Nähe der Straße umfassen, und Assoziieren des einen oder der mehreren Umgebungsattribute mit einem Wert der arbitrierten Geschwindigkeitsbegrenzung innerhalb eines Schätzmodells.
  11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei das eine oder die mehreren Umgebungsattribute eines oder mehrere der Folgenden umfassen: die Größe des Seitenstreifens einer Straße, die Anzahl der Fahrspuren auf einer Straße, das Vorhandensein von Häusern, das Vorhandensein von Gebäuden, das Vorhandensein geparkter Wagen, das Vorhandensein einer Betonmittelbegrenzung, einer Fahrspurmarkierung, eines Kantsteins, einer Fahrbahnschwelle, einer Fahrspurbreite und einer Straßenkrümmung.
  12. Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Ort, der den Wahrnehmungsdaten entspricht, einen ersten Ort umfasst, wobei das Verfahren ferner Folgendes umfasst: Empfangen von Wahrnehmungsdaten für einen zweiten Ort und Bestimmen einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung für den zweiten Ort auf der Grundlage des Schätzmodells.
  13. Verfahren nach Anspruch 10, wobei der eine oder die mehreren Wahrnehmungssensoren eine Kamera umfassen und die Wahrnehmungsdaten ein durch die Kamera erfasstes Bild umfassen, wobei beim Identifizieren des einen oder der mehreren Umgebungsattribute das Bild verarbeitet wird, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  14. Verfahren nach Anspruch 10, wobei die arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung in von einer dritten Partei bereitgestellten Daten empfangen wird.
  15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei die von einer dritten Partei bereitgestellten Daten ein Straßenzeichen, das vom einen oder von den mehreren Sensoren erkannt wird, Kartendaten, die vom System gespeichert sind, eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, eine Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Kommunikation und über ein mobiles Netz empfangene Daten umfassen.
  16. Computerlesbares Speichermedium, das Befehle speichert, die, wenn sie von einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt werden, die Prozessoren veranlassen, Folgendes auszuführen: Verarbeiten von Wahrnehmungsdaten, um ein oder mehrere Umgebungsattribute eines Bereichs in der Nähe eines Fahrzeugs auf der Grundlage der Wahrnehmungsdaten zu erkennen, Schätzen einer Geschwindigkeitsbegrenzung für den Bereich in der Nähe des Fahrzeugs auf der Grundlage der Umgebungsattribute und Benachrichtigen eines automatisierten Fahrsystems oder Fahrers des Fahrzeugs über die geschätzte Geschwindigkeitsbegrenzung.
  17. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 16, wobei die Befehle ferner den Prozessor veranlassen, eines oder mehrere der Folgenden zu bestimmen: eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung wurde wenigstens während einer Schwellenzeit oder einer Schwellenstrecke nicht bestimmt, und eine arbitrierte Geschwindigkeitsbegrenzung wurde für eine aktuelle Straße oder ein Gebiet der aktuellen Straße nicht bestimmt.
  18. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 16, wobei das eine oder die mehreren Umgebungsattribute ein oder mehrere physikalische Attribute oder Merkmale einer Straße, einer Struktur oder eines Objekts im Gebiet in der Nähe des Fahrzeugs umfassen.
  19. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 16, wobei die Wahrnehmungsdaten ein Bild von einer Kamera umfassen und wobei beim Verarbeiten der Wahrnehmungsdaten ein Bild von der Kamera verarbeitet wird, um das eine oder die mehreren Umgebungsattribute zu bestimmen.
  20. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 16, wobei die Befehle ferner den Prozessor veranlassen, eine Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen für den Bereich zu bestimmen und ein Schätzmodell zu aktualisieren, um eine Zuordnung zwischen dem einen oder den mehreren Umgebungsattributen und einer geschätzten Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Grundlage der Geschwindigkeitsbegrenzung mit einem hohen Vertrauen zu aktualisieren.
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