DE102016205442A1

DE102016205442A1 - Verfahren zur Optimierung einer Pfadplanung eines Fahrzeugs

Info

Publication number: DE102016205442A1
Application number: DE102016205442.2A
Authority: DE
Inventors: Christoph Hellfritsch; Cristina Menendez; Christian Rathgeber; Franz Winkler
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2016-04-01
Filing date: 2016-04-01
Publication date: 2017-10-05

Abstract

Vorgeschlagen wird erfindungsgemäß ein Verfahren zur Optimierung einer Pfadplanung eines Fahrzeugs, umfassend einen Suchalgorithmus, der einen Pfad zu einem vorgegebenen Ziel des Fahrzeugs basierend auf statischen Informationen, die als attraktive oder repulsive Kräfte verwendet werden, berechnet, wobei der Suchalgorithmus zusätzlich Daten über dynamische Informationen als attraktive Kräfte in die Planung integriert.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung einer Pfadplanung eines Fahrzeugs gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1.
Autonome Fahrzeuge sind aus dem Bereich der Robotik bekannt, z. B. im Bereich der Logistik oder des Transportwesens. Die Hauptaufgabe solcher Fahrzeuge besteht darin, ihre Umwelt zu erkennen und ihre Bewegungen so anzupassen, dass die ihr Ziel erreichen und dabei Hindernisse möglichst zu vermeiden. In neueren Ansätzen werden auch unbekannte Umgebungen in die Planung der möglichen Pfade zur Erreichung des Ziels miteinbezogen.
Pfadplanung wird allerdings im Bereich der Automobilindustrie immer wichtiger, um die Entwicklung in Richtung(teil-)automatisiertes Fahren bis hin zu autonomem Fahren voranzutreiben. Als Pfadplanungsproblem wird die Suche nach einem Weg von einem Startpunkt zu möglichen Zielbereichen bezeichnet, welche auch mögliche Kollisionen mit Hindernissen berücksichtigen kann. Zur Optimierung des Pfades werden beispielsweise Kosten minimiert, welche die Streckenlänge oder die benötigte Zeit umfassen können.
Für die Pfadplanung im Bereich der Automobilindustrie ist es nicht nur wichtig, unbekannte Umgebungen in die Planung miteinzubeziehen, es ist auch wichtig sich bewegende Objekte in die Planung miteinzubeziehen. Hierbei werden Verfahren wie die Potentialfeldmethode angewendet, bei der beispielsweise statische Hindernisse, Spurmarkierungen oder Objektpositionen als repulsive Kräfte betrachtet werden und der Weg um diese Hindernisse vermieden wird.
Für aktuelle Anwendungen der Pfadplanung werden dabei vom Umfeldmodell beispielsweise Fahrspurmarkierungen, ein aus der Bewegung der Nebenfahrzeuge erhaltener kollektiver Fahrspurverlauf, Informationen über Randbebauungen und der vom Vorderfahrzeug zurückgelegte Weg bereitgestellt. Als problematisch stellt sich dabei heraus, aus den Informationen Randbebauung, Nebenfahrzeuge und Vorderfahrzeug einen fahrbaren Verlauf zu erzeugen. Aus diesem Grund wird aktuell nur auf eine ausgewählte Referenz geregelt, also z. B. entweder nur bezogen auf die Fahrspuren oder nur auf eine ausgewählte Objekthistorie. Hier besteht zusätzlich die Schwierigkeit, aus der Vielzahl der Informationen einen sinnvollen Pfad zu ermitteln, vor allem wenn Informationen für einen Teil der Strecke fehlen, z. B. wenn Informationen über Fahrspurmarkierungen in einem Abschnitt der Strecke fehlen.
Deshalb ist es eine Aufgabe dieser Erfindung, ein Verfahren bereitzustellen, das eine Optimierung einer Pfadplanung ermöglicht. Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Vorgeschlagen wird erfindungsgemäß ein Verfahren zur Optimierung einer Pfadplanung eines Fahrzeugs, umfassend einen Suchalgorithmus, der einen Pfad zu einem vorgegebenen Ziel des Fahrzeugs basierend auf statischen Informationen, die als attraktive oder repulsive Kräfte verwendet werden, berechnet, wobei der Suchalgorithmus zusätzlich nicht-statische Daten bzw. dynamische Informationen als attraktive Kräfte in die Planung integriert.
In einer Ausführung umfassen Daten nicht-statische Daten bzw. dynamische Informationen einer Historie eines Wegs eines Vorderfahrzeugs, eine Trajektorie eines oder mehrerer erfasster Objekte, wie die Trajektorie eines Vorderfahrzeugs, eine Orientierung eines oder mehrerer erfasster Objekte, wie die Orientierung anderer Verkehrsteilnehmer.
In einer Ausführung wird eine Kostenfunktion basierend auf einer Gewichtung der Beeinflussung der repulsiven und attraktiven Kräfte in den Suchalgorithmus integriert.
Bisher bekannte Suchalgorithmen verwenden nur statische Informationen als attraktive und repulsive Kräfte, wobei als statische Informationen z. B. statische Hindernisse wie Randbebauungen, Spurmarkierungen oder Objektpositionen als repulsive Kräfte und eine Zielposition oder Stützstellen als attraktive Kräfte definiert sein können. Durch die Verwendung von nicht-statischen Daten bzw. dynamischen Informationen wie der Historie eines Vorderfahrzeugs oder einer Trajektorie eines Vorderfahrzeugs kann die Robustheit und Verfügbarkeit der Referenzlinie zur Pfadeinhaltung bzw. -planung erhöht werden. Das heißt, dass auch bei fehlenden Informationen, z. B. über die Fahrspur, eine kontinuierliche und verbesserte Pfadplanung erfolgt, d. h. es können Lücken überbrückt und geschlossen werden und lokale Minima umgangen werden. Durch eine Gewichtung der attraktiven und repulsiven Kräfte kann eine verbesserte Planung erzielt werden.
In einer Ausführung verwendet der Suchalgorithmus zusätzlich vorgegebene Manövervorlagen für vorgegebene Manöver verwendet.
Durch vorgegebene Manövervorlagen bzw. -templates kann der Rechenaufwand verringert werden ohne dabei die Qualität der Ergebnisse zu beeinflussen.
In einer Ausführung erfolgt eine Pfadglättung über den berechneten Weg. Die Glättung des Pfades ermöglicht es, eine zumindest zweimal stetig differenzierbare Referenzlinie zu erhalten und damit eine glattere Kurve bzw. Linienführung zu erhalten. Somit wird der Komfort für den Fahrer erhöht.
Ferner wird ein Computerprogrammprodukt vorgeschlagen, das dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, anhand der Figuren der Zeichnung, die erfindungsgemäße Einzelheiten zeigt, und aus den Ansprüchen. Die einzelnen Merkmale können je einzeln für sich oder zu mehreren in beliebiger Kombination bei einer Variante der Erfindung verwirklicht sein.
Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnung näher erläutert.
1 zeigt eine Pfadplanung gemäß einer Ausführung der vorliegenden Erfindung.
2 zeigt die Pfadplanung mit Pfadglättung aus 1.
In den nachfolgenden Figurenbeschreibungen sind gleiche Elemente bzw. Funktionen mit gleichen Bezugszeichen versehen.
1 zeigt eine beispielhafte Pfadplanung für ein Fahrzeug gemäß einer Ausführung der Erfindung. Die Planung des Pfads für das Fahrzeug 1 wird innerhalb eines vorgegebenen Bereichs durchgeführt, welcher durch dicke durchgezogene Linien in 1 verdeutlicht ist. Der Raum wird derart von der Fahrstrategie gewählt, dass eine für den Pfad sinnvolle Führung des Fahrzeugs 1 möglich ist. Das heißt, dass Wege sehr nahe am Fahrzeug 1 und in einem vom Fahrzeug 1 wegführenden spitzen Winkel nicht berücksichtigt werden, da diese als unmögliche Wege eingestuft werden.
Die Einschränkung des Optimierungsbereichs erfolgt auf Basis von Umfeldinformationen wie z. B. Fahrspurmarkierungen. Zur Beschleunigung der Ermittlung des optimalen Pfades werden Manövervorlagen verwendet. Die Art der Manövervorlage wird anhand von vorher offline von Experten definierten Situationen bestimmt und im Steuergerät abgelegt, um bei Bedarf abgerufen werden zu können. Online wählt die Fahrstrategie anhand einer Situationserkennung durch z. B. Sensoren oder Kamerasysteme die passende Manövervorlage aus. Somit wird der Suchbereich und damit die für die Berechnung des optimalen Pfads benötigte Rechenleistung stark verringert.
Zur weiteren Planung des Pfads des Fahrzeugs 1 werden nicht nur statische Hindernisse wie Randbebauungen, Fahrspurmarkierungen und Positionen anderer Objekte wie Fahrzeuge in die Berechnung des Suchalgorithmus einbezogen. Es werden zusätzlich nicht-statische Daten bzw. dynamische Informationen verwendet, z. B. die Pfad-Historie eines Vorderfahrzeugs 2, wobei das Vorderfahrzeug nicht unbedingt das vorausfahrende Fahrzeug sein muss, sondern auch ein Fahrzeug 2 sein kann, das mittlerweile die Spur gewechselt hat etc. Auch kann eine Pfad-Historie eines anderen Objekts, z. B. eines anderen Verkehrsteilnehmers verwendet werden. Es ist vorteilhaft, dass eine Historie, beispielsweise eine Trajektorie, für zumindest einen Teil der Strecke, die zum Ziel für das eigene Fahrzeug 1 führt, abgedeckt bzw. erfasst ist. Auch können weitere Parameter wie andere Verkehrsteilnehmer sowie deren Orientierung als Daten zur Berechnung des optimalen Pfades verwendet werden.
Zur weiteren Verbesserung des Algorithmus kann eine Kostenfunktion, wie in Formel (1) dargestellt, integriert werden, die eine Heuristik, also eine Schätzung, umfasst. Hier werden attraktive und repulsive Kräfte nach vorgegebenen, z. B. für bestimmte Situationen abgespeicherten, Kriterien mit einem Gewichtungsfaktor belegt. Somit kann die Beeinflussung des Pfades durch einzelne Situationen bzw. Ereignisse, z. B. Hindernisse, bewertet bzw. gewichtet werden und dann als Faktor in die Pfadplanung einfließen. Hierbei werden stärker gewichtete Faktoren bzw. Situationen entweder als größere Hindernisse, also mit einer höheren Abstoßung bzw. Repulsion, oder mit einer höheren Anziehung bewertet, so dass ein optimaler Pfad für das Fahrzeug 1 gefunden werden kann.
Durch die Einbeziehung von nicht-statischen bzw. dynamischen Informationen, die ebenfalls in die Kostenfunktion einfließen, können somit Bereiche mit fehlender Information durch zusätzlich vorhandene Information abgedeckt werden. Somit kann eine Pfadplanung nicht nur basierend auf Fahrspuren geregelt werden, sondern auch basierend auf Informationen über einen von einem Vorderfahrzeug 2 zurückgelegten Weg.
Die Kostenfunktion wird bevorzugt wie folgt aufgestellt: f_b = Σ n / i=1w_i·f_b,i (1), wobei f_b die Kostenfunktion, n die Anzahl der vorhandenen repulsiven oder attraktiven Kräfte, w_i der Gewichtungsfaktor und f_b,i die Beeinflussung der jeweiligen repulsiven oder attraktiven Kraft auf den Pfad des Fahrzeugs darstellen.
Der Suchalgorithmus ist vorteilhafterweise ein RRT-Algorithmus, kann aber auch ein anderer geeigneter Algorithmus sein, solange eine Einbeziehung von repulsiven und attraktiven Kräften zu einer Verbesserung der Pfadplanung führt.
2 zeigt die Pfadplanung mit Pfadglättung aus 1. Zur Glättung 21 des errechneten Pfades können bekannte Verfahren, beispielsweise eine Verwendung von Filtern oder Interpolationsverfahren, verwendet werden. Die Glättung dient dazu, eventuell auftretende Sprünge im Pfad auszugleichen und somit einen noch besser fahrbaren Pfad zu erzielen. Somit wird der Komfort für den Fahrer erhöht.
Durch das Verfahren der vorliegenden Erfindung, welches als Computerprogrammprodukt ausgeführt sein kann, das wiederum auf einer Recheneinheit ausführbar ist, wird eine höhere Robustheit und Verfügbarkeit der Referenzlinie zur Pfadplanung des Fahrzeugs 1 erreicht.

Claims

Verfahren zur Optimierung einer Pfadplanung eines Fahrzeugs (1), umfassend einen Suchalgorithmus, der einen Pfad zu einem vorgegebenen Ziel des Fahrzeugs (1) basierend auf statischen Informationen, die als attraktive oder repulsive Kräfte verwendet werden, berechnet, wobei der Suchalgorithmus zusätzlich dynamische Informationen als attraktive Kräfte in die Planung integriert.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die dynamischen Informationen eine Historie eines Wegs eines Vorderfahrzeugs (2), eine Trajektorie eines oder mehrerer erfasster Objekte und/oder eine Orientierung eines oder mehrerer erfasster Objekte umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei eine Kostenfunktion basierend auf einer Gewichtung der Beeinflussung der repulsiven und attraktiven Kräfte in den Suchalgorithmus integriert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Suchalgorithmus zusätzlich vorgegebene Manövervorlagen für vorgegebene Manöver verwendet.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Pfadglättung (21) über den berechneten Weg erfolgt.
Computerprogrammprodukt, das dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.