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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs. Die Erfindung betrifft weiterhin eine Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs. Die Erfindung betrifft weiterhin ein Computerprogrammprodukt.
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Stand der Technik
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Aktuell befinden sich Fahrerassistenzsysteme in der Vorentwicklung, die einen Fahrer zum Beispiel mittels einer automatisierten Längs- und Querführung auf urbanen Verkehrswegen unterstützen sollen, wobei in einer Einführungsphase davon ausgegangen wird, dass der Fahrer die genannten Systeme noch zu überwachen hat (z.B. ein teilautomatisches System mit automatisierter Längs-und Querführung). In einer späteren Generation sollen die genannten Systeme die vollständigen Fahraufgaben selbständig meistern (z.B. ein hochautomatisches System, das den Fahrer lediglich mit einer gewissen Zeitreserve in die Verantwortung ruft und dazwischen eigenverantwortlich die nötigen Fahraufgaben ausführt).
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Weiterhin bekannt sind Systeme zum vollautomatisierten Parken, so genannte Valet Parking Systeme (engl. automated valet parking, AVP). Bekannte Lösungen zur Umfelderfassung im Rahmen dieser AVP-Systeme basieren auf fahrzeuggestützten Umfeld- oder Infrastruktursensoren, die das statische und dynamische Umfeld eines Ego-Fahrzeugs erfassen.
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Ferner sind Assistenzfunktionen mit Informations- und Warncharakter bekannt, die auf der Car-to-X-Technologie basieren und zumeist Informationen zum dynamischen Verkehrsfluss, wie zum Beispiel Stau- oder Hindernisinformationen mit einer Geoposition versenden, sodass einem Fahrer entsprechende Warnhinweise übermittelt werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein verbessertes System zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs bereit zu stellen.
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Die Aufgabe wird gemäß einem ersten Aspekt gelöst mit einem Verfahren zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs, aufweisend die Schritte:
- - Erfassen von Umfeldinformationen;
- - Empfangen wenigstens einer Car-to-X-Information von wenigstens einem weiteren Fahrzeug;
- - Algorithmisches Zusammenführen der Umfeldinformationen und der wenigstens einen Car-to-X-Information; und
- - Generieren eines prädiktiven Umfeldmodells des automatisierten Fahrzeugs aus den zusammengeführten Informationen.
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Auf diese Weise wird für ein Fahrzeug eine Erkennung von Umgebungsfahrzeugen möglichst zuverlässig bzw. robust ausgebildet. Ein Ego-Fahrzeug kann seine eigenen Fahraufgaben gut planen, weil eine Erkennung von anderen Verkehrsteilnehmern schneller und robuster möglich ist. Im Ergebnis können dadurch komfortable Fahrfunktionen realisiert werden.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird die Aufgabe gelöst mit einer Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs; aufweisend:
- - eine Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Umfeldinformationen;
- - eine Übermittlungseinrichtung zum Empfangen von C2X-lnformationen;
- - eine mit der Erfassungseinrichtung und der Übermittlungseinrichtung funktional verbundene Zusammenführungseinrichtung zum algorithmischen Zusammenführen der Umfeldinformationen mit den C2X-Informationen; und
- - eine mit der Zusammenführungseinrichtung funktional verbundene Erstellungseinrichtung zum Erstellen eines prädiktiven Umfeldmodells des automatisierten Fahrzeugs basierend auf den algorithmisch zusammengeführten Informationen.
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Vorteilhafte Weiterbildungen des Verfahrens sind Gegenstand von abhängigen Ansprüchen.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass mittels der wenigstens einen Car-to-X-Information eine Position des weiteren Fahrzeugs übermittelt wird. Auf diese Weise ist für das automatisierte Ego-Fahrzeug sehr genau bekannt, wo sich das wenigstens eine andere Fahrzeug befindet. Dadurch sind eine verbesserte bzw. vorausschauende bzw. prädiktive Planung eines Verkehrsmodells bzw. einer Fahraufgabe für das Ego-Fahrzeug unterstützt.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass mittels der wenigstens einen Car-to-X-Information wenigstens eines aus Folgendem des weiteren Fahrzeugs übermittelt wird: Geschwindigkeit, geplante Trajektorie, Zielort. Auf diese Weise kann das vorausschauende Verkehrsmodell vom Egofahrzeug noch besser erstellt werden.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass mittels der wenigstens einen Car-to-X-Information Daten zu einem äußeren Erscheinungsbild des weiteren Fahrzeugs übermittelt werden. Dadurch kann das prädiktive Verkehrsmodell vom Ego-Fahrzeug noch besser erstellt werden, da eine genaue Identifizierung von anderen Fahrzeugen realisiert ist.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass die Daten zum äußeren Erscheinungsbild des weiteren Fahrzeugs wenigstens eines aus Folgendem umfasst: Farbe, Autotyp, Nummernschild. Im Ergebnis ist dadurch eine noch bessere Planung von Umfeldmodellen aufgrund einer robusten Erkennung von weiteren Verkehrsteilnehmern möglich. Denkbar wären hier auch noch weitere äußere Erkennungsmerkmale von Fahrzeugen.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass die wenigstens eine Car-to-X-Information an eine Infrastrukturvorrichtung übermittelt wird, wobei die Infrastrukturvorrichtung die Car-to-X-Information für andere Verkehrsteilnehmer bereitstellt. Auf diese Weise wird eine Netzwerkarchitektur, die Daten von Verkehrsteilnehmern erfasst und an andere Verkehrsteilnehmer übermittelt, realisiert. Vorteilhaft kann dadurch ein Verkehrsfluss optimiert und/oder eine statistische Erfassung von Verkehrsflüssen für Verkehrsplanungszwecke realisiert werden.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass für das algorithmische Zusammenführen der erfassten Umfeldinformationen mit den Car-to-X-Informationen des wenigstens einen weiteren Fahrzeugs ein Wahrscheinlichkeitsmodell verwendet wird. Auf diese Weise kann mittels eines mathematischen Modells eine zuverlässiges in-Übereinstimmung-bringen der verschiedenen Informationen bereitgestellt werden. Dies ist vor allem dadurch möglich, weil eine Erkennung von anderen Verkehrsteilnehmern optimiert ist.
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Die Erfindung wird im Folgenden mit weiteren Merkmalen und Vorteilen anhand von mehreren Figuren detailliert beschrieben. Die Figuren sind vor allem dazu gedacht, die erfindungswesentlichen Prinzipien zu verdeutlichen und sind nicht unbedingt maßstabgetreu ausgeführt.
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Offenbarte Verfahrensmerkmale ergeben sich analog aus entsprechenden offenbarten Vorrichtungsmerkmalen und umgekehrt. Dies bedeutet insbesondere, dass sich Merkmale, technische Vorteile und Ausführungen betreffend das Verfahren in analoger Weise aus entsprechenden Ausführungen, Merkmalen und Vorteilen betreffend die Vorrichtung ergeben und umgekehrt.
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In den Figuren zeigt:
- 1 eine prinzipielle Darstellung einer Funktionsweise des erfindungsgemäßen Verfahrens;
- 2 eine Ausführungsform einer vorgeschlagenen Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs; und
- 3 einen schematischen Ablauf einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Im Folgenden wird der Begriff „automatisiertes Fahrzeug“ synonym in den Bedeutungen vollautomatisiertes Fahrzeug, teilautomatisiertes Fahrzeug, vollautonomes Fahrzeug und teilautonomes Fahrzeug verwendet.
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Ein Kerngedanke der vorliegenden Erfindung liegt insbesondere darin, eine sensorbasierte Umfelderfassung eines höher automatisierten Fahrerassistenzsystems bzw. Systems zum höher automatisierten Fahren mit Informationen umgebender Fahrzeuge auf Basis von C2X-Übertragung (engl. Car-to-X) zu bereichern, um dadurch für ein Ego-Fahrzeug ein robusteres Umfeldmodell zu generieren. Optional können dabei auch Informationen zu geplanten Fahrhandlungen oder Zielen Dritter übertragen und genutzt werden, wodurch ein zukünftiges Verkehrsgeschehen genauer prädiziert werden kann. Unter einem „höher automatisierten Fahren“ wird im Folgenden eine entsprechend definierte Stufe gemäß den von der Deutschen Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bzw. der SAE (engl. Society of Automotive Engineers) vorgeschlagenen Stufen für Automatisierungsgrade von automatisierten Kraftfahrzeugen verstanden.
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In diesem Zusammenhang ist vorgesehen, dass mittels Car-to-X-Kommunikation, bei der Car-to-Car-Kommunikation (C2C) eine bevorzugte Ausprägung darstellt, Fahrzeuge nicht nur Informationen zu ihrer groben Position (z.B. mittels GPS-Daten) versenden, sondern auch zu ihrem statischen und temporären Erscheinungsbild (z.B. Farbe, Fahrzeugtyp, Blinker-/Leuchtenstatus, Nummernschild, usw.), sodass diese Merkmale mit einer Onboard-Erfassung eines höher automatisierten Fahrerassistenzsystem erkannt und in Übereinstimmung mit den mittels Onboard-Erfassung erfassten Daten gebracht werden.
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Bei diesem Prozess des in-Übereinstimmung-bringens (Matching-Prozess) werden Car-to-X-Botschaften umgebender Fahrzeuge, für die eine grobe Zuordnung über z.B. einen Vergleich von GPS-Position durchgeführt wird, selektiert und mit den durch die Onboard-Erfassungseinrichtung erfassten Fahrzeugen verglichen.
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Dabei wird vorzugsweise über ein im System hinterlegtes algorithmisches Wahrscheinlichkeitsmodell ermittelt, wie hoch eine Wahrscheinlichkeit für eine Übereinstimmung („positiver Match“) zwischen den genannten Daten ist. Wird ein definierter Schwellwert des genannten Wahrscheinlichkeitsmodells überschritten, interpretiert dies das System als eine positive Zuordnung, d.h. eine Übereinstimmung von Wahrscheinlichkeitsdaten mit tatsächlich übertragenen C2X-Daten. Bei dem genannten Matching-Prozess werden die vorgehend genannten Merkmale verglichen (z.B. sensorisch erkannte Farbe mit via C2X-Nachricht empfangener Farbe, usw.). Die per C2X-Nachricht übermittelten Daten können vom empfangenden Fahrzeug vorteilhaft zu einer Verhaltensplanung genutzt werden.
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Das Ego-Fahrzeug umfasst zur Durchführung des vorgeschlagenen Verfahrens ein fahrzeuggebundenes Umfelderfassungssystem (engl. Onboard-Perception), wie z.B. eine Video-, Lidar und Radarsensorik zur Erfassung von Merkmalen zur Beschreibung eines Erscheinungsbilds von teilnehmenden Fahrzeugen. Ferner umfasst ein für das Verfahren vorgesehenes Fahrzeug eine Einrichtung zum Empfangen und Verarbeiten von Car-to-X Informationen. Vorgesehen ist weiterhin eine Recheneinheit bzw. Algorithmik-Einrichtung zur Durchführung des In-Übereinstimmung-Bringen-Prozesses und zur Verwendung der zusammengeführten Daten zum Zwecke einer prädiktiven Umfelderfassung bzw. Situationsanalyse.
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1 zeigt ein beispielhaftes Verkehrsszenario, für das das vorgeschlagene Verfahren in prinzipieller Weise erläutert wird. Man erkennt eine exemplarische Fahrhandlung, in der sich die erfindungsgemäße Fusion von C2X-Informationen 22 eines weiteren Fahrzeugs 20 mit Informationen eines Erfassungsbereichs 11 eines ersten Fahrzeugs 10 mit einem höher automatisierten Fahrerassistenzsystem vorteilhaft verbinden lässt. Im Szenario ist erkennbar, dass das weitere Fahrzeug 20 für das erste Fahrzeug 10 durch ein Gebäude 30 wenigstens teilweise verdeckt ist. Tritt das weitere Fahrzeug 20 in das Sichtfeld (engl. field of view) des ersten Fahrzeugs 10 ein, ist es für die Sensorik des ersten Fahrzeugs 10 nicht unmittelbar, sondern erst nach längeren Latenzzeiten möglich, das weitere Fahrzeug 20 zu erkennen, die dynamischen Fahrgrößen (z.B. Geschwindigkeit, Beschleunigung, usw.) des weiteren Fahrzeugs 20 zu ermitteln und/oder das zukünftige Verhalten des weiteren Fahrzeugs 20 zu prädizieren.
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Über die vorgeschlagene Verwendung von C2X-Informationen 22 kann nunmehr vorteilhaft realisiert werden, dass das weitere Fahrzeug 20 dynamische Farbzeuggrößen und gegebenenfalls Daten zu geplanten Fahrhandlungen übermittelt (z.B. geplante Trajektorie 21), sodass das erste Fahrzeug 10 diese Informationen für sein Umfeldmodell nutzen kann. Vorgeschlagen wird, dass das weitere Fahrzeug 20 weitere C2X-Informationen 22 zu seinem statischen und dynamischen Erscheinungsbild versenden kann (z.B. Farbe, Fahrzeugtyp, Blinker-/Leuchtenstatus, Nummernschild, usw.), sodass diese Informationen mit den von der Sensorik des ersten Fahrzeugs 10 erfassten Informationen fusioniert und in eine geeignete Zuordnung gebracht wird.
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Nach erfolgter Zuordnung stehen vorteilhaft weiterführende Informationen zu den zukünftigen Fahrhandlungen des weiteren Fahrzeugs 20 zum Zwecke einer Prädiktion des Verkehrsgeschehens zur Verfügung.
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2 zeigt eine stark vereinfachte prinzipielle Darstellung einer Ausführungsform einer vorgeschlagenen Vorrichtung 100 zum Betreiben eines Fahrzeugs. Man erkennt eine Erfassungseinrichtung 12, mit der eine sensorische Erfassung eines Umfelds des ersten Fahrzeugs 10 in einem Erfassungsbereich 11 durchgeführt wird. Die Erfassungseinrichtung 20 umfasst dabei an sich bekannte Sensorelemente, wie zum Beispiel Lidar, Radar, Kamera, usw. Die Erfassungseinrichtung 12 ist funktional mit einer Übermittlungseinrichtung 13 verbunden, mittels der die genannten C2X-Informationen 22 empfangen und gesendet werden können. Im Falle, dass die Erfassungseinrichtung 12 vom weiteren Fahrzeug 20 C2X-Informationen 22 des weiteren Fahrzeugs 20 empfängt, werden diese Daten mit den von der Erfassungseinrichtung 12 erfassten Daten mittels einer Zusammenführungseinrichtung 14 algorithmisch zusammengeführt. Mittels einer Erstellungseinrichtung 15 werden die zusammengeführten Informationen zur Erstellung eines Umfeldmodells des ersten Fahrzeugs 10 verwendet.
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Vorteilhaft können mit dem vorgeschlagenen Verfahren eine Steigerung einer Robustheit einer Umfeldmodellbildung, Situationserkennung und -prädiktion höher automatisierter Fahrerassistenzsysteme erreicht werden. Ferner kann eine Verbesserung einer Fusion von C2X-Informationen 22 weiterer Fahrzeuge mit Informationen einer Onboard-Sensorik eines Fahrzeugs dadurch verbessert werden, dass das weitere Fahrzeug auch Informationen zu seinem Erscheinungsbild sendet, sodass diese Informationen mit den Merkmalen fusioniert werden können, die mittels der Onboard-Sensorik erkannt werden. Ferner kann eine Verbesserung einer Prädiktion dynamischer Umfeldmodelle durch die Verwendung der über C2X gesendeten Informationen zu bevorstehenden Fahrhandlungen/Manövern/Navigationsdaten verbessert werden.
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Zudem kann vorteilhaft eine Steigerung einer Kundenwertigkeit teilautomatischer und höher automatisierter urbaner Fahrerassistenzsysteme durch ein weitgehendes Vermeiden von unkomfortablen Fahrreaktionen der genannten Systeme oder Abbruchfällen an Systemgrenzen (z.B. Notbremsungen) erreicht werden.
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Nicht in Figuren dargestellt ist ein Szenario für eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens, in welchem vom weiteren Fahrzeug 20 C2X-Informationen 22 wenigstens teilweise auch an Einrichtungen einer Verkehrsinfrastruktur (z.B. Straßenschilder, Verkehrsampeln, usw.) übermittelt werden, die diese Nachrichten weiteren Verkehrsteilnehmer zur Verfügung stellen. Auf diese Weise wird eine Netzwerkarchitektur mit einer definierten Anzahl an MEC-Servern (engl. Mobile Edge Computing), die flächendeckend C2X-Informationen 22 bereitstellen, realisiert.
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3 zeigt einen prinzipiellen Ablauf einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens.
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In einem Schritt 200 wird ein Erfassen von Umfeldinformationen durchgeführt.
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In einem Schritt 210 wird ein Empfangen wenigstens einer Car-to-X-Information 22 von wenigstens einem weiteren Fahrzeug 20 durchgeführt.
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In einem Schritt 220 wird ein algorithmisches Zusammenführen der Umfeldinformationen und der wenigstens einen Car-to-X-Information 22 durchgeführt.
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In einem Schritt 230 wird ein Generieren eines prädiktiven Umfeldmodells des automatisierten Fahrzeugs 10 aus den zusammengeführten Informationen durchgeführt.
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Es versteht sich von selbst, dass die Reihenfolge der Schritte 200 und 210 beliebig ist.
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Beispielsweise lässt sich das vorgeschlagene Verfahren im urbanen Umfeld und/oder beim Valet Parking einsetzen.
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Vorteilhaft kann das vorgeschlagene Verfahren mittels eines Softwareprogramms mit geeigneten Programmcodemitteln realisiert werden, die auf einer elektronischen Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs abläuft. Eine auf einfache Weise durchführbare Adaptierung des Verfahrens ist auf diese Weise möglich.
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Der Fachmann wird die Merkmale der Erfindung in geeigneter Weise abändern und/oder miteinander kombinieren, ohne vom Kern der Erfindung abzuweichen.
