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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Assistenzsystems, ein Assistenzsystem, das eingerichtet ist zur Durchführung eines solchen Verfahrens, und ein Kraftfahrzeug mit einem solchen Assistenzsystem.
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Aus der deutschen Offenlegungsschrift
DE 10 2004 032 118 A1 geht ein Objekterkennungsverfahren für Fahrzeuge hervor, in dessen Rahmen mit wenigstens einem Sensor ein Umfeld eines Fahrzeugs zyklisch erfasst wird, wobei die Messwerte des Sensors in ein frei vorgebbares Grid projiziert und zu Grid-basierten Segmenten zusammengefasst werden, welche erkannten Objekten zugeordnet werden können. Es werden Tracks für diese Objekte ermittelt, die zum Steuern von Fahrzeugfunktionen heranziehbar sind. Die Schrittweite der Zellen des Grid weist in Radial- und/oder Umfangsrichtung derart gestaltete unterschiedliche Schrittweiten auf, dass eine funktionsbezogen optimierte Objektauflösung erzielt wird. Hierdurch kann die Auflösung des Verfahrens auf verschiedene Funktionen oder Aufgaben verschiedener Assistenzsysteme, welche das Objekterkennungsverfahren nutzen, abgestimmt werden. Beispielsweise kann für Fahrerassistenzsysteme, die ein zumindest teilautonomes Fahren ermöglichen, eher der Fernbereich, bei Sicherheitssystemen dagegen eher der mittlere Bereich und der Nahbereich eine erhöhte Auflösung erfahren.
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Bei Assistenzsystemen, insbesondere Fahrerassistenzsystemen für ein teil- oder vollautonomes Fahren, Sicherheitssystemen und dergleichen, die auf eine Objekterkennung zurückgreifen, besteht grundsätzlich das Problem, dass Parameter, die zum Clustern und/oder Zuordnen von durch Umfeldsensoren erfassten Umfelddaten verwendet werden, möglichst genau und vorzugsweise optimiert gewählt werden müssen, um zu gewährleisten, dass in der realen Welt vorhandene Objekte mit hoher Sicherheit und Genauigkeit erkannt und klassifiziert werden. Dabei hat sich herausgestellt, dass diese Parameter nicht global für alle Umgebungen und/oder Verkehrssituationen eines bestimmten Fahrzeugs konstant festgelegt werden können. Vielmehr schwankt die Güte der Clusterung und/oder Zuordnung der Umfelddaten zu Objekten abhängig von einer konkreten Umgebung, in der sich das Fahrzeug momentan befindet, wobei der Begriff „Umgebung” hier auch eine momentane, konkrete Verkehrssituation einschließt. Kann die Clusterung und/oder Zuordnung nicht mit hinreichender Genauigkeit durchgeführt werden, kann es vorkommen, dass Umfelddaten fehlerhaft zusammengefasst werden, die in der realen Welt mehreren Objekten zugeordnet sind, und/oder dass ein reales Objekt in verschiedene Umfelddatengruppen von Umfelddaten unterteilt wird, und/oder dass einem realen Objekt keine Umfelddaten zugeordnet werden, sodass das Objekt für das Assistenzsystem nicht existent ist, und/oder dass eine Umfelddatengruppe gebildet wird, welcher in der realen Welt kein Objekt entspricht. Es ist offensichtlich, dass sich diese Probleme auf die Funktionsfähigkeit eines Assistenzsystems – teilweise in gravierender und die Sicherheit von Insassen des Fahrzeugs gefährdender Weise – auswirken können.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zum Betreiben eines Assistenzsystems, ein Assistenzsystem, das eingerichtet ist zur Durchführung eines solchen Verfahrens, und ein Kraftfahrzeug mit einem solchen Assistenzsystem zu schaffen, wobei die genannten Nachteile nicht auftreten.
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Die Aufgabe wird gelöst, indem die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche geschaffen werden. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Die Aufgabe wird insbesondere gelöst, indem ein Verfahren zum Betreiben eines Assistenzsystems geschaffen wird, welches folgende Schritte aufweist: Es werden Umfelddaten eines Kraftfahrzeugs mit wenigstens einem Umfeldsensor in dem Kraftfahrzeug erfasst. Die Umfelddaten werden zu Umfelddatengruppen geclustert, und/oder die Umfelddaten oder Umfelddatengruppen werden wenigstens einem Umfeldobjekt zugeordnet. Das Clustern und/oder das Zuordnen erfolgt mittels wenigstens eines Algorithmus. Dabei ist vorgesehen, dass eine Umgebungserkennung – insbesondere in dem Kraftfahrzeug – durchgeführt wird, wobei eine Umgebung erkannt wird, in der sich das Kraftfahrzeug momentan befindet. Der wenigstens eine Algorithmus zum Clustern und/oder Zuordnen der Umfelddaten und/oder Umfelddatengruppen wird abhängig von der erkannten momentanen Umgebung verändert. Auf diese Weise ist es möglich, das Clustern und/oder Zuordnen auf eine konkrete, momentane Umgebung des Kraftfahrzeugs anzupassen und so die Genauigkeit und Sicherheit der Objekterkennung zu erhöhen.
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Wie ausgeführt, findet die Umgebungserkennung bevorzugt in dem Kraftfahrzeug statt. Es ist aber auch möglich, dass die Umgebungserkennung zumindest teilweise ausgelagert wird an einen zentralen Dienstgeber und/oder ein zentrales Netzwerk, mit welchem das Kraftfahrzeug kommuniziert. Dabei kann die Umgebungserkennung vollständig in dem Kraftfahrzeug, vollständig auf dem zentralen Dienstgeber oder in dem zentralen Netzwerk, oder teilweise in dem Kraftfahrzeug und teilweise auf dem zentralen Dienstgeber oder in dem zentralen Netzwerk durchgeführt werden.
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Unter einem Assistenzsystem wird hier insbesondere allgemein ein System verstanden, welches eingerichtet ist, um automatisiert ein Umfeld eines Kraftfahrzeugs zu beobachten und abhängig von in dem Umfeld angeordneten Objekten oder auftretenden Ereignissen Aktionen durchzuführen, beispielsweise Signale auszugeben und/oder in das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs automatisiert oder teilautomatisiert, insbesondere aktiv, einzugreifen. Solche Aktionen können auch ein Gurtstraffen, ein Vorbereiten einer Airbagauslösung, eine Verlagerung von Sitzen, eines Lenkrads, von Fußpedalen des Kraftfahrzeugs oder dergleichen mehr umfassen. Ein solches Assistenzsystem kann insbesondere als Fahrerassistenzsystem ausgebildet sein, das bevorzugt eingerichtet ist, um ein zumindest teilautonomes, vorzugsweise autonomes Fahren des Fahrzeugs durchzuführen. Ein solches Assistenzsystem kann auch als Sicherheitssystem ausgebildet sein, welches eingerichtet ist, um im Falle eines bevorstehenden Unfalls durch vorausschauende, mithin dem eigentlichen Unfallereignis vorgelagerte Aktionen die Sicherheit von Insassen des Kraftfahrzeugs und/oder Dritten zu erhöhen, beispielsweise durch die bereits zuvor genannten Maßnahmen, einer Verstellung eines Winkels einer Motorhaube, eines Bremseingriffs, eines Lenkmanövers oder dergleichen mehr.
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Unter einem Umfeld des Kraftfahrzeugs wird ein räumlich-geometrischer Bereich um das Kraftfahrzeug herum verstanden, der von wenigstens einem Umfeldsensor, insbesondere von der Gesamtzahl der Umfeldsensoren des Fahrzeugs, erfassbar ist. Das Umfeld ist somit ein eingeschränkter, insbesondere durch den kumulierten Erfassungsbereich aller Umfeldsensoren des Kraftfahrzeugs bestimmter Bereich der Umgebung des Kraftfahrzeugs.
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Unter einer Umgebung des Kraftfahrzeugs wird demgegenüber ein größerer räumlichgeometrischer Bereich, inklusive einer Typisierung oder Zuordnung von Eigenschaften zu diesem Bereich, verstanden, in dem das Kraftfahrzeug momentan angeordnet ist. Eine solche Umgebung kann beispielsweise ein städtisches, insbesondere innerstädtisches Umfeld, eine Landstraße, ein Feldweg, ein Waldweg, ein Wohngebiet, ein Industriegebiet, eine Bundesstraße, eine Autobahn, ein Kreisverkehr, und dergleichen mehr sein. Der Begriff „Umgebung” schließt dabei auch eine konkrete Verkehrssituation ein, in der sich das Kraftfahrzeug momentan befindet, sei es beispielsweise eine ansonsten leere Autobahn, auf der das Kraftfahrzeug alleine fährt, ein Stau, eine belebte Kreuzung zur Hauptverkehrszeit, oder stark reduzierter innerstädtischer Verkehr zur Nachtzeit, und dergleichen mehr. Diese Umgebung einschließlich ihrer spezifischen Eigenschaften wirkt sich stark auf das Clustern und/oder Zuordnen der Umfelddaten aus, wobei erkannt worden ist, dass es kaum möglich ist, mit einem unveränderlichen Algorithmus alle relevanten Umgebungen eines Kraftfahrzeugs mit hoher Genauigkeit und Sicherheit zu berücksichtigen. Insbesondere eine Objekterkennung und/oder Objektklassifizierung kann daher verbessert werden, wenn die Umgebung erkannt wird, und wenn der zum Clustern und/oder Zuordnen verwendete Algorithmus an diese erkannte Umgebung angepasst wird.
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Unter einem Umfeldsensor wird insbesondere ein Sensor des Kraftfahrzeugs verstanden, der eingerichtet ist, um Informationen, also Daten, über das Umfeld des Kraftfahrzeugs, also Umfelddaten, zu erfassen. Ein solcher Umfeldsensor kann insbesondere als Radarsensor, als Ultraschallsensor, als optischer Sensor, insbesondere als Kamera, als Laserscanner, oder in anderer geeigneter Weise ausgebildet sein. Vorzugsweise wird eine Mehrzahl von Umfeldsensoren verwendet, die insbesondere auf verschiedenen Technologien basieren können. Damit kann die Erfassung von Umfelddaten in einem größeren Bereich, d. h. für ein größeres Umfeld, teilweise redundant und/oder teilweise komplementär, und mit besonders hoher Genauigkeit und Sicherheit erfolgen.
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Unter einem Clustern der Umfelddaten wird insbesondere ein Zusammenfassen von durch den wenigstens einen Umfeldsensor erhobenen Umfelddaten zu Umfelddatengruppen verstanden, was bevorzugt derart vorgenommen wird, dass verschiedene Umfelddatengruppen verschiedenen Objekten in der realen Welt zugeordnet werden können, wobei insbesondere eine Umfelddatengruppe genau einem Objekt in der realen Welt zugeordnet werden kann. Unter einem Zuordnen der Umfelddaten oder Umfelddatengruppen wird insbesondere verstanden, dass die Umfelddaten oder Umfelddatengruppen einem konkreten Objekt in der realen Welt zugeordnet werden. Dabei wird bevorzugt auch eine Klassifizierung durchgeführt, was bedeutet, dass dem konkreten Objekt bestimmte Eigenschaften zugewiesen werden, beispielsweise seine Art, sei es ein Fußgänger, ein Personenkraftwagen, Lastkraftwagen, Nutzfahrzeug, ein Fahrrad oder Kraftrad, und dergleichen mehr, wobei die bestimmten Eigenschaften vorzugsweise auch einen momentanen Ort des Objekts, eine momentane Geschwindigkeit einschließlich einer Richtung des Geschwindigkeitsvektors, eine momentane Beschleunigung, vorzugsweise einschließlich eines momentanen Richtungsvektors der Beschleunigung, und/oder andere Eigenschaften einschließen.
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Das Erfassen der Umfelddaten sowie deren Clusterung und/oder Zuordnung erfolgt bevorzugt in Echtzeit. Vorzugsweise wird auch die Umgebungserkennung in Echtzeit durchgeführt, sodass die momentane Umgebung des Kraftfahrzeugs mit hoher Zeitauflösung erkannt und insbesondere auch Veränderungen der Umgebung erfasst werden können.
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Dass der wenigstens eine Algorithmus abhängig von der erkannten momentanen Umgebung verändert wird, bedeutet insbesondere, dass dieser an die momentane Umgebung angepasst, vorzugsweise auf die erkannte momentane Umgebung optimiert wird.
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Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass wenigstens ein Parameter des wenigstens einen Algorithmus abhängig von der erkannten momentanen Umgebung gewählt wird. Es wird also insbesondere die Parametrisierung des wenigstens einen Algorithmus in Abhängigkeit von der erkannten momentanen Umgebung des Kraftfahrzeugs verändert, insbesondere auf die Umgebung eingestellt. Dies ermöglicht eine einfache und einfach durchzuführende Anpassung des Algorithmus an die erkannte momentane Umgebung.
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Die Umgebungserkennung und die Veränderung des wenigstens einen Algorithmus in Abhängigkeit von der erkannten momentanen Umgebung erfolgen insbesondere automatisch. Insbesondere die Wahl des wenigstens einen Parameters des wenigstens einen Algorithmus in Abhängigkeit von der erkannten momentanen Umgebung erfolgt automatisch.
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Es ist aber nicht ausgeschlossen, dass die Umgebungserkennung durch einen Insassen des Kraftfahrzeugs durchgeführt werden kann, wobei der Algorithmus durch manuelle Auswahl, vorzugsweise aus einem Menü, verändert wird, wobei insbesondere verschiedene Umgebungen ausgewählt werden können. Eine automatische Umgebungserkennung und Veränderung des Algorithmus ist demgegenüber allerdings vorteilhaft, weil hierdurch die Sicherheit des Verfahrens erhöht wird, zumal sich die Insassen des Kraftfahrzeugs nicht auf die Bedienung des Assistenzsystems konzentrieren müssen.
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Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Umgebungserkennung durchgeführt wird, indem ein momentaner Ort des Kraftfahrzeugs ermittelt wird, wobei aus dem momentanen Ort die momentane Umgebung abgeleitet wird. Eine solche Umgebungserkennung wird im Folgenden auch als extrinsische Umgebungserkennung bezeichnet. Unter einem momentanen Ort wird dabei insbesondere eine momentane Position des Kraftfahrzeugs auf einer Karte, insbesondere auf einer in dem Assistenzsystem und/oder auf dem zentralen Dienstgeber oder in dem zentralen Netzwerk hinterlegten Karte, verstanden. Ist der momentane Ort des Kraftfahrzeugs bekannt, ist es ohne weiteres möglich, aus diesem momentanen Ort Informationen über die momentane Umgebung abzuleiten. Insbesondere kann die Karte verwendet werden, um Art und Eigenschaften der momentanen Umgebung zu ermitteln. Dabei können auch weitere Informationen herangezogen werden, beispielsweise eine momentane Uhrzeit, insbesondere in Kombination mit statistischen Informationen über die Verkehrslage in Abhängigkeit von der Uhrzeit an dem momentanen Ort des Kraftfahrzeugs. Zusätzlich oder alternativ können aber auch Informationen über die momentane Umgebung des Kraftfahrzeugs insbesondere in Abhängigkeit von dem momentanen Ort aus zu dem Kraftfahrzeug externen Informationsquellen, beispielsweise dem Verkehrsfunk, einem Netzwerk, einem zentralen Dienstgeber oder dergleichen ermittelt werden, wobei dies insbesondere eine besonders zuverlässige Ermittlung der momentanen Verkehrssituation an dem momentanen Ort des Kraftfahrzeugs ermöglicht.
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Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass der momentane Ort mittels eines Lokalisierungsverfahrens ermittelt wird. Dies stellt eine gängige und ohne weiteres durchführbare Art dar, den momentanen Ort des Kraftfahrzeugs zu ermitteln. Als Lokalisierungsverfahren kann insbesondere eine satellitengestützte Navigation, beispielsweise basierend auf GPS, GLONASS, DGPS, Galileo, Beidou, oder dergleichen verwendet werden. Alternativ oder zusätzlich kann also Lokalisierungsverfahren eine Trägheitsnavigation verwendet werden. Diese kann insbesondere eine satellitengestützte Navigation unterstützen, wenn das Kraftfahrzeug sich in einem Bereich befindet, in dem es keine Satellitensignale empfangen kann, beispielsweise in einem Tunnel.
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Gemäß einer Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Umgebungserkennung durchgeführt wird, indem aus den Umfelddaten und/oder Umfelddatengruppen auf die momentane Umgebung geschlossen wird; und/oder indem anhand der Umfelddaten und/oder Umfelddatengruppen der wenigstens eine Parameter des wenigstens einen Algorithmus verändert wird, worauf aus der Veränderung des wenigstens einen Parameters auf die momentane Umgebung geschlossen wird. Eine solche Umgebungserkennung wird – insbesondere in Abgrenzung zu der zuvor erläuternden Umgebungserkennung anhand des momentanen Ortes Kraftfahrzeugs – auch als intrinsische Umgebungserkennung bezeichnet. Diese intrinsische Umgebungserkennung kann zusätzlich oder alternativ zu der Umgebungserkennung durchgeführt werden, die auf dem momentanen Ort des Kraftfahrzeugs basiert.
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Mit Blick auf die intrinsische Umgebungserkennung ist es offensichtlich, dass auch die Umfelddaten oder Umfelddatengruppen Informationen über die momentane Umgebung umfassen, wobei beispielsweise die Art und Menge sowie auch andere Eigenschaften der im Umfeld des Kraftfahrzeugs angeordneten Objekte einen Rückschluss auf die momentane Umgebung erlauben.
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Weiterhin können die Umfelddaten oder Umfelddatengruppen – insbesondere mittels einer Plausibilisierung der Clusterung und/oder Zuordnung – verwendet werden, um den wenigstens einen Parameter des wenigstens einen Algorithmus zu verändern. Dieser wenigstens eine Parameter, insbesondere eine Vielzahl solcher Parameter, erlaubt dann einen Rückschluss auf die momentane Umgebung des Fahrzeugs, insbesondere weil bestimmte Teilräume eines vieldimensionalen Parameterraums bestimmten Umgebungen des Kraftfahrzeugs zugeordnet sein können. Eine solche Zuordnung kann – beispielsweise in Form von wenigstens einem Kennfeld – in geeigneter Weise vorbestimmt, beispielsweise in dem Assistenzsystem, auf einem zentralen Dienstgeber oder in einem zentralen Netzwerk, hinterlegt sein.
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Bevorzugt ist vorgesehen, dass der wenigstens eine Parameter des wenigstens einen Algorithmus dann wiederum abhängig von der erkannten momentanen Umgebung verändert wird, wobei er insbesondere optimiert werden kann. Liegt der wenigstens eine Parameter zum Beispiel in einem Randbereich eines einer bestimmten Umgebung zugeordneten Teilbereichs eines vieldimensionalen Parameterraums, kann der Wert des wenigstens einen Parameters auf der Grundlage der anhand dieses Teilbereichs erkannten momentanen Umgebung zu einer Mitte des Teilbereichs hin verändert werden, um so den Algorithmus besser an die erkannte momentane Umgebung anzupassen.
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Insgesamt kann so insbesondere auf der Grundlage der intrinsischen Umgebungserkennung ein rückgekoppeltes System, insbesondere ein sogenanntes Closed-Loop-Feedback, bereitgestellt werden, durch welches der wenigstens eine Algorithmus an die momentane Umgebung des Kraftfahrzeugs angepasst wird.
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Besonders bevorzugt wird dabei ein sogenanntes Objekttracking angewendet, bei dem erkannte Objekte verfolgt und daraus Informationen über die momentane Umgebung des Kraftfahrzeugs abgeleitet werden. Zusätzlich oder alternativ wird eine Sensordatenfusion angewendet. Die Informationen, die durch das Objekttracking und/oder die Sensordatenfusion gewonnen werden, werden dazu verwendet, den wenigstens einen Parameter des wenigstens einen Algorithmus in einem geschlossenen Closed-Loop-Feedback-System anzupassen. Anhand des wenigstens einen Parameters lässt sich dann wiederum feststellen, in welcher Umgebung sich das Kraftfahrzeug momentan befindet. Nach dem Erkennen der Umgebung wird dann wiederum der wenigstens eine Parameter des wenigstens einen Algorithmus auf die erkannte momentane Umgebung eingestellt.
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Bevorzugt wird eine Mehrzahl von Parametern für den wenigstens ein Algorithmus verwendet und insbesondere abhängig von der erkannten momentanen Umgebung gewählt. Auch der intrinsischen Umgebungserkennung wird bevorzugt eine Mehrzahl von Parametern zugrunde gelegt.
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Gemäß einer Weiterbildung des Verfahrens ist vorgesehen, dass das Assistenzsystem zum autonomen oder teilautonomen Fahren verwendet wird. Dies bedeutet insbesondere, dass das hier vorgeschlagene Verfahren verwendet wird zum autonomen oder teilautonomen Verfahren. Dabei verwirklichen sich in besonderer Weise die bereits genannten Vorteile.
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Die Aufgabe wird auch gelöst, indem ein Assistenzsystem geschaffen wird, welches eingerichtet ist zur Durchführung eines Verfahrens nach einer der zuvor beschriebenen Ausführungsformen. Dabei verwirklichen sich in Zusammenhang mit dem Assistenzsystem insbesondere die Vorteile, die bereits in Zusammenhang mit dem Verfahren erläutert wurden. Das Assistenzsystem weist bevorzugt wenigstens einen Umfeldsensor, vorzugsweise eine Mehrzahl von Umfeldsensoren, sowie eine Steuereinrichtung auf, die mit dem wenigstens einen Umfeldsensor, vorzugsweise mit allen Umfeldsensoren des Assistenzsystems, wirkverbunden ist, um die Umfeldsensoren anzusteuern und/oder Daten von den Umfeldsensoren zu erhalten. Insbesondere die Steuereinrichtung ist bevorzugt eingerichtet zur Durchführung von einer der zuvor beschriebenen Ausführungsformen des Verfahrens.
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Die Aufgabe wird schließlich auch gelöst, indem ein Kraftfahrzeug geschaffen wird, welches ein Assistenzsystem nach einem der zuvor beschriebenen Ausführungsbeispiele aufweist. Dabei verwirklichen sich in Zusammenhang mit dem Kraftfahrzeug insbesondere die Vorteile, die bereits in Zusammenhang mit dem Verfahren und dem Assistenzsystem beschrieben wurden.
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Das Kraftfahrzeug ist bevorzugt als Personenkraftwagen, als Lastkraftwagen oder als Nutzfahrzeug ausgebildet.
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Die Erfindung wird im Folgenden anhand der Zeichnung näher erläutert. Dabei zeigt die einzige Figur eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Kraftfahrzeugs mit einem Ausführungsbeispiel eines Assistenzsystems.
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Die einzige Figur zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Kraftfahrzeugs 1, welches ein Ausführungsbeispiel eines Assistenzsystems 3 aufweist, wobei das Assistenzsystem 3 wenigstens einen Umfeldsensor, hier zwei Umfeldsensoren 5, und eine mit den Umfeldsensoren wirkverbundene Steuereinrichtung 7 aufweist. Das Kraftfahrzeug 1 ist hier beispielhaft als Personenkraftwagen dargestellt. Es kann sich bei dem Kraftfahrzeug 1 aber auch um einen Lastkraftwagen oder ein Nutzfahrzeug handeln.
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Das Assistenzsystem 3 ist insbesondere mit den Umfeldsensoren 5 eingerichtet, um Umfelddaten eines Umfelds 9 des Kraftfahrzeugs 1 in dem Kraftfahrzeug 1 zu erfassen. Das Umfeld 9 ist hier schematisch angedeutet und umfasst insbesondere einen kumulierten Erfassungsbereich der Umfeldsensoren 5.
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Eine Umgebung 11 des Kraftfahrzeugs 1 ist demgegenüber ein größerer, das Umfeld 9 einschließender Bereich um das Kraftfahrzeug 1 samt dessen Art und Eigenschaften, wobei es sich bei der Umgebung 11 beispielsweise um einen urbanen Raum, einen ländlichen Raum, eine bestimmte Art von Straße, eine bestimmte Verkehrssituation, und/oder eine andere Umgebung handeln kann. In der Figur ist schematisch und rein beispielhaft eine urbane Umgebung durch Darstellung eines Hochhauses 13 angedeutet.
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Das Assistenzsystem 3 und insbesondere die Steuereinrichtung 7 ist eingerichtet zur Durchführung eines Verfahrens nach einer der im Folgenden beschriebenen Ausführungsformen:
Bei einem Verfahren zum Betreiben des Assistenzsystems 3 ist vorgesehen, dass Umfelddaten des Kraftfahrzeugs 1 in dem Kraftfahrzeug 1 mit den Umfeldsensoren 5 erfasst werden.
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Die Umfelddaten werden zu Umfelddatengruppen geclustert. Alternativ oder zusätzlich werden die Umfelddaten oder Umfelddatengruppen wenigstens einem Umfeldobjekt zugeordnet. Das Clustern oder Zuordnen erfolgt mittels wenigstens eines Algorithmus.
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Es wird eine Umgebungserkennung durchgeführt, wobei die momentane Umgebung 11 des Kraftfahrzeugs 1 erkannt wird, wobei der wenigstens eine Algorithmus zum Clustern und/oder Zuordnen der Umfelddaten und/oder Umfelddatengruppen in Abhängigkeit von der erkannten momentanen Umgebung 11 verändert, insbesondere angepasst und besonders bevorzugt optimiert wird.
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Die Umfeldsensoren 5 können als Radarsensoren, Laserscanner, Ultraschallsensoren, optische Sensoren, insbesondere Kameras, und/oder in anderer geeigneter Weise ausgebildet sein. Bevorzugt weist das Assistenzsystem 3 eine Mehrzahl voneinander verschiedener Umfeldsensoren 5 auf, wobei sich die verschiedenen Umfeldsensoren 5 insbesondere in Hinblick auf die zur Umfelderfassung verwendete Technologie unterscheiden.
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Bevorzugt wird wenigstens ein Parameter des wenigstens einen Algorithmus abhängig von der erkannten momentanen Umgebung 11 des Kraftfahrzeugs 1 gewählt.
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Vorzugsweise wird die Umgebungserkennung – insbesondere als extrinsische Umgebungserkennung – durchgeführt, indem ein momentaner Ort, d. h. insbesondere eine momentane Position des Kraftfahrzeugs 1 auf einer Karte, ermittelt wird, wobei aus dem momentanen Ort die momentane Umgebung 11 abgeleitet wird. Der momentane Ort wird dabei vorzugsweise mittels eines Lokalisierungsverfahrens, insbesondere mittels satellitengestützter Navigation und/oder Trägheitsnavigation ermittelt.
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Zusätzlich oder alternativ kann die Umgebungserkennung – insbesondere als intrinsische Umgebungserkennung – durchgeführt werden, indem aus den Umfelddaten oder Umfelddatengruppen auf die momentane Umgebung 11 geschlossen wird, und/oder indem anhand der Umfelddaten oder Umfelddatengruppen der wenigstens eine Parameter des wenigstens einen Algorithmus verändert wird, wobei aus der Veränderung des wenigstens ein Parameters auf die momentane Umgebung 11 geschlossen wird. Auf diese Weise kann insbesondere ein Closed-Loop-Feedback-System geschaffen werden.
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Das Assistenzsystem 3 ist vorzugsweise eingerichtet zum autonomen oder teilautonomen Fahren des Kraftfahrzeugs 1.
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Mit dem hier vorgeschlagenen Verfahren zum Betreiben des Assistenzsystems r, dem Assistenzsystem 3 und dem Kraftfahrzeug 1 ist eine Möglichkeit geschaffen, mit erhöhter Sicherheit und Genauigkeit Objekte in einem Umfeld 9 des Kraftfahrzeugs 1 erkennen und klassifizieren zu können.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102004032118 A1 [0002]
