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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum automatisierten Betreiben eines Fahrzeugs durch Bereitstellen einer Trajektorie, Erfassen eines Objekts in einem der Trajektorie entsprechenden Bereich und Klassifizieren des erfassten Objekts in dem Bereich. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung ein Fahrerassistenzsystem zur Durchführung eines solchen Verfahrens. Ferner bezieht sich die vorliegende Erfindung auch auf ein Kraftfahrzeug, das für automatisiertes Betreiben ausgebildet ist, mit einer Speichereinrichtung zum Bereitstellen einer Trajektorie, einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen eines Objekts in einem der Trajektorie entsprechenden Bereich und einer Klassifiziereinrichtung zum Klassifizieren des erfassten Objekts in dem Bereich.
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Hinsichtlich des automatisierten Betreibens von Fahrzeugen sind bislang insbesondere automatisierte Einparksysteme auf dem Markt. Eine neue Kategorie von automatisierten Einparksystemen ist ein trainiertes beziehungsweise gelerntes Einparksystem. Beim trainierten Parken befährt ein Fahrer eine Trajektorie beziehungsweise einen Referenzpfad bis zu einer finalen Parkposition. Diese Trajektorie speichert der Fahrer für zukünftige automatisierte Wiederholparkvorgänge.
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In der Wiederholphase eines trainierten Parkvorgangs kann ein Hindernis auf dem Wiederholpfad detektiert werden, welches während der Trainingsphase nicht vorhanden war. Beispielsweise kann eine Mülltonne oder ein Fahrrad auf dem trainierten Pfad stehen. Des Weiteren könnte auch ein Fußgänger den trainierten Pfad überqueren.
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Aus der Druckschrift
DE 10 2014 018 192 A1 ist ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs bekannt, bei welchem aus Fahrdaten des Fahrzeugs eine Solltrajektorie bestimmt wird, welche dem Fahrzeug bei automatischer Fahrt zugrundegelegt wird. In einer Ausgestaltung wird bei einer geänderten Umgebung der Fahrt eine aus aktuellen Fahrdaten des Fahrzeugs ermittelte Trajektorie mit der Solltrajektorie verglichen, Abweichungen zwischen der neuen Trajektorie und der Solltrajektorie ermittelt und in Abhängigkeit von den Abweichungen eine neue Solltrajektorie erstellt. Insbesondere können Abweichungen berücksichtigt werden, wenn das Fahrzeug automatisch einem Hindernis ausweicht.
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Des Weiteren offenbart die Druckschrift
DE 10 2011 107 974 A1 ein Verfahren und ein Rangierassistenzsystem zum Rangieren eines Fahrzeugs in einem Umfeld. In einem Lernmodus führt das Fahrzeug einen Referenz-Rangiervorgang in dem Umfeld durch, welcher abgespeichert wird. In einem nach dem Lernmodus vom Fahrzeug zumindest semi-autonom durchzuführenden Wiederhol-Rangieren in diesem Umfeld wird der abgespeicherte Referenz-Rangiervorgang für das Wiederhol-Rangieren berücksichtigt. Gegebenenfalls wird ein in dem Referenzpfad vorhandenes Objekt erfasst und erkannt, ob die Objektart ein statisches oder dynamisches Objekt ist. Dementsprechend wird der Wiederhol-Rangiervorgang nicht mehr zu Ende geführt, oder es wird nur für eine bestimmte Zeitdauer gewartet, um den Wiederhol-Rangiervorgang beenden zu können. Insbesondere ist vorgesehen, dass gerade bei dem Erkennen von bewegten Objekten eine vorgebbare Wartezeit gewartet wird und überprüft wird, ob sich das Objekt aus dem Bewegungsbereich des Fahrzeugs wegbewegt oder nicht.
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Derart automatisierte Verfahren beziehungsweise Systeme können insbesondere für das sogenannte „Home Zone Parking“ verwendet werden. Dabei wird eine Einparktrajektorie gelernt und bei Bedarf automatisiert wiederholt. Nachteilig bei derartigen Verfahren ist aber, dass in der Regel beim Stoppen des Fahrzeugs aufgrund eines Hindernisses auf der abzufahrenden Trajektorie der Einparkvorgang abgebrochen wird.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, bei auftretenden Hindernissen einen Abbruch des automatisierten Betriebs des Fahrzeugs möglichst zu vermeiden.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren nach Anspruch 1, ein Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 13 und ein Fahrzeug nach Anspruch 14 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Entsprechend der vorliegenden Erfindung wird demnach ein Verfahren zum automatisierten Betreiben eines Fahrzeugs durch Bereitstellen einer Trajektorie, Erfassen eines Objekts in einem der Trajektorie entsprechenden Bereich und Klassifizieren des erfassten Objekts in dem Bereich bereitgestellt. Bei dem automatisierten Betreiben kann es sich beispielsweise um ein automatisiertes Einparken, aber auch um andere automatisierte beziehungsweise autonome Fahrten eines Fahrzeugs handeln. Dabei wird eine Trajektorie bereitgestellt, die eine Solltrajektorie darstellt, entlang der das Fahrzeug fahren würde, wenn kein Hindernis auftritt. Die Trajektorie kann beispielsweise mittels einer Speichereinrichtung von dem Fahrzeug selbst oder von außen bereitgestellt werden. Bei der Trajektorie handelt es sich vorzugsweise um eine trainierte Trajektorie, die dann in dem automatisierten Betrieb automatisch beziehungsweise teilautomatisch wiederholt wird. Dabei ist zu beachten, dass sich das Wort „Trajektorie“ im vorliegenden Dokument stets auf eine mathematische Repräsentation einer tatsächlichen Trajektorie im realen Raum bezieht, falls nicht explizit eine andere Bedeutung angegeben ist.
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Falls nun ein Objekt, z.B. ein Gegenstand, ein Tier oder eine Person, auf der Trajektorie, d.h. in einem der Trajektorie entsprechenden Bereich, erfasst wird, wird es zunächst klassifiziert. Dabei muss der der Trajektorie entsprechende Bereich nicht ausschließlich über einer die Trajektorie repräsentierenden Linie liegen. Vielmehr kann ein vorgegebener Abstand zu beiden Seiten der Trajektorie als ein vorbestimmter Bereich definiert sein, in dem das Objekt oder mehrere Objekte erfasst werden. Des Weiteren kann dieser Bereich um die Trajektorie auch beliebig anders festgelegt sein. Das in dem vorbestimmten Bereich um die Trajektorie erfasste Objekt wird schließlich einer von mehreren Klassen zugeordnet. Gegebenenfalls wird es auch vorbestimmten Unterklassen zugeordnet.
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Auf der Basis des Klassifizierens des erfassten Objekts wird nun die Bewegungsbahn oder der Pfad beziehungsweise die Gestalt der Trajektorie modifiziert. Dabei beschreibt die Bewegungsbahn der Trajektorie den Verlauf der Bewegung des Fahrzeugs bei dem automatisierten Betrieb. Durch das Modifizieren ergibt sich somit eine neue Bewegungsbahn beziehungsweise ein neuer Verlauf für die automatisierte Bewegung des Fahrzeugs. Konkret wird so beispielsweise um ein Objekt herum gefahren. Dies bedeutet, dass nicht nur die virtuelle neue Trajektorie berechnet, sondern dass gegebenenfalls auch das Fahrzeug automatisch entsprechend der modifizierten Trajektorie automatisiert bewegt wird. Auf diese Weise kann vermieden werden, dass ein automatisierter Fahrvorgang abgebrochen wird, wenn sich ein Objekt auf der vorgegebenen Trajektorie (Solltrajektorie) befindet.
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Unter Umständen ist es notwendig, das Fahrzeug auf der Trajektorie zu lokalisieren. Die entsprechende Position des Fahrzeugs relativ zu der Trajektorie, kann dann bei dem Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie berücksichtigt werden.
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In einer bevorzugten Ausgestaltung betrifft das automatisierte Betreiben des Fahrzeugs einen Parkvorgang beziehungsweise ist Teil davon. So kann die Trajektorie eine Einparktrajektorie darstellen und das Fahrzeug bewegt sich bei dem automatisierten Parken in eine vorgegebene Parklücke beziehungsweise einen vorgegebenen Parkplatz.
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Das Ende der Trajektorie repräsentiert entsprechend die Parkposition des Fahrzeugs. Bei diesem automatisierten Parken kann sich das Fahrzeug automatisiert vorwärts und/oder rückwärts bewegen. Vorwärts- und Rückwärtsbewegungen sind aber auch generell bei dem automatisierten Betreiben des Fahrzeugs möglich.
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In einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei dem Klassifizieren des erfassten Objekts unterschieden, ob das Objekt statisch oder dynamisch ist. Bei dem Erfassen des Objekts werden also zusätzliche Informationen über das Objekt ermittelt, die es gestatten, eindeutig unterscheiden zu können, ob sich das Objekt bewegt oder nicht. Diese zusätzlichen Informationen (gegebenenfalls auch nur eine einzelne Information) werden für das Klassifizieren hinsichtlich der Klassen „statisch“ und „dynamisch“ herangezogen. Gegebenenfalls werden entsprechende Konsequenzen aus dieser Klassifizierung gezogen. Gegebenenfalls wird die Dynamik des eigenen Fahrzeugs mit der Dynamik des Objekts verglichen, um einen Punkt größter Annäherung beziehungsweise einen Kollisionspunkt zu berechnen. Dieser mögliche Kollisionspunkt beziehungsweise geschätzte Punkt größter Annäherung kann als Basis der Umgestaltung der Trajektorie genutzt werden. So kann dieser Punkt beispielsweise knapp oder großräumig umfahren werden.
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Gegebenenfalls wird bei dem Klassifizieren des erfassten Objekts unterschieden, ob das Objekt ein Fußgänger, ein Fahrzeug oder ein Tier ist. Auch andere mögliche Klassen können festgelegt werden, wie etwa Mülltonne, Baustelle, Radfahrer und dergleichen. All diesen Objekten können klassentypische Bewegungsprofile zugeordnet werden, die dann bei dem Modifizieren der Bewegungsbahn beziehungsweise des Pfads der Trajektorie herangezogen werden können. Natürlich kann das Klassifizieren des Objekts während der automatisierten Fahrt des Fahrzeugs mehrfach durchgeführt werden, um beispielsweise die Genauigkeit zu erhöhen. Wird beispielsweise bei größerer Entfernung ein Objekt falsch klassifiziert, so kann sich dieser Klassifikationsfehler beim Näherkommen beheben lassen. Dementsprechend kann auch das Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie wiederholt stattfinden. So kann die Trajektorie also dynamisch modifiziert werden. Dies ist insbesondere dann von Vorteil, wenn sich die Dynamik des erfassten Objekts ändert. Beispielsweise kann ein Fußgänger, der sich in der Nähe der ursprünglichen Solltrajektorie befindet, seine Bewegungsrichtung ändern. Dies muss dann unmittelbar beim Modifizieren der Trajektorie berücksichtigt werden.
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In einer weiteren Ausgestaltung des automatisierten Betriebsverfahrens werden ein Umgebungsbereich des der Trajektorie entsprechenden Bereichs erfasst und die entsprechenden Umgebungsdaten für das Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie herangezogen. Für das Modifizieren der Trajektorie ist es nämlich in der Regel notwendig, den Umgebungsbereich der Trajektorie genauer zu kennen. So kann beispielsweise unmittelbar neben der Trajektorie ein Fußweg verlaufen, der nicht befahren werden darf. Dementsprechend ist es vorteilhaft, wenn automatisch erkannt wird, dass ein bestimmter Bereich um die Soll-Trajektorie für das Modifizieren nicht zur Verfügung steht. In ähnlicher Weise kann auch vorgegeben werden, dass prinzipiell befahrbare Bereiche, wie etwa ein Rasen, von der Befahrbarkeit ausgeschlossen werden und somit für die Modifikation nicht zur Verfügung stehen. Generell kann es aber auch notwendig sein, in der Umgebung Bereiche zu erfassen, die prinzipiell nicht befahrbar sind, wie etwa Mauern, Säulen, Abgründe und dergleichen. Derartige Bereiche müssen dann bei dem Modifizieren ebenfalls berücksichtigt werden.
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In diesem Zusammenhang ist es besonders vorteilhaft, wenn der erfasste Umgebungsbereich klassifiziert wird und die Umgebungsdaten korrespondierende Umgebungsklassifikationsdaten sind. So können beispielsweise als Fußweg, als Radweg und/oder als Rasen klassifizierte Flächen grundsätzlich von der Befahrbarkeit ausgeschlossen werden, womit sie für die Modifikation der Trajektorie ausgeschlossen sind. Des Weiteren können beispielsweise Bordsteine oder rot markierte Bereiche (zum Beispiel markierte Fahrradbereiche) zwar grundsätzlich für die Befahrbarkeit zur Verfügung stehen, aber aufgrund ihrer spezifischen Klassifizierung zu einer Reduktion der Geschwindigkeit oder bei mehreren Modifikationsmöglichkeiten zu einer Meidung einer entsprechenden Trajektorie führen.
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Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass für das Bereitstellen der Trajektorie ein automatisiertes Lernen eines von dem Fahrzeug abgefahrenen Referenzpfads erfolgt. Die Trajektorie entsteht also vorab beispielsweise dadurch, dass der Fahrer selbst das Fahrzeug an die entsprechende Zielposition (z.B. Parkposition) führt und die korrespondierende Trajektorie automatisiert aufgezeichnet wird. In einer Weiterbildung wird ein Referenzpfad durch das Fahrzeug mehrfach durchfahren und das Fahrzeug lernt daraus einen optimierten Pfad, was insbesondere für Einparkvorgänge von Vorteil sein kann. Diese gelernte beziehungsweise trainierte Trajektorie wird dann bei Bedarf, z.B. bei einem auf der Trajektorie neu auftretenden Objekt, modifiziert.
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Für das Erfassen des Objekts und/oder des Umgebungsbereichs des Fahrzeugs kann ein Radarsensor, ein Ultraschallsensor und/oder ein optischer Sensor eingesetzt werden. Selbstverständlich können auch beliebige andere Sensoren verwendet werden. Als optischer Sensor kann insbesondere eine Kamera oder ein Lidar verwendet werden. Ebenso selbstverständlich ist, dass zum Erfassen des Objekts auch mehrere derartige Sensoren eingesetzt werden können. Insbesondere werden Sensoren eingesetzt, die ohnehin in dem Fahrzeug bereits eingebaut sind. Auf diese Weise kann erreicht werden, dass die jeweiligen Sensoren mehrfach genutzt werden.
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Eine weitere Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht vor, dass bei dem Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie ein Pfad entsteht, der um das erfasste Objekt herum führt, aber den gleichen Endpunkt besitzt wie die Trajektorie. Wie also bereits oben angedeutet wurde, soll mit dem Modifizieren also ein Umfahren des Objekts erreicht werden, wodurch ein Abbruch des automatisierten Fahrens also vermieden wird. Dennoch wird am Ende der Trajektorie das Ziel, z.B. die Parkposition, wie vor der Modifikation der Trajektorie erreicht.
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Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass das erfasste Objekt als dynamisch klassifiziert wird, und eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs beim Abfahren der modifizierten Trajektorie in Abhängigkeit von dem dynamischen Objekt variiert wird. So kann beispielsweise das Objekt der Klasse „Fußgänger“ zugeordnet werden, wobei dieser Klasse beispielsweise „Schrittgeschwindigkeit“ zugeordnet ist. Auf diese Weise kann verhindert werden, dass an einem Fußgänger mit zu hoher Geschwindigkeit vorbeigefahren wird. Eine entsprechende Gefährdung des Fußgängers kann so vermieden werden. Wird hingegen das Objekt als statisch klassifiziert, kann mit unverminderter Geschwindigkeit vorbeigefahren werden. Somit kann durch geeignete Abwägung von Fahreffizienz und Gefährdung das Ziel auf der modifizierten Trajektorie in passender Weise erreicht werden.
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Eine weitere Ausführungsform kann darin bestehen, dass bei dem Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie ein vorgegebener Abstand des Fahrzeugs zu dem erfassten Objekt eingehalten wird. Dieser Abstand kann beispielsweise entsprechend der gefundenen Klasse des Objekts variiert werden. So sollte beispielsweise bei Fußgängern ein größerer Abstand gehalten werden als bei statischen Objekten, wie etwa Fahrzeugen, Baustellen und Mülltonnen. Ähnliches gilt für Tiere und andere dynamische Objekte. Gerade die dynamischen Objekte machen es erforderlich, zu ihnen einen größeren Abstand einzuhalten, da sie ihre Bewegung jederzeit ändern könnten. Eine klassenabhängige Modifikation des vorgegebenen Abstands ist also sinnvoll.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird eine Höchstgeschwindigkeit des Fahrzeugs bei dem automatisierten Betreiben in Abhängigkeit von dem Klassifizieren des Objekts festgelegt. Diese Höchstgeschwindigkeit kann für die gesamte modifizierte Trajektorie oder nur für einen Teilbereich (z.B. die unmittelbare Umfahrung des Objekts) gelten. Beispielsweise kann die Höchstgeschwindigkeit bei Fußgängern niedriger sein als bei Tieren, und diese wiederum niedriger als bei Nicht-Lebewesen. Grundsätzlich kann natürlich auch die Geschwindigkeit bei erfasstem dynamischem Objekt niedriger sein als bei erfasstem statischem Objekt. Hierdurch können entsprechende Sicherheitsvorgaben besser eingehalten werden.
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In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist ein Fahrerassistenzsystem zur Durchführung der oben geschilderten Verfahren ausgebildet. Insbesondere kann es sich bei dem Fahrerassistenzsystem um ein Parkassistenzsystem handeln. Das Fahrerassistenzsystem kann in Form von Hardware oder Software realisiert sein.
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Die oben angeführte Aufgabe wird erfindungsgemäß auch gelöst durch ein Fahrzeug, das für automatisiertes Betreiben ausgebildet ist, mit einer Speichereinrichtung zum Bereitstellen einer Trajektorie, einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen eines Objekts in einem der Trajektorie entsprechenden Bereich und einer Klassifiziereinrichtung zum Klassifizieren des erfassten Objekts in dem Bereich, sowie mit einer Recheneinrichtung zum Modifizieren einer Bewegungsbahn der Trajektorie in Abhängigkeit von dem Klassifizieren des erfassten Objekts.
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Die oben im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren geschilderten Variationsmöglichkeiten und Vorteile gelten sinngemäß auch für das erfindungsgemäße Fahrzeug. Dabei werden die genannten Verfahrensmerkmale als entsprechende funktionelle Merkmale geeigneter Mittel des Fahrzeugs verstanden.
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Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen, sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen. Es sind darüber hinaus Ausführungen und Merkmalskombinationen, insbesondere durch die oben dargelegten Ausführungen, als offenbart anzusehen, die über die in den Rückbezügen der Ansprüche dargelegten Merkmalskombinationen hinausgehen oder abweichen.
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In den beigefügten Zeichnungen zeigen in:
- 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs;
- 2 eine schematische Darstellung einer modifizierten Trajektorie um ein statisches Objekt bei einem Einparkvorgang;
- 3 eine schematische Darstellung modifizierter Trajektorien um ein dynamisches Objekt bei einem Einparkvorgang; und
- 4 ein schematisches Blockdiagramm eines Systems zur Planung einer Trajektorie.
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Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar. In den Figuren sind gleiche sowie funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 gemäß der vorliegenden Erfindung. Das Kraftfahrzeug 1 ist im vorliegenden Fall als ein Personenkraftwagen ausgebildet. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst ein Fahrerassistenzsystem 2, welches dazu ausgelegt ist, einen Fahrer des Kraftfahrzeugs 1 bei einem Parkvorgang, einem Rangiervorgang oder dergleichen zu unterstützen. Das Fahrerassistenzsystem 2 kann beispielsweise dazu ausgelegt sein, das Kraftfahrzeug 1 zumindest semi-autonom zu manövrieren. Dazu kann das Fahrerassistenzsystem 2 in eine Lenkung sowie zum vollautonomen Manövrieren in ein Antriebs- und Bremssystem des Kraftfahrzeugs 1 eingreifen. Das Fahrerassistenzsystem 2 weist zumindest eine Sensoreinrichtung 3 auf, welche dazu ausgelegt ist, Sensordaten aus einem Umgebungsbereich 4 des Kraftfahrzeugs 1 zu erfassen. Die Sensoreinrichtung 3 kann mindestens einen Radarsensor und/oder einen Lidarsensor und/oder eine Kamera aufweisen. Sensoren der Sensoreinrichtung 3 können im Innenraum des Fahrzeugs, aber auch im Frontbereich 5 und/oder Heckbereich 6 des Fahrzeugs 1 angeordnet sein.
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Die Sensordaten können einer Recheneinrichtung 7 des Fahrerassistenzsystems 2 bereitgestellt werden. Die Recheneinrichtung 7 kann beispielsweise in ein fahrzeugseitiges Steuergerät integriert sein. Die Recheneinrichtung 7 dient dazu, die Sensordaten der Sensoreinrichtung 3 auszuwerten und anhand der Sensordaten Objekte 8 in dem Umgebungsbereich 4 zu erkennen sowie deren Position zu bestimmen. Außerdem ist die Recheneinrichtung 7 dazu ausgelegt, das erkannte Objekt 8 beispielsweise als statisches oder dynamisches Objekt zu klassifizieren. Außerdem kann die Recheneinrichtung 7 das Objekt spezifischer beispielsweise als Fußgänger oder Radfahrer beziehungsweise als Baustelle oder parkendes Fahrzeug klassifizieren.
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Ferner können die Sensordaten der Sensoreinrichtung dazu verwendet werden, den Umgebungsbereich 4 beziehungsweise einen Teil davon zu klassifizieren. So kann der Umgebungsbereich 4 beispielsweise als befahrbar oder nicht befahrbar klassifiziert werden. So kann beispielsweise ein Radweg als prinzipiell befahrbar und ein Rasen als nicht befahrbar klassifiziert werden.
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In einem konkreten Beispiel wird nun von einem Fahrzeug eine Parktrajektorie für automatisiertes Einparken gelernt beziehungsweise trainiert. Im Wiederholungsfall kann nun das Kraftfahrzeug die trainierte Trajektorie abrufen und automatisch beziehungsweise halbautomatisch in die bekannte Parkposition fahren. Befindet sich nun plötzlich bei einem neuen Wiederhol-Parkvorgang ein Objekt auf der trainierten Trajektorie, so würde ein einfaches Stoppen des Fahrzeugs den Wiederhol-Parkvorgang abbrechen und beenden. Um dies zu vermeiden, wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, die trainierte Trajektorie zu modifizieren und hierfür das erfasste Objekt, welches das Hindernis darstellt, zu klassifizieren. Der Vorteil dieser Lösung ist, dass durch das Klassifizieren des Objekts beziehungsweise Hindernisses auf der trainierten Trajektorie eine intelligente Objektmeidestrategie so verbessert werden kann, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Manöver erfolgreich beendet wird, erhöht ist. Dabei kann es unter Umständen besonders vorteilhaft sein, die fundamentalen Unterschiede zwischen dynamischen und statischen Hindernissen bei der Planung der modifizierten Wiederholtrajektorie zu berücksichtigen.
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Beispielsweise kann eine automatische Adaption eines automatisierten Fahrzeugmanövers für ein trainiertes Einparkszenario mithilfe von Signalen eines Kamerasensors oder einer anderen Sensorik erfolgen. Dieses adaptierbare Verhalten hängt von einer verlässlichen Hindernisdetektion ab und kann von einer Klassifikation (statisch oder dynamisch beziehungsweise spezifische Klassen wie Fußgänger, Fahrzeug, Tier et cetera) der Hindernisse auf dem Fahrzeugpfad sowie von einer Detektion eines befahrbaren Bereichs um die Trajektorie profitieren. Jeglicher Sensortyp kann verwendet werden, um das Hindernis auf dem Fahrzeugpfad zu detektieren. Mithilfe von Computer-Vision- und Maschinenlerntechniken können Objekte, die von Fahrzeugkameras beobachtet werden, insbesondere als dynamisch oder statisch klassifiziert werden. Alternativ oder zusätzlich können Lidar- und Radardaten verwendet werden, um die Objekte zu klassifizieren. Diese Unterscheidung der Objekte ermöglicht adaptive Reaktionen. Dabei beschreibt der befahrbare Bereich beispielsweise einen Bereich um das Fahrzeug, in dem es erlaubt ist, eine Trajektorie zu planen. Dabei ist nicht notwendigerweise alles befahrbar, was nicht dem detektierten Objekt entspricht. Beispielsweise will der Nutzer nicht, dass das Fahrzeug eine Route um das Hindernis durch einen Rasen plant. Daher muss das Fahrzeug für seine Trajektorieplanung befahrbare Bereiche verwenden. Auch dieser befahrbare Bereich um das Fahrzeug kann mit einem beliebigen Sensortyp oder einer Kombination von Sensoren unterschiedlicher Sensortypen (z.B. Kamera, Radar, ULS (Universal Laser Sensor) oder Lidar et cetera) detektiert werden.
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2 zeigt ein einfaches Beispiel für einen trainierten beziehungsweise gelernten Einparkvorgang, wie er erfindungsgemäß modifiziert wird. In dem Beispiel ist ein Parkplatz 10 vorgegeben. Eine Trajektorie 11 wurde trainiert, um ein in 2 nicht dargestelltes Fahrzeug auf den Parkplatz 10 zu fahren. Hierzu wird das Fahrzeug beispielsweise ein- oder mehrfach von einem Fahrer per Hand auf den Parkplatz 10 gefahren. Das Fahrzeug merkt sich diese Trajektorie und speichert entsprechende Daten ab. Bei einem wiederholten Einparkvorgang wird die Trajektorie 11 von dem Speicher bereitgestellt, um das Fahrzeug automatisiert auf den Parkplatz 10 zu fahren. Dabei muss die Trajektorie 11 nicht gerade sein wie in dem Beispiel von 2, sondern sie kann jegliche gekrümmte Form annehmen.
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Wird nun von dem Fahrzeug auf der gelernten Trajektorie 11 ein Objekt 13 erfasst, so ist es in der Regel nicht mehr möglich, die Trajektorie 11 vollständig für den Einparkvorgang beziehungsweise den Rangiervorgang zu benutzen. Falls das Fahrzeug jedoch erkennt, dass das detektierte Objekt 13 überfahrbar ist (z.B. eine Zeitung), so kann die gelernte Trajektorie 11 für das Wiederhol-Manöver unverändert benutzt werden. Voraussetzung dafür ist, dass das Fahrzeug das erfasste Objekt 13 zuverlässig klassifiziert.
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In der Regel wird es jedoch notwendig sein, das automatisierte Manöver beziehungsweise die Trajektorie 11 abzuändern, wenn ein Objekt 13 auf der Trajektorie 11 detektiert wird. Dazu ist es hilfreich, überhaupt zu klassifizieren, ob es sich um ein statisches oder dynamisches Objekt handelt. In dem Beispiel von 2 wird angenommen, dass es sich bei dem Objekt 13 um ein statisches Objekt handelt. Es soll vermieden werden, dass der automatisierte Parkvorgang nur deswegen abgebrochen wird, weil sich das statische Objekt 13 auf der Trajektorie 11 befindet. Daher wird die Trajektorie 11 abgeändert, weil das Objekt 13 unverändert den entsprechenden Pfad belegt. Die Recheneinrichtung 7 des Fahrzeugs beziehungsweise das Fahrerassistenzsystem 2 des Fahrzeugs schlägt daher automatisch für die Teilstrecke bzw. Teiltrajektorie 12 der Trajektorie 11 eine Alternativteilstrecke bzw. Alternativtrajektorie 14 zur Umfahrung des erfassten Objekts 13 vor. Vor und hinter dem Objekt 13 mündet die Alternativteilstrecke 14 in die ursprüngliche Trajektorie 11, sodass letztlich beim Abfahren der Trajektorie wieder die finale Parkposition auf dem Parkplatz 10 erreicht wird. Gegebenenfalls wird bei der Befahrung der Alternativteilstrecke 14 auch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs gegenüber den anderen Teilstrecken der ursprünglichen Trajektorie 11 und insbesondere der ursprünglichen Teilstrecke 12 geändert. Speziell kann das Umfahren des Objekts 13 mit verminderter Geschwindigkeit gegenüber den unveränderten Passagen der Trajektorie 11 erfolgen.
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Das Modifizieren der Bewegungsbahn der Trajektorie kann sowohl automatisch beispielsweise anhand der erfassten Position und Geometrie des Objekts 13 erfolgen als auch durch entsprechendes Lernen einer neuen Trajektorie um das Objekt 13 herum, die der Fahrer durch manuelles Lenken abfährt.
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Die gelernte Trajektorie 11 wurde in einem Speicher des Fahrzeugs für ein Wiederholmanöver gespeichert. Aufgrund der Modifikation der Trajektorie wird nun diese modifizierte Trajektorie 11, 14 anstelle oder zusätzlich zu der ursprünglichen Trajektorie 11, 12 gespeichert. Wenn dann bei einem Wiederholvorgang das Objekt 13 nicht mehr erfasst wird, kann rasch auf die ursprüngliche Trajektorie 11, 12 zurückgegriffen werden. Falls diese im Speicher nicht mehr vorhanden ist, muss sie entsprechend neu berechnet beziehungsweise gelernt werden.
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3 zeigt ein Bespiel für das Modifizieren der Bewegungsbahn einer Trajektorie, falls ein dynamisches Objekt 15 (z.B. Fußgänger) auf oder in der Nähe der gespeicherten beziehungsweise ursprünglichen Trajektorie 11, 12 vom Fahrzeug beziehungsweise dessen Sensorik erfasst wird. Dabei verläuft die ursprünglich trainierte beziehungsweise gelernte Trajektorie 11, 12 auch im vorliegenden Beispiel bis zu einer Parkposition eines Parkplatzes 10. Der Endpunkt der Trajektorie 11 stellt also die Parkposition dar. Der Bereich der Trajektorie 11 in der Nähe des Fußgängers 15 stellt einen Modifikationsbereich dar, der modifiziert wird, da ja ein dynamisches Objekt, nämlich der Fußgänger 15, detektiert wurde.
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Das Fahrzeug kann nun beim automatisierten Einparken eine Teiltrajektorie 16 links um den Fußgänger 15 oder eine Teiltrajektorie 17 rechts um den Fußgänger 15 wählen. In einer bevorzugten Ausführungsform erfasst das Fahrzeug beziehungsweise dessen Sensorik nicht nur, dass es sich um ein dynamisches Objekt handelt, sondern auch die Bewegungsrichtung des Objekts beziehungsweise Fußgängers 15. Im Beispiel von 3 geht der Fußgänger 15 nach rechts. Dies bedeutet, dass vorzugsweise die Teiltrajektorie 16 automatisch gewählt wird, die hinter dem Fußgänger 15, also links, vorbeiführt. Dies erhöht zum einen die Sicherheit, da sich der Fußgänger 15 von der Teiltrajektorie 16 weg bewegt. Zum anderen hat dies den Vorteil, dass die Teiltrajektorie 16 kürzer als die Teiltrajektorie 17 gewählt werden kann, auf die sich der Fußgänger 15 zu bewegt. Bei der Ermittlung der Modifikation der Trajektorie sollte nämlich auch die Änderung der Position des dynamischen Objekts mitberücksichtigt werden, während das Fahrzeug sich auf der modifizierten Trajektorie (hier Teiltrajektorie 16 oder Teiltrajektorie 17) dem Ziel automatisiert nähert.
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Günstigerweise wird das dynamische Objekt verfolgt und das Entscheidungssystem ermittelt, wann das dynamische Objekt einen sicheren Abstand von der Trajektorie besitzt, um das jeweilige Manöver ausführen zu können beziehungsweise zu vervollständigen. Neben der oben genannten Strategie, um das dynamische Objekt herum zu fahren, können auch noch andere Strategien eingesetzt werden, wenn das Objekt als dynamisch klassifiziert wurde. Diese weiteren Strategien können zusätzlich oder alternativ angewandt werden. Wenn beispielsweise Kinder in dem entscheidenden Bereich detektiert und klassifiziert wurden, könnte das System die Maximalgeschwindigkeit für den verbleibenden Teil des Manövers begrenzen. In Abhängigkeit von der Klassifikation können aber auch andere Signale wie etwa eine Warnbeleuchtung oder ein akustisches Signal des Fahrzeugs aktiviert werden. Dadurch kann beispielsweise verhindert werden, dass das dynamische Objekt seine Richtung abrupt auf das Fahrzeug zu ändert.
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4 zeigt ein Blockdiagramm zum Umsetzen eines Ausführungsbeispiels gemäß der vorliegenden Erfindung. Eine Echtzeitkamera 18 erfasst Bilder aus der Umgebung des Fahrzeugs. Diese Bilder der Echtzeitkamera 18 nutzt eine erste Klassifikationseinheit 19, um die befahrbaren und nicht befahrbaren Bereiche in der aktuellen Umgebung des Fahrzeugs zu klassifizieren. Beispielsweise wird eine Straße als befahrbar klassifiziert, während ein Radweg oder ein Rasen als nicht befahrbar klassifiziert wird.
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Eine zweite Klassifikationseinheit 20, die auch in die erste Klassifikationseinheit 19 integriert sein kann, analysiert hier ebenfalls die Bilder der Echtzeitkamera 18. Diese zweite Klassifikationseinheit 20 erfasst Objekte in den Bildern und klassifiziert sie grob nach statischen und dynamischen Objekten und/oder klassifiziert sie feiner nach parkendem Fahrzeug, Mülltonne et cetera beziehungsweise Fußgänger, Radfahrer, Tier et cetera. Während die erste Klassifikationseinheit 19 optional ist, ist die zweite Klassifikationseinheit 20 hier notwendig, um die spätere Modifikation der Trajektorie für das automatisierte Fahren vornehmen zu können.
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Weiterhin ist optional eine Lokalisierungseinheit 21 vorgesehen, die ebenfalls die Bilder der Echtzeitkamera 18 auswertet. Mit der Lokalisierungseinheit 21 kann beispielsweise die relative Position des erfassten Objekts in Bezug auf das eigene Fahrzeug ermittelt werden.
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Das Klassifikationsergebnis beziehungsweise gegebenenfalls auch mehrere Ergebnisse der zweiten Klassifikationseinheit 20 bezüglich des erfassten Objekts und optional auch das eine oder die mehreren Klassifikationsergebnisse der ersten Klassifikationseinheit 19 bezüglich der befahrbaren Bereiche sowie optional das Positionsergebnis der Lokalisierungseinheit 21 wird einer Trajektorie-Planungseinheit 22 zugeführt. Aus den Eingangsgrößen ermittelt die Trajektorie-Planungseinheit 22 aus einer in einem Speicher 23 abgelegten trainierten Trajektorie eine modifizierte Bewegungsbahn dieser trainierten Trajektorie. Diese modifizierte Trajektorie (z.B. Trajektorie 11 mit Teiltrajektorie 16) wird für die aktuelle Gegebenheit zum automatisierten Fahren benutzt. Gegebenenfalls wird das von der zweiten Klassifikationseinheit 20 gewonnene Klassifikationssignal genutzt, um das erfasste beziehungsweise klassifizierte Objekt in der Karte der Speichereinheit 23 zu aktualisieren. Gegebenenfalls wird auch die modifizierte Trajektorie in der Speichereinheit 23 abgelegt. Die aktualisierte Karte wird wiederum der Lokalisierungseinheit 21 zur Verfügung gestellt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102014018192 A1 [0004]
- DE 102011107974 A1 [0005]
