DE102017208509A1

DE102017208509A1 - Verfahren zum Erzeugen eines Straßenmodells während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs sowie Steuervorrichtung und Kraftfahrzeug

Info

Publication number: DE102017208509A1
Application number: DE102017208509.6A
Authority: DE
Inventors: Sebastian Rauch; Julian Thomas
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2017-05-19
Filing date: 2017-05-19
Publication date: 2018-11-22

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Straßenmodells (16) während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs (10), wobei durch eine Steuervorrichtung (15) in aufeinander folgenden Zeitschritten (18) jeweils eine Fahrzeugumgebung (26) des Kraftfahrzeugs (10) beschreibende Sensordaten (14) empfangen werden, anhand der empfangenen Sensordaten (14) in Zellen (28) einer durch ein vorbestimmtes Raster (27) in die Zellen (28) eingeteilten Umgebungskarte (19) jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert dafür, dass die Zelle (28) einem Fahrstreifen oder einer Fahrstreifenmitte entspricht, aktualisiert wird, in der Umgebungskarte (19) zumindest ein Startpunkt (20) für einen möglichen Fahrstreifen (24) festgelegt wird, ausgehend von jedem Startpunkt (20) jeweils ein Pfad (21) entlang solcher Zellen (28), die gemäß ihrem jeweiligen Wahrscheinlichkeitswert einen Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte beschreiben, ermittelt wird, zu jedem ermittelten Pfad (21) beiderseits des Pfads (21) eine rechte und eine linke Fahrstreifengrenze (23) ermittelt wird, und anhand jeder ermittelten Fahrstreifengrenze (23) das Straßenmodell (16) aktualisiert wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Straßenmodells während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs. Das Straßenmodell kann eine geometrische Beschreibung von Fahrstreifen der Straße, auf welcher das Kraftfahrzeug momentan fährt, enthalten. Zu der Erfindung gehören auch eine Steuervorrichtung zum Durchführen des Verfahrens sowie ein Kraftfahrzeug mit der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung.
Für ein Fahrerassistenzsystem, insbesondere ein Fahrerassistenzsystem für das automatisierte Fahren, ist das Wissen oder die Information über die aktuelle Fahrzeugumgebung eine wesentliche Voraussetzung. Hierzu gehört auch ein möglichst präzises Straßenmodell, das die Existenz und den Verlauf der einzelnen Fahrstreifen oder Fahrspuren beinhaltet. Diese Information kann in einer digitalen Straßenkarte gespeichert sein, die im Vorfeld erstellt und im Kraftfahrzeug gespeichert wird. Um dann die Lage von Fahrstreifen relativ zum Kraftfahrzeug ermitteln zu können, ist zudem eine Lokalisierung zur Schätzung der exakten Position des Kraftfahrzeugs relativ zu der in der Karte kartographierten Fahrzeugumgebung nötig. Die Lokalisierung kann zum Beispiel auf der Grundlage eines GPS-Empfängers (GPS - Global Positioning System) durchgeführt werden.
Die Kombination aus einer vorgefertigten, digitalen Straßenkarte und der Lokalisierung weist diverse Nachteile auf. Zum einen ist eine flächendeckende Verfügbarkeit einer solchen digitalen Straßenkarte nötig, was das Erstellen dieser Karten aufwendig machen. Zudem ist die Lokalisierung mit einer Streuung behaftet. Ohne das wissen, wo genau in der Karte sich das Kraftfahrzeug befindet, sind aber auch die Karteninformationen nur wenig wert.
Ein alternativer Ansatz ist die Erkennung und Interpretation von Fahrstreifen anhand von Sensordaten. Hierzu gibt es kamerabasierte Lösungen, die mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen die Fahrstreifenmarkierungslinien oder kurz Fahrbahnmarkierungen in den Kamerabildern erkennen und daraus ein Straßenmodell erstellen. Solche Verfahren finden heute zum Beispiel bei der Spurverlassenswarnung Anwendung.
Ein solches Verfahren zur Erzeugung eines Straßenmodells ist beispielsweise aus der DE 10 2010 048 760 A1 bekannt. Ein Verfahren zur Umfelderfassung durch ein Fahrzeugs ist beispielsweise aus der DE 10 2014 208 006 A1 bekannt. Ein Verfahren zum Erzeugen eines Straßenmodells mittels mehrerer Kraftfahrzeuge ist aus der DE 10 2013 208 521 A1 bekannt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, online, d.h. während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs, ein Straßenmodell für die aktuelle Fahrzeugumgebung zu erzeugen, dass Fahrstreifen der Straße beschreibt, um eine Trajektorienplanung oder Bewegungsplanung in dem Kraftfahrzeug zu ermöglichen.
Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die abhängigen Patentansprüche, die folgende Beschreibung sowie die Figuren beschrieben.
Durch die Erfindung ist ein Verfahren bereitgestellt, um während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs ein Straßenmodell zu erzeugen. Das Verfahren kann durch eine Steuervorrichtung ausgeführt werden. Das Verfahren ist iterativ, d.h. die Steuervorrichtung führt die im Folgenden beschriebene Abfolge von Verfahrensschritten wiederholt in aufeinanderfolgenden Zeitschritten oder Messzyklen wiederholt aus. Das Verfahren geht davon aus, dass in dem Kraftfahrzeug eine Umgebungskarte bereitgestellt ist, die mittels eines vorbestimmten Rasters oder durch ein vorbestimmtes Raster in Zellen eingeteilt ist. Das Raster stellt also ein Gitter oder Grid dar, durch welches die Zellen abgegrenzt sind.
In den aufeinanderfolgenden Zeitschritten werden durch die Steuervorrichtung jeweils die folgenden Schritte durchgeführt. Es werden zunächst Sensordaten, die eine Fahrzeugumgebung des Kraftfahrzeugs beschreiben, empfangen. Die Sensordaten können beispielsweise Kameradaten sein, in welchen Objekte aus der Umgebung abgebildet sind. Anhand der Sensordaten wird durch die Steuervorrichtung in den Zellen der Umgebungskarte jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert dafür aktualisiert, dass die Zelle einem Fahrstreifen, insbesondere einer Fahrstreifenmitte, entspricht oder dort angeordnet ist. In den Zellen wird also für die unterschiedlichen Positionen oder Orte in der Umgebungskarte jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert dafür angegeben, dass sich dort ein Fahrstreifen der Straße, insbesondere eine Fahrstreifenmitte des Fahrstreifens, befindet. Wird in den Sensordaten zum Beispiel eine Leitplanke erkannt, so kann für die Position der erkannten Leitplanke, also die korrespondierenden Zellen in der Umgebungskarte, der Wahrscheinlichkeitswert nach unten korrigiert oder aktualisiert werden, da sich dort kein Fahrstreifen oder keine Fahrstreifenmitte befinden kann. Wird dagegen in den Sensordaten zum Beispiel ein fahrendes Fahrzeug erkannt, so kann angenommen werden, dass sich im Bereich des Fahrzeugs ein Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte befinden kann.
Die Zellen geben ihren Wahrscheinlichkeitswert aber jeweils unabhängig von allen anderen Zellen an. D.h. es existiert noch keine zusammenhängende Information darüber, welche Zellen zusammen einen vollständigen Fahrstreifen beschreiben oder darstellen. Deshalb wird in der Umgebungskarte zumindest ein Startpunkt für einen möglichen Fahrstreifen oder eine mögliche Fahrspur (Track) festgelegt. Nun gilt es, ausgehend von dem Startpunkt die zusammengehörigen Zellen, die also jeweils zu einem gemeinsamen Fahrstreifen gehören, zu finden. Ausgehend von jedem Startpunkt wird hierzu jeweils ein Pfad ermittelt. Der Pfad führt oder verläuft entlang solchen Zellen, die gemäß ihrem jeweiligen Wahrscheinlichkeitswert einen Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte beschreiben. Die verwendete Pfadplanungsmethode kann ausgehend von dem Startpunkt einen Pfad oder eine Aneinanderreihung solcher Zellen ermitteln, die ein vorbestimmtes Kostenkriterium erfüllen. Beispielsweise können ausgehend vom Startpunkt solche Zellen zu einem Pfad verbunden werden, deren jeweiliger Wahrscheinlichkeitswert größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist. Es können auch die Wahrscheinlichkeiten aller Zellen entlang des Pfads aufsummiert werden und es kann dabei überprüft werden, ob diese Summe ein Kostenkriterium erfüllt, beispielsweise größer als ein Schwellenwert ist. Ein Pfad beschreibt also eine Linie durch die Umgebungskarte und verbindet dabei solche Zellen, die durchgehend einen Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte gemäß ihrem Wahrscheinlichkeitswert beschreiben.
Nun muss anhand eines solchen Pfads der gesamte zu dem Pfad gehörende Fahrstreifen ermittelt werden. Zu jedem ermittelten Pfad werden hierzu jeweils beiderseits des Pfads, also lateral, eine rechte und eine linke Fahrstreifengrenze ermittelt. Ausgehend von dem Pfad wird also ein Band ermittelt, dessen Bandgrenzen den Fahrstreifengrenzen entsprechen. Beispielsweise kann eine Vorgabe über eine Mindestbreite des so ermittelten Fahrstreifens, also des Abstands zwischen der rechten und der linken Fahrstreifengrenze, zugrunde gelegt werden. Anhand jeder ermittelten Fahrstreifengrenze wird dann das Straßenmodell aktualisiert. Es wird also in dem Straßenmodell der Verlauf oder eine geometrische Beschreibung der Fahrstreifengrenzen von zumindest einem Fahrstreifen, der in dem Straßenmodell modelliert ist, aktualisiert oder weitergeführt. Indem das Straßenmodell iterativ aktualisiert wird, wird es also mit einer Rollbewegung oder Vorwärts- oder Rückwärtsbewegung des Kraftfahrzeugs in die Bewegungsrichtung hin erweitert.
Durch die Erfindung ergibt sich der Vorteil, dass eine lokale, während der Fahrt erstellte Karte der Fahrzeugumgebung erzeugt wird, die Informationen über den Fahrbahn- und Fahrstreifenverlauf beinhaltet. Ausgehend von einem solchen Straßenmodell kann dann zum Beispiel eine Trajektorie für eine Bewegung des Kraftfahrzeugs geplant werden. Da das Straßenmodell vom Kraftfahrzeug aus ermittelt wird, ist die Lokalisierung des Kraftfahrzeugs innerhalb des Straßenmodells inhärent gegeben.
Zu der Erfindung gehören auch vorteilhafte Weiterbildungen, durch deren Merkmale sich zusätzliche Vorteile ergeben.
Eine Weiterbildung betrifft die Frage, wie man anhand der Sensordaten für eine Zelle festlegen kann, ob diese entweder einen Fahrstreifen / eine Fahrstreifenmitte oder zum Beispiel das Gegenteil, nämlich eine Fahrstreifengrenze, angibt oder beschreibt. Es muss also von einem in den Sensordaten erkannten Objekt ein Rückschluss auf den Fahrstreifen oder die Fahrstreifenmitte gezogen werden. In den Sensordaten kann ein statisches Objekt, beispielsweise eine Randbebauung oder eine Fahrbahnmarkierung, oder ein dynamisches, d.h. ein bewegtes Objekt, wie z.B. ein anderes Fahrzeug, abgebildet sein. Zum Aktualisieren des jeweiligen Wahrscheinlichkeitswerts der Zellen wird gemäß einer Weiterbildung anhand der Sensordaten ein Fahrzeug erkannt und für Zellen, die von dem Fahrzeug oder von einem repräsentativen Schwerpunkt des Fahrzeugs überstrichen werden, deren Wahrscheinlichkeitswert erhöht (Hinweis auf Fahrstreifen oder Fahrstreifenmitte) oder auf einen vorbestimmten Wert gesetzt. Der repräsentative Schwerpunkt kann beispielsweise der geometrische Schwerpunkt einer erkannten Form des Kraftfahrzeugs sein oder der Schwerpunkt einer sogenannten Bounding-Box des Fahrzeugs, also des minimal umgebenden Rechtecks. Es wird also davon ausgegangen, dass das beobachtete Fahrzeug entlang der Fahrstreifenmitte fährt. Ausgehend von dem Schwerpunkt kann auch weiteren Zellen in Abhängigkeit von deren Abstand zum Schwerpunkt ebenfalls jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert zugeordnet oder deren Wahrscheinlichkeitswert angepasst werden.
Zum Aktualisieren des jeweiligen Wahrscheinlichkeitswerts der Zellen kann zusätzlich oder alternativ dazu anhand der Sensordaten auch eine Fahrbahnmarkierung und/oder eine Randbebauung erkannt werden. Ein Beispiel für eine Randbebauung sind jeweils eine Leitplanke oder ein Brückenpfeiler oder eine Ampel. Für Zellen, in welchen die Fahrbahnmarkierung und/oder Randbebauung liegt, kann deren Wahrscheinlichkeitswert verringert werden (Wahrscheinlichkeit für Fahrstreifen/Fahrstreifenmitte sinkt) oder zu Null gesetzt werden. Es wird also nicht ein Hinweis auf einen Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte (Bewegungsbahn eines anderen Fahrzeugs), sondern vielmehr ein Hinweis auf die Abwesenheit eines Fahrstreifens oder einer Fahrstreifenmitte genutzt, um Wahrscheinlichkeitswerte von Zellen der Umgebungskarte zu aktualisieren.
Um iterativ einen Wahrscheinlichkeitswert aktualisieren zu können, muss der Wahrscheinlichkeitswert jeder Zelle entsprechend verwaltet oder repräsentiert werden. Beispielhaft kann hier vorgesehen sein, dass der jeweilige Wahrscheinlichkeitswert jeder Zelle mittels eines zur Zustandsschätzung vorgesehenen rekursiven Bayes-Filters verwaltet wird. Es wird also mittels eines rekursiven Bayes-Filters zur Zustandsschätzung jeder einzelnen Zelle deren Zustand als „Fahrstreifen“ oder „Fahrstreifenmitte“ geschätzt. Ein solches Filter weist den Vorteil auf, dass iterativ ermittelte Informationen, d.h. über der Zeit schrittweise aktualisierte Informationen, zu einem Wahrscheinlichkeitswert akkumuliert werden können. Das genannte rekursive Bayes-Filter ist aber nur ein mögliches Beispiel zum iterativen Akkumulieren des Wahrscheinlichkeitswerts. Es kann auch ein anderer rekursiver Schätzalgorithmus oder Filteralgorithmus verwendet werden. Ein weiteres Beispiel ist jeweils ein Kalman-Filter und ein Markov-Modell.
In Bezug auf das Festlegen eines Startpunkts zum Auffinden eines Fahrstreifens gibt es ebenfalls Weiterbildungen. Zum Festlegen des zumindest einen Startpunkts kann zumindest einer davon an einer aktuellen Position des Kraftfahrzeugs festgelegt werden. Die Position des Kraftfahrzeugs ist ein zuverlässiger Hinweis auf die Existenz eines Fahrstreifens.
Zum Festlegen des zumindest einen Startpunkts kann zusätzlich oder alternativ dazu zum Auffinden von benachbarten Fahrstreifen auch senkrecht zu einer aktuellen Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs in zumindest einem vorbestimmten Abstandsintervall jeweils zumindest eine Zelle, deren Wahrscheinlichkeitswert größer als ein vorbestimmter Mindestwert ist, ermittelt und der Startpunkt in diese Zelle gelegt werden. Hierdurch können auch benachbarte Fahrstreifen gefunden werden, deren Fahrstreifenmitte sich innerhalb des Abstandsintervalls von der aktuellen Fahrzeugposition entfernt befindet. Ein Abstandsintervall kann all diejenige Abstandswerte enthalten oder angeben, die gemäß einer zu erwartenden Fahrstreifengeometrie ausgehend von der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs auf einen benachbarten oder sogar den übernächsten Fahrstreifen hinweisen. Beispielsweise kann ein Abstandsintervall all diejenigen Zellen umfassen, die senkrecht zur aktuellen Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs im Abstand zum Kraftfahrzeug in einem Bereich von zum Beispiel 4 m bis 12 m liegen, wo sich die Nachbarspur oder der benachbarte Fahrstreifen befinden kann.
Gemäß einer Weiterbildung wird zum Ermitteln jedes Pfads ausgehend von dem jeweiligen Startpunkt zunächst nicht nur ein einziger Pfad ermittelt, sondern es werden mehrere vorläufige Pfade geplant. Anhand der vorläufigen Pfade wird dann ein freier, befahrbarer Streifen, in welchem sich nur Zellen mit einem Wahrscheinlichkeitswert größer als ein Schwellenwert befinden, ermittelt. Man nutzt also all diejenigen Pfade, die sich ausgehend von dem Startpunkt zum Beispiel entlang der Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs bilden lassen. Der dann letztendlich verwendete Pfad wird dann als ein den Streifen repräsentierender Verlauf gewählt. Beispielsweise kann eine Mittellinie des Streifens als der Pfad verwendet werden. Das Prüfen mehrerer vorläufiger Pfade weist den Vorteil auf, dass der letztendlich verwendete Pfad eine Mehrzahl möglicher Verlaufsalternativen berücksichtigt oder abdeckt.
Eine Weiterbildung sieht vor, dass zum Ermitteln der rechten und/oder der linken Fahrstreifengrenze eines Pfads folgendes durchgeführt wird. Ausgehend von dem Pfad werden all diejenigen, dem Pfad nächstgelegenen Zellen ermittelt, deren Wahrscheinlichkeitswert zusätzlich ein vorbestimmtes Grenzkriterium erfüllt. Es wird also ausgehend von dem Pfad z.B. senkrecht zu dessen Verlaufsrichtung die jeweils nächstgelegene Zelle gesucht, deren Wahrscheinlichkeitswert das Grenzkriterium erfüllt. Beispielsweise kann das Grenzkriterium besagen, dass der Wahrscheinlichkeitswert der Zelle kleiner als ein vorbestimmter Höchstwert sein muss. So wird entlang des Pfades Zelle für Zelle die Fahrstreifengrenze ermittelt oder rekonstruiert. Die Fahrstreifengrenze kann also durch eine Aneinanderreihung von Zellen beschrieben sein.
Eine Weiterbildung ermöglicht es, die in einem jeweiligen Zeitschritt ermittelten Wahrscheinlichkeitswerte der Zellen auch für den nächsten Zeitschritt zu nutzen. Die Umgebungskarte umfasst hierzu einen mit dem Kraftfahrzeug mitbewegten Bereich. D.h. während der Fahrt tritt mit jedem Zeitschritt in die Umgebungskarte an deren Rand in Fahrtrichtung ein neuer Teilbereich hinein und am gegenüberliegenden Rand wird ein entsprechend großer Teilbereich verworfen. Entsprechend dieser Verschiebung des Kartenausschnitts müssen auch die Wahrscheinlichkeitswerte in die passenden Zellen der aktualisierten Umgebungskarte verschoben werden. Nach jedem Zeitschritt wird der jeweilige Wahrscheinlichkeitswert jeder Zelle in eine solche Zelle übertragen, deren Abstand der Fahrstrecke entspricht, die von dem Kraftfahrzeug zwischen den beiden Zeitschritten gefahrenen wurde. Die Wahrscheinlichkeitswerte werden also in der Umgebungskarte verschoben, und zwar so weit, wie es der inzwischen gefahrenen Fahrstrecke entspricht. Der Karteinhalt wird also um die Bewegungsstrecke oder Fahrstrecke des Kraftfahrzeugs zwischen den Zeitschritten verschoben. Dann stehen für den nächsten Zeitschritt schon Zellen bereit, in denen jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert gespeichert ist, der auf der Grundlage der Sensordaten zumindest eines vorangegangenen Zeitschritts gebildet oder ermittelt wurde.
Eine Weiterbildung sieht sogar vor, dass aus dem vorangegangenen Zeitschritt ermittelte Fahrstreifengrenzen, also Berechnungsergebnisse, mit den ermittelten Fahrstreifengrenzen des aktuellen Zeitschritts kombiniert werden und das Straßenmodell auf der Grundlage der kombinierten Fahrstreifengrenzen aktualisiert wird. Hierdurch können Fahrstreifengrenzen auch aus einem solchen Bereich genutzt werden, die sich bereits aufgrund der Bewegung des Kraftfahrzeugs hinter diesem oder außerhalb des Erfassungsbereichs der Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs befinden. Es werden also die Zellen, die jeweils einen Teil der Fahrstreifengrenze beschreiben, über mehrere Zeitschritte oder Messzyklen akkumuliert. Um das Straßenmodell zu initialisieren, kann in einem ersten Iterationsschritt, wenn es also noch keine vorangegangene Fahrstreifengrenze gibt, auf diesen einen Verfahrensschritt verzichtet werden oder eine Fahrstreifengrenze aus einer digitalen Straßenkarte zu Initialisierung genutzt werden.
Das Verfahren ist sehr flexibel einsetzbar und kann Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen nutzen. Zumindest einige der Sensordaten können aus einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs und/oder aus einer Umgebungsanalyseeinrichtung des Kraftfahrzeugs und/oder aus einem anderen Fahrzeug und/oder aus einer stationären Infrastrukturkomponente empfangen werden. Die besagte Sensoreinrichtung kann zumindest einen physikalischen Sensor aufweisen, beispielsweise zumindest einen Radar und/oder zumindest eine Kamera und/oder zumindest einen Ultraschallsensor. Die Umgebungsanalyseeinrichtung kann aus einer Datenverarbeitung oder Datenvorverarbeitung eine Beschreibung der Fahrzeugumgebung bereitstellen, die nicht direkt gemessen ist, sondern indirekt auf der Grundlage anderer Sensordaten ermittelt wurde. Auch solche Daten sind hier als Sensordaten zu verstehen. Aus einem anderen Fahrzeug kann zum Beispiel dessen Position und/oder es können Sensordaten aus dessen Sensoreinrichtung empfangen werden. Dies kann beispielsweise auf der Grundlage der an sich bekannten Car-2-Car-Kommunikation erfolgen, die auf einem WLAN-Standard (WLAN - Wireless Local Area Network) basieren kann. Eine stationäre Infrastrukturkomponente kann ebenfalls Sensordaten bereitstellen. Eine solche Infrastrukturkomponente kann beispielsweise eine an einem Straßenrand oder einer Straßenbrücke installierte Kamera umfassen. Die Kommunikation kann beispielsweise auf der Grundlage der an sich bekannten Car-2-X-Kommunikation erfolgen.
Als geeignete Abmessung für die Umgebungskarte hat sich erwiesen, wenn diese einen Umgebungsbereich mit einem Durchmesser oder einer Kantenlänge in einem Bereich von 10 m bis 200 m aufweist. Hierdurch kann eine Trajektorienplanung für Fahrmanöver des Kraftfahrzeugs zuverlässig durchgeführt werden. Es handelt sich also um eine lokale Umgebungskarte.
Jede Zelle kann eine Abmessung in einem Bereich von 5 cm bis 1 m aufweisen. Die Zellen können alle gleich groß sein oder zumindest einige können unterschiedliche Größen aufweisen. Eine Größe einer Zelle kann geschwindigkeitsabhängig festgelegt werden. So kann für eine geringe Fahrgeschwindigkeit eine kleinere Abmessung der Zellen als für eine größere Fahrgeschwindigkeit vorgesehen werden. Eine Größe einer Zelle kann abhängig von der Entfernung der Zelle zum Kraftfahrzeug festgelegt werden. Zellen in geringerem Abstand zum Kraftfahrzeug können eine geringere Abmessung als Zellen mit größerem Abstand zum Kraftfahrzeug aufweisen.
Eine Weiterbildung sieht vor, dass das Straßenmodell in dem Kraftfahrzeug für eine Bewegungsplanung zum Planen einer Fahrtrajektorie bereitgestellt wird. So kann mittels des Straßenmodells beispielsweise ein Autopilot des Kraftfahrzeugs unterstützt werden.
Um das erfindungsgemäße Verfahren in dem Kraftfahrzeug durchführen zu können, ist durch die Erfindung auch eine Steuervorrichtung für ein Kraftfahrzeug bereitgestellt. Die Steuervorrichtung weist eine Recheneinrichtung auf, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Recheneinrichtung kann hierzu zum Beispiel einen Mikroprozessor oder mehrere Mikroprozessoren aufweisen. Die Steuervorrichtung kann als ein Steuergerät oder eine Steuergeräteverbund ausgestaltet sein.
Durch die Erfindung ist auch ein Kraftfahrzeug bereitgestellt, das eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung aufweist. Das Kraftfahrzeug kann als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, ausgestaltet sein.
Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. 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 oder in Alleinstellung verwendbar.
Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Hierzu zeigt:

1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs;
2 ein Flussschaudiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens;
3 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Umgebungskarte, die in Zellen eingeteilt ist;
4 eine Skizze zur Veranschaulichung von Wahrscheinlichkeitswerten, die zu jeder der Zellen gespeichert sind;
5 eine Skizze zur Veranschaulichung, wie die Wahrscheinlichkeitswerte anhand von Fahrbahnmarkierungen eingestellt werden können;
6 eine Skizze zur Veranschaulichung, wie die Wahrscheinlichkeitswerte anhand von anderen beobachteten Fahrzeugen eingestellt werden können;
7 eine Skizze zur Veranschaulichung der Erzeugung von Startpunkten und zum Ermitteln von Pfaden in der Umgebungskarte;
8 eine weitere Skizze zur Veranschaulichung der Pfadplanung;
9 eine Skizze zur Veranschaulichung der Kombination von bereits ermittelten Fahrstreifengrenzen mit neu ermittelten Fahrstreifengrenzen.
10 eine weitere Skizze zur Veranschaulichung eines Verfahrensschritts des Kombinierens von Fahrstreifengrenzen, die in zwei aufeinanderfolgenden Zeitschritten ermittelt wurden.

1 zeigt ein Kraftfahrzeug 10, bei dem es sich um einen Kraftwagen, insbesondere einen Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, handeln kann. Das Kraftfahrzeug 10 kann eine Sensoreinrichtung 11 aufweisen die beispielsweise eine Frontkamera 12 und/oder eine Empfangseinrichtung 13 aufweisen kann. Die Frontkamera 12 kann beispielsweise einen vor dem Kraftfahrzeug 10 befindlichen Straßenbereich filmen. Die Empfangseinrichtung 13 kann beispielsweise ein WLAN-Funkmodul und/oder ein Mobilfunkmodul umfassen. Über die Empfangseinrichtung 13 kann das Kraftfahrzeug 10 beispielsweise Positionsdaten und/oder Sensordaten aus anderen Kraftfahrzeugen und/oder aus einer Infrastrukturkomponente empfangen.
Die Sensoreinrichtung 12 kann Sensordaten 14, also beispielsweise Kameradaten und/oder Sensordaten aus anderen Kraftfahrzeugen, für eine Steuervorrichtung 15 des Kraftfahrzeugs 10 bereitstellen. Die Steuervorrichtung 15 kann anhand der Sensordaten 14 ein Straßenmodell 16 erzeugen, das beispielsweise einer Fahrerassistenzeinrichtung 17 des Kraftfahrzeugs 10 bereitgestellt werden kann. Das Straßenmodell 16 kann eine geometrische Beschreibung von Fahrstreifen der Straße umfassen, beispielsweise eine Beschreibung als Vektordaten oder Punktemenge. Eine Position des Kraftfahrzeugs 10 in Bezug auf die ermittelten Fahrstreifen, wie sie im Straßenmodell 16 beschrieben sind, ergibt sich aus den Sensordaten 14 der Sensoreinrichtung 11, beispielsweise mittels der Kamera. Die Steuervorrichtung 15 kann beispielsweise als ein Steuergerät des Kraftfahrzeugs 10 ausgestaltet sein.
2 veranschaulicht ein Verfahren, das von der Steuervorrichtung 15 zum Ermitteln des aktuellen Straßenmodells 16 durchgeführt werden kann. Die einzelnen Schritte des Verfahrens werden dann im Weiteren anhand der folgenden Figuren noch näher erläutert. Das Verfahren ist interativ, d.h. es wird in mehreren, aufeinanderfolgenden Messzyklen oder Zeitschritten 18 wiederholt durchgeführt, wobei nach jedem Zeitschritt 18 eine aktuelle Version des Straßenmodells 16 bereitsteht. Ein Zeitschritt 18 kann eine Dauer aufweisen, die in einem Bereich von 50 ms bis 2 s liegen kann.
In einem Schritt S10 können die Sensordaten 14 aus der Sensoreinrichtung 11 empfangen werden. In einem Schritt S11 können in einer Umgebungskarte 19 einzelne Zellen eines Rasters oder Grids der Umgebungskarte 19 dahingehend aktualisiert werden, dass ein Wahrscheinlichkeitswert der jeweiligen Zelle, der eine Wahrscheinlichkeit dafür angibt, dass die Zelle einer Fahrstreifenmitte entspricht, aktualisiert werden. In einem Schritt S12 können in der Umgebungskarte 19 Startpunkte 20 eingetragen werden, die jeweils einen möglichen Ausgangspunkt zum Auffinden eines Fahrstreifens darstellen. In einem Schritt S13 können ausgehend von jedem Startpunkt jeweils ein Pfad 21 mittels beispielsweise einer Pfadplanungsmethode 22 ermittelt werden. Jeder Pfad 21 kann einen möglichen Verlauf eines Fahrstreifens beschreiben. In einem Schritt S14 kann zu jedem ermittelten Pfad jeweils beiderseits des Pfads eine Fahrstreifengrenze 23 ermittelt werden, welche dem Rand eines jeweiligen gefundenen Fahrstreifens 24, der durch den Pfad 21 beschrieben ist, entspricht. In einem Schritt S15 können die ermittelten aktuellen Fahrstreifengrenzen 23 mit Fahrstreifengrenzen 23' aus dem vorangegangenen Zeitschritt 18 kombiniert werden, um hierdurch das Straßenmodell 16 zu erweitern und damit zu aktualisieren. Das so aktualisierte Straßenmodell 16 kann in der beschriebenen Weise zum Beispiel an das Fahrerassistenzsystem 17 ausgegeben werden. Es wird dann wieder im nächsten Zeitschritt 18 mit Schritt S10 begonnen.
3 bis 6 veranschaulichen zum Schritt S11 das Eintragen von Wahrscheinlichkeitswerten in Zellen die Umgebungskarte 19. 3 zeigt, wie die Umgebungskarte 19 einen Ausschnitt oder Bereich 25 einer Fahrzeugumgebung 26 des Kraftfahrzeugs 10 beschreiben kann. Die Umgebungskarte 19 kann in dem Beispiel eine Kantenlänge in einem Bereich von 10 m bis 50 m aufweisen. Die Umgebungskarte 19 ist durch ein Raster oder Grid 27 in die besagten Zellen 28 eingeteilt, wobei in 3 das Grid 27 nur teilweise dargestellt ist und von den Zellen 28 nur einige mit einem Bezugszeichen versehen sind, um die Übersichtlichkeit zu wahren. Das Grid 27 teilt die gesamte Umgebungskarte 19 in Zellen 28 ein. In Abhängigkeit davon, welches Objekt anhand der Sensordaten 14 in einer jeweiligen Zelle 28 erkannt wird, kann in der Zelle 28 ein zu dieser Zelle gespeicherter Wahrscheinlichkeitswert dahingehend angepasst werden, dass festgelegt wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Zelle 28 eine Fahrstreifenmitte eines Fahrstreifens 24 beschreibt.
4 veranschaulicht hierzu anhand von Schraffuren, wie sich in der Umgebungskarte 19 in den Zellen 28 um das Kraftfahrzeug 10 herum Bereiche mit hohen Wahrscheinlichkeitswerten ergeben (weiße Zellen 28), was jeweils einem Fahrstreifen 24 entspricht. Bereiche mit im Verhältnis dazu niedrigeren Wahrscheinlichkeitswerten sind schraffiert oder sogar schwarz (Wahrscheinlichkeit 0) dargestellt. Solche Zellen 28 entsprechen jeweils Fahrstreifengrenzen 23 oder keinen Fahrstreifenmitten. Die Wahrscheinlichkeit für eine Fahrstreifenmitte muss dabei nicht nur als Linie und nicht exakt entlang einer Mittellinie eines Fahrstreifens 24 verlaufen. Es kann zunächst einmal jeder Bereich, der von einem Fahrzeug überfahren worden ist, als Fahrstreifenmitte gewertet werden.
5 veranschaulicht, wie das Kraftfahrzeug 10 beispielsweise auf Grundlage von Sensordaten 14 der beschriebenen Kamera 12 Fahrstreifengrenzen 23 beispielsweise in Form von Fahrbahnmarkierungen 29 mittels einer an sich bekannten Bildverarbeitungsmethode in den Sensordaten 14 erkannt haben kann und dann nicht nur Zellen entlang der Fahrbahnmarkierung 29 selbst, sondern auch weitere Zellen in Abhängigkeit von deren Abstand zu einer Fahrbahnmarkierung 29 in Bezug auf deren Wahrscheinlichkeitswert angepasst haben kann.
6 veranschaulicht, wie das Kraftfahrzeug 10 in seiner Umgebung anhand der Sensordaten 14 andere Fahrzeuge 30 detektiert haben kann und auf Grundlage von einer Bewegungsbahn beispielsweise eines Schwerpunkts 31 jedes Fahrzeugs 30 mögliche Positionen 32 für eine Fahrstreifenmitte eintragen kann. Auch die Breite der Fahrzeuge 30 kann beim Festlegen oder Einstellen von Wahrscheinlichkeitswerten der Zellen 28 genutzt werden.
7 veranschaulicht, die in der Umgebungskarte 19 in dem Schritt S12 die Startpunkte 20 gesetzt werden können. Ausgehend von einer aktuellen Position 32 des Kraftfahrzeugs 10 kann quer zu einer Fahrtrichtung 33, also senkrecht dazu, in vorbestimmten Abstandsintervallen 34 nach einer Zelle 28 gesucht werden, deren Wahrscheinlichkeitswert auf eine Fahrstreifenmitte hindeutet, weil beispielsweise deren Wahrscheinlichkeitswert größer als ein Schwellenwert ist. In einer solchen Zelle 28 kann dann ein Startpunkt 20 gesetzt werden. Ein weiterer Startpunkt 20 kann bei der aktuellen Position 32 des Kraftfahrzeugs 10 gesetzt werden. Ausgehend von jedem Startpunkt 20 können dann die beschriebenen Pfade 21 entlang der möglichen Fahrstreifen 24 gebildet werden.
8 veranschaulicht hierzu zwei Startpunkte und das Grid 27 mit Zellen 28, von denen Zellen 28 mit einer Wahrscheinlichkeit größer als ein Schwellenwert weiß gezeichnet sind und Zellen 28 mit einem Wahrscheinlichkeitswert kleiner als der Schwellenwert oder kleiner als ein zweiter Schwellenwert, der kleiner als der vorgenannte Schwellenwert ist, schraffiert sind. Weiß dargestellte Zellen stellen also eine mögliche Position einer Fahrstreifenmitte dar. Jeder Pfad 21 verläuft durchgehend nur entlang solcher Zellen 21, die eine mögliche Fahrstreifenmitte repräsentieren. Des Weiteren kann eine Haupterstreckungsrichtung jedes Pfads 21 entlang der Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs weisen. Mit anderen Worten kann z.B. vorgesehen sein, dass jeder Pfad 21 höchsten um 45° von der Fahrtrichtung 33 abweicht. Es ergeben sich für jeden Pfad 21 aufeinanderfolgende Zellen 28, die einen möglichen Verlauf eines jeweiligen Fahrstreifens 24 beschreiben. Eine geeignete Pfadplanungsmethode ist beispielsweise auch in einem Fachbeitrag von Tanzmeister et al. beschrieben (Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, Martin Buss: „Path Planning on Grid Maps with Unknown Goal Poses“, 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems - (ITSC), 2013).
Ausgehend von jedem Pfad 21 können dann entlang des Pfads 21 diejenige Zellen 28 ermittelt werden, die dem Pfad 21 an der jeweiligen Stelle am nächsten sind und auf eine Fahrbahnbegrenzung (schraffierte Zelle 28) hinweisen. Hierdurch ergeben sich solche Zellen 28', die jeweils eine Fahrstreifengrenze 23 beschreiben. Diese Zellen sind in 8 und auch in 7 jeweils durch einen Ring markiert. Die Suche nach den Zellen 28' erfolgt insbesondere immer senkrecht vom Pfad 21 weg gerichtet, was durch die senkrecht zum Pfad 21 ausgerichteten Pfeile veranschaulicht ist.
9 veranschaulicht, wie durch die Fahrt des Kraftfahrzeugs 10 zwischen zwei Zeitschritten 18 (symbolisch repräsentiert durch t=0 und t=1) sich der mitbewegte Bereich 25 der Umgebungskarte 19 um einen Abstand 35 verschiebt. Entsprechend können zum Zeitschritt t=1 Fahrstreifengrenzen 23' aus dem vorangegangenen Zeitschritt t=0 in Zellen in der aktuellen Umgebungskarte 19 eingetragen werden, die sich in Bezug auf die Zellen 28 aus dem Zeitschritt t=0 um den Abstand 35 verschoben entgegen der Fahrtrichtung 33 befinden.
10 veranschaulicht den Schritt S15, bei welchem nun die Fahrstreifengrenzen 23' aus dem vorangegangenen Zeitschritt 18 mit den aktuell ermittelten Fahrstreifengrenzen 23 kombiniert werden können, also überlagert und beispielsweise durch eine Linie oder als Punktemenge zusammengefasst werden können. Hieraus ergibt sich dann eine aktuelle Beschreibung der Fahrstreifengrenzen 23 jedes Fahrstreifens 24. Eine solche Fahrstreifengrenze 23 kann beispielsweise als Vektordarstellung oder als Punktemenge in dem Straßenmodell 16 angegeben sein.
Die Fahrerassistenzeinrichtung 17 kann nun anhand der Fahrstreifengrenzen 23 des aktuellen Straßenmodells 16 festlegen, entlang welcher Trajektorie das Kraftfahrzeug 10 entlang der Fahrstreifen 24 geführt werden soll.
Im Folgenden sind noch einmal optionale Details zu den Verfahrensschritten angegeben.
Die Steuervorrichtung 15 für ein mehrteiliges Verfahren aus, das aus Sensordaten 14 eine genaue, lokale „live“-Karte oder Online-Karte von der Fahrzeugumgebung erzeugt, die die Informationen über Fahrbahn- und Fahrstreifenverlauf beinhaltet.
Schritt S11: Erstellung eines Roadmodel-Grids:
Für die Fusion der Messdaten oder Sensordaten von den im Kraftfahrzeug verbauten Sensoren wird ein Verfahren verwendet, dass sich an ein in der Robotik bereits etablierte Verfahren anlehnt und unter dem Begriff „Belegungskarte“ subsummiert wird. Belegungskarten stellen einen universellen Lösungsansatz für die Modellierung der Fahrzeugumgebung dar. Vorliegend wird anstelle einer fertigen Belegungskarte die Umgebung des Kraftfahrzeugs 10 in einer Umgebungskarte 19 kartographiert. Dabei wird die Fahrzeugumgebung durch eine endliche Anzahl an Gitterzellen oder kurz Zellen 28 diskretisiert und es entsteht ein zweidimensionales, planares Gitter. Aus den Messdaten, die von den im Fahrzeug verbauten Sensoren stammen, wird für jede Zelle des Gitters die Information abgeleitet, ob diese Zelle frei oder (durch ein statisches oder dynamisches Hindernis) belegt ist. Da Messdaten jeder Form immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind, behandelt man die gemessenen Informationen grundsätzlich als hypothetisch und drückt dies über eine Wahrscheinlichkeit aus. Üblicherweise wird hierfür ein rekursiver Bayes-Filter zur Zustandsschätzung jeder einzelnen Zelle verwendet. Damit beinhaltet jede Zelle eine berechnete Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Zelle belegt ist.
Im hier vorgestellten Ansatz wird für jede Zelle statt einer Belegungswahrscheinlichkeit eine Wahrscheinlichkeit für eine Fahrstreifenmitte berechnet.
Die Berechnung und Aktualisierung der Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Hypothesen für eine einzelne Zelle erfolgt anhand der von den Sensoren gemessenen „Objekte“. Dabei ist es für das hier vorgestellte Verfahren unerheblich, um welcher Art von Daten es sich handelt und ob die Daten direkt von einem realen physikalischen Sensor stammen oder das Ergebnis einer anderweitigen Daten-(Vor)verarbeitung sind. Es muss lediglich eine Transformation der Daten existieren, um Informationen über mögliche Fahrstreifenmitten oder -grenzen (bzw. im Fall der Verwendung anderer Hypothesen Informationen über eben diese) ableiten zu können.
Schritt S12 bis S14: Pfadplanung:
Im zweiten Schritt wird das aus Schritt S11 erstellte Grid als eine Kostenkarte für eine Pfadplanung aufgefasst. Dabei werden von bestimmten Startpunkten aus Pfade geplant, die hypothetisch von einem Fahrzeug von diesem Punkt aus gefahren werden könnten und möglichst geringe Kosten aufweisen. Welche Hypothesen dabei tatsächlich als Kosten angesehen werden, hängt davon ab, welches Ergebnis benötigt wird. Beispielsweise muss für die Schätzung individueller Fahrstreifen die Wahrscheinlichkeit der Hypothese „Fahrstreifengrenze“ als Kosten angesehen werden, wohingegen dies für die Schätzung der befahrbaren Fläche oder der Randbebauung keine Kosten darstellt.
Für jeden erfolgreich geplanten Pfad 21 wird nun jeweils die linke und rechte „Grenze“ des Pfades 21 extrahiert, also eine Fahrstreifengrenze 23. Als Fahrstreifengrenze 23 werden diejenigen Zellen 28' angesehen, die hohe Kosten (niedriger Wahrscheinlichkeitswert für eine Fahrstreifenmitte) beinhalten und gleichzeitig in der Nähe der Pfade 21 liegen.
Schritt S15: Bildung eines Straßenmodells 16:
Aus den in Schritt S12 bis S14 berechneten Grenzen wird nun ein geometrisches Straßenmodell erstellt. Dabei werden die Grenzen der Pfade aus dem vergangenen Zeitschritt mit den aktuellen Grenzen assoziiert und anschließend ein Straßenmodell erstellt.
Somit hat das Verfahren als Straßenmodell 16 eine lokale live-Karte der Fahrzeugumgebung erzeugt. Zu beachten ist, dass das Verfahren anhand der Pfade ein Straßenmodell schätzt, die Pfade jedoch nicht zur Bewegungsplanung des Fahrzeugs benutzt werden. Die Ermittlung der zu fahrenden Trajektorie erfolgt erst anschließend unter Verwendung des hier erstellten Straßenmodells.
Vorteilhaft an dem Verfahren sind die folgenden Punkte:

- Gridbasierte Darstellung des Fahrzeugumfeldes im Hinblick auf ein Straßenmodell => einheitliche Repräsentation der für die Erstellung eines Straßenmodells relevanten Mess- / Sensordaten;
- Auffassung der gridbasierten Darstellung der Fahrzeugumgebung als Kostenkarte für einen Pfadplaner;
- Pfadplanung als „Werkzeug“ zur Erstellung eines Straßenmodells und nicht zur Bewegungsplanung des Fahrzeugs;
- Möglichkeit, beliebige Sensordaten, die Informationen zum Straßenverlauf geben können, zu fusionieren / zu berücksichtigen bei der Erstellung des Straßenmodells
- Nutzung alle verfügbaren Sensordaten zur Straßenmodellschätzung (Fahrstreifenmarkierungslinien, dynamische Objekte, Randbebauung, klassische Umgebungskarten, vorhandene Kartendaten);
- Bereitstellung eines konsistenten Straßenmodells falls Karte oder Lokalisierung nicht verfügbar sind;
- Befahren von aktuell von der Karte abweichenden Strecken möglich;
- Befahren nicht kartierter Strecken;
- Verzicht auf hochgenaue Kartensätze möglich (optional);
- Straßenmodell benötigt nur Fahrzeugsensordaten als Grundlage.

Durch das Beispiel ist gezeigt, wie durch die Erfindung ein lokales Online-Straßenmodell aus Sensordaten erzeugt werden kann.
Bezugszeichenliste

10: Kraftfahrzeug
11: Sensoreinrichtung
12: Kamera
13: Empfangseinrichtung
14: Sensordaten
15: Steuervorrichtung
16: Straßenmodell
17: Fahrerassistenzsysteme
18: Iteration
19: Umgebungskarte
20: Startpunkt
21: Pfad
22: Pfadplanungsmethode
23: Fahrstreifengrenze
24: Fahrstreifen
23': Vorherige Fahrstreifengrenze
25: Bereich
26: Fahrzeugumgebung
27: Raster
28: Zellen
29: Fahrbahnmarkierung
30: Fahrzeug
31: Schwerpunkt
32: Mögliche Fahrstreifenmitte
33: Fahrtrichtung
34: Abstandsintervall
35: Abstand

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102010048760 A1 [0005]
DE 102014208006 A1 [0005]
DE 102013208521 A1 [0005]

Claims

Verfahren zum Erzeugen eines Straßenmodells (16) während einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs (10), wobei durch eine Steuervorrichtung (15) in aufeinander folgenden Zeitschritten (18) jeweils: - eine Fahrzeugumgebung (26) des Kraftfahrzeugs (10) beschreibende Sensordaten (14) empfangen werden, - anhand der empfangenen Sensordaten (14) in Zellen (28) einer durch ein vorbestimmtes Raster (27) in die Zellen (28) eingeteilten Umgebungskarte (19) jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert dafür, dass die Zelle (28) einem Fahrstreifen oder einer Fahrstreifenmitte entspricht, aktualisiert wird, - in der Umgebungskarte (19) zumindest ein Startpunkt (20) für einen möglichen Fahrstreifen (24) festgelegt wird, - ausgehend von jedem Startpunkt (20) jeweils ein Pfad (21) entlang solcher Zellen (28), die gemäß ihrem jeweiligen Wahrscheinlichkeitswert einen Fahrstreifen oder eine Fahrstreifenmitte beschreiben, ermittelt wird, - zu jedem ermittelten Pfad (21) beiderseits des Pfads (21) eine rechte und eine linke Fahrstreifengrenze (23) ermittelt wird, und - anhand jeder ermittelten Fahrstreifengrenze (23) das Straßenmodell (16) aktualisiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei zum Aktualisieren des jeweiligen Wahrscheinlichkeitswerts der Zellen (28) anhand der Sensordaten (14) ein Fahrzeug (30) erkannt wird und für Zellen (28), die von dem Fahrzeug (30) oder von einem repräsentativen Schwerpunkt (31) des Fahrzeugs (30) überstrichen werden, deren Wahrscheinlichkeitswert erhöht oder auf einen vorbestimmten Wert gesetzt wird und/oder wobei zum Aktualisieren des jeweiligen Wahrscheinlichkeitswerts der Zellen (28) anhand der Sensordaten (14) eine Fahrbahnmarkierung (29) und/oder eine Randbebauung erkannt wird und für Zellen (28), in welchen die Fahrbahnmarkierung (29) und/oder Randbebauung liegt, deren Wahrscheinlichkeitswert verringert oder zu Null gesetzt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der jeweilige Wahrscheinlichkeitswert jeder Zelle (28) mittels eines zur Zustandsschätzung vorgesehenen rekursiven Bayes-Filters verwaltet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Festlegen des zumindest einen Startpunkts (20) zumindest einer an einer aktuellen Position (32) des Kraftfahrzeugs (10) festgelegt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Festlegen des zumindest einen Startpunkts (20) senkrecht zu einer aktuellen Fahrtrichtung (33) des Kraftfahrzeugs (10) in zumindest einem vorbestimmten Abstandsintervall (34) zumindest eine Zelle (28), deren Wahrscheinlichkeitswert größer als ein vorbestimmter Mindestwert ist, ermittelt und der Startpunkt (20) in diese Zelle (28) gelegt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Ermitteln jedes Pfads (21) ausgehend von dem jeweiligen Startpunkt (20) mehrere vorläufige Pfade geplant werden, anhand der vorläufigen Pfade ein freier, befahrbarer Streifen, in welchem sich nur Zellen (28) mit einem Wahrscheinlichkeitswert größer als ein Schwellenwert befinden, ermittelt wird und der Pfad (21) als ein den Streifen repräsentierender Verlauf gewählt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Ermitteln der rechten und der linken Fahrstreifengrenze (23) jedes Pfads (21) ausgehend von dem Pfad (21) die jeweilige Fahrstreifengrenze (23) entlang dem Pfad (21) nächstgelegenen Zellen (28), deren Wahrscheinlichkeitswert ein vorbestimmtes Grenzkriterium erfüllt, festgelegt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Umgebungskarte(19) einen mit dem Kraftfahrzeug (10) mitbewegten Bereich (25) umfasst und nach jedem Zeitschritt (18) der jeweilige Wahrscheinlichkeitswert jeder Zelle (28) in eine solche Zelle (28) übertragen wird, deren Abstand (35) der von dem Kraftfahrzeug (10) zwischen zwei Zeitschritten (18) gefahrenen Strecke entspricht.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bereits aus einem vorangegangenen Zeitschritt (18) ermittelte Fahrstreifengrenzen (23') mit den ermittelten Fahrstreifengrenzen (23) kombiniert werden (S15) und das Straßenmodell (16) auf der Grundlage der kombinierten Fahrstreifengrenzen aktualisiert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zumindest einige der Sensordaten (14) aus einer Sensoreinrichtung (11) des Kraftfahrzeugs und/oder aus einer Umgebungsanalyseeinrichtung des Kraftfahrzeugs (10) und/oder aus einem anderen Kraftfahrzeug (30) und/oder aus einer stationären Infrastrukturkomponente empfangen werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Umgebungskarte (19) einen Umgebungsbereich mit einem Durchmesser oder einer Kantenlänge in einem Wertebereich von 10 m bis 200 m aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei jede Zelle (28) eine Abmessung in einem Bereich von 5 cm bis 1 m aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Straßenmodell (16) in dem Kraftfahrzeug (10) für eine Bewegungsplanung zum Planen einer Fahrtrajektorie bereitgestellt wird.
Steuervorrichtung (15) für ein Kraftfahrzeug (10), wobei die Steuervorrichtung (15) eine Recheneinrichtung aufweist, die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
Kraftfahrzeug (10) mit einer Steuervorrichtung (15) nach Anspruch 14.