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Stand der Technik
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Die Erfindung geht von einer Vorrichtung oder einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche aus. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm.
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Moderne Fahrzeuge verfügen über Fahrsicherheitssysteme die Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Stand des Fahrzeugs und seiner Umgebung treffen, um Fahrzeuginstabilitäten zu vermeiden.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs auf einer vorausliegenden Fahrroute, weiterhin eine Vorrichtung, die dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
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Es wird ein Verfahren zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs auf einer vorausliegenden Fahrroute vorgestellt, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
- Einlesen eines Fahrmerkmalsignals, das zumindest ein Fahrmerkmal des Fahrzeugs repräsentiert, eines aktuellen Geschwindigkeitssignals, das eine aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs anzeigt, eines aktuellen Lenkwinkelsignals, das einen aktuellen Lenkwinkel des Fahrzeugs anzeigt sowie eines Positionssignals, das eine aktuelle Position des Fahrzeugs repräsentiert;
- Bestimmen eines Fahrertypsignals, das einen aktuellen Typ des Fahrers des Fahrzeugs repräsentiert, unter Verwendung des Fahrmerkmalsignals;
- Ermitteln eines Fahrstreckensignals, das eine aktuelle Charakteristik einer vorausliegenden Fahrstrecke anzeigt, unter Verwendung des Positionssignals unter Verwendung einer digitalen Karte;
- Bestimmen eines prognostizierten Geschwindigkeitssignals und eines prognostizierten Lenkwinkelsignals unter Verwendung des aktuellen Geschwindigkeitssignals, des aktuellen Lenkwinkelsignals und des Fahrertypsignals; und
- Durchführen einer Simulation unter Verwendung des prognostizierten Geschwindigkeitssignal, des prognostizierten Lenkwinkelsignals und des Fahrstreckensignals, um ein Stabilitätssignal bereitzustellen, wobei das Stabilitätssignal einen prognostizierten Stabilitätszustand des Fahrzeugs auf der vorausliegenden Fahrstrecke anzeigt.
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Bei dem Fahrzeug kann es sich um ein Fahrzeug zur Personenbeförderung, beispielsweise ein hochautomatisiert fahrendes Fahrzeug, handeln. Bei einer Fahrstabilität kann es sich um eine Stabilität der Lage des Fahrzeugs beim Fahren handeln, insbesondere beim Fahren in Kurven oder bei Seitenwind. Bei einer Fahrroute kann es sich um den Verlauf einer Wegstrecke einer Straße handeln, auf der das Fahrzeug fährt. Ein Fahrmerkmal des Fahrzeugs kann beispielsweise einen Fahrzeugtyp oder eine Fahrzeuggeschwindigkeit repräsentieren. Die aktuelle Geschwindigkeit und der aktuelle Lenkwinkel des Fahrzeugs können von Sensoren des Fahrzeugs erfasst worden sein. Das Positionssignal kann beispielsweise von einer Positionsbestimmungseinrichtung des Fahrzeugs bereitgestellt werden. Die aktuelle Charakteristik kann einen Zustand und/oder einen Verlauf einer vorausliegenden Fahrroute anzeigen. Ein prognostiziertes Geschwindigkeitssignal kann eine voraussichtliche Geschwindigkeit des Fahrzeugs anzeigen und ein prognostiziertes Lenkwinkelsignal kann einen voraussichtlichen Lenkwinkel des Fahrzeugs anzeigen. Das Stabilitätssignal kann beispielsweise verwendet werden, um den Fahrer zu warnen, falls eine Fahrinstabilität prognostiziert wird.
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Vorteilhafterweise kann die Fahrstabilität des Fahrzeugs unter Verwendung des beschriebenen Ansatzes auf einer unmittelbar vorausliegenden Fahrroute durch eine Klassifikation des Fahrertyps und verschiedener Fahrzeugeinrichtungen prognostiziert werden. Beispielsweise kann die Klassifikation des Fahrertyps und verschiedene dazu eingesetzte Module auf den Lernprozessen maschineller Lernmodelle und einer Cloud-Architektur basieren.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Einlesens das Fahrmerkmalsignal, das aktuelle Geschwindigkeitssignal, das aktuelle Lenkwinkelsignal und das Positionssignal über eine drahtlose Übertragungsschnittstelle des Fahrzeugs eingelesen werden. Vorteilhafterweise können durch die drahtlose Übertragung Daten verschiedener Umfeldsensoren, wie beispielweise eine Videokamera und/oder ein Radarsensor, fortlaufend ausgelesen werden. Die Sensoren können beispielsweise Informationen über die Art und Weise bereitstellen, wie ein Fahrer das Fahrzeug fährt.
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Gemäß einer Ausführungsform kann mit einem Schritt des Erfassens das Fahrmerkmalsignal, das aktuelle Geschwindigkeitssignal, das aktuelle Lenkwinkelsignal und das Positionssignal unter Verwendung einer Mehrzahl von Sensoren des Fahrzeugs erfasst werden. Vorteilhafterweise können sämtliche Merkmale aus den Sensordaten von verschiedenen Fahrzeugen extrahiert und in eine Cloud hochgeladen werden.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Bestimmens eine Ansammlung von normierten Fahrzeugmerkmalen gebildet werden und das Fahrertypsignal aus dieser Ansammlung gebildet werden. Ein Normieren der Fahrzeugmerkmale ist sinnvoll, um all die verschiedenen Leistungsbereiche in die gleiche Größenordnung zu bringen. Die Ansammlung kann beispielsweise durch ein sogenanntes Clustering erfolgen.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Bestimmens des Fahrertypsignals ein maschinelles Lernmodell angewendet werden. Bei dem maschinellen Lernmodell kann es sich um ein neuronales Netzwerk handeln, wobei das Netzwerk durch eine Gradientenabstufungsoptimierung die Abweichung zwischen den prognostizierten mit den tatsächlichen Werten trainiert.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Ermittelns des Fahrstreckensignals ferner ein zurückliegendes Fahrstreckensignal, das eine Charakteristik einer bereits zurückliegenden Fahrroute anzeigt, ermittelt werden. Durch das Ermitteln einer zurückliegenden Fahrroute, kann das maschinelle Lernmodell auf der Basis der zurückliegenden Streckendaten seine Prognosen trainieren.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Ermittelns des Fahrstreckensignals ferner ein Fahrkonditionssignal, das eine Kondition einer Fahrroute anzeigt, unter Verwendung von Daten einer Wetterkarte und/oder eines geschätzten Reibwertes zwischen dem Fahrzeug und der Fahrstrecke gebildet werden. Die Kondition der Fahrroute, beispielsweise trocken oder nass, sowie der Reibwert haben einen großen Einfluss auf die Fahrstabilität. Somit trägt eine Berücksichtigung dieser Daten zur Verbesserung des Verfahrens bei. Zusätzlich oder alternativ kann das Fahrkonditionssignal unter Verwendung von Reibwertdaten ermittelt werden, die einen Reibwert zwischen zumindest einem weiteren Fahrzeug und der Fahrroute repräsentieren. Auf diese Weise können die geschätzten Reibwerte von anderen Fahrzeuge über den Cloud geteilt werden und in die Reibungskarte oder eigene Reibungsabschätzung einfließen. Dadurch kann die Reibungskarte sowie die eigene Reibungsabschätzung verbessert werden.
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Gemäß einer Ausführungsform kann der Reibwert unter Verwendung des Fahrmerkmalsignals bestimmt wird. Das Bestimmen des Reibwertes kann hierbei auf den auf die Cloud hochgeladenen Sensorinformationen all derer Fahrzeuge basieren, die im selben Bereich wie das Fahrzeug fahren und Zugriff auf die Cloud haben.
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Dieses Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form einer Vorrichtung kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.
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Hierzu kann die Vorrichtung zumindest eine Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest eine Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, zumindest eine Schnittstelle zu einem Sensor oder einem Aktor zum Einlesen von Sensorsignalen von dem Sensor oder zum Ausgeben von Daten- oder Steuersignalen an den Aktor und/oder zumindest eine Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten aufweisen, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EEPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten beispielsweise elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.
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Unter einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Vorrichtung beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
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Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
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Ausführungsbeispiele des hier vorgestellten Ansatzes sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:
- 1 eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs mit einer Vorrichtung zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs auf einer vorausliegenden Fahrroute gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 2 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 3 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 4 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
- 5 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs auf einer vorausliegenden Fahrroute gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs 100 mit einer Vorrichtung 102 zum Überwachen einer Fahrstabilität des Fahrzeugs 100 auf einer vorausliegenden Fahrroute 104 gemäß einem Ausführungsbeispiel. In diesem Ausführungsbeispiel verfügt das Fahrzeug 100 über ein Fahrassistenzsystem, welches Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Stand des Fahrzeugs 100 und seiner Umgebung trifft, um Unfälle und Abweichungen des Fahrzeugs 100 von der Fahrroute 104 zu vermeiden. Das Fahrerinformationssystem versorgt den Fahrer oder das Motorsteuerungskontrollsystem mit Informationen zur Geometrie und möglichen Hindernissen, beispielweise Stau oder Baustellenarbeiten, auf der vorangehenden Fahrroute 104.
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Die Vorrichtung 102 ist ausgebildet, um ein Stabilitätssignal 106 bereitzustellen, durch das ein prognostizierter Stabilitätszustand des Fahrzeugs 100 auf der vorausliegenden Fahrroute 104 anzeigt wird. Die Vorrichtung 102 ist ferner ausgebildet, um ein Fahrmerkmalsignal 108, ein Geschwindigkeitssignal 110, ein Lenkwinkelsignal 112 und ein Positionssignal 114 zu empfangen und unter Verwendung des Fahrmerkmalsignals 108, des Geschwindigkeitssignals 110, des Lenkwinkelsignals 112 und des Positionssignals 114 das Stabilitätssignal 106 zu bestimmen.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel sind das Fahrzeug 100 und die Vorrichtung 102 über eine drahtlose Schnittstelle miteinander gekoppelt, sodass die Signale 106, 108, 110, 112, 114 über Funk übertragen werden.
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Das Fahrmerkmalsignal 108 enthält Informationen über zumindest ein Fahrmerkmal des Fahrzeugs 100, beispielweise über den Fahrzeugtyp. Das aktuelle Geschwindigkeitssignal 110 zeigt eine aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs 100 an und das aktuelle Lenkwinkelsignal 112 zeigt einen aktuellen Lenkwinkel des Fahrzeugs 100 an. Das Positionssignal 114 zeigt eine gegenwärtige Position des Fahrzeugs 100 auf der Fahrroute 104 an.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist an dem Fahrzeug 100 zumindest ein Umfeldsensor 120 angeordnet. Der Umfeldsensor 120 ist ausgebildet, um das Umfeld des Fahrzeugs 100 zu erfassen. Bei dem Umfeldsensor 120 kann es sich beispielsweise um einen Radar- oder einen Videosensor handeln. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist der Umfeldsensor 120 ausgebildet, um aus den erfassten Umfelddaten das Geschwindigkeitssignal 110 und das Lenkwinkelsignal 112 zu bestimmen und an eine Schnittstelle zu der Vorrichtung 102 bereitzustellen. Alternativ werden das Geschwindigkeitssignal 110 und das Lenkwinkelsignal 112 in einer geeigneten Einrichtung unter Verwendung von Daten einer Mehrzahl von Umfeldsensoren 120 bestimmt und an die Vorrichtung 102 bereitgestellt.
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Derzeitige Fahrassistenzsysteme sind vor allem reagierende Systeme. Diese Systeme treffen Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Stand des Fahrzeugs 100 und seiner Umgebung, um Unfälle und Kollisionen zu vermeiden. Ein Beispiel für solche Fahrassistenzsysteme sind Video- oder Radarbasierende Notfallbremsfunktionen. Die Aktivierung dieser Funktion geschieht sobald ein Objekt in einem Radius von 200 Metern um das Fahrzeug 100 als potenziell gefährlich für die geplante Fahrtrajektorie des Fahrzeugs 100 erachtet wird. Derzeitige Fahrsicherheitssysteme wie ESP/ESC versuchen das Fahrzeug 100 in einer Kurve nach einer erheblichen Abweichung zwischen der Zieltrajektorie und der tatsächlichen Trajektorie des Fahrzeugs zu stabilisieren, also erst dann, wenn das Fahrzeug bereits instabil geworden ist. Fahrerinformationssysteme versorgen den Fahrer oder das Motorsteuerungskontrollsystem mit Informationen zur Geometrie und möglichen Hindernissen, beispielweise Stau oder Baustellenarbeiten, der vorangehenden Fahrroute.
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Vorhersagende Fahrerinformationssysteme verbessern den Komfort der präventiven Intervention und erhöhen die Sicherheitsmarge für den Fahrer. Eine Voraktivierung aktiver Sicherheitssysteme könnte die Zeit für eine Reaktion des Systems erhöhen, was einen weichen Übergang von automatisierten Fahrsystemen ermöglichen könnte. Eine individuelle Warnung, basierend auf den jeweiligen Fahrer und den jeweiligen Straßenverhältnissen, kann die Anzahl möglicher falscher Warnungen reduzieren und somit den Ärger für den Fahrer verringern. Zudem könnte ein möglicherweise fatales Reduzieren von Deaktivierungen von Fahrerassistenzsystemen durch den Fahrer verhindert werden.
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2 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 102 zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Bei der Vorrichtung 102 handelt es sich beispielsweise um die anhand von 1 beschriebene Vorrichtung 102.
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Die Vorrichtung 102 umfasst eine Clustereinrichtung 202. Die Clustereinrichtung 202 ist dazu ausgebildet, um das Fahrmerkmalsignal 108 zu empfangen und basierend auf dem Fahrmerkmalsignal 108 das Fahrertypsignal 204 zu bestimmen und an eine Schnittstelle zu der Fahrermodelleinrichtung 206 bereitzustellen.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst die Vorrichtung 102 ferner die Fahrermodelleinrichtung 206. Die Fahrermodelleinrichtung 206 ist ausgebildet, um das aktuelle Geschwindigkeitssignal 110 und das aktuelle Lenkwinkelsignal 112 zu empfangen und basierend dem aktuellen Geschwindigkeitssignal 110 und dem aktuellen Lenkwinkelsignal 112 ein prognostiziertes Geschwindigkeitssignal 208 und ein prognostiziertes Lenkwinkelsignal 210 zu bestimmen und an eine Schnittstelle zu einer Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 bereitzustellen.
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Die Vorrichtung 102 umfasst weiterhin eine Navigationseinrichtung 214. Die Navigationseinrichtung 214 ist dazu ausgebildet das Positionssignal 114 zu empfangen und basierend auf dem aktuellen Positionssignal 114 ein Fahrstreckensignal 216 zu bestimmen und an eine Schnittstelle zu der Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 bereitzustellen.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst die Vorrichtung 102 ferner die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212. Die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 ist ausgebildet, um das prognostizierte Geschwindigkeitssignal 208, das prognostizierte Lenkwinkelsignal 210 und das Fahrstreckensignal 216 zu empfangen und basierend auf dem prognostizierten Geschwindigkeitssignal 208, dem prognostizierten Lenkwinkelsignal 210 und dem Fahrstreckensignal 216 das Stabilitätssignal 106 zu bestimmen und an das Fahrzeug bereitzustellen.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird eine Vorhersage der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Lenkeingabe des Fahrers (Lenkwinkel), die in dem prognostizierten Geschwindigkeitssignal 208 und dem prognostizierten Lenkwinkelsignal 210 abgebildet werden, basierend auf vorangegangenen Werten der Fahrzeugdynamik, der Fahrereingaben und des Fahrstils bereitgestellt. Dabei wird angenommen, das vorangegangene Werte der Fahrzeugdynamik und der Fahrereingaben die Modellierung der Vorhersage der Fahrzeugdynamik unterstützen. Ferner wird angenommen, dass die Identifizierung des aktuellen Fahrstils des Fahrers die Modellierung der unbekannten zukünftigen Fahrereingaben unterstützen.
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Der Fahrstil wird gemäß einem Ausführungsbeispiel durch einen Klassifizierer identifiziert, der in einem ersten Anwendungsfall trainiert wird. Dabei werden die letzten N Wert von folgenden Fahrzeugsignalen und Fahrereingaben verwendet: Fahrzeuggeschwindigkeit, Lenkwinkel, Gaspedalposition, Bremspedalposition, Längsbeschleunigung und Querbeschleunigung.
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3 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 102 zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel. Bei der Vorrichtung 102 handelt es sich beispielsweise um die anhand von 1 und 2 beschriebene Vorrichtung 102.
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Die Vorrichtung 102 zielt darauf aus eine Fahrzeuginstabilität auf der unmittelbar vorausliegenden Fahrroute 104 des Fahrzeugs 100 vorherzusagen, wobei der Kern der Vorrichtung 102 ist, die Handlung des Fahrers auf der unmittelbar vorausliegenden Fahrroute 104 vorherzusagen. Dies ist dank einer Klassifikation des Fahrers und verschiedener fahrformender Module möglich, die auf den Lernprozessen moderner Maschinen und einer Cloud-Architektur basieren.
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Eine Kombination aus dem Wissen über zukünftige Handlungen des Fahrers und präzisen Information zur Fahrroutenbeschaffenheit ermöglicht eine Fahrzeugsimulation mit Blick in die Zukunft, um eine mögliche Abweichung des Fahrzeugs von der vorausgehenden Fahrroute vorherzusagen.
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Um eine Vorhersage des Fahrerverhaltens durchführen zu können, gilt es zunächst herauszufinden, welche Art Fahrer das Fahrzeug fährt. Diese Charakterisierung kann durch verschiedene über eine Schnittstelle von einem oder mehreren Fahrzeugen empfangene Fahrmerkmalsdaten 301 erfolgen, die sich beispielsweise auf den Fahrzeugtyp, die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Längs- und Querbeschleunigung des Fahrzeugs, die übliche Distanz des eigenen Fahrzeugs zum vorderen Fahrzeug beim Überholen, wie oft der Fahrer die Fahrspur wechselt, die Art und Weise, wie der Fahrer bremst und/oder wie der Fahrer beschleunigt beziehen. Alle diese Fahrmerkmalsdaten 301 werden in einer Fahrmerkmaleinrichtung 302 gesammelt und definieren die Art und Weise, wie ein Fahrer das Fahrzeug fährt. Die Informationen über das Fahrverhalten des Fahrers werden dann in Form eines Fahrmerkmalsignals 108 an die Clustereinrichtung 202 bereitgestellt.
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Sobald der Fahrertyp bekannt ist, kann ein Vorhersagemodell entwickelt und ein Fahrertypsignal 204 an die Fahrermodelleinrichtung 206 weitergeleitet werden. Nun werden auch ein aktuelles Geschwindigkeitssignal 110 und ein aktuelles Lenkwinkelsignal 112 an die Fahrermodelleinrichtung 206 bereitgestellt, um eine Basisgeschwindigkeit und ein Lenkradprofil entlang einer Entfernung vor dem Fahrzeug zur Verfügung zu stellen. Die Fahrermodelleinrichtung 206 wird mit einem neuronalen Netzwerk implementiert, wobei die bevorzugte Architektur für das Netzwerk entweder, aufgrund seiner tiefen Architektur, ein mehrschichtiges Perzeptron ist, oder ein wiederkehrendes Netzwerk, das auf Langzeit-Gedächtniszellen basiert und sich an vergangene Entscheidungen erinnern kann. Beide Architekturen haben ihre Leistung bei der Extraktion von Mustern aus großen Datenmengen bereits bewiesen.
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Die Navigationseinrichtung 214 enthält Informationen über die bereits zurückgelegte Fahrroute des Fahrzeugs sowie auch über die vorausgehende Fahrroute. Die Information über die bereits zurückgelegte Fahrroute stellt die Navigationseinrichtung 214 in Form eines zurückliegenden Fahrstreckensignals 304 an die Fahrermodelleinrichtung 206 bereit. Allerdings reicht diese Navigationsinformation nicht aus, um das Fahrzeugverhalten genau zu simulieren. Die Karteninformationen der Navigationseinrichtung 214 werden daher mit der Kenntnis der Fahrbahnkondition bereichert. Die Fahrbahnkondition wird auf der Grundlage einer webbasierenden Wetterkarte 306 und einer Echtzeit-Reibungskarte 308 geschätzt, die von Fahrzeugen ausgearbeitet werden, die ihre Reibungsschätzung auf die Cloud hochladen. Die Daten zur geschätzten Reibung in Abstimmung mit der Karteinformation kann dann über ein Fahrkonditionssignal 310, das eine Kondition einer Fahrroute anzeigt, an die Navigationseinrichtung 214 bereitgestellt werden. Die Navigationseinrichtung 214 stellt dann wiederum unter Verwendung des Fahrkonditionssignals 310 das Fahrstreckensignal 216 an die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 bereit.
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Gemäß einer Ausführungsform werden innerhalb der Vorrichtung 102 weitere Signale empfangen und bereitgestellt, um die Funktion des Verfahrens zum Überwachen einer Fahrstabilität des Fahrzeugs auf der vorausliegenden Fahrroute zu erweitern und/oder zu verbessern. So ist eine die webbasierende Wetterkarte 306 umfassende Einrichtung optional ferner ausgebildet, Information über das aktuelle Wetter durch ein Wettersignal 312 zu empfangen. Die Echtzeit-Reibungskarte 308 ist optional ferner ausgebildet, ein eine aktuelle Reibung zwischen Fahrzeug und Fahrbahn charakterisierendes Fahrreibungssignal 314 zu empfangen, das beispielsweise einen Reibwert µ überträgt, und unter Verwendung des Fahrreibungssignals 314 ein Reibungswertsignal 316 an die Wetterkarte 306 bereitzustellen. Die Fahrermodelleinrichtung 206 ist optional ferner ausgebildet, ein Prognosewertsignal 318 bereitzustellen und wiederum selbst zu empfangen. Das Prognosewertsignal 318 vergleicht die prognostizierten Werte der Fahrzeuggeschwindigkeit und des Lenkradwinkels und vergleicht diese mit den tatsächlichen Fahrbahnwerten. Die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 ist optional ferner ausgebildet, um ein Fahrzeugtypsignal 320 zu empfangen, das zusätzlich von der Fahrmerkmaleinrichtung 302 empfangen oder von der Fahrmerkmaleinrichtung 302 bereitgestellt wird. Das Fahrzeugtypsignal 320 enthält hierbei Informationen zum spezifischen Typ des Fahrzeugs.
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Wenn alle diese Informationen verfügbar sind, kann eine fahrzeugspezifische Simulation durchgeführt werden. Für jedes Fahrzeug, das mit dem „Cloudbasierten Fahrzeuginstabilitäts-Prädiktor-System“ verbunden ist, wird eine Simulation kontinuierlich entlang seines wahrscheinlichsten Antriebs durchgeführt, was eine Vorhersage möglicher Abweichungen des Fahrzeugs von der Fahrspur ermöglicht. Nach der Simulation werden gegebenenfalls vorbeugende Maßnahmen ausgelöst, beispielsweise eine Warnung des Fahrers, eine Korrektur der Fahrzeugtrajektorie oder ein Sicherheitsstopp. Dazu wird von der Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 das Stabilitätssignal 106 bereitgestellt.
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Gemäß einer Ausführungsform ist es auch möglich, die prognostizierten Trajektorien von verschiedenen Fahrzeugen, die sich in derselben Umgebung wie das eigene Fahrzeug befinden, auf die Cloud zu hochzuladen, um mögliche Kollisionen zwischen Fahrzeugen und/oder Kollisionen zwischen Fahrzeugen und Fremdobjekten vorherzusagen.
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4 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 102 zum Überwachen einer Fahrstabilität eines Fahrzeugs 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Bei der Vorrichtung 102 handelt es sich beispielsweise um die anhand von 1, 2 und 3 beschriebene Vorrichtung 102. Die Vorrichtung 102 stellt gemäß diesem Ausführungsbeispiel ein sogenanntes Backend-Cloudsystem dar.
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Die Clustereinrichtung 202 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um diverse Fahrmerkmale aus den Sensordaten von verschiedenen Fahrzeugen, wie dem Fahrzeug 100, zu extrahieren und in die Cloud hochzuladen. Diese Fahrmerkmale werden in der Fahrmerkmaleinrichtung 302 zu einem bestimmten Satz verrechnet und alle Daten dann zwischen bestimmten Zeitabschnitten, beispielsweise alle 5 Minuten, gesammelt und verwendet. Die Klassifikation des Fahrertyps kann sich während derselben Fahrt aufgrund von Änderungen der Wetterbedingungen, der Verkehrssituation oder des Fahrerzustands ändern, daher wird die Klassifikation des Fahrertyps ständig durchgeführt. Die Fahrmerkmale werden über eine drahtlose Übertragungsschnittstelle 402 eines Fahrzeugs 100 oder mehrerer Fahrzeuge eingelesen.
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Zum Erfassen der den Fahrmerkmalen zugrundeliegenden Daten weist das Fahrzeug 100 eine Mehrzahl von Sensoren 120, hier beispielhaft eine Videokamera, einen Radarsensor, Inertialsensoren, einen Lenkwinkelsensor sowie Sensoren zur Überwachung der Energieversorgung, sogenannte Powertrainsensoren. Zur Datenübertragung über die Übertragungsschnittstelle 402 umfasst das Fahrzeug 100 gemäß einem Ausführungsbeisiel ein Anbindungsmodul zum Anbinden des Fahrzeugs 100 an eine Cloud auf.
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Bei den Fahrmerkmalen handelt es sich zumindest um einige der im Folgenden aufgelisteten Merkmale:
- - die Entfernung des Fahrzeugs zum vorausfahrenden Fahrzeug, die mit einem Video- oder Radarsensor geschätzt werden kann.
- - die Entfernung des Fahrzeugs zum vorausfahrenden Fahrzeug kurz vor dem Überholvorgang, die mit einem Video- oder Radarsensor geschätzt werden kann.
- - das Überschreiten der Geschwindigkeit während des Fahrens in einem Straßensegment unter regulatorischer Geschwindigkeitsbegrenzung. Dies kann mit einem Videosensor mit einer Verkehrszeichenerkennung und den Fahrzeuggeschwindigkeitssensoren geschätzt werden.
- - die Verzögerung beim Anwenden des Bremspedals. Dies kann mit dem Trägheitssensor und den Bremssensoren geschätzt werden.
- - die Beschleunigung beim Anwenden des Gaspedals Dies kann mit dem Trägheitssensor und dem Antriebsstrangsensor geschätzt werden.
- - die Seitenbeschleunigung beim Verlassen der Autobahn. Dies kann mit einem Trägheitssensor und dem Videosensor geschätzt werden.
- - die Durchschnittliche Dauer beim Umschalten zwischen Gas- und Bremspedal. Dies kann mit dem Antriebsstrangsensor und den Bremssensoren geschätzt werden
- - die Steigung des Bremspedals. Dies kann mit den Bremssensoren geschätzt werden.
- - die Kurtosis der Bremspedalanwendung. Dies kann mit den Bremssensoren geschätzt werden.
- - Die Kurtosis der Gaspedalanwendung. Dies kann mit den Bremssensoren geschätzt werden.
- - die Steigung bei der Anwendung des Gaspedals. Dies kann mit dem Antriebsstrangsensor geschätzt werden.
- - die Steigung während der Beschleunigung des Fahrzeugs. Dies kann mit dem Trägheitssensor geschätzt werden.
- - die Steigung während der Verzögerung des Fahrzeugs. Dies kann mit dem Trägheitssensor geschätzt werden.
- - die Frequenz des Spurwechsels. Dies kann durch eine Videokamera geschätzt werden.
- - die Delta-Geschwindigkeit zu den umliegenden Fahrzeugen. Dies kann mit dem Radarsensor oder im Backend durch einen Vergleich der von den anderen Fahrzeugen in der Umgebung des Fahrzeugs hochgeladenen Informationen geschätzt werden.
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Die unterschiedlichen Fahrmerkmale werden dann genormt und in Vektoren zur weiteren Verarbeitung abgebildet. Die Normung ist erforderlich, um alle verschiedenen Leistungsbereiche in die gleiche Größenordnung zu bringen. Anschließend wird ein Clustering auf die Vektoren angewendet, um die verschiedenen Fahrertypen mit einer festen Anzahl von Clustern zu bestimmen. Nachdem das Clustering abgeschlossen ist, ist es möglich, jedem Zeitfenster einen Fahrertypen zuzuordnen.
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Die Fahrermodelleinrichtung 206 ist ausgebildet, um eine Vorhersage über die Fahrzeuggeschwindigkeit und den Lenkradwinkel des Fahrzeugs für die vorausliegende Fahrroute bereitzustellen. Die Dateneingabe zu der Fahrermodelleinrichtung 206 erfolgt über das Fahrermerkmalsignal 108, das aktuelle Geschwindigkeitssignal 110, das aktuelle Lenkwinkelsignal 112 und das zurückliegende Fahrstreckensignal 304. Diese Signal informieren die Fahrermodelleinrichtung 206 über den aktuellen Fahrertyp, den aktuellen dynamischen Zustand des Fahrzeugs, das heißt die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Fahrzeugbeschleunigung, der Lenkwinkel, die Bremse und die Gaspedalanwendung, über die Geometrie der Fahrroute, das heißt ihre Krümmung, ihre Steigung, Kreuzungen und Verkehrsregulierungen und über den Straßenzustand der Fahrroute. Die Fahrermodelleinrichtung 206 ist ausgebildet, um Informationen über die prognostizierte Fahrgeschwindigkeit via des prognostizierten Geschwindigkeitssignals 208 und über den prognostizierten Lenkradwinkel via des prognostizierten Lenkwinkelsignals 210 für einen festen Abstand vor dem Fahrzeug, beispielsweise 2 Kilometer, an die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 auszugeben. Die Vorhersage über Fahrgeschwindigkeit und den Lenkradwinkel kann von der wahrscheinlichsten Fahrroute des Fahrzeugs 100 auch auf alternative Routen erweitert werden.
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Die Fahrvorhersage wird mit einem maschinellen Lernmodell, beispielsweise einem tiefen neuronalen Netzwerk oder wiederkehrenden neuronalen Netzwerken implementiert. Die Netzwerke können durch eine Gradientenabstufungsoptimierung die Abweichung zwischen den prognostizierten mit den tatsächlichen Werten trainieren.
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Die Navigationseinrichtung 214 ist ausgebildet, um der Fahrermodelleinrichtung 206 und der Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 Informationen zu der wahrscheinlichsten dem Fahrzeug vorausgehenden Fahrroute plus alternative Fahrstrecken zur Verfügung zu stellen. Ferner stellt die Navigationseinrichtung 214 der Fahrermodelleinrichtung 206 und der Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 Informationen zu den Straßenbedingungen, beispielsweise Reibungswert, Zustand der Straße, Baustellen, zur Verfügung. Diese Informationsausgabe erfolgt über das Fahrstreckensignal 216, das zurückliegendes Fahrstreckensignal 304 und das Fahrkonditionssignal 310.
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Die Information zu dem Straßenzustand kann auf der Grundlage des Wettersignals 312 für den Fahrbereich basieren sowie auch auf der Reibungsschätzung der hochgeladenen Sensorinformation von allen Fahrzeugen, die gerade vor dem Fahrzeug 100 fuhren. Beispielsweise wird über das Wettersignal 312 eine webbasierte Wetterinformation übertragen. Ferner können auch Informationen zu Baustellenbereichen, die von einem Videosensor 120 erkannt werden, der in dem Fahrzeug 100 installiert ist, bereitgestellt werden. Die Navigationseinrichtung 214 aktualisiert dabei die Straßenmerkmale kontinuierlich, um die Informationen bestmöglich liefern zu können.
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Die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 simuliert den Fahrzeugantrieb entlang der am wahrscheinlichsten gefahrenen Fahrroute, um die Fahrzeugstabilität zu bewerten, so dass eine mögliche Instabilität der Fahrzeugdynamik bestmöglich prognostiziert werden kann. Im Falle einer prognostizierten Abweichung von der Fahrspur, oder im schlimmsten Fall, einer Abweichung des Fahrzeugs 100 von der Straße, wird der Fahrer gewarnt oder das automatisierte Fahrzeug aufgefordert, das Manöver zu übernehmen oder gar sicher auf der Notfallspur zu stoppen. Hierfür stellt die Fahrzeugsimulationseinrichtung 212 das Stabilitätssignal 106 an eine Individuelle Übertragungseinrichtung 404 bereit. Diese präventive Handlung erfolgt individuell, daher ist eine Fahrzeugidentifikation und/oder -authentifizierung erforderlich.
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5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 500 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Verfahren kann beispielsweise unter Verwendung der anhand von 2 beschriebenen Vorrichtung ausgeführt werden.
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Das Verfahren 500 umfasst einen Schritt 511, in dem das Fahrmerkmalsignal, das aktuelle Geschwindigkeitssignal, das aktuelle Lenkwinkelsignal und das Positionssignals unter Verwendung einer Mehrzahl von Umfeldsensoren des Fahrzeugs erfasst werden.
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In einem Schritt 501 wird das Fahrmerkmalsignal, das zumindest ein Fahrmerkmal des Fahrzeugs repräsentiert, ein aktuelles Geschwindigkeitssignal, das eine aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs anzeigt, ein aktuelles Lenkwinkelsignal, das einen aktuellen Lenkwinkel des Fahrzeugs anzeigt sowie ein Positionssignals, das eine aktuelle Position des Fahrzeugs repräsentiert, eingelesen.
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In einem Schritt 503 wird das Fahrertypsignal, das einen aktuellen Typ des Fahrers des Fahrzeugs repräsentiert, unter Verwendung des Fahrmerkmalsignals bestimmt.
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In einem Schritt 505 wird das Fahrstreckensignal, das eine aktuelle Charakteristik einer vorausliegenden Fahrroute anzeigt, unter Verwendung des Positionssignals und unter Verwendung einer digitalen Karte ermittelt.
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In einem Schritt 507 wird das prognostizierte Geschwindigkeitssignal und das prognostizierte Lenkwinkelsignals unter Verwendung des aktuellen Geschwindigkeitssignals, des aktuellen Lenkwinkelsignals und des Fahrertypsignals bestimmt.
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Schließlich wird in einem Schritt 509 eine Simulation unter Verwendung des prognostizierten Geschwindigkeitssignal, des prognostizierten Lenkwinkelsignals und des Fahrstreckensignals durchgeführt, um das Stabilitätssignal bereitzustellen, wobei das Stabilitätssignal einen prognostizierten Stabilitätszustand des Fahrzeugs auf der vorausliegenden Fahrroute anzeigt.
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Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.
