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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und Systeme zur Simulation von Fußgängern.
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Die
JP05018661 B2 offenbart eine Vorrichtung zur Fußgängersimulation.
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Der erfindungsgemäße Verfahren zur Simulation von Fußgängern umfasst die Schritte:
- a) Erfassen von Bewegungsdaten (5) von realen Fußgängern (1), so dass diese genutzt werden können für eine Simulation von Fußgängern (4);
- b) Verarbeitung der Bewegungsdaten (5).
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In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst das Verfahren den Schritt:
- c) Simulation von Fußgängern, basierend auf den Bewegungsdaten.
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Tests von autonomen Fahrzeugen können unter anderem in simulierten Umgebungen erfolgen. Dies reduziert zum einen den Aufwand und damit die Kosten für einen solchen Test. Zum anderen werden dabei auch die Gefahren für andere Verkehrsteilnehmer reduziert, da sich das autonome Fahrzeug während des Tests nicht innerhalb des realen Straßenverkehrs befindet.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht eine Simulation von Fußgängern basierend auf Bewegungsdaten. Diese umfassen tatsächlich von realen Fußgängern durchgeführten Bewegung und/oder Aktionen.
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So wird eine realitätsnahe Simulation von Fußgängern ermöglicht. Dies ermöglicht die Erhöhung der Genauigkeit der Tests für autonome Fahrzeuge, ohne das Risiko für andere Verkehrsteilnehmer zu erhöhen.
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Für die Simulation wird eine große Menge an Bewegungsdaten von einer großen Menge von realen Fußgängern erfasst. Die Mengen werden dabei bevorzugt so groß gewählt, dass außergewöhnliche Bewegungsdaten von realen Fußgängern, die sich außergewöhnlich verhalten, identifiziert werden können, und so, dass die gewöhnlichen Bewegungsdaten von gewöhnlichen realen Fußgängern möglichst wenig verfälschen. Bevorzugt werden mindestens 100 Bewegungen und/oder Aktionen von mindestens 1000 realen Fußgängern erfasst.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst die Verarbeitung der Bewegungsdaten eine Kategorisierung von gängigen Bewegungsmustern der realen Fußgänger.
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Kategorien von gängigen Bewegungsmustern umfassen dabei beispielsweise ein generelles Verhalten der realen Fußgänger. Das generelle Verhalten unterscheidet, ob die Fußgänger als entspannt, hektisch und/oder unberechenbar einzustufen sind. Gängige Bewegungsmuster umfassen dabei beispielsweise das Überqueren einer Straße. Die Überquerung kann dabei beispielsweise an einer Ampel und/oder an einem Zebrastreifen erfolgen.
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Zusätzlich ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren auch eine Vorhersage über das Verhalten von realen Fußgängern, welche von Sensoren von autonom und/oder teilweise autonom fahrenden Fahrzeugen erfasst werden. Die Vorhersage wird dabei anhand der Bewegungsdaten erstellt und ermöglicht eine Erhöhung der Sicherheit von autonomen und/oder teilweise autonomen Fahrzeugen innerhalb des realen Straßenverkehrs.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ist insbesondere geeignet für eine Anwendung im Bereich von Tests von autonomen Fahrzeugen.
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Ein erfindungsgemäßes System zur Erfassung und zur Verarbeitung von Bewegungsdaten von realen Fußgängern ist eingerichtet, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen.
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Die erfindungsgemäßen Systeme zur Simulation von Fußgängern sind eingerichtet, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen.
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Die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens ergeben sich in gleicher Weise für die erfindungsgemäßen Systeme.
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Die abhängigen Ansprüche beschreiben weitere vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung.
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Bevorzugte Ausführungsbeispiele werden anhand der folgenden Figur näher erläutert.
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1 zeigt schematisch das erfindungsgemäße Verfahren zur Simulation von Fußgängern 1 zur Anwendung im Bereich des autonomen Fahrens von Fahrzeugen. Das Verfahren umfasst die Schritte:
- a) Erfassen von Bewegungsdaten 5 von realen Fußgängern 1), so dass diese genutzt werden können für eine Simulation von Fußgängern (4);
- b) Verarbeitung der Bewegungsdaten 5.
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Zudem umfasst das Verfahren den Schritt:
- c) Simulation von Fußgängern 4, basierend auf den Bewegungsdaten 5.
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Zudem umfasst die Analyse die Kategorisierung von gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9 der realen Fußgänger 1.
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Zu den gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9 zählen beispielsweise das Überqueren einer Straße 6 und/oder das Vorbeiwinken 7 von Fahrzeugen durch die Fußgänger 1. Dabei sind insbesondere solche Bewegungen und/oder Aktionen umfasst, die reale Fußgänger 1 ausführen. Beispielsweise überqueren reale Fußgänger 1 selten eine Straße genau rechtwinklig zu der aktuellen Straßenbegrenzung. Häufiger tendieren die Fußgänger dazu, die Straße schräg in der Richtung zu überqueren, die ihrem aktuellen Ziel näher liegt. Die Richtung des aktuellen Ziels signalisiert der Fußgänger dabei beispielsweise durch Blicken in diese Richtung.
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Auch das Vorbeiwinken 7 von Fahrzeugen ist eine Bewegung und/oder Aktion, die von realen Fußgängern 1 durchgeführt wird. Dabei verzichtet der reale Fußgänger 1 auf sein aktuelles Recht des Vorrangs und tritt dieses an das Fahrzeug ab, welches er vorbeiwinkt. Dadurch ändern sich in dieser Situation signifikant die Bewegungen und/oder Aktionen des realen Fußgängers 1.
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Eine Analyse der Bewegungsdaten 5 basierend auf der Kategorisierung gängiger Bewegungsmuster 6,7,8,9 ermöglicht damit eine realitätsnahe Simulation von Fußgängern.
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Zudem werden die Bewegungsdaten 5 durch Sensoren 11 erfasst, welche an realen Fußgängern angebracht sind.
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Die Anbringung erfolgt dabei möglichst diskret, so dass die realen Fußgänger 1 nicht von den Sensoren 11 beeinträchtigt werden. Ihre Bewegungsdaten 5, also ihre Bewegungen und/oder Aktionen, werden so möglichst wenig durch die Sensoren 11 verfälscht. In diesem Ausführungsbeispiel erfolgt die Anbringung der Sensoren 11 am Kopf der Fußgänger 1, und/oder an einer Kopfbedeckung und/oder an der Kleidung, die die Fußgänger 1 tragen.
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Zudem umfassen die Sensoren 11 Beschleunigungssensoren 10, und/oder Kameras 2 und/oder GPS Tracker 3.
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Die Beschleunigungssensoren 10 mit Gummibandbefestigungen an den Gelenken der de Fußgänger 1 angebracht. Es werden in diesem Ausführungsbeispiel 17 Bewegungssensoren 10 pro Fußgänger verwendet. Diese sind an allen großen Gelenken, wie Ellenbogen, Handgelenk, Hüfte, Knien und Hals angebracht. Sie ermöglichen eine Erfassung von Bewegungen, welche die Fußgänger 1 ausführen. Auf diese Weise wird beispielsweise das Vorsetzen eines Beins erfasst.
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Vorteilhafterweise sind durch die Verwendung der Bewegungssensoren die erfassten Datenmengen vergleichsweise klein, so dass für das Vorsetzen eines Beins weniger als 35 Kbyte an Daten anfallen. Diese geringen Datenmengen erleichtern die Verarbeitung der Bewegungsdaten 5. Die Bewegungssensoren operieren dabei mit einer Frequenz von 100 Hz.
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Die Kameras 2 werden eingesetzt, um die visuelle Umgebung der Fußgänger zu erfassen. Zusätzlich wird die Blickrichtung der Fußgänger erfasst. Dadurch wird eine Analyse der Bewegungsdaten 5 basierend auf den visuellen Reizen, welchen der Fußgänger 1 ausgesetzt ist, ermöglicht. Dies ermöglicht eine genauere Simulation von Fußgängern 4 für das Vorliegen von Situationen, die denen ähnlich sind, welche durch die visuellen Reize erfasst wurden. Dies Wiederum ermöglicht eine Zuordnung von gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9 für bestimmte visuelle Reize aus der Umgebung der Fußgänger 1.
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Die GPS Tracker werden eingesetzt, um einen Aufenthaltsort der realen Fußgänger 1 zu erfassen. Dier wird mit einer Häufigkeit von etwa 1 pro Sekunde erfasst. Dadurch ergibt sich bei einer durchschnittlichen Geschwindigkeit eines Fußgängers von 1 m/s eine Ortauflösung von etwa 1 m. Dies ermöglicht das Erfassen von realitätsnahen Bewegungsdaten 5 der realen Fußgänger 1. Insbesondere wird das Erfassen von Verläufen der Aufenthaltsorte der realen Fußgänger 1 ermöglicht.
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Eine Analyse der Bewegungsdaten 5 ist dann in Abhängigkeit von der Straßensituation, welche beispielsweise aus Straßenkarten ausgelesen werden kann, und/oder in Abhängigkeit von den visuellen Bewegungsdaten 5 möglich.
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Dies ermöglicht eine realitätsnahe Simulation von Fußgängern 4 in Situationen, in denen die visuellen Reize und/oder die Straßensituation ähnlich sind zu denen, zu denen vorher Bewegungsdaten 5 erfasst wurden.
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Zudem umfassen die Bewegungsdaten 5 die Gestik, und/oder die Mimik der realen Fußgänger 1 und/oder den zeitlichen Verlauf von Aufenthaltsorten der realen Fußgänger 1.
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Zudem umfassen die Bewegungsdaten 5 Arm- und/oder Beinbewegungen und/oder die Blickrichtung der realen Fußgänger 1.
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In diesem Ausführungsbeispiel werden HD Kameras mit einer Bildwiederholungsrate von 40 Bildern pro Sekunde verwendet. Dadurch werden auch Details, beispielsweise in der Gestik der realen Fußgänger 1 präzise erfasst.
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Die Bewegungsdaten 5 sind dabei beispielsweise Bewegungen und/oder Aktionen, welche der realen Fußgänger 1 ausführt, bevor er eine Straße überquert. Dies kann beispielsweise das leichte und/oder zurücksetzen Vorsetzen eines Beins sein, wenn sich der Fußgänger nahe an einem Straßenrand befindet. Dies ermöglicht eine Zuordnung des Vorsetzens des Beins zu dem gängigen Bewegungsmuster des Überquerens einer Straße. Dadurch können gängige Bewegungsmuster 6,7,8,9 präziser kategorisiert werden. Dies ermöglicht eine Erhöhung der Genauigkeit des Tests für das autonome Fahrzeug.
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Zur Mimik zählt beispielsweise die Blickrichtung des realen Fußgängers 1. Diese ermöglicht eine präzise Kategorisierung der Bewegungen und/oder Aktionen des Fußgängers in gängige Bewegungsmuster 6,7,8,9. So wird beispielsweise an der Blickrichtung ein anstehendes schräges Überqueren der Straße kategorisiert.
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Zudem erfolgt die Kategorisierung anhand der Häufigkeit, mit der ähnliche Bewegungsdaten bei den realen Fußgängern (1) erfasst wurden, und/oder anhand manuell festgelegter und bekannter gängiger Bewegungsmuster (6,7,8,9).
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Nach der Erfassung der Bewegungsdaten 5 von realen Fußgängern 1 werden diese kategorisiert. Dabei können diskrete Bewegungen und/oder Aktionen, die von realen Fußgängern 1 ausgeführt werden, identifiziert werden. Häufig erfasste Bewegungen und/oder Aktionen werden dann zu gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9 zusammengefasst und/oder zugeordnet. Neu erfasste Bewegungen und/oder Aktionen aus den Bewegungsdaten 5 können dann mit den gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9 vergleichen, und bei hinreichend großer Übereinstimmung dem jeweiligen gängigen Bewegungsmuster 6,7,8,9zugeordnet werden. Ein Schwellwert für eine hinreichend große Übereinstimmung ist dabei so klein gewählt, dass eine fälschliche Zuordnung zu einem ähnlichen gängigen Bewegungsmuster 6,7,8,9 vermindert und/oder verhindert wird. Dies ermöglicht eine präzise Zuordnung der Bewegungen und/oder Aktionen der Fußgänger zu den gängigen Bewegungsmustern 6,7,8,9. Dies ermöglicht eine realitätsnahe Simulation der Fußgänger 4 ermöglicht.
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Die gängigen Bewegungsmuster 6,7,8,9können zusätzlich manuell festgelegt werden. Diese basieren dabei auf den Erfahrungen von Fußgängern. So zählt das Überqueren einer Straße beispielsweise zu einem gängigen Bewegungsmuster 6,7,8,9, welches derartig festgelegt werden kann. Das manuelle Hinzufügen von gängigen Bewegungsmustern ermöglicht eine Reduktion des Risikos, dass wichtige gängige Bewegungsmuster 6,7,8,9während der Erfassung der Bewegungsdaten 5 nicht von den realen Fußgängern 1 ausgeführt wurden, beispielweise, weil das Testgebiet zu klein bemessen wurde, und/oder die untersuchte Menge an realen Fußgängern 1 und/oder Bewegungsdaten 5 zu klein gewählt wurde.
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Ein erfindungsgemäßes System zur Erfassung und Verarbeitung von Bewegungsdaten 5 von realen Fußgängern1 ist eingerichtet ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen.
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Das System zur Erfassung und Verarbeitung von Bewegungsdaten 5 von realen Fußgängern1 umfasst in diesem Ausführungsbeispiel wenigstens einen ersten Rechner, einen zweiten Rechner, ein erstes Speichermedium, ein zweites Speichermedium, 16 Beschleunigungssensoren 10, eine Kamera 2 und einen GPS Tracker 3. Das Erfassen der Bewegungsdaten 5 der Fußgänger 1 erfolgt dabei über die Beschleunigungssensoren 10, die Kamera 2 und den GPS Tracker 3. Die Bewegungsdaten 5 werden von dem ersten Rechner verarbeitet und auf dem ersten Speichermedium gespeichert.
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Die Bewegungsdaten 5 werden nach erfolgter Erfassung von dem ersten Speichermedium auf das zweites Speichermedium transferiert. Dieses erlaubt den Zugriff des zweiten Rechners. Der zweite Rechner führt die Verarbeitung der Bewegungsdaten 5 durch.
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Das System zur Simulation von Fußgängern 4 umfasst in diesem Ausführungsbeispiel einen dritten Rechner. Dieser ist eingerichtet, auf die verarbeiteten Bewegungsdaten, welche der zweite Rechner erstellt hat, zuzugreifen. Anhand der verarbeiteten Bewegungsdaten wird die Simulation der Fußgänger 4 erstellt. Zusätzlich ist der dritte Rechner eingerichtet, die Simulation einem autonomen Fahrzeug zur Verfügung zu stellen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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