DE102018206739A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen eines Straßenzustands - Google Patents

Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Erkennen eines Straßenzustands, wobei in einem Schritt des Einlesens eine Mehrzahl von durch je einen Ultraschallsensor (104) eines Fahrzeugs (100) an verschiedenen Einbauorten am Fahrzeug (100) erfassten Rauschpegeln (108) eingelesen wird, in einem Schritt des Zuordnens je ein mit einem ersten möglichen Straßenzustand korrespondierender erster Geschwindigkeitswert (120) und zumindest je ein mit einem zweiten möglichen Straßenzustand korrespondierender zweiter Geschwindigkeitswerts (120) zu den Rauschpegeln (108) unter Verwendung je einer dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor (104) sensorindividuell zugeordneten Verarbeitungsvorschrift (116) zugeordnet wird, in einem Schritt des Ermittelns ein erster Streuungsparameter (124) der ersten Geschwindigkeitswerte (120) und ein zweiter Streuungsparameter (124) der zweiten Geschwindigkeitswerte (120) ermittelt wird, In einem Schritt des Bestimmens der Straßenzustand unter Verwendung der Streuungsparameter (124) bestimmt wird, wobei der Straßenzustand als der erste mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der erste Streuungsparameter (124) kleiner als der zweite Streuungsparameter (124) ist, und der Straßenzustand als der zweite mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der zweite Streuungsparameter (124) kleiner als der erste Streuungsparameter ist.

Description

• Gebiet der Erfindung
• Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen eines Straßenzustands.
• Stand der Technik
• Ein Straßenzustand, also ob eine Fahrbahnoberfläche einer Straße trocken, feucht oder nass ist, kann beispielsweise durch ein Kamerasystem erfasst werden. Ebenso kann ein Regensensor eines Fahrzeugs verwendet werden, da davon auszugehen ist, dass die Straße nass ist, wenn es regnet.
• Offenbarung der Erfindung
• Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Erkennen eines Straßenzustands und eine Vorrichtung zum Erkennen eines Straßenzustands, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogrammprodukt und ein maschinenlesbares Speichermedium gemäß den unabhängigen Ansprüchen vorgestellt. Vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen des hier vorgestellten Ansatzes ergeben sich aus der Beschreibung und sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.
• Vorteile der Erfindung
• Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können in vorteilhafter Weise ermöglichen, einen Straßenzustand durch eine Plausibilisierung von Messwerten robust zu erkennen.
• Es wird ein Verfahren zum Erkennen eines Straßenzustands vorgestellt, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
• Einlesen einer Mehrzahl von durch je einen Ultraschallsensor eines Fahrzeugs an verschiedenen Einbauorten am Fahrzeug erfassten Rauschpegeln;
• Zuordnen je eines mit einem ersten möglichen Straßenzustand korrespondierenden ersten Geschwindigkeitswerts und zumindest je eines mit einem zweiten möglichen Straßenzustand korrespondierenden zweiten Geschwindigkeitswerts zu den Rauschpegeln unter Verwendung je einer dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor sensorindividuell zugeordneten V erarbeitungsvorsch rift;
• Ermitteln eines ersten Streuungsparameters der ersten Geschwindigkeitswerte und eines zweiten Streuungsparameters der zweiten Geschwindigkeitswerte;
• Bestimmen des Straßenzustands unter Verwendung der Streuungsparameter, wobei der Straßenzustand als der erste mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der erste Streuungsparameter kleiner als der zweite Streuungsparameter ist, und der Straßenzustand als der zweite mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der zweite Streuungsparameter kleiner als der erste Streuungsparameter ist.
• Ideen zu Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können unter anderem als auf den nachfolgend beschriebenen Gedanken und Erkenntnissen beruhend angesehen werden.
• Wenn ein Fahrzeug fährt, wird ein Fahrgeräusch erzeugt. Das Fahrgeräusch weist zumindest Anteile von Reifengeräuschen von Reifen des Fahrzeugs auf der Straße und Anteile von Windgeräuschen an einer Karosserie des Fahrzeugs auf. Die Reifengeräusche verändern sich bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten des Fahrzeugs und bei unterschiedlichen Straßenzuständen, wie beispielsweise trockener Straße, feuchter Straße oder nasser Straße. Die Windgeräusche verändern sich bei unterschiedlichen Windgeschwindigkeiten am Sensor. Die Windgeschwindigkeit ist im Wesentlichen abhängig von der Geschwindigkeit des Fahrzeugs.
• Das Fahrgeräusch wird an mehreren unterschiedlich angeordneten Sensoren des Fahrzeugs aufgezeichnet und in je einem Rauschpegel abgebildet. Die Sensoren können insbesondere Ultraschallsensoren sein. Der Rauschpegel ist unter anderem abhängig von einer Anordnung des Sensors, des Straßenzustands und der Geschwindigkeit beziehungsweise Windgeschwindigkeit. Verändert sich das Fahrgeräusch, resultieren sensorindividuell unterschiedlich veränderte Rauschpegel. Die Veränderung des Rauschpegels im Verhältnis zum Straßenzustand und der Geschwindigkeit kann in einer dem jeweiligen Sensor zugeordneten mehrdimensionalen Verarbeitungsvorschrift abgebildet werden. Einem einzelnen Rauschpegel können also unter Verwendung der Verarbeitungsvorschrift eines Sensors mehrere Wertepaare aus einem Straßenzustand und einer Geschwindigkeit zugeordnet werden.
• Ausgehend davon, dass an den beteiligten Sensoren möglicherweise ein einheitlicher Straßenzustand herrscht, ergeben sich für unterschiedliche mögliche Straßenzustände unterschiedliche Streuungen der Geschwindigkeitswerte aus den unterschiedlichen Verarbeitungsvorschriften. Da die tatsächliche Geschwindigkeit des Fahrzeugs für alle Sensoren gleich ist, herrscht mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit der Straßenzustand, bei dem die Geschwindigkeitswerte die geringste Streuung aufweisen.
• Die Geschwindigkeitswerte können ferner unter Verwendung einer Geschwindigkeit des Fahrzeugs zugeordnet werden. Bei bekannter Geschwindigkeit können Ausreißer der Geschwindigkeitswerte ignoriert werden, da die Windgeschwindigkeit an den Sensoren stark von der Geschwindigkeit des Fahrzeugs beeinflusst wird.
• Die Geschwindigkeitswerte können ferner unter Verwendung einer Fahrtwindgeschwindigkeit zugeordnet werden. Die Fahrtwindgeschwindigkeit ist abhängig von der Geschwindigkeit des Fahrzeugs und einer Windgeschwindigkeit. Die Fahrtwindgeschwindigkeit kann durch einen Fahrtwindsensor erfasst werden. Gegenwind, Seitenwind und Rückenwind beeinflussen das Fahrgeräusch an den Sensoren stark. Durch die Kenntnis der Fahrtwindgeschwindigkeit und eventuell der Fahrtwindrichtung können die Geschwindigkeitswerte korrigiert werden.
• Als Streuungsparameter können Varianzen der Geschwindigkeitswerte ermittelt werden. Der Straßenzustand kann unter Verwendung der Varianzen bestimmt werden. Die Streuung beziehungsweise Dispersion kann durch die Varianz quantifiziert werden. Alternativ oder ergänzend kann eine Standardabweichung der Geschwindigkeitswerte ermittelt werden. Je kleiner die Streuung ist, umso kleiner ist die Varianz beziehungsweise die Standardabweichung.
• Pro eingelesenem Rauschpegel kann zumindest je ein weiterer, mit einem weiteren möglichen Straßenzustand korrespondierender weiterer Geschwindigkeitswert unter Verwendung der dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor sensorindividuell zugeordneten Verarbeitungsvorschrift zugeordnet werden. Ein weiterer Streuungsparameter der weiteren Geschwindigkeitswerte kann ermittelt werden. Für mehrere mögliche Straßenzustände können Geschwindigkeitswerte ermittelt werden, die mit dem jeweiligen Rauschpegel korrespondieren. Durch eine höhere Anzahl an möglichen Straßenzuständen wird ein Erkennungsraster engmaschiger und der tatsächliche Straßenzustand kann feiner aufgelöst werden.
• Der Straßenzustand kann als der erste mögliche Straßenzustand bestimmt werden, wenn der erste Streuungsparameter kleiner als der zweite Streuungsparameter und der weitere Streuungsparameter ist. Der Straßenzustand kann als der zweite mögliche Straßenzustand bestimmt werden, wenn der zweite Streuungsparameter kleiner als der erste Streuungsparameter und der weitere Streuungsparameter ist. Der Straßenzustand kann als der weitere Straßenzustand bestimmt werden, wenn der weitere Streuungsparameter kleiner als der erste Streuungsparameter und der zweite Streuungsparameter ist. Der mögliche Straßenzustand mit dem kleinsten Streuungsparameter ist mit einer hohen Wahrscheinlichkeit der tatsächliche Straßenzustand.
• Pro Rauschpegel können ein mit einem trockenen Straßenzustand korrespondierender Trockengeschwindigkeitswert, ein mit einem feuchten Straßenzustand korrespondierender Feuchtgeschwindigkeitswert und zumindest ein mit einem nassen Straßenzustand korrespondierender Nassgeschwindigkeitswert zugeordnet werden. Bei gleichem Rauschpegel kann das Fahrzeug bei unterschiedlichen Straßenverhältnissen unterschiedlich schnell fahren. Auf trockener Straße kann das Fahrzeug schneller fahren, als auf feuchter Straße, bis am Sensor der gleiche Rauschpegel erfasst wird. Ebenso kann das Fahrzeug auf feuchter Straße schneller fahren, als auf nasser Straße, bis am Sensor der gleiche Rauschpegel erfasst wird.
• Die Verarbeitungsvorschrift kann in einem dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor sensorindividuell zugeordneten Rausch-Kennfeld abgebildet sein. Die Geschwindigkeitswerte können aus dem Rausch-Kennfeld ausgelesen werden. Das Kennfeld kann beispielsweise als mehrdimensionale Tabelle hinterlegt sein. Zwischenwerte können interpoliert werden. In dem Rausch-Kennfeld können auch mathematisch komplexe Zusammenhänge abgebildet sein. Das Rausch-Kennfeld kann auch durch eine Reihe von überlagerten Kurven abgebildet sein. Die Kurven können beispielsweise durch Messreihen am Fahrzeug oder im Labor ermittelt werden.
• Das Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
• Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die dazu ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante des hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen.
• Die Vorrichtung kann ein elektrisches Gerät mit zumindest einer Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest einer Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, und zumindest einer Schnittstelle und/oder einer Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind, sein. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein sogenannter System-ASIC oder ein Mikrocontroller zum Verarbeiten von Sensorsignalen und Ausgeben von Datensignalen in Abhängigkeit von den Sensorsignalen sein. Die Speichereinheit kann beispielsweise ein Flash-Speicher, ein EPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein. Die Schnittstelle kann als Sensorschnittstelle zum Einlesen der Sensorsignale von einem Sensor und/oder als Aktorschnittstelle zum Ausgeben der Datensignale und/oder Steuersignale an einen Aktor ausgebildet sein. Die Kommunikationsschnittstelle kann dazu ausgebildet sein, die Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben. Die Schnittstellen können auch Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
• 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.
• Es wird darauf hingewiesen, dass einige der möglichen Merkmale und Vorteile der Erfindung hierin mit Bezug auf unterschiedliche Ausführungsformen beschrieben sind. Ein Fachmann erkennt, dass die Merkmale der Vorrichtung und des Verfahrens in geeigneter Weise kombiniert, angepasst oder ausgetauscht werden können, um zu weiteren Ausführungsformen der Erfindung zu gelangen.
• Figurenliste
• Nachfolgend werden Ausführungsformen der Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, wobei weder die Zeichnungen noch die Beschreibung als die Erfindung einschränkend auszulegen sind.
• 1 zeigt eine Darstellung eines Fahrzeugs mit einer Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
• 2 zeigt eine Darstellung zweier Rausch-Kennfelder für zwei unterschiedliche Sensoren eines Fahrzeugs.
• Die Figuren sind lediglich schematisch und nicht maßstabsgetreu. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen in den Figuren gleiche oder gleichwirkende Merkmale.
• Ausführungsformen der Erfindung
• 1 zeigt eine Darstellung eines Fahrzeugs 100 mit einer Vorrichtung 102 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die Vorrichtung 102 ist dazu ausgebildet, ein Verfahren gemäß dem hier vorgestellten Ansatz zum Erkennen eines Straßenzustands auszuführen. Das Fahrzeug 100 weist mehrere um das Fahrzeug 100 verteilte Ultraschallsensoren 104 auf. Die Ultraschallsensoren 104 zeichnen Echos 106 emittierter Ultraschallwellen und zusätzlich dazu Geräusche aus einer Umgebung des Fahrzeugs 100 auf. Eine Intensität der Geräusche wird an jedem Ultraschallsensor 104 in einem Rauschpegel 108 abgebildet. Der Rauschpegel 108 weist einen umso höheren Wert auf, je lauter die Geräusche sind. Die Geräusche sind zu einem hohen Anteil Fahrgeräusche 110 des Fahrzeugs 100.
• Abhängig davon, wo der einzelne Ultraschallsensor 104 am Fahrzeug 100 angeordnet ist und in welche Richtung er ausgerichtet ist, sind die Fahrgeräusche 110 bei fahrendem Fahrzeug 100 verschieden. Die Fahrgeräusche 110 umfassen unter anderem Windgeräusche 112 am Fahrzeug 100 und Reifengeräusche 114 von Rädern des Fahrzeugs 100. Die Fahrgeräusche 110 werden mit zunehmender Geschwindigkeit des Fahrzeugs 100 lauter. An den unterschiedlichen Ultraschallsensoren 104 verändern sich die Fahrgeräusche 110 unterschiedlich, wenn sich die Geschwindigkeit ändert. Damit ändert sich auch der jeweilige Rauschpegel 108 des Ultraschallsensors 104. Die Windgeräusche 112 sind im Wesentlichen von einer Windgeschwindigkeit am Entstehungsort abhängig. Damit werden die Windgeräusche 112 stark von der Geschwindigkeit beeinflusst. Auch eine Windstärke und Windrichtung in einer Umgebung des Fahrzeugs 100 beeinflussen die Windgeräusche 112. Die Reifengeräusche 114 sind sehr stark von dem aktuellen Straßenzustand abhängig. Je nasser und rauer die Straße ist, umso lauter werden die Reifengeräusche 114. Zusätzlich sind die Reifengeräusche 114 auch abhängig von der Geschwindigkeit.
• An vorderen Ultraschallsensoren 104 ist der Einfluss der Windgeräusche 112 größer als an hinteren Ultraschallsensoren 104. An den hinteren Ultraschallsensoren 104 ist der Einfluss der Reifengeräusche 110 größer als an den vorderen Ultraschallsensoren 104.
• Die Vorrichtung 102 ist mit den Ultraschallsensoren 104 verbunden und liest zumindest zwei der bereitgestellten Rauschpegel 108 ein. Unter Verwendung einer Verarbeitungsvorschrift 116 für jeden der verwendeten Ultraschallsensoren 104 ordnet eine Zuordnungseinrichtung 118 der Vorrichtung 102 jedem eingelesenen Rauschpegel 108 zumindest zwei Geschwindigkeitswerte 120 zu. Die Geschwindigkeitswerte 120 korrespondieren mit dem jeweiligen Rauschpegel 108 und zwei unterschiedlichen möglichen Straßenzuständen. Eine Ermittlungseinrichtung 122 der Vorrichtung 102 ermittelt Streuungsparameter 124 der Geschwindigkeitswerte 120. Dabei wird je ein Streuungsparameter 124 für alle mit einem der möglichen Straßenzustände korrespondierenden Geschwindigkeitswerte ermittelt. Eine Bestimmungseinrichtung 126 der Vorrichtung 102 bestimmt denjenigen der möglichen Straßenzustände als erkannten Straßenzustand, der den kleinsten Streuungsparameter 124 aufweist. Der erkannte Straßenzustand wird in einer Straßenzustandsinformation 128 abgebildet und zur weiteren Verwendung bereitgestellt.
• 2 zeigt eine Darstellung zweier Rausch-Kennfelder 200 für zwei unterschiedliche Sensoren eines Fahrzeugs. Ein Rausch-Kennfeld 200 bildet dabei je eine der Verarbeitungsvorschriften aus 1 ab. Die Rausch-Kennfelder 200 sind je in einem Diagramm dargestellt, das auf der Abszisse eine Geschwindigkeit in Kilometer pro Stunde und auf der Ordinate den Rauschpegel 108 als Zahlenwert angetragen hat. Jedes der Rausch-Kennfelder 200 ist hier durch drei Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurven 202, 204, 206 definiert. Dabei repräsentiert die erste Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurve 202 einen Verlauf des Rauschpegels 108 über die Geschwindigkeit bei einem trockenen Straßenzustand. Die zweite Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurve 204 repräsentiert den Verlauf des Rauschpegels 108 bei feuchtem Straßenzustand. Die dritte Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurve 206 repräsentiert den Verlauf des Rauschpegels 108 bei nassem Straßenzustand. Somit ergeben sich jeweils drei Geschwindigkeitswerte 120 pro Wert des Rauschpegels 108. Ein erster Geschwindigkeitswert 120 korrespondiert mit dem trockenen Straßenzustand, ein zweiter Geschwindigkeitswert 120 korrespondiert mit dem feuchten Straßenzustand und ein dritter Geschwindigkeitswert 120 korrespondiert mit dem nassen Straßenzustand. Umgekehrt ergeben sich jeweils drei Rauschpegel 108 für einen Geschwindigkeitswert 120.
• Das links dargestellte Rausch-Kennfeld 200 charakterisiert einen vorderen linken Ultraschallsensor des Fahrzeugs. Hier sind die Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurven 202, 204, 206 nur geringfügig unterschiedlich, da an dem vorderen linken Ultraschallsensor das Fahrgeräusch maßgeblich durch die Windgeräusche des Fahrtwinds beeinflusst ist.
• Das rechts dargestellte Rausch-Kennfeld 200 charakterisiert einen hinteren inneren rechten Ultraschalsensor des Fahrzeugs. Hier sind die Geschwindigkeits-Rauschpegel-Kurven 202, 204, 206 stark unterschiedlich, da an dem hinteren inneren rechten Ultraschalsensor das Fahrgeräusch maßgeblich durch das Reifengeräusch beeinflusst ist.
• Die beiden hier dargestellten Rauschpegel 108 sind bei feuchtem Straßenzustand erfasst worden, da die jeweils zweiten Geschwindigkeitswerte 120 die geringste Streuung aufweisen. Die Rauschpegel 108 stellen also ein für den feuchten Straßenzustand typisches Muster dar. Das Erkennen der Geschwindigkeitswerte 120 mit der geringsten Streuung kann durch eine Mustererkennung erfolgen.
• Mit andern Worten ist in 2 die Berechnung des Fahrbahnzustands und der Windgeschwindigkeit mit Hilfe von Ultraschallsensorik gemäß dem hier vorgestellten Ansatz gezeigt.
• Der Fahrbahnzustand kann anhand des gemessenen Rauschpegels von bereits im Fahrzeug für die Echoortung eingesetzten Ultraschallsensoren bestimmt werden. Da die Windgeschwindigkeit einen großen Einfluss auf die Berechnung des Wasserstands hat, kann die Windgeschwindigkeit mit Hilfe von bereits vorhandener oder zusätzlicher Sensorik gemessen und ggf. an das Ultraschallsteuergerät übermittelt werden.
• Durch den hier vorgestellten Ansatz kann auf die Messung der Windgeschwindigkeit mit Hilfe von bereits vorhandener oder zusätzlicher Sensorik verzichtet werden und der Wasserstand alleine mit Hilfe des Rauschpegels des Ultraschallsensoren gemessen werden.
• Das Fahrzeug berechnet zunächst basierend auf dem gemessenen Rauschpegel mögliche Fahrtwindgeschwindigkeiten unter verschiedenen Fahrbahnzuständen an jedem einzelnen Sensor. Anschließend wird für jeden möglichen Fahrbahnzustand berechnet, wie groß die Standardabweichung bzw. Varianz der berechneten Fahrtwindgeschwindigkeiten aller Sensoren ist. Anschließend wird der Fahrbahnzustand berechnet bzw. ausgewählt, für den die Standardabweichung bzw. Varianz der berechneten Fahrtwindgeschwindigkeiten am kleinsten ist.
• Dem Verfahren liegt die Erkenntnis zugrunde, dass sich die Fahrtwindgeschwindigkeit und das Nasszischen der Räder unterschiedlich stark auf die Rauschpegel der Sensoren an unterschiedlichen Anbauorten auswirken. Der Rauschpegel der vorderen Sensoren ist stärker von der Fahrtwindgeschwindigkeit geprägt, während der Rauschpegel der hinteren Sensoren stärker vom Nasszischen der Räder geprägt ist. Das führt dazu, dass die beispielsweise in 2 dargestellten Pegelkurven über die Fahrtwindgeschwindigkeit für trockene, feuchte und nasse Straße bei den vorderen Sensoren nicht eindeutig trennbar übereinander liegen, während die Pegelkurven der hinteren Sensoren vor allem bei hohen Fahrtwindgeschwindigkeiten sehr gut voneinander trennbar verlaufen. Da die Sensoren unterschiedlich stark auf Fahrtwind und Fahrbahnzustand reagieren können durch eine gemeinsame Auswertung der Sensorsignale sowohl Fahrtwind als auch Fahrbahnzustand berechnet werden.
• Beispiel: Das aktuell gemessene Rauschlevel am vorderen linken Sensor beträgt über mehrere Messwerte im Mittel µ_R,1 = 2dB und das Rauschlevel am linken inneren hinteren Sensor beträgt µ_R,2 = 4dB. Daraus werden die Windgeschwi ndigkeiten $${\mu }_{dry\mathrm{,1}}=82km/h$$

  

  $${\mu }_{dry\mathrm{,2}}=50km/h$$

  

  $${\mu }_{moist\mathrm{,1}}=88km/h$$

  

  $${\mu }_{moist\mathrm{,2}}=92km/h$$

  

  $${\mu }_{wet\mathrm{,1}}=100km/h$$

  

  $${\mu }_{wet\mathrm{,2}}=198km/h$$

  

  berechnet. Die Mittelwerte und Standardabweichungen werden gemäß $${\mu }_Z={\mathrm{\Sigma }}_i\left({\mu }_{Z,i}\right)\frac{1}{n}$$

  

  $${\sigma }_Z=\sqrt{{\mathrm{\Sigma }}_i{\left({\mu }_{Z,i}-{\mu }_Z\right)}^2\frac{1}{n}}$$

  

  zu $${\mu }_{dry}=66km/h$$

  

  $${\sigma }_{dry}=16km/h$$

  

  $${\mu }_{moist}=09km/h$$

  

  $${\sigma }_{moist}=2km/h$$

  

  $${\mu }_{wet}=149km/h$$

  

  $${\sigma }_{wet}=49km/h$$

  

  berechnet. Für σ_moist mit 2km/h wird im Vergleich zu σ_wet und σ_dry die kleinste Standardabweichung berechnet, darum wird der Straßenzustand als feucht erkannt.
• Anhand des obigen Beispiels kann das Verfahren wie folgt durch eine graphische Auswertung plausibilisiert werden: Mit dem vorderen Sensoren wird ungefähr die Fahrtwindgeschwindigkeit anhand des Rauschpegels gemessen. Da die Pegelkurven so dicht beieinander liegen, kann die Fahrtwindgeschwindigkeit unabhängig vom Fahrbahnzustand zu 90 km/h abgelesen werden. Bei einer Fahrtwindgeschwindigkeit von 90 km/h und einem Rauschpegel von 4 dB wird die Pegelkurve für feuchte Straße im obigen Diagramm getroffen. Auch anhand dieser etwas ungenaueren graphischen Lösung ist es möglich auf die gleiche Lösung wie mit dem oben beschriebenen (für Steuergeräte optimierten) Verfahren zu kommen.
• Die Räder rechts und links können durch unterschiedlich tiefes Wasser bewegt werden. Darum ist zu erwarten, dass auch die Sensoren rechts ein zu den Sensoren links unterschiedliches Rauschlevel messen können. Aus diesem Grund können die Standardabweichungen für jede Kombination aus den Fahrbahnzuständen der rechten, wie auch für die linke Seite berechnet werden und wie oben beschrieben anhand der kleinsten Standardabweichung als aktuellen Fahrbahnzustand für die rechte wie auch die linke Seite ausgewählt werden. Die Fahrbahnzustände Z können gemäß dem obigen Beispiel demnach nicht nur durch {dry, moist, wet} sondern durch deren Kombinationen

  drydry	drymoist	drywet
  moistdry	moistmoist	moistwet
  wetdry	wetmoist	wetwet

  charakterisiert sein.
• Da die Clutter-Werte beziehungsweise das Bodenecho vom Fahrtwind und vom Fahrbahnzustand abhängig sind, können auch anhand der Clutter-Werte Fahrtwindgeschwindigkeiten berechnet werden. Bei niedrigen Geschwindigkeiten kann mit Hilfe des Clutterwerts die Unebenheit des Fahrbahnbelags gemessen werden. Je mehr Poren des Fahrbahnbelags durch Wasser geschlossen sind umso niedriger ist der Clutterwert. Bei hohen Fahrtwindgeschwindigkeiten geht der Einfluss des Fahrbahnbelags im hohen Rauschen unter und wird maßgeblich von den Windgeräuschen und vom Nasszischen bestimmt. Außerdem können weiteren Sensoren bzw. Berechnungen zusätzliche Fahrtwindgeschwindigkeiten mit in die Berechnung der Standardabweichungen einbezogen werden. Z.B. kann die Fahrtwindgeschwindigkeit anhand der Umdrehungsgeschwindigkeit des Lüfterrads gemessen werden. Ebenso kann die Fahrtwindgeschwindigkeit mit Hilfe der empfangenen Windgeschwindigkeit eines Wetterdienstes und der gemessenen Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet werden. Ebenso ist denkbar, Ultraschallsensoren mit dem Schallkegel nach oben gerichtet an der Karosserie anzubringen um damit das Rauschen des Fahrtwinds mit geringerem Einfluss des Nasszischens der Fahrbahn messen und daraus die Fahrtwindgeschwindigkeit berechnen zu können. Durch das hinzuziehen weiterer Sensorwerte und Sensoren in die Berechnung kann die Genauigkeit der Bestimmung des Fahrbahnzustands und die Berechnung der Fahrtwindgeschwindigkeit weiter erhöht werden.
• Aufgrund von Messfehlern ist die Berechnung der Fahrtwindgeschwindigkeiten mit Hilfe der unterschiedlichen Signalarten der Ultraschallsensoren wie auch mit Hilfe von weiterer Sensorik mehr oder weniger verlässlich. Sehr unzuverlässige Messungen und Berechnungen sollen möglichst wenig und sehr zuverlässige Messungen und Berechnungen möglichst stark bei der Berechnung der fusionierten Standardabweichung berücksichtigt werden. Aus dem Mittelwert µ_R,i des Rauschpegels eines Sensors über mehrere Messwerte in Folge kann ein Mittelwert µ_Z,i = f_Z(µ_R,i) der Fahrtwindgeschwindigkeit berechnet werden. Aus dem Mittelwert µ_R,i des Rauschpegels und dessen Varianz ${\sigma }_{R,i}^2$

  

  kann eine Varianz ${\sigma }_{Z,i}^2=g_Z\left({\sigma }_{R,i}^2,{\mu }_{R,i}\right)$

  

  der Fahrtwindgeschwindigkeit berechnet werden. Gleiches gilt für die anderen Sensorwerte, wie zum Beispiel Clutter oder die Fahrtwindgeschwindigkeiten, die mit Hilfe von weiteren Sensoren bestimmt werden. Aus den Mittelwerten µ_Z,i und den Varianzen ${\sigma }_{Z,i}^2$

  

  der Fahrtwindgeschwindigkeiten können die fusionierten Mittelwerte ${\mu }_{Z,fus}=\frac{{\mathrm{\Sigma }}_i{\mu }_Z{}_{,i}\frac{1}{{\sigma }_{Z,i}^2}}{{\mathrm{\Sigma }}_j\frac{1}{{\sigma }_{Z,j}^2}}$

  

  und die fusionierten Varianzen ${\sigma }_{Z,fus}^2=\frac{{\mathrm{\Sigma }}_i{\left({\mu }_{Z,i}-{\mu }_{Z,fus}\right)}^2\frac{1}{{\sigma }_{Z,i}^2}}{{\mathrm{\Sigma }}_j\frac{1}{{\sigma }_{Z,j}^2}}$

  

  berechnet werden. Die Berechnungen der fusionierten Mittelwerte und Varianzen wird für alle berechneten Fahrtwindgeschwindigkeiten i und alle möglichen Fahrbahnzustände Z durchgeführt. Der aktuelle Fahrbahnzustand wird wie oben beschrieben anhand der kleinsten fusionierten Varianz aus allen berechneten fusionierten Varianzen ausgewählt. Durch das Gewichten der Fahrtwindgeschwindigkeiten mit Hilfe von Standardabweichungen aufgrund der Zuverlässigkeit der Messwerte und der Fahrtwindgeschwindigkeitsberechnung kann die Genauigkeit der Bestimmung des Fahrbahnzustands und die Berechnung der Fahrtwindgeschwindigkeit noch weiter verbessert werden.
• Andere Fahrzeuge können durch ihre Windgeräusche und dem Nasszischen ihrer Räder die gemessenen Rauschpegel deutlich beeinflussen und verfälschen. Wenn erkannt wird, dass sich ein anderes Fahrzeug in Hörweite zum Sensor befindet, dann können einerseits die berechneten Fahrtwindgeschwindigkeiten µ_Z,i = f_Z(µ_R,i, d_µ) nach unten korrigiert werden, damit die Fehler möglichst gut kompensiert werden und andererseits können auch die berechneten Varianzen ${\sigma }_{Z,i}^2=g_Z\left({\sigma }_{R,i}^2,{\mu }_{R,i},d_{\sigma }\right)$

  

  soweit nach oben korrigiert werden, dass die berechneten Fahrtwindgeschwindigkeiten nur noch angemessen wenig oder gar keinen Einfluss bei den Berechnungen der fusionierten Werte haben. Die Werte d_µ und d_σ werden von der Störung beeinflusst und sind umso größer, je kleiner der Abstand zwischen Störquelle und Sensor ist. Der Abstand zu anderen Fahrzeugen kann bevorzugt bei geringer Feuchte mit Hilfe der Echoortung der Ultraschallsensoren oder generell mit Hilfe anderer Sensoren wie z.B. Radar, Kamera oder Lidar bestimmt werden. Der Wert d_σ wird nicht nur anhand der Entfernung störender Objekte berechnet, sondern anhand aller bekannten Störungen auf den Sensor. In gleicher Weise können z.B. auch Störungen des eigenen Fahrzeugs auf einzelne Sensoren z.B. verursacht durch einen großen Lenkwinkel berücksichtigt werden. Durch die Korrekturen der Berechnungen für die Standardabweichungen und der Mittelwerte der Fahrtwindgeschwindigkeiten kann die Berechnung der fusionierten Fahrtwindgeschwindigkeit und die Bestimmung des Fahrbahnzustands weiter verbessert werden.
• Messungen weisen darauf hin, dass eine Bestimmung des Straßenzustands mit Hilfe der Clutter-Werte bei Fahrzeuggeschwindigkeiten unter 50 km/h besser geeignet sind, als mit Hilfe der Rauschpegel, wobei für eine Bestimmung über 50 km/h die Rauschpegel besser geeignet sind. Aus diesem Grund kann es für eine noch robustere Bestimmung der Fahrtwindgeschwindigkeit von Vorteil sein, auch besonders hohe bzw. niedrige Fahrzeuggeschwindigkeiten wie eine Störung zu behandeln und zusammen mit weiteren Störungen in den Wert d_σ einfließen zu lassen. Generell lässt eine Erhöhung der Fahrzeuggeschwindigkeit bei niedrigen Fahrzeuggeschwindigkeiten den Rauschpegel weniger stark ansteigen als bei hohen Fahrzeuggeschwindigkeiten. Es lässt sich also bei gleichbleibendem Fahrbahnzustand und gleichbleibendem Wind aber veränderlicher Fahrzeuggeschwindigkeit plausibilisieren, ob die Rauschpegel bzw. Clutter-Werte in erwarteter Weise mit der Fahrzeuggeschwindigkeit ansteigen bzw. abfallen. Verhält sich der Anstieg an einem der Sensoren nicht wie erwartet, ist das auf eine Störung des jeweiligen Sensors zurückzuführen und der Wert d_σ wird erhöht.
• Für die weiteren Berechnungen innerhalb des Fahrzeugs ist nicht nur relevant, ob es trocken, feucht, oder nass ist, sondern auch wie feucht es ist bzw. wie hoch das Wasser auf der Straße steht. Es wäre zwar denkbar sehr viele Funktionen zu hinterlegen, um zwischen etwas feucht, feucht, sehr feucht, etwas nass, nass, sehr nass, 0,1 mm, 0,2 mm 0,3 mm Wasser zu unterscheiden. Allerdings würde das ein hoher Aufwand bedeuten um für jeden Zustand die passenden Berechnungsfunktionen im Fahrversuch zu bestimmen und im Steuergerät abzulegen. Außerdem würde das sehr viele Ressourcen des Steuergeräts benötigen. Darum kann jeder der Zustände Z durchnummeriert und der Wert S des Straßenzustands aus den Varianzen bzw. Standardabweichungen zu $$S=\frac{{\mathrm{\Sigma }}_{Z}Z\frac{1}{{\sigma }_{Z,fus}^2}}{{\mathrm{\Sigma }}_Z\frac{1}{{\sigma }_{Z,fus}^2}}$$

  

  Berechnet werden.
• Beispiel: Wenn für trocken Z = 1, für feucht Z = 2 und für nass Z = 3 gewählt wurde, dann berechnet sich der Wert S des Straßenzustands gemäß dem obigen Beispiel zu S = 2,01. Die Straße ist also ziemlich eindeutig feucht und es gibt eine ganz leichte Tendenz in Richtung nass. Analog können auch Fahrbahnzustände für
• 1 mm Wasser Z = 4
• 2 mm Wasser Z = 5
• 3 mm Wasser Z = 6
definiert werden. Wenn für den Wert S des Straßenzustands S = 5,3 berechnet wird, dann kann von 2,3 mm Wasser auf der Straße ausgegangen werden.
• Ebenso kann die Fahrtwindgeschwindigkeitsberechnung optimiert werden. Wenn der Fahrbahnzustand genauso feucht wie nass ist, d.h. wenn die Standardabweichungen σ_wet und σ_moist ähnlich große Werte annehmen, ist es dann nicht mehr oder weniger dem Zufall überlassen, ob der Fahrtwindgeschwindigkeitswert für feuchte oder für nasse Straße herangezogen wird. Dadurch springt der Wert für die Fahrtwindgeschwindigkeit nicht hin- und her. Dazu wird die Fahrtwindgeschwindigkeitsberechnung zu $${\mu }_{fus}=\frac{{\mathrm{\Sigma }}_Z{\mu }_{Z,fus}\frac{1}{{\sigma }_{Z,fus}^2}}{{\mathrm{\Sigma }}_Z\frac{1}{{\sigma }_{Z,fus}^2}}$$

  

  anhand aller Mittelwerte und Varianzen aller Fahrbahnzustände berechnet.
• Die Windgeschwindigkeit in Längsrichtung kann aus dem Mittelwert µ_fus, des gewählten Fahrbahnzustands und der Fahrzeuggeschwindigkeit ν_v zu ν_w = µ_fus, - ν_v berechnet und anderen Steuergeräten im Fahrzeug zur Verfügung gestellt werden. Mit Hilfe der Windgeschwindigkeit kann das Motorsteuergerät für die Optimierung der Betriebsparameter und damit zu einer Verbesserung der Emissionen, oder für die Erkennung eines getunten Fahrzeugs beitragen. Außerdem kann die Windgeschwindigkeit anderen Fahrzeugen in der Umgebung oder einem Wetterdienst zur Verfügung gestellt werden, wodurch diese z.B. ihre eigenen Berechnungen des Fahrbahnzustands optimieren können.
• Seitenwind hat ebenso Einfluss auf die Windgeschwindigkeit, mit der die Sensoren angeströmt werden. Wenn der Wind zusammen mit dem Fahrtwind von links vorne kommt, werden die Sensoren links vorne schwächer und links hinten stärker, dagegen rechts vorne stärker und rechts hinten schwächer angeströmt als bei Windstille. Allerdings wirkt auch das Nasszischen der Räder auf das Rauschlevel der Sensoren, das die Berechnung der Seitenwindgeschwindigkeit nicht stören soll. Die Störkompensation gelingt analog zu den oben beschriebenen Verfahren, da die Sensoren, die besser vor Wind geschützt sind, den Straßenzustand besser erkennen können und die Sensoren, die vom Wind besonders stark angeströmt werden, die Windgeschwindigkeit besser bestimmen können. Die Pegelkurven für trockene, feuchte und nasse Fahrbahn sind daher auch abhängig vom Seitenwind anders ausgeprägt. Aus diesem Grund können für jede Kombination aus Seitenwind {von links, kein, von rechts} und Fahrbahnzustand {trocken, feucht, nass} analog wie oben für die Straßenzustände individuelle Berechnungskurven vorgehalten werden:

  trocken_links	trocken_kein	trocken_rechts
  feucht_links	feucht_kein	feucht_rechts
  nass_links	nass_kein	nass_rechts

• Aus jeder dieser Berechnungskurve können, analog wie bei den Straßenzuständen auch, die individuelle Fahrtwindgeschwindigkeiten (in Längsrichtung) berechnet und die Kombination aus Fahrbahnzustand und Seitenwindeinfluss mit der niedrigsten Standardabweichung ausgewählt, bzw. Werte für den Straßenzustand S und die Seitenwindgeschwindigkeit wie oben beschrieben berechnet werden.
• Die Abroll- und Windgeräusche haben ebenfalls Einfluss auf die Rauschpegel. Diese sind auch abhängig vom Reifenprofil vom Lenkwinkel und von den Beschleunigungs- und Aufstandskräften. Die Reifengeräusche hängen stark vom Reifenmodell und auch vom Reifenprofil ab. Da die Reifengeräusche hauptsächlich auf die Sensoren wirken, die in der Nähe der Radkästen angebracht sind, ist eine Korrektur der Berechnung der Fahrtwindgeschwindigkeiten aus den Rauschpegeln dieser Sensoren bezogen auf die Abhängigkeiten von Vorteil.
• Regentropfen und Gischttropfen vorausfahrender Fahrzeuge haben ebenso großen Einfluss auf die nach vorne gerichteten Sensoren. Die Tropfen bzw. der Einfluss auf die Rauschpegel der Sensoren kann ermittelt werden. Alternativ kann der Einfluss auch anhand der Scheibenwischerfrequenz oder dem Rückgabewert des optischen Regensensors ermittelt werden. Anhand dieses Einflusses wird die Berechnung der Fahrtwindgeschwindigkeiten aus den Rauschpegeln der nach vorne gerichteten Sensoren korrigiert.
• Nicht nur der Fahrbahnzustand, sondern auch die Windgeschwindigkeiten in Längs- und Querrichtung können alleine mit Hilfe der Ultraschallsensorik und robust gegenüber Störungen und Änderungen des Fahrbahnzustands berechnet werden. Da die Windgeschwindigkeit in Querrichtung robust gegenüber Störungen durch den Straßenzustand erfasst werden können, kann diese Information hervorragend vom Seitenwindassistenten des ESP verwendet werden und zu einem stabileren Fahrverhalten bei böigem Seitenwind führen.
• Durch den hier vorgestellten Ansatz können Kosten für ggf. notwendige zusätzliche Sensorik (Windsensor) gespart werden. Weiterhin können Kosten für die Integration in Fahrzeuge bzw. für die Definition oder Anpassung der Schnittstellen (bei vorhandenem Windsensorsignal) gespart werden. Die Wasserstandsberechnung wird genauer und robuster. Das Ultraschallsteuergerät legt die Werte für den Straßenzustand und die Windgeschwindigkeiten auf den CAN-Bus.
• Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass Begriffe wie „aufweisend“, „umfassend“, etc. keine anderen Elemente oder Schritte ausschließen und Begriffe wie „eine“ oder „ein“ keine Vielzahl ausschließen. Bezugszeichen in den Ansprüchen sind nicht als Einschränkung anzusehen.

Claims (11)

1. Verfahren zum Erkennen eines Straßenzustands, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: Einlesen einer Mehrzahl von durch je einen Ultraschallsensor (104) eines Fahrzeugs (100) an verschiedenen Einbauorten am Fahrzeug (100) erfassten Rauschpegeln (108); Zuordnen je eines mit einem ersten möglichen Straßenzustand korrespondierenden ersten Geschwindigkeitswerts (120) und zumindest je eines mit einem zweiten möglichen Straßenzustand korrespondierenden zweiten Geschwindigkeitswerts (120) zu den Rauschpegeln (108) unter Verwendung je einer dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor (104) sensorindividuell zugeordneten Verarbeitungsvorschrift (116); Ermitteln eines ersten Streuungsparameters (124) der ersten Geschwindigkeitswerte (120) und eines zweiten Streuungsparameters (124) der zweiten Geschwindigkeitswerte (120); Bestimmen des Straßenzustands unter Verwendung der Streuungsparameter (124), wobei der Straßenzustand als der erste mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der erste Streuungsparameter (124) kleiner als der zweite Streuungsparameter (124) ist, und der Straßenzustand als der zweite mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der zweite Streuungsparameter (124) kleiner als der erste Streuungsparameter ist.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem im Schritt des Zuordnens die Geschwindigkeitswerte ferner unter Verwendung einer Geschwindigkeit des Fahrzeugs (100) zugeordnet werden.
3. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem im Schritt des Zuordnens die Geschwindigkeitswerte (120) ferner unter Verwendung einer Fahrtwindgeschwindigkeit zugeordnet werden.
4. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem im Schritt des Ermittelns als Streuungsparameter (124) Varianzen der Geschwindigkeitswerte (120) ermittelt werden, wobei im Schritt des Bestimmens der Straßenzustand unter Verwendung der Varianzen bestimmt wird.
5. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem im Schritt des Zuordnens pro eingelesenem Rauschpegel (108) zumindest je ein weiterer, mit einem weiteren möglichen Straßenzustand korrespondierender weiterer Geschwindigkeitswert (120) unter Verwendung der dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor (104) sensorindividuell zugeordneten Verarbeitungsvorschrift (116) zugeordnet wird, wobei im Schritt des Ermittelns ein weiterer Streuungsparameter (124) der weiteren Geschwindigkeitswerte (120) ermittelt wird.
6. Verfahren gemäß Anspruch 5, bei dem im Schritt des Bestimmens der Straßenzustand als der erste mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der erste Streuungsparameter (124) kleiner als der zweite Streuungsparameter (124) und der weitere Streuungsparameter (124) ist, der Straßenzustand als der zweite mögliche Straßenzustand bestimmt wird, wenn der zweite Streuungsparameter (124) kleiner als der erste Streuungsparameter (124) und der weitere Streuungsparameter (124) ist, und der Straßenzustand als der weitere Straßenzustand bestimmt wird, wenn der weitere Streuungsparameter (124) kleiner als der erste Streuungsparameter (124) und der zweite Streuungsparameter (124) ist.
7. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 5 bis 6, bei dem im Schritt des Zuordnens pro Rauschpegel (108) ein mit einem trockenen Straßenzustand korrespondierender Trockengeschwindigkeitswert, ein mit einem feuchten Straßenzustand korrespondierender Feuchtgeschwindigkeitswert und zumindest ein mit einem nassen Straßenzustand korrespondierender Nassgeschwindigkeitswert zugeordnet werden.
8. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem im Schritt des Ermittelns die Verarbeitungsvorschrift (116) in einem dem jeweilig erfassenden Ultraschallsensor (104) sensorindividuell zugeordneten Rausch-Kennfeld (200) abgebildet ist, wobei die Geschwindigkeitswerte (120) aus dem Rausch-Kennfeld (200) ausgelesen werden.
9. Vorrichtung (102), wobei die Vorrichtung (102) dazu ausgebildet ist, das Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche in entsprechenden Einrichtungen auszuführen, umzusetzen und/oder anzusteuern.
10. Computerprogrammprodukt, das dazu eingerichtet ist, das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen, umzusetzen und/oder anzusteuern.
11. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogrammprodukt gemäß Anspruch 10 gespeichert ist.

Images