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Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs. Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs. Die Erfindung betrifft ferner ein Computerprogrammprodukt.
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Stand der Technik
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Ein autonomes Fahrzeug ist ein Fahrzeug, das ohne Fahrer auskommt. Das Fahrzeug wird dabei autonom gesteuert, indem es beispielsweise den Straßenverlauf, andere Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse selbständig erkennt und die entsprechenden Steuerbefehle im Fahrzeug berechnet sowie diese an Aktuatoren im Fahrzeug weiterleitet, wodurch ein Fahrverlauf des Fahrzeugs korrekt beeinflusst wird. Der Fahrer ist bei einem vollautonomen Fahrzeug nicht am Fahrgeschehen beteiligt.
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Gegenwärtig verfügbare Fahrzeuge sind noch nicht in der Lage, autonom zu agieren. Zum einen, weil die entsprechende Technik noch nicht voll ausgereift ist. Zum anderen, weil es heutzutage noch gesetzlich vorgeschrieben ist, dass der Fahrzeugführer jederzeit selbst in das Fahrgeschehen eingreifen können muss. Dies erschwert die Umsetzung von autonomen Fahrzeugen. Jedoch gibt es bereits Systeme verschiedener Hersteller, die ein autonomes oder ein teilautonomes Fahren darstellen, wobei sich diese Systeme in der intensiven Testphase befinden. Bereits heute ist absehbar, dass in einigen Jahren vollautonome Fahrzeugsysteme auf den Markt kommen werden, sobald die genannten Hindernisse aus dem Weg geräumt wurden.
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Unter einer Car-to-Car-Kommunikation (Car2Car oder C2C) wird der Austausch von Informationen und Daten zwischen Kraftfahrzeugen verstanden. Ziel dieses Datenaustausches ist es unter anderem, dem Fahrer frühzeitig kritische und gefährliche Situationen zu melden.
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Die betreffenden Fahrzeuge sammeln Daten, wie z.B. ABS-Eingriffe, Lenkwinkel, Position, Richtung, Geschwindigkeit, usw. und senden diese Daten per Funk (z.B. über WLAN, UMTS, usw.) an andere Verkehrsteilnehmer. Dabei soll eine „Sichtweite“ des Fahrers mit elektronischen Mitteln vergrößert werden. Unter Car-to-Infrastructure (C2I) wird ein Austausch von Daten zwischen einem Fahrzeug und der umliegenden Infrastruktur (z.B. Lichtzeichenanlagen) verstanden.
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Die genannten Technologien basieren auf einem Zusammenwirken von Sensoren der verschiedenen Verkehrspartner und verwenden neueste Verfahren der Kommunikationstechnologie zum Austausch dieser Informationen.
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Fahrerassistenzsysteme sind elektronische Zusatzeinrichtungen in Kraftfahrzeugen zur Unterstützung des Fahrens in bestimmten Fahrsituationen. Hierbei stehen oftmals Sicherheitsaspekte, aber auch Steigerungen des Fahrkomforts im Vordergrund. Ein weiterer Aspekt ist die Verbesserung der Ökonomie. Fahrerassistenzsysteme greifen teilautonom oder autonom in Antrieb, Steuerung (z.B. Gas, Bremse) oder Signalisierungseinrichtungen des Fahrzeugs ein oder warnen durch geeignete Mensch-Maschine-Schnittstellen den Fahrer kurz vor oder während kritischer Situationen. Derzeit sind die meisten Fahrerassistenzsysteme so konzipiert, dass die Verantwortung beim Fahrer verbleibt und dieser damit nicht entmündigt wird. Für Fahrerassistenzsysteme kommen verschiedene Arten von Umfeldsensorik zum Einsatz, unter anderem z.B.:
- - Ultraschall (Einparkhilfe)
- - Radar (Spurwechselassistent, automatischer Abstandswarner)
- - Lidar (Totwinkel-Überwachung, automatischer Abstandswarner, Abstandsregelung, Pre-Crash und Pre-Brake)
- - Kamera (Spurverlassenswarnung, Verkehrszeichenerkennung, Spurwechselassistent, Totwinkel-Überwachung, Notbremssystem zum Fußgängerschutz)
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EP 2 336 998 B1 offenbart eine Fahrhinweisvorrichtung für ein Fahrzeug, welche es ermöglicht, eine Wahrscheinlichkeit einer fehlerhaften Bestimmung eines Fahrens des Fahrzeugs auf einem definierten Straßentyp zu reduzieren. Vorgeschlagen wird zu diesem Zweck ein Erfassen von Markierungsmustern auf der Fahrbahn mittels einer Markierungsmuster-Erfassungseinheit des Fahrzeugs.
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Offenbarung der Erfindung
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Eine Aufgabe der Erfindung ist es, eine verbesserte Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs bereitzustellen.
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Die Aufgabe wird gemäß einem ersten Aspekt gelöst mit einer Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs, aufweisend:
- - eine Sensoreinrichtung zum Erfassen eines Umfelds des Fahrzeugs;
- - eine Ermittlungseinrichtung zum Ermitteln eines Fahrbahntyps basierend auf erfassten Umfelddaten; und
- - eine Anpassungseinrichtung zum Anpassen eines Automatisierungsgrads des automatisierten Fahrzeugs entsprechend dem ermittelten Fahrbahntyp.
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Auf diese Weise wird eine Vorrichtung bereitgestellt, die einen Automatisierungsgrad des Fahrzeugs in flexibler Weise an einen erkannten Fahrbahntyp anpasst. Dadurch ist vorteilhaft eine optimale Verwendung von Fahrerassistenzsystemen unterstützt, die je nach ermitteltem Fahrbahntyp in spezifischer Weise betrieben werden.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird die Aufgabe gelöst mit einem Verfahren zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs, aufweisend:
- a) Erfassen eines Umfelds des Fahrzeugs mittels einer Sensoreinrichtung;
- b) Ermitteln eines Fahrbahntyps basierend auf erfassten Umfelddaten mittels einer Ermittlungseinrichtung; und
- c) Anpassen eines Automatisierungsgrads des automatisierten Fahrzeugs entsprechend dem ermittelten Fahrbahntyp mittels einer Anpassungseinrichtung.
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Vorteilhafte Weiterbildungen der Vorrichtung sind Gegenstand von abhängigen Ansprüchen.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass mittels der Sensoreinrichtung wenigstens eines aus: Fahrbahntyp-Kennzeichnungselement, geometrische Abmessung und/oder Form und/oder Beschaffenheit einer Fahrbahn, geometrische Abmessung und/oder Form und/oder Beschaffenheit wenigstens eines Fahrstreifens der Fahrbahn, Infrastruktur, Verkehrsgeschehen erfassbar ist. Vorteilhaft können dadurch vielfältige unterschiedliche Merkmale verwendet werden, um einen Fahrbahntyp zu ermitteln. Eine diversifizierte, sichere und genaue Erkennung des Fahrbahntyps ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt.
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Beispielhaft können dadurch unterschiedliche Kurvenradien, Gebäude, Lichtzeichenanlagen, Anzahl von weiteren Verkehrsteilnehmern auf Fahrspuren, usw. erfasst werden, die allesamt zur Ermittlung des Fahrbahntyps verwendet werden können.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass die Sensoreinrichtung wenigstens eines aus Folgendem umfasst: Kamera, Radarsensor, Lidarsensor, Ultraschallsensor, Positionssensor, Beschleunigungssensor, Drehratensensor. Dadurch ist eine diversifizierte Sensorik zum Einsatz in der Vorrichtung bzw. zur Durchführung des Verfahrens verwendbar.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass die Ermittlungseinrichtung eine Rechnereinrichtung umfasst, mittels der die Ermittlung des Fahrbahntyps durchführbar ist. Die elektronische Rechnereinrichtung kann dabei die erfassten Sensordaten verarbeiten und die Ermittlung des Fahrbahntyps abhängig von ihrer Leistungsfähigkeit geeignet durchführen.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass die Ermittlungseinrichtung intern oder extern vom Fahrzeug angeordnet ist. Eine hohe Designfreiheit zur Realisierung der Vorrichtung ist diese Weise vorteilhaft unterstützt.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass die Rechnereinrichtung als Hardware-in-the-Loop ausgebildet ist. Eine hohe Lernfähigkeit der Vorrichtung zur Ermittlung des Fahrbahntyps ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung zeichnet sich dadurch aus, dass die Ermittlungseinrichtung eine Datenbank mit Fahrbahntypen und Fahrbahnpositionen aufweist. Dadurch können mittels der Datenbank geeignete Daten betreffend Fahrbahntypen an das Fahrzeug übermittelt werden.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung zeichnet sich dadurch aus, dass eine Gültigkeit der Fahrbahntypen und/oder Fahrbahnpositionen mittels der durchgeführten Fahrbahntyperkennung verifizierbar ist. Eine hohe Datengüte ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt, weil die Datenbank stets aktuell auf aktuellstem Niveau gehalten werden kann.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung der Vorrichtung sieht vor, dass die Ermittlungseinrichtung ein neuronales Netz aufweist, welches basierend auf aufgezeichneten Daten der Sensoreinrichtung trainierbar ist. Auf diese Weise wird das Prinzip der künstlichen Intelligenz umsetzt, mit dem das neuronale Netz hochflexibel zur Ermittlung des Fahrbahntyps eingesetzt werden kann.
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Die Erfindung wird im Folgenden mit weiteren Merkmalen und Vorteilen anhand von mehreren Figuren detailliert beschrieben. Dabei bilden alle beschriebenen oder dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination den Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Patentansprüchen oder deren Rückbeziehung, sowie unabhängig von ihrer Formulierung bzw. Darstellung in der Beschreibung bzw. in den Figuren.
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Offenbarte Merkmale und Vorteile der Vorrichtung ergeben sich in analoger Weise aus offenbaren Merkmalen und Vorteilen des Verfahrens und umgekehrt.
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In den Figuren zeigt:
- 1 eine prinzipielles Blockschaltbild einer Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Vorrichtung; und
- 2 einen prinzipiellen Ablauf einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Im Folgenden wird der Begriff automatisiertes Fahrzeug synonym in den Bedeutungen teilautomatisiertes Fahrzeug, autonomes Fahrzeug und teilautonomes Fahrzeug verwendet.
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Ein Kerngedanke der Erfindung ist es insbesondere, ein verbessertes Verfahren und eine Vorrichtung zum optimierten Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs bereitzustellen.
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Heutzutage stecken automatisierte Fahrzeuge oftmals noch im Prototypenstadium. In naher Zukunft werden jedoch mehr und mehr Fahrfunktionen für das automatisierte Fahren in Fahrzeugen eingesetzt werden. Zunächst werden die Fahrzeuge jedoch nur auf bestimmten Fahrbahntypen (z.B. auf Autobahnen, Schnellstraßen) automatisiert betrieben werden können, während die Fahrzeuge beispielsweise in Stadtgebieten auch weiterhin manuell durch einen Fahrer gesteuert werden. Hierfür ist es notwendig, dass das Fahrzeug zu jedem Zeitpunkt „weiß“, welchen Fahrbahn- bzw. Straßentyp es gerade befährt. Nur so kann das automatisierte Fahrzeug seine automatisierten Fahrfunktionen ausschließlich auf freigegebenen Strecken einsetzen.
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Um einen Betrieb eines automatisierten Fahrzeugs in Abhängigkeit vom befahrenen Straßentyp zu verbessern, werden nachfolgend eine dazu vorgesehene Vorrichtung und ein dazu vorgesehenes Verfahren detailliert beschrieben.
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In einer Variante einer Fahrbahntyp-Erkennung kann der Straßentyp in einen Fahrstreifen der Straße codiert sein. Dabei unterscheidet sich die Form und Art des Fahrstreifens der Straße abhängig vom Straßentyp. Beispielsweise kann ein Fahrstreifen bzw. ein Fahrbahnbegrenzungsstreifen einer Autobahn anders ausgelegt sein als z.B. ein Fahrstreifen bzw. ein Fahrbahnbegrenzungsstreifen in einem Stadtgebiet. Dabei ist es z.B. denkbar, sowohl eine Länge der einzelnen Fahrstreifen als auch eine Form der Fahrstreifen entsprechend unterschiedlich auszugestalten. Beispielsweise können auch Strukturen und/oder Muster in bestimmten Abständen in die Fahrstreifen (z.B. in Form von Aussparungen) eingebettet werden. Darüber hinaus können die Fahrstreifen auch mit Infrarotreflektierendem Material beschichtet werden, sodass die Fahrstreifen auch nachts für Fahrzeug-Umfeldsensoren des automatisierten Fahrzeugs sichtbar sind. Denkbar ist auch, dass spezifische Fahrbahntyp-Kennzeichnungselemente auf der Fahrbahn bzw. in einer Fahrspur der Fahrbahn angeordnet sind, die erfasst werden und zur Ermittlung des Fahrbahntyps genutzt werden. Die genannten Fahrbahntyp-Kennzeichnungselemente können dabei optisch und/oder per IR-Beschichtung oder sonst wie codiert sein.
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Die in die Fahrstreifen hinein kodierten Informationen werden von einer Sensoreinrichtung (z.B. in Form einer Kamera, Ultraschallsensor, Lidarsensor, Radarsensor, usw.) des Fahrzeugs während einer Fahrt erkannt bzw. erfasst. Beispielsweise erfasst eine Fahrzeugfrontkamera eine Form und/oder eine Beschaffenheit einer Straße, auf der sich das Fahrzeug gerade befindet. Dabei kann das Fahrzeug für die Erkennung der Fahrspuren z.B. auf eine künstliche Intelligenz (Kl) in Form eines neuronalen Netzes zurückgreifen. Eine Durchführung des Kl-Algorithmus wird dabei mit Hilfe von Gewichten und/oder Schwellwerten realisiert. Die Ermittlungseinrichtung ist dabei intern oder extern vom Fahrzeug angeordnet, wobei das vorgeschlagene Verfahren fahrzeugintern oder fahrzeugextern oder zumindest teilweise fahrzeugintern und zumindest teilweise fahrzeugextern durchgeführt wird.
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Die Ermittlungseinrichtung weist vorzugweise eine Datenbank mit Fahrbahntypen und Fahrbahnpositionen, deren Gültigkeit mittels der durchgeführten Fahrbahntyperkennung verifizier- bzw. plausibilisierbar ist. Ein hoher Aktualitätsgrad an Fahrbahntypen ist auf diese Weise vorteilhaft realisierbar.
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Im Ergebnis „weiß“ das Fahrzeug dadurch zu jedem Zeitpunkt, welchen spezifischen Straßen- bzw. Fahrbahntyp es gerade befährt. Dadurch kann eine Funktionsweise eines automatisierten Fahrbetriebs des Fahrzeugs optimiert an den erkannten Straßentyp angepasst werden. Denkbar ist auch, dass spezifische Anteile des automatisierten Fahrmodus des Fahrzeugs entsprechend dem erkannten Fahrbahntyp aktiviert/deaktiviert werden.
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An möglichen Fahrbahntypen können mittels des vorgeschlagenen Verfahrens beispielsweise unterschieden werden:
- - Autobahnen bzw. Schnellstraßen
- - Überlandstraßen
- - Stadtstraßen
- - Radwege
- - Fußgängerwege
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Fahrspuren sind auf Straßen in der Regel vorhanden und sind für eine Funktionalität von Spurhalteassistenten und ähnliche Fahrerassistenzsysteme auch notwendig. Für das vorgeschlagene Verfahren können die Fahrspuren in vorteilhafter Weise zum Ermitteln des Fahrbahntyps verwendet werden.
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In einer vorteilhaften Variante des vorgeschlagenen Verfahrens können bekannte Fahrspurenmuster mit den von der Sensoreinrichtung erfassten Daten über ein Lernverfahren trainiert werden. Beispielsweise wird zu diesem Zweck eine künstliche Intelligenz bzw. ein neuronales Netz dahingehend trainiert, bestimmte Fahrspurentypen aus den Umfeldsensordaten des Fahrzeugs zuverlässig zu erkennen. Der Straßentyp bzw. die Straßenmuster können anschließend während einer Fahrt direkt aus den Umfeldsensordaten extrahiert werden.
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Die künstliche Intelligenz für die Ermittlung des Straßentyps kann dabei wahlweise innerhalb des Fahrzeugs laufen oder auf einer externen Rechnereinrichtung in der Cloud hinterlegt sein. Sofern die Straßentyperkennung in der Cloud durchgeführt wird, kann eine Übertragung von Umfeldsensordaten an die Cloud vorzugsweise über eine Car-to-X-Kommunikationsverbindung erfolgen. Alternativ erfolgt die Straßentyperkennung direkt auf einer Ermittlungseinrichtung im Fahrzeug, wobei die Umfeldsensordaten des Fahrzeugs z.B. in Echtzeit ausgewertet werden können.
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Der künstlichen Intelligenz für die Straßentyperkennung werden dabei die folgenden, von der Sensoreinrichtung erfassten Eingangsdaten zugeführt:
- - Form und Beschaffenheit der Fahrspuren entlang einer Straße vor dem Fahrzeug aus den Kameradaten einer Frontkamera oder eines weiteren Umfeldsensors
- - zeitliche Geometrie bzw. Verlauf einer Straße (normiert über die Fahrzeuggeschwindigkeit), bzw. Trajektorienverlauf über der Zeit mittels eines Positionssensors (z.B. GPS-Sensor) im Fahrzeug
- - Infrastrukturelle Merkmale entlang einer Straße (z.B. Gebäude, Strukturen, Anzahl und Art von Verkehrsteilnehmern, Verkehrszeichenanlagen, Schilder, usw.)
- - Spurabstände einer Straße aus einer Spurerkennung
- - Erkannte Objekte im Fahrzeugumfeld, wie beispielsweise Fußgänger, sowie die Anzahl derselben über der Zeit
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Dabei sind nicht alle genannten Eingangsdaten unbedingt erforderlich. Denkbar ist auch eine beliebige Kombination der genannten Eingangsdaten, sowie optional auch noch weiterer, hier nicht genannter Eingangsdaten.
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Ausgangsdaten der künstlichen Intelligenz sind folgende beispielhafte Straßentypen:
- - Fahrbahntypen: Autobahnen und Schnellstraßen, Überlandstraßen, Stadtstra-ßen, Fahrradwege, Fußwege
- - Wahrscheinlichkeit für einen Fahrbahntyp
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Die entsprechende künstliche Intelligenz für die Fahrbahntyperkennung wird in einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens als ein neuronales Netz mithilfe der oben beschriebenen Eingangsgrößen und einem vorgegebenen Fahrbahntyp (und einer Wahrscheinlichkeit desselben) gelernt. Das Trainieren der künstlichen Intelligenz kann dabei auf einem Hochleistungsrechner (engl. High Performance Computer, HPC) mithilfe von aufgezeichneten Straßentypen sowie den dazu passenden Umfeldsensordaten von Fahrzeugen gelernt werden.
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Alternativ kann das Trainieren der KI auch in Echtzeit innerhalb des Fahrzeugs durchgeführt werden, wobei z.B. ein Beifahrer oder ein Fahrer des Fahrzeugs über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (engl. Human Machine Interface) und einer bestimmten Fahrtstrecke ein Fahrbahntyp in den Lernalgorithmus eingibt, wobei dieser mit Hilfe der Umfeldsensordaten selbständig den Fahrbahntyp/Fahrspurtyp erlernt. Darüber hinaus kann ein Trainieren der künstlichen Intelligenz mithilfe von aufgezeichneten Umfeldsensordaten oder Straßentypen auf einem Hardware-in-the-Loop-System (HIL) durchgeführt werden.
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Für den Test des Systems bzw. der künstlichen Intelligenz und die Freigabe derselben wird die Genauigkeit der Straßentyperkennung mithilfe weiterer Umfeldsensordaten im Fahrzeug oder mit Daten außerhalb des Fahrzeugs (Aufzeichnungsdaten) überprüft. Denkbar ist außerdem, dass Daten einer in der Cloud (d.h. extern vom Fahrzeug) angeordneten künstlichen Intelligenz über eine Car-to-X-Kommunikationsverbindung auf spezifische Fahrzeugtypen übertragen werden. Eine fahrzeugtyp-spezifische Funktionsweise von Fahrerassistenzsystemen des Fahrzeugs ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt.
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In einer weiteren Variante des vorgeschlagenen Verfahrens wird die künstliche Intelligenz für die Fahrbahntyperkennung für jeden der genannten unterschiedlichen Umfeldsensortypen eines Fahrzeugs separat trainiert und anschließend auf einer Rechnereinheit genau dieses Umfeldsensortyps ausgeführt bzw. für genau diesen Umfeldsensortyp ausgeführt. Dies hat den Vorteil, dass jeder Umfeldsensor über eine eigene Straßentyperkennung verfügt und eine Plausibilisierung der Straßentyperkennung mithilfe mehrerer unterschiedlicher Umfeldsensortypen möglich ist.
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Mit dem vorgeschlagenen Verfahren ist es möglich, dass nur für den Fall, dass das Fahrzeug eine Straße befährt, die auch automatisiert befahren werden kann, der automatisierte Fahrmodus abhängig vom erkannten Fahrbahntyp aus der Kl-Auswertung bzw. einer Wahrscheinlichkeit eines Vorliegens dieses Fahrbahntyps für das Fahrzeug freigeschaltet wird.
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Andernfalls kann das Fahrzeug durch einen Fahrer nur manuell betrieben werden bzw. nur mit einer entsprechend reduzierten Funktionalität des automatisierten Fahrbetriebs.
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Die Unterscheidung, ob ein Fahrzeug einen Straßenabschnitt automatisiert befahren kann, kann sich beispielsweise auch nach dem Autonomiegrad des Fahrzeugs richten. Dieser ist im Fahrzeug hinterlegt, z.B. in Form von Autonomiestufen 1-5. Die einzelnen Autonomiestufen sind dabei mit bestimmten Straßentypen verknüpft. Befährt ein Fahrzeug mit Autonomiestufe 5 beispielsweise eine Straße, so kann es zu jedem Zeitpunkt automatisiert betrieben werden, da alle Straßentypen mit der automatisierten Fahrfunktionen verknüpft sind. Befährt hingegen ein Fahrzeug mit Autonomiestufe 3 beispielsweise eine Autobahn, so kann es die Autobahn autonom befahren. Beim Verlassen der Autobahn wird jedoch auf den manuellen Fahrmodus umgeschaltet, da ein neuer Straßentyp erkannt wurde.
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1 zeigt ein prinzipielles Blockschaltbild einer vorgeschlagenen Vorrichtung 100 zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs. Man erkennt eine oben näher beschriebene Sensoreinrichtung 110 des Fahrzeugs, die ausgebildet ist, die funktional mit einer oben näher beschriebenen Ermittlungseinrichtung 120 zum Ermitteln eines Fahrbahntyps verbunden ist. Die Ermittlungseinrichtung 120 ist funktional mit einer oben näher beschriebenen Anpassungseinrichtung 130 verbunden, die einen Automatisierungsgrad des Fahrzeugs und damit einen Fahrbetrieb des Fahrzeugs entsprechend dem ermittelten Straßen- bzw. Fahrbahntyp anpasst.
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2 zeigt einen prinzipiellen Ablauf einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs.
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In einem Schritt 200 wird ein Erfassen eines Umfelds des Fahrzeugs mittels einer Sensoreinrichtung 110 durchgeführt.
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In einem Schritt 210 wird ein Ermitteln eines Fahrbahntyps basierend auf den erfassten Umfelddaten mittels einer Ermittlungseinrichtung 120 durchgeführt.
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In einem Schritt 220 wird ein Anpassen eines Automatisierungsgrads des automatisierten Fahrzeugs entsprechend dem ermittelten Fahrbahntyp mittels einer Anpassungseinrichtung 130 durchgeführt.
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Vorteilhaft lässt sich das erfindungsgemäße Verfahren als eine Software implementieren, die auf der elektronisch ausgebildeten Vorrichtung 100, z.B. in Form eines Fahrzeug-Steuergeräts abläuft. Eine einfache Adaptierbarkeit des Verfahrens ist auf diese Weise unterstützt.
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Der Fachmann wird die Merkmale der Erfindung in geeigneter Weise abändern und/oder miteinander kombinieren, ohne vom Kern der Erfindung abzuweichen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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