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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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Ampelanlagen können mittels Algorithmen detektiert und klassifiziert werden, was insbesondere für den Bereich des autonomen Fahrens von großer Bedeutung ist.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug, ein Verfahren zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug, weiterhin eine Vorrichtung, die diese 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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Der hier vorgestellte Verfahrensansatz beruht auf der Erkenntnis, dass eine Genauigkeit und Effizienz einer Detektion und Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug optimiert werden kann, wenn eine relevante Situation zur Auslösung eines Ampelklassifizierungsalgorithmus mittels geolokalisierten Ampelanlagen erkannt wird und dabei relevante Trainingsdaten zur Weiterbildung des Ampelklassifizierungsalgorithmus erfasst werden.
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Es wird ein Verfahren zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug vorgestellt, wobei das Verfahren zumindest den folgenden Schritt aufweist:
- Erkennen einer mit einem Positionsmarker versehenen Ampelanlage auf einer Fahrtroute des Fahrzeugs unter Verwendung eines von einer Navigationseinheit des Fahrzeugs bereitgestellten Distanzsignals, wobei das Distanzsignal eine vorbestimmte Entfernung des Fahrzeugs zu der mit dem Positionsmarker versehenen Ampelanlage repräsentiert, insbesondere wobei das Distanzsignal dann bereitgestellt wird, wenn das Fahrzeug sich innerhalb einer bestimmten Reichweite zu der Ampelanlage befindet, um den Ampelklassifizierungsalgorithmus auszulösen.
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Bei einem Ampelklassifizierungsalgorithmus kann es sich um einen Algorithmus zur Klassifizierung von Ampelanlagen handeln. Hierbei kann der Algorithmus beispielsweise im Training auf bekannte und bereits klassifizierte Ampelanlagen angewendet werden und somit deren Attribute erlernen. Diese neu erlernten Attribute können es dem Algorithmus hierbei ermöglichen, einen neue und bisher unbekannte Ampelanlage aufgrund der beobachteten bzw. erlernten Attribute und deren Ausprägungen der beispielsweise der bekannten Zielklasse „Ampelanlage“ zuzuordnen. Bei einer Ampelanlage kann es sich um eine Lichtsignalanlage handeln, die beispielsweise der Steuerung des Straßenverkehrs dient. Ampelanlagen ordnen beispielsweise für Verkehrsteilnehmer ein bestimmtes Verhalten an, indem sie gesteuerte Signale abgeben. Diese nach Form und Farbe verschiedenartigen Lichtsignale haben jeweils eine andere Bedeutung und wirken jeweils entgegen der Fahrtrichtung des zu regelnden Verkehrs. Bei einem Fahrzeug kann es sich um ein Fahrzeug zur Personenbeförderung, beispielsweise ein teilautomatisiert fahrendes oder ein hochautomatisiert fahrendes Fahrzeug, handeln. Unter einem Positionsmarker kann eine Kennzeichnung bzw. eine Markierung einer Position eines Objekts verstanden werden, wobei es sich bei dem Objekt beispielsweise um eine Ampelanlage handeln kann. Diese Kennzeichnung bzw. Markierung kann die Position der Ampelanlage beispielsweise auf einer digitalen Karte einer Navigationseinheit vermerken und somit für spätere Anwendungszwecke speichern. Bei einer Navigationseinheit kann es sich um ein technisches System handeln, das mit Hilfe einer Positionsbestimmung, beispielsweise mittels Satellit und/oder Funk sowie Geoinformationen, beispielsweise eine Zielführung eines Fahrzeugs zu einem gewählten Ort oder eine Fahrtroute unter Beachtung gewünschter Kriterien ermöglicht.
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Bekannte Algorithmen zur Ampelerkennung und -klassifizierung beruhen insbesondere auf maschinellen Lernansätzen und/oder Deep-Learning-Ansätzen, wobei eine Genauigkeit der Erkennung und Klassifizierung von Ampelanlagen hierbei von der Menge der verfügbaren Trainingsdaten sowie der Rechenleistung des jeweiligen Fahrzeugs abhängt. Bekannte Umfeldkameras, die beispielsweise der visuellen Umfelderfassung eines Fahrzeugs dienen und hierbei auch zur Erkennung und Klassifizierung von Ampelanlagen genutzt werden können, sind insbesondere durch eine mögliche Fehldetektion einer Ampelanlage in ihrer Funktionsweise eingeschränkt. So wird beispielsweise bei der Falsch-Positiv-Erkennung angegeben, dass eine Ampelanlage detektiert wurde, obwohl an dieser Position keine Ampelanlage in Fahrtrichtung des Fahrzeugs gegenwärtig ist, wobei beispielsweise eine Ampelanlage detektiert wurde, die nicht in die Fahrtrichtung des Fahrzeugs ausgerichtet ist und/oder ein Rücklicht eines vorausfahrenden Fahrzeugs fälschlicherweise als Ampelanlage detektiert wurde. Bei der Falsch-Negativ-Erkennung wird beispielsweise angegeben, dass keine Ampelanlage in Fahrtrichtung des Fahrzeugs detektiert wurde, obwohl an dieser Position eine Ampelanlage in Fahrtrichtung des Fahrzeugs gegenwärtig ist. Ferner kann auch eine Genauigkeit der Ampelerkennung und -klassifizierung durch äußere Faktoren, wie beispielsweise schlechtes Wetter, große verdeckende Fahrzeuge wie Schwertransporter, eine diffuse Straßenbeleuchtung und/oder andere Beleuchtungsprobleme, negativ beeinflusst bzw. gänzlich eingeschränkt sein.
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Die Vorteile des hier vorgestellten Verfahrensansatzes liegen dahingehen insbesondere in einer Optimierung der Genauigkeit der Ampelerkennung und - klassifizierung. Hierbei benötigt der Ansatz weniger Trainingsdaten, da der Ampelklassifizierungsalgorithmus systematisch nach der Identifizierung einer relevanten Situation ausgelöst werden soll. So wird beispielsweise eine Sensordatenfusion und/oder Geolokalisierung verwendet, um relevante Situationen zu klassifizieren und dadurch die Erfassung relevanter Daten für das Training auszulösen. Als zusätzliche Verbesserung bei dem hier vorgestellten Ansatz, soll auch der Stromverbrauch des Gesamtsystems minimiert werden, was beispielsweise Kosten spart und darüber hinaus auch den Ausstoß von Kohlenstoffdioxid reduziert. Dadurch, dass der Ampelklassifizierungsalgorithmus nicht die ganze Zeit im Systemhintergrund des Fahrzeugs arbeitet, sondern lediglich bei Erkennen einer relevanten Situation ausgelöst wird, können beispielsweise auch Speicher- oder Bandbreitenanforderungen des Fahrzeugs eingespart werden. Dies kann dazu führen, dass beispielsweise die Rechenleistung des Fahrzeug-Bordcomputers verbessert wird, da die Leistung, die der Bordcomputer normalerweise zur Ausführung des Machine-Learning-Algorithmus zur Erkennung und Klassifizierung der Ampelinformation benötigt, anderweitig genutzt werden kann. So kann ebenfalls beispielsweise die von der Kameraeinheit üblicherweise konsumierte Leistung zum Erfassen der Videodaten sowie zum Bereitstellen dieser Daten an den Bordcomputer des Fahrzeugs dadurch minimiert werden, dass dem Algorithmus selektiv Daten, basierend auf dem oben erläuterten Ansatz der Triggeridentifikation, zur Verfügung gestellt werden.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das Verfahren einen Schritt des Vortrainierens des Ampelklassifizierungsalgorithmus aufweisen, wobei der Ampelklassifizierungsalgorithmus unter Verwendung zumindest eines Bezeichners und/oder zumindest eines Fahrzeugpositionssignals und/oder zumindest eines Fahrzeugumgebungsbildsignals vortrainiert wird. Hierbei repräsentiert der Bezeichner eine spezielle Ausführungsform und/oder eine Lichtzeichenkombination einer Ampelanlage, das Fahrzeugpositionssignal repräsentiert hierbei eine Position des Fahrzeugs und das Fahrzeugumgebungsbildsignal repräsentiert hierbei eine von einer Kameraeinheit des Fahrzeug erfasste Umgebung des Fahrzeugs. Bei einer speziellen Ausführungsform der Ampelanlage und/oder einer speziellen Lichtzeichenkombination kann es sich beispielsweise um einen Sonderfall einer Ausführungsform einer Ampelanlage handeln, den der Algorithmus, neben der regulären Ausführungsform einer Ampelanlage, erlernen sollte. So kann sich dieser Sonderfall beispielsweise auf Ampelanlagen beziehen, die lediglich Lichtsignale bestehend aus roten und gelben Lichtern aufweisen und/oder beispielsweise einen grünen Pfeil an Kreuzungen mit Rechtsabbiegung aufweisen. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass durch eine Inkludierung von Sonderfällen der Ausführungsformen von Ampelanlagen ein umfassendes Vortraining des Ampelklassifizierungsalgorithmus durchgeführt werden kann, um somit sicherzugehen, dass eine Genauigkeit der Ampelerkennung und -klassifizierung optimiert wird.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Vortrainierens eine Ampelanlage detektiert werden, wobei die detektierte Ampelanlage mit einem Positionsmarker auf einer Karte in der Navigationseinheit des Fahrzeugs versehen wird. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass zur Optimierung einer Genauigkeit und Effizienz einer Ampelerkennung- und klassifizierung eine relevante Situation insbesondere mittels einer Geolokalisierung von Ampelanlagen erkannt wird, wobei der Ampelklassifizierungsalgorithmus im Verfahren zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug nur dann ausgelöst wird, wenn eine geolokalisierte Ampelanlage innerhalb einer Reichweite zum Fahrzeug detektiert wurde. Hierdurch kann beispielsweise der Verbrauch der Rechenleistung und weiterer Energieressource des Fahrzeugs reduziert werden.
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Es wird ein Verfahren zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug vorgestellt, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
- Einlesen zumindest eines von einer Kameraeinheit des Fahrzeugs bereitgestellten Bildsignals und/oder zumindest eines Manöverklassifikationssignals und/oder zumindest eines Positionssignals und/oder zumindest eines Ampellokalisierungssignals, wobei das Bildsignal eine Umgebung des Fahrzeugs repräsentiert, das Manöverklassifikationssignal ein Fahrmanöver des Fahrzeugs repräsentiert, das Positionssignal eine Position des Fahrzeugs repräsentiert und das Ampellokalisierungssignal eine Positionsmarkierung einer Ampelanlage repräsentiert; und
- Bereitstellen eines Ampelklassifizierungssignals an eine Ansteuereinrichtung des Fahrzeugs unter Verwendung eines vortrainierten Ampelklassifizierungsalgorithmus, des Bildsignals und/oder des Manöverklassifizierungssignal und/oder des Positionssignals und/oder des Ampellokalisierungssignals, wobei das Ampelklassifizierungssignal eine klassifizierte Ampelanlage repräsentiert.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das Verfahren einen Schritt des Ansteuerns eines Fahrmanövers unter Verwendung des bereitgestellten Ampelklassifizierungssignals aufweisen, wobei es sich dem Fahrmanöver insbesondere um eine Beschleunigung, beispielsweise ein Abbremsen, des Fahrzeugs handelt. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass unter Verwendung des hier vorgestellten Verfahrensansatzes zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug ein vorausschauendes Fahren ermöglicht wird, dass zu einer Verbesserung des Energiesparpotenzials des Fahrzeugs beiträgt und darüber hinaus zusätzlich eine Einsparung von Kohlenstoffdioxid ermöglicht.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Bereitstellens unter Verwendung des Ampelklassifizierungssignals eine berechnete Ampelanlagenschaltzeit und/oder ein Genauigkeitsparameter bereitgestellt werden, wobei der Genauigkeitsparameter einen äußeren Fahrumstand des Fahrzeugs repräsentiert. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass basierend auf dem Geolokalisierungsansatz einer Ampelanlage beispielsweise auch deren Schaltzeit, basierend auf Faktoren wie Wochentag und/oder Tageszeit, berechnet werden kann. Unter Verwendung dieses Wissens um eine Schaltzeit einer Ampelanlage, die beispielsweise auch über eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation an weitere Fahrzeugen in der Umgebung der Ampelanlage bereitgestellt werden kann, kann der Fahrer das Fahrzeug vorrausschauend starten, steuern und stoppen, was zu einer Verbesserung des Energiesparpotenzials des Fahrzeugs beiträgt.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das Verfahren einen Schritt des Nachtrainierens des Ampelklassifizierungsalgorithmus aufweisen, wobei der Schritt des Nachtrainierens dann ausgeführt wird, sobald während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus eine Fehldetektion einer Ampelanlage erkannt wird, insbesondere wobei der Schritt des Nachtrainierens unter Verwendung der mit einem Positionsmarker versehenen Ampelanlage ausgeführt wird. Bei der hier ausgeführten Fehldetektion kann es sich insbesondere um eine Falsch-Positiv-Erkennung handeln, bei der eine Ampelanlage detektiert wird, obwohl an dieser Position keine Ampelanlage in Fahrtrichtung gegenwärtig ist. So kann hierbei beispielsweise eine Ampelanlage detektiert werden, die nicht in Fahrtrichtung des Fahrzeugs ausgerichtet ist und/oder ein Rücklicht eines vorausfahrenden Fahrzeugs fälschlicherweise als Ampelanlage erkannt wird. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass ein erneutes Training mit geolokalisierten Ampeln die Genauigkeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus weiter verbessern kann, wenn eine bekannte fahrtroute vom Fahrzeug abermals gefahren wird.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Nachtrainierens eine Position einer als Fehldetektion erkannten Ampelanlage zum Trainieren des Ampelklassifizierungsalgorithmus auf einer Speichereinheit hinterlegt werden. Bei der hier ausgeführten Fehldetektion kann es sich insbesondere um eine Falsch-Negativ-Erkennung handeln, bei der keine Ampelanlage detektiert wird, obwohl an dieser Position eine Ampelanlage in Fahrtrichtung des Fahrzeugs gegenwärtig ist. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass diese Falsch-Positiv-Erkennung von Ampelanlagen zur Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus gespeichert wird und somit zum ressourcensparenden Offline-Training des Ampelklassifizierungsalgorithmus verwendet werden kann.
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Gemäß einer Ausführungsform kann der Schritt des Nachtrainierens in Abhängigkeit einer Fehldetektionsrate von Ampelanlagen auf einer von dem Fahrzeug befahrenen Fahrtroute wiederholt, insbesondere zyklisch wiederholt, werden. Die Häufigkeit des Nachtrainierens bzw. des erneuten Trainings wird hierbei insbesondere anhand der Anzahl der falschen Auslöser zum Start des Ampelklassifizierungsalgorithmus für eine bestimmte Fahrtroute des Fahrzeugs kalibriert. Eine solche Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes bietet den Vorteil, dass ein wiederholtes Training des Ampelklassifizierungsalgorithmus eine Genauigkeit und Effizienz der Detektion und Klassifizierung von Ampelanlagen stetig verbessert, um insbesondere das teilautomatisierte und/oder automatisierte Fahren in Zukunft zuverlässig und unfallfrei zu realisieren.
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Eines oder mehrere der hier vorgestellten Verfahren kann/können beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einer Vorrichtung oder 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 Ansicht einer Vorrichtung zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 2 eine schematische Ansicht einer Vorrichtung zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 3 ein Blockschaltbild eines Gesamtsystems zur Verwendung eines Verfahrens zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug sowie eines Verfahrens zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 4 ein Blockschaltbild eines Systems zur Klassifizierung eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 5 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug mittels eines Ampelklassifizierungsalgorithmus gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 6 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
- 7 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug 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 Ansicht einer Vorrichtung 100 zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 zur Klassifizierung einer Ampelanlage 110 für ein Fahrzeug 115 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 100 auf dem Fahrzeug 115 angeordnet. Das Fahrzeug 115 weist weiterhin beispielhaft eine Kameraeinheit 120 zur Erfassung einer Fahrzeugumgebung sowie eine Navigationseinheit 125 auf, wobei die Navigationseinheit 125 wiederum eine Karte 130 aufweist.
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Die Vorrichtung 100 weist eine Vortrainiereinrichtung 135 sowie eine Erkenneinrichtung 140 auf. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist der Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 auf der Vortrainiereinrichtung 135 implementiert. Die Vortrainiereinrichtung 135 ist ausgebildet, den Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 unter Verwendung zumindest eines Bezeichners 145 und/oder zumindest eines Fahrzeugpositionssignals 150 und/oder zumindest eines Fahrzeugumgebungsbildsignals 155 vorzutrainieren. Hierbei repräsentiert der Bezeichner 145 eine spezielle Ausführungsform und/oder eine Lichtzeichenkombination einer Ampelanlage 110, das Fahrzeugpositionssignal 150 repräsentiert eine von der Navigationseinheit 125 des Fahrzeugs 115 ermittelte Position des Fahrzeugs 115 und das Fahrzeugumgebungsbildsignal 155 repräsentiert eine von der Kameraeinheit 120 des Fahrzeug 115 erfasste Umgebung des Fahrzeugs 115. Die Vortrainiereinrichtung 135 ist ferner ausgebildet, die Ampelanlage 110 unter Verwendung des vortrainierten Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 zu detektieren, wobei die detektierte Ampelanlage 110 mit einem Positionsmarker 160 auf der Karte 130 in der Navigationseinheit 125 des Fahrzeugs 115 versehen wird. Um die detektierte Ampelanlage 110 mit einem Positionsmarker 160 zu versehen, ist die Vortrainiereinrichtung 135 beispielhaft ausgebildet, ein Detektionssignal 165 einzulesen, das die detektierte Ampelanlage 110 repräsentiert. Die Vortrainiereinrichtung 135 ist weiterhin ausgebildet, das Detektionssignal 165 weiter an die Navigationseinheit 125 des Fahrzeugs 115 bereitzustellen, unter dessen Verwendung die Navigationseinheit 125 den Befehl erhält, beispielhaft ein Ampelpositionssignal 170 von der Ampelanlage 110 einzulesen. Das Ampelpositionssignal 170 repräsentiert hierbei eine Position der detektierten Ampelanlage 110, sodass die detektierte Ampelanlage 110 unter Verwendung des Ampelpositionssignals 170 mit dem Positionsmarker 160 auf der Karte 130 versehen werden kann.
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Die Erkenneinrichtung 140 ist ausgebildet, die mit dem Positionsmarker 160 versehene Ampelanlage 110 auf einer Fahrtroute des Fahrzeugs 115 unter Verwendung eines von der Navigationseinheit 125 des Fahrzeugs 115 bereitgestellten Distanzsignals 175, das eine vorbestimmte Entfernung des Fahrzeugs 115 zu der mit dem Positionsmarker 160 versehenen Ampelanlage 110 repräsentiert, zu erkennen. Hierbei wird das Distanzsignal 175 insbesondere dann an die Erkenneinrichtung 140 bereitgestellt, wenn das Fahrzeug 115 sich innerhalb einer bestimmten Reichweite, von beispielsweise 50 Metern, zu der Ampelanlage 110 befindet, um den Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 auszulösen.
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2 zeigt eine schematische Ansicht einer Vorrichtung 200 zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug 115 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 200 auf dem Fahrzeug 115 angeordnet. Das Fahrzeug 115 weist zunächst beispielhaft die aus 1 bekannte Kameraeinheit 120 zur Erfassung einer Fahrzeugumgebung, weiterhin die Navigationseinheit 125, wobei die Navigationseinheit 125 wiederum die Karte 130 aufweist und schließlich die Vortrainiereinrichtung 135 mit dem Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 zur Klassifizierung einer Ampelanlage auf. Das Fahrzeug 115 weist ferner beispielhaft eine Fahrmanövereinheit 205 zum Ansteuern eines Fahrmanövers sowie eine Speichereinheit 210 auf.
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Die Vorrichtung 200 weist eine Einleseeinrichtung 215, eine Bereitstelleinrichtung 220, eine Ansteuereinrichtung 225 sowie eine Nachtrainiereinrichtung 230 auf. Die Einleseeinrichtung 215 ist ausgebildet, zumindest ein von der Kameraeinheit 120 des Fahrzeugs 115 bereitgestelltes Bildsignal 235 und/oder zumindest ein von der Fahrmanövereinheit 205 bereitgestelltes Manöverklassifikationssignal 240 und/oder zumindest ein von der Navigationseinheit 125 bereitgestelltes Positionssignal 245 und/oder zumindest ein von der Karte 130 der Navigationseinheit 125 bereitgestelltes Ampellokalisierungssignal 250 einzulesen. Das Bildsignal 235 repräsentiert hierbei eine Umgebung des Fahrzeugs 115, das Manöverklassifikationssignal 240 repräsentiert hierbei ein Fahrmanöver des Fahrzeugs 115, das Positionssignal 245 repräsentiert hierbei eine Position des Fahrzeugs 115 und das Ampellokalisierungssignal 250 repräsentiert hierbei eine Positionsmarke 160 einer detektierten Ampelanlage.
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Die Bereitstelleinrichtung 220 ist ausgebildet, ein Ampelklassifizierungssignal 255 an die Ansteuereinrichtung 225 bereitzustellen, wobei das Ampelklassifizierungssignal 255 unter Verwendung des von der Vortrainiereinrichtung 120 vortrainierten Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 sowie des Bildsignals 235, des Manöverklassifizierungssignals 240, des Positionssignals 245 und/oder des Ampellokalisierungssignals 250 bereitgestellt wird. Das von der Bereitstelleinrichtung 220 bereitgestellte Ampelklassifizierungssignal 255 repräsentiert hierbei eine klassifizierte Ampelanlage. Die Ansteuereinrichtung 225 ist nun beispielhaft ausgebildet das Ampelklassifizierungssignal 255 an die Fahrmanövereinheit 205 des Fahrzeugs 115 bereitzustellen, um ein Fahrmanöver des Fahrzeugs 115 anzusteuern, wobei es sich bei dem Fahrmanöver insbesondere um eine Beschleunigung des Fahrzeugs 115 handelt. Die Ansteuereinrichtung 225 ist ferner ausgebildet, unter Verwendung des Ampelklassifizierungssignals 255 eine berechnete Ampelanlagenschaltzeit 260 und/oder einen Genauigkeitsparameter 265 an die Fahrmanövereinheit 205 bereitzustellen, um ein auszuführendes Fahrmanöver zu präzisieren.
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Die Nachtrainiereinrichtung 230 ist zunächst ausgebildet, den Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 nachzutrainieren, wenn während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 eine Fehldetektion einer Ampelanlage 110 erkannt wird. Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Bereitstelleinrichtung 220 hierbei ausgebildet, ein Fehldetektionssignal 270 an die Nachtrainiereinrichtung 220 bereitzustellen, wobei das Fehldetektionssignal 270 das Erkennen einer fehldetektierten Ampelanlage repräsentiert. Die Bereitstelleinrichtung 220 ist hierbei ferner ausgebildet, dass Fehldetektionssignal 270 zusätzlich an die Speichereinheit 210 des Fahrzeugs 115 bereitzustellen, wobei die Speichereinheit ausgebildet ist, eine Position einer als Fehldetektion erkannten Ampelanlage zum Trainieren des Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 mittels des bereitgestellten Fehldetektionssignals 270 zu speichern.
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Die Nachtrainiereinrichtung 230 ist ferner ausgebildet, ein Nachtrainiersignal 275 an die Vortrainiereinrichtung 135 bereitzustellen, wobei das Nachtrainiersignal 275 eine Weisung repräsentiert, den Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 nachzutrainieren, wobei die Karte 130 der Navigationseinheit 125 ausgebildet ist, den Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 insbesondere unter Verwendung der mit einem Positionsmarker 160 versehenen Ampelanlagen nachzutrainieren. Schließlich ist die Nachtrainiereinrichtung 220 ausgebildet, das Nachtrainieren bzw. erneute Trainieren des Ampelklassifizierungsalgorithmus 105 in Abhängigkeit einer Fehldetektionsrate von Ampelanlagen auf einer von dem Fahrzeug 115 befahrenen Fahrtroute zu wiederholen, insbesondere aber zyklisch zu wiederholen.
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3 zeigt ein Blockschaltbild eines Gesamtsystems 300 zur Verwendung eines Verfahrens zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug sowie eines Verfahrens zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Blockschaltbild basiert hierbei auf der Annahme, dass die Aufgaben des Gesamtsystems 300 auf einzelne Blöcke verteilt werden.
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Das hier dargestellte Blockschaltbild weist eine Mehrzahl von Blöcken 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345, 350 und 355 und Verbindungen in Form von Signalen zwischen den Blöcken 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345, 350 und 355 auf, wobei jeder Block 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345, 350 und 355 einer auszuführenden Aufgabe des Gesamtsystems 300 entspricht. Die Verbindungen bzw. Signale zwischen den Blöcken 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345, 350 und 355 entsprechen dem Datenfluss zwischen den Blöcken 305, 310, 315, 320, 325, 330, 335, 340, 345, 350 und 355.
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Das Blockschaltbild weist zunächst den übergeordneten Block 305 auf, der eine Mehrzahl von Sensoreinheiten und/oder Sensordaten eines Fahrzeugs repräsentiert. Der Block 305 weist wiederum vier innerhalb des Blocks 305 angeordnete Blöcke 310, 315, 320 und 325 auf. Der Block 310 repräsentiert eine Kameraeinheit des Fahrzeugs, die dazu ausgebildet ist, Bild- und/oder Videodaten von der Umgebung des Fahrzeugs zu erfassen. Der Block 315 repräsentiert eine Navigationseinheit des Fahrzeugs, die dazu ausgebildet ist, Positionskoordinaten des Fahrzeugs und der detektierten Ampelanlagen zu erfassen und insbesondere die Position der einzelnen erfassten Ampelanlagen mittels eines Positionsmarkers auf einer Karte einer Navigationseinheit des Fahrzeugs zu vermerken. Der Block 320 repräsentiert eine Radareinheit des Fahrzeugs, die hierbei insbesondere dazu ausgebildet ist, die Geschwindigkeit und/oder den Abstand zu einem vor dem Fahrzeug fahrenden weiteren Fahrzeug zu erfassen. Der Block 325 repräsentiert schließlich diverse Fahrparamater des Fahrzeugs, also insbesondere eine Geschwindigkeit und/oder eine Quer- und Längsbeschleunigung und/oder eine etwaige Gierrate des Fahrzeugs.
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Außerhalb des übergeordneten Blocks 305 weist das Blockschaltbild ferner den Block 330 auf, der das Generieren, Vortrainieren sowie das Nachtrainieren bzw. erneute Trainieren eines Ampelklassifizierungsalgorithmus repräsentiert. Der Block 335 repräsentiert eine Mehrzahl von Bezeichnern, wobei die Bezeichner eine spezielle Ausführungsform und/oder eine Lichtzeichenkombination einer Ampelanlage repräsentieren. Der Block 340 repräsentiert einen Auslöser zum Nachtraining des Ampelklassifizierungsalgorithmus bei Feststellung einer Fehldetektion einer Ampelanlage während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus. Der Block 345 repräsentiert eine Manöverklassifikation, bei der es sich um ein Fahrmanöver des Fahrzeugs in Reaktion zu einem Fahrmanöver eines vor dem Fahrzeug fahrenden weiteren Fahrzeugs handelt. Der Block 350 repräsentiert ein eigentliches Klassifizieren einer Ampelanlage unter Verwendung eines Ampelklassifizierungsalgorithmus und der Block 355 repräsentiert schließlich eine Ansteuereinrichtung des Fahrzeugs.
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Die Blöcke 310, 315 und 335 weisen je eine Verbindung zu dem Block 330 auf, wobei unter Verwendung zumindest eines Fahrzeugumgebungsbildsignals 155 des Blocks 310, zumindest eines Fahrzeugpositionssignals 150 des Blocks 315 und/oder zumindest eines Bezeichners 145 des Blocks 335 der Ampelklassifizierungsalgorithmus des Blocks 330 vortrainiert wird. Der Block 340 weist ebenso eine Verbindung zu dem Block 330 auf, da der Ampelklassifizierungsalgorithmus unter Verwendung eines Nachtrainiersignals 275 nachtrainiert bzw. erneut trainiert wird, wenn während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus eine Fehldetektion einer Ampelanlage erkannt wird.
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Die Blöcke 315, 320 und 325 weisen je eine Verbindung in Form eines fusionierten Sensordatensignals 360 zu dem Block 345 auf, wobei unter Verwendung der Positionskoordinaten des Fahrzeugs von Block 315, der Geschwindigkeit zu einem weiteren vor dem Fahrzeug fahrenden Fahrzeug und/oder dem Abstand zu dem weiteren vor dem Fahrzeug fahrenden Fahrzeug von Block 320 sowie der Fahrparameter des Fahrzeugs von Block 325 ein Fahrmanöver des Fahrzeugs klassifiziert wird.
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Der Block 345 weist wiederum, ebenso wie der Block 310, eine Verbindung zum Block 350 auf, wobei unter Verwendung zumindest eines Manöverklassifikationssignals 240 von Block 345 sowie eines Bildsignals 235 von Block 310 ein Klassifizieren einer Ampelanlage ausgeführt wird. Hierbei führt eine Verbindung in Form eines Ampelklassifizierungssignals 255 von Block 350 zu Block 355, um ein Fahrmanöver des Fahrzeugs in Reaktion auf die klassifizierte Ampelanlage anzusteuern. Schließlich besteht auch eine Verbindung von dem Block 350 zu dem Block 340 in Form eines Fehldetektionssignal 270, sobald während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage in Block 350 eine Fehldetektion einer Ampelanlage erkannt wird, wobei ein Nachtrainieren bzw. erneutes Trainieren des Ampelklassifizierungsalgorithmus in Block 330 mittels des Auslösers zum Nachtraining des Ampelklassifizierungsalgorithmus aus Block 340 veranlasst wird.
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4 zeigt ein Blockschaltbild eines Systems 400 zur Klassifizierung eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Blockschaltbild weist vier Blöcke 405, 410, 415 und 420 sowie sechs Verbindungen 425, 430, 435, 440, 445 und 450 auf. Ein Fahrmanöver wird hierbei als eine Aktionsfolge bzw. eine Aneinanderreihung mehrerer Aktionen eines Fahrzeugs dargestellt, welche eine aktuelle Fahrsituation und/oder einen aktuellen Fahrzustand in eine neue Fahrsituation bzw. einen neuen Fahrzustand überführt. Beim Anfahren des Fahrzeugs an eine Kreuzung berücksichtigt der Fahrer des Fahrzeugs beispielsweise mehrere Faktoren und wählt zwischen verschiedenen wahrscheinlichen Manövern aus. Für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug ist es hierbei besonders wichtig zu erfassen, wie andere Fahrzeuge manövrieren, bevor es selbst ein Fahrmanöver ansteuert.
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Der Block 405 repräsentiert einen Zustand, in dem das Fahrzeug keinen Richtungswechsel ausführt und/oder keine Kreuzung vorliegt und/oder eine beschilderte, vorfahrtsgeregelte Kreuzung ohne Lichtsignal vorliegt. Von dem Block 405 führt die Verbindung 425 zu dem Block 410, wobei die Verbindung 425 eine Situation repräsentiert, in der das Fahrzeug einer relativ geraden Trajektorie folgt, aber kurz davor ist, an eine beschilderte oder unbeschilderte Abbiegung und/oder Kreuzung zu fahren. Der Block 410 repräsentiert hierbei den Zustand einer Linkskurve, einer Rechtskurve und/oder eine Kehrtwendung des Fahrzeugs an der Abbiegung und/oder Kreuzung. Die Verbindung 430, die von dem Block 410 zurück zum Block 405 führt, repräsentiert eine Situation, in der die Kurve oder die Kehrtwendung durch das Fahrzeug ausgeführt wird.
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Von dem Block 405 führt die Verbindung 435 zu dem Block 415, wobei die Verbindung 435 eine Situation repräsentiert, in der ein Verkehrszeichen auf der Fahrtrajektorie des Fahrzeugs vorhergesagt wird, beispielsweise innerhalb eines Vorhersagehorizonts des Fahrzeugs. Hierbei repräsentiert der Block 415 eine Kreuzung mit einer Ampelanlage. Von dem Block 415 führt die Verbindung 440 zurück dem Block 405, wobei die Verbindung 440 die Situation repräsentiert, dass kein Verkehrszeichen innerhalb des Vorhersagehorizonts des Fahrzeugs vorhergesagt ist.
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Von dem Block 405 führt die Verbindung 445 zu dem Block 420, wobei die Verbindung 445 eine Situation repräsentiert, in der ein weiteres Fahrzeug, das vor dem Fahrzeug fährt, detektiert wird. Der Block 420 repräsentiert hierbei einen Zustand, in dem das Fahrzeug dem detektierten weiteren Fahrzeug folgt, wobei auch hier das Fahrzeug keinen Richtungswechsel ausführt und/oder keine Kreuzung vorliegt und/oder eine beschilderte, vorfahrtsgeregelte Kreuzung ohne Lichtsignal vorliegt. Von dem Block 420 führt die Verbindung 450 zurück zu dem Block 405, wobei die Verbindung 450 eine Situation repräsentiert, in der das detektierte weitere Fahrzeug den näheren Fahrzeugumgebungsbereich des Fahrzeugs verlässt.
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5 zeigt ein Flussdiagramm 500 eines Verfahrens zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug mittels eines Ampelklassifizierungsalgorithmus gemäß einem Ausführungsbeispiel. Bei dem Flussdiagramm 50 handelt es sich hierbei um eine grafische Darstellung zur Umsetzung des Verfahrens in einem Programm und beschreibt die Folge diverser Operationen, Eingaben und Entscheidungen zur Lösung der Aufgabe zum Klassifizieren einer Ampelanlage mittels eines Ampelklassifizierungsalgorithmus.
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Elemente, die wie ein Rechteck mit gerundeten Ecken ausgeformt sind, repräsentieren einen Terminator, also einen Start oder Stopp des Verfahrens. Die Pfeile repräsentieren je eine Verbindung zu einem nächstfolgenden Element, wobei die Pfeile darüber hinaus eine Richtung der Verfahrensschritte repräsentieren. Elemente, die wie ein Rechteck ausgeformt sind, repräsentieren eine Ausführung einer Operation bzw. einer Tätigkeit. Elemente, die wie eine Raute ausgeformt sind, repräsentieren eine Verzweigung, also eine Entscheidung, die mit N für Nein oder mit Y für Ja zu beantworten ist. Elemente, die wie ein Parallelogramm ausgeformt sind, repräsentieren eine Ein- und Ausgabe von Daten. Elemente, die wie ein Kreis ausgeformt sind und mit der Nummer 1 gekennzeichnet sind, repräsentieren eine Schnittstelle innerhalb des Flussdiagramms 500, wobei diese Elemente aufgrund von Platzmangel an anderer Stelle dargestellt sind.
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Das Element 503 repräsentiert den Start zur Ausführung des Ampelklassifizierungsalgorithmus zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug. Das Eingabeelement 506 repräsentiert eine Entfernung von dem Fahrzeug zu einer Ampelanlage, wobei die Entfernung beispielsweise von einem Kartenmaterial an das Fahrzeug bereitgestellt wird. Das Entscheidungselement 509 repräsentiert die Frage, ob sich das Fahrzeug nun einer Kreuzung mit Ampelanlage nähert. Falls Nein, führt das Verfahren zurück zum Eingabeelement 506. Falls Ja, führt das Verfahren weiter zum Eingabeelement 512, das eine Mehrzahl fusionierter Sensordaten des Fahrzeugs repräsentiert, die einer Fahrzeugvorrichtung zur Klassifizierung eines nächsten Fahrmanövers des Fahrzeugs bereitgestellt werden.
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Das Entscheidungselement 515 repräsentiert nun die Frage, ob das Fahrzeug die Spur wechselt. Falls Nein, führt das Verfahren zu der Schnittstelle 1. Falls Ja, folgt das Entscheidungselement 518, das die Frage repräsentiert, ob das Fahrzeug einem weiteren Fahrzeug folgt. Falls Nein, folgt das Entscheidungselement 521, das die Frage repräsentiert, ob eine Ampelanlage detektiert wurde. Falls Nein, wird das Operationselement 524 ausgeführt, wobei die Position zum Training markiert wird. Falls Ja, führt das Verfahren zu der Schnittstelle 1. Falls das Fahrzeug doch einem weiteren Fahrzeug folgt, folgt das Eingabeelement 527, das Daten zu einer Geschwindigkeit des weiteren Fahrzeugs sowie Daten zu einem Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem weiteren Fahrzeug repräsentiert. Das Entscheidungselement 530 repräsentiert nun die Frage, ob eine Ampelanlage detektiert wurde. Falls Nein, wird das Operationselement 533 ausgeführt, wobei eine Klassifizierung der Ampelanlage basierend auf einem Fahrmanöver des weiteren Fahrzeugs durchgeführt wird. Falls Ja, führt das Verfahren zu der Schnittstelle 1.
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Das Entscheidungselement 536 repräsentiert nun die Frage, ob das Fahrzeug abbiegt. Falls Nein, führt das Verfahren zu der Schnittstelle 1. Falls Ja, folgt das Entscheidungselement 539, dass die Frage repräsentiert, ob das Fahrzeug einem weiteren Fahrzeug folgt. Falls Nein, folgt das Entscheidungselement 542, das die Frage repräsentiert, ob eine Ampelanlage detektiert wurde. Falls Nein, wird das Operationselement 545 ausgeführt, wobei die Position zum Training markiert wird. Falls Ja, folgt das Eingabeelement 548, das Daten zur Vorfahrt des Fahrzeugs an der Kreuzung empfängt, was das Verfahren zu der Schnittstelle 1 führt. Falls das Fahrzeug doch einem weiteren Fahrzeug folgt, folgt das Eingabeelement 551, das Daten zu einer Geschwindigkeit des weiteren Fahrzeugs sowie Daten zu einem Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem weiteren Fahrzeug repräsentiert. Das Entscheidungselement 554 repräsentiert nun die Frage, ob eine Ampelanlage detektiert wurde. Falls Nein, wird das Operationselement 557 ausgeführt, wobei eine Klassifizierung der Ampelanlage basierend auf einem Fahrmanöver des weiteren Fahrzeugs sowie einer Vorfahrtsregelung an der Kreuzung durchgeführt wird. Falls Ja, führt das Verfahren zu der Schnittstelle 1.
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Die Schnittstelle 1 führt zu dem Eingabeelement 560, das Daten zur Position der detektierten Ampelanlage empfängt. Es folgt das Entscheidungselement 563, das die Frage repräsentiert, ob die Position der detektierten Ampelanlage innerhalb einer von dem Bordcomputer des Fahrzeugs bestimmten Reichweite zu dem Fahrzeug liegt. Falls Nein, wird das Operationselement 566 ausgeführt, wobei ein Aussagewahrscheinlichkeitsfaktor herabgesetzt wird. Falls Ja, wird das Operationselement 569 ausgeführt, wobei ein Aussagewahrscheinlichkeitsfaktor heraufgesetzt wird. Das Entscheidungselement 563 führt in beiden Fällen zur Ausführung des Operationselements 572, wobei eine Klassifizierung der Ampelanlage, eine vorhergesagte Schaltzeit der Ampelanlage sowie ein Aussagewahrscheinlichkeitsfaktor bereitgestellt werden.
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6 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 600 zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel. Hierbei kann das hier vorgestellte Verfahren 600 gemäß einem Ausführungsbeispiel auf der Vorrichtung zum Auslösen eines Ampelklassifizierungsalgorithmus zur Klassifizierung einer Ampelanlage für ein Fahrzeug aus 1 ausgeführt und/oder angesteuert werden.
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In einem Schritt 610 des Verfahrens wird der Ampelklassifizierungsalgorithmus zunächst vortrainiert, wobei der Ampelklassifizierungsalgorithmus unter Verwendung zumindest eines Bezeichners und/oder zumindest eines Fahrzeugpositionssignals und/oder zumindest eines Fahrzeugumgebungsbildsignals vortrainiert wird. Der Bezeichner repräsentiert hierbei eine spezielle Ausführungsform und/oder eine Lichtzeichenkombination einer Ampelanlage, das Fahrzeugpositionssignal repräsentiert hierbei eine Position des Fahrzeugs und das Fahrzeugumgebungsbildsignal repräsentiert hierbei eine von einer Kameraeinheit des Fahrzeug erfasste Umgebung des Fahrzeugs. In dem Schritt 610 wird ferner unter Verwendung des vortrainierten Ampelklassifizierungsalgorithmus eine Ampelanlage detektiert, wobei die detektierte Ampelanlage mit einem Positionsmarker auf einer Karte in der Navigationseinheit des Fahrzeugs versehen wird. In einem Schritt 620 des Verfahrens 600 wird eine mit einem Positionsmarker versehene Ampelanlage auf einer Fahrtroute des Fahrzeugs unter Verwendung eines von einer Navigationseinheit des Fahrzeugs bereitgestellten Distanzsignals erkannt, wobei das Distanzsignal eine vorbestimmte Entfernung des Fahrzeugs zu der mit dem Positionsmarker versehenen Ampelanlage repräsentiert. Hierbei wird das Distanzsignal insbesondere dann bereitgestellt, wenn das Fahrzeug sich innerhalb einer Reichweite zu der Ampelanlage befindet, um den Ampelklassifizierungsalgorithmus auszulösen.
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7 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 700 zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel. Hierbei kann das hier vorgestellte Verfahren 700 gemäß einem Ausführungsbeispiel auf der Vorrichtung zum Klassifizieren einer Ampelanlage für ein Fahrzeug aus 2 ausgeführt und/oder angesteuert werden.
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In einem Schritt 710 des Verfahrens 700 wird zumindest ein von einer Kameraeinheit des Fahrzeugs bereitgestelltes Bildsignal und/oder zumindest ein Manöverklassifikationssignal und/oder zumindest ein Positionssignal und/oder zumindest ein Ampellokalisierungssignal eingelesen. Das Bildsignal repräsentiert hierbei eine Umgebung des Fahrzeugs, das Manöverklassifikationssignal repräsentiert hierbei ein Fahrmanöver des Fahrzeugs, das Positionssignal repräsentiert hierbei eine Position des Fahrzeugs und das Ampellokalisierungssignal repräsentiert hierbei einen Positionsmarker einer Ampelanlage. In einem folgenden Schritt 720 des Verfahrens 700 wird ein Ampelklassifizierungssignals an eine Ansteuereinrichtung des Fahrzeugs unter Verwendung eines vortrainierten Ampelklassifizierungsalgorithmus sowie des Bildsignals und/oder des Manöverklassifizierungssignal und/oder des Positionssignals und/oder des Ampellokalisierungssignals bereitgestellt. Das Ampelklassifizierungssignal repräsentiert hierbei eine klassifizierte Ampelanlage. In einem Schritt 730 des Verfahrens 700 wird daraufhin ein Fahrmanöver des Fahrzeugs unter Verwendung des bereitgestellten Ampelklassifizierungssignals angesteuert, wobei es sich bei dem Fahrmanöver beispielsweise um eine Beschleunigung des Fahrzeugs handelt. Schließlich wird in einem Schritt 740 des Verfahrens 700 der Ampelklassifizierungsalgorithmus nachtrainiert, wobei der Ampelklassifizierungsalgorithmus nachtrainiert wird, wenn während der Laufzeit des Ampelklassifizierungsalgorithmus eine Fehldetektion einer Ampelanlage erkannt wird. Hierbei wird im Schritt 740 des Verfahrens der Ampelklassifizierungsalgorithmus unter Verwendung der mit einem Positionsmarker versehenen Ampelanlage nachtrainiert, wobei die Position einer als Fehldetektion erkannten Ampelanlage zum Trainieren des Ampelklassifizierungsalgorithmus auf einer Speichereinheit des Fahrzeugs hinterlegt wird. Der Schritt 740 des Verfahrens 700 wird in Abhängigkeit einer Fehldetektionsrate von Ampelanlagen auf einer von dem Fahrzeug befahrenen Fahrtroute wiederholt und insbesondere zyklisch wiederholt.
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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.
