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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs, insbesondere im Bereich eines Verkehrzusammenführungsabschnitts. Ferner betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur Steuerung eines Fahrzeugs.
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Stand der Technik
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Im Straßenverkehr ist es zwischen einem menschlichen Kraftfahrzeugführer und anderen Verkehrsteilnehmern, wie Radfahrern, Fußgängern usw., häufig möglich, vor einem durchzuführenden Fahrmanöver gegenseitigen Blickkontakt aufzunehmen, um zwischen sich das oder die Fahrmanöver abzustimmen. Statt einen direkten Blickkontakt aufzunehmen, werden in der Fahrpraxis aber auch häufig ein Handzeichen gegeben oder die sogenannte Lichthupe betätigt, um zu signalisieren, dass in einer Verkehrssituation dem jeweils anderen z.B. Vorfahrt gewährt oder Raum zum Einordnen geschaffen wird. In der Fahrpraxis kann eine solche Abstimmung zwischen Verkehrsteilnehmern den Verkehrsfluss aufrechterhalten oder Kollisionen vermeiden.
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Bei einem teilautonomen oder vollautonomen Fahrbetrieb eines Fahrzeugs kann es aufgrund des dann fehlenden menschlichen Faktors in zumindest einem der sich begegnenden Fahrzeuge oder Verkehrsteilnehmer dagegen nicht möglich sein, eine derartige für Menschen geläufige Abstimmung bzw. Verhandlung des Fahrmanövers durchzuführen. Dies kann insbesondere zu Problemen hinsichtlich Kollisionen, Verkehrsfluss und ähnlichem führen, wenn sich z.B. die Fahrwege von zwei Fahrzeugen kreuzen, sich die Fahrzeuge hintereinander auf einer gemeinsamen Fahrspur einordnen müssen usw.
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Offenbarung der Erfindung
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Ausführungsformen der Erfindung stellen ein verbessertes Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs im Bereich eines Verkehrzusammenführungsabschnitts zur Verfügung. Ferner stellen Ausführungsformen der Erfindung eine verbesserte Vorrichtung zur Steuerung eines Fahrzeugs im Bereich eines Verkehrzusammenführungsabschnitts zur Verfügung.
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Dieser Gegenstand ist in den unabhängigen Ansprüchen angegeben. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung sowie den begleitenden Figuren.
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Ein vorgeschlagenes Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs, das auch als Ego-Fahrzeug bezeichnet werden kann, lässt sich computergestützt mit beispielsweise einem elektronischen Steuergerät des Fahrzeugs durchführen, das über einen Prozessor, eine Speichereinrichtung zum Speichern von Programmanweisungen usw. verfügen kann. Das Verfahren sieht die folgenden Schritte vor:
- - Es werden Fahrzeugumgebungsdaten durch wenigstens eine Erfassungseinrichtung des Fahrzeugs erfasst. Die Erfassungseinrichtung kann beispielsweise eine oder mehrere Kameras, LIDAR-Sensoren, Radar-Sensoren, Ultraschallsensoren und ähnliches umfassen. Eine Verarbeitung dieser Fahrzeugumgebungsdaten kann z.B. durch das oben erwähnte Steuergerät erfolgen. Die Erfassungseinrichtung des Fahrzeugs kann auch in eine lateral seitliche Richtung und/oder in Richtung des Fahrzeughecks ausgerichtet sein.
- - Es wird ein Verkehrzusammenführungsabschnitts bestimmt, der einer Momentanposition des Fahrzeugs vorausliegt. In dem Verkehrzusammenführungsabschnitt werden eine für das Fahrzeug prädizierte, erste Trajektorie und wenigstens eine für einen anderen Verkehrsteilnehmer prädizierte, zweite Trajektorie aufeinander zugeführt. Die Momentanposition kann z.B. mittels eines Satellitennavigationssystems, aus Odometrie-Daten und ähnlichen Mitteln bestimmt werden. Die Bestimmung des Verkehrzusammenführungsabschnitts kann anhand von Kartenmaterial und/oder einer Verkehrszeichenerkennung oder ähnlichem erfolgen. Die Prädiktion kann anhand der erfassten Fahrzeugumgebungsdaten, aus den zur Bestimmung der Momentanposition verwendeten Mitteln oder ähnlichem erfolgen.
- - Die erfassten Fahrzeugumgebungsdaten, die wenigstens ein erfasstes Triggersignal des Verkehrsteilnehmers umfassen, werden einem Künstlichen-Intelligenz-Modul zugeführt, das im Folgenden als KI-Modul bezeichnet wird. Das Triggersignal des Verkehrsteilnehmers kann idealerweise mit der oben erwähnten Erfassungseinrichtung erfasst werden und beispielsweise einen Rückschluss auf ein geplantes Fahrmanöver des Verkehrsteilnehmers ermöglichen. Das KI-Modul kann dazu eingerichtet sein, beispielsweise eine Merkmalsextraktion, eine Klassifizierung der extrahierten Merkmale, eine semantische Segmentierung, eine Bestimmung eines optischen Flusses der extrahierten Merkmale oder ähnliches durchführen.
- - Das mit den Fahrzeugumgebungsdaten gespeiste KI-Modul bestimmt vor Erreichen des Verkehrzusammenführungsabschnitts wenigstens ein Fahrmanöver für das Fahrzeug, das insbesondere bei Erreichen des Verkehrzusammenführungsabschnitts durchgeführt werden soll. Das bestimmte Fahrmanöver kann dann beispielsweise durch das Aussenden von Steuersignalen an Aktoren, an einen Fahrantrieb usw. des Fahrzeugs veranlasst werden.
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Das Verfahren ermöglicht eine Reaktion des Fahrzeugs auf das aus einem Triggersignal und anderen Hinweisen als zumindest Prädiktion ableitbare, also erwartbare Verhalten des Verkehrsteilnehmers. Dadurch kann der Verkehrsfluss besser aufrechterhalten werden, da insbesondere durch die Berücksichtigung des Triggersignals flexibler auf eine Verkehrssituation reagiert werden kann. Dadurch können auch abrupte Bremsmanöver des Fahrzeugs vermieden werden, die zu einer Irritation der Fahrzeuginsassen führen könnten.
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Eine Weiterbildung sieht vor, dass das wenigstens eine Triggersignal ein Lichtsignal des Verkehrsteilnehmers umfasst. Dies kann z.B. ein Scheinwerferlicht, wie etwa eine auch nur kurzzeitig betätigte Lichthupe, ein betätigter Fahrtrichtungsanzeiger oder ähnliches, des Verkehrsteilnehmers sein. Der Verkehrsteilnehmer kann beispielsweise aus einer Richtung entgegen der Fahrtrichtung des Fahrzeugs entgegen kommen oder sich mit gleicher Fahrtrichtung nach hinten versetzt und/oder seitlich versetzt bewegen. Dadurch kann eine genauere Prädiktion des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers erfolgen.
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Gemäß einer Weiterbildung kann das Triggersignal einen sich zwischen einem ersten Zeitpunkt und einem zweiten Zeitenpunkt ändernden Bewegungsvektor des Verkehrsteilnehmers umfassen. In anderen Worten, kann insbesondere aus den Fahrzeugumgebungsdaten bestimmt werden, ob der andere Verkehrsteilnehmer sein Geschwindigkeit durch z.B. Abbremsen verringert oder durch Beschleunigen erhöht, um befahrbaren Raum für das Fahrzeug zu schaffen. Bei Erkennung eines solchen Verhaltens des Verkehrsteilnehmers kann das Fahrmanöver des Fahrzeugs entsprechend bestimmt werden.
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In einer anderen Weiterbildung kann das Triggersignal einen Fahrbahnwechsel des Verkehrsteilnehmers dahingehend umfasst, dass dessen zweite Trajektorie der ersten Trajektorie des Fahrzeugs voraussichtlich ausweicht. In anderen Worten, kann der Verkehrsteilnehmer beispielsweise seine Fahrspur wechseln und dadurch befahrbaren Raum für das Fahrzeug zu schaffen. Bei Erkennung eines solchen Verhaltens des Verkehrsteilnehmers kann das Fahrmanöver des Fahrzeugs entsprechend bestimmt werden.
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Gemäß einer Weiterbildung kann zu dem Fahrmanöver eine Kollisionswahrscheinlichkeit zwischen dem Verkehrsteilnehmer und dem Fahrzeug prädiziert werden. Insbesondere können auch mehrere der vorstehenden Triggersignale berücksichtigt werden, um die Kollisionswahrscheinlichkeit bzw. den erwarteten Erfolg des Fahrmanövers des Fahrzeugs abzuschätzen.
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In einer Weiterbildung kann anhand des bestimmten Fahrmanövers die erste Trajektorie des Fahrzeugs geplant oder umgeplant werden. Basiert das bestimmte Fahrmanöver beispielsweise darauf, dass der andere Verkehrsteilnehmer befahrbaren Raum schafft, kann die erste Trajektorie z.B. anstatt eines kollisionsverhindernden Abbremsens auch ein Abbiegen, Einordnen, Beschleunigen usw. einschließen.
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Gemäß einer Weiterbildung kann bei der Planung der ersten Trajektorie ein Stillstand des Fahrzeugs vermieden werden. Insbesondere kann die erste Trajektorie des Fahrzeugs auf Basis des erkannten Triggersignals so geplant werden, dass das Fahrzeug seine Bewegungsenergie nicht vollständig abbaut, sondern zumindest noch geringfügig beibehält, um insbesondere auch wieder zügiger seine Reisegeschwindigkeit zu erreichen. Dadurch lässt sich der Verkehrsfluss noch vorteilhafter beeinflussen.
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In einer Weiterbildung kann bei der Planung der ersten Trajektorie eine Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs zumindest im Wesentlichen an eine bestimmte Geschwindigkeit des Verkehrsteilnehmers angepasst werden. Dadurch kann beispielsweise ein Einordnen in den fließenden Verkehr zwischen mehreren Verkehrsteilnehmern, ein zügiger Spurwechsel und ähnliches erreicht werden.
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Gemäß einer Weiterbildung kann das KI-Modul wenigstens ein künstliches neuronales Netz umfassen. Das neuronale Netz kann z.B. durch Programmanweisungen umgesetzt sein. Zudem kann das neuronale Netz mehrschichtig und/oder faltend ausgeführt sein. Das neuronale Netz kann beispielsweise als Convolutional Neural Network (CNN) oder als Recurrent Neural Network (RNN) ausgeführt sein.
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Zusätzlich oder alternativ dazu, kann das KI-Modul auch eine sogenannte Support Vector Machine (SVM) umfassen. Darunter kann in diesem Zusammenhang insbesondere ein Verfahren zur Mustererkennung, also z.B. ein Verfahren zur Erkennung des Triggersignals des Verkehrsteilnehmers aus Fahrzeugumgebungsdaten, verstanden werden.
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In einer Weiterbildung kann der Verkehrzusammenführungsabschnitt ausgewählt sein aus: einer Einfädelungsspur, die auf eine Schnellstraße oder Autobahn führt, einer ein- oder beidseitigen Fahrbahnverengung, und ähnlichem. Beispielsweise kann die von dem Fahrzeug zu befahrende Fahrspur auch von einem Verkehrshindernis, wie einer Baustellenabsperrung oder ähnlichem versperrt sein, wobei verschiedene Verkehrssituation, z.B. mit oder ohne Gegenverkehr usw., auftreten können.
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Eine vorgeschlagene Vorrichtung zur Steuerung eines Fahrzeugs kann insbesondere gemäß dem vorstehend beschriebenen Verfahren betrieben werden. Die Vorrichtung umfasst eine Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Fahrzeugumgebungsdaten. Zudem umfasst die Vorrichtung ein Künstliches-Intelligenz-Modul, Kl-Modul. Das KI-Modul ist dazu eingerichtet, einen einer Momentanposition des Fahrzeugs vorausliegenden Verkehrzusammenführungsabschnitt, in dem eine für das Fahrzeug prädizierte, erste Trajektorie und wenigstens eine für einen Verkehrsteilnehmer prädizierte, zweite Trajektorie aufeinander zugeführt werden, zu bestimmen. Das KI-Modul ist ferner dazu eingerichtet, vor Erreichen des Verkehrzusammenführungsabschnitts anhand der erfassten Fahrzeugumgebungsdaten, die wenigstens ein optisch wahrnehmbares Triggersignal des Verkehrsteilnehmers umfassen, wenigstens ein Fahrmanöver für das Fahrzeug zu bestimmen.
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Damit kann zumindest teilweise ein Verhalten, das sich aus Signalen und/oder Hinweisen ergeben kann, berücksichtigt werden. Die Vorrichtung kann insbesondere die für das vorstehend beschriebene Verfahren erläuterten Vorteile bieten.
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Weitere, die vorstehend erläuterten Ausführungsformen verbessernde Maßnahmen werden nachstehend gemeinsam mit der Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele des Anmeldungsgegenstands anhand von Figuren näher dargestellt.
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Figurenliste
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Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung mit Bezug auf die begleitenden Figuren detailliert beschrieben. Es zeigen:
- 1 ein Fahrzeug mit einer Vorrichtung zu dessen Betrieb,
- 2 ein Beispiel eines Verkehrzusammenführungsabschnitts in Form einer Einfädelungsspur,
- 3 ein Beispiel eines Verkehrzusammenführungsabschnitts in Form einer Auffahrt auf eine tangierende Straße,
- 4 ein Beispiel eines Verkehrzusammenführungsabschnitts in Form einer Fahrbahnverengung ohne Gegenverkehr,
- 5 ein Beispiel eines Verkehrzusammenführungsabschnitts in Form einer Fahrbahnverengung ohne Gegenverkehr mit Gegenverkehr und
- 6 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Betrieb eines Fahrzeugs.
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Die Figuren sind lediglich schematisch und nicht maßstabsgetreu. In den Figuren sind gleiche, gleichwirkende oder ähnliche Elemente durchgängig mit gleichen Bezugszeichen versehen.
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Ausführungsformen der Erfindung
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1 zeigt ein (Kraft) Fahrzeug 100, das für einen zumindest teilweise autonomen Fahrbetrieb eingerichtet ist. Es verfügt über eine Vorrichtung 110 zum Betrieb des Fahrzeugs 100, die einen Prozessor und eine Speichereinrichtung aufweist. Die Vorrichtung 110 ist beispielsweise dazu eingerichtet, einen Fahrantrieb des Fahrzeugs 100, Aktoren zum Lenken, Bremsen usw. anzusteuern, um so den Fahrbetrieb des Fahrzeugs zumindest teilweise automatisch zu steuern und Fahrmanöver zu veranlassen. Das Fahrzeug 100 weist auch ein Satellitennavigationsmodul, wie etwa ein GPS-Modul, sowie ein zur möglichst präzisen Satellitennavigation geeignetes Kartenmaterial auf.
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In der Vorrichtung 110 ist ein Künstliches-Intelligenz-Modul 111, Kl-Modul, implementiert, das über ein künstliches neuronales Netz (KNN) in Form eines Convolutional Neural Network (CNN) oder Recurrent Neural Network (RNN) oder über eine Support Vector Machine (SVM) verfügt. Die Vorrichtung 110 verfügt ferner über eine Erfassungseinrichtung zur Erfassung einer Fahrzeugumgebung, wobei in diesem Ausführungsbeispiel exemplarisch mehrere Kameras 112, insbesondere eine Frontkamera, Heckkamera und zwei Seitenkameras, vorgesehen sind. Von der Erfassungseinrichtung erfasste Fahrzeugumgebungsdaten können dem KNN oder der SVM des KI-Moduls 111 als Eingangsgröße zugeführt werden, die als Reaktion Steuersignale zum Steuern des Fahrzeugs 100 ausgeben. Das KNN oder die SVM des KI-Moduls 111 sind idealerweise bereits mit entsprechenden Trainingsdatensätzen trainiert, wobei diese aus den Fahrzeugumgebungsdaten abgleitet werden können. Das KNN oder die SVM des KI-Moduls 111 ist dazu eingerichtet, ein in den Fahrzeugumgebungsdaten enthaltenes Triggersignal eines Verkehrsteilnehmers 200 zu erkennen bzw. zu bestimmen.
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Die 2 bis 5 zeigen das Fahrzeug 100 in verschiedenen beispielhaften Verkehrssituationen, die gemeinsam haben, dass sich das Fahrzeug 100 dort auf einen Verkehrzusammenführungsabschnitt 200 zubewegt. D.h., dass gegenüber einer Momentanposition des Fahrzeugs 100 der Verkehrzusammenführungsabschnitt 200 dem Fahrzeug 100 vorausliegt und im weiteren zeitlichen Verlauf voraussichtlich passiert wird. In dem jeweiligen Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 werden eine prädizierte, erste Trajektorie des Fahrzeugs 100 und eine prädizierte, zweite Trajektorie des Verkehrsteilnehmers 200 zusammengeführt, so dass sich eine enge räumliche Nähe, z.B. auch ein Schnittpunkt, der ersten und zweiten Trajektorie, sowie im weiteren zeitlichen Verlauf zwischen dem Fahrzeug 100 und dem Verkehrsteilnehmer 200 ergeben kann. Das KI-Modul 111 ist prinzipiell darauf ausgelegt, eine Kollision zwischen dem Fahrzeug 100 und dem Verkehrsteilnehmer 200 zu vermeiden.
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In 2 ist der Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 eine Verschmelzung von einer Einfädelungsspur, der entlang die erste Trajektorie des Fahrzeugs 100 führt, und einer Fahrspur von einer, hier mehrspurigen, Straße, der entlang die zweite Trajektorie des Verkehrsteilnehmers 300 führt. Je nach Blickwinkel der Kameras 112 kann das KI-Modul 111 direkt das Lichtsignal des Fahrrichtungsanzeigers des Verkehrsteilnehmers 200, der hier ein Blinken nach links anzeigt, oder das tatsächlich umgesetzte Fahrmanöver des Verkehrsteilnehmers 200, das hier zu einem Spurwechsel von einer rechten auf eine linke Fahrspur führt, erkennen. Sowohl das Lichtsignal als auch die Änderung eines Bewegungsvektors des Verkehrsteilnehmers 300 kann hier als das oben erwähnte Triggersignal angesehen werden, wobei es sich im ersten Fall um ein optisch wahrnehmbares Lichtsignal und im zweiten Fall um einen sich (richtungs-)ändernden Bewegungsvektor handelt. Der Bewegungsvektor kann beispielsweise anhand des aus extrahierten Merkmalen der Fahrzeugumgebungsdaten bestimmten optischen Flusses oder durch andere Verfahren zur Bewegungsabschätzung erhalten werden. Somit kann die Vorrichtung 110 unter Verwendung des KI-Moduls 111 das Fahrzeug 100 für das Erreichen des Verschmelzungspunktes der Einfädelungsspur und der Fahrspur im Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 die erste Trajektorie mitsamt Geschwindigkeitsdaten so planen, dass das Fahrzeug 100, auch ohne vorheriges Stoppen, von der Einfädelspur auf die Fahrspur der Straße gesteuert wird. Dadurch wird der Verkehrsfluss durch das der ersten Trajektorie folgende Fahrmanöver des Fahrzeugs 100 nicht gestört. Gleichzeitig kann die Planung der ersten Trajektorie auch eine geringfügige Verringerung der Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs 100 beinhalten, so dass der Vollzug des Fahrmanövers des Verkehrsteilnehmers 200, hier des Spurwechsels, abgewartet wird, so dass kein vollständiges Abbremsen bis zum Stillstand des Fahrzeugs 100 notwendig ist. Beim weiteren Folgen der geplanten ersten Trajektorie kann die Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs 100 an die Fahrzeugumgebung bzw. die
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In 3 ist der Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 eine Verschmelzung einer von dem Fahrzeug 100 befahrenen Seitenstraße und einer vom Verkehrsteilnehmer 200 befahrenen, vorfahrtsberechtigten Straße. Hier sind zumindest zwei Verhaltensweisen des Verkehrsteilnehmers 200 denkbar, nämlich ein hier angedeutetes Lichtsignal durch Betätigung der sogenannten Lichthupe mit den Scheinwerfen und ein Anbremsen durch den Verkehrsteilnehmer 200, um so einen befahrbaren Raum für das Fahrzeug 100 zu schaffen. Wie oben beschrieben, lassen sich diese beiden Verhaltensweisen durch das KI-Modul 111 direkt aus den Fahrzeugumgebungsdaten der Erfassungseinrichtung bestimmen. Infolgedessen plant das KI-Modul 111 die erste Trajektorie des Fahrzeugs 100 hier exemplarisch so, dass das Fahrzeug 100 in den vom Verkehrsteilnehmer belassenen Raum gesteuert und anschließend beschleunigt wird. Auch hier wird ein optimaler Verkehrsfluss erreicht.
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In 4 ist der Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 eine Verschmelzung von zwei parallelen Fahrbahnen mit einer gemeinsamen Fahrtrichtung. Auf der hier linken Fahrspur des Fahrzeugs 100 ist ein Hindernis 301, bei dem es sich beispielsweise um eine Baustellenabsperrung handelt. D.h., dass die Erkennung des vorausliegenden Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 hier überwiegend auf den Fahrzeugumgebungsdaten erfolgt, da das Hindernis 301 bei einer Baustelle nur temporär vorhanden und deshalb nicht im Kartenmaterial enthalten ist. Auch hier ist in 4 angedeutet, dass der Verkehrsteilnehmer 200 leicht anbremst und ein Lichtsignal in Form der Lichthupe der Hauptscheinwerfer gibt. Dadurch eine sich aus dem ändernden Bewegungsvektor des Verkehrsteilnehmers 200 entstehende Lücke zwischen dem Verkehrsteilnehmer 200 und einem weiteren, vorausfahrenden Verkehrsteilnehmer, die das KI-Modul 111 bei der Planung der ersten Trajektorie berücksichtigt. Zudem wird auch der Hinweis auf dieses Verkehrsverhalten durch das Lichtsignal berücksichtigt. Infolgedessen kann das Fahrzeug 100 durch die Vorrichtung 110 ohne ein Abbremsen bis zum Stillstand auf die rechte Fahrspur zum Einordnen vor dem Verkehrsteilnehmer 200 gesteuert werden.
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Der in 5 gezeigte Verkehrzusammenführungsabschnitt 300 ist eine ähnliche Verkehrssituation, bei der abweichend von 4, der Verkehrsteilnehmer 200 einen Gegenverkehr für das dem Hindernis 301 ausweichende Fahrzeug 100 bildet. Wie angedeutet, gibt der Verkehrsteilnehmer hier wiederum das Lichtsignal um anzudeuten, dass seinerseits angebremst wird. Zusätzlich kann dieses Verhalten aus dem sich ändernden Bewegungsvektor abgeleitet werden. Infolgedessen plant das KI-Modul 111 die erste Trajektorie so, dass das Fahrzeug 100 das Hindernis 301 umfährt, dann wieder auf die für seine Fahrtrichtung bestimmte Fahrspur zurückwechselt und auf Reisegeschwindigkeit beschleunigt.
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6 zeigt fasst ein Verfahren zum Betrieb des Fahrzeugs 100 in einem Flussdiagram zusammen. Die Erfassungseinrichtung, hier in Form der Kameras 112, erfassen in einem Schritt S1 die Fahrzeugumgebungsdaten des Fahrzeugs 100. Vor, während und/oder nach dem Bestimmen des der Momentanposition des Fahrzeugs 100 vorausliegenden Verkehrzusammenführungsabschnitts 300 in einem Schritt S2 erfolgt in einem Schritt S3 ein Zuführen der erfassten Fahrzeugumgebungsdaten, die wenigstens ein erfasstes Triggersignal des Verkehrsteilnehmers 200 umfassen, an das KI-Modul 111. Dann erfolgt in einem Schritt S4 vor Erreichen des Verkehrzusammenführungsabschnitts 300 ein Bestimmen von wenigstens einem Fahrmanöver für das Fahrzeug 100 durch das mit den Fahrzeugumgebungsdaten gespeiste KI-Modul 111.
