DE102019110942A1 - Automatic control of a path of a motor vehicle with respect to a lane - Google Patents

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Rachid Benmokhtar
Ferit Uzer
Thomas Liennard
Ahmed Aaddaj-El-Oudrhiri
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Valeo Schalter und Sensoren GmbH
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Valeo Schalter und Sensoren GmbH
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Abstract

Die Erfindung hat ein Fahrunterstützungsverfahren durch automatische Steuerung einer Bahn (T), der ein Kraftfahrzeug bezüglich mindestens einer Fahrspur folgen soll, zur Aufgabe, das Folgendes umfasst: das Erfassen (100) von Umgebungsdaten durch eine Mehrzahl getrennter Sensoren (21 bis 24), die auf dem Kraftfahrzeug mitgeführt werden; das Bestimmen einer ersten Einheit von Werten von Parametern, die die Fahrspur (Vi,1) charakterisieren, durch Fusion (111) von Daten, die Elementen eines ersten erfassten Typs entsprechen, und mindestens einer zweiten Einheit von Parametern, die die Fahrspur (Vi,2) charakterisieren, durch Fusion (112) von Daten, die Elementen eines zweiten Typs, der von dem ersten Typ unterschiedlich ist, entsprechen. Die Bahn (T) wird in Abhängigkeit von mindestens einer Fusion (120) der Werte geschätzt, die für jeden Parameter der ersten Einheit und der mindestens einen zweiten Einheit bestimmt werden.The invention has a driving support method by automatic control of a path (T) which a motor vehicle is to follow with respect to at least one lane, comprising: the acquisition (100) of environmental data by a plurality of separate sensors (21 to 24) which be carried on the motor vehicle; determining a first unit of values of parameters that characterize the lane (Vi, 1) by merging (111) data which correspond to elements of a first detected type, and at least one second unit of parameters that characterize the lane (Vi, 2) characterize, by fusing (112) data corresponding to elements of a second type different from the first type. The trajectory (T) is estimated as a function of at least one fusion (120) of the values which are determined for each parameter of the first unit and the at least one second unit.

Description

  • Technisches GebietTechnical area
  • Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen die Fahrunterstützung von Kraftfahrzeugen. Sie betrifft genauer genommen ein Verfahren und ein System zur Fahrunterstützung durch automatische Steuerung einer Bahn, der ein Kraftfahrzeug bezüglich einer Fahrspur einer Straße folgen soll.The present invention relates generally to vehicle driving assistance. More precisely, it relates to a method and a system for driving assistance by automatically controlling a path which a motor vehicle is to follow in relation to a lane of a road.
  • Allgemeiner Stand der TechnikGeneral state of the art
  • Um das Fahren eines Kraftfahrzeugs zu erleichtern und sicherer zu machen, ist es bekannt, dieses Letztere mit Fahrunterstützungssystemen auszustatten. Es kann sich um Systeme handeln, die ein autonomes Fahren des Fahrzeugs (ohne menschlichen Eingriff) erlauben, oder um Systeme, die ein teilweise autonomes Fahren des Fahrzeugs erlauben (typischerweise Systeme, die angepasst sind, um vorübergehend die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen, um das Fahrzeug in der Mitte seiner Fahrspur neu zu platzieren). Um solche Fahrunterstützungsfunktionalitäten oder autonome Fahrunterstützungsfunktionalitäten sicherzustellen, werden die Fahrzeuge mit unterschiedlichen Sensoren ausgestattet, die es erlauben, die Umgebung des Fahrzeugs zu ermitteln und die derart erfasste Umgebung bei der Steuerung der Fahrorgane des Fahrzeugs zu berücksichtigen.To make driving a motor vehicle easier and safer, it is known to equip the latter with driving support systems. These can be systems that allow the vehicle to be driven autonomously (without human intervention) or systems that allow the vehicle to be driven partially autonomously (typically systems that are adapted to temporarily take control of the vehicle, to reposition the vehicle in the middle of its lane). In order to ensure such driving support functionalities or autonomous driving support functionalities, the vehicles are equipped with different sensors that allow the surroundings of the vehicle to be determined and the surroundings thus detected to be taken into account when controlling the driving organs of the vehicle.
  • Zum Halten des Fahrzeugs auf der Fahrspur, die es befährt, werden insbesondere Sensoren verwendet, die fähig sind, bestimmte charakteristische Parameter dieser Fahrspur zu bestimmen, wie die Breite der Fahrspur, ihre Ausrichtung bezüglich des Fahrzeugs und ihre Krümmung, um eine Modellierung der Fahrspur zu schätzen und ihr zu folgen (typischerweise die Bahn, die gebildet wird, indem der Mitte der Fahrspur gefolgt wird).To keep the vehicle in the lane that it is traveling in, sensors are used in particular that are able to determine certain characteristic parameters of this lane, such as the width of the lane, its orientation with respect to the vehicle and its curvature, in order to model the lane estimate and follow it (typically the path formed by following the center of the lane).
  • Die verwendeten Sensoren sind zum Beispiel Kameras, LIDAR-Sensoren oder auch virtuelle Sensoren. Ein Beispiel eines virtuellen Sensors wäre eine Software, die Daten liest, die von anderen Sensoren des Fahrzeugs erfasst werden, die auf dieser Basis die Position von Objekten, wie anderen Fahrzeugen oder Sicherheitsplanken bestimmt, und die daraus die Position der Fahrspur bezüglich des Fahrzeugs ableitet. Jeder Sensor weist seine eigenen Vorzüge und Mängel auf. Bestimmte sind zuverlässiger als andere, bestimmte werden von Witterungsumständen mehr beeinflusst als andere.The sensors used are, for example, cameras, LIDAR sensors or virtual sensors. An example of a virtual sensor would be software that reads data that is recorded by other sensors in the vehicle, determines the position of objects such as other vehicles or safety barriers on this basis, and derives the position of the lane with respect to the vehicle from this. Each sensor has its own advantages and shortcomings. Some are more reliable than others, and some are more weather-influenced than others.
  • Um die Erfassungsfehler der Umgebung bestens zu reduzieren, ist es daher bekannt, eine „Datenfusion“ vorzunehmen, das heißt, die Daten zu berücksichtigen, die von mehreren Sensoren abgegeben werden, um daraus ein und dasselbe Datum abzuleiten.In order to reduce the detection errors of the environment as well as possible, it is therefore known to carry out a "data fusion", that is, to take into account the data that are emitted by several sensors in order to derive one and the same date.
  • Beispielhaft können eine Sensorkamera, ein LIDAR-Sensor und ein virtueller Sensor in Betracht gezogen werden, die die Positionen der Markierungslinien, die die Fahrspur, die das Fahrzeug befährt, abgrenzen, erkennen. Es ist daher möglich, die Daten, die aus diesen drei Sensoren stammen, derart zu kombinieren, dass eine einzige Information, die im Allgemeinen zuverlässiger ist, erhalten wird, und die Fahrorgane auf der Basis der Daten, die aus dieser Kombination hervorgehen, zu steuern.By way of example, a sensor camera, a LIDAR sensor and a virtual sensor can be considered, which detect the positions of the marking lines that delimit the lane in which the vehicle is traveling. It is therefore possible to combine the data coming from these three sensors in such a way that a single piece of information, which is generally more reliable, is obtained, and to control the driving devices on the basis of the data resulting from this combination .
  • Zum Kombinieren dieser Daten werden mathematische Berechnungen verwendet, die auf Wahrscheinlichkeitstheoremen, wie dem Bayes-Theorem, oder bevorzugt dem Dempster-Shafer-Theorem basieren.To combine this data, mathematical calculations are used based on probability theorems such as Bayes' theorem or, preferably, the Dempster-Shafer theorem.
  • Auf jeden Fall erlaubt es die Datenfusion, die Mitte der Fahrspur zu modellieren, die von den erfassten Markierungslinien abgegrenzt ist, und daraus die Bahn abzuleiten, der das Kraftfahrzeug folgen soll, damit es sich zum Beispiel korrekt bezüglich der Mitte der Fahrspur platziert, wenn gewünscht wird, eine Spurhaltefunktionalität zu haben. Anschließend werden die Fahrorgane des Fahrzeugs gesteuert, insbesondere die Seitensteuerorgane, damit es effektiv dieser derart bestimmten Bahn folgt.In any case, the data fusion makes it possible to model the center of the lane, which is delimited by the recorded marking lines, and to derive from this the path that the motor vehicle should follow, so that, for example, it is correctly positioned with respect to the center of the lane, if desired will have a lane keeping functionality. Subsequently, the driving organs of the vehicle are controlled, in particular the lateral control elements, so that it effectively follows this path determined in this way.
  • Obwohl die Bahnhalteunterstützung durch Fusion von Daten, die aus mehreren Bord-Sensoren stammen, im Allgemeinen zufriedenstellende Resultate ergibt, fusionieren die bisher vorgeschlagenen Verfahren daher die Daten aus mehreren Sensoren allein zum Zweck des Schätzens einer gemeinsamen Fahrspurstruktur. Daraus resultiert ein Verlust an Informationen, die sich bei der Bewertung der Umgebungsbedingungen für das Kraftfahrzeug, dessen Bahn gesteuert werden soll, als wertvoll erweisen könnten. Beispielhaft verliert man durch Fusionieren auf dem gleichen Niveau der Parameter, die eine Fahrspur charakterisieren, die einerseits durch Erfassen von Markierungslinien mit Hilfe von Bildern erhalten werden, die durch eine Kamera aufgenommen werden, und andererseits durch Erfassen von Markierungslinien ausgehend von einem virtuellen Sensor zum Erfassen von Leitplanken, die wesentliche Information der Anwesenheit von Leitplanken als solche, was manchmal zu unerwünschten Seitensteuerungen führen kann. Ebenso, wenn eine Fahrspur ausgehend von einem virtuellen Sensor charakterisiert wird, der ein Drittstraßenfahrzeug erfasst, das vor dem Fahrzeug fährt, übergeht man die Tatsache, dass dieses Drittfahrzeug nicht unbedingt in der Mitte der Fahrspur fährt, was auch hier zu unerwünschten Seitensteuerungen führen kann.Although the lane stop support by fusing data originating from several on-board sensors generally gives satisfactory results, the methods proposed so far therefore merge the data from several sensors solely for the purpose of estimating a common lane structure. This results in a loss of information which could prove to be valuable in evaluating the environmental conditions for the motor vehicle whose path is to be controlled. For example, by merging at the same level, one loses the parameters that characterize a lane, which are obtained on the one hand by capturing marking lines with the aid of images recorded by a camera, and on the other hand by capturing marking lines based on a virtual sensor for capturing of crash barriers, the essential information about the presence of crash barriers as such, which can sometimes lead to undesired side controls. Likewise, if a lane is characterized on the basis of a virtual sensor that detects a third-street vehicle that is driving in front of the vehicle, the fact that this third vehicle is not necessarily driving in the middle of the lane is ignored, which can also lead to undesired lateral steering.
  • Kurzdarstellung der ErfindungSummary of the invention
  • Um den oben erwähnten Nachteilen abzuhelfen, schlägt die vorliegende Erfindung eine Fusion auf mehreren Niveaus vor, insbesondere auf zwei Niveaus, die insbesondere, was das erste Niveau betrifft, darin besteht, die verfügbaren Informationen, die von den unterschiedlichen Sensoren, die auf dem Fahrzeug mitgeführt werden, geliefert werden, derart intelligent gruppiert, dass diese Daten gemäß ihrem Typ fusioniert werden, dann untereinander, auf dem zweiten Niveau, die durch die unterschiedlichen Fusionen des ersten Niveaus erhaltenen Resultate fusioniert, um eine Bahn, der das Kraftfahrzeug folgen soll, zu schätzen.In order to remedy the drawbacks mentioned above, the present invention proposes a merger on several levels, in particular on two levels, which, in particular, as regards the first level, consists in the information available from the various sensors carried on the vehicle are intelligently grouped in such a way that these data are fused according to their type, then among themselves, at the second level, the results obtained by the different fusions of the first level are fused in order to estimate a path that the motor vehicle should follow .
  • Insbesondere hat die vorliegende Erfindung einIn particular, the present invention has a
  • Fahrunterstützungsverfahren zur automatischen Steuerung einer Bahn, der ein Kraftfahrzeug bezüglich mindestens einer Fahrspur der Straße folgen soll, zur Aufgabe, wobei das Verfahren dadurch gekennzeichnet ist, dass es die folgenden Schritte umfasst:
    • - Erfassen von Umgebungsdaten durch eine Mehrzahl getrennter Sensoren, die auf dem Kraftfahrzeug mitgeführt werden;
    • - Bestimmen einer ersten Einheit von Werten von Parametern, die die mindestens eine Fahrspur charakterisieren, durch Fusion von Daten, die Elementen eines ersten Typs entsprechen, die ausgehend von Umgebungsdaten erfasst werden, die durch mindestens zwei Sensoren der Mehrzahl von Sensoren aufgenommen werden; und
    • - Bestimmen mindestens einer zweiten Einheit von Werten der Parameter, die die mindestens eine Fahrspur charakterisieren, durch Fusion von Daten, die Elementen eines zweiten Typs entsprechen, der von dem ersten Typ unterschiedlich ist, die ausgehend von Umgebungsdaten erfasst werden, die durch mindestens zwei Sensoren der Mehrzahl von Sensoren aufgenommen werden,
    und dass eine Bahn, der das Kraftfahrzeug folgen soll, in Abhängigkeit von mindestens einer Fusion der Werte, die für jeden Parameter der ersten Einheit und der mindestens einen zweiten Einheit bestimmt werden, geschätzt wird.Driving support method for the automatic control of a path that a motor vehicle should follow with respect to at least one lane of the road, the method being characterized in that it comprises the following steps:
    • - Acquisition of environmental data by a plurality of separate sensors that are carried on the motor vehicle;
    • Determining a first set of values of parameters that characterize the at least one lane by merging data that correspond to elements of a first type that are acquired on the basis of environmental data that are recorded by at least two sensors of the plurality of sensors; and
    • - Determination of at least a second set of values of the parameters that characterize the at least one lane by merging data corresponding to elements of a second type that is different from the first type, which are recorded on the basis of environmental data, which are obtained by at least two sensors the plurality of sensors are recorded,
    and that a path which the motor vehicle is to follow is estimated as a function of at least one fusion of the values which are determined for each parameter of the first unit and the at least one second unit.
  • Die Elemente, die durch die unterschiedlichen Bord-Sensoren erfasst werden können, werden daher vorteilhafterweise gemäß ihren Typen fusioniert, was es erlaubt, auf robuste Art in einem ersten Fusionsniveau die Parameter zu schätzen, die die Fahrspuren charakterisieren, die auf der Straße, die das Kraftfahrzeug befährt, anwesend sind, dann die Parameter, die auf dem ersten Fusionsniveau erhalten werden, in einem zweiten Fusionsniveau zu fusionieren.The elements that can be detected by the different on-board sensors are therefore advantageously merged according to their types, which makes it possible, in a first merger level, to estimate in a robust manner the parameters that characterize the lanes that are on the road that the Motor vehicle is driving, are present, then merge the parameters that are obtained on the first fusion level in a second fusion level.
  • Es geht insbesondere darum, die Elemente gemäß mindestens zwei Typen aus den drei folgenden Typen zu gruppieren:
    • - Markierungslinien auf dem Boden;
    • - Böschungen und/oder Schutzgeländer;
    • - Drittstraßenfahrzeuge.
    In particular, it is a matter of grouping the elements according to at least two types from the following three types:
    • - marker lines on the floor;
    • - embankments and / or guard rails;
    • - Third road vehicles.
  • Bei einem Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung, sind zum Beispiel die Elemente vom ersten Typ Markierungslinien auf dem Boden, und die Elemente vom zweiten Typ sind Böschungen und/oder Schutzgeländer, die sich auf der Straße befinden.In a method according to the present invention, for example, the elements of the first type are marking lines on the ground and the elements of the second type are embankments and / or guardrails located on the road.
  • In diesem Fall kann bei dem Bestimmungsschritt der ersten Einheit und/oder der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter die Fusion von Daten vorteilhafterweise außerdem die Daten berücksichtigen, die von einer hochauflösenden Navigationskarte, die in dem Kraftfahrzeug mitgeführt wird, geliefert werden.In this case, in the determination step of the first unit and / or the at least one second unit of values of the parameters, the fusion of data can advantageously also take into account the data supplied by a high-resolution navigation map carried in the motor vehicle.
  • Gemäß einem anderen Beispiel sind bei einem erfindungsgemäßen Verfahren die Elemente vom ersten Typ Bodenmarkierungslinien, und die Elemente vom zweiten Typ sind Drittstraßenfahrzeuge.According to another example, in a method according to the invention, the elements of the first type are floor marking lines and the elements of the second type are third road vehicles.
  • Der Bestimmungsschritt der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter umfasst daher bevorzugt eine Schätzung der Bahn, der mindestens ein erfasstes Drittstraßenfahrzeug folgt.The determination step of the at least one second unit of values of the parameters therefore preferably comprises an estimate of the path followed by at least one detected third-road vehicle.
  • In allen Fällen, in welchen die Elemente vom zweiten Typ Böschungen und/oder Schutzgeländern oder Drittstraßenfahrzeugen entsprechen, kann ein Verfahren, das einer möglichen Ausführung der Erfindung entspricht, vorsehen, dass bei dem Bestimmungsschritt der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter die Datenfusion außerdem einen Fahrfreiraum, der ausgehend von den Umgebungsdaten bestimmt wird, die durch mindestens einen Sensor der Mehrzahl von Sensoren erfasst werden, berücksichtigt.In all cases in which the elements of the second type correspond to embankments and / or guard rails or third-party road vehicles, a method that corresponds to a possible embodiment of the invention can provide that in the determination step of the at least one second unit of values of the parameters, the data fusion also a driving clearance that is determined on the basis of the environmental data that is detected by at least one sensor of the plurality of sensors, takes into account.
  • Gemäß anderen vorteilhaften und nicht einschränkenden Merkmalen des erfindungsgemäßen Verfahrens:
    • - kann das Verfahren außerdem einen Fusionsschritt von Fahrfreiräumen umfassen, die ausgehend von den Umgebungsdaten bestimmt werden, die durch mindestens zwei Sensoren der Mehrzahl von Sensoren erfasst werden, und die Bahn, der das Kraftfahrzeug folgen soll, kann daher außerdem in Abhängigkeit von einem fusionierten Fahrfreiraum, der aus dem Fusionsschritt von Fahrfreiräumen hervorgeht, geschätzt werden;
    • - kann die Bahn, der das Kraftfahrzeug folgen soll, außerdem in Abhängigkeit von Daten geschätzt werden, die durch eine hochauflösende Navigationskarte, die in dem Kraftfahrzeug mitgeführt wird, geliefert werden;
    • - sind die anderen Parameter, die die Fahrspur charakterisieren, die Breite der Fahrspur, der Krümmungsradius der Fahrspur, der Seitenabstand zwischen dem Kraftfahrzeug und einem der Ränder der Fahrspur, und der Angriffswinkel des Kraftfahrzeugs bezüglich der Fahrspur.
    According to other advantageous and non-limiting features of the method according to the invention:
    • the method can also include a merging step of driving clearances that are determined on the basis of the environmental data that are detected by at least two sensors of the plurality of sensors, and the path that the motor vehicle is to follow can therefore also be dependent on a merged driving space resulting from the merging step of driving spaces can be estimated;
    • the path that the motor vehicle is to follow can also be estimated as a function of data supplied by a high-resolution navigation map carried in the motor vehicle;
    • the other parameters that characterize the lane are the width of the lane, the radius of curvature of the lane, the lateral distance between the motor vehicle and one of the edges of the lane, and the angle of attack of the motor vehicle with respect to the lane.
  • FigurenlisteFigure list
  • Die folgende Beschreibung unter Heranziehung der anliegenden Zeichnungen, die beispielhaft und nicht einschränkend gegeben wird, vermittelt gut, woraus die Erfindung besteht und wie sie ausgeführt werden kann. Auf den anliegenden Figuren:
    • [1] veranschaulicht 1 zwei Draufsichten eines Kraftfahrzeugs, das auf einer Straße fährt;
    • [2] veranschaulicht 2 Umsetzungsschritte bei einem Fahrunterstützungsverfahren gemäß einer Ausführungsform der Erfindung;
    • [3] veranschaulicht 3 Umsetzungsschritte bei einem Fahrunterstützungsverfahren gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung;
    • [4] veranschaulicht 4 Umsetzungsschritte bei einem Fahrunterstützungsverfahren gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung;
    • [5] stellt 5 schematisch unterschiedliche Fälle von Erfassungen, die beispielhaft und nicht einschränkend genommen werden, dar.
    The following description, with reference to the accompanying drawings, which are given by way of example and not of limitation, will give a good idea of what the invention consists of and how it can be carried out. On the attached figures:
    • [ 1 ] illustrates 1 two plan views of a motor vehicle traveling on a road;
    • [ 2 ] illustrates 2 Implementation steps in a driving assistance method according to an embodiment of the invention;
    • [ 3 ] illustrates 3 Implementation steps in a driving assistance method according to another embodiment of the invention;
    • [ 4th ] illustrates 4th Implementation steps in a driving assistance method according to another embodiment of the invention;
    • [ 5 ] represents 5 shows schematically different cases of acquisitions, which are taken by way of example and not restrictively.
  • Beschreibung einer Ausführungsform/von AusführungsformenDescription of an embodiment (s)
  • Die Erfindung gilt für jeden Typ von Kraftfahrzeug, sofern das Fahrzeug mit mehreren Umgebungssensoren und einem Rechner ausgestattet ist, der angepasst ist, um Informationen, die aus diesen unterschiedlichen Umgebungssensoren hervorgehen, zu verarbeiten. Sie gilt vorteilhafterweise aber nicht allein für Kraftfahrzeuge, die „autonom“ genannt werden, das heißt für Fahrzeuge, die angepasst sind, um einer Fahrspur im Straßenverkehr ohne menschlichen Eingriff zu folgen.The invention applies to every type of motor vehicle, provided that the vehicle is equipped with a plurality of environmental sensors and a computer which is adapted to process information resulting from these different environmental sensors. It applies advantageously, but not only, to motor vehicles that are called “autonomous”, that is to say to vehicles that are adapted to follow a lane in traffic without human intervention.
  • Um die Problematik der Bahnsteuerung bezüglich einer Fahrspur gut zu veranschaulichen, wurden auf 1 beispielhaft und nicht einschränkend zwei Abschnitte derselben Straße 10, ein gerader Abschnitt auf dem Teil (a) der 1, und ein gekrümmter Abschnitt auf dem Teil (b) der 1 dargestellt.In order to illustrate the problems of path control with regard to a lane well, were on 1 by way of example and not by way of limitation, two sections of the same road 10 , a straight section on part (a) of the 1 , and a curved portion on the part (b) of the 1 shown.
  • Auf dieser 1 beobachtet man, dass die Straße 10 hier zwischen zwei Böschungen 11 definiert ist, die durch zwei kontinuierliche Bodenmarkierungslinien 12 aufgezeigt werden. Diese Straße 10 umfasst hier drei Fahrspuren 13, 14, 15, die durch zwei unterbrochene Bodenmarkierungslinien 16 abgegrenzt sind. Das betreffende Kraftfahrzeug 20, dessen Bahn gesteuert werden soll, ist hier auf der Fahrspur 14 der Mitte dargestellt. In dem Rahmen einer Spurhalteunterstützung ist man zum Beispiel bemüht, auf zuverlässige und robuste Art Parameter zu bestimmen, die die Fahrspur 14 und die Position des Kraftfahrzeugs 20 auf dieser Fahrspur 14 charakterisieren. Diese Parameter liegen hier in der Anzahl von vier vor, nämlich:
    • - die Breite L1 der Fahrspur 14 (1 (a)),
    • - der Seitenabstand L2 zwischen der Mitte des Kraftfahrzeugs 20 und einem der Ränder der Fahrspur 14, wobei der Rand hier als mit der rechten unterbrochenen Bodenmarkierungslinie 16 zusammenfallend betrachtet wird (1 (a)),
    • - der mittlere Krümmungsradius Rc der Fahrspur 14, das heißt der Krümmungsradius der mittleren Krümmung 17 (diejenige, die in der Mitte der Fahrspur 14 verläuft) im Bereich der Mitte des Kraftfahrzeugs 20 (1 (b)), und
    • - der mittlere Angriffswinkel α des Fahrzeugs, der zwischen der Längsachse des Kraftfahrzeugs 20 und der Tangente an der mittleren Kurve 17 im Bereich der Mitte des Kraftfahrzeugs 20 gebildet wird (1 (b)).
    On this 1 one watches that the street 10 here between two embankments 11 is defined by two continuous floor marking lines 12 are shown. This street 10 includes three lanes here 13 , 14th , 15th by two broken floor marking lines 16 are delimited. The motor vehicle in question 20th whose path is to be controlled is here in the lane 14th shown in the middle. In the context of lane keeping support, efforts are made, for example, to determine parameters that determine the lane in a reliable and robust manner 14th and the position of the motor vehicle 20th on this lane 14th characterize. There are four of these parameters here, namely:
    • - the width L1 of the lane 14th ( 1 (a) ),
    • the lateral distance L2 between the center of the motor vehicle 20th and one of the edges of the lane 14th , with the edge here as the broken ground marking line on the right 16 is considered coincident ( 1 (a) ),
    • - the mean radius of curvature Rc of the lane 14th , that is, the radius of curvature of the mean curvature 17th (the one in the middle of the lane 14th runs) in the middle of the vehicle 20th ( 1 (b) ), and
    • - the mean angle of attack α of the vehicle between the longitudinal axis of the motor vehicle 20th and the tangent to the middle curve 17th in the middle of the vehicle 20th is formed ( 1 (b) ).
  • In diesem Kontext wird sich ein Fahrunterstützungsverfahren hier bemühen, die Bahn, der das Fahrzeug 20 folgen soll, zu schätzen, um zum Beispiel das Kraftfahrzeug 20 automatisch zu steuern, damit es im Wesentlichen in der Mitte der Fahrspur 14 bleibt.In this context, a driving assistance procedure will endeavor here, the train operating the vehicle 20th should follow to estimate, for example the motor vehicle 20th automatically steer so it is essentially in the middle of the lane 14th remains.
  • Man weiß, dass die Bodenmarkierungslinien 16 sowie die zentrale virtuelle Linie 17, die die Fahrspur 14 charakterisieren, mathematisch durch die folgende Polynomgleichung dritten Rangs modelliert werden können:
    • y(x)=C3x3+C2x2+C1x+C0 wobei die Koeffizienten C0 bis C3 von den vier oben erwähnten Parametern gemäß den folgenden Gleichungen abhängen :
      • - L2 = C0
      • - α = arctan(C1)
      • - Rc = 2C2
      • - Ableitung von Rc = 6C3
    You know the floor marking lines 16 as well as the central virtual line 17th showing the lane 14th can be modeled mathematically by the following third-order polynomial equation:
    • y (x) = C 3 x 3 + C 2 x 2 + C 1 x + C 0 where the coefficients C 0 to C 3 depend on the four parameters mentioned above according to the following equations:
      • - L 2 = C 0
      • - α = arctan (C1)
      • - Rc = 2C2
      • - Derivation of Rc = 6C 3
  • Aufgrund dieser Gleichungen, die die vier Koeffizienten C0 bis C3 und die vier Parameter L1, L2, Rc und α verbinden, spricht man in der Folge gleichermaßen von geschätzten Koeffizienten oder Parametern.On the basis of these equations, which connect the four coefficients C 0 to C 3 and the four parameters L1, L2, Rc and α, one speaks equally of estimated coefficients or parameters in the following.
  • Unter Bezugnahme auf 2 umfasst ein Fahrunterstützungsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung einen ersten Schritt 100, bei dem Umgebungsdaten durch eine Mehrzahl getrennter Sensoren, die auf dem Kraftfahrzeug 20 mitgeführt werden, erfasst werden.With reference to 2 a driving assistance method according to the present invention comprises a first step 100 , in the case of environmental data through a plurality of separate sensors, which are on the motor vehicle 20th be carried along.
  • Die Umgebungssensoren, die das Kraftfahrzeug 20 mitführt, sind in dem Sinne heterogen, dass mindestens zwei von ihnen Messungen unterschiedlicher Arten ausführen.The environmental sensors that the motor vehicle 20th are heterogeneous in the sense that at least two of them carry out measurements of different types.
  • Bei dem nicht einschränkenden Beispiel, das auf 2 dargestellt ist, führt das Kraftfahrzeug 20 mindestens eine Frontkamera 21, die zu der Vorderseite gerichtet ist, und eine Einheit 22 von Kameras, die zum Aufnehmen der Bilder auf 360 Grad um das Fahrzeug 20 angepasst sind, mit. Die Frontkamera 21 ist zum Beispiel eine Kamera, die geeignet ist, um über eine Entfernung von etwa 150 Metern vor dem Kraftfahrzeug 20 für einen Beobachtungswinkel von etwa 50 Grad zu sehen. Die Einheit 22 besteht zum Beispiel aus vier seitlichen Kameras vom Typ „Fisheye“.In the non-limiting example pointing to 2 is shown, leads the motor vehicle 20th at least one front camera 21st facing the front and one unit 22nd of cameras that are used to take pictures at 360 degrees around the vehicle 20th are adapted with. The front camera 21st is, for example, a camera that is suitable for viewing over a distance of about 150 meters in front of the motor vehicle 20th seen for an observation angle of about 50 degrees. The unit 22nd consists, for example, of four "fisheye" type cameras.
  • Das Kraftfahrzeug 20 führt auch einen LIDAR-Sensor 23 mit, der angepasst ist, um Entfernungen zu messen und aus ihnen eine Form der Geometrie der Umgebung vor und/oder auf den Seiten des Fahrzeugs 20 abzuleiten.The car 20th also carries a LIDAR sensor 23 with which is adapted to measure distances and from them a shape of the geometry of the environment in front of and / or on the sides of the vehicle 20th derive.
  • Das Kraftfahrzeug 20 führt schließlich einen Radarsensor 24 mit.The car 20th finally leads a radar sensor 24 With.
  • Bei den unterschiedlichen Ausführungsformen, die hier beschrieben sind, wird davon ausgegangen, dass die Sensoren 21, 22, 23 und 24 „intelligent“ sind, das heißt, dass sie jeweils mit einer Einheit zur Informatikverarbeitung der Daten, die sie wahrnehmen, ausgestattet sind.In the different embodiments that are described here, it is assumed that the sensors 21st , 22nd , 23 and 24 Are “intelligent”, that is, that they are each equipped with a unit for IT processing of the data that they perceive.
  • Jeder Sensor erlaubt das Erfassen der Umgebungsdaten, die Elementen mehrerer Typen entsprechen können.Each sensor allows the acquisition of environmental data that can correspond to elements of several types.
  • Ein Bildsensor, wie die Frontkamera 21 oder die Einheit 22 von Kameras, und ein LIDAR-Sensor 23 sind jeweils angepasst, um insbesondere die Positionen und Formen der Bodenmarkierungslinien 12, 16 zu erfassen, wenn diese Linien auf dem Boden anwesend sind, und/oder stationäre Objekte, wie Böschungen und/oder Schutzgeländer 11, und/oder bewegliche Objekte, wie die Drittstraßenfahrzeuge, und um Fahrfreiräume für das Kraftfahrzeug 20 zu bestimmen.An image sensor like the front camera 21st or the unit 22nd of cameras, and a lidar sensor 23 are each adapted to in particular the positions and shapes of the floor marking lines 12 , 16 to detect when these lines are present on the ground and / or stationary objects such as embankments and / or guardrails 11 , and / or moving objects, such as third-party vehicles, and around driving clearances for the motor vehicle 20th to determine.
  • Der Radarsensor 24 ist angepasst, um insbesondere bestimmte stationäre Objekte, wie Schutzgeländer, und bewegliche Objekte, wie Drittstraßenfahrzeuge, zu erfassen.The radar sensor 24 is adapted in particular to detect certain stationary objects, such as guardrails, and moving objects, such as third-party vehicles.
  • Bei einem zweiten Schritt 110, der einem ersten Fusionsniveau entspricht, werden die Elemente, die von den unterschiedlichen Bord-Sensoren erfasst werden können, gemäß ihren Typen fusioniert.In a second step 110 , which corresponds to a first fusion level, the elements that can be detected by the different on-board sensors are fused according to their types.
  • Bei dem Beispiel der 2 sind die Elemente gemäß zwei unterschiedlichen Typen mit den Bezeichnungen Typ 1 und Typ 2 unter den drei folgenden Typen zusammengefasst:
    • - Markierungslinien auf dem Boden;
    • - Böschungen und/oder Schutzgeländer;
    • - Drittstraßenfahrzeuge.
    In the example of 2 the elements according to two different types with the designations type 1 and type 2 are grouped under the following three types:
    • - marker lines on the floor;
    • - embankments and / or guard rails;
    • - Third road vehicles.
  • Das erste Fusionsniveau umfasst daher zwei Schritte:
    • - einen ersten Schritt 111, bei dem die Daten fusioniert werden, die Elementen vom Typ 1 entsprechen, die ausgehend von Umgebungsdaten, die durch mindestens zwei Sensoren aufgenommen werden, erfasst werden;
    • - einen zweiten Schritt 112, bei dem die Daten fusioniert werden, die Elementen vom Typ 2 entsprechen, die ausgehend von Umgebungsdaten, die durch mindestens zwei Sensoren aufgenommen werden, erfasst werden.
    The first level of merger therefore comprises two steps:
    • - a first step 111 in which the data are merged which correspond to elements of type 1, which are recorded on the basis of environmental data recorded by at least two sensors;
    • - a second step 112 , in which the data are merged which correspond to elements of type 2, which are recorded on the basis of environmental data recorded by at least two sensors.
  • Jeder dieser Schritte 111 und 112 erlaubt es, eine Einheit von Parameterwerten zu schätzen, die die Fahrspur(en), die auf der Straße, die das Kraftfahrzeug 20 befährt, anwesend sind, charakterisieren. Daher stellt auf 2
    • - Vi,1 mindestens eine Fahrspur dar, die durch eine erste Einheit von Parameterwerten charakterisiert ist, die aus der Fusion 111 vom Typ 1 resultieren;
    • - Vi,2 mindestens eine Fahrspur dar, die durch eine zweite Einheit von Parameterwerten charakterisiert ist, die aus der Fusion 112 vom Typ 2 resultieren.
    Each of these steps 111 and 112 allows to estimate a unit of parameter values representing the lane (s) that are on the road that the motor vehicle 20th driven on, present, characterize. Therefore sets up 2
    • - V i, 1 represents at least one lane that is characterized by a first unit of parameter values that result from the merger 111 result from type 1;
    • - V i, 2 represents at least one lane that is characterized by a second unit of parameter values that result from the merger 112 of type 2 result.
  • Beispielhaft und nicht einschränkend, falls die Elemente vom Typ 1 Bodenmarkierungslinien sind, können diese von den visuellen Sensoren 21 und/oder 22 und durch den LIDAR-Sensor 23 aufgenommenen Daten verwendet werden. Jeder Sensor wird hier derart ausgewählt, dass die Daten, die er misst, es allein erlauben, eine Schätzung eines Werts für jeden der vier Parameter L1, L2, α, Rc, zu bestimmen, und daher für jeden der vier oben erwähnten Koeffizienten, die es erlauben, eine Fahrspur zu charakterisieren. Der Fusionsschritt 111 besteht hier darin, jeden der vier Parameter zu fusionieren, um eine robustere Charakterisierung der Fahrspur Vi,1 zu erhalten.By way of example and not by way of limitation, if the elements are of type 1 floor marking lines, these can be detected by the visual sensors 21st and or 22nd and through the LIDAR sensor 23 recorded data are used. Each sensor is selected here such that the data it measures alone allow an estimate of a value to be determined for each of the four parameters L1, L2, α, Rc, and therefore for each of the four mentioned above Coefficients that allow a lane to be characterized. The merger step 111 is here to merge each of the four parameters in order to obtain a more robust characterization of the lane V i, 1 .
  • Wieder beispielhaft und nicht einschränkend, falls die Elemente vom Typ 2 Böschungen und/oder Schutzgeländer sind, können diese von den visuellen Sensoren 21 und/oder 22, durch den LIDAR-Sensor 23 und durch den Radarsensor 24 aufgenommenen Daten verwendet werden. Das Erfassen der Böschungen und/oder Schutzgeländer zusätzlich zu der Erfassung der Bodenmarkierungslinien weist den Zweck auf, eine oder mehrere Fahrspuren sogar bei Abwesenheit von Bodenmarkierung charakterisieren zu können. Auch hier erlauben es die von jedem Sensor gemessenen Daten allein, eine Schätzung eines Werts für jeden der vier Parameter L1, L2, α, Rc, zu bestimmen, und daher für jeden der vier oben erwähnten Koeffizienten, die es erlauben, eine Fahrspur zu charakterisieren. Der Fusionsschritt 112 besteht hier darin, jeden der vier Parameter zu fusionieren, um eine robustere Charakterisierung der Fahrspur Vi,2 zu erhalten.Again by way of example and not limitation, if the elements of type 2 are slopes and / or guardrails, these can be detected by the visual sensors 21st and or 22nd , through the LIDAR sensor 23 and by the radar sensor 24 recorded data are used. The detection of the embankments and / or guardrails in addition to the detection of the floor marking lines has the purpose of being able to characterize one or more lanes even in the absence of floor marking. Here, too, the data measured by each sensor alone make it possible to determine an estimate of a value for each of the four parameters L1, L2, α, Rc, and therefore for each of the four coefficients mentioned above, which allow a lane to be characterized . The merger step 112 is to merge each of the four parameters in order to obtain a more robust characterization of the lane V i, 2 .
  • Falls die Elemente vom Typ 2 Drittstraßenfahrzeuge sind, können die durch alle Sensoren 41 bis 24 erfassten Daten verwendet werden. Der Fusionsschritt 112 besteht hier darin, die Objekte (Drittfahrzeuge), die von den unterschiedlichen Sensoren erfasst werden, zu fusionieren. Eine Einheit von Parametern, die eine Fahrspur Vi,2 charakterisiert, kann ausgehend von einer Schätzung der Bahn, der mindestens ein erfasstes Drittstraßenfahrzeuge folgt, bestimmt werden. Der Fusionsschritt 112 entspricht daher hier dem, was durch einen sogenannten virtuellen Sensor ausgeführt würde. Das Erfassen der Drittfahrzeuge weist den Zweck auf, eine oder mehrere Fahrspuren charakterisieren zu können, insbesondere bei Situationen dichten Verkehrs, für welche die Sensoren Bodenmarkierungslinien und/oder Böschungen und/oder Schutzgeländer nur schwer erfassen können.If the elements of type 2 are third road vehicles, they can be through all sensors 41 to 24 collected data are used. The merger step 112 consists in merging the objects (third-party vehicles) that are detected by the different sensors. A unit of parameters that characterizes a lane V i, 2 can be determined on the basis of an estimate of the path followed by at least one detected third-road vehicle. The merger step 112 therefore corresponds here to what would be carried out by a so-called virtual sensor. The detection of the third-party vehicles has the purpose of being able to characterize one or more lanes, especially in situations of dense traffic for which the sensors can only detect floor marking lines and / or embankments and / or guardrails with difficulty.
  • Bei einer möglichen Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens geht man davon aus, dass mindestens einer der Sensoren 21 bis 24 Daten liefert, die verwendet werden, um einen Fahrfreiraum FS zu bestimmen. In diesem Fall und wie durch Pfeile in unterbrochenen Strichen auf 2 veranschaulicht, kann es vorteilhaft sein, dass die Fusion von Daten, die bei Schritt 111 und/oder bei Schritt 112 des ersten Fusionsniveaus ausgeführt wird, außerdem dieses zusätzliche Datum berücksichtigt, das der Fahrfreiraum FS bildet, insbesondere um die Kohärenz der Erfassungen, die durch die unterschiedlichen Sensoren erfolgt sind, zu prüfen.In a possible embodiment of the method according to the invention, it is assumed that at least one of the sensors 21st to 24 Provides data that are used to determine a driving clearance FS. In this case and as indicated by arrows in broken lines 2 Illustrates, it may be beneficial to have the merger of data that is at step 111 and / or at step 112 of the first merger level is carried out, also taking into account this additional datum that forms the driving space FS, in particular in order to check the coherence of the acquisitions made by the different sensors.
  • Auf jeden Fall werden die bei dem ersten Fusionsniveau, das bei Schritt 110 ausgeführt wird, erhaltenen Resultate bei einem Schritt 120 fusioniert. Dieser Schritt 120 wird durch ein Bahnerzeugungsmodul (nicht dargestellt), das das Kraftfahrzeug 20 ausstattet, umgesetzt, das daher die Bahn T, der das Kraftfahrzeug 20 folgen soll, in Abhängigkeit von mindestens einer Fusion der Werte, die für jeden Parameter der ersten Einheit (die aus Schritt 111 hervorgeht) und der zweiten Einheit (die aus Schritt 112 hervorgeht) schätzen kann. Ein Steuersignal CL, das der zu folgenden Bahn T entspricht, wird an eine autonome Steuereinheit (nicht dargestellt) des Kraftfahrzeugs 20 übertragen.In any case, they will be at the first level of fusion, the one at step 110 is carried out, results obtained in one step 120 merged. This step 120 is generated by a path generation module (not shown) that drives the motor vehicle 20th equips, implemented, that is therefore the track T that the motor vehicle 20th should follow, depending on at least one merger of the values that are required for each parameter of the first unit (that from step 111 emerges) and the second unit (the one from step 112 can estimate. A control signal C L , which corresponds to the trajectory T to be followed, is sent to an autonomous control unit (not shown) of the motor vehicle 20th transfer.
  • Bei einer möglichen Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens und wie durch Pfeile in unterbrochenen Strichen auf 2 veranschaulicht, werden außerdem die Daten einer hochauflösenden Navigationskarte HD, die in dem Kraftfahrzeug 20 mitgeführt wird, vorteilhafterweise verwendet. Das kann auf unterschiedlichen Niveaus erfolgen:
    • - bei dem ersten Schritt 110 ist die Berücksichtigung der Daten, die von der hochauflösenden Navigationskarte geliefert werden, besonders interessant, wenn die Fusion von Daten, die durch den Schritt 111 und/oder 112 ausgeführt wird, mit Elementen assoziiert ist, deren Typ Bodenmarkierungslinien oder Böschungen und/oder Schutzgeländern entspricht; und/oder
    • - die Daten, die von der Karte HD geliefert werden, können auch am Eingang des Bahnerzeugungsmoduls bei dem letzten Fusionsschritt 120 berücksichtigt werden.
    In one possible embodiment of the method according to the invention and as indicated by arrows in broken lines 2 Also illustrated are the data of a high-resolution navigation map HD that is in the motor vehicle 20th is carried, advantageously used. This can be done at different levels:
    • - at the first step 110 the consideration of the data provided by the high-resolution navigation map is particularly interesting when the merger of data provided by the step 111 and or 112 executed, is associated with elements whose type corresponds to floor marking lines or embankments and / or guard rails; and or
    • the data supplied by the HD card can also be used at the input of the path generation module in the last fusion step 120 be taken into account.
  • Ein Verfahren gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung ist auf 3 veranschaulicht. Hier umfasst der Schritt 110, der dem ersten Fusionsniveau entspricht, drei Schritte:
    • - einen ersten Schritt 111, bei dem die Daten fusioniert werden, die Elementen vom Typ 1 entsprechen, die ausgehend von Umgebungsdaten, die durch mindestens zwei Sensoren aufgenommen werden, erfasst werden;
    • - einen zweiten Schritt 112, bei dem die Daten fusioniert werden, die Elementen vom Typ 2 entsprechen, die ausgehend von den Umgebungsdaten, die durch mindestens zwei Sensoren aufgenommen werden, erfasst werden;
    • - einen dritten Schritt 113, bei dem die Daten fusioniert werden, die Elementen vom Typ 2 entsprechen, die ausgehend von den Umgebungsdaten, die durch mindestens zwei Sensoren aufgenommen werden, erfasst werden.
    A method according to another embodiment of the invention is shown in FIG 3 illustrated. Here the step includes 110 corresponding to the first level of fusion, three steps:
    • - a first step 111 in which the data are merged which correspond to elements of type 1, which are recorded on the basis of environmental data recorded by at least two sensors;
    • - a second step 112 in which the data are merged which correspond to elements of type 2, which are acquired on the basis of the environmental data recorded by at least two sensors;
    • - a third step 113 , in which the data are merged that correspond to elements of type 2, which are recorded on the basis of the environmental data recorded by at least two sensors.
  • Bei dieser Ausführungsform sind die Elemente vom Typ 1 Bodenmarkierungslinien LM, die Elemente vom Typ 2 sind Böschungen und/oder Schutzgeländer BO, und die Elemente vom Typ 3 sind Drittstraßenfahrzeuge OB.In this embodiment the elements of type 1 are floor marking lines LM, the Type 2 elements are slopes and / or protective railings BO, and the type elements 3 are third road vehicles OB.
  • Außerdem berücksichtigen bei dieser Ausführungsform die Fusionsschritte 111 und 112 auch die Daten, die von einer hochauflösenden Karte HD stammen, die in dem Kraftfahrzeug 20 mitgeführt wird, und die Fusionsschritte 112 und 113 berücksichtigen auch einen Fahrfreiraum FS, der ausgehend von den Daten geschätzt wird, die durch mindestens einen der Sensoren aufgenommen werden.Also take into account the fusion steps in this embodiment 111 and 112 also the data that come from a high-resolution map HD that is in the motor vehicle 20th is carried along, and the fusion steps 112 and 113 also take into account a driving clearance FS, which is estimated on the basis of the data that are recorded by at least one of the sensors.
  • Auf analoge Art zum Verfahren der 2, erlaubt es jeder dieser Schritte 111 und 113, eine Einheit von Werten von Parametern zu schätzen, die die Fahrspur(en), die auf der Straße, die das Kraftfahrzeug 20 befährt, anwesend sind, charakterisieren. Daher stellt auf 3:
    • - Vi,1 mindestens eine Fahrspur dar, die durch eine erste Einheit von Werten von Parametern charakterisiert ist, die aus der Fusion 111 der erfassten Markierungslinien LM resultieren;
    • - Vi,2 mindestens eine Fahrspur dar, die durch eine zweite Einheit von Werten von Parametern charakterisiert ist, die aus der Fusion 112 der erfassten Böschungen und/oder Schutzgeländer BO resultieren;
    • - Vi,3 mindestens eine virtuelle Fahrspur dar, die durch eine zweite Einheit von Parameterwerten charakterisiert ist, die aus der Fusion 113 der erfassten Drittfahrzeuge resultieren.
    In a manner analogous to the procedure of 2 , each of these steps allows 111 and 113 To estimate a unit of values of parameters that indicate the lane (s) that are on the road that the motor vehicle 20th driven on, present, characterize. Therefore sets up 3 :
    • - V i, 1 represents at least one lane which is characterized by a first unit of values of parameters resulting from the merger 111 the detected marking lines LM result;
    • - V i, 2 represents at least one lane, which is characterized by a second unit of values of parameters resulting from the merger 112 the detected embankments and / or protective railings BO result;
    • - V i, 3 represents at least one virtual lane, which is characterized by a second unit of parameter values that are derived from the merger 113 of the recorded third-party vehicles result.
  • Bei Schritt 120 wird die Bahn T, der das Kraftfahrzeug 20 folgen soll, in Abhängigkeit von Folgendem geschätzt:
    • - einer Fusion der Werte, die für jeden Parameter der ersten, zweiten und dritten Einheit bestimmt werden;
    • - Daten, die von der hochauflösenden Karte HD geliefert werden, die in dem Kraftfahrzeug mitgeführt wird.
    At step 120 becomes the track T of the motor vehicle 20th should follow, estimated depending on the following:
    • a fusion of the values determined for each parameter of the first, second and third units;
    • Data supplied by the high-resolution map HD that is carried in the motor vehicle.
  • Ein Verfahren gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung ist auf 4 veranschaulicht. Diese Ausführungsform unterscheidet sich von der, die auf 3 veranschaulicht ist, nur in der Art, wie die Fahrfreirauminformationen verwendet werden. In dem Fall der 3 geht man davon aus, dass mindestens zwei der Sensoren 21 bis 24 Daten liefern, die verwendet werden, um einen Fahrfreiraum FS zu bestimmen. Hier umfasst der Schritt 110, der dem ersten Fusionsniveau entspricht, einen zusätzlichen Schritt 114, bei dem die unterschiedlichen Fahrfreiräume, die verfügbar sind, derart fusioniert werden, dass ein einziger fusionierter Fahrfreiraum FSfus geliefert wird.A method according to another embodiment of the invention is shown in FIG 4th illustrated. This embodiment differs from the one based on 3 is illustrated only in the way that the driving clearance information is used. In the case of the 3 one assumes that at least two of the sensors 21st to 24 Provide data that are used to determine a driving clearance FS. Here the step includes 110 which corresponds to the first level of fusion, takes an additional step 114 , in which the different driving spaces that are available are merged in such a way that a single merged driving space FSfus is provided.
  • Wie auf 4 sichtbar, wird bei Schritt 120, der dem zweiten Fusionsniveau entspricht, die Bahn T, der das Kraftfahrzeug 20 folgen soll, ausgehend von Folgendem geschätzt:
    • - einer Fusion der Werte, die für jeden Parameter der ersten, zweiten und dritten Einheit bestimmt werden;
    • - Daten, die von der hochauflösenden Karte HD geliefert werden, die in dem Kraftfahrzeug mitgeführt wird; und
    • - dem fusionierten Fahrfreiraum FSfus.
    How on 4th becomes visible at step 120 , which corresponds to the second merger level, the trajectory T that the motor vehicle 20th should follow, estimated on the basis of the following:
    • a fusion of the values determined for each parameter of the first, second and third units;
    • Data supplied by the high-resolution map HD carried in the motor vehicle; and
    • - the merged FSfus driving space.
  • Wie in dem Fall der 2, ist die Berücksichtigung der Daten der Karte HD optional.As in the case of the 2 , taking into account the data of the HD card is optional.
  • Die Berücksichtigung des Fahrfreiraums auf diesem Niveau erlaubt es dem Bahnerzeugungsmodul, eine Bahn T zu schätzen, der gefolgt werden soll, die insbesondere Hindernisse umgehen kann.Taking into account the travel clearance at this level allows the path generation module to estimate a path T to be followed that can in particular bypass obstacles.
  • Die Berücksichtigung des Freiraums gemäß der Ausführungsform gemäß den 2 oder 3 wird in allen Fällen vorgezogen, in welchen gewünscht wird, dass das Bahnerzeugungsmodul über homogene Eingangsdaten verfügt, nämlich solche, die für Fahrspuren Vi,1, Vi,2 und Vi,3 repräsentativ sind.The consideration of the free space according to the embodiment according to FIGS 2 or 3 is preferred in all cases in which it is desired that the path generation module has homogeneous input data, namely those that are representative of lanes V i, 1 , V i, 2 and V i, 3 .
  • 5 gibt zwei Beispiele von Situationen, die es erlauben, die Bedeutung einer Fusion auf zwei Niveaus zu verstehen, wobei das erste Niveau Elemente gemäß ihrem Typ bezüglich den herkömmlichen Lösungen, die darin bestehen, in eine Spurenstruktur alle Informationen, die durch die Sensoren aufgenommen werden, ungeachtet ihres Typs zu fusionieren, gruppiert: 5 are two examples of situations that make it possible to understand the importance of a fusion on two levels, the first level being elements according to their type with respect to the conventional solutions, which consist in a trace structure of all the information received by the sensors, to merge regardless of their type, grouped:
  • In der Situation (a) der 5 entsprechen BO1 und BO2 zwei Schutzgeländern, die durch Fusion der Daten der Sensoren erfasst werden, und LM1 und LM2 entsprechend zwei Markierungslinien, die durch Fusion der Daten der Sensoren erfasst werden. Wie man sieht, ist es hier möglich, die Markierungslinien LM1 und LM2 für die Schätzung der Bahn T, der gefolgt werden soll, zu eliminieren, denn diese Markierungslinien kreuzen eines der Schutzgeländer BO2. Bei einer herkömmlichen Lösung wäre die Information über die Anwesenheit der Schutzgeländer verloren gegangen.In situation (a) the 5 BO 1 and BO 2 correspond to two guard rails that are detected by merging the data from the sensors, and LM 1 and LM 2 correspond to two marking lines that are detected by merging the data from the sensors. As can be seen, it is possible here to eliminate the marking lines LM 1 and LM 2 for estimating the trajectory T to be followed, because these marking lines cross one of the guardrails BO 2 . In a conventional solution, the information about the presence of the guardrails would have been lost.
  • In der Situation (b) der 5 entsprechen LM1, LM2 und LM3 drei Markierungslinien, die durch Fusion der Daten der Sensoren erfasst werden, und VL1, VL2 und VL3 entsprechen drei virtuellen Linien, die durch Fusion der erfassten Drittfahrzeuge der Sensoren geschätzt werden. Wie man erkennt, sind die virtuellen Linien bezüglich der Markierungslinien versetzt, was die Tatsache wiedergibt, dass die Drittfahrzeuge nicht genau in der Mitte ihrer jeweiligen Spur fahren. Bei einer herkömmlichen Lösung ist die Versatzinformation zwischen den virtuellen Linien und den Markierungslinien nicht verfügbar, da alle Daten, die aus den unterschiedlichen Sensoren hervorgehen, fusioniert werden. Ein herkömmliches System hängt daher weitgehend von der Bahn der Drittfahrzeuge und von dem Verhalten ihrer Fahrer ab. Dank dem erfindungsgemäßen System wird die Versatzinformation verfügbar, und daher werden die Gefahren einer Schätzung einer Bahn für das Kraftfahrzeug 20, die insbesondere auf einem schlechten Verhalten der Fahrer der Drittfahrzeuge basieren würde, reduziert.In situation (b) the 5 LM 1 , LM 2 and LM 3 correspond to three marking lines that are detected by merging the data from the sensors, and VL 1 , VL 2 and VL 3 correspond to three virtual lines that are estimated by merging the detected third-party vehicles of the sensors. As can be seen, the virtual lines are offset with respect to the marking lines, which reflects the fact that the third-party vehicles are not driving exactly in the middle of their respective lanes. In a conventional solution, the offset information between the virtual lines and the marking lines is not available, since all the data coming from the different sensors are merged. A conventional system therefore largely depends on the path of the third-party vehicles and the behavior of their drivers. Thanks to the system according to the invention, the offset information becomes available and therefore the dangers of estimating a trajectory for the motor vehicle become available 20th which would be based in particular on poor behavior by the drivers of the third-party vehicles.
  • Die vorliegende Erfindung ist in keiner Weise auf die beschriebenen und dargestellten Ausführungsformen beschränkt, aber der Fachmann versteht es, jede erfindungsgemäße Variante beizusteuern.The present invention is in no way restricted to the embodiments described and illustrated, but the person skilled in the art understands how to contribute each variant according to the invention.

Claims (13)

  1. Fahrunterstützungsverfahren durch automatische Steuerung einer Bahn (T), der ein Kraftfahrzeug (20) bezüglich mindestens einer Fahrspur (14) einer Straße folgen soll, wobei das Verfahren dadurch gekennzeichnet ist, dass es die folgenden Schritte umfasst: - Aufnehmen (100) von Umgebungsdaten durch eine Mehrzahl unterschiedlicher Sensoren (21 bis 24), die auf dem Kraftfahrzeug (20) mitgeführt werden; - Bestimmen einer ersten Einheit von Werten von Parametern, die die mindestens eine Fahrspur (Vi,1) charakterisieren, durch Fusion (111) von Daten, die Elementen eines ersten Typs entsprechen, die ausgehend von den Umgebungsdaten erfasst werden, die durch mindestens zwei Sensoren (21 bis 23) der Mehrzahl von Sensoren (21 bis 24) erfasst werden; und - Bestimmen mindestens einer zweiten Einheit von Werten der Parameter, die die mindestens eine Fahrspur (Vi,2) charakterisieren, durch Fusion (112) von Daten, die Elementen eines zweiten Typs, der von dem ersten Typ verschieden ist, entsprechen, die ausgehend von den Umgebungsdaten erfasst werden, die durch mindestens zwei Sensoren der Mehrzahl von Sensoren (21, 22, 23, 24) erfasst werden, und dass eine Bahn (T), der das Kraftfahrzeug (20) folgen soll, in Abhängigkeit von mindestens einer Fusion (120) der Werte, die für jeden Parameter der ersten Einheit und der mindestens einen zweiten Einheit bestimmt werden, geschätzt wird.Driving support method by automatically controlling a path (T) which a motor vehicle (20) is to follow with respect to at least one lane (14) of a road, the method being characterized in that it comprises the following steps: - Recording (100) of environmental data a plurality of different sensors (21 to 24) carried on the motor vehicle (20); - Determination of a first set of values of parameters that characterize the at least one lane (V i, 1 ) by merging (111) data that correspond to elements of a first type that are detected on the basis of the environmental data that are generated by at least two Sensors (21 to 23) of the plurality of sensors (21 to 24) are detected; and - determining at least one second set of values of the parameters that characterize the at least one lane (V i, 2 ) by merging (112) data that correspond to elements of a second type that is different from the first type, which based on the environmental data are acquired, which are acquired by at least two sensors of the plurality of sensors (21, 22, 23, 24), and that a path (T) that the motor vehicle (20) is to follow, depending on at least one Fusion (120) of the values determined for each parameter of the first unit and the at least one second unit is estimated.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Elemente vom ersten Typ Bodenmarkierungslinien (12, 16) sind.Procedure according to Claim 1 , characterized in that the elements of the first type are floor marking lines (12, 16).
  3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass diese Elemente vom zweiten Typ Böschungen und/oder Schutzgeländer (11) sind, die sich auf der Straße befinden.Procedure according to Claim 2 , characterized in that these elements of the second type are embankments and / or guardrails (11) located on the road.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Bestimmungsschritt der ersten Einheit und/oder der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter die Fusion (111, 112) von Daten außerdem Daten berücksichtigt, die von einer hochauflösenden Navigationskarte (HD) geliefert werden, die in dem Kraftfahrzeug (20) mitgeführt wird.Method according to one of the Claims 2 or 3 , characterized in that in the determination step of the first unit and / or the at least one second unit of values of the parameters, the merging (111, 112) of data also takes into account data supplied by a high-resolution navigation map (HD) stored in the Motor vehicle (20) is carried.
  5. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Elemente vom zweiten Typ Drittstraßenfahrzeuge sind.Procedure according to Claim 2 , characterized in that the elements of the second type are third road vehicles.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Bestimmens der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter eine Schätzung der Bahn, der mindestens ein erfasstes Drittstraßenfahrzeuge folgt, umfasst.Procedure according to Claim 5 characterized in that the step of determining the at least one second unit of values of the parameters comprises an estimate of the path followed by at least one detected third-road vehicle.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Bestimmungsschritt der mindestens einen zweiten Einheit von Werten der Parameter die Fusion (112) von Daten außerdem einen Fahrfreiraum (FS) berücksichtigt, der ausgehend von den Umgebungsdaten bestimmt wird, die durch mindestens einen Sensor der Mehrzahl von Sensoren (21 bis 24) aufgenommen werden.Method according to one of the Claims 2 to 6 , characterized in that in the determination step of the at least one second unit of values of the parameters, the fusion (112) of data also takes into account a driving space (FS) which is determined on the basis of the environmental data which is determined by at least one sensor of the plurality of sensors ( 21 to 24).
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass es außerdem einen Fusionsschritt (114) von Fahrfreiräumen umfasst, die ausgehend von den Umgebungsdaten bestimmt werden, die durch mindestens zwei Sensoren der Mehrzahl von Sensoren (21 bis 24) aufgenommen werden, und dass die Bahn (T), der das Kraftfahrzeug (20) folgen soll, außerdem in Abhängigkeit von einem fusionierten Fahrfreiraum (FSfus), der aus dem Fusionsschritt (114) von Fahrfreiräumen hervorgeht, geschätzt wird.Method according to one of the Claims 2 to 6 , characterized in that it further comprises a merging step (114) of driving spaces determined on the basis of the environmental data recorded by at least two sensors of the plurality of sensors (21 to 24), and that the track (T), the the motor vehicle (20) is to follow, is also estimated as a function of a merged driving space (FSfus), which results from the merging step (114) of driving spaces.
  9. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bahn (T) der das Kraftfahrzeug (20) folgen soll, außerdem in Abhängigkeit von den Daten geschätzt wird, die durch eine hochauflösende Navigationskarte (HD), die in dem Kraftfahrzeug (20) mitgeführt wird, geschätzt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the path (T) which the motor vehicle (20) is to follow is also estimated as a function of the data obtained by a high-resolution navigation map (HD) stored in the motor vehicle (20) is carried is estimated.
  10. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter, die die Fahrspur charakterisieren, die Breite (L1) der Fahrspur (14), der Krümmungsradius (Rc) der Fahrspur (14), der seitliche Abstand (L2) zwischen dem Kraftfahrzeug (20) und einem der Ränder der Fahrspur (14), sowie der Angriffswinkel (α) des Kraftfahrzeugs (20) bezüglich der Fahrspur (14) sind.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the parameters that characterize the lane, the width (L1) of the lane (14), the radius of curvature (Rc) of the lane (14), the lateral distance (L2) between the motor vehicle (20) and one of the edges of the lane (14), as well as the angle of attack (α) of the motor vehicle (20) with respect to the lane (14).
  11. Vorrichtung, die geeignet ist, um ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 umzusetzen.Apparatus which is suitable for a method according to one of the Claims 1 to 10 to implement.
  12. Computerprogramm, das Programmcodemittel umfasst, um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 umzusetzen, wenn das Programm auf einem Computer läuft.Computer program comprising program code means to perform the method according to one of the Claims 1 to 10 implemented when the program is running on a computer.
  13. Computerprogrammprodukt, das Programmcodemittel umfasst, das auf einem Medium, das durch einen Computer lesbar ist, gespeichert ist, um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 umzusetzen, wenn das Programmprodukt auf einem Computer läuft.Computer program product comprising program code means which is stored on a medium which is readable by a computer, in order to implement the method according to one of the Claims 1 to 10 implemented when the program product runs on a computer.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE102010033729A1 (de) * 2010-08-07 2012-02-09 Audi Ag Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Position eines Fahrzeugs auf einer Fahrbahn sowie Kraftwagen mit einer solchen Vorrichtung
DE102016211730A1 (de) * 2016-06-29 2018-01-04 Continental Teves Ag & Co. Ohg Method for predicting a lane course of a roadway

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