DE102019114585A1 - System und verfahren zum steuern eines fahrzeugs basierend auf einem voraussichtlichen verlassen der fahrspur - Google Patents

Abstract

Ein Kraftfahrzeug beinhaltet mindestens einen Sensor, der konfiguriert ist, um eine Fahrspurmarkierung in der Nähe des Fahrzeugs zu erfassen und die Geschwindigkeit, Beschleunigung und Gierrate des Fahrzeugs zu erfassen. Das Fahrzeug beinhaltet auch eine Steuerung, die mit dem mindestens einen Sensor in Verbindung steht und konfiguriert ist, um ein Lenkinterventionssystem in einem ersten Modus und einem zweiten Modus selektiv zu steuern. Die Steuerung ist konfiguriert, um eine Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu einer entsprechenden Vielzahl von Zeitpunkten zu berechnen, aus der Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu ermitteln, um eine voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zu berechnen, einen Konfidenzwert in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu berechnen, dem die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zugeordnet ist, und das Lenkinterventionssystem als Reaktion darauf, dass der Konfidenzwert einen ersten Schwellenwert überschreitet und die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur unter einem zweiten Schwellenwert liegt, in dem zweiten Modus zu steuern.

Description

• TECHNISCHES GEBIET
• Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf Fahrzeuge mit Lenkinterventionssystemen, die konfiguriert sind, um automatisch zu intervenieren, um ein unbeabsichtigtes Verlassen der Fahrspur zu vermeiden oder zu verhindern.
• EINLEITUNG
• Fahrzeugsteuerungssysteme können unter anderem die folgenden Anordnungen beinhalten: fahrbahnfolgende Steuerungssysteme, Fahrspurgrenzen einhaltende Steuerungssysteme, Lenkdrehmomentassistenzsteuerungssysteme und Lenkwinkelassistenzsteuerungssysteme. Solche Fahrsteuerungssysteme basieren auf einer Vielzahl von Sensoren, Steuerungen und Stellgliedern und können den Einsatz eines visuellen Fahrspurerfassungssystems beinhalten.
• KURZDARSTELLUNG
• Ein Kraftfahrzeug gemäß der vorliegenden Offenbarung beinhaltet mindestens einen Sensor und eine Steuerung. Die Sensoren sind konfiguriert, um eine Fahrspurmarkierung in der Nähe des Fahrzeugs zu erfassen, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs zu erfassen, die Gierrate des Fahrzeugs zu erfassen und die Beschleunigung des Fahrzeugs zu erfassen. Die Steuerung steht mit dem mindestens einen Sensor in Verbindung und ist konfiguriert, um ein Lenkinterventionssystem in einem ersten Modus und einem zweiten Modus selektiv zu steuern. Die Steuerung ist ferner konfiguriert, um eine Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu einer entsprechenden Vielzahl von Zeitpunkten zu berechnen, aus der Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu ermitteln, um eine voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zu berechnen, einen Konfidenzwert in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu berechnen, dem die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zugeordnet ist, und das Lenkinterventionssystem als Reaktion darauf, dass der Konfidenzwert einen ersten Schwellenwert überschreitet und die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur unter einem zweiten Schwellenwert liegt, in dem zweiten Modus zu steuern.
• In einer exemplarischen Ausführungsform ist die Steuerung ferner konfiguriert, um einen vorläufigen Parameter der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur, basierend auf einem kinematischen Modell zu berechnen, und die prognostizierte Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur und den Konfidenzwert für das Verlassen der Fahrspur durch Filtern des vorläufigen Parameters der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zu berechnen. In solchen Ausführungsformen kann die Steuerung ferner konfiguriert werden, um den vorläufigen Parameter der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur unter Verwendung eines Schätzalgorithmus, z. B. eines geruchlosen Kalman-Filters, zu filtern. In solchen Ausführungsformen kann das kinematische Modell auf einer gemessenen Geschwindigkeit des Fahrzeugs, einer gemessenen Beschleunigung des Fahrzeugs, einer gemessenen Gierrate des Fahrzeugs, einer erfassten Fahrspurmarkierungsposition in Bezug auf das Fahrzeug, einem erfassten Fahrspurmarkierungskurs in Bezug auf das Fahrzeug und einer erfassten Fahrspurkrümmung, die von dem mindestens einen Sensor erhalten wird, basieren.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Lenkinterventionssystem ein akustisches, sichtbares oder haptisches Benachrichtigungssystem für den Fahrzeugführer. Im ersten Modus stellt das Lenkinterventionssystem keine Benachrichtigung bereit, und im zweiten Modus stellt das Lenkinterventionssystem eine Benachrichtigung bereit.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Lenkinterventionssystem mindestens ein Stellglied, das zum Steuern der Fahrzeuglenkung konfiguriert ist. Im ersten Modus steuert das Lenkinterventionssystem das Stellglied nicht, um ein Lenkdrehmoment bereitzustellen, und im zweiten Modus steuert das Lenkinterventionssystem das Stellglied, um ein Lenkdrehmoment bereitzustellen.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst der mindestens eine Sensor eine optische Kamera, ein LiDAR-System oder ein RADAR-System.
• Ein Verfahren zum Steuern eines Trägerfahrzeugs gemäß der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Bereitstellen des Trägerfahrzeugs mit mindestens einem Sensor, mindestens einer Steuerung und einem Lenkinterventionssystem, das sich mit der mindestens einen Steuerung in Verbindung befindet. Das Verfahren beinhaltet auch das Erhalten einer gemessenen Geschwindigkeit des Trägerfahrzeugs, einer gemessenen Beschleunigung des Trägerfahrzeugs, einer gemessenen Gierrate des Trägerfahrzeugs, einer erfassten Fahrspurmarkierungsposition in Bezug auf das Trägerfahrzeug, eines erfassten Fahrspurmarkierungskurses in Bezug auf das Trägerfahrzeug und einer erfassten Fahrspurkrümmung. Das Verfahren beinhaltet zusätzlich das Berechnen eines vorläufigen Parameters der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur gemäß einem kinematischen Modell über die mindestens eine Steuerung, basierend auf der gemessenen Geschwindigkeit, der gemessenen Beschleunigung, der gemessenen Gierrate, der Fahrspurmarkierungsposition, der Fahrspurmarkierung und der Fahrspurkrümmung. Das Verfahren beinhaltet ferner das Filtern des vorläufigen Parameters der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur über die mindestens eine Steuerung, um einen endgültigen Wert der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur und einen Konfidenzparameter, der dem endgültigen Wert der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur zugeordnet ist, zu erhalten. Als Reaktion darauf, dass die endgültige Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur einen ersten Schwellenwert unterschreitet und dass der Konfidenzparameter einen zweiten Schwellenwert überschreitet, beinhaltet das Verfahren ferner auch das automatische Steuern des Lenkinterventionssystems in einem Lenkinterventionsmodus über die mindestens eine Steuerung.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Filtern die Anwendung eines geruchlosen Kalman-Filters.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Lenkinterventionssystem ein akustisches, sichtbares oder haptisches Benachrichtigungssystem für den Fahrzeugführer und das Steuern des Lenkinterventionssystems im Lenkinterventionsmodus beinhaltet das Steuern des Lenkinterventionssystems, um eine Benachrichtigung bereitzustellen.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Lenkinterventionssystem mindestens ein Stellglied, das zum Steuern der Fahrzeuglenkung konfiguriert ist, und das Steuern des Lenkinterventionssystems im Lenkinterventionsmodus beinhaltet das Steuern des Lenkinterventionssystems, um ein korrigierendes Lenkdrehmoment bereitzustellen.
• In einer exemplarischen Ausführungsform umfasst das Filtern, das Modifizieren einer oder mehrerer unplausibler Berechnungen der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur.
• In einer exemplarischen Ausführungsform beinhaltet das Verfahren zusätzlich das Verbinden des vorläufigen Parameters der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur über die mindestens eine Steuerung mit Fahrzeugkinematikinformationen, Fahrdynamikinformationen, Fahrzeugzustandsinformationen und Fahrspurinformationen des Trägerfahrzeugs.
• Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung stellen eine Reihe von Vorteilen bereit. So stellt die vorliegende Offenbarung beispielsweise ein System und Verfahren für präzise und zeitnahe Interventionen, die auf dem voraussichtlichen Verlassen einer aktuellen Fahrspur basieren, bereit.
• Die vorstehenden und andere Vorteile und Merkmale der vorliegenden Offenbarung werden aus der folgenden ausführlichen Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen in Verbindung mit den zugehörigen Zeichnungen ersichtlich.
• Figurenliste
• 1 ist eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung;
• 2 ist eine Logikdiagrammdarstellung des Verfahrens zum Berechnen einer Abschätzung des Verlassens der Fahrspur für ein Fahrzeug gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung;
• 3 ist ein Logikdiagrammverfahren eines Systems zum Steuern eines Fahrzeugs gemäß einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung; und
• 4 ist eine Logikdiagrammdarstellung eines Systems zum Steuern eines Fahrzeugs gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
• AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
• Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind hierin beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und andere Ausführungsformen verschiedene und alternative Formen annehmen können. Die Figuren sind nicht unbedingt maßstabsgerecht; einige Merkmale können größer oder kleiner dargestellt sein, um die Einzelheiten bestimmter Komponenten zu veranschaulichen. Daher sind die hierin offenbarten spezifischen strukturellen und funktionellen Details nicht als Einschränkung zu verstehen, sondern lediglich als repräsentative Grundlage. Die verschiedenen Merkmale, die mit Bezug auf beliebige der Figuren dargestellt und beschrieben werden, können mit Merkmalen kombiniert werden, die in einer oder mehreren anderen Figuren dargestellt sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit dargestellt oder beschrieben sind. Die dargestellten Kombinationen von Merkmalen stellen repräsentative Ausführungsformen für typische Anwendungen bereit. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung übereinstimmen, könnten jedoch für bestimmte Anwendungen und Implementierungen erwünscht sein.
• Unter nunmehriger Bezugnahme auf 1 ist ein System 10 zum Steuern eines Fahrzeugs gemäß der vorliegenden Offenbarung in schematischer Form dargestellt. Das System 10 beinhaltet ein Kraftfahrzeug 12. Das Kraftfahrzeug 12 beinhaltet ein Antriebssystem 14, das in verschiedenen Ausführungsformen einen Verbrennungsmotor, eine elektrische Maschine, wie beispielsweise einen Traktionsmotor und/oder ein Brennstoffzellenantriebssystem beinhalten kann. Das Kraftfahrzeug 12 beinhaltet zusätzlich ein Lenksystem 16. Obwohl das Lenksystem zur Veranschaulichung unter anderem als ein Lenkrad dargestellt wird, kann das Lenksystem 16 in einigen Ausführungsformen im Rahmen der vorliegenden Offenbarung das Lenkrad weglassen. Das Kraftfahrzeug 12 beinhaltet zusätzlich eine Vielzahl von Fahrzeugrädern 18 und zugehörige Radbremsen 20, die so konfiguriert sind, um ein Bremsmoment an die Fahrzeugräder 18 vorzusehen. Die Radbremsen 20 können in verschiedenen Ausführungsformen Reibungsbremsen, ein regeneratives Bremssystem, wie beispielsweise eine elektrische Maschine und/oder andere geeignete Bremssysteme, beinhalten.
• Das Antriebssystem 14, das Lenksystem 16 und die Radbremsen 20 stehen in Verbindung mit oder unter der Steuerung von mindestens einer Steuerung 22. Obgleich zu Veranschaulichungszwecken als eine einzige Einheit dargestellt, kann die Steuereinheit 22 zusätzlich eine oder mehrere andere „Steuereinheiten“ beinhalten. Die Steuerung 22 kann einen Mikroprozessor oder eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) beinhalten, die mit verschiedenen Arten von computerlesbaren Speichervorrichtungen oder Medien in Verbindung steht. Computerlesbare Speichergeräte oder Medien können flüchtige und nicht-flüchtige Speicher in einem Nur-Lese-Speicher (ROM), einem Speicher mit direktem Zugriff (RAM) und einem Aufrechterhaltungsspeicher („Keep-Alive-Memory, KAM“) beinhalten. KAM ist ein persistenter oder nichtflüchtiger Speicher, der verwendet werden kann, um verschiedene Betriebsvariablen zu speichern, während die CPU ausgeschaltet ist. Computerlesbare Speichergeräte oder Medien können unter Verwendung einer beliebigen Anzahl an bekannten Speichergeräten, wie beispielsweise PROMs (programmierbarer Nur-Lese-Speicher), EPROMs (elektrische PROM), EEPROMs (elektrisch löschbarer PROM), Flash-Speicher oder beliebigen anderen elektrischen, magnetischen, optischen oder kombinierten Speichergeräten implementiert sein, die Daten speichern können, von denen einige ausführbare Anweisungen darstellen, die von der Steuereinheit 22 beim Steuern des Fahrzeugs verwendet werden.
• Die Steuerung 22 steht mit einer Vielzahl von Sensoren 24 in Verbindung. In einer exemplarischen Ausführungsform beinhalten die Sensoren 24 einen oder mehrere Sensoren, wie RADAR, LiDAR, optische Kameras, Wärmebildkameras und Ultraschallsensoren, die konfiguriert sind, um Informationen über sich in der Nähe des Fahrzeugs 12 befindende Fahrspuren zu erfassen. Darüber hinaus beinhalten die Sensoren 24 einen oder mehrere Sensoren, die konfiguriert sind, um Geschwindigkeit, Beschleunigung und Gierrate des Fahrzeugs 12 zu erfassen. Diese Sensoren können eine oder mehrere Trägheitsmesseinheiten beinhalten. Die Sensoren 24 können erforderlichenfalls auch zusätzliche Sensoren oder eine beliebige Kombination der oben genannten Sensoren beinhalten.
• Die Steuerung 22 ist, wie im Folgenden näher erläutert wird, mit einem Algorithmus 26 zum Verlassen der Fahrspur ausgestattet. Der Algorithmus 26 zum Verlassen der Fahrspur ist konfiguriert, um eine voraussichtliche Zeit zu berechnen, bis das Fahrzeug 12 eine aktuelle Fahrspur verlässt. Die Steuerung befindet sich mit einem Interventionssystem 28, das konfiguriert ist, um unterstützende, korrigierende oder andere automatisierte Maßnahmen basierend auf einem voraussichtlichen Verlassen der Fahrspur durchzuführen, in Verbindung.
• In einer ersten exemplarischen Ausführungsform umfasst das Interventionssystem 28 ein HMI-Element (Human-Machine Interface) oder ein anderes geeignetes Benachrichtigungssystem, das konfiguriert ist, um eine Benachrichtigung an einen Fahrzeuginsassen, wie beispielsweise eine akustische Benachrichtigung, eine visuelle Benachrichtigung oder eine haptische Benachrichtigung zu erzeugen. In solchen Ausführungsformen kann die Steuerung 22 konfiguriert sein, um das Interventionssystem 28 zu steuern, um eine Benachrichtigung als Reaktion auf einen Zustand, in dem die Fahrspur verlassen wird, zu erzeugen, der berechnet wird, indem der Algorithmus 26 zum Verlassen der Fahrspur erfüllt wird. Solche Ausführungsformen können als Warnsystem in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur bezeichnet werden.
• In einer zweiten exemplarischen Ausführungsform umfasst das Interventionssystem 28 ein Stellglied, das konfiguriert ist, um ein Lenkdrehmoment selektiv auf das Lenksystem 16 aufzubringen. In solchen Ausführungsformen kann die Steuerung 22 konfiguriert sein, um das Interventionssystem 28 zu steuern, um ein korrigierendes Lenkdrehmoment aufzubringen, um das Fahrzeug 12 als Reaktion auf einen Zustand, in dem die Fahrspur verlassen wird, der durch Erfüllen des Algorithmus 26 zum Verlassen der Fahrspur berechnet wird, von einer Fahrbahnmarkierung wegzulenken. Solche Ausführungsformen können als System zum Einhalten der Fahrspur bezeichnet werden.
• In einer dritten exemplarischen Ausführungsform ist die Steuerung 22 mit einem automatisierten Antriebssystem (ADS) zum automatischen Steuern des Antriebssystems 14, des Lenksystems 16 und der Radbremsen 20 versehen, um die Fahrzeugbeschleunigung, das Lenken und das Bremsen ohne menschliches Eingreifen zu steuern. In solchen Ausführungsformen kann der Algorithmus zum Verlassen der Fahrspur in das ADS integriert werden. In solchen Ausführungsformen umfasst das Interventionssystem 28 ein Stellglied, das konfiguriert ist, um ein Lenkdrehmoment selektiv auf das Lenksystem 16 aufzubringen, und das ADS 24 ist konfiguriert, um das Fahrspurassistezsystem 28 als Reaktion auf Eingaben von der Vielzahl von Sensoren 24 zu steuern.
• Bekannte Konfigurationen für Algorithmen zum Verlassen der Fahrspur können das Erfassen einer bevorstehenden Straßengeometrie, das Vergleichen der erfassten Geometrie mit einer Datenbank, die eine Vielzahl von vordefinierten Straßengeometrien mit zugeordneten Gleichungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur enthält, das Ermitteln unter einer Vielzahl von zuvor definierten Straßengeometrien und das Berechnen einer Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur basierend auf der resultierenden Gleichung in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur. Solche Konfigurationen können rechnerisch verrauscht sein.
• Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung sind konfiguriert, um ein Verlassen der Spur basierend auf einem hochgenauen kinematischen Modell zu berechnen. In einer exemplarischen Ausführungsform kann das kinematische Modell basierend auf einem fahrzeugzentrierten Koordinatensystem beschrieben werden als: $${\dot{x}}_{Veh}=\left(at+V\right)cos\left(\dot{\psi }t\right)$$

  

  und $${\dot{y}}_{Veh}=-\left(at+V\right)sin\left(\dot{\psi }t\right)$$

  

  wobei die x-Achse eine Längsachse (von vorn nach hinten) des Fahrzeugs ist, die y-Achse eine Querachse (von Seite zu Seite) des Fahrzeugs ist, a sich auf die Fahrzeugbeschleunigung bezieht, V sich auf die Fahrzeuggeschwindigkeit bezieht und ψ̇ sich auf die Gierrate des Fahrzeugs bezieht.
• Unter der Annahme einer konstanten Geschwindigkeit und Gierrate kann die Fahrzeugposition daher wie folgt berechnet werden: $$x_{Veh}=\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}$$

  

  und $$y_{Veh}=\frac{V}{\dot{\psi }}cos\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}sin\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{v}{{\dot{\psi }}^2}$$

  
• Die Fahrspurschätzung im fahrzeugzentrierten Koordinatensystem kann durch die Kamera dargestellt werden als: $$y_{Lane}=C_0+C_{1}l+C_2{l}^2+C_3{l}^3$$

  
• Wobei / der vorausschauende Abstand ist und von oben durch x_veh ersetzt werden kann, um Folgendes zu erhalten: $$\begin{array}{r}{y}_{Fahr}=C_0+C_1\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)\\ +C_2{\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)}^2\\ +C_3{\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)}^3\end{array}$$

  

  wobei C₀, C₁, C₂, und C₃ Polynomkoeffizienten dritter Ordnung sind, die auf die erfassten Fahrspurmarkierungen abgebildet sind.
• Der Abstand zur Fahrspurüberquerung (DLC) kann dann definiert werden als: $$\Delta r_{Veh}\left(t\right)=y_{Veh}-y_{Fahr}$$

  
• Daraus folgt: $$\begin{array}{l}\Delta r_{Veh}==\frac{V}{\dot{\psi }}cos\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{v}{\psi }-C_0\\ -C_1\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)\\ -C_2{\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)}^2\\ -C_3{\left(\frac{V}{\dot{\psi }}sin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{\dot{\psi }}tsin\left(\dot{\psi }t\right)+\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}cos\left(\dot{\psi }t\right)-\frac{a}{{\dot{\psi }}^2}\right)}^3\end{array}$$

  
• Unter Berücksichtigung der Taylorentwicklung zweiter Ordnung dieser Gleichung bei etwa t = 0 ergibt sich das Folgende: $$\Delta r_{Veh}\left(t\right)=-C_0-C_{1}Vt-\left(C_2{V}^2+\frac{V\dot{\psi }}{2}+\frac{a{C}_1}{2}\right)t^2$$

  
• Der Näherungswert der Zeit bis zur Überquerung der Fahrspur (TTLC; Time-to-Lane-Crossing) der zweiten Ordnung auf der Grundlage des kinematischen Modells kann daher wie folgt angegeben werden: $$\begin{array}{l}\Delta r_{Veh}\left(t\right)=-C_0-C_{1}V{t}_{TTLC}-\left(C_2{V}^2+\frac{V\dot{\psi }}{2}\right)t_{TTLC}{}^2=0\to \\ t_{TTLC}=\frac{-C_{1}V\pm \sqrt{\left(C_1^2{V}^2-2a{C}_0{C}_1-4C_0{C}_2{V}^2-2C_{0}V\dot{\psi }\right)}}{2C_2{V}^2+V\dot{\psi }+a{C}_1}\end{array}$$

  
• Ein Vorhersagemodell kann dann basierend auf der approximierten TTLC aus dem Kinematikmodell definiert werden. In der nachfolgenden exemplarischen Ausführungsform nimmt das Vorhersagemodell eine lineare Ausbreitung oder Integration von TTLC zwischen aufeinanderfolgenden Zeitschritten an. Im folgenden Vorhersagemodell bezieht sich v_x auf die Geschwindigkeit des Trägerfahrzeugs, a_x auf die Beschleunigung des Trägerfahrzeugs, C₀ auf den relativen Abstand des Trägerfahrzeugs von der entsprechenden Fahrspurmarkierung, C₁ auf den Steuerkurs der Fahrspur relativ zum Trägerfahrzeug und C₂ auf die Krümmung der Fahrspur relativ zum Trägerfahrzeug. $$v_{x_{t+1}}=v_{x_t}+T_s\cdot a_{x_t}+T_s\cdot \tilde{\dot{\psi }}\cdot {\tilde{v}}_{y_t}+T_s\cdot v_a$$

  

  $$a_{x_{t+1}}=a_{x_t}+T_s\cdot v_a$$

  

  $$C_{0_{t+1}}=C_{0_t}+T_s\cdot v_{x_t}\cdot C_{1_t}+T_s^2\cdot v_{x_t}^2\cdot C_{2_t}+T_s^3\cdot v_{x_t}^3\cdot {\tilde{C}}_{3_t}+v_{C_0}$$

  

  $$C_{1_{t+1}}=C_{1_t}+2\cdot T_s\cdot v_{x_t}\cdot C_{2_t}+3\cdot T_s^2\cdot v_{x_t}^2\cdot {\tilde{C}}_{3_t}+v_{C_1}$$

  

  $$C_{2_{t+1}}=C_{2_t}+6\cdot T_s\cdot v_{x_t}\cdot {\tilde{C}}_{3_t}+v_{C_2}$$

  

  $$TTL{C}_{t+1}=TTLC+T_s\cdot \frac{d}{dt}\left(\frac{N}{D}\right)+v_{TTLC}$$

  

  wobei $$N=-C_1{v}_x\pm \sqrt{C_1^2{v}_x^2-2a_x{C}_0{C}_1-4C_0{C}_2{v}_x^2-2C_0{v}_x\tilde{\dot{\psi }}},$$

  

  $$D=2C_2{v}_x^2+v_{x\tilde{\dot{\psi }}}+a_x{C}_1,$$

  

  $$v=N\left(\mathrm{0,}\sigma \right).$$

  
• Das Messmodell kann anschließend wie folgt angegeben werden: $$v_{x_t}=v_{x_t}+{\eta }_{v_x},$$

  

  $$C_{0_t}=C_{0_t}+{\eta }_{C_0},$$

  

  $$C_{1_t}=C_{1_t}+{\eta }_{C_1},$$

  

  $$C_{2_t}=C_{2_t}+{\eta }_{C_2},$$

  

  $$TTL{C}_t=TTL{C}_t+{\eta }_{tlc},$$

  

  wobei $$\eta =N\left(\mathrm{0,}\sigma \right).$$

  
• Die Verwendung eines solchen kinematischen Modells kann genauere und zeitnähere Interventionen ermöglichen, wie auch im Folgenden in Verbindung mit den 2 bis 4 näher erläutert wird.
• Darüber hinaus kann die geschätzte TTLC mit einem geruchlosen Kalman-Filter wie folgt gefiltert werden. Zustands-Sigma-Punkte werden erzeugt und erweitert: $${\chi }_{t|t}^a=\left[{\chi }_{t|t},{\chi }_{t|t}+\sqrt{\left(\lambda +n_x\right)\cdot P_{t|t},}{\chi }_{t|t}-\sqrt{\left(\lambda +n_x\right)\cdot P_{t|t}}\right]$$

  
• Sigma-Punkte für den nächsten Zeitschritt werden unter Verwendung des Vorhersagemodells berechnet: $${\chi }_{t+1|t}^a=F\left({\chi }_{t|t}^a,v\right)$$

  
• Zustandsmittelwert und Zustandskovarianz werden vorhergesagt: $${\chi }_{t+1|t}={\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n_a}{w}_i\cdot {\chi }_{t+1|t,i}^a},$$

  

  $$P_{t+1|t}={\displaystyle \sum _{i=0}^{2n_a}{w}_i\cdot \left({\chi }_{t+1|t,i}^a-x_{t+1|t}\right)}\cdot {\left({\chi }_{t+1|t,i}^a-x_{t+1|t}\right)}^T$$

  
• Sigma-Punkte im Messraum werden dann unter Verwendung des Messmodells vorhergesagt: $$Z_{t+1|t}^a=H\left(Z_{t|t}^a\right)+\eta ,$$

  

  $$Z_{t+1|t}={\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n_a}{w}_i\cdot Z_{t+1|t,i}^a},$$

  

  $$S_{t+1|t}={\displaystyle \sum _{i=0}^{2n_a}{w}_i\cdot \left(Z_{t+1|t,i}^a-z_{t+1|t}\right)}\cdot {\left(Z_{t+1|t,i}^a-z_{t+1|t}\right)}^T$$

  
• Die Zustands- und Kovarianzmatrix wird dann basierend auf Ist-Messungen aktualisiert:
• Kreuzkorrelationsmatrix: $T_{t+1|t}={\displaystyle {\sum }_{i=0}^{2n_a}{w}_i}\cdot \left({\chi }_{t+1|t,i}^a-x_{t+1|t}\right)\cdot {\left(Z_{t+1|t,i}^a-z_{t+1|t}\right)}^T$
  
• Kalman Gain: $K_{t+1|t}=T_{t+1|t}\cdot S_{t+1|t}^{-1}$
  
• Rest/Innovation: y_t+1 = z - z_t+1|t
• Aktualisieren der Statusmatrix: x_t+1|t+1 = x_t+1|t + K_t+1|t · y_t+1
• Aktualisieren der Kovarianzmatrix: $P_{t+1|t+1}=P_{t+1|t}-K_{t+1|t}\cdot S_{t+1|t}\cdot K_{t+1|t}^T$
  
• Wie zu sehen ist, prognostiziert das oben beschriebene Schema die TTLC zu den nachfolgenden Zeitschritten basierend auf der Messung zu einem aktuellen Zeitschritt. In den folgenden Zeitschritten wird die Vorhersage aktualisiert und die Kovarianz gleichzeitig durch Kreuzkorrelation zwischen Vorhersagemodellen aktualisiert. Unerwartetes TTLC-Verhalten kann dadurch aufgrund von Änderungen in anderen Zuständen erfasst werden. Durch die Verwendung der Kovarianz zu jedem Zeitschritt erhält man dadurch einen Konfidenzparameter für die TTLC-Berechnung zum entsprechenden Zeitschritt.
• Unter nunmehriger Bezugnahme auf 2 wird ein System und Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs gemäß der vorliegenden Offenbarung in Form eines Logikdiagramms dargestellt. Die kinematischen Fahrzeugparameter 40, einschließlich Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung und Gierrate, werden erhalten. Die kinematischen Parameter 40 können von einem oder mehreren Sensoren, z. B. Beschleunigungssensoren oder IMUs, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, erhalten werden. Die kinematischen Parameter werden in einen Trajektorienannäherungsalgorithmus 42 eingegeben. Der Trajektorienannäherungsalgorithmus 42 beinhaltet ein Fahrzeugmodell 44 und legt Fahrzeugbewegungsbeschränkungen oder physikalische Beschränkungen 46 fest. Der Trajektorienannäherungsalgorithmus gibt einen Fahrzeugzustand und Trajektorienparameter 48 und eine vorhergesagte Fahrzeugtrajektorie 50 aus.
• Die Fahrspurkriterien 52, einschließlich der erfassten Fahrspurmarkierungspositionen, Fahrspursteuerungskurse und Fahrspurkrümmungen, werden erhalten. Die Fahrspurkriterien 52 können von einem oder mehreren Sensoren, z. B. optischen Kameras oder LiDAR, erhalten werden. Die Fahrspurkriterien 52 und die vorhergesagte Fahrzeugtrajektorie 50 werden in eine Berechnung 54 der Fahrspurüberquerung eingegeben. Die Berechnung 54 der Fahrspurüberquerung beinhaltet einen Anpassungs- und Transformationsschritt 56, einen Formulierungsschritt 58 in Bezug auf den Abstand zur Fahrspurüberquerung und einen relativen Fahrspur-Fahrzeug-Modellschritt 60. Die Berechnung der Fahrspurüberquerung gibt die angepassten Fahrspurinformationen 62 und einen Parameter 64 in Bezug auf den Abstand zur Fahrspurüberquerung aus.
• Der Parameter 64 in Bezug auf den Abstand bis zum Überqueren der Fahrspur wird zu einer Berechnung 66 der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur eingegeben. Die Berechnung 66 der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur 72 beinhaltet einen Konditionierungsschritt 68 und einen Lösungsschritt 70. Die Berechnung 66 der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur gibt eine modellbasierte angenäherte Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur aus.
• Der Fahrzeugzustand und der Trajektorienparameter 48, die angepassten Fahrspurinformationen 62 und die Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur 72 werden in eine Schätzung und Konfidenzberechnung 74, wie beispielsweise in den obigen Gleichungen dargestellt, eingegeben. Die Schätzung und Konfidenzberechnung 74 beinhaltet einen ersten Schritt 76 zum Bestimmen von erweiterten Fahrspurzuständen und -korrelationen, einen zweiten Schritt 78 zum Vorhersagen und Propagieren von Zuständen, einen dritten Schritt 80 zum Aktualisieren der Vorhersage basierend auf Messungen und Modellwahrscheinlichkeiten und einen vierten Schritt 82 zum Überprüfen der Schätzungskonvergenz. Sofern eine Konvergenz ausbleibt, kehrt die Berechnung 74 zum ersten Schritt 76 zurück. Schätzung und Konfidenzberechnung 74 gibt einen TTLC-Parameter 84 und einen zugeordneten Konfidenzfaktor 86 aus. Der Konfidenzfaktor 86 gibt an, dass das Fahrzeug zu dem durch den TTLC-Parameter 84 angegebenen Zeitpunkt einen Fahrspurteiler überqueren wird.
• Die Schätzung und Konfidenzberechnung 74 fungiert dabei als eine überwachende Schätzfunktion, die sich eine Vielzahl von Informationen, einschließlich ihrer eigenen Schätzung der TTLC, einholt. Durch die Verschmelzung von Fahrzeugkinematik und - dynamik, Fahrspurinformationen und Fahrzeugzuständen mit der überwachenden Schätzfunktion kann die Schätzung und Konfidenzberechnung 74 unplausible TTLC-Berechnungen und falsche Prognosen zum Verlassen der Fahrspur grob filtern, um präzise und kontinuierliche Schätzungen der TTLC bereitzustellen. Vorteilhafterweise ist die Schätzung und Konfidenzberechnung 74 rekonfigurierbar, z. B. leicht modifizierbar, um andere Eingaben anstelle oder zusätzlich zu dem Fahrzeugzustand und dem Trajektorienparameter 48, den angepassten Fahrspurinformationen 62 und der Zeit bis zum Überqueren der Fahrspur 72 zu erfassen und einzubinden.
• Der TTLC-Parameter 84 und der Konfidenzfaktor 86 werden in ein Interventionssystem 88 eingegeben. In einer ersten exemplarischen Ausführungsform umfasst das Interventionssystem 88 ein Fahrerbenachrichtigungssystem, das konfiguriert ist, um einem Fahrer eine akustische, sichtbare, haptische oder andere Benachrichtigung zur Warnung vor einer bevorstehenden Fahrspurüberquerung zu übermitteln. In einer zweiten exemplarischen Ausführungsform umfasst das Interventionssystem 88 ein Fahrspurhalteassistenzsystem, das konfiguriert ist, um das Fahrzeuglenksystem zu steuern, z. B. durch Aufbringen eines korrigierenden Lenkdrehmoments über ein Stellglied, um das Überschreiten einer Fahrspurmarkierung zu verhindern. In einer dritten exemplarischen Ausführungsform umfasst das Interventionssystem 88 ein Fahrspurzentriersystem, das konfiguriert ist, um das Fahrzeuglenksystem zu steuern, um eine gewünschte Fahrspur beizubehalten, z. B. gemäß einem automatisierten Antriebssystem. In anderen Ausführungsformen können andere Interventionssysteme implementiert werden.
• Unter Bezugnahme auf 3 ist eine exemplarische Ausführungsform eines Fahrspurhalteassistenzsystems 100 gemäß der vorliegenden Offenbarung schematisch dargestellt. Das Fahrspurhalteassistenzsystem 100 beinhaltet einen ersten Sensor 102, der konfiguriert ist, um Merkmale außerhalb des Fahrzeugs zu erfassen. Der erste Sensor 102 ist so angeordnet, dass er Informationen über die Fahrspuren von Fahrzeugen erfasst. In verschiedenen exemplarischen Ausführungsformen beinhaltet der erste Sensor 102 eine optische Kamera, ein LiDAR-System, ein RADAR-System, andere Sensoren oder eine Kombination davon. Das Fahrspurhalteassistenzsystem 100 beinhaltet darüber hinaus einen zweiten Sensor 104, der konfiguriert ist, um Fahrzeugkinematikparameter wie Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung und Gierrate zu erfassen. In einer exemplarischen Ausführungsform beinhaltet der zweite Sensor 104 einen Beschleunigungssensor oder IMU Ein prognostizierender TTLC-Algorithmus 106 empfängt z. B. wie vorstehend erläutert, Fahrspurinformationen vom ersten Sensor 102 und kinematische Parameter vom zweiten Sensor 104. Der TTLC-Algorithmus 106 gibt, wie vorstehend in Bezug auf 2 erläutert, einen TTLC-Parameter und einen Konfidenzfaktor aus. Ein oder mehrere Interventionskriterien 108 werden bewertet, um festzustellen, ob eine Intervention in Bezug auf die Fahrspurhalteassistenz wünschenswert ist. Wenn die Interventionskriterien 108 erfüllt sind und eine Intervention in Bezug auf die Fahrspurhalteassistenz wünschenswert ist, wird ein Aktivierungsbefehl an einen Fahrspurhaltesteuerungsalgorithmus 110 übergeben. Der Fahrspurhaltesteuerungsalgorithmus 110 erzeugt einen Lenkbefehl, z.B. einen Drehmomentbefehl oder einen Soll-Lenkwinkelbefehl, und übermittelt den Lenkbefehl an ein Stellglied 112, z. B. ein Servolenkungssystem-Stellglied.
• Unter Bezugnahme auf 4 ist eine exemplarische Ausführungsform eines Fahrspurzentriersteuerungssystems 120 schematisch dargestellt. Das Fahrspurzentriersteuerungssystem 120 beinhaltet einen ersten Sensor 122, der konfiguriert ist, um Merkmale außerhalb des Fahrzeugs zu erfassen. Der erste Sensor 122 ist so angeordnet, dass er Informationen über die in der Nähe des Fahrzeugs befindlichen Fahrspuren erfasst. In verschiedenen exemplarischen Ausführungsformen beinhaltet der erste Sensor 122 eine optische Kamera, ein LiDAR-System, ein RADAR-System, andere Sensoren oder eine Kombination davon. Das Fahrspurzentriersteuerungssystem 120 beinhaltet darüber hinaus einen zweiten Sensor 124, der konfiguriert ist, um Fahrzeugkinematikparameter wie Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung und Gierrate zu erfassen. In einer exemplarischen Ausführungsform beinhaltet der zweite Sensor 124 einen Beschleunigungssensor oder IMU Das Fahrspurzentriersteuerungssystem 120 beinhaltet darüber hinaus eine Karte 126 mit Informationen zur Straßenkrümmung, die beispielsweise im nicht-flüchtigen Datenspeicher gespeichert sind. Ein prognostizierender TTLC-Algorithmus 128 empfängt z. B. wie vorstehend erläutert, Fahrspurinformationen vom ersten Sensor 122, kinematische Parameter vom zweiten Sensor 124 und Straßenkrümmungsinformationen von der Karte 126. Der TTLC-Algorithmus 128 gibt, wie vorstehend in Bezug auf 2 erläutert, einen TTLC-Parameter und einen Konfidenzfaktor aus. Darüber hinaus empfängt ein Missionsplanungsalgorithmus, z. B. ein Wegplanungsmodul eines automatisierten Fahrsystems, die Fahrspurinformationen vom ersten Sensor 122, kinematische Parameter vom zweiten Sensor 124 und Straßenkrümmungsinformationen von der Karte 126. Der Missionsplanungsalgorithmus 130 gibt eine gewünschte Trajektorie an einen Fahrspurzentriersteuerungsalgorithmus 132 aus. Der Fahrspurzentrieralgorithmus 132 umfasst ein Wegfolgesteuerungsmodul 134 und ein Steuerungsmodul 136, um das Verlassen der Fahrspur zu verringern. Das Steuerungsmodul 136, um das Verlassen der Fahrspur zu verringern, empfängt den TTLC-Parameter und den Konfidenzfaktor aus dem TTLC-Algorithmus. Der Fahrspurzentrieralgorithmus 132 beinhaltet die Ausgabe vom Wegfolgesteuerungsmodul 134 und vom Steuerungsmodul 136, um das Verlassen der Fahrspur zu verringern, um einen Lenkbefehl, z. B. einen Drehmomentbefehl oder einen Soll-Lenkwinkelbefehl, zu generieren und übermittelt den Lenkbefehl an ein Stellglied 138, z. B. ein Servolenkungssystem-Stellglied.
• Wie zu sehen ist, stellt die vorliegende Offenbarung ein System und Verfahren für präzise und zeitnahe Interventionen, die auf dem voraussichtlichen Verlassen einer aktuellen Fahrspur basieren, bereit.
• Während exemplarische Ausführungsformen vorstehend beschrieben sind, ist es nicht beabsichtigt, dass diese Ausführungsformen alle möglichen Formen beschreiben, die von den Ansprüchen beinhaltet sind. Vielmehr dienen die in der Spezifikation verwendeten Worte der Beschreibung und nicht der Beschränkung und es versteht sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Geist und Umfang der Offenbarung abzuweichen. Wie zuvor beschrieben, können die Merkmale verschiedener Ausführungsformen kombiniert werden, um weitere exemplarische Aspekte der vorliegenden Offenbarung auszubilden, die nicht explizit beschrieben oder veranschaulicht werden. Während verschiedene Ausführungsformen beschrieben worden sein könnten, um Vorteile zu bieten oder gegenüber anderen Ausführungsformen oder Implementierungen des Standes der Technik in Bezug auf eine oder mehrere gewünschte Merkmale bevorzugt zu sein, werden Fachleute auf dem Gebiet erkennen, dass ein oder mehrere oder Eigenschaften beeinträchtigt werden können, um gewünschte Gesamtsystemattribute zu erreichen, die von der spezifischen Anwendung und Implementierung abhängen. Diese Attribute können Kosten, Festigkeit, Haltbarkeit, Lebenszykluskosten, Marktfähigkeit, Aussehen, Verpackung, Größe, Gebrauchstauglichkeit, Gewicht, Herstellbarkeit, Leichtigkeit der Montage usw. beinhalten, sind aber nicht darauf beschränkt. Daher sind Ausführungsformen, die nach dem Stand der Technik, in Bezug auf eine oder mehrere Eigenschaften als weniger wünschenswert als andere Ausführungsformen oder Implementierungen beschrieben sind, nicht außerhalb des Schutzumfangs der Offenbarung und können für bestimmte Anwendungen wünschenswert sein.

Claims (8)

1. Kraftfahrzeug umfassend: mindestens einen Sensor, der konfiguriert ist, um eine Fahrspurmarkierung in der Nähe des Fahrzeugs zu erfassen, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs zu erfassen, die Gierrate des Fahrzeugs zu erfassen und die Beschleunigung des Fahrzeugs zu erfassen; und eine Steuerung, die mit dem mindestens einen Sensor in Verbindung steht und konfiguriert ist, um ein Lenkinterventionssystem in einem ersten Modus und einem zweiten Modus selektiv zu steuern, wobei die Steuerung ferner konfiguriert ist, um eine Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu einer entsprechenden Vielzahl von Zeitpunkten zu berechnen, aus der Vielzahl von Schätzungen in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu ermitteln, um eine voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zu berechnen, einen Konfidenzwert in Bezug auf das Verlassen der Fahrspur zu berechnen, dem die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zugeordnet ist, und das Lenkinterventionssystem als Reaktion darauf, dass der Konfidenzwert einen ersten Schwellenwert überschreitet und die voraussichtliche Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur unter einem zweiten Schwellenwert liegt, in dem zweiten Modus zu steuern.
2. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Steuerung ferner konfiguriert ist, um einen vorläufigen Parameter der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur, basierend auf einem kinematischen Modell zu berechnen, und die prognostizierte Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur und den Konfidenzwert für das Verlassen der Fahrspur durch Filtern des vorläufigen Parameters der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur zu berechnen.
3. Kraftfahrzeug nach Anspruch 2, wobei die Steuerung ferner konfiguriert ist, um den vorläufigen Parameter der Zeit bis zum Verlassen der Fahrspur unter Verwendung eines Schätzalgorithmus zu filtern.
4. Kraftfahrzeug nach Anspruch 3, wobei der Schätzalgorithmus einen geruchlosen Kalman-Filter umfasst.
5. Kraftfahrzeug nach Anspruch 2, wobei das kinematische Modell auf einer gemessenen Geschwindigkeit des Fahrzeugs, einer gemessenen Beschleunigung des Fahrzeugs, einer gemessenen Gierrate des Fahrzeugs, einer erfassten Fahrspurmarkierungsposition in Bezug auf das Fahrzeug, einem erfassten Fahrspurmarkierungskurs in Bezug auf das Fahrzeug und einer erfassten Fahrspurkrümmung, die von dem mindestens einen Sensor erhalten wird, basiert.
6. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei das Lenkinterventionssystem ein akustisches, sichtbares oder haptisches Benachrichtigungssystem für den Fahrzeugführer umfasst, und wobei das Lenkungserfindungssystem im ersten Modus keine Benachrichtigung bereitstellt und das Lenkinterventionssystem im zweiten Modus eine Benachrichtigung bereitstellt.
7. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei das Lenkinterventionssystem mindestens ein Stellglied umfasst, das zum Steuern der Fahrzeuglenkung konfiguriert ist, und wobei das Lenkinterventionssystem das Stellglied im ersten Modus nicht steuert, um ein Lenkdrehmoment bereitzustellen, und das Lenkinterventionssystem das Stellglied im zweiten Modus steuert, um ein Lenkdrehmoment bereitzustellen.
8. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei der mindestens eine Sensor eine optische Kamera, ein LiDAR-System oder ein RADAR-System umfasst.

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