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Die Erfindung betrifft eine Steuervorrichtung und ein Verfahren zum Bestimmen einer validierten Trajektorie für ein Kraftfahrzeug.
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Unter dem Begriff „automatisiertes Fahren“ kann im Rahmen des Dokuments ein Fahren mit automatisierter Längs- oder Querführung oder ein autonomes Fahren mit automatisierter Längs- und Querführung verstanden werden. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst ein automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Diese Automatisierungsgrade wurden von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) definiert (siehe BASt-Publikation „Forschung kompakt“, Ausgabe 11/2012). Beim assistierten Fahren führt der Fahrer dauerhaft die Längs- oder Querführung aus, während das System die jeweils andere Funktion in gewissen Grenzen übernimmt. Beim teilautomatisierten Fahren (TAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum und/oder in spezifischen Situationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim hochautomatisierten Fahren (HAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung zu übernehmen. Beim vollautomatisierten Fahren (VAF) kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich. Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade gemäß der Definition der BASt entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Beispielsweise entspricht das hochautomatisierte Fahren (HAF) gemäß der BASt dem Level 3 der Norm SAE J3016. Ferner ist in der SAE J3016 noch der SAE-Level 5 als höchster Automatisierungsgrad vorgesehen, der in der Definition der BASt nicht enthalten ist. Der SAE-Level 5 entspricht einem fahrerlosen Fahren, bei dem das System während der ganzen Fahrt alle Situationen wie ein menschlicher Fahrer automatisch bewältigen kann; ein Fahrer ist generell nicht mehr erforderlich.
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Insbesondere beim automatisierten Fahren ist es notwendig, eine Trajektorie zu bestimmen, der das automatisierte Kraftfahrzeug folgen soll. Aus Sicherheitsgründen ist es im Stand der Technik allerdings notwendig, zumindest einen zweiten, redundanten Berechnungskanal für Trajektorien vorzusehen. In diesem zweiten, redundanten Berechnungskanal findet eine zur primären Berechnung der Trajektorie diverse Berechnung statt, indem beispielsweise verschiedene Algorithmen verwendet werden und/oder eventuell sogar verschiedene Teams mit der Entwicklung beauftragt werden.
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Die Entwicklung des zweiten, redundanten Berechnungskanals ist allerdings sehr kostspielig. Außerdem ist trotz gewünschter hoher Diversität zwischen den beiden Berechnungskanälen oft nicht auszuschließen, dass gleichartige Fehler in beiden Berechnungskanälen passieren.
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Es ist Aufgabe der Erfindung, die vorstehenden Probleme zu beheben.
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Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
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Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft eine Steuervorrichtung zum Bestimmen von zumindest einer validierten Trajektorie für ein Kraftfahrzeug, insbesondere für ein automatisiertes Kraftfahrzeug.
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Die Steuervorrichtung ist eingerichtet, zumindest eine konventionelle Trajektorie zu bestimmen oder entgegenzunehmen. Das Bestimmen der konventionellen Trajektorie kann beispielsweise erfolgen, indem Sensordaten von Sensoren des Kraftfahrzeugs zu einem Umfeldmodell der Umgebung des Kraftfahrzeugs fusioniert werden. Innerhalb dieses Umfeldmodells kann für dynamische, also bewegliche Objekte eine Prädiktion erfolgen, wie sich diese dynamischen Objekte in der Zukunft verhalten werden. In Abhängigkeit von unter anderem dem Umfeldmodell, der Prädiktion der dynamischen Objekte und einer Fahrstrategie kann dann die konventionelle Trajektorie bestimmt werden.
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Darüber hinaus ist die Steuervorrichtung eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie mittels zumindest einer ersten Kl-Einheit zu validieren.
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Die Kl-Einheit ist dabei insbesondere eine Steuereinheit, die auf künstlicher Intelligenz basiert und in Hardware und/oder Software realisiert sein kann.
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Das Validieren der konventionellen Trajektorie kann insbesondere bedeuten, dass die konventionelle Trajektorie auf Fehler bei der Bestimmung der konventionellen Trajektorie geprüft wird. Beispielsweise können Sensor- oder Berechnungsfehler bei der Bestimmung der konventionellen Trajektorie dazu führen, dass die konventionelle Trajektorie nicht kollisionsfrei ist und beispielsweise zu einer Kollision des Kraftfahrzeugs mit einem statischen oder dynamischen Objekt im Umfeld des Kraftfahrzeugs führen würde.
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Die Steuervorrichtung ist außerdem eingerichtet, in Abhängigkeit von der Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie und der zumindest einen konventionellen Trajektorie selbst zumindest eine validierte Trajektorie zu bestimmen.
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Die validierte Trajektorie kann beispielsweise die konventionelle Trajektorie sein, falls nur eine konventionelle Trajektorie existiert. Die validierte Trajektorie kann beispielsweise eine Auswahl aus zumindest zwei konventionellen Trajektorien sein. Die validierte Trajektorie kann beispielsweise eine anderweitig vorgegebene Ersatztrajektorie sein, falls keine der konventionellen Trajektorien erfolgreich validiert werden kann.
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Alternativ kann die validierte Trajektorie eine eigenständige Trajektorie sein, die in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie bestimmt wird. Beispielsweise kann die validierte Trajektorie eine angepasste konventionelle Trajektorie sein.
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Die validierte Trajektorie kann anschließend beispielsweise an ein Fahrsystem zum automatisierten Betrieb des Kraftfahrzeugs übergeben werden, welches das Kraftfahrzeug entlang der validierten Trajektorie führt.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform ist die Steuervorrichtung eingerichtet, von zumindest einem Sensor des Kraftfahrzeugs einen Sensorwert entgegenzunehmen.
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Der zumindest einen Sensor ist dabei beispielsweise ein Video-, Lidar- oder Radarsensor.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors des Kraftfahrzeugs zu bestimmen, und die zumindest eine konventionelle Trajektorie mittels der ersten KI-Einheit in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors des Kraftfahrzeugs zu validieren.
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Insbesondere ist die erste KI-Einheit hierfür eingerichtet, an Hand des Sensorwerts des zumindest einen Sensors eine Trajektorie zu bestimmen und die konventionelle Trajektorie mittels dieser bestimmten Trajektorie zu validieren.
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Alternativ dazu ist die erste KI-Einheit insbesondere eingerichtet, keine Trajektorie zu bestimmen, sondern stattdessen die konventionelle Trajektorie direkt an Hand des Sensorwerts des zumindest einen Sensors zu validieren.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform ist die Steuervorrichtung eingerichtet, den Sensorwert des zumindest einen Sensors an die erste Kl-Einheit zu übermitteln.
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Beispielsweise kann der Sensorwert des zumindest einen Sensors in einen Vektor überführt werden, der als Eingangsgröße für die erste Kl-Einheit dient.
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Im Fall, dass das Kraftfahrzeug zumindest zwei Sensoren umfasst, können beispielsweise die Sensorwerte der zumindest zwei Sensoren ebenfalls in einen Vektor überführt werden, der als Eingangsgröße für die erste Kl-Einheit dient, beispielsweise durch Konkatenation der Vektordarstellungen der einzelnen Sensorwerte.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung eingerichtet, mittels der ersten KI-Einheit die zumindest eine konventionelle Trajektorie in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors des Kraftfahzeugs zu validieren, insbesondere ohne die Bestimmung einer separaten Trajektorie durch die erste Kl-Einheit.
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Hierfür kann die erste KI-Einheit beispielsweise mittels maschinellem Lernen trainiert sein, um konventionelle Trajektorien zu validieren.
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Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen.
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Dabei wird für die erste KI-Einheit eine Struktur vorgegeben. Diese Struktur kann dann beispielsweise durch überwachtes Lernen („supervised learning“) an Hand von Beispielen trainiert werden.
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Ein Beispiel bedeutet in diesem Fall eine Kombination von echten Input-Output Datenpaaren. Diese Beispiele werden im Rahmen des Trainings verwendet, um die Struktur der ersten KI-Einheit optimal einzustellen, sodass die erste KI-Einheit am Ende des Trainings für alle Input Daten und auch für bisher noch nicht gesehene neue Input Daten das korrekte Ergebnis bestimmen kann.
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Hierbei errechnet die noch untrainierte erste KI-Einheit für einen Satz von Input-Daten (auch „Features“ genannt) jeweils ein Ergebnis. Dieses Ergebnis wird dann mit den bekannten Ergebnissen des Beispiel-Datensatzes (auch „Targets“ oder „Label“ genannt) verglichen, und es wird die Größe der Abweichung bzw. des Fehlers berechnet. Um sowohl positive als auch negative Abweichungen gleichzeitig abbilden zu können, wird zum Beispiel der Mittelwert der quadratischen Abweichung (Squared Mean Error SME) oder eine andere Fehlerfunktion verwendet.
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Dann beginnt das eigentliche „Lernen“: Der gemessene Fehler wird verwendet, um die Struktur der ersten Kl-Einheit anzupassen.
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Je mehr Beispiele die erste Kl-Einheit für das Training bekommt und je öfter sie diese gesehen hat, desto kleiner wird der Fehler bei den Ergebnissen. Das Hinlaufen und Anlehnen der Fehlerkurve an die 100% Linie wird dabei als „Convergence“ bezeichnet, und während des Trainings wird der Verlauf der Fehlerkurve beobachtet, um ggfs. das Training zu stoppen und Anpassungen an den Trainingsparametern vornehmen zu können. Doch nicht immer bedeutet ein kleiner Fehler auch eine gute allgemeine Performance des neuronalen Netzes.
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Denn wenn die erste KI-Einheit während des Trainings alle bekannten Daten sehr oft gesehen hat, kann es dazu kommen, dass die erste KI-Einheit diese Daten eher auswendig lernt, statt ein abstraktes Konzept zu lernen. Dieses Problem wird auch als „Overfitting“ bezeichnet.
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Um sicherzustellen, dass die erste KI-Einheit von bekannten Beispieldaten abstrahieren und auch korrekte Ergebnisse für bisher nicht gelernte Input-Daten liefern kann, werden die Beispieldaten vor dem Training unterteilt in Trainingsdaten, Testdaten und Blind-Testdaten, z.B. im Verhältnis 70 / 20 / 10.
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Während des Trainings werden dann nur die Trainingsdaten verwendet, und die Fehlerquote (Error Rate) wird jeweils sowohl für die Trainingsdaten, als auch für die Test-Daten gemessen. Der gemessene Fehler der Test-Daten wird jedoch nicht in die erste KI-Einheit zurück gespeist. Dann wird die erste KI-Einheit durch Anpassungen aller Variablen so verbessert, dass es die maximale Performance in Bezug auf Trainings- und Test-Daten erreicht.
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Erst wenn die erste KI-Einheit vermeintlich vollständig trainiert ist, kommen die Blind-Testdaten zum Einsatz. Wenn die erste KI-Einheit auch im Blind-Test gut abschneidet, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass es ein abstraktes Konzept gut gelernt hat.
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Konkret kann beispielsweise die erste KI-Einheit mittels zuvor gesammelten Trainingsdaten von validen und nicht validen Trajektorien trainiert werden.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Steuervorrichtung eingerichtet, zur Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie mittels der ersten KI-Einheit zu ermitteln, ob die zumindest eine konventionelle Trajektorie ein Tauglichkeitskriterium erfüllt, und die validierte Trajektorie nicht in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie zu bestimmen, wenn die zumindest eine konventionelle Trajektorie das Tauglichkeitskriterium nicht erfüllt.
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Beispielsweise kann das Tauglichkeitskriterium sein, dass die konventionelle Trajektorie kollisionsfrei in Bezug auf statische und/oder dynamische Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ist.
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In einer alternativen, vorteilhaften Ausführungsform ist die Steuervorrichtung eingerichtet, zur Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie mittels der ersten KI-Einheit einen Tauglichkeitswert für die zumindest eine konventionelle Trajektorie zu ermitteln, den Tauglichkeitswert für die zumindest eine konventionelle Trajektorie mit einem Schwellwert zu vergleichen, und die validierte Trajektorie in Abhängigkeit von dem Schwellwertvergleich in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie zu bestimmen.
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Insbesondere ist die Steuereinheit eingerichtet, die validierte Trajektorie in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie zu bestimmen, wenn der Tauglichkeitswert für die zumindest eine konventionelle Trajektorie den Schwellwert erreicht oder überschreitet.
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Der Tauglichkeitswert ist insbesondere ein Konfidenzwert, beispielsweise eine Wahrscheinlichkeit, dass die die konventionelle Trajektorie kollisionsfrei in Bezug auf statische und/oder dynamische Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ist.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Steuervorrichtung eingerichtet, mittels der ersten KI-Einheit zumindest eine alternative Trajektorie in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors des Kraftfahrzeugs zu bestimmen, und die zumindest eine konventionelle Trajektorie in Abhängigkeit von der zumindest einen alternativen Trajektorie zu validieren.
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Insbesondere ist die Steuervorrichtung eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie mittels eines Vergleichs mit der zumindest einen alternativen Trajektorie zu validieren.
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Wenn beispielsweise die zumindest eine konventionelle Trajektorie (räumlich) nur sehr geringfügig von der zumindest einen alternativen Trajektorie abweicht, kann die zumindest eine konventionelle Trajektorie positiv validiert werden. Wenn andernfalls die zumindest eine konventionelle Trajektorie (räumlich) zu sehr von der zumindest einen alternativen Trajektorie abweicht, dann kann die zumindest eine konventionelle Trajektorie nicht validiert werden.
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Hierfür kann beispielsweise der Abstand zwischen der zumindest einen konventionellen Trajektorie und der zumindest einen alternativen Trajektorie entlang der gesamten jeweiligen Trajektorien oder an ausgewählten Punkte aufsummiert werden. Wenn diese Summe beispielsweise unterhalb eines Schwellwerts bleibt, dann kann die konventionelle Trajektorie positiv validiert werden.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform umfasst die Steuervorrichtung zumindest zwei erste KI-Einheiten. Außerdem ist die Steuervorrichtung eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie mittels der zumindest zwei ersten KI-Einheiten zu validieren.
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Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass auch trotz des Einsatzes einer ersten KI-Einheit zur Validierung der konventionellen Trajektorie eine gewisse Restfehlerrate verbleibt, mit der auch die validierte Trajektorie nicht sicher ist.
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Um diese Restfehlerrate weiter zu senken ist es sinnvoll, zumindest zwei ersten KI-Einheiten zur Validierung der konventionellen Trajektorie einzusetzen.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform umfasst die Steuervorrichtung eine zweite Kl-Einheit.
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Die Steuervorrichtung ist dabei eingerichtet, mittels der zweiten KI-Einheit in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie eine angepasste konventionelle Trajektorie zu bestimmen.
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Die zweite KI-Einheit kann dabei insbesondere neben der zumindest einen konventionellen Trajektorie auch von zumindest einem Sensor des Kraftfahrzeugs einen Sensorwert entgegennehmen, und die angepasste konventionelle Trajektorie in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie und dem Sensorwert des zumindest einen Sensors bestimmen.
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Beispielsweise kann die zweite KI-Einheit die angepasste konventionelle Trajektorie bestimmen, indem die zumindest eine konventionelle Trajektorie auf Grundlage des Sensorwerts des zumindest einen Sensors angepasst wird.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung eingerichtet, die angepasste konventionelle Trajektorie mittels der zumindest einer ersten KI-Einheit zu validieren, und in Abhängigkeit von der Validierung der angepassten konventionellen Trajektorie und der angepassten konventionellen Trajektorie selbst zumindest eine validierte Trajektorie zu bestimmen.
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Die validierte Trajektorie kann dabei beispielsweise in Abhängigkeit vom Ergebnis der Validierung die angepasste konventionelle Trajektorie sein oder die zumindest eine konventionelle Trajektorie.
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Die zweite KI-Einheit kann insbesondere gleichzeitig mit der ersten KI-Einheit trainiert werden. Dabei kann als Trainingsziel für die zweite KI-Einheit vorgegeben werden, angepasste konventionelle Trajektorien derart zu bestimmen, dass diese angepassten konventionellen Trajektorien als validierte Trajektorien bestimmt werden.
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Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass durch die Anpassung der zumindest einen konventionellen Trajektorie durch die zweite KI-Einheit die „Qualität“ der validierten Trajektorie weiter erhöht werden kann, was beispielsweise in einer geringeren Restfehlerrate bei der Validierung mittels der ersten KI-Einheit resultiert.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform umfasst die erste KI-Einheit ein Deep Neural Network umfasst.
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Ein Deep Neural Network ist eine besondere Form eines neuronalen Netzes.
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Ein neuronales Netz ist eine Ansammlung von einzelnen Informationsverarbeitungseinheiten (Neuronen), die schichtweise in einer Netzarchitektur angeordnet sind. Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz spricht man auch von künstlichen neuronalen Netzen.
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Die Neuronen eines künstlichen neuronalen Netzes sind schichtweise in sogenannten Layern angeordnet und in der Regel in einer festen Hierarchie miteinander verbunden. Die Neuronen sind dabei zumeist zwischen zwei Layern verbunden, in selteneren Fällen aber auch innerhalb eines Layers.
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Beginnend mit der Eingabeschicht fließen Informationen über eine oder mehrere Zwischenschichten bis hin zur Ausgabeschicht. Dabei ist der Output des einen Neurons der Input des nächsten.
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Die Eingabeschicht ist der Startpunkt des Informationsflusses in einem künstlichen neuronalen Netz.
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Eingangssignale werden üblicherweise von den Neuronen am Anfang dieser Schicht aufgenommen und am Ende gewichtet an die Neuronen der ersten Zwischenschicht weitergegeben. Dabei gibt ein Neuron der Eingabeschicht die jeweilige Information an die Neuronen der ersten Zwischenschicht weiter.
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Zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht befindet sich in jedem künstlichen neuronalen Netz mindestens eine Zwischenschicht. Je mehr Zwischenschichten es gibt, desto „tiefer“ ist das neuronale Netz, im englischen spricht man in solchen Fällen auch von Deep Learning, bzw. von einem Deep Neural Network.
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Die Ausgabeschicht liegt hinter den Zwischenschichten und bildet die letzte Schicht in einem künstlichen neuronalen Netzwerk. In der Ausgabeschicht angeordnete Neuronen sind jeweils mit den Neuronen der letzten Zwischenschicht verbunden. Die Ausgabeschicht stellt den Endpunkt des Informationsflusses in einem künstlichen neuronalen Netz dar und enthält das Ergebnis der Informationsverarbeitung durch das Netzwerk.
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Gewichte beschreiben die Intensität des Informationsflusses entlang einer Verbindung in einem neuronalen Netzwerk. Jedes Neuron vergibt dazu ein Gewicht für die durchfließende Information und gibt diese dann gewichtet und gegebenenfalls nach der Addition eines Wertes für die Neuronenspezifische Verzerrung an die Neuronen der nächsten Schicht weiter. Üblicherweise werden die Gewichte und Verzerrungen zum Beginn des Trainings initialisiert. Das Ergebnis der Gewichtung und Verzerrung wird oft durch eine sogenannte Aktivierungsfunktion geleitet, bevor es an die Neuronen der nächsten Schicht weitergeleitet wird.
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Die Gewichte und Verzerrungen werden während des Trainingsprozesses so angepasst, dass das Endresultat möglichst genau den Anforderungen entspricht.
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Ein zweiter Aspekt der Erfindung ist ein Verfahren zum Bestimmen von zumindest einer validierten Trajektorie für ein Kraftfahrzeug.
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Ein Schritt des Verfahrens ist das Bestimmen von zumindest einer konventionellen Trajektorie.
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Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Validieren der zumindest einen konventionellen Trajektorie mittels zumindest einer ersten Kl-Einheit.
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Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Bestimmen einer validierten Trajektorie in Abhängigkeit von der Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie und der zumindest einen konventionellen Trajektorie selbst.
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Die vorstehenden Ausführungen zur erfindungsgemäßen Steuervorrichtung nach dem ersten Aspekt der Erfindung gelten in entsprechender Weise auch für das erfindungsgemäße Verfahren nach dem zweiten Aspekt der Erfindung. An dieser Stelle und in den Patentansprüchen nicht explizit beschriebene vorteilhafte Ausführungsbeispiele des erfindungsgemäßen Verfahrens entsprechen den vorstehend beschriebenen oder in den Patentansprüchen beschriebenen vorteilhaften Ausführungsbeispielen der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung.
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Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Zuhilfenahme der beigefügten Zeichnungen beschrieben. In diesen zeigen:
- 1 ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung,
- 2 ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung, und
- 3 ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung.
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1 zeigt eine Steuervorrichtung SV zum Bestimmen von zumindest einer validierten Trajektorie vt für ein Kraftfahrzeug.
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Dabei ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, von zumindest einem Sensor S1, S2 des Kraftfahrzeugs einen Sensorwert entgegenzunehmen, und zumindest eine konventionelle Trajektorie kt zu bestimmen, beispielsweise mittels eines konventionellen Trajektorienplaners TP. Der Trajektorienplaner TP bestimmt die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt beispielsweise in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors S1, S2 des Kraftfahrzeugs.
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Die Steuervorrichtung SV ist ebenfalls eingerichtet, den Sensorwert des zumindest einen Sensors S1, S2 ebenfalls an die erste Kl-Einheit DNN zu übermitteln.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt mittels zumindest einer ersten KI-Einheit DNN zu validieren, insbesondere in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors S1, S2 des Kraftfahrzeugs. Dabei bestimmt die erste KI-Einheit DNN insbesondere keine separate Trajektorie. Stattdessen erfolgt die Validierung direkt auf dem Sensorwert des zumindest einen Sensors S1, S2 des Kraftfahrzeugs.
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Zur Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt mittels der ersten KI-Einheit DNN ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, zu ermitteln, ob die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt ein Tauglichkeitskriterium, beispielsweise Kollisionsfreiheit zwischen dem Kraftfahrzeug und Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs, erfüllt.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, in Abhängigkeit von der Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt und der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt selbst zumindest eine validierte Trajektorie vt zu bestimmen. Insbesondere ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, die validierte Trajektorie vt nicht in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt zu bestimmen, wenn die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt das Tauglichkeitskriterium nicht erfüllt. Wenn die konventionelle Trajektorie kt das Tauglichkeitskriterium erfüllt, dann ist die Steuervorrichtung SV beispielsweise eingerichtet, die konventionelle Trajektorie als validierte Trajektorie vt zu bestimmen.
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Die validierte Trajektorie vt wir dann insbesondere an ein Fahrerassistenzsystem FAS des Kraftfahrzeugs übergeben, das das Kraftfahrzeug dann beispielsweise automatisiert entlang der validierten Trajektorie vt führt.
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2 zeigt eine Steuervorrichtung SV zum Bestimmen von zumindest einer validierten Trajektorie vt für ein Kraftfahrzeug, wobei die Steuervorrichtung SV eingerichtet ist, zumindest eine konventionelle Trajektorie kt mittels eines konventionellen Trajektorienplaners TP zu bestimmen.
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Die Steuervorrichtung SV ist auch eingerichtet, mittels der ersten KI-Einheit DNN zumindest eine alternative Trajektorie at in Abhängigkeit von dem Sensorwert des zumindest einen Sensors S1, S2 des Kraftfahrzeugs zu bestimmen, und
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Außerdem ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt mittels zumindest einer ersten KI-Einheit DNN zu validieren, beispielsweise mittels einer Verifikationsvorrichtung VV, die die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt in Abhängigkeit von der zumindest einen alternativen Trajektorie at zu validiert, beispielsweise durch einen Vergleich der konventionellen Trajektorie kt mit der alternativen Trajektorie at.
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Darüber hinaus ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, in Abhängigkeit von der Validierung der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt und der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt selbst zumindest eine validierte Trajektorie vt zu bestimmen.
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Die validierte Trajektorie vt wir dann insbesondere an ein Fahrerassistenzsystem FAS des Kraftfahrzeugs übergeben, das das Kraftfahrzeug dann beispielsweise automatisiert entlang der validierten Trajektorie vt führt.
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3 zeigt eine Steuervorrichtung SV zum Bestimmen von zumindest einer validierten Trajektorie vt für ein Kraftfahrzeug. Die Steuervorrichtung SV umfasst dabei eine zweite KI-Einheit GEN.
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Die Steuervorrichtung SV ist eingerichtet, zumindest eine konventionelle Trajektorie kt zu bestimmen.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, mittels der zweiten Kl-Einheit GEN in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt eine angepasste konventionelle Trajektorie akt zu bestimmen, und die angepasste konventionelle Trajektorie akt mittels der zumindest einer ersten KI-Einheit DNN zu validieren.
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Zur Validierung ist die Steuervorrichtung SV beispielsweise eingerichtet mittels der ersten KI-Einheit DNN einen Tauglichkeitswert für die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt zu ermitteln, den Tauglichkeitswert für die zumindest eine konventionelle Trajektorie kt mit einem Schwellwert zu vergleichen, und die validierte Trajektorie vt in Abhängigkeit von dem Schwellwertvergleich in Abhängigkeit von der zumindest einen konventionellen Trajektorie kt zu bestimmen.
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Außerdem ist die Steuervorrichtung SV eingerichtet, in Abhängigkeit von der Validierung der angepassten konventionellen Trajektorie akt und der angepassten konventionellen Trajektorie akt selbst zumindest eine validierte Trajektorie vt zu bestimmen.
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Die validierte Trajektorie vt wir dann insbesondere an ein Fahrerassistenzsystem FAS des Kraftfahrzeugs übergeben, das das Kraftfahrzeug dann beispielsweise automatisiert entlang der validierten Trajektorie vt führt.
