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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs. Überdies betrifft die Erfindung eine Umfeldmodellerzeugungseinrichtung. Ferner betrifft die Erfindung eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung. Auch betrifft die Erfindung ein autonom gesteuertes Fahrzeug. Darüber hinaus betrifft die Erfindung ein automatisiertes Transportsystem.
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Unter autonomem Fahren versteht man das selbständige Fahren, Steuern und Einparken eines Fahrzeugs ohne menschlichen Einfluss. Autonomes Fahren erfordert eine genaue Kenntnis der Position und Geschwindigkeit sowohl des autonom gesteuerten Fahrzeugs selbst als auch von in der Nähe einer Fahrtstrecke eines autonom gesteuerten Fahrzeugs befindlichen Objekten. Daher ist im Kontext von autonomen Fahrzeugen die Umfelderfassung und die Lokalisierung und Erfassung von Objekten sowie des autonomen Fahrzeugs selbst von herausragender Bedeutung. Erfolgt eine Umfelderfassung ausschließlich durch das autonome Fahrzeug selbst, ist diese Erfassung auf die Erfassungssensorik des autonomen Fahrzeugs beschränkt. Die in Fahrzeugen verwendeten Sensoren, wie zum Beispiel Lidar-, Radar-, Ultraschallsensoren sowie Kameras, weisen allerdings Limitierungen hinsichtlich ihrer Reichweite, der Echtzeitfähigkeit, der Umfelderfassungsabdeckung und der Performanz, insbesondere bei unterschiedlichen Witterungsverhältnissen, wie zum Beispiel starker Sonneneinstrahlung, Regen und Schnee, auf.
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Soll ein vollständig autonomes Fahren realisiert werden, bei dem der Fahrer als Kontrollinstanz wegfällt, so lässt sich aufgrund der genannten Limitierungen kein redundantes System aufbauen, das ausreichende Sicherheit gewährleistet. Daher muss bei vollständig autonom gesteuerten Fahrzeugen die Geschwindigkeit des Fahrzeugs drastisch reduziert werden, so dass kein flüssiger Verkehr, wie er in der Straßenverkehrsordnung gefordert wird, mehr gewährleistet werden kann. Besonders komplexe Verkehrssituationen, wie sie zum Beispiel in größeren Städten auftreten, können so nicht bewältigt werden und daher können derartige Bereiche bisher auch nicht autonom befahren werden.
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Beispielsweise können bei der fahrzeugseitigen Umfelderkennung Abschattungsbereiche durch LKWs oder PKWs auftreten, die nicht durch eigene Umfelderfassung wahrgenommen werden können. Weiterhin gibt es bei Objekterfassungen viele „Mehrheitsentscheidungen“, d.h., es wird ein Objekt von einer Mehrheit der zur Verfügung stehenden Sensoren erfasst, von einer Minderheit aber nicht. Es wird dann akzeptiert, dass ein Objekt detektiert wurde. Es wäre wünschenswert, die Anzahl der zu einer solchen Entscheidung beitragenden Sensoren über die Anzahl der einem autonomen Fahrzeug direkt zur Verfügung stehenden Sensoren hinaus zu vergrößern. Zu einer solchen Entscheidung könnte dann auch die infrastrukturelle Sensorik hinzugezogen werden. Wenn zum Beispiel nur ein Sensor eines Fahrzeugs von zwei Sensoren des Fahrzeugs ein Objekt detektiert aber zwei Sensoren von zwei vorhandenen Sensoren auf der Seite der Infrastruktur das Objekt detektieren, so würde dann ebenfalls akzeptiert, dass ein Objekt detektiert wurde. Manche Situationen erfordern auch ein „Um die Ecke schauen“, wie zum Beispiel das Befahren einer X-Kreuzung oder T-Kreuzung. Schwierige Situationen, wie zum Beispiel an Auf- und Abfahrten von Unterführungen oder Brücken, Einbiegevorgänge, Überholvorgänge usw. lassen sich ebenfalls allein durch fahrzeugseitige Sensorik nicht sicher bewältigen.
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Ein weiteres Problem besteht darin, dass bei einer leistungsfähigen Umfelderfassung eine immer komplexere Sensorik und eine zunehmend aufwändige Umfeldmodellierungs-Algorithmik zum Einsatz kommen. Hiermit verbunden sind immense Kosten für die einzelnen Fahrzeuge. Beispielsweise werden aktuell bis zu 12 Lidargeräte verbaut, deren Stückpreis bei 6000 bis 65000 Euro liegt.
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Herkömmlich wird in den genannten Situationen die Geschwindigkeit des autonomen Fahrzeugs stark reduziert, um die Sicherheit des Fahrzeugs zu gewährleisten, oder es kommt zu Notbremsungen, wodurch Insassen in autonomen Fahrzeugen gefährdet werden. Daher sollte versucht werden, solche Notbremsungen zu vermeiden. Zudem wird ein Sicherheitsfahrer benötigt, der eine Rückfallebene des Systems bildet.
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Um die Qualität und die Vollständigkeit der Umfelderkennung zu erhöhen, wird ein Austausch von Informationen über das jeweilige Umfeld von Fahrzeugen zwischen den Fahrzeugen erwogen. Allerdings ist dieser Ansatz dadurch limitiert, dass nur ein Teil der am Verkehr teilnehmenden Fahrzeuge zu einem Informationsaustausch fähig ist.
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Es besteht also die Aufgabe, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur verbesserten Umfelderkennung und Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen bereitzustellen.
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Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs gemäß Patentanspruch 1, ein Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs gemäß Patentanspruch 10, eine Umfeldmodellerzeugungseinrichtung gemäß Patentanspruch 11, eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung gemäß Patentanspruch 12, ein autonom gesteuertes Fahrzeug gemäß Patentanspruch 13 und ein automatisiertes Transportsystem gemäß Patentanspruch 14 gelöst.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs werden Sensordaten durch eine Mehrzahl von infrastrukturseitigen Sensoren in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs erfasst. Es werden fusionierte Sensordaten auf Basis der erfassten Sensordaten erzeugt. Weiterhin werden Umfeldmodelldaten durch infrastrukturseitiges Auswerten der Sensordaten stationär erzeugt, wobei in dem Umgebungsbereich befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert werden. Schließlich werden die Umfeldmodelldaten an das Fahrzeug übermittelt.
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Die infrastrukturseitigen Sensoren funktionieren nach dem Prinzip des Geofencing. Fährt ein autonom gesteuertes Fahrzeug in einen Kommunikationsbereich der infrastrukturseitigen Überwachung ein, so erfolgt eine Kommunikation zwischen der Infrastruktur und dem autonomen Fahrzeug. Im Rahmen dieser Kommunikation erhält das Fahrzeug Informationen über den von den Sensoren überwachten fest definierten Umgebungsbereich und darin vorhandene bzw. sich bewegende Objekte. Auf Basis dieser Informationen kann ein Umfeldmodell des autonomen Fahrzeugs erstellt oder ergänzt werden. Fährt das autonome Fahrzeug selbst in den Erfassungsbereich der infrastrukturseitigen Sensoren ein, so wird es erfasst und diese Information wird in das Umfeldmodell des von den Sensoren überwachten Bereichs integriert. Verlässt das autonom gesteuerte Fahrzeug den Kommunikationsbereich, so endet die Kommunikation zwischen den infrastrukturseitigen Überwachungseinheiten und dem betreffenden autonom gesteuerten Fahrzeug. Der Kommunikationsbereich und der Überwachungsbereich müssen nicht, können aber auch identisch sein.
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Durch die Einbeziehung von stationären Sensordaten bzw. eines stationären Umfeldmodells in das Umfeldmodell des Fahrzeugs können Bereiche, die von den Sensoren des Fahrzeugs nicht erfasst werden, bei der Bildung des Umfeldmodells des Fahrzeugs berücksichtigt werden. Außerdem kann die Rechenkapazität des Fahrzeugs entlastet werden, indem Teile des Umfeldmodells oder das gesamte Umfeldmodell infrastrukturseitig berechnet werden. Überdies kann die Umfeldmodellbildung aufgrund der typischerweise höheren Rechenkapazität der stationären Infrastruktur im Vergleich zu mobilen Einheiten schneller und damit echtzeitnaher erfolgen. Eine echtzeitnahe Modellbildung ermöglicht es einem Fahrzeug, rechtzeitig auf Hindernisse und Gefahren auch durch mobile Objekte zu reagieren.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs wird ein Umfeldmodell durch Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs erzeugt. Es erfolgt ein automatisiertes Steuern des Fahrverhaltens des Fahrzeugs auf Basis des erzeugten Umfeldmodells. Beispielsweise werden durch das Umfeldmodell lokalisierte Hindernisse bzw. sich im Umfeld des autonom gesteuerten Fahrzeugs vorhandene Objekte lokalisiert und identifiziert, denen das Fahrzeug dann gegebenenfalls ausweichen kann. Vorteilhaft können bei der autonomen Steuerung von Fahrzeugen auch Gefahrenquellen berücksichtigt werden, die durch die bordseitigen Sensoren nicht erfasst oder durch die bordseitige Auswertungseinheit nicht identifiziert werden können.
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Das Umfeldmodell kann einerseits statisch für eine definierte sogenannte Verkehrszelle, in welcher sich das autonome Fahrzeug gerade befindet, übermittelt werden. Andererseits kann, sofern die Position des autonomen Fahrzeugs von diesem aktiv an die Infrastruktur gemeldet oder direkt durch die Infrastruktursensorik selbst die Fahrzeugposition erfasst wird, die momentane Fahrzeugposition dazu dienen, eine dynamische Nachführung des übermittelten Umfeldmodellausschnitts zu erreichen.
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Die erfindungsgemäße Umfeldmodellerzeugungseinrichtung weist infrastrukturseitige Sensoren zum Erfassen von Sensordaten im Umgebungsbereich der Sensoren auf. Teil der erfindungsgemäßen Umfeldmodellerzeugungseinrichtung ist auch eine stationäre Fusionseinheit zum Fusionieren der Sensordaten. Die erfindungsgemäße Umfeldmodellerzeugungseinrichtung weist auch eine Auswertungseinheit zum stationären Erzeugen von Umfeldmodelldaten auf Basis der fusionierten Sensordaten auf. Dabei werden in dem Umgebungsbereich befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert. Teil der erfindungsgemäßen Umfeldmodellerzeugungseinrichtung ist auch eine stationäre Kommunikationseinheit zum Übermitteln der Umfeldmodelldaten an ein autonom gesteuertes Fahrzeug. Die erfindungsgemäße Umfeldmodellerzeugungseinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs.
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Die erfindungsgemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung weist eine fahrzeugseitige Kommunikationseinheit zum Empfangen von Umfeldmodelldaten von der stationären Umfeldmodellerzeugungseinrichtung auf. Teil der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuerungseinrichtung ist auch eine Steuerungseinheit zum automatisierten Steuern des Fahrverhaltens eines Fahrzeugs auf Basis des durch die erfindungsgemäße stationäre Umfeldmodellerzeugungseinrichtung erzeugten Umfeldmodells. Die erfindungsgemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs.
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Das erfindungsgemäße autonom gesteuerte Fahrzeug umfasst die erfindungsgemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung. Das erfindungsgemäße autonom gesteuerte Fahrzeug teilt die Vorteile der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuerungseinrichtung.
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Das erfindungsgemäße automatisierte Transportsystem weist eine erfindungsgemäße infrastrukturseitig angeordnete Umfeldmodellerzeugungseinrichtung sowie mindestens ein erfindungsgemäßes autonom gesteuertes Fahrzeug auf. Vorteilhaft kann eine Objektlokalisierung durch die Infrastruktur ergänzt bzw. an diese zumindest teilweise ausgelagert werden, so dass die Leistungsfähigkeit der Objektlokalisierung und Objekterkennung eines autonom gesteuerten Fahrzeugs verbessert wird.
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Einige Komponenten der erfindungsgemäßen Umfeldmodellerzeugungseinrichtung, der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuerungseinrichtung, des erfindungsgemäßen autonom gesteuerten Fahrzeugs und des erfindungsgemäßen automatisierten Transportsystems können zum überwiegenden Teil in Form von Softwarekomponenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere Teile der stationären Fusionseinheit, der Auswertungseinheit und der Steuerungseinheit. Grundsätzlich können diese Komponenten aber auch zum Teil, insbesondere wenn es um besonders schnelle Berechnungen geht, in Form von softwareunterstützter Hardware, beispielsweise FPGAs oder dergleichen, realisiert sein. Ebenso können die benötigten Schnittstellen, beispielsweise wenn es nur um eine Übernahme von Daten aus anderen Softwarekomponenten geht, als Softwareschnittstellen ausgebildet sein. Sie können aber auch als hardwaremäßig aufgebaute Schnittstellen ausgebildet sein, die durch geeignete Software angesteuert werden.
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Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher in einem mobilen Objekt oder in Infrastruktur vorhandene Rechnersysteme nach einer eventuellen Ergänzung durch zusätzliche Hardwareelemente, wie zum Beispiel Sensoren und Kommunikationseinheiten, auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in eine Speichereinrichtung eines solchen Rechnersystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um die durch Software realisierbaren Schritte der erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in dem Rechnersystem ausgeführt wird.
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Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile, wie z.B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.
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Zum Transport zur Speichereinrichtung des Rechnersystems und/oder zur Speicherung an dem Rechnersystem kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen.
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Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie und deren Beschreibungsteilen weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Ausführungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Ausführungsbeispielen kombiniert werden.
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In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs umfassen die Sensoren Radarsensoren und/oder Lidarsensoren.
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Radarwellen haben für die beschriebene Anwendung vorzugsweise Wellenlängen von wenigen Millimetern bis Zentimetern. Radar bietet eine vollständige Volumenausleuchtung ohne blinde Flecken, allerdings wird bei vergleichbarer Sensorgröße eine geringere Trennschärfe als bei Lidar erreicht. Dafür ist Radar robust bei nahezu allen Witterungsbedingungen, wie zum Beispiel Regen, Schnee, Nebel, Dunkelheit oder direkter Sonneneinstrahlung.
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Lidar hat die Eigenschaft, Objektkanten präziser als Radar darstellen zu können. Allerdings weist Lidar einen sehr eingeschränkten Sichtbereich auf und ist auch anfälliger gegen ungünstige Witterungsverhältnisse.
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Die beiden Detektionstechnologien können auch vorteilhaft kombiniert werden, um die beschriebenen unterschiedlichen Vorteile der unterschiedlichen Technologien miteinander zu kombinieren und die beschriebenen Nachteile zu kompensieren.
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Alternativ oder zusätzlich können die Sensoren auch Kameras aufweisen. Mit Kameras kann ein ausgedehnter Bereich mit guter Auflösung simultan erfasst und überwacht werden. Auch eine Kombination von Radar und/oder Lidar mit Kameras als Sensorik kann vorteilhaft angewendet werden.
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Bevorzugt werden die Umfeldmodelldaten objektbasiert erzeugt, wobei einzelnen Objekten Attribute zugeordnet werden. Die Attribute umfassen Informationen zu relevanten Eigenschaften der detektierten Objekte. Diese Eigenschaften ermöglichen eine Gefahrenabschätzung im Zusammenhang mit einem detektierten Objekt und sie erlauben in gewissem Maße ein Vorhersehen des Verhaltens eines detektierten Objekts.
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Die genannten Attribute eines Objekts können mindestens einen der folgenden Attributarten umfassen:
- - die Position des Objekts,
- - die Länge des Objekts,
- - die Geschwindigkeit des Objekts,
- - die Detektionswahrscheinlichkeit des Objekts,
- - den Typ des Objekts.
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Weitere Attribute können Zeitstempel, eine Identifikationsnummer, die Länge, Breite und Höhe eines Fahrzeugs oder Objekts, Konturen, rohdatennahe Kenngrößen, wie zum Beispiel die Anzahl der Reflexionspunkte oder ein Sicherheitsniveau bzw. Zuverlässigkeitsniveau übermittelter Daten umfassen. Die Zuverlässigkeit der Daten kann zum Beispiel davon abhängen, ob diese geschätzt oder anderweitig ermittelt wurden.
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In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs umfassen die Umfeldmodelldaten eine rasterbasierte Belegungskarte. Eine solche rasterbasierte Belegungskarte, auch als „occupancy grid map“ bezeichnet, teilt den überwachten Bereich in eine Mehrzahl von Zellen ein, deren Besetzungswahrscheinlichkeit auf Basis von Sensordaten ermittelt wird. Auf Basis der Position und Anzahl der besetzten Zellen in dem Raster bzw. Gitter der rasterbasierten Belegungskarte kann ein Objekt identifiziert werden und auf Basis der Besetzungswahrscheinlichkeit der Zellen kann ein Detektionswahrscheinlichkeitswert eines Objekts angegeben werden.
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In einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs wird der Umgebungsbereich in Teilbereiche mit unterschiedlichen Prioritäten eingeteilt. Bereiche mit unterschiedlichen Prioritäten können zum Beispiel unterschiedliche Anforderungen an Echtzeitfähigkeiten der Sensorerfassung, unterschiedliche Sicherheitsanforderungen und daraus abgeleitete Systemanforderungen stellen. Beispielsweise kann eine hohe Priorität den Einsatz von unterschiedlichen Sensoren mit einer unterschiedlichen Performanz bei unterschiedlichen Witterungsverhältnissen, eine hohe Redundanz der Erfassung von Objekten und der Verarbeitung der Sensordaten, hohe Echtzeitanforderungen und eine hohe Genauigkeit bzw. Auflösung der Umfelderfassung notwendig machen.
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Vorzugsweise wird bei dieser Variante ein signifikanter Anteil der Prozessierung der Sensordaten bereits in jedem Sensor unter Berücksichtigung der spezifischen Sensoreigenschaften selbst vorgenommen. Mithin ist zur Erzeugung der Belegungskarte kein weiteres Vorwissen nötig. Dadurch wird die Datenmenge der von allen Sensoren gesammelten Daten, sowie die Rechenlast zur Erstellung der Belegungskarte reduziert. Allerdings kann dies auf Kosten der Genauigkeit des Ergebnisses gehen, da bei der sensorinternen Prozessierung Informationen verloren gehen können, welche für eine mögliche Datenfusion bei Erstellung der Belegungskarte hilfreich sein können.
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Bevorzugt wird die rasterbasierte Belegungskarte auf Basis der objektbasierten Umfeldmodelldaten erzeugt. Bei dieser Variante ist die Datenmenge zur Erzeugung der rasterbasierten Belegungsrate relativ klein, so dass die Erstellung der rasterbasierten Belegungskarte sehr schnell erfolgen kann.
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Besonders bevorzugt wird die rasterbasierte Belegungskarte direkt auf Basis der Sensordaten erzeugt. Bei dieser Vorgehensweise kann eine besonders präzise Prozessierung der erfassten Daten erfolgen, da dabei keine Zwischenschritte zu einem Verlust von Informationen führen können. Die Prozessierung erfolgt hier auf Basis von Sensordaten, welche derart beschaffen sind, dass durch eventuelle Vorprozessierung keinerlei zur Steigerung der Genauigkeit der Datenfusion hilfreiche Informationen verloren gehen. Die Datenmenge ist hierbei allerdings nicht zwangsläufig erhöht, es müssen jedoch bei der Fusion gewisse Sensoreigenschaften bzw. Vorwissen über die Beschaffeinheit des Sensors, wie zum Beispiel das Auflösungsvermögen, die Messgenauigkeit usw., bekannt sein und berücksichtigt werden.
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In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs werden zum Erzeugen der Umfeldmodelldaten auch fahrzeugseitig erfasste Sensordaten von dem Umgebungsbereich des Fahrzeugs herangezogen. Vorteilhaft kann eine Datengrundlage für das Umfeldmodell des Fahrzeugs erweitert werden, so dass die Zuverlässigkeit, Auflösung und Vollständigkeit des Umfeldmodells verbessert ist.
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Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:
- 1 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,
- 2 eine schematische Darstellung eines automatisierten Transportsystems,
- 3 eine schematische Darstellung einer stationär überwachten geraden Fahrstrecke mit Bereichen mit unterschiedlichen Prioritäten,
- 4 eine schematische Darstellung einer stationär überwachten Einmündung,
- 5 eine schematische Darstellung eines Schichtenmodells von ermittelten Umfelddaten,
- 6 eine schematische Darstellung, welche eine Erstellung eines digitalen Zwilling eines Knotens bzw. einer Einmündung veranschaulicht,
- 7 eine Umfeldmodellerzeugungseinrichtung gemäßen einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
- 8 eine schematische Darstellung einer Fahrzeugsteuerungseinrichtung.
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In 1 ist ein Flussdiagramm 100 gezeigt, welches ein Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells MD eines autonom gesteuerten Fahrzeugs F gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht.
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Bei dem Schritt 1.I werden Sensordaten SD durch eine Mehrzahl von infrastrukturseitigen Sensoren in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs F erfasst. Die für die Erfassung der Sensordaten eingesetzten Sensoren können zum Beispiel Lidarsensoren, Radarsensoren und Kameras umfassen. Die Sensoren sind zum Beispiel an Sensormasten in regelmäßigen Abständen längs eines Fahrwegs oder um eine Kreuzung oder Einmündung verteilt angeordnet und überwachen jeweils eine nähere Umgebung. Bei dem Schritt 1.II werden die Sensordaten SD von verschiedenen Sensoren zusammengeführt, so dass fusionierte Sensordaten FSD auf Basis der erfassten Sensordaten erzeugt werden. Bei dem Schritt 1.III wird stationär ein Umfeldmodell MD eines Straßenabschnitts, beispielsweise eine Kreuzung oder ein gerader Streckenabschnitt, auf Basis der fusionierten Sensordaten erzeugt. Im Rahmen des Umfeldmodells werden in dem Umgebungsbereich befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert. Bei dem Schritt 1.IV werden weiterhin die Umfeldmodelldaten MD an das Fahrzeug F übermittelt. Das Fahrzeug F reichert bei dem Schritt 1.V sein eigenes Umfeldmodell MDF mit dem stationären Umfeldmodell MD an, d.h. es ergänzt sein Umfeldmodell MDF mit den erhaltenen Umfeldmodelldaten MD, welche stationär erfasst und erzeugt wurden.
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In 2 ist eine schematische Darstellung 20 einer Anordnung aus einem fahrzeugseitigen und einem infrastrukturseitigen Sensorsystem veranschaulicht. Die Infrastruktur 23 umfasst Sensoreinheiten 22a, 22b mit Sensoren A2, mit denen ein Straßenabschnitt 21 überwacht wird, auf dem ein Fahrzeug F unterwegs ist. Typische Sensoren sind zum Beispiel Lidarsensoren, Radarsensoren und optische Sensoren, wie zum Beispiel Kameras, mit denen Daten von der Umgebung der Infrastruktur erfasst werden. Die erfassten Daten werden infrastrukturseitig auch bewertet, plausibilisiert und ausgetauscht. Von den genannten Einrichtungen 22a, 22b wird infrastrukturseitig ein definierter Bereich überwacht, was auch als GeoFence bezeichnet wird. Dieser Bereich wird in einen Kernbereich mit hoher Priorität und einen Bereich mit niedriger Priorität eingeteilt. Die Überwachung der genannten unterschiedlichen Bereiche erfüllt unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich Latenz, Detektionswahrscheinlichkeit usw. D.h., beispielsweise muss ein dem Fahrzeug F näherer Bereich mit einer höheren Frequenz und einer erhöhten Detektionswahrscheinlichkeit überwacht werden, da dieser Bereich relevanter für die Sicherheit des Fahrzeugs F ist als ein von dem Fahrzeug entfernter äußerer Bereich. Die Sensoreinheiten 22a, 22b weisen jeweils Kommunikationsantennen A1 auf, mit denen sie mit Hilfe einer straßenseitigen Kommunikationseinheit 22c mit anderen Einheiten, wie zum Beispiel einer Auswertungseinrichtung 22d oder mit dem Fahrzeug F kommunizieren können. Das Fahrzeug F weist ebenfalls eine Sensoreinheit A2 auf, mit der es sein Umfeld überwachen kann. Weiterhin umfasst das Fahrzeug F auch eine Antenne A1, mit des es mit den Sensoreinheiten 22a, 22b oder der Auswertungseinrichtung 22d gegebenenfalls über die infrastrukturseitige Kommunikationseinheit 22c kommunizieren kann.
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Konkret weist ein autonomes Fahrzeug F eine bordseitige Einheit (nicht gezeigt) zur Kommunikation auf, mit der es über die Antenne A1 mit einer infrastrukturseitigen Kommunikationseinheit 22c kommunizieren kann. Die infrastrukturseitige Kommunikationseinheit 22c sendet ihre Informationen periodisch mittels Rundfunk aus. Zur Übertragung kann zum Beispiel der IEEE 802.11-Standard oder car-to-X genutzt werden. Sobald das Fahrzeug F in den Kommunikationsradius der infrastrukturseitigen Kommunikationseinheit 22c gelangt, empfängt es Informationen bezüglich eines Umgebungsmodells der Infrastruktur. Die Umfeldinformationen können beispielsweise an alle Verkehrsteilnehmer im Einzugsbereich der infrastrukturseitigen Kommunikationseinheit 22c bzw. der dieser zugeordneten Verkehrszelle übermittelt werden. Soll ein Umfeldmodell dynamisch für einzelne Fahrzeuge angepasst werden, so kann eine Identifikation über eine bidirektionale Kommunikation erfolgen.
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In 3 ist beispielhaft eine gerade Strecke 30 gezeigt, welche in einen Kernbereich 31a mit hoher Priorität und einen Außenbereich 31b mit niedriger Priorität eingeteilt ist. Der Kernbereich 31a wird von dem Fahrbereich der Strecke 30 für Fahrzeuge F gebildet und stellt besonders hohe Sicherheitsanforderungen. Diese werden durch eine erhöhte Zahl von unterschiedlichen Sensoren 22a, 22b erfüllt, die diesen Kernbereich überwachen. Die unterschiedlichen Sensoren ergänzen sich gegenseitig durch ihre Eigenschaften hinsichtlich Erfassungsgenauigkeit und Verfügbarkeit bei unterschiedlichen Witterungsverhältnissen und weisen eine Redundanz bei der Erfassung und Verarbeitung der Überwachungsdaten auf. Die Echtzeitanforderungen sowie die Genauigkeit und die Auflösung der Umfelderfassung im Kernbereich sind deutlich höher als in der Peripherie. Entsprechend werden die erforderlichen Sensoren und Auswertungseinrichtungen ausgewählt und angeordnet.
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In 4 ist eine Einmündung 40 im Straßennetz gezeigt. Auch diese weist einen Kernbereich 41a mit hoher Priorität und einen peripheren Bereich 41b mit niedrigerer Priorität auf. Die Einmündung 40 wird mit Hilfe von drei Sensoreinheiten 22a, 22b überwacht. Im Einmündungsbereich und damit auch im Überwachungsbereich 41a, 41b befinden sich zwei Fahrzeuge F, die jeweils auf die Einmündung zufahren. Weiterhin wird ein Motorrad M detektiert, dass sich aus dem inneren Überwachungsbereich 41a entfernt. Überdies wird im inneren Überwachungsbereich 41a eine Person P detektiert, die gerade einen Zebrastreifen Z überquert. Überwachungsdaten werden von einer Kommunikationseinheit 22c per Rundfunk an im Sendebereich befindliche Fahrzeuge F übertragen.
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In 5 ist ein Schichtenmodell 50 für ein Umfeldmodell mit fünf Schichten veranschaulicht. Vierschichtenmodelle sind als „local dynamic map“ bereits bekannt. Bei dem in 5 gezeigten Ausführungsbeispiel wird das herkömmliche Vierschichtenmodell um eine zusätzliche Schicht S5 ergänzt. Diese fünfte Schicht S5 umfasst eine sogenannte rasterbasierte Belegungskarte („occupancy grid map“), welche als kompakte Repräsentation einer Umfeldsituation an ein Fahrzeug übertragen werden kann. Die unterste Schicht S1 umfasst sogenannte permanente statische Daten, wie zum Beispiel Kartendaten. Die zweitunterste Schicht S2 umfasst transiente statische Daten, wie zum Beispiel die straßenseitige Infrastruktur. Hierzu gehören Straßenschilder, Landmarken usw. Die dritte Schicht S3 umfasst die transienten dynamischen Daten. Diese umfassen zum Beispiel Staudaten und Daten über die Signalphase oder Daten über den aktuellen wetterbedingten Straßenzustand. Die vierte Schicht S4 umfasst hochdynamische Daten, wie zum Beispiel Fahrzeuge und Fußgänger. In der vierten Schicht befinden sich die von den Sensoren detektierten Verkehrsbeteiligten, wie zum Beispiel Fußgänger P, Radfahrer, Fahrzeuge F und die zugehörigen abgeschätzten Attribute, wie zum Beispiel deren Position, Länge, Geschwindigkeit, Detektionswahrscheinlichkeit und Typ. Die Ermittlung des Typs, d.h. die Unterscheidung zwischen einem Fußgänger, einem Radfahrer und einem Fahrzeug erfolgt durch die Anwendung eines Klassifikationsalgorithmus auf die erfassten Sensordaten.
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Die fünfte Schicht S5 wird von einer rasterartigen Belegungskarte (Occupancy Gridmap) gebildet. In dieser sind die aktuellen Positionen von Objekten, wie zum Beispiel Fahrzeugen, als Raster R eingezeichnet. In der Schicht S5 werden die in der Schicht S4 vorhandenen Daten in das Occupancy-Grid-Format umgewandelt. Alternativ können auch die Rohdaten der Sensoren direkt verwendet werden. Dabei wird der überwachte Bereich in Zellen unterteilt und die Besetzungswahrscheinlichkeit der Zellen durch die infrastrukturseitigen Auswerteeinheiten und gegebenenfalls auch durch fahrzeugseitige Auswerteeinheiten bestimmt. Die Qualität der Bestimmung der Besetzungswahrscheinlichkeit sowie der genannten Attribute wird durch Sensordatenfusion erhöht.
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Auf Basis der in den Schichten S4 und S5 durch mehrere Sensoren und auch das autonome Fahrzeug selbst gesammelten Informationen können nachfolgende Szeneninterpretationen, wie zum Beispiel ein geeignetes Verhaltensmodell für das autonome Fahrzeug F gewählt werden. Außerdem ermöglicht die infrastrukturseitige Überwachung eine bessere Abschätzung der Dynamik im betrachteten Bereich. Hierzu können Informationen über den Verkehrsfluss bestimmter Straßen und Kreuzungen gesammelt werden.
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Allgemein formuliert, geben die unterschiedlichen Schichten unterschiedliche Veränderungen der Umgebung eines Fahrzeugs wieder. Schicht S1 ist statisch, wohingegen die Schichten S4 und S5 hoch dynamische Vorgänge betreffen. Die infrastrukturseitig erfassten Informationen betreffen insbesondere die Schichten S4 und S5. Je nach Dynamik und Kritikalität der vorliegenden Daten werden diese mit einer entsprechend hohen Aktualisierungsrate an das Fahrzeug weitegegeben. Für hochdynamische Daten sind wenigstens 15 Aktualisierungen pro Sekunde typisch.
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Daten der Schicht 1 sind statisch und müssen nur einmal am Tag an das Fahrzeug übermittelt werden. Die Daten der unterschiedlichen Schichten haben im Grunde unterschiedliche Aktualisierungshäufigkeiten und haben deshalb auch unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich echtzeitfähiger Datenerfassung und Datenübertragung. Die Schicht S5 dient insbesondere der Freiflächenmodellierung bei gleichzeitig sehr geringer Datenmenge und damit hoher möglicher Aktualisierungsrate und geringer Latenz. Ein Fahrzeug kann mit Daten der Schicht S5 in Echtzeit über eine befahrbare Fläche informiert werden.
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In 6 ist eine schematische Darstellung 60 gezeigt, welche eine Erstellung eines digitalen Zwillings eines Knotens bzw. einer Einmündung veranschaulicht. Dabei werden die detektierten Objekte F, M, P als kubische Objekte dargestellt.
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Diese Daten können dann an ein autonomes Fahrzeug zur Umfeld-Anreicherung und Erweiterung weitervermittelt werden. Der Übertragungsvorgang kann durch ein Kommunikationsmedium wie zum Beispiel einer Road side unit 22c (siehe auch 2) oder mit Hilfe einer 4G/5G-Datenübertragung erfolgen. Der Informationsfluss kann sowohl unidirektional von der Infrastruktur 22a, 22b, 22c, 22d zum Fahrzeug F erfolgen als auch umgekehrt unidirektional vom Fahrzeug F zur Infrastruktur 22a, 22b, 22c, 22d erfolgen. Der Informationsfluss kann aber auch bidirektional erfolgen.
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In 7 ist eine schematische Darstellung einer Umfeldmodellerzeugungseinrichtung 70 gezeigt. Die Umfeldmodellerzeugungseinrichtung 70 umfasst infrastrukturseitige Sensoren 22a, 22b zum Erfassen von Sensordaten SD im Umgebungsbereich der Sensoren. Die erfassten Sensordaten werden über eine Kommunikationseinheit 22c an eine Auswertungseinrichtung 22d übermittelt. Die Auswertungseinrichtung 22d umfasst eine stationäre Fusionseinheit 71 zum Fusionieren der Sensordaten SD und eine Auswertungseinheit 72 zum stationären Erzeugen von Umfeldmodelldaten MD auf Basis der fusionierten Sensordaten SD. Dabei werden in dem Umgebungsbereich der Sensoren 22a, 22b befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert. Die Auswertungseinrichtung 22d umfasst auch eine stationäre Kommunikationseinheit 73 zum Übermitteln der Umfeldmodelldaten MD gegebenenfalls auch über die Kommunikationseinheit 22c an ein autonom gesteuertes Fahrzeug F.
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In 8 ist eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung 80 gezeigt, welche eine fahrzeugseitige Kommunikationseinheit 81 zum Empfangen von Umfeldmodelldaten MD von einer stationären Umfeldmodellerzeugungseinrichtung 70 aufweist. Teil der Fahrzeugsteuerungseinrichtung 80 ist auch eine Steuerungseinheit 82 zum automatisierten Steuern des Fahrverhaltens eines Fahrzeugs F auf Basis eines durch die stationäre Umfeldmodellerzeugungseinrichtung 70 erzeugten Umfeldmodells MD.
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Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen lediglich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung handelt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit“ nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.
