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Stand der Technik
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Insbesondere für das autonome Fahren bzw. das zumindest teilautomatisierte Fahren, aber auch zunehmend bei Fahrassistenzsystemen, sind Verfahren für eine Berechnung von Komforttrajektorien oder Nottrajektorien bekannt. Entsprechende Verfahren zur Regelung und Umsetzung der berechneten Trajektorien mittels einer geeigneten Aktorik ermöglichen ein zumindest teilautomatisiertes Fahren beispielsweise einer zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform. Weiterhin sind für hochautomatisierte Fahrfunktionen einer mobilen Plattform Systeme zur Teleoperation bekannt, die es der zumindest teilautomatisierten Plattform ermöglichen, in bestimmten Situationen einen Teleoperator zu kontaktieren, der diese Situationen im Falle einer Unentscheidbarkeit für die mobile Plattform löst. Dabei beginnt eine solche Teleoperation gewöhnlich nach einem Notstopp, um dem menschlichen Teleoperator die Möglichkeit zu geben, sich mit der entsprechenden Situation vertraut zu machen.
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Offenbarung der Erfindung
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Bei einem zumindest teilautomatisierten Fahren einer zumindest teilautomatisierten Plattform können immer wieder Situationen entstehen, die eine Zuschaltung einer Fernüberwachung, zumindest wünschenswert erscheinen lässt, um die zumindest teilautomatisierten Fahrt fortzusetzen zu können. Dabei ist eine Fernüberwachung (engl. Remote Surveillance) eine Form der Unterstützung, bei der der Mensch lediglich als Beobachter und/oder Überwacher zugeschaltet wird, und sich im Idealfall ohne Stopp oder gar Notstopp mit der entsprechenden Situation vertraut machen kann, bevor sein Einschreiten nötig werden kann. Eine solche situationsbezogene Fernüberwachung kann die Möglichkeit des Einsatzes einer zumindest teilautomatisierten Plattform erweitern.
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Die vorliegende Erfindung offenbart ein Verfahren zur Unterstützung von einem zumindest teilautomatisierten Fahren einer zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform, ein Verfahren zur Ansteuerung einer mobilen Plattform, ein Computerprogramm, sowie ein maschinenlesbares Speichermedium gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung.
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Gemäß einem Aspekt wird ein Verfahren zur Unterstützung von einem zumindest teilautomatisierten Fahren zumindest einer, zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform vorgeschlagen, die eine Mehrzahl von Sensoren zur Repräsentation von nächsten Routenabschnitten aufweist. In einem Schritt des Verfahrens wird eine Automatisierungs-Klassifikation eines mindestens nächsten zu befahrenden Routenabschnittes für die mobile Plattform bestimmt. In einem weiteren Schritt wird eine Autonomie-Prognose für mindestens einen nächsten zu befahrenden Routenabschnitt, nach Maßgabe der bestimmten Automatisierungs-Klassifikation bestimmt. In einem weiteren Schritt wird eine Fernüberwachung für ein Befahren des nächsten Routenabschnittes mit der mobilen Plattform abhängig von einem Ergebnis der Autonomie-Prognose angefordert, um das zumindest teilautomatisierte Fahren fortsetzen zu können.
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In dieser gesamten Beschreibung der Erfindung ist die Abfolge von Verfahrensschritten so dargestellt, dass das Verfahren leicht nachvollziehbar ist. Der Fachmann wird aber erkennen, dass viele der Verfahrensschritte auch in einer anderen Reihenfolge durchlaufen werden können und zu dem gleichen Ergebnis führen. In diesem Sinne kann die Reihenfolge der Verfahrensschritte entsprechend geändert werden und ist somit auch offenbart.
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Unter einer mobilen Plattform kann ein zumindest teilweise automatisiertes System verstanden werden, welches mobil ist, und/oder ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs. Ein Beispiel kann ein zumindest teilweise automatisiertes Fahrzeug bzw. ein Fahrzeug mit einem Fahrerassistenzsystem sein. Das heißt, in diesem Zusammenhang beinhaltet ein zumindest teilweise automatisiertes System eine mobile Plattform in Bezug auf eine zumindest teilweise automatisierte Funktionalität, aber eine mobile Plattform beinhaltet auch Fahrzeuge und andere mobile Maschinen einschließlich Fahrerassistenzsysteme. Weitere Beispiele für mobile Plattformen können Fahrerassistenzsysteme mit mehreren Sensoren, mobile Multisensor-Roboter wie z.B. Roboterstaubsauger oder Rasenmäher, ein Multisensor-Überwachungssystem, eine Fertigungsmaschine, ein persönlicher Assistent, ein Shuttle, ein Robotaxi, Nutzfahrzeuge oder ein Zugangskontrollsystem sein. Jedes dieser Systeme kann ein vollständig oder teilweise automatisiertes System sein.
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Mit diesem Verfahren kann eine zumindest teilautomatisierte Plattform selbstständig und situationsbasiert eine Fernüberwachung, abhängig von einem Ergebnis der Autonomie-Prognose, anfordern.
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Mit diesem Verfahren zur Unterstützung des zumindest teilautomatisierten Fahrens einer mobilen Plattform kann eine Umsetzung eines fahrerlosen Mobilitätsdienstes bereits mit teilautomatischer Systemausprägung ermöglichen. Dadurch ergibt sich eine Erleichterung der Einführung höher automatisierter System für einen fahrerlosen Transport.
Mit anderen Worten kann dadurch eine Brückenfunktion bis zur erfolgreichen Validierung höher automatisierter Systeme bereitgestellt werden.
Durch die situationsabhängige Anforderung einer Fernüberwachung kann sich ein verringerter Personalbedarf für die Fernüberwachung pro Fahrzeug insbesondere in einer Anfangsphase ergeben, wobei diese Kostenvorteile insbesondere dadurch wichtig werden, dass nach derzeitigen Schätzungen die Gesamtkosten pro Passagier-Kilometer anfangs zu über 60% für den Personalbedarf der Fernüberwacher verursacht werden.
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Mit anderen Worten wertet das Verfahren für die zumindest teilautomatisierte mobile Plattform Autonomie-Prognosen aus, die seine Automatisierung-Fähigkeiten mit der aktuellen Anforderung und mit Anforderungen von demnächst erwartbaren Fahrsituationen vergleicht. Je nach Ergebnis dieser Autonomie-Prognosen fordert das Fahrzeug eine manuelle Fernüberwachung an, ohne dass es zwangsläufig zu einem Notstopp kommen muss.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das Ergebnis der Autonomie-Prognose abhängig von einem Vergleich einer aktuellen Automatisierung-Funktionalität der zumindest teilautomatisierten Plattform mit Automatisierungs-Anforderungen für ein Befahren des zumindest nächsten Routenabschnittes ist.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Fernüberwachung für ein Befahren des nächsten Routenabschnittes mit der mobilen Plattform angefordert wird, wenn ein Ergebnis der Autonomie-Prognose eine Notwendigkeit der Fernüberwachung für den nächsten zu befahrenden Routenabschnitt nicht ausschließen kann.
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Eine solche Notwendigkeit einer Fernüberwachung kann dann nicht ausgeschlossen werden, wenn der Vergleich der aktuellen Automatisierungs-Funktionalität mit den Automatisierung-Anforderungen des zumindest nächsten Routenabschnittes keine Notwendigkeit einer Fernüberwachung für das Befahren des zumindest nächsten Routenabschnittes mit der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform ergibt.
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Dadurch kann eine zumindest teilautomatisierte Plattform selbstständig und situationsbasiert eine Fernüberwachung anfordern und so ein zumindest teilautomatisiertes Fahren der mobilen Plattform auch in Bereichen bzw. Routenabschnitten ermöglichen, in denen die Notwendigkeit einer situationsbezogenen Fernüberwachung nicht von vornherein ausgeschlossen werden kann.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Fernüberwachung automatisch und/oder teilautomatisch und/oder manuell bereitgestellt wird. Eine solche automatische oder teilautomatische Fernüberwachung wäre mit weiteren Personalkosteneinsparungen verbunden und könnte beispielsweise dadurch realisiert werden, dass diese Fernüberwachung mittels weiterer, beispielsweise an den Routenabschnitten verteilter, Sensorik unterstützt wird.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Fernüberwachung sowohl eine manuelle Fernüberwachung als auch alternativ oder zusätzlich eine manuelle Fernüberwachung umfasst. Dabei wird bei der Fernüberwachung die zumindest teilautomatisierte Funktionalität aufrechterhalten, die Fahrt der mobilen Plattform aber, insbesondere mittels übertragener Daten der Sensorik der mobilen Plattform, verfolgt und nur in speziellen Situationen, beispielsweise in Form eines Notstopps, eingegriffen.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass eine Leitstelle, die die Fernüberwachung bereitstellt, über eine Form der Fernüberwachung entscheidet.
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D.h. also eine Leitstelle, die die Fernüberwachung bereitstellt, entscheidet anhand vorliegender Daten und Informationen über eine adäquate Form der Fernüberwachung, entsprechend der aktuellen Situation in der sich die mobile Plattform befindet.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Form der Fernüberwachung, abhängig von der Autonomie-Prognose, einer Leitstelle, die die Fernüberwachung bereitstellt, vorgeschlagen wird.
Dadurch unterstützt die mobile Plattform die Leitstelle bei der Entscheidung über eine adäquate Form der Fernüberwachung.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass in einem Routenabschnitt, zumindest einer bestimmten Automatisierungs-Kategorie, mehrmals wiederholt eine Autonomie-Prognose erstellt wird.
Die Fernüberwachung beobachtet im Regelfall die Aktionen der zumindest teilautomatisierten Plattform nur, daher setzt die mobile Plattform das zumindest teilautomatisierten Fahren weiterhin fort, und wiederholt die Autonomie-Prognose innerhalb des Routenabschnittes, um abhängig von dem Ergebnis der Autonomie-Prognose gegebenenfalls, zumindest temporär, mittels einer Fernüberwachung weiterzufahren oder die Fernüberwachung zu beenden.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Automatisierungs-Klassifikation einer Vielzahl von Routenabschnitten einer geografischen Region vor einem Planen eines nächsten Routenabschnittes für die mobile Plattform in der geografischen Region bestimmt wurden und in einer Datenbank gespeichert wurden, und wobei die Datenbank eingerichtet ist, zum Bestimmen der Automatisierungs-Klassifikation des zumindest nächsten zu befahrenden Routenabschnittes die entsprechende Automatisierungs-Klassifikation bereitzustellen.
Eine solche Klassifikation von Routenabschnitten einer Region vereinfacht ein zumindest teilautomatisiertes Fahren, da so Routenabschnitte kategorisiert werden können, die beispielsweise mit einer Minimalanforderung an eine zumindest teilautomatisierte mobile Plattform vollautomatisch befahren werden kann oder andererseits Routenabschnitte kategorisiert werden können, auf denen ein zumindest teilautomatisiertes Fahren ausgeschlossen wird. Beispiele für eine solche Kategorisierung von Routenabschnitten für eine zumindest teilautomatisierte Plattform den die mobile Plattform in nächster Zeit befahren könnte, unterscheiden drei Klassen: „automatisiert befahrbar“ (AB-Zone); „nur fernüberwacht befahrbar“ (N FB-Zone); oder „situationsbasiert Fernüberwachung nötig“ (SFN-Zone).
Eine solche Klassifikation von Routenabschnitten kann beispielsweise auf dem aktuellen Stand der Systemvalidierung einer Funktionalität einer zumindest teilautomatisierten Plattform und einer spezifischen Gestaltung von Straßenabschnitten, von Wetterverhältnissen und weiteren Parametern basieren.
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Gemäß einem Aspekt des Verfahrens wird vorgeschlagen, dass die Autonomie-Prognose in einem Schritt des Verfahrens eine aktuelle Automatisierungs-Funktionalität der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform bestimmt. In einem weiteren Schritt werden Automatisierungs-Anforderungen für ein Fahren der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform in dem zumindest nächsten Routenabschnitt geschätzt. Die aktuelle Automatisierung-Funktionalität wird in einem weiteren Schritt mit diesen Automatisierungs-Anforderungen verglichen, um eine Notwendigkeit einer Fernüberwachung für das Befahren des zumindest nächsten Routenabschnittes mit der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform zu bestimmen.
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Mit anderen Worten kann, spätestens wenn eine zumindest teilautomatisierte mobile Plattform einen SFN-Straßenabschnitt erreicht, das Verfahren beginnen, kontinuierlich eine sogenannte Autonomie-Prognose-Metrik (AP-Metrik) auszuwerten. Die Autonomie-Prognose-Metrik quantifiziert, basierend auf allen verfügbaren Informationen, wie gut die mobile Plattform ohne menschliche Unterstützung mit der aktuellen und demnächst, mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit, zu erwarteten Fahraufgabe umgehen kann.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Bestimmung der aktuellen Automatisierung-Funktionalität eine Bestimmung eines aktuellen Status und/oder eines aktuellen Sichtfeldes und/oder eines aktuellen Signal/Rauschverhältnises und/oder einer aktuellen Temperatur zumindest eines Sensors der Mehrzahl der Sensoren der mobilen Plattform umfasst.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die geschätzte Automatisierung-Anforderung in dem mindestens nächsten Routenabschnitt eine aktuelle Analyse der, mittels der Mehrzahl der Sensoren der mobilen Plattform identifizierten und/oder in einer Karte abgespeicherten, statischen und/oder dynamischen Objekte in dem mindestens nächsten Routenabschnitt und/oder eine Analyse eines aktuellen Optionenraums der mobilen Plattform umfasst.
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Dabei bestimmt der Optionenraum der mobilen Plattform ein Potenzial für Aktionen der mobilen Plattform, wie beispielsweise ein Bremsvermögen, ein Beschleunigungsvermögen, Reifenzustände oder eine aktuelle Performance der Sensoren der mobilen Plattform. Für eine sichere Fahrweise kann der Optionsraum eingeschränkt werden. Beispielsweise kann eine mögliche Maximalgeschwindigkeit situationsbezogen begrenzt werden.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Analyse der statischen Umgebung eine Bestimmung einer Anzahl von aktuell identifizierten statischen Objekten, in dem mindestens nächsten Routenabschnitt, und aktuelle Einschränkungen in der Möglichkeit statische und dynamische Objekte in dem mindestens nächsten Routenabschnitt zu identifizieren, umfasst.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Analyse der dynamischen Objekte in einem Schritt eine Anzahl der dynamischen Objekte in dem mindestens nächsten Routenabschnitt bestimmt. In einem weiteren Schritt kann zusätzlich oder alternativ eine aktuelle Geschwindigkeit, der identifizierten dynamischen Objekte zu der mobilen Plattform, in dem mindestens nächsten Routenabschnitt bestimmt werden. In einem weiteren Schritt kann zusätzlich oder alternativ eine aktuelle Stabilität der Intentionsbewertungen der dynamischen Objekte bestimmt werden.
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Wenn der Algorithmus beispielsweise mehrfach in den letzten Sekunden die Intention „Straße unerlaubt kreuzen“ (Jaywalking) bei einem Fußgänger erkannt, und danach sofort wieder die Intention „auf dem Gehweg bleiben“ erkannt hat, ist die Intentionsbewertung für diesen Fußgänger instabil, und es mag hilfreich sein, langsamer zu fahren und eine Fernüberwachung anzufordern.
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Insbesondere kann die Bestimmung der aktuellen Geschwindigkeit sich auf eine absolute Geschwindigkeit der dynamischen Objekte oder eine relative Geschwindigkeit der dynamischen Objekte im Vergleich zu der mobilen Plattform sein.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die geschätzte Automatisierungs-Anforderung in dem mindestens nächsten Routenabschnitt aktive Verkehrsregel-Systeme und eine aktuelle Bewertung des Straßenzustandes berücksichtigt.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass das Ergebnis der Autonomie-Prognose mittels einer Metrik bewertet wird, die quantifiziert inwieweit eine aktuelle Automatisierungs-Funktionalität der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform die geschätzten Automatisierungs-Anforderungen erfüllen kann.
Beispielsweise kann das Ergebnis einer Autonomie-Prognose als die Zeit in Sekunden ausgegeben werden, die ein, mit diesem Verfahren unterstützen, System noch mindestens ohne menschlichen Eingriff weiterfahren kann.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Metrik der Autonomie-Prognose mittels eines Big Data Verfahrens und/oder mit einem Modell, das auf einem Machine-Learning Verfahren basiert, berechnet wird.
Auf diese Weise wird erreicht, dass die Autonomie-Prognose gegebenenfalls an ein sich änderndes Umfeld und verbessernde Automatisierungs-Funktionalität der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform angepasst werden kann und verbessert werden kann.
Insbesondere kann so eine anfangs eher konservativ justierte Autonomie-Prognose durch neu gesammelte Daten (True Positives, True Negatives, False Positives, False Negatives) über die Zeit immer genauer und realistischer angepasst und optimiert werden, um die maximale Sicherheit zu gewährleisten und in diesem Rahmen die Kosten für Fernüberwachung soweit sinnvoll zu senken.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die Metrik der Autonomie-Prognose zumindest einen Autonomie-Prognose-Wert generiert und eine Fernüberwachung von einer Leitstelle, die eine solche Fernüberwachung für die zumindest Teil automatisierte Plattform bereitstellt, angefordert wird, sofern der Autonomie-Prognose-Wert unter einen Schwellwert fällt.
Mit anderen Worten bedeutet das, dass wenn die AP-Metrik unter einen ersten Schwellenwert fällt, schickt die mobile Plattform eine Anforderung für Fernüberwachung an die Leitzentrale, sodass sich ein Mensch als Überwacher auf das System schalten kann.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die zumindest teilautomatisierte Fahrt, der zumindest teilautomatisierten Plattform, bis zu einer Bereitstellung einer Fernüberwachung durch die Leitstelle verändert wird, um den Autonomie-Prognose-Wert zu erhöhen.
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Mit anderen Worten heißt das, dass falls in Ausnahmefällen kein menschlicher Überwacher verfügbar ist, um sich sofort aufzuschalten, die mobile Plattform mit diesem Verfahren Maßnahmen ergreift, um die Autonomie-Prognose-Metrik wieder zu erhöhen, beispielsweise durch eine Verringerung der Geschwindigkeit oder eine Erhöhung von Abständen, etc.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass die mobile Plattform einen komfortablen Stopp oder einen Notstopp einleitet, sofern der zumindest eine Autonomie-Prognose-Wert unter einen zweiten Grenzwert fällt.
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Das bedeutet, dass wenn die AP-Metrik weiter unter einen sicherheitskritischen, zweiten Schwellenwert fallen sollte, die mobile Plattform mittels dieses Verfahrens, je nach aktueller Situation, einen komfortablen Stopp oder sogar einen Notstopp ausführt und einen Teleoperator anfordert.
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Gemäß einem Aspekt wird vorgeschlagen, dass Autonomie-Prognose-Werte einer Mehrzahl von mobilen Plattformen an eine Leitstelle übertragen werden und die Leitstelle eine Fernüberwachung, jeweils für einen Anteil der Mehrzahl von mobilen Plattformen mit den kleinsten Autonomie-Prognose-Werten, bereitstellt.
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Mit anderen Worten bedeutet das, dass bei diesem Aspekt die manuellen Überwacher nicht erst bei Unterschreiten einer festgelegten Schwelle der Autonomie-Prognose-Metrik auf ein Fahrzeug geschaltet, sondern es werden jeweils die Fahrzeuge mit den niedrigsten Autonomie-Prognose-Metriken überwacht. Beispielsweise wären das bei 100 Fahrzeugen und 20 manuellen Überwachern die 20 Fahrzeuge mit den niedrigsten AP-Metrik-Werten.
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Beim Dispatching der mobilen Plattform und der Auswahl der Routen für die mobile Plattform wird sichergestellt, dass immer genug menschliche Fernüberwacher in der Leitzentrale verfügbar sind, um zu jeder Zeit alle mobilen Plattformen auf „nur fernüberwacht befahrbar“ klassifizierten Routenabschnitten zu betreuen, sowie alle mobilen Plattformen, die auf einem Abschnitt „situationsbasierte Fernüberwachung nötig“ möglicherweise aufgrund niedriger Autonomie-Prognose-Metrik eine solche Überwachung anfordern.
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Es wird ein System (200) zur Unterstützung von zumindest teilautomatisiertem Fahren einer Mehrzahl von zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform mit einem der Verfahren gemäß Anspruch 1 bis 10 vorgeschlagen. Das System weist eine Datenbank, eine Mehrzahl von zumindest teilautomatisierten mobilen Plattformen, ein Kommunikationsmittel und zumindest eine Leitstelle auf. Dabei ist die Datenbank zur Bereitstellung von bestimmten Automatisierungs-Klassifikationen einer Vielzahl von Routenabschnitten einer geografischen Region vorgesehen.
Die Mehrzahl von zumindest teilautomatisierten mobilen Plattformen, die jeweils eine Mehrzahl von Sensoren zur Repräsentation von zumindest einem nächsten Routenabschnitt der mobilen Plattform aufweisen, sind eingerichtet, eine Autonomie-Prognose für zumindest einen nächsten Routenabschnitt der Plattformen zu erstellen.
Das Kommunikationsmittel, zur Kommunikation der Mehrzahl der mobilen Plattformen mit zumindest einer Leitstelle ist vorgesehen, um zumindest eine Autonomie-Prognose oder ein Statusbit zur Notwendigkeit von Fernüberwachung jedes der Mehrzahl von mobilen Plattformen an die Leitstelle zu übertragen und Steuerkommandos für die zumindest teilautomatisierte Plattform zu erhalten. Die zumindest eine Leitstelle ist eingerichtet, zumindest einer Plattform der Mehrzahl der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattformen, abhängig von dem übertragenen Autonomie-Prognose-Wert eine Fernüberwachung bereitzustellen.
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Es wird ein Verfahren vorgeschlagen, bei dem, basierend auf dem Autonomie-Prognose-Wert einer zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform, ein Steuersignal zur Ansteuerung der mobilen Plattform bereitgestellt wird. Alternativ oder zusätzlich wird, basierend auf dem Autonomie-Prognose-Wert der zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform, ein Warnsignal zur Warnung eines Fahrzeuginsassen bereitgestellt.
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Der Begriff „basierend auf“ ist in Bezug auf das Merkmal, dass ein Steuersignal basierend auf dem Ergebnis der Autonomie-Prognose bereitgestellt wird, breit zu verstehen. Es ist so zu verstehen, dass das Ergebnis der Autonomie-Prognose für jedwede Bestimmung oder Berechnung eines Steuersignals herangezogen wird, wobei das nicht ausschließt, dass auch noch andere Eingangsgrößen für diese Bestimmung des Steuersignals herangezogen werden. Das gleiche gilt sinngemäß für das Bereitstellen eines Warnsignals.
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Es wird eine Vorrichtung angegeben, die eingerichtet ist, eines der oben beschriebenen Verfahren durchzuführen. Mit einer solchen Vorrichtung kann das Verfahren leicht in unterschiedliche Systeme integriert werden.
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Es wird ein Computerprogramm angegeben, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, eines der oben beschriebenen Verfahren auszuführen. Ein solches Computerprogramm ermöglicht den Einsatz des beschriebenen Verfahrens in unterschiedlichen Systemen.
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Es wird ein maschinenlesbares Speichermedium angegeben, auf dem das oben beschriebene Computerprogramm gespeichert ist.
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Figurenliste
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden mit Bezug auf die 1 bis 3 dargestellt und im Folgenden näher erläutert. Es zeigen:
- 1 einen Ausschnitt aus einer Straßenkarte eines Mobilitätsdiensts mit der aktuell gültigen Klassifikation der Straßenabschnitte;
- 2 schematisch die Einflussfaktoren einer Autonomie-Prognose; und
- 3 Verfahrensschritte zur Unterstützung von einem zumindest teilautomatisierten Fahren.
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Die 1 skizziert einen Ausschnitt 100 aus einer Straßenkarte beispielsweise eines Mobilitätsdienstes mit einer aktuell gültigen spurgenauen Klassifikation von Straßenabschnitten 120a, 120b, 130a, 130b, 130c, 140 entsprechend einem Bedarf von zumindest teilautomatisch fahrenden Fahrzeugen 151, 152, 153 zur Fernüberwachung.
Für die drei Fahrzeuge 151, 152, 153 sind zwei Fernüberwacher notwendig, da Fahrzeug 152 die AB-Zone betreten wird, bevor Fahrzeug 151 sie verlässt, und somit derselbe Überwacher nacheinander beide Fahrzeuge betreuen kann, falls es notwendig wird.
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Ein erstes Fahrzeug 151 fährt automatisch auf der AB-Zone 120a und beginnt vor Betreten der SFN-Zone 130b mit einer Berechnung der Autonomie-Prognose-Metrik. Da keine anderen Fahrzeuge in der Nähe sind und die Sicht gut ist, ergibt sich beispielsweise ein Autonomie-Prognose-Wert von 23 Sekunden, was z.B. durch die Sichtbarkeit um die nächste Kurve begrenzt ist. Hier ist somit derzeit keine Überwachung nötig. Ein zweites Fahrzeug 152 fährt auf der SFN-Zone 130a und hatte aufgrund eines soeben ausgefallenen Radars eine begrenzte Sichtweite nach rechts und daher einen Autonomie-Prognose-Wert von unter 10 Sekunden, beim Erreichen der T-Kreuzung mit der AB-Zone 120a.
10 Sekunden vor Erreichen der Kreuzung schaltet sich ein manueller Fernüberwacher als zweite Sicherheitsebene dazu, um beim Linksabbiegen eine funktionelle Redundanz sicherzustellen. Nach Erreichen der AB-Zone 120a trennt der Fernüberwacher die Verbindung und steht für die nächste Fahrzeug-Anfrage zur Verfügung.
Ein drittes Fahrzeug 153 fährt auf der SFN-Zone 130b und nähert sich der NFB-Zone 140; hier schaltet sich daher unabhängig vom Autonomie-Prognose-Wert ein Fernüberwacher zu. Dies kann beispielsweise der Fernüberwacher sein, der gerade das zweite Fahrzeug 152 freigegeben hat. Straßenabschnitte oder Bereiche werden beispielsweise zu NFB-Zonen erklärt, wenn noch nicht sichergestellt werden kann, dass die Autonomie-Prognose-Metrik einer zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform eine Situation wie hier einen Kreisverkehr mit fünf Straßen, zuverlässig einschätzen kann. Die Straßenabschnitte 120b, 130c und 130d werden in diesem Szenario gerade nicht befahren.
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Die 2 zeigt mit dem Datenflussdiagramm 200 schematisch, wie verschiedene Parameter bei der Berechnung der Autonomie-Prognose-Metrik 210 als Eingangsgrößen berücksichtigt werden können. Dabei umfasst als eine erste Eingangsgröße die Fahrzeug-Diagnose 220 beispielsweise jegliche Einschränkungen bzgl. einer Sensorik der mobilen Plattform, wie z.B. Sensor-Ausfälle, Sensor-Sichtfeld, Signal-zu-Rauschen Verhältnis oder eine Sensor-Temperatur.
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Als eine zweite Eingangsgröße für die Autonomie-Prognose 210 umfasst die Umfeld-Analyse 230 beispielsweise eine Anzahl von Objekten in der Umgebung, Relativgeschwindigkeiten von Objekten, Einschränkungen in der Sichtbarkeit des vorliegenden Straßenabschnitts, eine Anzahl von Fußgängern und/oder Radfahrer, ein Wissen über die aktuellen Ampelphasen oder eine Stabilität der Intentionsbewertung anderer Verkehrsteilnehmer über die letzten Sekunden.
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Als eine dritte Eingangsgröße für die Autonomie-Prognose 210 umfasst der Optionenraum der Planung beispielsweise eine Anzahl der verfügbaren kollisionsfreien und legalen Trajektorien, die dem Ego zur Verfügung stehen.
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Darüber hinaus können weitere verfügbare Informationen aus Sensorik, Umfeldbeobachtung, Straßenkarte und weiterer Online-Services wie der Straßenzustandsbewertung (engl. Road Condition Service) als weitere Eingangsgrößen zur Berechnung der Autonomie-Prognose-Metrik 210 herangezogen werden, um zumindest einen Autonomie-Prognose-Wert 260 zu bestimmen.
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Die 3 zeigt den Ablauf des Verfahrens 300 zur Unterstützung von einem zumindest teilautomatisierten Fahren einer zumindest teilautomatisierten mobilen Plattform, die eine Mehrzahl von Sensoren zur Repräsentation von nächsten Routenabschnitten aufweist.
In einem Schritt S1 des Verfahrens wird eine Automatisierungs-Klassifikation eines mindestens nächsten zu befahrenden Routenabschnittes 120a, 120b, 130a, 130b, 130c, 140 für die mobile Plattform bestimmt. Insbesondere können die einzelnen Routenabschnitte eine unterschiedliche Länge aufweisen.
In einem weiteren Schritt S2 wird eine Autonomie-Prognose 210 für mindestens einen nächsten zu befahrenden Routenabschnitt 120a, 120b, 130a, 130b, 130c, 140, nach Maßgabe der bestimmten Automatisierungs-Klassifikation bestimmt. In einem weiteren Schritt S3 wird eine Fernüberwachung für ein Befahren des nächsten Routenabschnittes mit der mobilen Plattform allokiert, wenn das Ergebnis der Autonomie-Prognose eine Notwendigkeit der Fernüberwachung für den nächsten Routenabschnitt 120a, 120b, 130a, 130b, 130c, 140 nicht ausschließen kann, um das zumindest teilautomatisierte Fahren fortsetzen zu können.
