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Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug. Des Weiteren betrifft die Erfindung eine Recheneinrichtung und ein Computerprogramm zur Ausführung eines solchen Verfahrens sowie ein computerlesbares (Speicher)medium, das Befehle zum Ausführen eines solchen Verfahrens umfasst.
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Aus dem Stand der Technik sind verschiedene Fahrerassistenzsysteme (FAS) bekannt, welche die Sicherheit und/oder den Komfort für einen Fahrer bzw. Fahrzeuginsassen erhöhen. Fahrerassistenzsysteme können z.B. im Rahmen des teilautomatisierten Fahrens (TAF), des hochautomatisierten Fahrens (HAF) oder des vollautomatisierten Fahrens (VAF) bestimmte Fahraufgaben übernehmen oder das Fahrzeug sogar wenigstens teilweise autonom steuern. Im Rahmen der vorliegenden Beschreibung sollen auch Systeme, die ein wenigstens teilweise autonomes Fahren eines Fahrzeugs ermöglichen, von dem Begriff Fahrerassistenzsystem umfasst sein.
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Einige Fahrerassistenzsysteme greifen direkt in die Führung des Fahrzeugs ein oder übernehmen die Führung des Fahrzeugs - dauerhaft oder zumindest zeitweise - vollständig. Beispiele hierfür sind Längsführungsassistenzsysteme, Querführungsassistenzsysteme sowie Assistenzsysteme mit gekoppelter Längs- und Querführung. Derartige Fahrerassistenzsysteme können z. B. eine sogenannte Hands-off-Funktionalität bzw. Feetoff-Funktionalität realisieren, welche dem Fahrer bestimmte Lenk- bzw. Pedalbetätigungsaufgaben abnehmen (z.B. Spurhalten, Folgefahrt, etc.), bis hin zu einer HAF- oder sogar VAF-Funktionalität.
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Automatisierte Fahrfunktionen der oben erwähnten Art setzen in der Regel eine automatische Trajektorienplanung durch ein Steuerungssystem des Fahrzeugs voraus. Eine Trajektorie ist ein geplanter zeitlicher Sollverlauf von relevanten Fahrzeugzustandsgrößen. Die Fahrzeugzustandsgrößen umfassen insbesondere Ortskoordinaten des Fahrzeugs, sodass die Trajektorienplanung eine geeignete Bahnkurve in Raum und Zeit festlegt, entlang derer das Fahrzeug gesteuert werden soll. Dabei soll die Trajektorie um nach Möglichkeit mit einem von einer übergeordneten Fahrstrategie, die auch als Manöverplanung bezeichnet wird, vorgegebenen Ziel, wie z.B. dem Beibehalten einer Wunschgeschwindigkeit und/oder einem Spurwechsel, kompatibel sein.
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Die geplante Trajektorie muss mit Blick auf Begrenzungen durch das Fahrzeugumfeld und die Fahrzeug-Aktuatorik umsetzbar sein. Darüber hinaus ist eine gängige Anforderung an die Trajektorienplanung, dass, dass die geplante Trajektorie für den Fahrer bzw. die Fahrzeuginsassen möglichst komfortabel sein soll, etwa durch die Vermeidung allzu starker Beschleunigungen, Bremsverzögerungen und/oder Rucke. Im Allgemeinen ist daher eine bezüglich mehrerer verschiedener Kriterien optimale Trajektorie zu bestimmen. Dabei stellen die verschiedenen Kriterien mitunter gegenläufige Anforderungen an die Ausgestaltung der Trajektorie, so dass die Trajektorienplanung in der Regel mit einer dynamischen Optimierung im Sinne einer Kompromissfindung zwischen unterschiedlich gewichteten Anforderungen an die gesuchte Trajektorie einhergeht.
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Bekannte Algorithmen zur Lösung derartiger dynamischer Optimierungsprobleme basieren auf der Minimierung eines Kostenfunktionals. Das Kostenfunktional ist in der Regel eine Funktion mehrerer zeitabhängiger Fahrzeugzustandsgrößen (ggf. zusammengefasst in einem zeitabhängigen Zustandsvektor) und mehrerer zeitabhängiger Steuergrößen (ggf. zusammengefasst in einem zeitabhängigen Steuervektor). Die Steuergrößen können beispielsweise Stellgrößen jeweiliger Aktoren des Fahrzeugs quantifizieren und dementsprechend z.B. Kräfte (bzw. Beschleunigungen) oder Drehmomente (bzw. Winkelbeschleunigungen) sein.
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Bei der Lösung des Optimierungsproblems wird derjenige zeitliche Verlauf der Steuergrößen - und dementsprechend ein resultierender zeitliche Verlauf der Fahrzeugzustandsgrößen - bestimmt, welcher das Kostenfunktional bis zu einem bestimmten Zeithorizont (d.h. zeitlich integriert bis zu einer Endzeit, die u. U. variabel und selbst Gegenstand der Optimierung sein kann) minimiert oder, allgemeiner, extremalisiert. Dabei sind normalerweise einige Rand- und Nebenbedingungen, wie etwa Anfangsbedingungen, Endbedingungen und Ungleichungsbeschränkungen, zu berücksichtigen. Beispielsweise können die Anforderung der Kollisionsfreiheit mit Objekten im Fahrzeugumfeld und/oder die Einhaltung von vorgegebenen Stellgrößenbegrenzungen der Aktoren in Form solcher Nebenbedingungen formuliert sein.
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Bei der Trajektorienplanung ist im Allgemeinen ein Umfeldmodell zu berücksichtigen, welches ein aktuelles und/oder für die Zukunft prädiziertes Fahrzeugumfeld beschreibt. Das Umfeldmodell wird üblicherweise aus fusionierten Sensordaten und ggf. weiteren Daten, wie z.B. Karteninformationen aus einer Datenbank, erzeugt. Das Umfeldmodell kann beispielsweise statische und/oder bewegliche Objekte, wie z.B. ortsfeste Hindernisse oder andere Verkehrsteilnehmer, umfassen. Unbewegliche Hindernisse können beispielsweise Teile einer Straßeninfrastruktur sein, wie etwa Leitplanken oder durchgezogene Spurmarkierungen auf der Straßenoberfläche, die zwar physisch leicht überfahren werden könnten, jedoch aufgrund gesetzlicher Bestimmungen nicht überfahren werden dürfen. Andere bewegliche Verkehrsteilnehmer können z.B. vorausfahrende oder entgegenkommende Fahrzeuge oder im Fahrzeugumfeld befindliche Fußgänger oder Tiere sein.
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Als eine weitere wesentliche Grundlage für die Trajektorienplanung muss das Fahrzeug, dessen Trajektorie geplant werden soll (häufig auch als „Ego-Fahrzeug“ oder „Host-Fahrzeug“ bezeichnet), lokalisiert werden. Das bedeutet, dass eine Position des Fahrzeugs bestimmt werden muss, wobei die Positionsbestimmung insbesondere mit Bezug auf digitale Karteninformationen erfolgen kann. Beispielsweise kann geschätzt werden, an welcher Kartenposition auf einer digitalen HD-Karte sich das Fahrzeug befindet.
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Das Schätzen der Fahrzeugposition kann z.B. unter Verwendung von Daten eines Satellitennavigationssystems (z.B. GPS oder DGPS) erfolgen. Zusätzlich oder alternativ können dabei auch Sensordaten herangezogen werden, die z.B. von einer Umfeldsensorik des Fahrzeugs bereitgestellt werden. Die Umfeldsensorik kann z.B. einen oder mehrere Radar- und/oder LiDAR-Sensoren und/oder eine oder mehrere Kameras umfassen.
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Die Positionsschätzung kann insbesondere relativ zu einer oder mehreren Fahrspurbegrenzungen erfolgen und z.B. eine Aussage darüber treffen, auf welcher von mehreren Fahrspuren das Fahrzeug fährt. In diesem Fall kann man von einer Schätzung einer lateralen Position sprechen. Zusätzlich oder alternativ kann eine longitudinale Position geschätzt werden, d.h., es kann bestimmt werden, an welcher Position bezüglich einer Richtung, die entlang einer Fahrspur gerichtet ist, sich das Fahrzeug befindet.
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Im Allgemeinen ist eine solchermaßen geschätzte Position unvermeidlich mit einem gewissen Fehler behaftet. Der Fehler kann z.B. aus der begrenzten Genauigkeit eines verwendeten Satellitennavigationssystems und/oder eine Umfeldsensorik resultieren, deren Daten mit digitalen Karteninformationen abgeglichen werden.
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Das Schätzproblem der Lokalisierung kann z.B. in einer Weise mathematisch behandelt werden, die es erlaubt, eine resultierende Unsicherheit durch ein statistisches Fehlermaß mathematisch zu beschreiben.
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Wird eine Trajektorie auf der Basis einer fehlerhaft bestimmten Fahrzeugposition geplant und das Fahrzeug dementsprechend gesteuert, kann unter Umständen die Sicherheit des Fahrzeugs oder eines Insassen gefährdet sein. Beispielsweise kann ein falsches Fahrzeug (oder kein Fahrzeug) als Zielobjekt für die Trajektorienplanung ausgewählt werden, wenn eine fehlerhafte Positionsbestimmung dazu führt, dass die jeweiligen Fahrpuren, auf welchen sich das Ego-Fahrzeug und ein anderes Fahrzeug aktuell befinden, falsch zugeordnet werden.
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Hiervon ausgehend ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine sicherere Trajektorienplanung bereitzustellen.
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Diese Aufgabe wird durch ein computerimplementiertes Verfahren, eine Recheneinrichtung, ein Computerprogramm sowie ein computerlesbares (Speicher)medium gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
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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 Patentanspruchs, 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 ein computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug.
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Im Rahmen der vorliegenden Schrift ist unter einem Fahrzeug prinzipiell jegliche Fahrzeugart zu verstehen, mit der Personen und/oder Güter fortbewegt werden können. Mögliche Beispiele dafür sind: Kraftfahrzeuge, Lastkraftwagen, Landfahrzeuge, Busse, Fahrkabinen, Seilbahnkabinen, Aufzugkabinen, Schienenfahrzeuge, Wasserfahrzeuge (z.B. Schiffe, Boote, U-Boote, Tauchglocken, Hovercraft, Tragflächenboote) und Luftfahrzeuge (Flugzeuge, Hubschrauber, Bodeneffektfahrzeuge, Luftschiffe, Ballone).
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Vorzugsweise ist das Fahrzeug ein Kraftfahrzeug. Ein Kraftfahrzeug in diesem Sinne ist ein Landfahrzeug, das durch Maschinenkraft bewegt wird, ohne an Bahngleise gebunden zu sein. Ein Kraftfahrzeug in diesem Sinne kann z. B. als Kraftwagen, Kraftrad oder Zugmaschine ausgebildet sein.
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Insbesondere kann es sich bei dem Fahrzeug um ein Fahrzeug mit einer oder mehreren Fahrerassistenzfunktionen bis hin zu einer wenigstens teilweise autonomen Fahrfunktion (TAF, HAF oder VAF) handeln, wobei im Rahmen der Fahrerassistenzfunktion(en) eine automatische Trajektorienplanung unter Berücksichtigung eines Umfeldmodells vorgenommen wird.
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Ein Schritt des Verfahrens gemäß dem ersten Erfindungsaspekt ist das Schätzen einer Position des Fahrzeugs.
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Dabei kann das Schätzen der Fahrzeugposition insbesondere mit Bezug auf digitale Karteninformationen erfolgen. Beispielsweise kann geschätzt werden, an welcher Kartenposition einer digitalen Karte sich das Fahrzeug befindet.
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Das Schätzen der Fahrzeugposition kann z.B. unter Verwendung von Daten eines Satellitennavigationssystems wie z.B. GPS oder DGPS erfolgen. Zusätzlich oder alternativ können dabei auch Sensordaten herangezogen werden, die von einer Umfeldsensorik des Fahrzeugs bereitgestellt werden. Die Umfeldsensorik kann z.B. einen oder mehrere Radar- und/oder LiDAR-Sensoren und/oder eine oder mehrere Kameras umfassen.
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Ein weiterer Schritt ist das Ermitteln eines Unsicherheitsbereichs, welcher der geschätzten Position zugeordnet ist, wobei dies auch ggf. gleichzeitig mit dem Schätzen der Position erfolgen kann.
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Beispielsweise kann die geschätzte Position als eine wahrscheinlichste Position bestimmt werden, wobei zusätzlich ein Unsicherheitsbereich um die geschätzte Position herum bestimmt wird, in welchem sich das Fahrzeug mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit befinden kann.
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So kann z.B. aus einem Abgleich von Satellitennavigationsdaten und/oder Umfeldsensordaten mit digitalen Karteninformationen eine (ggf. mehrdimensionale) Wahrscheinlichkeitsverteilung bezüglich der Position des Fahrzeugs resultieren. Die geschätzte Position kann dann z.B. auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilung als Erwartungswert bestimmt werden. Der Unsicherheitsbereich kann z.B. in Abhängigkeit einer Varianz bzw. einer Kovarianzmatrix der Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden. Im Falle einer Normalverteilung kann der Unsicherheitsbereich beispielsweise mittels einer Standardabweichung bestimmt werden und sich z.B. insgesamt über eine Länge von zwei Standardabweichungen erstrecken.
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Es sollte beachtet werden, dass bei einigen Ausführungsformen Lokalisierungsansätze verfolgt werden können, welche es zulassen, mehrere Lokalisierungshypothesen (d.h. mehrere alternative Positionsschätzungen) gleichzeitig zu berechnen. Beispielsweise kann mittels eines Monte-Carlo-Verfahrens (z.B. in Form eines sogenannten Partikel-Filters) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit mehreren Maxima ermittelt werden. Dadurch könnten sich z.B. verschiedene „Positions-Cluster“ ergeben, die jeweils eine Lokalisierungshypothese (z.B. als Maximum der Wahrscheinlichkeitsverteilung) und einen oder mehrere umgebende Unsicherheitsbereiche aufweisen. Insgesamt kann sich so z.B. ein einziger zusammenhängender Unsicherheitsbereich ergeben. Alternativ können die Unsicherheitsbereiche aber auch wenigstens teilweise voneinander getrennt sein.
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Mit Blick solche Ausführungsvarianten, bei denen mehrere Lokalisierungshypothesen vorliegen, kann unter dem Begriff „geschätzte Position“, wie er hier verwendet wird, dementsprechend auch eine Mehrzahl von alternativen Positionen verstanden werden, die z.B. mehreren Maxima einer Wahrscheinlichkeitsverteilung entsprechen. Beispielsweise kann eine festgelegte Anzahl von wahrscheinlichsten Positionen (z.B. die drei wahrscheinlichsten Positionen) im Rahmen der Trajektorienplanung als Lokalisierungshypothesen verfolgt werden. Dabei können z.B. aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung jeweilige Unsicherheitsbereiche um die verschiedenen Positionen herum bestimmt werden. Der Unsicherheitsbereich im Sinne des erfindungsgemäßen Verfahrens kann sich dann z.B. aus diesen mehreren Unsicherheitsbereichen zusammensetzen.
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Ferner kann bei einer solchen Ausführungsvariante z.B. auch eine der Positionshypothesen als die geschätzte Position im Sinne der erfindungsgemäßen Verfahrens verstanden werden, und die alternativen Positionshypothesen können (ggf. mit jeweiligen lokalen Unsicherheitsbereichen) den Unsicherheitsbereich im Sinne des Verfahrens bilden.
Der Unsicherheitsbereich kann z.B. auch für mehrere unterschiedliche Richtungskomponenten bestimmt werden. So kann der Unsicherheitsbereich beispielsweise eine laterale Lokalisierungsunsicherheit (z.B. quer zu einer Fahrbahnrichtung) und/oder eine longitudinale Lokalisierungsunsicherheit (z.B. entlang einer Fahrbahnrichtung) wiedergeben.
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Es sollte ferner beachtet werden, dass gemäß einigen vorteilhaften Ausführungsformen der Begriff „Position des Fahrzeugs“ so zu verstehen ist, dass er auch eine Ausrichtung des Fahrzeugs umfasst. In diesem Fall kann im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens auch eine Lokalisierungsunsicherheit bezüglich der Ausrichtung bestimmt werden.
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Beispielsweise kann die Positionsschätzung in einem 3D-Zustandsraum mit Vektoren der Art (x, y, yaw) erfolgen, wobei x und y jeweils Ortskoordinaten sind und „yaw“ einen Gierwinkel des Fahrzeugs bezeichnet. Alternativ kann die Lokalisierung sich z.B. auf einen 6D-Zustandsraum mit Vektoren der Art (x, y, z, roll, pitch, yaw) beziehen, wobei die weiteren Variablen „roll“ und „pitch“ einen Roll- bzw. Nickwinkel bezeichnen. Eine Lokalisierungsunsicherheit kann dann für jede Vektorkomponente bestimmte werden.
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Allgemein kann unabhängig davon, in welchem Zustandsraum die Positionsschätzung ausgeführt wird, für jede Vektorkomponente eine entsprechende Lokalisierungsunsicherheit bestimmt werden.
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Ein weiterer Schritt ist das Planen einer Trajektorie für das Fahrzeug unter Berücksichtigung des Unsicherheitsbereichs. Dabei werden mehrere unterschiedlicher Zielzustände und/oder mehrerer unterschiedliche Kandidatentrajektorien bewertet, wobei jeweils die Möglichkeit berücksichtigt wird, dass das Fahrzeug sich an mehreren (d.h. mindestens zwei) unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs befinden kann. In Abhängigkeit eines Ergebnisses dieses Bewertens wird einer der Zielzustände und/oder einer der Kandidatentrajektorien ausgewählt.
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Der ausgewählte Zielzustand und/oder die ausgewählte Kandidatentrajektorie kann sodann ggf. weiteren Schritten der Trajektorienplanung bzw. einer automatisierten Steuerung des Fahrzeugs zu Grunde gelegt werden.
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Die Erfindung geht von dem Gedanken aus, dass die Sicherheit beim automatisierten Fahren erhöht werden kann, indem Unsicherheiten, die bei der Lokalisierung eines Ego-Fahrzeugs auftreten, in die Trajektorienplanung mit einbezogen werden.
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Dementsprechend wird vorgeschlagen, eine Trajektorie nicht etwa allein auf der Grundlage einer (einzigen) wahrscheinlichsten Position und ggf. eines daraus sich ergebenden wahrscheinlichsten Zielzustands zu planen, sondern vielmehr zu berücksichtigen, dass das Fahrzeug sich tatsächlich an einer der mehreren unterschiedlichen Positionen im Unsicherheitsbereich befinden kann. Es sollen daher mehrere alternative Zielzustände und/oder Kandidatentrajektorien mit Blick auf diese Möglichkeit bewertet werden und auf dieser Grundlage eine geeignete Auswahl getroffen werden.
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Dabei kann insbesondere vorgesehen sein, dass das Bewerten (und dementsprechend auch das Auswählen) der unterschiedlichen Zielzustände und/oder Kandidatentrajektorien hinsichtlich eines Sicherheitskriteriums erfolgt. So können die unterschiedlichen Zielzustände und/oder Kandidatentrajektorien unter Berücksichtigung der unterschiedlichen möglichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs insbesondere mit Blick auf eine möglichst sichere Kollisionsvermeidung und ggf. weitere sicherheitsrelevante Kriterien bewertet werden.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform erfolgt das Auswählen entsprechend einer Worst-Case-Annahme hinsichtlich der unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs. Damit ist gemeint, dass der ausgewählte Zielzustand und/oder die ausgewählte Kandidatentrajektorie mit Blick auf ein Bewertungskriterium (insbesondere ein Sicherheitskriterium) die vergleichsweise beste Lösung ist, wenn berücksichtigt wird, dass das Fahrzeug sich an jeder der erwähnten unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs befinden kann.
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Wenn beispielsweise aus den mehreren unterschiedlichen Positionen des Fahrzeugs eine Unsicherheit hinsichtlich der Kurvenkrümmung eines unmittelbar bevorstehenden Fahrbahnabschnitts resultiert, so würde die Worst-Case-Annahme von der maximalen Kurvenkrümmung ausgehen, und es würde dementsprechend eine entsprechend niedrige Zielgeschwindigkeit als Zielzustand (oder als ein Teil davon) ausgewählt.
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Allgemein ist mit dem Begriff Zielzustand im Rahmen der vorliegenden Beschreibung ein Zustand gemeint, zu dem die zu planende Trajektorie hinführen soll. Die kann z.B. ein Zustandsvektor des Fahrzeugs sein, welcher Positions- und/oder Geschwindigkeitskoordinaten umfasst. Unter dem Begriff Zielzustand wie er vorliegend verwendet wird sollen aber gemäß einigen Ausführungsformen ggf. auch nur Teile oder einzelne Komponenten eines solchen Zustandsvektors fallen, wie z.B. eine Zielgeschwindigkeit des Fahrzeugs.
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Im Einklang mit einigen Ausführungsformen kann der Begriff Zielzustand auch eine Zielobjektauswahl beschreiben, d.h. das Bestimmen eines Objekts im Fahrzeugumfeld (wie z.B. eines vorausfahrenden Fahrzeugs), auf welches die Trajektorienplanung regelt (um z.B. eine Folgefahrt zu realisieren). Dabei kann die Zielauswahl ggf. auch schlicht in der Feststellung bestehen, dass kein Zielobjekt vorhanden ist, wie z.B. in einer Freifahrtsituation.
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Die erwähnten unterschiedlichen Zielzustände können sich jeweils unter der Annahme ergeben, dass das Fahrzeug sich an den unterschiedlichen Positionen aus dem Unsicherheitsbereich befindet. Mit anderen Worten können die mehreren unterschiedlichen Zielzustände ausgehend von den mehreren unterschiedlichen Positionen des Fahrzeugs innerhalb des Unsicherheitsbereichs ermittelt und bewertet werden. Insbesondere kann für jede der unterschiedlichen Positionen ein zugeordneter Zielzustand ermittelt und bewertet werden.
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Bei bevorzugten Ausführungsformen unterscheiden sich die unterschiedlichen Zielzustände durch wenigstens ein Element aus der folgenden Aufzählung: Eine Zielobjektauswahl; eine Zielgeschwindigkeit; eine Ziel-Mittellinie. Dabei ist unter einer Ziel-Mittellinie (Englisch: centerline) eine Linie zu verstehen, auf die im Rahmen der Trajektorienplanung geregelt werden soll.
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Zusätzlich oder alternativ können ausgehend von den mehreren unterschiedlichen Positionen des Fahrzeugs innerhalb des Unsicherheitsbereichs unterschiedliche - insbesondere räumliche - Schranken (Englisch: boundaries oder constraints) ermittelt und beim Planen der Trajektorie berücksichtigt werden. Beispielsweise kann für jede der unterschiedlichen Positionen wenigstens eine zugeordnete Schranke ermittelt werden.
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Bei einer derartigen Schranke kann es sich z.B. um eine rechte oder linke Fahrspurbegrenzung handeln. Die Trajektorienplanung könnte in einem solchen Fall ein Überfahren einer solchen Schranke tendenziell vermeiden (z.B. durch Bestrafung in einem Kostenfunktional) oder als „harte“ Randbedingung sogar strikt verhindern.
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Es liegt auch im Rahmen der Erfindung, dass das Bewerten der unterschiedlichen unterschiedlicher Zielzustände und/oder Kandidatentrajektorien jeweils unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten berücksichtigen kann, mit welchen das Fahrzeug sich an den unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs befinden kann.
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Beispielsweise wird für jede der Positionen wenigstens eine zugeordnete Wahrscheinlichkeit ermittelt. Das Verletzen einer Schranke, die einer bestimmten der unterschiedlichen Positionen zugeordnet ist (z.B. das Überfahren einer linken Fahrspurbegrenzung, die sich unter der Annahme ergibt, dass die jeweilige Position gültig ist) kann dann bei der Bewertung mit der Wahrscheinlichkeit, die der Position zugeordnet ist, gewichtet werden.
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Bei einer vorteilhaften Ausführungsform werden mehrere unterschiedliche Kandidatentrajektorien mittels eines Kostenfunktionals bewertet. Das Kostenfunktional bestraft Abweichungen von mehreren unterschiedlichen Zielzuständen (z.B. in Form von Ziel-Mittellinien) und/oder Übertretungen mehrerer unterschiedlicher Schranken in unterschiedlichem Maße. Dabei werden die mehreren unterschiedlichen Zielzustände und/oder Schranken ausgehend von den mehreren unterschiedlichen Positionen des Fahrzeugs innerhalb des Unsicherheitsbereichs ermittelt.
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Gemäß einer Weiterbildung ist das Kostenfunktional in der Weise ausgestaltet, dass es die Bestrafung der Abweichungen von den unterschiedlichen Zielzuständen und/oder der Übertretungen der unterschiedlichen Schranken entsprechend den Wahrscheinlichkeiten der jeweils zugeordneten unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs gewichtet.
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Bei einigen Ausführungsformen kann darüber hinaus noch ein weiterer Verfahrensschritt vorgesehen sein, in welchem das Fahrzeug entlang der ausgewählten Trajektorien gesteuert wird. Dabei können in einem Zwischenschritt zunächst entsprechende Steuersignale für Aktoren des Fahrzeugs erzeugt werden.
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Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird eine Recheneinrichtung vorgeschlagen, wobei die Recheneinrichtung zum Durchführen eines Verfahrens gemäß dem ersten Erfindungsaspekt ausgelegt ist. Die Recheneinrichtung kann Teil eines Steuerungssystems des Fahrzeugs sein, welches einen oder mehrere Prozessoren (wie z.B. CPUs und/oder GPUs) umfasst, auf welchen die nötigen Rechenoperationen zur Durchführung des Verfahrens ablaufen.
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Ein dritter Aspekt betrifft ein Computerprogramm, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch eine Recheneinrichtung diese veranlassen, ein Verfahren gemäß dem zweiten Erfindungsaspekt auszuführen.
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Ein vierter Aspekt der Erfindung betrifft ein computerlesbares (Speicher)medium, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung durch eine Recheneinrichtung diese veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.
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Es versteht sich dabei, dass die vorstehend im Zusammenhang mit dem dritten und vierten Erfindungsaspekt genannte Recheneinrichtung insbesondere eine Recheneinrichtung gemäß dem zweiten Erfindungsaspekt sein kann.
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Die Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbeispielen sowie unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Dabei sind die in der Beschreibung genannten und/oder in den Zeichnungen alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
- 1 zeigt schematisch eine Beispielsituation mit einem Fahrzeug, wobei eine laterale Lokalisierungsunsicherheit dominiert.
- 2 zeigt schematisch eine Beispielsituation mit einem Fahrzeug, wobei eine longitudinale Lokalisierungsunsicherheit dominiert.
- 3A zeigt schematisch und beispielhaft einen Unsicherheitsbereich bei der Positionsschätzung eines Fahrzeugs.
- 3B zeigt schematisch und beispielhaft drei alternative Schranken für eine Trajektorienplanung, die sich aus dem Unsicherheitsbereich gemäß 3A ergeben.
- 3C zeigt schematisch und beispielhaft drei alternative Ziel-Mittellinien, die sich aus dem Unsicherheitsbereich gemäß 3A ergeben.
- 4 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm eines computerimplementierten Verfahrens zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug.
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Die 1 zeigt in einer Draufsicht schematisch und beispielhaft ein Ego-Fahrzeug 1, welches mit einem Fahrerassistenzsystem ausgestattet ist. Dabei umfasst das Fahrzeug 1 insbesondere eine (nicht explizit dargestellte) Recheneinrichtung, die zum Ausführen einer Trajektorienplanung eingerichtet ist.
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Die Recheneinrichtung kann beispielsweise ein Bordcomputer sein, welcher im Rahmen des Fahrerassistenzsystems des Fahrzeugs 1 Planungs- und Steuerfunktionen ausführt. Die Recheneinheit ist dabei insbesondere zum Durchführen eines Verfahrens zur Trajektorienplanung für das Fahrzeug 1 eingerichtet. Dieses Verfahren umfasst die nachfolgend beschriebenen Schritte, die in 4 in einem schematischen Ablaufdiagramm veranschaulicht sind.
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Zunächst wird mittels der Recheneinrichtung eine Position des Fahrzeugs 1 geschätzt (Schritt 21 in 4). Dabei kann insbesondere geschätzt werden, an welcher Kartenposition einer digitalen Karte sich das Fahrzeug 1 befindet. In dem Beispiel gemäß 1 wird die Position z.B. mit Bezug auf eine Fahrbahn und insbesondere relativ zu seitlichen Fahrspurbegrenzungen geschätzt.
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Das Schätzen 21 der Fahrzeugposition kann beispielsweise unter Verwendung von Daten eines Satellitennavigationssystems (z.B. GPS oder DGPS) erfolgen. Zusätzlich oder alternativ können dabei auch Sensordaten herangezogen werden, die z.B. von einer (in den Figuren nicht explizit dargestellten) Umfeldsensorik des Fahrzeugs bereitgestellt werden. Die Umfeldsensorik kann z.B. einen oder mehrere Radar- und/oder LiDAR-Sensoren und/oder eine oder mehrere Kameras umfassen.
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Ein weiterer Schritt 22 ist das Ermitteln eines Unsicherheitsbereichs U, welcher der geschätzten Fahrzeugposition zugeordnet ist.
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Beispielsweise wird aus einem Abgleich von Satellitennavigationsdaten und/oder Umfeldsensordaten mit digitalen Karteninformationen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bezüglich der Position des Fahrzeugs bestimmt. Die geschätzte Position kann dann z.B. auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilung als Erwartungswert der Position bestimmt werden, und der Unsicherheitsbereich U kann z.B. in Abhängigkeit einer Varianz bzw. einer Kovarianzmatrix der Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden. Im Falle einer Normalverteilung kann der Unsicherheitsbereich U beispielsweise mittels einer Standardabweichung bestimmt werden und sich z.B. insgesamt über eine Länge von zwei Standardabweichungen erstrecken.
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In 1 ist durch den schematisch eingezeichneten Unsicherheitsbereich U, der sich um die Fahrzeugmitte (als die wahrscheinlichste Position) herum vorwiegend quer zu der Fahrbahn erstreckt, insbesondere eine laterale Lokalisierungsunsicherheit veranschaulicht. Die laterale Lokalisierung ist z.B. für die Feststellung relevant, auf welcher Fahrspur das Fahrzeug 1 sich befindet. Dies kann dann z.B. direkt eine Zielgeschwindigkeit auf Basis der Straßentopologie und eines potenziell relevanten Zielfahrzeugs 3 beeinflussen.
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Der Unsicherheitsbereich U in 1 weist eine schematisch angedeutete Feinstruktur mit mehreren gepunktet eingezeichneten Bereichsgrenzen auf, die z.B. unterschiedlichen Grenzwerten einer Wahrscheinlichkeitsverteilung der Fahrzeugposition entsprechen können. So kann z.B. bei Annahme einer Normalverteilung die äußere gepunktete gezeichnete (näherungsweise) Ellipse eine Bereichsgrenze markieren, der einer Standardabweichung von einem Mittelwert der Verteilung entspricht, wohingegen die beiden inneren Ellipsen Bereiche mit geringeren Abweichungen definieren. Dementsprechend kann man, wenn man z.B. eine erste Position in der inneren Ellipse mit zweiten einer Position zwischen den beiden äußeren Ellipsen vergleicht, davon ausgehen, dass das Fahrzeug sich mit einer höheren Wahrscheinlichkeit an der ersten Position befindet als an der zweiten Position.
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In 1 ist mit durchgezogenen Linien eine zweispurige Fahrbahn dargestellt, die die reale Position des Ego-Fahrzeugs 1 (relativ zu der Fahrbahn) verdeutlicht. Demnach befindet sich das Fahrzeug 1 in der Realität sehr weit links auf der linken Fahrspur.
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Demgegenüber zeigt die mit gestrichelten Linien eingezeichnete Fahrbahn in 1 eine (tatsächlich falsche) Position des Ego-Fahrzeugs 1 relativ zu der Fahrbahn an, die die Schätzung 21 als wahrscheinlichste Position ergeben hat. Demnach würde sich das Fahrzeug 1 in einem rechten Abschnitt der linken Fahrspur befinden.
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Aufgrund des ermittelten Unsicherheitsbereichs U steht der Recheneinrichtung des Fahrzeugs 1 die Information zur Verfügung, dass die geschätzte Position mit einer vergleichsweise großen lateralen Unsicherheit behaftet ist und dass das Fahrzeug 1 sich mit einer gewissen (wenngleich geringen) Wahrscheinlichkeit ganz am linken Fahrspurrand befinden kann, wie es in diesem Beispiel auch der Fall ist, wie es anhand der durchgezogenen Fahrbahn verdeutlicht ist.
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Diese Information wird im nächsten Schritt 23, dem Planen einer Trajektorie für das Fahrzeug 1, berücksichtigt. Verfahrensgemäß ist dabei nämlich vorgesehen, dass mehrere unterschiedlicher Zielzustände und/oder mehrerer unterschiedlicher Kandidatentrajektorien bewertet werden (Schritt 23a in 4), wobei die Bewertung 23a jeweils die Möglichkeit berücksichtigt, dass das Fahrzeug 1 sich an mehreren unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs U befinden kann.
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In der Beispielsituation gemäß 1 werden z.B. unterschiedliche Zielzustände in Form von unterschiedlichen Zielobjektauswahlen bewertet. In diesem Zusammenhang ist von Bedeutung, dass die Umfeldsensorik des Ego-Fahrzeugs 1 rechts voraus ein Objekt in Form eines anderen Fahrzeugs 3 erkannt hat. Dabei soll im Rahmen des Ausführungsbeispiels davon ausgegangen werden, dass die Positionsbestimmung des Objekts 3 relativ zu dem Ego-Fahrzeug nicht fehlerbehaftet ist bzw. jedenfalls nicht einem vergleichsweise großen Fehler in der Positionsschätzung unterliegt wie sie durch den eingezeichneten Unsicherheitsbereich U veranschaulicht ist, wobei sich der Unsicherheitsbereich U auf die Positionsbestimmung des Ego-Fahrzeugs 1 (und damit auch des Objekts 3) relativ zu der Fahrbahn bezieht.
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Ausgehend von der wahrscheinlichsten Positionsbestimmung des Ego-Fahrzeugs 1 würde sich das Objekt 3 auf rechten Fahrspur befinden (vgl. die mit gestrichelten Linien eingezeichnete Fahrbahn). Das Objekt 3 wäre demnach für die Trajektorienplanung nicht weiter zu berücksichtigen und das Ego-Fahrzeug 1 könnte einfach auf der linken Fahrspur weiter fahren („keep lane“). Unter dieser Annahme würde eine sinnvolle Zielobjektauswahl in der Feststellung bestehen, dass kein geeignetes Zielobjekt (etwa für eine Folgefahrt) vorhanden ist und dass demnach eine Trajektorie für eine Freifahrt, z.B. entsprechend einer durch den Fahrer vorgebbaren Wunschgeschwindigkeit, umgesetzt werden soll.
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Tatsächlich befindet sich das Objekt 3 jedoch in derselben (linken) Fahrspur wie das Ego-Fahrzeug 1 (vgl. die mit durchgezogenen Linien eingezeichnete Fahrbahn), sodass es unter Umständen zu einer Kollision käme, wenn die Trajektorienplanung das Objekt 3 nicht als Zielobjekt auswählen und berücksichtigen würde.
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Um dies zu verhindern, bewertet ein Algorithmus, den die Recheneinrichtung ausführt, die beiden unterschiedlichen Zielzustände, die sich aus unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs U ergeben (einerseits: kein Zielobjekt und ggf. Freifahrt mit Wunschgeschwindigkeit; andererseits: Folgefahrt mit dem vorausfahrenden Fahrzeug 3 als Zielobjekt) hinsichtlich eines Sicherheitskriteriums, nämlich einer angestrebten Kollisionsvermeidung. Dabei stellt der Algorithmus fest, dass entsprechend einer Worst-Case-Annahme hinsichtlich der betrachteten möglichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs, wonach sich das Ego-Fahrzeug 1 und das Objekt 3 nämlich beide auf der linken Fahrspur befinden können, die zweite Alternative, d.h. das Auswählen des Objekts 3 als Zielobjekt, zu bevorzugen ist.
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Auf der Grundlage dieser Bewertung wird in einem Schritt 23b die zweite Alternative ausgewählt, d.h. beim Planen der Trajektorie wird das vorausfahrende Fahrzeug 3 als Zielobjekt behandelt, um eine Kollision möglichst sicher zu vermeiden.
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Die 2 zeigt eine weitere Beispielsituation mit einem Ego-Fahrzeug 1, welches in einen Kurvenabschnitt einer Fahrbahn einfährt. Für den schematisch dargestellten Unsicherheitsbereich U gelten die vorstehenden Erläuterungen mit Bezug auf 1 analog, mit dem Unterschied, dass bei diesem Beispiel von einer vorwiegend longitudinale Lokalisierungsunsicherheit ausgegangen wird. Dementsprechend erstreckt sich der Unsicherheitsbereich U hier vorwiegend entlang der Fahrbahnrichtung.
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In der Praxis können derartige vergleichsweise große longitudinale Lokalisierungsunsicherheiten z.B. daraus resultieren, dass longitudinale Referenzstrukturen, die sich entlang eines Fahrbahnrandes erstrecken (z.B. Leitplanken und/oder Graskanten) über weite Strecken für die Umfeldsensorik sehr ähnlich aussehen können, sodass die longitudinale Position des Ego-Fahrzeugs 1 nur mit begrenzter Genauigkeit bestimmt werden kann.
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Es sollte ferner beachtet werden, dass sich in der Realität longitudinale Lokalisierungsunsicherheit in, wie in 1 veranschaulicht, und laterale Lokalisierungsunsicherheit, wie in 2 veranschaulicht, überlagern können.
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Wie bereits in dem mit Bezug auf 1 beschriebenen Beispiel enthält das Umfeldmodell des Ego-Fahrzeugs 1 auch bei der Beispielsituation gemäß 2 ein Objekt 3, welches sich in einem gewissen Abstand vor dem Ego-Fahrzeug 1 befindet.
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Die mit durchgezogenen Linien eingezeichnete Fahrbahn verdeutlicht eine jeweilige reale Position des Ego-Fahrzeugs 1 sowie des Objekts 3 relativ zu der Fahrbahn: Das Ego-Fahrzeug 1 fährt auf der linken Spur in einem fast noch geraden Fahrbahnabschnitts auf eine Linkskurve zu. Das ebenfalls auf der linken Spur vorausfahrende Objekt 3 befindet sich bereits am Eingang der Linkskurve in einem leicht gekrümmten Fahrbahnabschnitt.
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Davon abweichend hat eine durch die Recheneinheit des Ego-Fahrzeugs 1 vorgenommenen Positionsschätzung ergeben, dass das Ego-Fahrzeug 1 und das Objekt 3 die durch die mit gestrichelten Linien eingezeichnete Fahrbahn verdeutlichten Positionen relativ zu der Fahrbahn einnehmen. Demnach würde sich das Ego-Fahrzeug 1 immer noch auf der linken Fahrspur befinden, jedoch wäre es im Vergleich zu der realen Situation schon deutlich weiter in die Linkskurve hineingefahren. Das Objekt 3 würde ausgehend von dieser fehlerhaften Positionsschätzung sogar fälschlicherweise auf der rechten Fahrspur verortet.
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Ganz analog zu dem mit Bezug auf das Ausführungsbeispiel gemäß 1 Beschriebenen berücksichtigt jedoch die durch die Recheneinheit des Ego-Fahrzeugs 1 ausgeführte Trajektorienplanung auch in der Beispielsituation gemäß 2 die (nun vorwiegend longitudinale) Lokalisierungsunsicherheit, die durch den Unsicherheitsbereich U schematisch angedeutet ist. Insbesondere führt dabei eine Worst-Case-Bewertung möglicher alternativer Zielzustände für die Trajektorienplanung, die einerseits einer Freifahrt ohne Zielobjekt und andererseits einer Folgefahrt mit dem Fahrzeug 3 als Zielobjekt entsprechen, zu der Auswahl der zuletzt genannten Alternative. Denn nur diese garantiert Kollisionsfreiheit, und zwar auch unter der Berücksichtigung der Möglichkeit, dass das Ego-Fahrzeug 1 und das Objekt 3 in der Weise relativ zu der Fahrbahn positioniert sind wie es durch die mit durchgezogenen Linien eingezeichnete Fahrbahn verdeutlicht ist.
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Abgesehen von einer Zielobjektauswahl können im Rahmen des vorgeschlagenen Verfahrens auch andere Zielzustände in der beschriebenen Weise bewertet und ausgewählt werden.
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Wenn beispielsweise in 2 gar kein potentielles Zielobjekt 3 vorhanden wäre, so könnten sich aus der longitudinalen Lokalisierungsunsicherheit dennoch unterschiedliche Zielzustände ergeben. Beispielsweise könnten sich diese Zielzustände durch eine jeweilige Zielgeschwindigkeit unterscheiden, die an die jeweilige Kurvenkrümmung des unmittelbar bevorstehenden Fahrbahnabschnitts angepasst ist.
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So würde z.B. bei einer Worst-Case-Betrachtung unter Berücksichtigung der möglichen Fahrzeugposition, die durch die gestrichelt eingezeichnete Fahrbahn verdeutlicht ist, eine vergleichsweise niedrige Zielgeschwindigkeit für die nächste zu planende Trajektorie ausgewählt, da demnach eine vergleichsweise starke Kurvenkrümmung unmittelbar bevorstehen würde. Auf diese Weise kann verhindert werden, dass eine zu große Zielgeschwindigkeit für einen bevorstehenden Fahrbahnabschnitt gewählt wird, weil dessen Kurvenkrümmung in Folge eines longitudinalen Lokalisierungsfehlers unterschätzt wird.
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Die 3A zeigt nochmals eine vergrößerte schematische Darstellung eines Ego-Fahrzeugs 1 mit einem Unsicherheitsbereich U, eine vorwiegend longitudinale Lokalisierungsunsicherheit veranschaulicht.
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Der Unsicherheitsbereich U in 3A weist eine schematisch angedeutete Feinstruktur mit mehreren Bereichsgrenzen auf, die z.B. unterschiedlichen Grenzwerten einer Wahrscheinlichkeitsverteilung der Fahrzeugposition entsprechen können. So kann z.B. bei Annahme einer Normalverteilung die äußere, mit einer gestrichelten Linie gezeichnete (näherungsweise) Ellipse eine Bereichsgrenze markieren, der einer Standardabweichung von einem Mittelwert der Verteilung entspricht, wohingegen die beiden inneren Ellipsen, die mit einer Strich-Punkt-Linie bzw. mit einer durchgezogenen Linie eingezeichnet sind, Bereiche mit geringeren Abweichungen vom Mittelwert der Normalverteilung definieren. Dementsprechend kann man, wenn man z.B. eine erste Position in der inneren Ellipse mit einer zweiten Position zwischen den beiden weiter außen verlaufenden Ellipsen vergleicht, davon ausgehen, dass das Fahrzeug sich mit einer höheren Wahrscheinlichkeit an der ersten Position befindet als an der zweiten Position.
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Die 3B illustriert schematisch und beispielhaft drei unterschiedliche bei der Trajektorienplanung zu berücksichtigende räumliche Schranken in Form von linken Fahrspurbegrenzungen, die sich jeweils ausgehend von unterschiedlichen möglichen Positionen des Fahrzeugs 1 innerhalb des in 3A dargestellten Unsicherheitsbereichs U ergeben.
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Die mit einer durchgezogenen Linie eingezeichnete linke Fahrspurbegrenzung ergibt sich ausgehend von der Annahme, dass sich das Ego-Fahrzeug 1 (bzw. dessen Fahrzeugmitte) an einer Position innerhalb des von einer durchgezogenen Linie begrenzten Teilbereichs des Unsicherheitsbereichs U in 3A befindet. Die mit einer Strich-Punkt-Linie eingezeichnete linke Fahrspurbegrenzungen ergibt sich aus der Annahme, dass sich das Ego-Fahrzeug 1 an einer Position in dem Teilbereich des Unsicherheitsbereichs U befindet, der von der durchgezogenen Linie und der Strich-Punkt-Linie in 3A begrenzt wird. Die mit einer gestrichelten Linie eingezeichnete linke Fahrspurbegrenzungen ergibt sich aus der Annahme, dass sich das Ego-Fahrzeug 1 an einer Position in dem Teilbereich des Unsicherheitsbereichs U befindet, der von der Strich-Punkt-Linie und der gestrichelten Linie in 3A begrenzt wird. Genauer gesagt liegt den unterschiedlichen Linien in 3B die Annahme zu Grunde, dass sich das Ego-Fahrzeug 1 jeweils am unteren Rand der jeweiligen Ellipse aus 3A befindet.
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Entsprechend den vorstehenden Erläuterungen können entsprechend der longitudinalen Lokalisierungsunsicherheit und den sich daraus ergebenden unterschiedlichen möglichen Fahrzeugpositionen prinzipiell alle drei in 3B dargestellten linken Fahrspurbegrenzungen für die Trajektorienplanung relevant sein. Dabei entspricht die durchgezogene linke Fahrspurbegrenzung in 3B mit einer größeren Wahrscheinlichkeit den realen Gegebenheiten als die mit einer Strich-Punkt-Linie gezeichnete linke Fahrspurbegrenzung, und letztere ist wiederum mit einer größeren Wahrscheinlichkeit relevant als die gestrichelt eingezeichnete linke Fahrspurbegrenzung.
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Hiervon ausgehend können im Rahmen der Trajektorienplanung z.B. mehrere unterschiedliche Kandidatentrajektorien mittels eines Kostenfunktionals bewertet werden, welches Übertretungen der unterschiedlichen in 3B eingezeichneten Fahrspurbegrenzungen in unterschiedlicher Weise bestraft. Dabei gewichtet das Kostenfunktional die Bestrafung der Übertretungen der Fahrspurbegrenzungen entsprechend den Wahrscheinlichkeiten der jeweils zugeordneten unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs U.
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Demnach wird z.B. ein Übertreten der durchgezogenen linken Fahrspurbegrenzung im Rahmen des Kostenfunktionals mit höheren Kosten bestraft als ein Übertreten der mit der Strich-Punkt-Linie eingezeichneten linken Fahrspurbegrenzung oder der gestrichelt gezeichneten linken Fahrspurbegrenzung.
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Die 3C verdeutlicht eine weitere Variante, bei welcher aus den verschiedenen möglichen Positionen innerhalb der Teilbereich des Unsicherheitsbereichs U an Stelle von unterschiedlichen Fahrbahnbegrenzungen wie in 3A unterschiedliche Ziel-Mittellinien (Englisch: centerlines) abgeleitet wurden. Auf diese Ziel-Mittellinien als Ziel-Zustände kann nun im Rahmen der Trajektorienplanung geregelt werden. Dabei können analog zu dem vorstehend mit Bezug auf 3B Erläuterten mehrere unterschiedliche Kandidatentrajektorien mittels eines Kostenfunktionals bewertet werden, welches Kosten für Abweichungen von den unterschiedlichen in 3C eingezeichneten Ziel-Mittellinien entsprechend den Wahrscheinlichkeiten der jeweils zugeordneten unterschiedlichen Positionen innerhalb des Unsicherheitsbereichs U gewichtet.
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Demnach wird z.B. ein Abweichen von der durchgezogenen Ziel-Mittellinie im Rahmen des Kostenfunktionals mit höheren Kosten bestraft als ein Abweichen von der mit der Strich-Punkt-Linie eingezeichneten Ziel-Mittellinie oder von der gestrichelt Ziel-Mittellinie.
