DE102020200620A1 - Detection of a turning process of a second vehicle - Google Patents
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Abstract
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung (24) zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs (12) in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs (14), mit: einer Eingangsschnittstelle (26) zum Empfangen einer drahtlos übermittelten Nachricht von einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit (16) des zweiten Fahrzeugs, wobei die Nachricht Fremdfahrzeugdaten mit Informationen zu einem aktuellen Zustand des zweiten Fahrzeugs umfasst; einer Klassifikationseinheit (28) zum Ermitteln, ob das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird, basierend auf einer Auswertung der Fremdfahrzeugdaten in einem vortrainierten Klassifikationsverfahren; und einer Ausgabeeinheit (30) zum Ausgeben eines Ausgabesignals mit Informationen zu dem Abbiegevorgang, wenn das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird. Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren und ein System (10) zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs (12) in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs (14).The present invention relates to a device (24) for detecting a turning process of a second vehicle (12) in the vicinity of a first vehicle (14), having: an input interface (26) for receiving a wirelessly transmitted message from a vehicle-to-vehicle Communication unit (16) of the second vehicle, the message comprising foreign vehicle data with information on a current state of the second vehicle; a classification unit (28) for determining whether the second vehicle will perform a turning process based on an evaluation of the external vehicle data in a pre-trained classification method; and an output unit (30) for outputting an output signal with information on the turning process when the second vehicle is going to perform a turning process. The present invention further relates to a method and a system (10) for detecting a turning process of a second vehicle (12) in the vicinity of a first vehicle (14).
Description
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs. Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin ein System und ein Verfahren zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs.The present invention relates to a device for detecting a turning process of a second vehicle in the vicinity of a first vehicle. The present invention further relates to a system and a method for detecting a turning process of a second vehicle in the vicinity of a first vehicle.
Moderne Fahrzeuge (Autos, Transporter, Lastwagen, Motorräder etc.) umfassen eine Vielzahl an Systemen, die dem Fahrer Informationen zur Verfügung stellen und einzelne Funktionen des Fahrzeugs teil- oder vollautomatisiert steuern. Über Sensoren werden die Umgebung des Fahrzeugs sowie andere Verkehrsteilnehmer erfasst. Basierend auf den erfassten Daten kann ein Modell der Fahrzeugumgebung erzeugt werden und auf Veränderungen in dieser Fahrzeugumgebung reagiert werden. Durch die fortschreitende Entwicklung im Bereich der autonom und teilautonom fahrenden Fahrzeuge werden der Einfluss und der Wirkungsbereich solcher Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) immer größer. Durch die Entwicklung immer präziserer Sensoren ist es möglich, die Umgebung und den Verkehr zu erfassen und einzelne Funktionen des Fahrzeugs vollständig oder teilweise ohne Eingriff des Fahrers zu kontrollieren. Fahrerassistenzsysteme können dabei insbesondere zur Erhöhung der Sicherheit im Verkehr sowie zur Verbesserung des Fahrkomforts beitragen.Modern vehicles (cars, vans, trucks, motorcycles, etc.) include a large number of systems that provide the driver with information and control individual functions of the vehicle in a partially or fully automated manner. The surroundings of the vehicle and other road users are recorded via sensors. Based on the recorded data, a model of the vehicle environment can be generated and changes in this vehicle environment can be reacted to. As a result of the advancing development in the field of autonomous and semi-autonomous vehicles, the influence and scope of such driver assistance systems (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) are increasing. The development of ever more precise sensors makes it possible to record the environment and the traffic and to control individual functions of the vehicle completely or partially without the intervention of the driver. Driver assistance systems can contribute in particular to increasing traffic safety and improving driving comfort.
Zusätzlich zur Verwendung von Sensoren am eigenen Fahrzeug können über geeignete Kommunikationssysteme auch Daten ausgetauscht werden mit anderen Fahrzeugen (Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation) und/oder mit Infrastrukturobjekten (bspw. Ampeln, Verkehrsleitsysteme, Kameras etc., Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation). Derartige sogenannte V2X-Systeme und die Formate und Inhalte der ausgetauschten Nachrichten sind zwischenzeitlich in der IEEE 1609 Standardfamilie genauer spezifiziert. Für die Zukunft sollen alle Fahrzeuge mit entsprechenden Kommunikationseinheiten ausgerüstet werden. Die ausgetauschten Daten können beispielsweise dazu dienen, ein Verhalten eines autonomen oder teilautonomen Fahrzeugs an eine aktuelle Situation anzupassen.In addition to using sensors on your own vehicle, data can also be exchanged with other vehicles (vehicle-to-vehicle communication) and / or with infrastructure objects (e.g. traffic lights, traffic control systems, cameras, etc., vehicle-to-infrastructure Communication). Such so-called V2X systems and the formats and contents of the exchanged messages have meanwhile been specified more precisely in the IEEE 1609 standard family. For the future, all vehicles are to be equipped with appropriate communication units. The exchanged data can be used, for example, to adapt the behavior of an autonomous or partially autonomous vehicle to a current situation.
Eine Herausforderung besteht darin, in adäquater Weise auf das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer zu reagieren. Hierzu ist es zunächst erforderlich, eine Absicht bzw. ein geplantes Fahrmanöver eines anderen Fahrzeugs zu detektieren. Dann kann eine Reaktion des eigenen Fahrzeugs ermittelt werden. In diesem
Nachteilig an bisherigen Ansätzen zur Erkennung des Verhaltens eines anderen Fahrzeugs ist, dass diese oft nur in vorbekannten Umgebungen zuverlässige Resultate liefern. Zudem werden als Eingangssignal oft Sensordaten vorausgesetzt, die fehlerhaft oder nicht vorhanden sein können, beispielsweise weil eine Kamera das andere Fahrzeug aufgrund einer fehlenden direkten Sichtverbindung nicht erfassen kann.A disadvantage of previous approaches for recognizing the behavior of another vehicle is that they often only provide reliable results in previously known environments. In addition, sensor data are often required as input signals that may or may not be present, for example because a camera cannot detect the other vehicle due to a lack of direct line of sight.
Ausgehend hiervon stellt sich der vorliegenden Erfindung daher die Aufgabe, einen Ansatz zum zuverlässigen Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs zu schaffen. Es soll erkannt werden, ob ein zweites Fahrzeug in einer Umgebung eines eigenen Fahrzeugs in unmittelbarer Zukunft ein Abbiegemanöver vornehmen wird oder nicht. Insbesondere soll ein Ansatz geschaffen werden, der es ermöglicht, in beliebigen Umgebungen zuverlässige Resultate bereitzustellen.Based on this, the present invention therefore has the task of creating an approach for the reliable detection of a turning process of a second vehicle. It should be recognized whether or not a second vehicle in the vicinity of one's own vehicle will make a turning maneuver in the immediate future. In particular, an approach is to be created that makes it possible to provide reliable results in any environment.
Zum Lösen dieser Aufgabe betrifft die vorliegende Erfindung in einem ersten Aspekt eine Vorrichtung zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs, mit:
- einer Eingangsschnittstelle zum Empfangen einer drahtlos übermittelten Nachricht von einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit des zweiten Fahrzeugs, wobei die Nachricht Fremdfahrzeugdaten mit Informationen zu einem aktuellen Zustand des zweiten Fahrzeugs umfasst;
- einer Klassifikationseinheit zum Ermitteln, ob das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird, basierend auf einer Auswertung der Fremdfahrzeugdaten in einem vortrainierten Klassifikationsverfahren; und
- einer Ausgabeeinheit zum Ausgeben eines Ausgabesignals mit Informationen zu dem Abbiegevorgang, wenn das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird.
- an input interface for receiving a wirelessly transmitted message from a vehicle-to-vehicle communication unit of the second vehicle, the message comprising external vehicle data with information on a current state of the second vehicle;
- a classification unit for determining whether the second vehicle will perform a turning process based on an evaluation of the external vehicle data in a pre-trained classification method; and
- an output unit for outputting an output signal with information on the turning process when the second vehicle is going to perform a turning process.
In einem weiteren Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit mit einer Vorrichtung wie zuvor beschrieben.In a further aspect, the present invention relates to a vehicle-to-vehicle communication unit with a device as described above.
Weiterhin betrifft ein Aspekt der vorliegenden Erfindung ein System zum Detektieren eines Abbiegevorgangs eines zweiten Fahrzeugs in einer Umgebung eines ersten Fahrzeugs, mit:
- einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit in einem zweiten Fahrzeug; und
- einer Vorrichtung oder einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit wie zuvor beschrieben.
- a vehicle-to-vehicle communication unit in a second vehicle; and
- a device or a vehicle-to-vehicle communication unit as described above.
Weitere Aspekte der Erfindung betreffen ein entsprechendes Verfahren und ein Computerprogrammprodukt mit Programmcode zum Durchführen der Schritte des Verfahrens, wenn der Programmcode auf einem Computer ausgeführt wird, sowie ein Speichermedium, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, das, wenn es auf einem Computer ausgeführt wird, eine Ausführung des hierin beschriebenen Verfahrens bewirkt.Further aspects of the invention relate to a corresponding method and a computer program product with program code for performing the steps of the method when the program code is executed on a computer, as well as a storage medium on which a computer program is stored which, when executed on a computer, causes the method described herein to be carried out.
Bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung werden in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es versteht sich, dass die vorstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen. Insbesondere können das Verfahren und das Computerprogrammprodukt entsprechend der für die Vorrichtung in den abhängigen Ansprüchen beschriebenen Ausgestaltungen ausgeführt sein.Preferred embodiments of the invention are described in the dependent claims. It goes without saying that the features mentioned above and those yet to be explained below can be used not only in the respectively specified combination, but also in other combinations or on their own, without departing from the scope of the present invention. In particular, the method and the computer program product can be implemented in accordance with the configurations described for the device in the dependent claims.
Erfindungsgemäß ist es vorgesehen, dass von einem zweiten Fahrzeug in einer unmittelbaren Umgebung eines ersten Fahrzeugs per Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation Daten (Fremdfahrzeugdaten) empfangen werden. Basierend auf diesen empfangenen Fremdfahrzeugdaten wird mittels eines vortrainierten Klassifikationsverfahrens ermittelt, ob das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird. Insoweit wird erfindungsgemäß ausgenutzt, dass Daten, die ohnehin per Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation übermittelt werden, als Eingang für einen Ansatz des maschinellen Lernens verwendet werden können. Es wird prädiziert, ob das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird. Diese Information kann dann an einen Fahrzeugführer des ersten Fahrzeugs (eigenen Fahrzeugs) ausgegeben werden. Ebenfalls ist es möglich, dass ausgehend von der Erkennung direkt eine Steuerung eines Aktuators des ersten Fahrzeugs erfolgt. Beispielsweise kann ein Brems- oder Beschleunigungsvorgang eingeleitet bzw. beeinflusst werden, wenn ein zweites Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird.According to the invention, it is provided that data (external vehicle data) are received from a second vehicle in the immediate vicinity of a first vehicle via vehicle-to-vehicle communication. Based on this received third-party vehicle data, a pre-trained classification method is used to determine whether the second vehicle will perform a turning maneuver. In this respect, the invention makes use of the fact that data that are already transmitted via vehicle-to-vehicle communication can be used as an input for a machine learning approach. It is predicted whether the second vehicle will perform a turning maneuver. This information can then be output to a driver of the first vehicle (own vehicle). It is also possible for an actuator of the first vehicle to be controlled directly on the basis of the detection. For example, a braking or acceleration process can be initiated or influenced when a second vehicle is turning.
Durch die erfindungsgemäße Verarbeitung von übermittelten Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsdaten des zweiten Fahrzeugs in einem Klassifikationsverfahren kann eine zuverlässige Prognose des Abbiegeverhaltens des zweiten Fahrzeugs erfolgen. Es ist nicht notwendig, auf Sensoren des ersten Fahrzeugs zurückzugreifen. Zudem müssen keine Daten von Sensoren in der Infrastruktur empfangen werden. Insoweit ist beispielsweise eine Sichtverbindung und eine Aufnahme eines Bildsignals mittels einer Kamera nicht notwendig. Durch die Anwendung eines Verfahrens des maschinellen Lernens kann eine hohe Zuverlässigkeit auch in bislang unbekannten Umgebungen und Situationen erreicht werden. Es ergibt sich im Vergleich zum Stand der Technik eine größere Flexibilität und Prognosegenauigkeit. Durch die Bereitstellung des Ausgabesignals mit Informationen zu dem Abbiegevorgang kann die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer, insbesondere des ersten und des zweiten Fahrzeugs, verbessert werden. Die Unfallgefahr wird reduziert. Zudem kann die Energieeffizienz erhöht werden, indem eine vorausschauende Fahrweise implementiert wird und unnötige Brems- und/oder Beschleunigungsvorgänge vermieden werden. Insbesondere im Bereich der autonomen und teilautonomen Fahrzeuge kann Energie gespart und die Sicherheit erhöht werden.The processing according to the invention of transmitted vehicle-to-vehicle communication data of the second vehicle in a classification method enables a reliable forecast of the turning behavior of the second vehicle to be made. It is not necessary to use sensors from the first vehicle. In addition, there is no need to receive any data from sensors in the infrastructure. In this respect, for example, line of sight and recording of an image signal by means of a camera are not necessary. By using a machine learning method, a high level of reliability can be achieved even in previously unknown environments and situations. Compared to the prior art, there is greater flexibility and forecast accuracy. By providing the output signal with information on the turning process, the safety of road users, in particular of the first and second vehicles, can be improved. The risk of accidents is reduced. In addition, the energy efficiency can be increased by implementing a predictive driving style and avoiding unnecessary braking and / or acceleration processes. In particular in the field of autonomous and semi-autonomous vehicles, energy can be saved and safety increased.
In einer bevorzugten Ausgestaltung ist das vortrainierte Klassifikationsverfahren ein Random Forest-Klassifikator. Ein Random Forest-Klassifikator ist ein Verfahren des maschinellen Lernens für die Klassifizierung und Regression und erzeugt mehrere Entscheidungsbäume zum Bereitstellen einer Prädiktion. Ein solcher Klassifikator funktioniert gut mit einer Mischung an numerischen und kategorischen Merkmalen auf der Eingangsseite. Der Klassifikator kann beispielsweise basierend auf gesammelten Daten verschiedener Fahrzeuge trainiert werden. Es ergibt sich eine hohe Prognosegenauigkeit bei der Voraussage des Abbiegevorgangs des zweiten Fahrzeugs.In a preferred embodiment, the pre-trained classification method is a random forest classifier. A random forest classifier is a machine learning technique for classification and regression and creates multiple decision trees to provide a prediction. Such a classifier works well with a mixture of numerical and categorical features on the input side. The classifier can, for example, be trained based on collected data from various vehicles. This results in a high level of forecasting accuracy when predicting the turning process of the second vehicle.
In einer bevorzugten Ausgestaltung ist die Klassifikationseinheit zum Ermitteln einer Abbiegerichtung des zweiten Fahrzeugs basierend auf der Auswertung der Fremdfahrzeugdaten in dem vortrainierten Klassifikationsverfahren ausgebildet. Die Ausgabeeinheit ist zum Ausgeben der ermittelten Abbiegerichtung ausgebildet. Zusätzlich zu der (binären) Entscheidung, ob ein Abbiegevorgang erfolgt, kann ermittelt werden, ob ein Abbiegen nach links oder nach rechts oder in eine andere Richtung erfolgen soll. Hierdurch können in der weiteren Verarbeitung des Ausgabesignals zusätzliche Informationen bereitgestellt werden. Die Reaktion des ersten Fahrzeugs kann besser angepasst werden. Die Sicherheit und Energieeffizienz können weiter verbessert werden.In a preferred embodiment, the classification unit is designed to determine a turning direction of the second vehicle based on the evaluation of the external vehicle data in the pre-trained classification method. The output unit is designed to output the determined turning direction. In addition to the (binary) decision as to whether a turning process is taking place, it can be determined whether a turning to the left or to the right or in a different direction is to take place. As a result, additional information can be provided in the further processing of the output signal. The reaction of the first vehicle can be better adjusted. Safety and energy efficiency can be further improved.
In einer bevorzugten Ausgestaltung umfasst die Vorrichtung eine Filtereinheit zum Ermitteln einer Position und Fahrtrichtung des zweiten Fahrzeugs basierend auf der empfangenen Nachricht. Die Klassifikationseinheit ist dazu ausgebildet, den Abbiegevorgang nur zu ermitteln, wenn es sich bei dem zweiten Fahrzeug um ein dem ersten Fahrzeug vorausfahrendes Fahrzeug handelt. Grundsätzlich kann für alle Fahrzeuge in der Umgebung des ersten Fahrzeugs, von denen Nachrichten empfangen werden, ein Abbiegevorgang detektiert werden. Vorteilhaft ist, wenn insbesondere für vorausfahrende Fahrzeuge ein Abbiegevorgang detektiert wird. Im Falle eines vorausfahrenden Fahrzeugs kann die eigene Fahrweise angepasst werden, um ein unnötiges Bremsen beziehungsweise Beschleunigen zu vermeiden und einen Unfall zu verhindern.In a preferred embodiment, the device comprises a filter unit for determining a position and direction of travel of the second vehicle based on the received message. The classification unit is designed to determine the turning process only if the second vehicle is a vehicle driving ahead of the first vehicle. In principle, a turning process can be detected for all vehicles in the vicinity of the first vehicle from which messages are received. It is advantageous if a turning process is detected, in particular for vehicles driving ahead. In the case of a vehicle in front, your own driving style can be adjusted in order to avoid unnecessary braking or acceleration and to prevent an accident.
In einer bevorzugten Ausgestaltung umfasst die Vorrichtung eine Steuereinheit zum Ansteuern eines Motors und/oder einer Bremse des ersten Fahrzeugs basierend auf dem Ausgabesignal. Hierdurch wird ein Beschleunigungs- und/oder Bremsvorgang des ersten Fahrzeugs anpassbar, wenn das zweite Fahrzeug einen Abbiegevorgang durchführen wird. Es ist möglich, dass eine Steuereinheit des ersten Fahrzeugs unmittelbar angesteuert wird, um eine Fahrweise des ersten Fahrzeugs anzupassen. Hierdurch kann eine vorausschauende Fahrweise in einem teilautonomen oder autonomen Fahrzeug umgesetzt werden. Es ergibt sich eine verbesserte Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer sowie eine höhere Energieeffizienz.In a preferred embodiment, the device comprises a control unit for controlling a motor and / or a brake of the first vehicle based on the output signal. This makes it possible to adapt an acceleration and / or braking process of the first vehicle when the second vehicle is going to perform a turning process. It is possible for a control unit of the first vehicle to be activated directly in order to adapt a driving style of the first vehicle. In this way, a predictive driving style can be implemented in a partially autonomous or autonomous vehicle. The result is improved safety for all road users and higher energy efficiency.
Vorzugsweise ist die Eingangsschnittstelle zum Empfangen einer standardisierten Dedicated Short Range Message, DSRC, ausgebildet. Insbesondere kann eine Cooperative Awareness Message, CAM, eine Decentralized Environmental Notification Message, DENM, eine Signal Phase and Timing Message, SPAT und/oder eine Map Data Message, MAP empfangen werden. Insbesondere können standardisierte Nachrichten anderer Fahrzeuge empfangen und verarbeitet werden. Besonders vorteilhaft ist die Verwendung von CAM-Nachrichten. Es können einerseits die standardmäßig in CAM-Nachrichten enthaltenen Daten als Eingangsgrößen für die Klassifikation verwendet werden. Andererseits ist es möglich, optionale Felder zu verwenden. Durch die Verwendung standardisierter Nachrichten kann eine Interaktion mit beliebigen anderen Fahrzeugen erfolgen. Eine vorherige Anpassung bzw. ein Aushandeln eines Kommunikationsprotokolls ist nicht notwendig. Es ergibt sich eine verbesserte Sicherheit und eine erhöhte Effizienz für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer.The input interface is preferably designed to receive a standardized Dedicated Short Range Message, DSRC. In particular, a Cooperative Awareness Message, CAM, a Decentralized Environmental Notification Message, DENM, a Signal Phase and Timing Message, SPAT and / or a Map Data Message, MAP can be received. In particular, standardized messages from other vehicles can be received and processed. The use of CAM messages is particularly advantageous. On the one hand, the data contained as standard in CAM messages can be used as input variables for the classification. On the other hand, it is possible to use optional fields. Through the use of standardized messages, interaction with any other vehicles can take place. A prior adaptation or negotiation of a communication protocol is not necessary. This results in improved safety and increased efficiency for all road users involved.
In einer bevorzugten Ausgestaltung umfassen die Fremdfahrzeugdaten einen Lenkradwinkel, eine Lenkradwinkel-Konfidenz eine Lenkradwinkel-Änderungsrate, einen Fahrzeugradwinkel, eine Beschleunigung, eine Beschleunigungskonfidenz, einen Gierwinkel, eine Gierwinkelkonfidenz, eine Geschwindigkeit, eine Richtung und/oder eine Position. Unter einer Konfidenz wird hierin ein Wert verstanden, der eine Sicherheit beziehungsweise eine Unsicherheit eines Messwerts ausdrückt. Die genannten unterschiedlichen Daten erlauben eine Aufstellung eines Modells des maschinellen Lernens mit hoher Aussagekraft bezüglich eines bevorstehenden Abbiegevorgangs eines Fahrzeugs. Es ist möglich, den Klassifikator basierend auf einer Verwendung mehrerer numerischer und kategorischer Merkmale zu trainieren. Während der Trainingsphase können die unterschiedlichen Daten im laufenden Betrieb eines Fahrzeugs gesammelt werden.In a preferred embodiment, the external vehicle data include a steering wheel angle, a steering wheel angle confidence, a steering wheel angle change rate, a vehicle wheel angle, an acceleration, an acceleration confidence, a yaw angle, a yaw angle confidence, a speed, a direction and / or a position. A confidence is understood here to mean a value that expresses a certainty or an uncertainty of a measured value. The various data mentioned allow a machine learning model to be set up with a high level of informative value with regard to an imminent turning maneuver of a vehicle. It is possible to train the classifier based on using multiple numerical and categorical features. During the training phase, the various data can be collected while a vehicle is in operation.
In einer bevorzugten Ausgestaltung ist die Eingangsschnittstelle zum Empfangen einer RAW Message ausgebildet. Die Fremdfahrzeugdaten umfassen eine Reibungskonfidenz und/oder eine Drehrate.In a preferred embodiment, the input interface is designed to receive a RAW message. The external vehicle data include a friction confidence and / or a rate of rotation.
In einer bevorzugten Ausgestaltung ist das Klassifikationsverfahren basierend auf aufgezeichneten Fremdfahrzeugdaten mehrerer Fahrzeuge vortrainiert. Insbesondere kann ein Trainingsdatensatz basierend auf gesammelten Daten mehrerer anderer Fahrzeuge gewonnen werden. Es ist möglich, dass die Trainingsdaten im laufenden Betrieb des ersten Fahrzeugs aktualisiert bzw. ergänzt werden, gegebenenfalls basierend auf empfangenen Daten anderer Fahrzeuge. Hierdurch ergibt sich eine hohe Aussagekraft des Klassifikators bezüglich eines bevorstehenden Abbiegemanövers des zweiten Fahrzeugs.In a preferred embodiment, the classification method is pre-trained based on recorded third-party vehicle data from several vehicles. In particular, a training data set can be obtained based on collected data from several other vehicles. It is possible for the training data to be updated or supplemented while the first vehicle is in operation, possibly based on data received from other vehicles. This results in a high level of informative value of the classifier with regard to an upcoming turning maneuver of the second vehicle.
In einer Ausgestaltung ist die Vorrichtung in eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit integriert. In anderen Worten wird in einem Prozessor einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit ein entsprechendes Klassifikationsverfahren ausgeführt. Es ergibt sich eine erweiterte und verbesserte Datenbearbeitung der empfangenen Daten.In one embodiment, the device is integrated into a vehicle-to-vehicle communication unit. In other words, a corresponding classification method is carried out in a processor of a vehicle-to-vehicle communication unit. The result is an expanded and improved data processing of the received data.
Unter dem Detektieren eines Abbiegevorgangs wird hierin insbesondere eine binäre Entscheidung, ob ein Abbiegevorgang unmittelbar bevorsteht, verstanden. Unmittelbar bevorstehend bedeutet dabei in naher Zukunft, wobei sich eine längere Vorwarnzeit positiv auswirkt. Ein genauer Zeithorizont muss nicht definiert sein. In anderen Worten soll die Prognose, ob ein Abbiegevorgang bevorsteht, so früh wie möglich erfolgen. Spätestens wenn der Abbiegevorgang bereits eingeleitet ist, sollte der Klassifikator eine zuverlässige Erkennung des Abbiegevorgangs liefern. Eine Abbiegerichtung kann insbesondere rechts oder links sein. Es ist auch möglich, dass eine weitere beziehungsweise genauere Angabe einer Richtung, beispielsweise mittels einer Gradzahl, erfolgt. Ein vortrainiertes Klassifikationsverfahren ist ein Algorithmus des maschinellen Lernens, der mittels Trainingsdaten trainiert wurde.The detection of a turning process is understood here to mean, in particular, a binary decision as to whether a turning process is imminent. Immediately imminent means in the near future, with a longer advance warning time having a positive effect. A precise time horizon does not have to be defined. In other words, the prognosis as to whether a turning maneuver is imminent should be made as early as possible. At the latest when the turning process has already been initiated, the classifier should provide reliable detection of the turning process. A turning direction can in particular be right or left. It is also possible for a further or more precise specification of a direction to take place, for example by means of a number of degrees. A pre-trained classification method is a machine learning algorithm that has been trained using training data.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand einiger ausgewählter Ausführungsbeispiele im Zusammenhang mit den beiliegenden Zeichnungen näher beschrieben und erläutert. Es zeigen:
-
1 eine schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Systems zum Detektieren eines Abbiegevorgangs; -
2 eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Vorrichtung; -
3 eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs mit einer erfindungsgemäßen Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit; und -
4 eine schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Fahrzeugs.
-
1 a schematic representation of a system according to the invention for detecting a turning process; -
2 a schematic representation of a device according to the invention; -
3 a schematic representation of a vehicle with a vehicle-to-vehicle communication unit according to the invention; and -
4th a schematic representation of a vehicle according to the invention.
In der
Erfindungsgemäß stehen die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheiten der beiden Fahrzeuge in Kommunikationsverbindung, wie durch den Pfeil angedeutet. Die Umgebung des ersten Fahrzeugs
In der erfindungsgemäßen Vorrichtung
In der
Über die Eingangsschnittstelle
Insbesondere kann die Eingangsschnittstelle
In der Klassifikationseinheit
Vorzugsweise ist das vortrainierte Klassifikationsverfahren dabei dazu ausgebildet zu erkennen, ob ein Abbiegevorgang durchgeführt wird, und zusätzlich auch eine Aussage darüber zu treffen, in welche Richtung der Abbiegevorgang ausgeführt wird. Vorteilhaft ist es insbesondere, wenn zumindest eine Aussage abgeleitet wird, ob ein Links- oder Rechtsabbiegevorgang bevorsteht. Es ist aber auch möglich, eine noch genauere Aussage zu treffen.The pre-trained classification method is preferably designed to recognize whether a turning process is being carried out and, in addition, also to make a statement about the direction in which the turning process is being carried out. It is particularly advantageous if at least one statement is derived as to whether a maneuver to turn left or right is imminent. But it is also possible to make an even more precise statement.
Um die entsprechende Datenauswertung und Kategorisierung bereitzustellen, ist das Klassifikationsverfahren vortrainiert. Hierzu können in einer Trainingsphase Trainingsdaten verwendet werden, die vorab für mehrere Fahrzeuge aufgezeichnet und manuell und/oder automatisch annotiert wurden. Es werden also Daten aufgezeichnet und jeweils festgelegt, zu welchem Zeitpunkt ein Abbiegevorgang durchgeführt wird. Diese Daten dienen für ein Training des Klassifikationsverfahrens und erlauben insbesondere eine Erzeugung mehrerer Entscheidungsbäume in einem Random Forest-Klassifikator. Durch die Verwendung zutreffender Trainingsdaten kann die Zuverlässigkeit bei der Erkennung des Abbiegevorgangs gesteigert werden.The classification process is pre-trained in order to provide the appropriate data evaluation and categorization. For this purpose, training data can be used in a training phase that was recorded in advance for several vehicles and annotated manually and / or automatically. This means that data is recorded and the time at which a turning process is carried out is determined. These data are used to train the classification method and, in particular, allow multiple decision trees to be generated in a random forest classifier. By using the correct training data, the reliability of the detection of the turning process can be increased.
Über die Ausgabeeinheit
Einerseits können hierdurch Unfälle vermieden werden. Andererseits ist es auch möglich, dass die Energieeffizienz beim Fahren verbessert wird, da unnötige Brems- und/oder Beschleunigungsvorgänge vermieden werden.On the one hand, this can prevent accidents. On the other hand, it is also possible that the energy efficiency is improved when driving, since unnecessary braking and / or acceleration processes are avoided.
In der optional vorhandenen Filtereinheit
In der optional vorhandenen Steuereinheit
In der
In der
Die Erfindung wurde anhand der Zeichnungen und der Beschreibung umfassend beschrieben und erklärt. Die Beschreibung und Erklärung sind als Beispiel und nicht einschränkend zu verstehen. Die Erfindung ist nicht auf die offenbarten Ausführungsformen beschränkt. Andere Ausführungsformen oder Variationen ergeben sich für den Fachmann bei der Verwendung der vorliegenden Erfindung sowie bei einer genauen Analyse der Zeichnungen, der Offenbarung und der nachfolgenden Patentansprüche.The invention has been comprehensively described and explained with reference to the drawings and the description. The description and explanation are to be understood as an example and not restrictive. The invention is not limited to the disclosed embodiments. Other embodiments or variations will become apparent to those skilled in the art using the present invention and a careful analysis of the drawings, the disclosure, and the following claims.
In den Patentansprüchen schließen die Wörter „umfassen“ und „mit“ nicht das Vorhandensein weiterer Elemente oder Schritte aus. Der undefinierte Artikel „ein“ oder „eine“ schließt nicht das Vorhandensein einer Mehrzahl aus. Ein einzelnes Element oder eine einzelne Einheit kann die Funktionen mehrerer der in den Patentansprüchen genannten Einheiten ausführen. Ein Element, eine Einheit, eine Schnittstelle, eine Vorrichtung und ein System können teilweise oder vollständig in Hard- und/oder in Software umgesetzt sein. Die bloße Nennung einiger Maßnahmen in mehreren verschiedenen abhängigen Patentansprüchen ist nicht dahingehend zu verstehen, dass eine Kombination dieser Maßnahmen nicht ebenfalls vorteilhaft verwendet werden kann. Ein Computerprogramm kann auf einem nichtflüchtigen Datenträger gespeichert/vertrieben werden, beispielsweise auf einem optischen Speicher oder auf einem Halbleiterlaufwerk (SSD). Ein Computerprogramm kann zusammen mit Hardware und/oder als Teil einer Hardware vertrieben werden, beispielsweise mittels des Internets oder mittels drahtgebundener oder drahtloser Kommunikationssysteme. Bezugszeichen in den Patentansprüchen sind nicht einschränkend zu verstehen.In the claims, the words “comprising” and “having” do not exclude the presence of further elements or steps. The undefined article “a” or “an” does not exclude the presence of a plural. A single element or a single unit can perform the functions of several of the units mentioned in the patent claims. An element, a unit, an interface, a device and a system can be implemented partially or completely in hardware and / or in software. The mere mention of some measures in several different dependent patent claims should not be understood to mean that a combination of these measures cannot also be used advantageously. A computer program can be stored / distributed on a non-volatile data carrier, for example on an optical memory or on a semiconductor drive (SSD). A computer program can be distributed together with hardware and / or as part of hardware, for example by means of the Internet or by means of wired or wireless communication systems. Reference signs in the patent claims are not to be understood as restrictive.
BezugszeichenlisteList of reference symbols
- 1010
- Systemsystem
- 1212th
- zweites Fahrzeugsecond vehicle
- 1414th
- erstes Fahrzeugfirst vehicle
- 1616
- Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit des zweiten FahrzeugsVehicle-to-vehicle communication unit of the second vehicle
- 1818th
- Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationseinheit des ersten FahrzeugsVehicle-to-vehicle communication unit of the first vehicle
- 2020th
- Straßeroad
- 2222nd
- EinmündungConfluence
- 2424
- Vorrichtungcontraption
- 2626th
- EingangsschnittstelleInput interface
- 2828
- KlassifikationseinheitClassification unit
- 3030th
- AusgabeeinheitOutput unit
- 3232
- FiltereinheitFilter unit
- 3434
- SteuereinheitControl unit
- 3636
- FahrzeugsteuergerätVehicle control unit
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant was generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.
Zitierte Nicht-PatentliteraturNon-patent literature cited
- Zusammenhang wird in Tang et al., „Turn Prediction at Generalized Intersections“, IEEE 2015 [0004]The context is described in Tang et al., "Turn Prediction at Generalized Intersections", IEEE 2015 [0004]
Claims (13)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102020200620.2A DE102020200620A1 (en) | 2020-01-21 | 2020-01-21 | Detection of a turning process of a second vehicle |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102020200620.2A DE102020200620A1 (en) | 2020-01-21 | 2020-01-21 | Detection of a turning process of a second vehicle |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102020200620A1 true DE102020200620A1 (en) | 2021-07-22 |
Family
ID=76650404
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102020200620.2A Withdrawn DE102020200620A1 (en) | 2020-01-21 | 2020-01-21 | Detection of a turning process of a second vehicle |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE102020200620A1 (en) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102014009253A1 (en) | 2014-06-20 | 2015-12-24 | Audi Ag | Method for controlling a light distribution of a headlight of a motor vehicle |
DE102017100029A1 (en) | 2016-01-06 | 2017-07-06 | GM Global Technology Operations LLC | PREDICTION OF A DRIVER'S VIEW OF A CROSSROAD |
-
2020
- 2020-01-21 DE DE102020200620.2A patent/DE102020200620A1/en not_active Withdrawn
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
TANG, Bo ; KHOKHAR, Salman ; GUPTA, Rakesh: Turn prediction at generalized intersections. In: IEEE: 4th IEEE Intelligent Vehicles Symposium - 28 June-1 July 2015 - Seoul, South Korea, 2015, S. 1399-1404. - ISSN 931-0587 (P) ; 978-1-4673-7266-4 (E). DOI: 10.1109/IVS.2015.7225911. URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7225911 [abgerufen am 2020-02-20]. |
Zusammenhang wird in Tang et al., „Turn Prediction at Generalized Intersections", IEEE 2015 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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