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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs.
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Die Basis von heutigen und zukünftigen Fahrerassistenzsystemen ist eine Wahrnehmung eines Umfelds des Fahrzeugs mit Hilfe von Sensoren. In den von Sensoren erfassten Umfelddaten werden andere Objekte erkannt und Objektzustände dieser Objekte geschätzt, wie beispielsweise eine Objektposition und eine Objektgeschwindigkeit. Auf Grundlage dieser geschätzten Objektzustände werden durch das Fahrerassistenzsystem bestimmte Entscheidungen getroffen und Maßnahmen mittels einer Aktorik des Fahrzeugs umgesetzt. So wird beispielsweise bei einem fahrerinitiierten automatisierten Fahrstreifenwechsel überprüft, ob ein hinter dem Fahrzeug liegender Bereich auf einer Fahrspur, auf die gewechselt werden soll, frei ist.
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Sensoren weisen jedoch bauartbedingte und/oder physikalisch bedingte Einschränkungen und Ungenauigkeiten auf. So kann es beispielsweise vorkommen, dass ein anderes Fahrzeug als bewegliches Objekt zwar erkannt wird, das Fahrzeug jedoch der falschen Fahrspur zugeordnet wird oder dessen Bewegungsrichtung nicht richtig bestimmt werden kann.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs zu schaffen, mit denen der mindestens eine Objektzustand verbessert geschätzt werden kann.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 10 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Insbesondere wird ein Verfahren zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs zur Verfügung gestellt, wobei Umfelddaten des Umfeldes mittels mindestens eines Sensors erfasst werden, wobei ausgehend von den erfassten Umfelddaten bewegliche Objekte im Umfeld erkannt werden, wobei zumindest für einen Teil der erkannten beweglichen Objekte jeweils mindestens ein Objektzustand geschätzt wird, wobei das Schätzen des mindestens einen Objektzustands unter Berücksichtigung von bereitgestellten Schwarmtrajektorien erfolgt, und wobei der geschätzte mindestens eine Objektzustand bereitgestellt wird.
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Ferner wird insbesondere eine Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs geschaffen, umfassend eine Recheneinrichtung, wobei die Recheneinrichtung dazu eingerichtet ist, mittels mindestens eines Sensors erfasste Umfelddaten zu empfangen, ausgehend von den erfassten Umfelddaten bewegliche Objekte im Umfeld zu erkennen, für zumindest einen Teil der erkannten beweglichen Objekte jeweils mindestens einen Objektzustand zu schätzen, wobei das Schätzen des mindestens einen Objektzustands unter Berücksichtigung von bereitgestellten Schwarmtrajektorien erfolgt, und den geschätzten mindestens einen Objektzustand bereitzustellen.
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Das Verfahren und die Vorrichtung ermöglichen es, einen Objektzustand eines im Umfeld erkannten beweglichen Objektes verbessert zu schätzen. Dies erfolgt, indem beim Schätzen des Objektzustandes neben den erfassten Umfelddaten auch Schwarmtrajektorien berücksichtigt werden. Der Gedanke dahinter ist, dass sich bewegliche Objekte, insbesondere andere Fahrzeuge, überwiegend auf den gleichen Wegen, Pfaden und Fahrspuren bewegen. Die Wege, Pfade und Fahrspuren werden über die Schwarmtrajektorien abgebildet. Durch Berücksichtigung der Schwarmtrajektorien kann eine mit hoher Wahrscheinlichkeit von einem beweglichen Objekt absolvierte Trajektorie beim Schätzen des mindestens einen Objektzustands berücksichtigt werden. Insbesondere kann eine Objektposition und/oder eine Objektbewegung (z.B. in Form einer Objektgeschwindigkeit und einer Richtung der Geschwindigkeit) verbessert geschätzt werden.
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Ein bewegliches Objekt ist insbesondere ein (anderes) Fahrzeug. Prinzipiell kann ein bewegliches Objekt jedoch auch ein Fußgänger oder ein sonstiger Verkehrsteilnehmer sein.
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Ein Objektzustand eines beweglichen Objektes umfasst insbesondere eine Objektposition. Ferner kann ein Objektzustand eines beweglichen Objektes alternativ oder zusätzlich auch eine Geschwindigkeit und/oder eine Geschwindigkeitsrichtung des beweglichen Objektes umfassen. Es kann auch vorgesehen sein, dass ein Objektzustand lediglich eine Zuordnung zu einer Fahrspur einer Straße umfasst.
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Eine Schwarmtrajektorie ist eine von einem beweglichen Objekt, insbesondere von einem oder mehreren Fahrzeugen, in der Vergangenheit absolvierte, insbesondere gefahrene, Trajektorie. Insbesondere umfasst eine Schwarmtrajektorie mehrere von mehreren beweglichen Objekten absolvierte Trajektorien. Mehrere solcher Trajektorien werden dann zu einer Schwarmtrajektorie zusammengefasst, insbesondere fusioniert, sofern ein vorgegebenes Ähnlichkeitsmaß zwischen den mehreren Trajektorien erfüllt ist. Beispielsweise können von mehreren Fahrzeugen auf der gleichen Fahrspur abgefahrene Trajektorien zu einer einzigen Schwarmtrajektorie zusammengefasst, insbesondere fusioniert, werden. Der Schwarmtrajektorie können Eigenschaften zuordnet sein. Insbesondere kann eine solche Eigenschaft eine Anzahl der Fahrzeuge und/oder eine Häufigkeit, mit der die Schwarmtrajektorie benutzt wurde, umfassen. Hierdurch kann beispielsweise eine Fahrzeugdichte bzw. Verkehrsdichte entlang einer Schwarmtrajektorie abgebildet werden. Die Schwarmtrajektorien werden insbesondere auf Grundlage von mittels einer Flotte von Fahrzeugen erfassten historischen Trajektorien erzeugt, beispielsweise in einem zentralen Backendserver. Die Schwarmtrajektorien können beispielsweise in einer Umfeldkarte hinterlegt sein.
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Ein Sensor ist beispielsweise eine Kamera, ein Radarsensor, ein Lidarsensor oder ein Ultraschallsensor. Es kann vorgesehen sein, dass die Vorrichtung den mindestens einen Sensor umfasst.
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Teile der Vorrichtung, insbesondere die Recheneinrichtung, können einzeln oder zusammengefasst als eine Kombination von Hardware und Software ausgebildet sein, beispielsweise als Programmcode, der auf einem Mikrocontroller oder Mikroprozessor ausgeführt wird. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass Teile einzeln oder zusammengefasst als anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) ausgebildet sind.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass ein erkanntes bewegliches Objekt mindestens einer bereitgestellten Schwarmtrajektorie zugeordnet wird, wobei eine Zuordnung des erkannten beweglichen Objekts zu der mindestens einen bereitgestellten Schwarmtrajektorie in Abhängigkeit von Kostenwerten erfolgt, die mittels einer vorgegebenen Kostenfunktion berechnet werden, und wobei das Schätzen des mindestens einen Objektzustands des erkannten beweglichen Objekts unter Berücksichtigung der Zuordnung erfolgt. Durch das Zuordnen kann ein Objektzustand verbessert geschätzt werden. Insbesondere wird hierbei von der Annahme ausgegangen, dass ein erkanntes bewegliches Objekt sich mit hoher Wahrscheinlichkeit auf einer der bereitgestellten Schwarmtrajektorien befindet. Über das Bestimmen eines jeweiligen Kostenwertes können beweglichen Objekten jeweils die plausibelsten Schwarmtrajektorien zugeordnet werden.
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Die Kostenfunktion kann beispielsweise eine oder mehrere der folgenden Parameter berücksichtigen: einen Winkel zwischen einer Bewegungsrichtung des beweglichen Objektes und einem Verlauf einer jeweils betrachteten Schwarmtrajektorie, eine Änderungsrate dieses Winkels, einen (aus den Umfelddaten über die Objektposition bestimmten) Abstand zwischen dem beweglichen Objekt und der jeweils betrachteten Schwarmtrajektorie und eine historische Übereinstimmung zwischen Objektpositionen und der jeweils betrachteten Schwarmtrajektorie etc. Einzelne Parameter können hierbei gewichtet berücksichtigt werden.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die zum Berechnen der Kostenwerte vorgegebene Kostenfunktion in Abhängigkeit von mindestens einem Auswahlkriterium vorgegeben wird. Hierdurch kann eine Kostenfunktion gezielt für eine aktuelle Situation und/oder einen aktuellen Kontext ausgewählt werden. Insbesondere können die Parameter, die in der Kostenfunktion berücksichtigt werden, und deren Gewichtung in Abhängigkeit des mindestens einen Auswahlkriteriums gewählt werden. Ein solches Auswahlkriterium kann beispielsweise ein Straßentyp oder eine Straßeneigenschaft sein (z.B. Kopfsteinpflaster, Asphalt, Landstraße, Autobahn, Anzahl der Fahrspuren, Art und Anzahl der Straßenmarkierungen etc.). Durch die jeweiligen Auswahlkriterien, welche beispielsweise in Form einer Tabelle oder einer Datenbank bereitgehalten werden, kann beispielsweise für unterschiedliche Straßen jeweils eine Gewichtung der vorgenannten Parameter (Winkel, Abstand, Historie...) vorgenommen und/oder andere Vorzeichen innerhalb der Kostenfunktion verwendet werden. Dies ermöglicht es, eine Kostenfunktion in Abhängigkeit von jeweils, beispielsweise für verschiedene Straßeneigenschaften, geforderten Gütekriterien zu wählen.
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In einer alternativen Ausgestaltung kann anstatt einer Kostenfunktion auch eine Nutzenfunktion verwendet werden, die eine Bewertung und eine Auswahl anhand eines Nutzenwertes erlaubt, wobei das Vorgehen hierbei prinzipiell analog ist.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Schwarmtrajektorien in Abhängigkeit von mindestens einem Kontextparameter bereitgestellt werden. Ein solcher Kontextparameter kann beispielsweise der folgende sein: eine aktuelle Tageszeit, ein aktueller Wochentag, ein aktueller Monat, eine Jahreszeit, eine Witterung bzw. das aktuelle Wetter etc. Beispielsweise kann hierdurch berücksichtigt werden, dass Fahrzeuge im Berufsverkehr anders fahren als im normalen Verkehr, beispielsweise mit einer verringerten Geschwindigkeit aufgrund einer erhöhten Fahrzeuganzahl und/oder einer erhöhten Verkehrsdichte. Dieses geänderte Verhalten wird dann über jeweils zugehörige Schwarmtrajektorien abgebildet. Über das Wetter kann beispielsweise berücksichtigt werden, dass Fahrzeuge bei schlechter Sicht aufgrund von Schneefall, Nebel oder Regen anders fahren als bei Sonnenschein, insbesondere mit einer verringerten Geschwindigkeit. Ein weiteres Beispiel für ein bewegliches Objekt ist, dass Fußgänger bei Regen in der Regel weniger dicht am Straßenrand laufen, um einen größeren Abstand zu Pfützen auf der Straße zu halten, die von Fahrzeugen durchfahren und versprüht werden könnten. Entsprechend ändern sich zugehörige Schwarmtrajektorien der Fußgänger.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass für den geschätzten mindestens einen Objektzustand in Abhängigkeit von mindestens einer den Schwarmtrajektorien zugeordneten Eigenschaft ein Gewichtungswert bestimmt und bereitgestellt wird. Hierdurch ist es möglich, dem geschätzten Objektzustand beispielsweise eine Wahrscheinlichkeit zuzuordnen oder einen Objektzustand als Summe von jeweils mit den Gewichtungen gewichteten einzelnen Objektzuständen bereitzustellen.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass zum Bereitstellen der Schwarmtrajektorien eine Umfeldkarte zumindest teilweise in dem Fahrzeug hinterlegt ist oder hinterlegt wird und/oder an das Fahrzeug übermittelt wird, wobei die Schwarmtrajektorien in Abhängigkeit einer aktuellen Position des Fahrzeugs und/oder einem aktuellen Kontext aus der Umfeldkarte abgerufen und bereitgestellt werden. Die Umfeldkarte wird insbesondere mittels einer Fahrzeugflotte aus erfassten Umfelddaten erzeugt. In Fahrzeugen der Fahrzeugflotte verbaute Sensoren erfassen während der Fahrt jeweils fortlaufend ein Umfeld. In diesem Umfeld werden Objekte mittels an sich bekannter Verfahren erkannt. Die jeweils erkannten Objekte werden mit zugehörigen Positionen zu einer Umfeldkarte fusioniert. In diese Umfeldkarte werden auch gefahrene Trajektorien der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte hinterlegt und mit Hilfe eines Ähnlichkeitsmaßes zu Schwarmtrajektorien zusammengefasst bzw. fusioniert. Das Erstellen der Umfeldkarte kann hierbei in Abhängigkeit von mindestens einem Kontextparameter erfolgen, sodass die Umfeldkarte wie voranstehend beschrieben kontextabhängig bereitgestellt werden kann. Ein Fahrzeug kann sich anschließend anhand von erfassten Umfelddaten und/oder einer geographischen Position innerhalb der Umfeldkarte lokalisieren und darin hinterlegte Schwarmtrajektorien, insbesondere für einen bestimmten Umkreis, abrufen und in dem in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren verwenden.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass mit einem erkannten Objekt korrespondierende erfasste Umfelddaten des mindestens einen Sensors auf Grundlage des geschätzten mindestens einen Objektzustands plausibilisiert werden. Hierdurch kann eine Güte der erfassten Umfelddaten abgeschätzt werden. Beispielsweise kann zu den erfassten Umfelddaten ein Plausibilitätswert berechnet und bereitgestellt werden. Ein solcher Plausibilitätswert kann beispielsweise umso größer gewählt werden, je geringer ein Abstand und/oder je geringer eine Winkelabweichung einer Bewegungsrichtung eines erkannten beweglichen Objekts zu einer diesem zugeordneten Schwarmtrajektorie ist. Insbesondere kann ein solcher Plausibilitätswert neben den erfassten Umfelddaten an ein Fahrerassistenzsystem bzw. an eine Fahrzeugsteuerung übermittelt werden. Auf diese Weise können die erfassten Umfelddaten mit einem Maß für deren Plausibilität bereitgestellt werden und unter Berücksichtigung dieser zusätzlichen Information in einem Fahrerassistenzsystem und/oder einer Fahrzeugsteuerung verarbeitet werden.
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In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass ausgehend von dem geschätzten mindestens einen Objektzustand eines im Umfeld erkannten beweglichen Objektes und der oder den Schwarmtrajektorie(n), die dem erkannten beweglichen Objekt zugeordnet ist/sind, mindestens eine zukünftige Objekttrajektorie des erkannten beweglichen Objektes geschätzt und bereitgestellt wird. Hierdurch können eine bzw. mehrere mögliche zukünftige Trajektorie(n) für erkannte bewegliche Objekte bereitgestellt werden. Die zukünftigen Objekttrajektorien können beispielsweise an ein Fahrerassistenzsystem bzw. an eine Fahrzeugsteuerung übermittelt werden, welche ein zukünftiges Verhalten des Fahrzeugs auf Grundlage der geschätzten zukünftigen Trajektorien des beweglichen Objektes unterstützt und/oder steuert. Insbesondere wird eine zukünftige Objekttrajektorie derart gewählt, dass diese dem weiteren Verlauf einer der zugeordneten Schwarmtrajektorien entspricht. Es kann vorgesehen sein, dass bei einer Auswahl der zukünftigen Objekttrajektorie ein kinematisches Objektmodell, beispielsweise eines Fahrzeugs, berücksichtigt wird.
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In einer weiterbildenden Ausführungsform ist vorgesehen, dass der geschätzten mindestens einen zukünftigen Objekttrajektorie in Abhängigkeit von zumindest einer Eigenschaft der zugeordneten Schwarmtrajektorie(n) ein Wahrscheinlichkeitswert zugeordnet ist oder zugeordnet wird. Hierdurch kann einen Eintreffenswahrscheinlichkeit bei einer zukünftigen Planung berücksichtigt werden. Die Eigenschaft kann beispielsweise eine oder mehrere der folgenden umfassen: eine Häufigkeit, mit der die Schwarmtrajektorie abgefahren wurde bzw. eine zugehörige (mittlere) Verkehrsdichte, mit der die Schwarmtrajektorie abgefahren wurde, oder eine Anzahl von Fahrzeugen, die die Schwarmtrajektorie abgefahren haben.
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Weitere Merkmale zur Ausgestaltung der Vorrichtung ergeben sich aus der Beschreibung von Ausgestaltungen des Verfahrens. Die Vorteile der Vorrichtung sind hierbei jeweils die gleichen wie bei den Ausgestaltungen des Verfahrens.
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Nachfolgend wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die Figuren näher erläutert. Hierbei zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs;
- 2 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung einzelner Maßnahmen einer Ausführungsform des Verfahrens;
- 3 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung einzelner Maßnahmen einer Ausführungsform des Verfahrens;
- 4 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung der Zuordnung eines erkannten bewegten Objektes zu einer Schwarmtrajektorie;
- 5a-5c schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Schätzens mindestens einer zukünftigen Trajektorie;
- 6 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung;
- 7 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines weiteren Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung;
- 8 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines weiteren Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung.
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In 1 ist eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung 1 für ein Fahrzeug 50 zum Schätzen mindestens eines Objektzustandes 30 eines beweglichen Objektes im Umfeld eines Fahrzeugs 50 gezeigt. Die Vorrichtung 1 umfasst eine Recheneinrichtung 2 und eine Speichereinrichtung 3. Die Recheneinrichtung 2 kann auf in der Speichereinrichtung 3 hinterlegte Daten zugreifen und auf diesen Daten Rechenoperationen ausführen. Insbesondere führt die Recheneinrichtung 2 das in dieser Offenbarung beschriebene Verfahren aus.
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Der Recheneinrichtung 2 werden mittels mindestens eines Sensors 51 vom Umfeld des Fahrzeugs 50 erfasste Umfelddaten 10 zugeführt. Die Recheneinrichtung 2 empfängt die erfassten Umfelddaten 10. Der mindestens eine Sensor 51 ist beispielsweise eine Kamera, ein Radarsensor, ein Lidarsensor oder ein Ultraschallsensor des Fahrzeugs 50 etc. Es kann hierbei vorgesehen sein, dass die Vorrichtung 1 den mindestens einen Sensor 51 umfasst. Ferner werden der Recheneinrichtung 2 Schwarmtrajektorien 11 zugeführt. Die Schwarmtrajektorien 11 werden beispielsweise mittels eines Backendservers 90 bereitgestellt und an die Recheneinrichtung 2, beispielsweise über eine hierfür eingerichtete Schnittstelle (nicht gezeigt), übermittelt.
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Hierbei kann vorgesehen sein, dass die Schwarmtrajektorien 11 in Abhängigkeit von mindestens einem Kontextparameter 13 bereitgestellt werden. Es kann hierzu vorgesehen sein, dass die Recheneinrichtung 2 den Kontextparameter 13 empfängt oder bestimmt und die Schwarmtrajektorien 11 in Abhängigkeit von diesem Kontextparameter 13, beispielsweise beim Backendserver 90, abfragt und empfängt. Der Kontextparameter 13 umfasst beispielsweise eine aktuelle Tageszeit, einen aktuellen Wochentag, einen aktuellen Monat, eine aktuelle Jahreszeit, eine aktuelle Witterung bzw. das aktuelle Wetter etc. Der Backendserver 90 wählt dann in Abhängigkeit des mindestens einen Kontextparameters 13 Schwarmtrajektorien 11 im Umfeld einer aktuellen Fahrzeugposition des Fahrzeugs 50 aus und übermittelt diese an die Recheneinrichtung 2.
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Die erforderlichen Maßnahmen des Verfahrens werden beispielsweise mittels einzelner Module 100, 101 innerhalb der Recheneinrichtung 2 ausgeführt, wie diese schematisch in der 2 gezeigt ist.
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Ausgehend von den erfassten Umfelddaten 10 erkennt die Recheneinrichtung 2 bewegliche Objekte 20 im Umfeld (Modul 100 in 2). Hierbei können an sich bekannte Mustererkennungsverfahren verwendet werden. Als Ergebnis der Objekterkennung werden beispielsweise eine Objektposition eines erkannten Objektes 20 sowie eine Art des erkannten Objektes 20 bestimmt und bereitgestellt. Zusätzlich erhält das erkannte bewegliche Objekt 20 zur eindeutigen Markierung eine eindeutige Kennung.
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Für zumindest einen Teil der erkannten beweglichen Objekte 20 schätzt die Recheneinrichtung 2 jeweils mindestens einen Objektzustand 30, wobei das Schätzen des mindestens einen Objektzustands 30 unter Berücksichtigung von bereitgestellten Schwarmtrajektorien 11 erfolgt (Modul 101 in 2). Hierbei wird mindestens ein Objektzustand 30, insbesondere für in der Nähe des Fahrzeugs 50 angeordnete bewegliche Objekte 20, geschätzt. Der mindestens eine Objektzustand 30 umfasst beispielsweise eine Objektposition und/oder eine Bewegungsrichtung und eine Geschwindigkeit des jeweiligen beweglichen Objekts 20.
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Der geschätzte mindestens eine Objektzustand 30 wird bereitgestellt, beispielsweise indem der geschätzte mindestens eine Objektzustand 30 in Form eines digitales Datenpakets ausgeben wird. Der mindestens eine Objektzustand 30 kann beispielsweise einem Fahrerassistenzsystem oder einer Fahrzeugsteuerung 52 zugeführt werden.
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Die in dem in der 2 gezeigten Modul 101 hierfür durchgeführten Maßnahmen 200, 201 sind schematisch in der 3 gezeigt.
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Hierbei wird in der Maßnahme 200 ein erkanntes bewegliches Objekt 20 mindestens einer Schwarmtrajektorie 11 zugeordnet. Insbesondere wird das erkannte bewegte Objekt 20 einer der bereitgestellten Schwarmtrajektorien zugeordnet. Maßnahme 200 liefert zu dem betrachteten beweglichen Objekt 20 mindestens eine Zuordnung 21 zu einer oder mehreren Schwarmtrajektorien 11.
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Hierbei ist vorgesehen, dass eine Zuordnung 21 des erkannten beweglichen Objekts 20 zu der mindestens einen bereitgestellten Schwarmtrajektorie 11 in Abhängigkeit von Kostenwerten 23 erfolgt, die mittels einer vorgegebenen Kostenfunktion 22 berechnet werden (vgl. 1). Für die Kostenfunktion 22 kann beispielsweise der Kuhn-Munkers-Algorithmus verwendet werden, auch als Ungarischer Algorithmus bekannt. Die Kostenfunktion 22 kann eine oder mehrere der folgenden Metriken umfassen: eine euklidische Distanz zwischen einer Objektposition des erkannten beweglichen Objektes 20 und Punkten auf einer jeweils betrachteten Schwarmtrajektorie 11, eine Winkelabweichung zwischen einer Ausrichtung und/oder Bewegungsrichtung des beweglichen Objektes 20 und einer jeweils betrachteten Schwarmtrajektorie 11 und/oder probabilistische (Gewichtungs-)Verfahren, beispielsweise in Form einer Mahalanobisdistanz.
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Es kann vorgesehen sein, dass die zum Berechnen der Kostenwerte 23 vorgegebene Kostenfunktion 22 in Abhängigkeit von mindestens einem Auswahlkriterium 24 vorgegeben wird. Ein solches Auswahlkriterium 23 kann beispielsweise ein Straßentyp oder eine Straßeneigenschaften sein (z.B. Kopfsteinpflaster, Asphalt, Landstraße, Autobahn, Anzahl der Fahrspuren, Art und Anzahl der Straßenmarkierungen etc.). Je nach Straßentyp wird dann eine andere Kostenfunktion 22 gewählt, bei der beispielsweise Einflussfaktoren unterschiedlich gewählt und/oder gewichtet sind.
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In der Maßnahme 201 erfolgt eine probabilistische Hypothesenerstellung auf Grundlage der in Maßnahme 200 erfolgten Zuordnung(en) 21. Als Ergebnis werden eine oder mehrere Schätzungen des Objektzustandes 30 mit einer zugehörigen Wahrscheinlichkeit bereitgestellt.
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Der geschätzte Objektzustand 30 kann eine Objektposition, eine Bewegungsrichtung und/oder eine Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung sowie insbesondere probabilistische Hypothesen zu einem zukünftigen Bewegungsverlauf mit den jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten umfassen. Der zukünftige Bewegungsverlauf wird hierbei insbesondere ausgehend von der dem betrachteten beweglichen Objekt 20 zugeordneten Schwarmtrajektorie 11 geschätzt. Basierend hierauf kann in Maßnahme 201 mindestens eine zukünftige Trajektorie 40 des erkannten beweglichen Objektes 20, das heißt zukünftige Objektpositionen, geschätzt werden. Es kann daher mittels des Verfahrens sowohl eine Bewegungshypothese für ein erkanntes bewegliches Objekt 20 als auch eine Bewegungsprädiktion für das erkannte bewegliche Objekt 20 erfolgen.
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Die geschätzte zukünftige Trajektorie 40 kann dann beispielsweise an ein Fahrerassistenzsystem oder eine Fahrzeugsteuerung des Fahrzeugs 50 übermittelt werden. Anschließend kann beispielsweise auf Grundlage der geschätzten zukünftigen Trajektorie 40 überprüft werden, ob eine Assistenzfunktion (z.B. Spurwechsel oder Stauassistenzfunktion) freigegeben wird oder nicht.
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In 4 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung der Zuordnung eines erkannten beweglichen Objektes 20 (dargestellt in Form eines Rechtecks) zu einer Schwarmtrajektorie 11 gezeigt. Beispielhaft ist nur eine einzige Schwarmtrajektorie 11 gezeigt. Beim Zuordnen wird aber eine Vielzahl von Schwarmtrajektorien 11 betrachtet.
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Eine Objektposition P0 des beweglichen Objektes 20 wird hierbei auf Grundlage der erfassten Umfelddaten und einer bekannten Sensorposition bestimmt. Die Sensorposition wird beispielsweise aus einer Fahrzeugposition bestimmt, wobei die Fahrzeugposition beispielsweise über ein Globales Positionsbestimmungssystem oder über eine Lokalisierung des Fahrzeugs innerhalb einer Umfeldkarte bestimmt wird.
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Das bewegliche Objekt 20 bewegt sich mit einer Geschwindigkeit in eine Bewegungsrichtung, symbolisiert durch einen Geschwindigkeitsvektor V1. Mit der Schwarmtrajektorie 11 korrespondiert ebenfalls ein Geschwindigkeitsvektor V2. Der Geschwindigkeitsvektor V2 bildet insbesondere eine gemittelte bzw. fusionierte Geschwindigkeit und eine gemittelte bzw. fusionierte Bewegungsrichtung von anderen Fahrzeugen ab, die diese Schwarmtrajektorie 11 in der Vergangenheit abgefahren sind.
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Positionen des beweglichen Objektes 20 und der Schwarmtrajektorie 11 sind miteinander in ein gemeinsames Koordinatensystem transformiert, sodass eine Zuordnung 21 stattfinden kann.
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Beispielhaft sind drei Metriken A, B, C gezeigt. Hierbei wird mittels der Metrik A ein Winkelunterschied W zwischen den Geschwindigkeitsvektoren V1, V2 berücksichtigt. Hierbei kann zusätzlich auch eine zeitliche Geschwindigkeitsänderung berücksichtigt werden. Mittels der Metrik B wird ein kürzester Abstand D zwischen den Geschwindigkeitsvektoren V1, V2 bzw. zwischen der Objektposition P0 und der Schwarmtrajektorie 11 berücksichtigt. Mittels der Metrik C kann eine Historie berücksichtigt werden, beispielsweise indem jeweils die kürzesten Abstände D (alternativ oder zusätzlich auch die jeweiligen Winkelunterschiede W) zu der Objektposition P0 zu vergangenen Zeitpunkten (gewichtet) berücksichtigt werden.
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Mittels einer oder mehrerer der beispielhaft beschriebenen Metriken A, B, C wird eine Kostenfunktion definiert. Für die bereitgestellten Schwarmtrajektorien 11-y wird mittels einer solchen Kostenfunktion für jede Kombination aus einem beweglichen Objekt 20-x bzw. einer zugehörigen Objektposition P0-x und einer Schwarmtrajektorie 11-y ein Kostenwert 23-x/y bestimmt. Es ist hierbei insbesondere vorgesehen, dass bereits eine Vorauswahl von Schwarmtrajektorien 11-y, beispielsweise zum Eingrenzen einer Anzahl von Schwarmtrajektorien 11-y um eine Fahrzeugposition der Fahrzeugs herum, erfolgt ist, um einen Rechenaufwand beim Auffinden von Zuordnungen 21 zu verringern. Einem beweglichen Objekt 20-x wird dann diejenige Schwarmtrajektorie 11-y mit dem kleinsten Kostenwert 23-x/y zugeordnet. Dies ist in einer in der 4 gezeigten Tabelle schematisch für drei bewegliche Objekte 20-x und drei Schwarmtrajektorien 11-y gezeigt. Es kann auch vorgesehen sein, dass einem beweglichen Objekt 20-x mehrere Schwarmtrajektorien 11-y zugeordnet werden, beispielsweise die zwei oder drei etc. mit den geringsten Kostenwerten 23-x/y etc., das heißt die hinsichtlich eines Bewegungsverlaufs plausibelsten Schwarmtrajektorien.
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In den 5a, 5b und 5c sind schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Schätzens mindestens einer zukünftigen Trajektorie 40 gezeigt. Das Schätzen der mindestens einen zukünftigen Trajektorie 40 erfolgt ausgehend von dem geschätzten mindestens einen Objektzustand des erkannten beweglichen Objektes 20, der beispielsweise zumindest eine aktuelle Objektposition P0 umfasst, und der oder den Schwarmtrajektorie(n) 11-x, die dem erkannten beweglichen Objekt 20 zugeordnet ist/sind. Insbesondere werden hierzu Objektpositionen des beweglichen Objektes 20 zu zukünftigen Zeitpunkten geschätzt (d.h. prädiziert). Für jede der dem bewegten Objekt 20 zugeordneten Schwarmtrajektorien 11-x wird eine Hypothese für einen zukünftigen Fahrverlauf geschätzt. Jeder der Hypothesen kann eine Eintrittswahrscheinlichkeit zugeordnet werden, wobei die Wahrscheinlichkeit insbesondere auf Grundlage zumindest einer Eigenschaft der jeweiligen Schwarmtrajektorie 11-x bestimmt wird. Eine solche Eigenschaft kann beispielsweise eine Häufigkeit sein, mit der die betrachtete Schwarmtrajektorie 11-x in der Vergangenheit abgefahren wurde.
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Das in der 5a gezeigte Beispiel korrespondiert mit einer zweispurigen Schnellstraße, von der eine Abfahrt abzweigt. Die Schwarmtrajektorien 11-1, 11-2 bilden hierbei die Fahrspuren auf der Schnellstraße ab, die Schwarmtrajektorie 11-3 eine Trajektorie entlang der Abfahrt von der Schnellstraße. Da die meisten Fahrzeuge, das heißt die meisten beweglichen Objekte 20 im Umfeld des Fahrzeugs, die Schnellstraße weiter geradeaus fahren und nur wenige die Abfahrt nehmen, ergibt sich für die einzelnen Schwarmtrajektorien 11-x beispielsweise aufgrund eines Rechtsfahrgebots eine Häufigkeitsverteilung, bei der die meisten Fahrzeuge auf der Schwarmtrajektorie 11-2 (rechte Fahrspur) fahren, weniger Fahrzeuge auf der Schwarmtrajektorie 11-1 (linke Fahrspur) und die wenigsten Fahrzeuge auf der Schwarmtrajektorie 11-3 (Abfahrt). Eine solche Verteilung ist schematisch in der 5c gezeigt, wobei die Darstellung die Wahrscheinlichkeit 60 zeigt, mit der Fahrzeuge auf der Schnellstraße in der Vergangenheit ausgehend von der aktuellen Objektposition P0, die jeweils gezeigten Schwarmtrajektorien 11-x benutzt haben.
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Ferner kann ein kinematisches Objektmodell berücksichtigt werden, um eine zukünftige Trajektorie 40 des beweglichen Objektes 20 unter Berücksichtigung physikalischer Gesetzmäßigkeiten des beweglichen Objektes 20, wie beispielsweise eine Trägheit, eine Geschwindigkeit, eine Geschwindigkeitsänderung und/oder ein überhaupt möglicher Lenkeinschlag etc., zu schätzen.
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Ausgehend hiervon wird die zukünftige Trajektorie 40 des beweglichen Objektes 20 (d.h. des anderen Fahrzeugs) geschätzt, das heißt es werden Objektpositionen für zukünftige Zeitpunkte T+n (n ganzzahlig mit n = 1,...,N) geschätzt. Die zukünftige Trajektorie 40 ist schematisch in 5b gezeigt, wobei diese sich aus einer Bewegungsrichtung des beweglichen Objektes 20 unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeit 60 ergibt bzw. unter Beachtung aller Einflussfaktoren am plausibelsten ist.
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Die geschätzte zukünftige Trajektorie 40 des beweglichen Objektes 20 kann anschließend als Trajektoriensignal, beispielsweise in Form eines digitalen Datenpakets, bereitgestellt werden und beispielsweise an eine Fahrzeugsteuerung des Fahrzeugs übermittelt werden, sodass die zukünftige Trajektorie 40 des beweglichen Objektes 20 bei einer Trajektorienplanung für das Fahrzeug berücksichtigt werden kann und/oder zukünftige Umfelddaten des mindestens einen Sensors hiermit plausibilisiert werden können.
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In 6 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung gezeigt. Gezeigt ist eine Kreuzung 70, auf die das Fahrzeug 50 zufährt. Aus der Gegenrichtung und von rechts kommen jeweils bewegliche Objekte 20 in Form von anderen Fahrzeugen, welche sich ebenfalls auf die Kreuzungsmitte zubewegen. Nach dem Erkennen der beweglichen Objekte 20 in den erfassten Umfelddaten werden den beweglichen Objekten 20 jeweils mindestens eine Schwarmtrajektorie 11-y zugeordnet. Im gezeigten Beispiel werden jedem der beweglichen Objekte 20, das heißt den anderen Fahrzeugen, jeweils drei Schwarmtrajektorien 11-y zugeordnet, welche die jeweils möglichen Abflüsse von der Kreuzung 70 abbilden und beispielsweise die drei stärksten Hypothesen für den jeweiligen Fahrverlauf beschreiben.
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Ist das Fahrzeug 50 beispielsweise mit einer Kamera als Sensor 51 zum Erfassen eines Umfeldes ausgestattet, so kann es sein, dass die Kamera zwar die beweglichen Objekte 20 erfassen kann, nicht jedoch - oder zumindest nicht in korrekter Weise - eine genaue Kreuzungstopologie in Form von z.B. einer Spurmarkierung einzelner Fahrspuren auf der Kreuzung 70. Über die jeweiligen Zuordnungen 21 der Schwarmtrajektorien 11-y zu den beweglichen Objekten 20 kann ein Objektzustand 30 der beweglichen Objekte 20 verbessert geschätzt werden, da eine Verortung der beweglichen Objekte 20, das heißt der anderen Fahrzeuge, zu Fahrspuren der Kreuzung 70 erfolgen kann. Ausgehend von den Schwarmtrajektorien 11-y sind sowohl vergangene Objektzustände als auch mögliche zukünftige Objektzustände im Umfeld des Fahrzeugs 50 bekannt bzw. können geschätzt werden. Die jeweils geschätzten Objektzustände 30 umfassen beispielsweise eine Bewegungsrichtung und eine Geschwindigkeit des jeweiligen beweglichen Objektes 20. Zusätzlich können ausgehend von den jeweils zugeordneten Schwarmtrajektorien 11-y jeweils zukünftige Trajektorien (nicht gezeigt) der beweglichen Objekte 20 geschätzt werden.
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In 7 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines weiteren Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung gezeigt. Gezeigt ist eine Autobahn 71, auf der das Fahrzeug 50 und mehrere bewegliche Objekte 20 in Form von anderen Fahrzeugen im Stau stehen. Insbesondere in Stausituationen ist eine kamerabasierte Detektion von Fahrspuren 72 aufgrund von Verdeckungen durch andere Fahrzeuge nur sehr eingeschränkt möglich. Radarsensoren sind in der Lage, vorausfahrende Fahrzeuge zu erfassen und zu erkennen. Eine Spurzuordnung der erkannten vorausfahrenden Fahrzeuge ist jedoch aufgrund der mangelhaften Spurerkennung nicht verlässlich möglich. In solchen Stausituationen stellen daher insbesondere aus einer Kolonne ausscherende Fahrzeuge ein Problem dar.
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Mittels des Verfahrens und der Vorrichtung können Kolonnenspuren über die zugehörigen Schwarmtrajektorien 11-y jedoch verbessert geschätzt werden und eine Zuordnung 21 von Fahrzeugen (bewegliche Objekte 20) zu den Fahrspuren 72 kann zuverlässiger erfolgen, sodass insbesondere ausscherende Fahrzeuge besser erkannt werden können. Hierdurch kann eine Sicherheit in Stausituationen, bei denen das Fahrzeug 50 beispielsweise eine Folgefahrt hinter einem vorausfahrenden Fahrzeug ausführen soll, erhöht werden.
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In 8 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung eines weiteren Anwendungsszenarios einer Ausführungsform des Verfahrens und der Vorrichtung gezeigt. Gezeigt ist eine Straßenkurve 73, die von dem Fahrzeug 50 auf der rechten Fahrspur 72-2 durchfahren wird. Es werden hinter dem Fahrzeug 50, beispielsweise in mittels eines als Heckradar ausgebildeten Sensors erfassten Umfelddaten, in größerem Abstand zwei bewegliche Objekte 20 in Form von anderen Fahrzeugen erkannt. Eine Spurzuordnung ist jedoch aufgrund der starken Krümmung der Straßenkurve 73 nicht ohne weiteres möglich, insbesondere wenn aufgrund eines größeren Abstandes, in dem bewegliche Objekte 20 erkannt werden, Messfehler und/oder eine Messrauschen zunehmen. Eine Spurzuordnung erfolgt dann über eine Zuordnung 21 der jeweils erkannten beweglichen Objekte 20 zu jeweils einer der für das aktuelle Umfeld bereitgestellten Schwarmtrajektorien 11-1, 11-2. Auf diese Weise können das direkt dem Fahrzeug 50 nachfolgende Fahrzeug über die Zuordnung 21 zur Schwarmtrajektorie 11-2 der rechten Fahrspur 72-2 und das anschließend nachfolgende Fahrzeug über die Zuordnung 21 zur Schwarmtrajektorie 11-1 der linken Fahrspur 72-1 zugeordnet werden.
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Ferner kann ein zukünftiger Fahrverlauf in Form von zukünftigen Trajektorien (nicht gezeigt) ausgehend von den den beweglichen Objekten 20 jeweils zugeordneten Schwarmtrajektorien 11-1, 11-2 geschätzt werden.
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Durch das offenbarte Verfahren und die Vorrichtung kann im gezeigten Beispiel insbesondere eine Überholerkennung eines Spurwechselassistenten verbessert werden. Insbesondere wenn ein Freigabesignal zur Freigabe eines automatisierten Spurwechseln bereitgestellt werden muss, kann dieses Freigabesignal ausgehend von dem beschriebenen Verfahren und der Vorrichtung verbessert bereitgestellt werden. Es kann eine Verfügbarkeit und eine Sicherheit eines Spurwechselassistenten in dem Fahrzeug 50 erhöht werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Vorrichtung
- 2
- Recheneinrichtung
- 3
- Speichereinrichtung
- 10
- Umfelddaten
- 11, 11-y
- Schwarmtrajektorie
- 13
- Kontextparameter
- 20, 20-x
- erkanntes bewegliches Objekt
- 21
- Zuordnung
- 22
- Kostenfunktion
- 23, 23-x/y
- Kostenwerte
- 24
- Auswahlkriterium
- 30
- Objektzustand
- 40
- zukünftige Objekttrajektorie
- 50
- Fahrzeug
- 51
- Sensor
- 52
- Fahrzeugsteuerung
- 60
- Wahrscheinlichkeit
- 70
- Kreuzung
- 71
- Autobahn
- 72, 72-x
- Fahrspur
- 73
- Straßenkurve
- 90
- Backendserver
- 100
- Modul
- 101
- Modul
- 200-201
- Maßnahmen
- P0
- Objektposition
- V1
- Geschwindigkeitsvektor (Objekt)
- V2
- Geschwindigkeitsvektor (Schwarmtrajektorie)
- A
- Metrik („Winkel“)
- B
- Metrik („Abstand“)
- C
- Metrik („Historie“)
- D
- Abstand
- W
- Winkelunterschied
