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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs.
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Mit der zunehmenden Anzahl von Fahrassistenzsystemen, die immer weitere automatisierte Fahrfunktionen bereitstellen, nimmt der Bedarf an Sensordaten und deren Genauigkeit zu.
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Im Falle von Fahrassistenzsystemen, wie z.B. automatischen Einparkassistenten oder einer automatischen Trajektorienplanungsfunktion, ist es sehr wichtig, vor einem Fahrmanöver, (d.h. während einer Planungsphase, und auch während des Umsetzens des Fahrmanövers, d.h. beim Manövrieren, ein klares Bild von der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu haben.
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Da diese Fahrmanöver automatisch, d.h. ohne Fahrereingriff, ausgeführt werden können nicht zuverlässige oder nicht erfasste Hindernisse zu Kollisionen führen. Im Falle eines Parkassistenten kann es beispielsweise eine Herausforderung für konventionelle Ultraschallsensoren sein, niedrige Hindernisse, die sich unter den Stoßstangen des Kraftfahrzeugs befinden, zu erfassen. Deshalb muss der Fahrer zusätzlich die Umgebung des Kraftfahrzeugs überwachen und gegebenenfalls eingreifen.
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In den letzten Jahren wurden in der Sensortechnologie, insbesondere betreffend Kameras- und LIDAR-Sensoren, und im Bereich der entsprechenden Signalverarbeitung, wie z.B. tiefes Lernen oder Hardware-Komponenten wie GPUs, große Fortschritte erzielt. Die Kosten für Kamerasensoren sind deutlich gesunken, während die Kosten für hochauflösendes LIDAR nach wie vor extrem hoch sind. Darüber hinaus erfordern diese Sensortechnologien einen speziellen Einbau in die Fahrzeugkarosserie. Z.B muss sichergestellt werden, dass die Kameraobjektive sauber bleiben, um Fehlfunktionen zu vermeiden, und es sind spezielle Steuergeräte sowie Software erforderlich, was zusätzliche Kosten und einen zusätzlichen Energieverbrauch verursacht.
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Aus der
US 8179241 B2 , der
US 9403482 B2 , der
US 10496890 B2 und der US 2016 / 0339840 A1 sind jeweils Systeme und Verfahren bekannt, um von Umfeldsensoren eines Kraftfahrzeugs erfasste Umfelddaten zu ergänzen, um einen verbesserten Umfelddatensatz repräsentativ für das Umfeld des Kraftfahrzeugs bereitzustellen, indem Schatten oder Leerräume oder tote Winkelbereiche im Sensorfeld kompensiert. Hierzu wird auf Sensordatendaten zurückgegriffen, die von anderen Verkehrsteilnehmern, einer Infrastruktur oder von Smartphones von Fußgängern bereitgestellt werden.
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Aus der
US 9836056 B2 ist ein System und Verfahren bekannt, bei dem darüber hinaus ein Prognosedatensatz repräsentativ für das Umfeld des Kraftfahrzeugs für ein kurzes zukünftiges Zeitfenster mit einer Zeitdauer von einige Sekunden bereitgestellt wird. Der Prognosedatensatz ist dabei repräsentativ für einen simulierten 3D-Umgebung.
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Jedoch nimmt dies Rechnerressourcen des Kraftfahrzeugs in Anspruch und erhöht auch den Energieverbrauch des Kraftfahrzeugs.
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Es besteht also Bedarf daran, Wege aufzuzeigen, wie hier Abhilfe geschaffen werden kann.
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Die Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs, mit den Schritten:
- Erfassen eines Umfelddatensatzes mit Umfeldsensoren des Kraftfahrzeugs,
- Übertragen des Umfelddatensatzes zu einem Cloud-Rechner,
- Erzeugen eines Ergänzungsdatensatzes zum Ergänzen des Umfelddatensatzes durch den Cloud-Rechner,
- Ergänzen des Umfelddatensatzes mit dem Ergänzungsdatensatz um einen ergänzten Umfelddatensatz durch den Cloud-Rechner zu erzeugen, und
- Übertragen des ergänzten Umfelddatensatzes zu dem Kraftfahrzeug.
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Bei dem Umfelddatensatz kann es sich um Rohdaten oder aufbereitete Sensordaten von Umfeldsensoren, wie z.B. Kamera-, Ultraschall-, RADAR- oder LIDAR-Sensoren, des Kraftfahrzeugs handeln. Der Umfelddatensatz wird über eine drahtlose Datenübertragungsverbindung, wie z.B. eine 5G-Verbindung, zu einem Cloud-Rechner übertragen. Bei dem Cloud-Rechner kann es sich um einen Rechner oder ein Netzwerk aus mehreren Rechnern handeln, also um eine IT-Infrastruktur, die beispielsweise über das Internet verfügbar gemacht wird. Sie beinhaltet in der Regel Speicherplatz, Rechenleistung oder Anwendungssoftware als Dienstleistung. So wird - ausgelagert in einer Cloud - eine Sensordatenfusion von dem Umfelddatensatz mit einem von dem Cloud-Rechner bestimmten Ergänzungsdatensatz durchgeführt und der entsprechend ergänzte Umfelddatensatz wieder drahtlos zu dem Kraftfahrzeug übertragen. So können die Rechnerressourcen des Kraftfahrzeugs geschont und zugleich weitere Sensordatenquellen genutzt werden, was den Energiebedarf des Kraftfahrzeugs reduziert und die Qualität der Sensordaten steigert.
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Gemäß einer Ausführungsform überträgt das Kraftfahrzeug einen Zustandsdatensatz indikativ für einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu dem Cloud-Rechner. Bei dem Zustand des Kraftfahrzeugs kann es sich um dessen Position, Fahrtrichtung und/oder Fahrgeschwindigkeit handeln. Mit anderen Worten, der Zustandsdatensatz umfasst Positionsdaten und/oder Fahrtrichtungsdaten und/oder Fahrgeschwindigkeitsdaten des Kraftfahrzeugs und erlaubt so eine einfache Zuordnung von weiteren Sensordaten um den Ergänzungsdatensatz zu bilden.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden in dem Umfelddatensatz zu ergänzende Daten gekennzeichnet und der Cloud-Rechner wertet beim Bestimmen des Ergänzungsdatensatzes den Umfelddatensatz aus. Mit anderen Worten, Kraftfahrzeug bzw. kraftfahrzeugseitig werden Bereiche, die indikativ für Schatten oder Leerräume oder tote Winkelbereiche im Umfeldsensorfeld sind entsprechend gekennzeichnet. Dies kann nach dem Übertragen zu dem Cloud-Rechner in dem Cloud-Rechner bzw. cloudseitig oder alternativ vor dem Übertragen zu dem Could-Rechner im Kraftfahrzeug bzw. kraftfahrzeugseitig erfolgen. Dies reduziert den Rechenaufwand für den Cloud-Rechner bzw.- cloudseitig, da so eine besonders einfache und rechnerressourcenschonende Bestimmung der zu ergänzenden Daten D möglich ist.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist der ergänzte Umgebungsdatensatz ein 4D-Datensatz. Unter 4D wird dabei eine Erweiterung der Darstellung von Körpern im 3D-Raum mit den Koordinaten x, y und z um eine weitere Hilfsdimension, hier einer Zeit-Dimension, verstanden. Somit ist der 4D-Datensatz repräsentativ für einen Zeitablauf innerhalb eines zukünftigen Zeitfensters. Er kann auch als Prognosedatensatz repräsentativ für das Umfeld des Kraftfahrzeugs angesehen werden. So kann der Rechenaufwand zur Bestimmung des zukünftigen Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmer in den Cloud-Rechner verlagert werden, was den Energiebedarf des Kraftfahrzeugs nochmals reduziert und die Qualität der Sensordaten nochmals steigert.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird der Ergänzungsdatensatz durch Auswerten von Daten anderen Verkehrsteilnehmer bestimmt. Hierzu wird z.B. ermittelt, ob sich andern Verkehrsteilnehmer innerhalb eines vorbestimmten Bereichs um das Kraftahrzeug herum befinden und Datensätze des jeweiligen Verkehrsteilnehmers analog zu dem Umfelddatensatz von dem Kraftfahrzeug heruntergeladen. Somit werden quasi durch einen Austausch von Umfelddatensätzen zwischen dem Kraftfahrzeug und den anderen Verkehrsteilnehmern zusätzliche Daten bereitgestellt, was die Qualität der Sensordaten nochmals steigert.
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Ferner gehören zur Erfindung ein Computerprogrammprodukt für ein Kraftfahrzeug, ein Computerprogrammprodukt für einen Cloud-Rechner, ein Steuergerät, ein Kraftfahrzeug mit einem derartigen Steuergerät, ein Cloud-Rechner, sowie ein System mit einem derartigen Kraftfahrzeug und mit einem derartigen Cloud-Rechner.
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Es wird nun die Erfindung anhand einer Zeichnung erläutert. Es zeigen:
- 1 in schematischer Darstellung ein System mit einem Kraftfahrzeug und einem Cloud-Rechner.
- 2 in schematischer Darstellung einen ersten Teil eines Verfahrensablaufs zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
- 3 in schematischer Darstellung einen weiteren Teil eines Verfahrensablaufs zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
- 4 in schematischer Darstellung einen weiteren Teil eines Verfahrensablaufs zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
- 5 in schematischer Darstellung einen weiteren Teil eines Verfahrensablaufs zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
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Es wird zunächst auf 1 Bezug genommen.
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Dargestellt ist ein System 2 mit einem Kraftfahrzeug 4 und einem Cloud-Rechner 8.
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Das Kraftfahrzeug 4 und der Cloud-Rechner 8 sowie ihre nachfolgend jeweiligen Komponenten können für die im Folgenden beschriebenen Aufgaben und Funktionen Hard- und/oder Software-Komponenten aufweisen.
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Das Kraftfahrzeug 4 ist im vorliegenden Ausführungsbeispiel als PKW ausgebildet und weist zumindest ein Fahrassistenzsystem 16, wie einen automatischen Einparkassistenten oder ein anderes Fahrassistenzsystem mit einer automatischen Trajektorieplanungsfunktion auf. Z.B. kann das Kraftfahrzeug 4 als selbstfahrendes Kraftfahrzeug gemäß SAE (J3016) nach einer der SAE-Stufen 1 bis 5 ausgebildet sein.
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Ein kraftfahrzeugseitiger Sender 12 des Kraftfahrzeugs 4 erlaubt es über eine drahtlose Datenverbindung 42 einen Umfelddatensatzes UDS zu dem Cloud-Rechner 8 zu übertragen. Ferner kann mit dem kraftfahrzeugseitiger Sender 12 ein ergänzter Umfelddatensatz UDS' empfangen werden, der von dem Cloud-Rechner 8 bereitgestellt und ebenfalls über die drahtlose Datenverbindung 42 übertragen wurde.
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Ferner weist das Kraftfahrzeug 4 Umfeldsensoren 6 auf. Bei den Umfeldsensoren 6 kann es sich um reale Sensoren zur Erfassung von Umfelddaten handeln, wie z.B. Kamera-, Ultraschall-, RADAR- oder LIDAR-Sensoren oder Ortungssystem wie GPS handeln. Des Weiteren können die Umfeldsensoren 6 auch virtuelle Sensoren sein, die Sensordaten analog zu dem ergänzten Umfelddatensatz UDS' bereitstellen. Der ergänzte Umfelddatensatz UDS' kann ein 4D-Datensatz repräsentativ für einen Zeitablauf innerhalb eines zukünftiges Zeitfenster sein. Er kann als Prognosedatensatz repräsentativ für das Umfeld des Kraftfahrzeugs 2 ausgebildet sein.
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Eine Auswerteeinheit 14 des Kraftfahrzeugs liest die Sensorrohdaten der Umfeldsensoren 6 ein und wertet sei aus, um einen 2D- oder 3D-Bilddatensatz repräsentativ für eine Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 innerhalb eines vorbestimmten Radius um das Kraftfahrzeug 4 herum und für ein vorbestimmtes Zeitfenster zu erstellen. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel erzeugt die Auswerteeinheit 14 z.B. einen 3D-Punktwolkendatensatz mit einem Radius von 50 Metern um das Kraftfahrzeug 4 herum.
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Ein Umfeld 18 ist die reale Weltumgebung, in der sich das Kraftfahrzeug 4 bewegt und das Infrastruktureinrichtungen, Straßen und andere Verkehrsteilnehmer umfasst.
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Ein Umfelddatensender 20 ist dazu ausgebildet Informationen über das Umfeld 18 zu senden, die von externen Sensoren (nicht vom Kraftfahrzeug 4) ausgewertet werden. Diese Informationen können bewertet und über eine V2x-Kommunikation übertragen werden und beim Empfänger, z.B. von Smartphones von Fußgängern bewertet werden.
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Eine virtuelle Plattform 22 befindet sich auf dem Cloud-Rechner 8 und ist dazu ausgebildet unvollständige physikalische Sensordaten mit zusätzlichen externen Sensordaten, simulierten Sensordaten und vorhergesagten Sensordaten zu ergänzen. Mit anderen Worten, im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird auf der virtuellen Plattform 22 ein Ergänzungsdatensatzes EDS erzeugt und ein Umfelddatensatz UDS mit dem Ergänzungsdatensatz EDS ergänzt um einen ergänzten Umfelddatensatz UDS' bereitstellen zu können, wie dies später noch detailliert erläutert wird.
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Ein 3D-Simulationsmodul 24 der virtuellen Plattform 22 stellt eine Umgebung bereit, die in der Lage ist, verkehrs- und mobilitätsorientierte Simulationen in 3D durchzuführen. Das 3D-Simulationsmodul 24 kann hierfür eine Spielengine und/oder einen Verkehrssimulator aufweisen.
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Ein Rekonstruktionsmodul 26 der virtuellen Plattform 22 ist dazu ausgebildet, einen ersten Bilddatensatz der Umgebung des Kraftfahrzeugs 4, einen zweiten erweiterten Bilddatensatz der Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 und einen Prognose-Bilddatensatz der Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 zu bestimmen. Die Bestimmung basiert auf einem x, y, z-Koordinatensystem.
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Ein Verkehrsvorhersagemodul 28 der virtuellen Plattform 22 ist dazu ausgebildet, das Verkehrsgeschehen im Umfeld des Kraftfahrzeugs 4 in dem 3D-Simulationsmodul 24 zu simulieren, und zwar für ein kurzes, sich in die Zukunft erstreckendes Zeitfenster.
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Diese Simulation basiert auf den bereitgestellten Sensordaten. Das Verkehrsvorhersagemodul 28 kann eine Physik-Engine aufweisen, um die Trajektorien des Kraftfahrzeugs 4 und aller virtuellen Verkehrsteilnehmer auf der Grundlage ihrer bekannten Position, Geschwindigkeiten und potenziellen Route (Navigationsdaten) vorherzusagen.
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Ein 3D-Datensatz 30 ist repräsentativ für ein vollständiges 3D-Abbild statischer Bestandteile der Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 basierend auf der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs 4. Basierend z.B. auf GPS-Koordinaten des Kraftfahrzeugs 4 (z.B. Differential-GPS mit 10 cm Genauigkeit) können das beispielsweise aus einer 3D-Kartendatenbank (z.B. OpenDrive, OpenStreetMap, Pegasus, ...) alle 3D-Koordinaten von Straßen, Gebäuden, Infrastruktureinrichtungen, Bäumen usw. um das Kraftfahrzeug 4 herum abgefragt werden.
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Ein Lokalisierungsmodul 32 ist dazu ausgebildet Positionsdaten indikativ für die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs 4 bereitzustellen. Hierzu kann differentielles GPS des Kraftfahrzeugs 4 verwendet werden.
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Ein Umfelddatensender 34 ist zum Austausch von Sensordaten mit Verkehrsteilnehmern gleichen Bereich gemäß den Positionsdaten wie das Kraftfahrzeug 4 ausgebildet.
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Der Umfelddatensender 34 kann über 12x oder V2x oder Smartphones spezifische Sensordaten von anderen Verkehrsteilnehmern anfordern, wie z.B. deren Position, Abmessungen, Geschwindigkeiten und/oder Bewegungsrichtungen.
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Ein cloudseitiger Sender 36 ist zum Datenaustausch mit dem Kraftfahrzeug 4 ausgebildet. So können Sensordaten vom Kraftfahrzeug 4 angefordert werden um ein verbessertes Bild der Umgebung und eine Prognose der Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 d an das Kraftfahrzeug 4 zu senden.
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Eine Physikengine 38 ein Softwaremodul, das dazu ausgebildet ist, das Verhalten aller sich bewegenden Elemente (die als starre Körper betrachtet werden können), nach den Gesetzen der Physik zu bestimmen. Die Physikengine kann z.B. PhysX von NVDIA sein.
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Ein Vorhersagemodul 40 ist dazu ausgebildet eine Exploration basierend von Sensordaten indikativ für einen aktuellen Zustand und eine Vergangenheit durchzuführen um einen 4D-Datensatz indikativ für eine Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 für eine kurze Zeitdauer in die Zukunft bereitzustellen.
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Es wird nun unter zusätzlicher Bezugnahme auf die 2 bis 5 ein Verfahrensablauf zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems 2 erläutert.
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Das Verfahren kann auf eine Anforderung durch ein Anforderungssignal, z.B. auf eine Aktivierung des Fahrassistenzsystems 16 hin initiiert werden, oder das Verfahren wird unterbrechungsfrei permanent ausgeführt um den ergänzten Umfelddatensatz UDS' bereitzustellen.
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In einem ersten Schritt S100 steuert ein Steuergerät 10 des Kraftfahrzeugs 4 die Auswerteeinheit 14 an, die Sensorrohdaten der Umfeldsensoren 6 einzulesen und fasst diese Sensorrohdaten zu dem Umfelddatensatz UDS zusammen. Der Umfelddatensatz UDS kann ein 2D- oder 3D-Bilddatensatz repräsentativ für eine Umgebung des Kraftfahrzeugs 4 sein.
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Ferner steuert in einem weiteren Unterschritt S110 das Steuergerät 10 die Auswerteeinheit 14 derart an, dass diese den Zustandsdatensatz ZDS indikativ für einen Zustand des Kraftfahrzeugs 4 erzeugt. Der Zustandsdatensatz ZDS umfasst im vorliegenden Ausführungsbeispiel Positionsdaten und/oder Fahrtrichtungsdaten und/oder Fahrgeschwindigkeitsdaten des Kraftfahrzeugs 4.
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Des Weiteren steuert in einem weiteren Unterschritt S120 das Steuergerät 10 die Auswerteeinheit 14 derart an, dass diese in dem Umfelddatensatz UDS zu ergänzende Daten D indikativ für Schatten oder Leerräume oder tote Winkelbereiche bestimmt diese in dem Umfelddatensatz UDS und kennzeichnet.
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In einem weiteren Schritt S200 bewirkt das Steuergerät 10, dass der Umfelddatensatz UDS mittels der drahtlosen Datenverbindung 42 zu dem Cloud-Rechner 8 übertragen wird.
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In einem weiteren Schritt S300 erzeugt der Cloud-Rechner 8 den Ergänzungsdatensatzes EDS zum Ergänzen des Umfelddatensatzes UDS.
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Hierzu bestimmt in einem ersten Unterschritt S310 der Cloud-Rechner 8 durch Auswerten des Umfelddatensatzes UDS mit den zu ergänzenden Daten D welche Daten fehlen um die Schatten oder Leerräume oder tote Winkelbereiche aufzufüllen.
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Ferner bestimmt der Cloud-Rechner 8 in einem weiteren Unterschritt S320 durch Auswerten des Zustandsdatensatzes ZDS relevante Positionsdaten und/oder Fahrtrichtungsdaten und/oder Fahrgeschwindigkeitsdaten des Kraftfahrzeugs 4. Dies erlaubt es zu bestimmen welche Datenquellen in Betracht kommen, die als Quelle für die zu ergänzenden Daten D dienen könnten. Mit anderen Worten, so werden Datenquellen aussortiert, an denen das Kraftfahrzeug 4 bereits vorbeigefahren ist.
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In einem weiteren Schritt S400 ergänzt der Cloud-Rechner 8 den Umfelddatensatz UDS mit dem Ergänzungsdatensatz EDS und erzeugt so den ergänzten Umfelddatensatz UDS'.
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Hierzu rekonstruiert der Cloud-Rechner 8 in einem ersten Unterschritt S405 in dem 3D-Simulationsmodul 24 eine 3D-Szene bzw. einen Datensatz DS repräsentativ hierfür um das Kraftfahrzeug 4 herum auf der Grundlage des Umfelddatensatzes UDS und des Zustandsdatensatzes ZDS.
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In einem weiteren Unterschritt S410 wird dann das Kraftfahrzeug 4 virtuell in die 3D-Szene bzw. den Datensatz DS repräsentativ hierfür eingebettet.
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In einem weiteren Unterschritt S415 rekonstruiert der Cloud-Rechner 8 eine erste virtuelle Version eines Punktwolkendatensatzes PDS basierend auf dem Datensatz DS um das Kraftfahrzeug 4 in dem 3D-Simulationsmodul 24 mithilfe des Rekonstruktionsmoduls 26.
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In einem weiteren Unterschritt S420 bestimmt der Cloud-Rechner 8 die zu ergänzenden Daten D indikativ für Schatten oder Leerräume oder tote Winkelbereiche durch Auswerten der ersten virtuellen Version des Punktwolkendatensatzes PDS.
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In einem weiteren Unterschritt S425 führt der Cloud-Rechner 8 eine erste Ergänzung E1 der virtuellen Version des Punktwolkendatensatzes PDS durch und fügt Informationen der 3D-Szene bzw. dem Datensatz DS repräsentativ hierfür hinzu, wie z.B. zusätzliche Echos von Bordsteinen, Gebäuden, Bäumen usw.
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In einem weiteren Unterschritt S430 wird geprüft, ob der Punktwolkendatensatz PDS noch zu ergänzende Abschnitte EA aufweist.
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Wenn der Punktwolkendatensatz PDS keine zu ergänzende Abschnitte EA aufweist wird in einem weiteren Unterschritt S435 der ergänzte Umfelddatensatz UDS' basierend auf einem Punktwolkendatensatz PDS erzeugt das Verfahren mit einem Schritt S500 fortgesetzt.
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In dem weiteren Schritt S500 wird der ergänzten Umfelddatensatz UDS' mittels der drahtlosen Datenverbindung 42 zu dem Kraftfahrzeug 4 übertragen.
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Wenn der Punktwolkendatensatz PDS hingegen noch zu ergänzende Abschnitte EA aufweist wird das Verfahren mit einem weiteren Unterschritt S440 fortgesetzt.
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In dem weiteren Unterschritt S4340 bestimmt der Cloud-Rechner 8 basierend u.a. auf den Positionsdaten andere Verkehrsteilnehmer V in einer vorbestimmten Entfernung bzw. eine vorbestimmte Reisezeit vom Kraftfahrzeug 4 entfernt.
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Der Cloud-Rechner 8 sendet in einem weiteren Unterschritt S445 eine Informationsanfrage I, z.B. mithilfe des Umfelddatensenders 34, an die erfassten Verkehrsteilnehmer V, z.B. innerhalb der vorbestimmten Entfernung. So werden u.a. relevante Positionsdaten und/oder Fahrtrichtungsdaten und/oder Fahrgeschwindigkeitsdaten anderer Verkehrsteilnehmer V abgefragt, mit anderen Worten, Daten eines analogen Zustandsdatensatzes des jeweiligen erfassten Verkehrsteilnehmers V.
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Die durch die Informationsabfrage I gewonnen Daten werden in einem weiteren Zwischenschritt S450 in die 3D-Szene bzw. dem Datensatz DS repräsentativ hierfür eingebettet.
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In einem weiteren Unterschritt S55 führt der Cloud-Rechner 8 eine weitere Ergänzung E2 der virtuellen Version des Punktwolkendatensatzes PDS durch und fügt die durch die Informationsabfrage I gewonnen Daten der anderen Verkehrsteilnehmer V der 3D-Szene bzw. dem Datensatz DS repräsentativ hierfür hinzu. Bei den gewonnenen Daten handelt es sich mit anderen Worten um analoge Punktwolkendatensätze und/oder Umfelddatensätze der jeweiligen Verkehrsteilnehmer V.
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Es kann ein weiterer Unterschritt S460 vorgesehen sein, dass eine von dem Verkehrsvorhersagemodul 28 bereitgestellte Verkehrsvorhersage WH berücksichtigt wird und/oder zu dem Kraftfahrzeug 4 drahtlos übertragen wird.
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Es wird dann analog zu den obigen Ausführungen in dem weiteren Unterschritt S435 der ergänzte Umfelddatensatz UDS' basierend auf dem Punktwolkendatensatz PDS erzeugt und in dem weiteren Schritt S500 dann der ergänzte Umfelddatensatz UDS' mittels der drahtlosen Datenverbindung 42 zu dem Kraftfahrzeug 4 übertragen.
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Der ergänzten Umfelddatensatz UDS' wird dann den Umfeldsensoren 6 zugeordnet in Form von Sensordaten von virtuellen Sensoren und ausgewertet um das Fahrassistenzsystem 16 betreiben zu können.
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Abweichend vom vorliegenden Ausführungsbeispiel kann die Reihenfolge der Schritte und/oder Unterschritte auch eine andere sein. Ferner können mehrere Schritte und/oder Unterschritte zeitgleich bzw. simultan ausgeführt werden. Des Weiteren können auch einzelne Schritte ausgelassen werden.
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So können die Rechnerressourcen des Kraftfahrzeugs 4 geschont und zugleich weitere Sensordatenquellen genutzt werden, was den Energiebedarf des Kraftfahrzeugs 4 reduziert und die Qualität der Sensordaten steigert.
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Bezugszeichenliste
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- 2
- System
- 4
- Kraftfahrzeug
- 6
- Umfeldsensor
- 8
- Cloud-Rechner
- 10
- Steuergerät
- 12
- kraftfahrzeugsseitiger Sender
- 14
- Auswerteeinheit
- 16
- Fahrassistenzsystem
- 18
- Umfeld
- 20
- Umfelddatensender
- 22
- virtuelle Plattform
- 24
- 3D-Simulationsmodul
- 26
- Rekonstruktionsmodul
- 28
- Verkehrsvorhersagemodul
- 30
- 3D-Datensatz
- 32
- Lokalisierungsmodul
- 34
- Umfelddatensender
- 36
- cloudseitiger Sender
- 38
- Physikengine
- 40
- Vorhersagemodul
- 42
- drahtlose Datenverbindung
- D
- zu ergänzende Daten
- DS
- Datensatz
- E1
- Ergänzung
- E2
- Ergänzung
- EA
- zu ergänzende Abschnitte
- EDS
- Ergänzungsdatensatz
- I
- Informationsanfrage
- PDS
- Punktwolkendatensatz
- V
- Verkehrsteilnehmer
- WH
- Verkehrsvorhersage
- UDS
- Umfelddatensatz
- UDS'
- ergänzter Umfelddatensatz
- ZDS
- Zustandsdatensatz
- S100
- Schritt
- S200
- Schritt
- S300
- Schritt
- S400
- Schritt
- S500
- Schritt
- S110
- Unterschritt
- S120
- Unterschritt
- S310
- Unterschritt
- S320
- Unterschritt
- S405
- Unterschritt
- S410
- Unterschritt
- S415
- Unterschritt
- S420
- Unterschritt
- S425
- Unterschritt
- S430
- Unterschritt
- S435
- Unterschritt
- S440
- Unterschritt
- S445
- Unterschritt
- S450
- Unterschritt
- S455
- Unterschritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 8179241 B2 [0006]
- US 9403482 B2 [0006]
- US 10496890 B2 [0006]
- US 9836056 B2 [0007]
