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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie gemäß den Hauptansprüchen.
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An Systeme für Fahrerassistenz (engl. ADAS = automated driving/automated steeing) und Automatisiertes Fahren (engl. AD = automated driving) werden hohe Anforderungen an Tracking-Genauigkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit, Komfort, Energie-Effizienz und weitere Systemeigenschaften gestellt. Diese Eigenschaften sollten im gesamten Arbeitsbereich des Systems sichergestellt werden. Systeme zur Fahrerassistenz (ADAS) und zu automatisiertem Fahren (AD) werden oftmals häufig in einer modularen Architektur realisiert, die beispielsweise aus einer Planungskomponente und einer Regelungs- bzw. Umsetzungskomponente besteht. Diese Architektur bietet Vorteile bei der Erreichung der Systemziele der Verfügbarkeit und der Sicherheit und ermöglicht zusätzlich auch eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit der Systeme auf verschiedene Fahrzeugkonfigurationen. Jedoch sollte in der Planungskomponente die Fahrzeugkonfiguration sehr genau bekannt sein, um insbesondere die Eigenschaften „Komfort“ und „Energie-Effizienz“ zu adressieren, da diese z. B. eng mit dem verfügbaren Antriebstrang verbunden sind. Dadurch ergibt sich ein hoher Aufwand bei der Applikation des ADAS- oder AD-Systems auf ein bestimmtes Fahrzeug, da sowohl die Umsetzungs- als auch die Planungskomponente explizit auf das konkret zu betrachtende Fahrzeug abgestimmt werden müssten und nicht universell eingesetzt oder programmiert werden können.
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Vor diesem Hintergrund schafft die vorliegende Erfindung ein verbessertes Verfahren und eine verbesserte Vorrichtung zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie gemäß den Hauptansprüchen. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
- - Einlesen einer von dem Fahrzeug abzufahrenden Fahrttrajektorie, eines Fahrtparameters und zumindest eines Betriebsparameters zumindest einer Komponente des Fahrzeugs, wobei die Fahrttrajektorie einen Weg zu einem geplanten Ziel einer Fahrt des Fahrzeugs repräsentiert, der Fahrtparameter eine physikalische Größe während der Fahrt des Fahrzeugs repräsentiert und der Betriebsparameter zumindest eine physikalische Größe oder einen davon abgeleiteten Wert repräsentiert, die einen Betriebspunkt der Komponente des Fahrzeugs abbildet;
- - Ermitteln eines Betriebspunktwerts aus dem Betriebsparameter, wobei der zumindest eine Betriebsparameters in einem Ermittlungsalgorithmus verarbeitet wird; und
- - Bestimmen eines Steuerparameters zur Ansteuerung eines Fahraktuators des Fahrzeugs unter Verwendung der Fahrttrajektorie, des Fahrtparameters und des Betriebspunktwerts, um eine Fahrt des Fahrzeugs zum Ziel entlang der Fahrttrajektorie anzusteuern.
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Unter einer Fahrttrajektorie kann beispielsweise eine Information über Ortskoordinaten verstanden werden, die das Fahrzeug in unmittelbarer Zukunft bei der Fahrt erreichen soll. Unter einem Fahrzeug kann vorliegend beispielsweise ein PKW, jedoch auch ein LKW, ein Omnibus, ein Motorrad oder ein anderes auf einer Fahrbahn frei fahrendes Kraftfahrzeug verstanden werden. Unter einem Fahrtparameter kann beispielsweise eine die Fahrt des Fahrzeugs beschreibende physikalische Größe, beispielsweise eine Geschwindigkeit, eine Gierrate, eine Beschleunigung oder dergleichen verstanden werden. Unter einer Komponente des Fahrzeugs kann beispielsweise eine für den Antrieb oder die Lenkung erforderliche Komponente verstanden werden, zum Beispiel ein Motor, Getriebe oder ein Lenksystem. Jedoch kann unter der Komponente des Fahrzeugs ein anderes Element wie beispielsweise ein Energiespeicher verstanden werden. Unter einem Betriebsparameter einer solchen Komponente des Fahrzeugs kann beispielsweise eine Temperatur, eine Spannung, eine Drehzahl oder dergleichen verstanden werden, insbesondere die sich während des Betriebs des Fahrzeugs auf der Fahrt ändern kann. Unter einem Betriebspunktwert kann vorliegend eine Größe verstanden werden, die unter Verwendung eines Ermittlungsalgorithmus aus dem Betriebsparameter erhalten oder abgeleitet werden kann.
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Der Betriebsparameter kann auch in Form einer Zeitreihe von Werten vorliegen, die die physikalische Größe der Komponente des Fahrzeugs zu unterschiedlichen Zeitpunkten bildet. Unter einem Ermittlungsalgorithmus kann vorliegend Algorithmus verstanden werden, der unter Berücksichtigung der Information aus dem Betriebsparameter den Betriebspunktwert ermitteln kann. Hierzu kann beispielsweise der Ermittlungsalgorithmus zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfasste Werte des Betriebsparameter miteinander und/oder mit weiteren Größen verknüpfen, um beispielsweise eine Zielfunktion zu optimieren. Eine solche Zielfunktion kann beispielsweise eine Funktion sein, die eine möglichst hohe Energieeffizienz bei der Fahrt des Fahrzeugs realisiert (beispielsweise einen Spritverbrauch während der Fahrt des Fahrzeugs möglichst) und/oder einen Komfort für einen Nutzer des Fahrzeugs maximiert (beispielsweise ein Wanken des Fahrzeugs auf der Fahrt entlang der Fahrttrajektorie möglichst minimiert). Unter einem Fahraktuator kann beispielsweise ein Element verstanden werden, welches die Führung des Fahrzeugs entlang der Fahrttrajektorie beeinflusst oder steuert. Beispielsweise kann ein Fahraktuator ein Antriebsmotor des Fahrzeugs, ein Lenkmotor, ein Bremssystem oder dergleichen sein, das eine Führung des Fahrzeugs entlang der Fahrttrajektorie ermöglicht oder realisiert.
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Der hier vorgeschlagene Ansatz basiert auf der Erkenntnis, dass durch die Ermittlung des Betriebspunktwerts vor und unabhängig bzw. entkoppelt von der Ermittlung des Steuerparameter zur Ansteuerung des Fahraktuators des Fahrzeugs eine deutliche Reduktion des numerischen und/oder schaltungstechnischen Aufwandes zur Bestimmung dieses Steuerparameter möglich ist. Es sind somit nicht mehr eine Vielzahl von Kombinationen von unterschiedlichen Betriebspunktwert des Fahrzeugs zu berücksichtigen, wenn der Steuerparameter für die Ansteuerung des Fahr Aktuators ermittelt wird. Vielmehr kann im Schritt des Ermittelns unter Verwendung des Ermittlungsalgorithmus eine „Voraboptimierung“ erfolgen, in welcher aus dem Betriebsparameter bei Berücksichtigung von fahrzeug- und/oder fahrtspezifischen Gegebenheiten der entsprechende Betriebspunktwert ermittelt wird, der nachfolgend in der Fahrttrajektorienplanung bzw. einer Trajektorienumsetzung bzw. -regelung lediglich als einfacher Parameter mit entsprechend geringem Aufwand für die Bestimmung des Steuerparameters berücksichtigt werden kann.
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Günstig ist eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Ermittelns ein skalarer Betriebspunktwert ermittelt wird. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, eine sehr kompakte Information in der Form eines Skalars für den Betriebspunktwert bei der Bestimmung des Steuerparameters verwenden zu können. Es kann somit ebenfalls eine deutliche Reduktion der Komplexität der Bestimmung des Steuerparameters erreicht werden.
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Technisch sehr elegant und mit bereits ausgereiften Verfahren umgesetzt werden kann eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Ermittelns der Betriebspunktwert unter Verwendung eines Ermittlungsalgorithmus auf der Basis eines neuronalen Netzes, eines Algorithmus mit einer künstlichen Intelligenz, eines Algorithmus des überwachten und/oder verstärkenden Lernens, eines Funktionsapproximationsverfahrens, eines Algorithmus zur Suche eines Wertes aus einer Nachschlagetabelle, eines heuristischen Algorithmus und/oder eines Modells einer prädiktiven Regelung ermittelt wird. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, den Betriebspunktwert auch dann zuverlässig und präzise oder schnell zu ermitteln, wenn mehrere unterschiedliche Betriebsparameter oder Fahrzeugparameter oder entsprechende Parameter zu unterschiedlichen Zeitpunkten für die Optimierung eines Fahrverhaltens zu berücksichtigen sind.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes kann im Schritt des Einlesens als Betriebsparameter ein Wert eingelesen werden, der zumindest eine Geschwindigkeit, einen Schaltzustand der Komponente des Fahrzeugs, eine Temperatur, ein Ladungszustand, eine auf ein Fahrzeugelement wirkende Kraft, ein Moment oder einen von zumindest einem dieser Werte abgeleiteten Parameter repräsentiert. Unter einer Geschwindigkeit kann vorliegend beispielsweise eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs verstanden werden. Unter einem Schaltzustand kann beispielsweise eine eingelegte Gangstufe eines Getriebes verstanden werden. Eine Temperatur kann beispielsweise eine Temperatur eines Antriebsmotors, einer Bremseinheit oder eines Energiespeichers repräsentieren, wobei auch ein Ladungszustand als eine Größe beispielsweise in Bezug auf einen Energiespeicher wie beispielsweise einen Akkumulator des Fahrzeugs verstanden werden. Eine auf ein Fahrzeugelement wirkende Kraft oder ein Moment kann beispielsweise eine auf Räder des Fahrzeugs wirkende Kraft oder ein auf eines dieser Elemente wirkendes Moment verstanden werden. Eine solche Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes bietet den Vorteil, dass besonders derartige Betriebsparameter eine wichtige Information über das Fahrverhalten des Fahrzeugs liefern, beispielsweise auch in Bezug auf ein Optimierungsproblem wie eine energieeffiziente oder komfortable Fahrweise. Die Berücksichtigung eines derartigen Betriebsparameter bzw. eines daraus abgeleiteten Betriebspunktwertes ermöglicht somit eine Optimierung der Fahrt des Fahrzeugs auf einer gewünschten Fahrttrajektorie.
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Besonders günstig ist ferner eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Einlesens als Betriebsparameter eine Zeitreihe eingelesen wird, deren Elemente die zumindest eine physikalische Größe oder von der zumindest einen physikalischen Größe abgeleiteten Wert der Komponente des Fahrzeugs zu unterschiedlichen Zeitpunkten repräsentierten. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, dass eine zeitliche Variation des Betriebsparameters bei der Bestimmung des (auch aktuellen) Betriebspunktwertes berücksichtigt werden kann, sodass eine Wirkung der Veränderung des Betriebspunktwertes erkannt und beispielsweise der Betriebspunktwert entsprechend einer gewünschten Zielfunktion bzw. einem angestrebten Optimierungsproblem angepasst werden kann.
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Denkbar ist ferner eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Ermittelns der Betriebspunktwert unter Verwendung einer Kostenfunktion zur Minimierung einer für die Fahrt aufzuwendenden Energie oder eine Kostenfunktion zur Erhöhung eines Komforts eines Fahrzeuginsassen ermittelt wird. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, die Akzeptanz des hier vorgeschlagenen Ansatzes einem Nutzer des Fahrzeugs zu erhöhen und zugleich beispielsweise auch eine unnötige Belastung einer Umwelt durch Emissionen zu vermeiden.
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Besonders vorteilhaft ist weiterhin eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Einlesens als Fahrttrajektorie ein Verlauf von Ortskoordinaten eingelesen wird, die bei einer Fahrt des Fahrzeugs innerhalb von höchstens einer zehn Fahrzeit, insbesondere innerhalb einer Fahrzeit von höchstens einer Minute und/oder die bei einer Fahrt des Fahrzeugs innerhalb einer Strecke von höchstens 1000 Metern, insbesondere innerhalb einer Strecke von höchstens 100 Metern erreicht wird und/oder wobei als Fahrttrajektorie ferner eine Topografieinformation über eine von dem Fahrzeug zu befahrende Strecke eingelesen wird. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, speziell für den aktuell unmittelbar nachfolgend zu befahrenen Streckenabschnitt eine Optimierung des Fahrverhaltens des Fahrzeugs zu ermöglichen. Beispielsweise kann eine solche Optimierung in einer frühzeitigen Ansteuerung des Motors zur Beschleunigung von der Steigung oder einer rechtzeitigen Rücknahme eines Antriebsmoments vor einer auf „Halt“ geschalteten Lichtzeichenanlage implementiert sein, sodass einerseits eine möglichst geringe oder abrupte Änderung der Fahrzeugbewegungen als auch eine hohe Energieeffizienz der Fahrweise des Fahrzeugs erreicht werden kann.
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Auch kann gemäß einer weiteren Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes im Schritt des Bestimmens ein Steuerparameter zur Ansteuerung eines Antriebsmotors, eines Bremselementes und/oder oder eines Lenkaktuators bestimmt werden, insbesondere um das Fahrzeug automatisiert zu steuern. Eine solche Ausführungsform bietet den Vorteil, zumindest ein zentrales Fahrzeugführungselement durch den Steuerparameter ansteuern zu können und hierdurch die vorstehend genannten Vorteile schnell und zuverlässig realisieren zu können.
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Gemäß einer besonders günstigen Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes können die Schritte des Verfahrens wiederholt ausgeführt werden, insbesondere wobei im wiederholt ausgeführten Schritt des Ermittelns ein Verändern des Ermittlungsalgorithmus unter Verwendung im Schritt des Einlesens eingelesenen Betriebsparameter und im wiederholt ausgeführten Schritt des Einlesens eingelesenen Betriebsparameter ausgeführt wird. Eine solche Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes bietet den Vorteil, dass durch das wiederholte Ausführen der Schritte des Verfahrens ein Einlernen des Ermittlungsalgorithmus erfolgen kann, um möglichst schnell und effizient einen Steuerparameter bestimmen zu können, der auch dem in der Kostenfunktion bzw. dem zu Grunde liegenden Optimierungsproblem möglichst gut Rechnung trägt.
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Denkbar ist weiterhin eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Einlesens zumindest ein zweiter Betriebsparameters zumindest einer weiteren Komponente des Fahrzeugs eingelesen wird, wobei der zweite Betriebsparameter zumindest eine physikalische Größe oder einen davon abgeleiteten Wert repräsentiert, die einen Betriebspunkt der weiteren Komponente des Fahrzeugs abbildet und wobei im Schritt des Ermittelns zumindest der zweite Betriebsparameter in dem Ermittlungsalgorithmus verarbeitet wird, um den Betriebspunktwert zu ermitteln. Durch die Ermittlung des Betriebspunktwertes auch unter Verwendung des zweiten Betriebsparameters, der ebenfalls eine physikalische Größe oder einen davon abgeleiteten Wert repräsentiert, lässt sich der Ermittlungsalgorithmus sehr flexibei einsetzen, um ein Optimierungsproblem auch auf der Basis von mehreren Betriebsparametern zu lösen. Hierbei ist wiederum vorteilhaft, dass der Betriebspunktwert unabhängig und/oder vor der Bestimmung der Steuerparameters zur Ansteuerung der Komponente des Fahrzeugs ermittelt werden kann, sodass der Aufwand dieser Bestimmung des Steuerparameter numerisch und/oder schaltungstechnisch reduziert und somit beschleunigt werden kann.
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Günstig ist ferner eine Ausführungsform des hier vorgeschlagenen Ansatzes, bei der im Schritt des Einlesens ferner zumindest ein Dynamikparameter eingelesen wird, der einen fahrdynamischen Grenzzustand zumindest einer Komponente des Fahrzeugs repräsentiert, wobei im Schritt des Ermittelns der zumindest eine Dynamikparameter in einem Dynamikalgorithmus verarbeitet wird, um einen Dynamikwert zu erhalten und wobei im Schritt des Bestimmens der Steuerparameter unter Verwendung des Dynamikwerts ermittelt wird. Unter einem solchen Dynamikparameter kann beispielsweise eine fahrdynamische Grenze verstanden werden, die das Fahrzeug nicht überschreiten darf, ohne in einen unkontrollierbaren Fahrzustand zu geraten. Beispielsweise kann ein solcher Dynamikparameter eine maximale Haftreibung eines Reifens auf der Straße repräsentieren, die bei der Ansteuerung der Komponente des Fahrzeugs zu berücksichtigen ist. Durch die Verwendung eines solchen Dynamikalgorithmus parallel oder zusätzlich zum Ermittlungsalgorithmus und der Berücksichtigung des vom Dynamikalgorithmus ermittelten Dynamikwerts bei der Bestimmung des Steuerparameters kann ebenfalls eine Reduktion des numerischen und/oder schaltungstechnischen Aufwands bei der Bestimmung dieses Steuerparameters erreicht werden, sodass diese Bestimmung des Steuerparameter schneller und somit zeitlich unkritischer ablaufen kann.
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Ausführungsformen dieses Verfahrens können beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät oder einer Vorrichtung implementiert sein.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form einer Vorrichtung kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.
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Eine Vorrichtung kann ein elektrisches Gerät sein, das elektrische Signale, beispielsweise Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuersignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine oder mehrere geeignete Schnittstellen aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein können. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil einer integrierten Schaltung sein, in der Funktionen der Vorrichtung umgesetzt sind. Die Schnittstellen können auch eigene, integrierte Schaltkreise sein oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
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Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, wenn das Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
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Die Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen beispielhaft näher erläutert. Es zeigen:
- 1 ein Blockschaltbild eines Fahrzeugs mit einem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie;
- 2 ein Blockschaltbild eines Fahrzeugs mit einem weiteren Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie; und
- 3 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie.
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In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
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Die beschriebenen und in den Figuren gezeigten Ausführungsbeispiele sind nur beispielhaft gewählt. Unterschiedliche Ausführungsbeispiele können vollständig oder in Bezug auf einzelne Merkmale miteinander kombiniert werden. Auch kann ein Ausführungsbeispiel durch Merkmale eines weiteren Ausführungsbeispiels ergänzt werden.
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1 zeigt ein Blockschaltbild eines Fahrzeugs 100 mit einem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 105 zum Steuern des Fahrzeugs 100 in einer Fahrttrajektorie 110. Die Fahrttrajektorie 110 wird hierbei durch eine Abfolge von Ortskoordinaten 115 gebildet, die das Fahrzeug 100 zukünftig abfahren bzw. erreichen soll. Günstigerweise liegen diese Ortskoordinaten 110 unmittelbar vor dem vor dem Fahrzeug 100, sodass durch die Vorrichtung 100 speziell die Fahrweise in der unmittelbaren Zukunft angesteuert werden soll. Die Planung einer Fahrttrajektorie 110 über eine Strecke von beispielsweise mehreren hundert Kilometern tritt hierbei in den Hintergrund.
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Um nun die vorstehend genannten Vorteile zu erreichen, weist die Vorrichtung 105 eine Einleseschnittstelle 120, eine Ermittlungseinheit 125 und eine Bestimmungseinheit 130 auf. Die Einleseschnittstelle 120 ist ausgebildet, beispielsweise aus einem in der 1 nicht dargestellten Speicher oder einer Planungseinheit (wie beispielsweise einem satellitengestützten Navigationssystem) eine Fahrttrajektorie 110 zu ermitteln, die zusammen mit beispielsweise weiteren, eine Fahrbahn 135 charakterisierenden Umgebungsdaten als Trajektoriendaten O eingelesen werden. Ferner ist die Einleseschnittstelle 120 ausgebildet, um zumindest einen Fahrtparameter x und zumindest einen Betriebsparameter xs einzulesen, wobei der Fahrtparameter x beispielsweise eine physikalische Größe während der Fahrt des Fahrzeugs 100 repräsentiert und der Betriebsparameter eine physikalische Größe oder eine davon abgeleiteten Wert repräsentiert, der einen Betriebspunkt einer Komponente 140 des Fahrzeugs abbildet. Der Fahrtparameter kann beispielsweise eine Geschwindigkeit, ein Drehmoment oder einen aktuellen Energieverbrauch eines Antriebsmotors als Komponente 140 des Fahrzeugs 100 repräsentieren. Der Betriebsparameter xs kann hierbei beispielsweise eine Temperatur des Antriebsmotors als Komponente 140, einen Ladezustand und/oder eine Temperatur eines (in der 1 nicht explizit dargestellten) Energiespeichers (beispielsweise in der Form eines Akkumulators) als Komponente 140 des Fahrzeugs 100 oder dergleichen repräsentieren, wobei sich der Betriebsparameter xs während der Fahrt des Fahrzeugs 100 ändern kann und beispielsweise auch andere Größen wie einen Spritverbrauch beeinflussen kann .
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In der Ermittlungseinheit 125 (die nachfolgend auch synonym mit dem Betriff „Value Handler“ oder „Critic“ bezeichnet werden kann) wird nun unter Verwendung eines Ermittlungsalgorithmus 145 aus dem Betriebsparameter xs entsprechend der nachfolgend noch näher erläuterten Vorgehensweise ein Betriebspunktwertes S ermittelt und der Bestimmungseinheit 130 zugeführt. In der Bestimmungseinheit 130 wird unter Verwendung der die Fahrttrajektorie 110 repräsentierenden Trajektoriendaten O, dem Fahrtparameter x und dem Betriebspunktwert S ein Steuerparameter u ermittelt, der zur Ansteuerung eines Fahraktuators 155 des Fahrzeugs 100 vorgesehen ist, der hier beispielsweise als ein Antriebsmotor zum Antrieb von Rädern 150 des Fahrzeugs 100, eine Bremseinheit, eine Lenkeinheit oder dergleichen ausgestaltet ist. Der Fahraktuator 155 kann beispielsweise auch die Komponente 140 des Fahrzeugs selbst sein, beispielsweise wenn der Fahraktuator 155 als Verbrennungsmotor ausgestaltet ist und der Betriebsparameter xs eine Temperatur der Komponente 140 des Fahrzeugs, hier des Fahraktuators 155 repräsentiert. Denkbar ist weiterhin auch, dass der Betriebsparameter xs als eine Zeitreihe von mehreren zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten physikalischen Größen eingelesen wird, sodass im Ermittlungsalgorithmus 145 eine Information über die zeitliche Entwicklung oder den zeitlichen Verlauf dieses Betriebsparameters xs vorliegt und hierdurch eine erforderliche Veränderung des Betriebspunktwertes S erkannt werden kann, um beispielsweise ein bestimmtes Ziel zu erreichen, welches ein zugrunde liegendes Optimierungsproblem darstellt und/oder in der der Form einer Kostenfunktion oder Zielfunktion vorliegt.
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In der Bestimmungseinheit 130 sind gemäß dem in der 1 dargestellten Ausführungsbeispiele zwei separate Module vorgesehen, wobei als erstes Modul ein Trajektorienplanungsmodul 160 zur Berechnung einer Zieltrajektorie P aus den Trajektoriendaten O, dem Betriebspunktwert S und dem Fahrtparameter x und und als ein zweites Modul ein Trajektorienregelungsmodul 165 vorgesehen ist, in welchem eine konkrete Bestimmung des Steuerparameter u zur Ansteuerung des Fahraktuators 155 erfolgt, also beispielsweise die unmittelbare Steuerung der Leistungszufuhr für den Antriebsmotor oder einen Lenkaktuator als Fahraktuator 155. Das Trajektorienplanungsmodul 160 übernimmt somit beispielsweise die Feinsteuerung von den beispielsweise als Navigationsdaten vorliegenden Trajektoriendaten O in eine konkrete unmittelbare Aktuatorsteuerung, wogegen beispielsweise das Trajektorienregelungsmodul die physikalische Ansteuerung des Fahraktuator 155 realisiert.
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Für den hier vorgestellten Ansatz wird dabei für die Entwicklung und Applikation von ADAS- und AD-Systemen ein besonderer Vorteil darin erkannt, dass ein erforderlicher Aufwand für ein Planungsmodul 160 einer Zieltrajektorie P erheblich verringert und die Gesamtsystemperformanz der Fahrzeugsteuerung gesteigert werden kann, wenn eine Abstraktion von Systemeigenschaften wie Energie-Effizienz und Komfort erzielt werden könnte. Anders als bei den fahrdynamischen Grenzen können die Systemeigenschaften wie Energie-Effizienz und Komfort nicht mittels „Constraints“ (also Nebenbedingungen) also einer Hüllkurve für die Systemzustände beschrieben werden, wie dies nachfolgend durch die Berücksichtigung eines Dynamikparameters unter Verwendung eines Dynamikalgorithmus in der Ermittlung eines Dynamikwertes vorgesehen ist, da Energie-Effizienz nicht gleichmäßig über einen bestimmten Betriebsbereich erreicht werden kann, sondern an zumindest einen bestimmten Betriebspunkt gekoppelt ist. Diese Betriebspunkte sind stark von Fahrzeugkonfiguration, Verbrennungsmotor, Getriebe, Elektromotor, Hybrid, etc. als Komponenten 140 abhängig. Diese Abhängigkeiten werden meist im Planungsmodul 160 direkt (z. B. über entsprechende Kennfelder) berücksichtigt, um z. B. eine Energie-effiziente (Ziel-) Trajektorie P zu berechnen, welche die optimalen Verläufe hinsichtlich Gang, Leistungsaufteilung zwischen Verbrennungsmotor und Elektromotor und Fahrzeuggeschwindigkeit etc. berechnet. Damit werden im Trajektorienplanungsmodul 160 jedoch alle Fahrzeugkonfigurationen abgebildet, wodurch die Variantenvielfalt erheblich steigt und sich der Entwicklungsaufwand und die Entwicklungszeit verlängern aber auch im konkreten Fahrzeugbetrieb eine Reaktionszeit und in erforderlicher numerischer und/oder schaltungstechnischer Aufwand teilweise deutlich erhöht.
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Die vorstehend beschriebene Problemstellung hinsichtlich der fehlenden Abstraktion von Systemeigenschaften wie Komfort und Energie-Effizienz kann durch eine Anpassung und Erweiterung in der Form einer separaten Ermittlungseinheit 125 gelöst werden, wobei eine solche Ermittlungseinheit 125 beispielsweise mit einem Ermittlungsalgorithmus 145 in der Form von beispielsweise Methoden des Reinforcement Learnings implementiert sein kann. Als Lösungsansatz wird somit die Ermittlungseinheit 125 als eine neue Komponente vorgeschlagen, die auch als „Value Handler“ bezeichnet werden kann. Wie in der 1 dargestellt, berechnet der Value Handler 125 eine den Betriebspunktwert S, der synonym auch als State-Value Function bezeichnet werden kann, und stellt diesen Betriebspunktwert S dem Trajektorienplanungsmodul 160 bereit. Die Planungskomponente 160 kann die optimale Trajektorie als Zieltrajektorie P basierend auf dieser State-Value Function S berechnen, ohne die Fahrzeugkonfiguration, also konkrete Ausprägungen der Betriebsparameter xs zu kennen. Die Architektur aus Trajektorienplanungsmodul 160 und Value Handler 125 ist dabei methodisch aus dem Actor-Critic Verfahren des Reinforcement Learnings abgeleitet. Der Value Handler 125 bzw. Critic berechnet beispielsweise aus ausgewählten Fahrzeug- und Umgebungszuständen xs den Wert dieser Fahrzeug- und Umgebungszustände in der Form des Betriebspunktwerts S und stellt dieses Wert S dem Trajektorienplanungsmodul 160 bereit, der auch als Actor bezeichnet werden kann. Das Trajektorienplanungsmodul 160 berechnet anschließend auf Basis der State-Value Function die optimale (Ziel-) Trajektorie P und stellt diese einer Umsetzungskomponente wie dem Trajektorienumsetzungsmodul 165 bereit. Die Verfahren, welche zur Berechnung und Approximation der State-Value Function S herangezogen werden können, sind vielfältig, beispielsweise können für die Implementierung des Ermittlungsalgorithmus 145 neuronale Netze in Verbindung mit Supervised Learning oder Reinforcement Learning als naheliegendste Realisierungen genannt werden. Es sind aber auch andere Funktionsapproximationsverfahren denkbar. Als Trajektorienplanungsverfahren kann ebenfalls Reinforcement Learning herangezogen werden. Für die State-Value Function S bzw. den entsprechend zugrunde gelegte Ermittlungsalgorithmus 145 ist jedoch auch eine beliebige Optimierungsverfahren einsetzbar, wie z. B. Modell Prädiktive Regelung. Dazu kann die Inverse der State-Value Function in der Kostenfunktion der Optimierung eingebunden werden.
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Als stark vereinfachtes Beispiel wird im Folgenden die energieeffiziente Fahrstrategie für einen konventionellen Antriebsstrang betrachtet. Die Zustände/ States bz. Betriebsparameter xs zur Ermittlung der State-Value Function S wären in diesem Fall z. B. die Fahrzeuggeschwindigkeit, -beschleunigung und der Gang. Optimierungsziel und damit Value ist beispielsweise der Kraftstoffverbrauch. Die State-Value Function bzw. der Betriebspunktwert S repräsentiert in diesem Fall einen verallgemeinerten Kraftstoffverbrauch, welcher sich aus dem momentanen und dem zukünftig zu erwartenden Kraftstoffverbrauch ergibt. Die Gewichtung der beiden Anteile kann dabei mittels eines Parameters in der Form des Betriebspunktwertes S erfolgen. Die Berücksichtigung des zukünftig zu erwartenden Verbrauchs kann dazu verwendet werden die State-Value Function bzw. den Betriebspunktwert S zu glätten und um weitere Abhängigkeiten des Kraftstoffverbrauchs zu berücksichtigen, wie z. B. eine Erhöhung (oder Reduzierung) des Verbrauchs durch einen Anstieg der Motortemperatur als Betriebsparameter xs. Die State-Value Function bzw. der Betriebspunktwert S leitet den Actor oder das Trajektoriernplanungsmodul 160 folglich auch derart, dass der Motor als Fahraktuator 155 bzw. Komponente 140 langfristig nicht in einen stark ungünstigen Temperaturbereich gebracht wird.
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Der Algorithmus welcher die Fahrstrategie bestimmt, entspräche in diesem Beispiel dem Ermittlugnsalgorithmus 145 in der Ermittlungseinheit 125, die auch als Actor bezeichnet wird. Als Verfahren zur Berechnung der Fahrstrategie wäre jede Methode denkbar welche die State-Value Function bzw. den /die Betriebsparameter xs auswerten kann, z. B. entsprechend geeignete Optimierungsmethoden, KI-Methoden (KI = künstliche Intelligenz) wie Reinforcement Learning (engl. = verstärkendes Lernen) aber auch heuristische Methoden oder Suchverfahren. Im einfachsten Fall, dass die Fahrstrategie nur den optimalen Gang als Steuerparameter einem Fahrer bereitstellt, könnte die Fahrstrategie aus einem Verfahren bestehen, welches die State Value-Function mit den aktuellen Werten der Zustände und für jeden Gang auswertet und anschließend den Gang mit dem besten Value als Vorgabe an den Fahrer weiterleitet.
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2 zeigt ein Blockschaltbild eines Fahrzeugs 100 mit einem weiteren Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 105 zum Steuern eines Fahrzeugs 105 in einer Fahrttrajektorie 110. Die Vorrichtung 105 entspricht dabei der in der 1 dargestellten Vorrichtung, wobei nun in der Ermittlungseinheit 125 zusätzlich ein Dynamikalgorithmus 200 zur Verarbeitung eines von der Einleseschnittstelle 120 beispielsweise aus einem Speicher 210 eingelesenen Dynamikparameter xD eingelesen wird in einem Dynamikwert D, wobei der Dynamikparameter xD einen fahrdynamischen Grenzzustand zumindest einer der fahrzeugindividuellen Komponenten des Fahrzeugs 100 (wie beispielsweise einem Haftreibungswert von aktuell verwendeten Reifen oder Rädern 150 des Fahrzeugs 100) repräsentiert. In der Bestimmungseinheit 130 wird der Steuerparameter u unter Verwendung des Dynamikwerts D ermittelt. Der Dynamikalgorithmus 200 kann beispielsweise analog zum Ermittlungsalgorithmus 160 ausgelegt oder implementiert sein, also beispielsweise ebenfalls als Algorithmus mit einer künstlichen Intelligenz, als Algorithmus mit verstärkenden Lerneigenschaften oder als neuronales Netz realisiert sein.
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Hinsichtlich der fahrdynamischen Grenzen des Fahrzeugs gibt es somit ebenfalls Konzepte, um eine Abstraktion zwischen Planungskomponente wie hier dem Trajektorienplanungsmodul 160 und Fahrzeug 100 bzw. einer Umsetzungskomponente oder Fahraktuator 155 einzuführen. Dabei stellt wird beispielsweise in der Ermittlungseinheit 125 ein Dynamikalgorithmus eingesetzt, der auch als, „Constraint Handler“ bezeichnet werden kann und der dem Trajektorienplanungsmodul 160 der Bestimmungseinheit 130 in der Form des Dynamikwerts D eine abstrakte Beschreibung der fahrdynamischen Grenzen bereitstellt, so dass sich das Trajektorienplanungsmodul 160 nicht mit der Fahrzeugkonfiguration und z. B. dem Reifen auseinandersetzen braucht.
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Der vorgeschlagene „Value Handler“ bzw. die Implementierung des Ermittlungsalgorithmus 145 kann nahtlos mit dem bereits bekannten „Constraint Handler“ als Dynamikalgorithmus 200 kombiniert werden, so dass dem dem Trajektorienplanungsmodul 160 als Planer/ Actor sowohl die Hüllkurve der Zustände und deren Ableitung als auch der Value der Zustände bereitgestellt werden kann, wie es in der 2 abgebildet ist.
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Eine ADAS/ AD Architektur mit Value-Funktion kann gemäß einem Ausführungsbeispiel auch mit den folgenden Einrichtungen implementiert werden, wie sie im vorangegangenen näher beschrieben wurden.
- - Mindestens einem Aktuator z. B. vom Typ Lenkung, Antrieb, Bremse zur Beeinflussung des Fahrzustands als Fahraktuator 155;
- - Mindestens einer Steuerungseinrichtung zur Berechnung und Umsetzung der Eingangsgrößen der Aktuatoren als der Bestimmungseinheit, die
- - mindestens einen Algorithmus zur Berechnung der Eingangsgrößen der Aktuatoren (Trajektorienumsetzungsmodul 165) und
- - mindestens einen Algorithmus zur Berechnung der Zieltrajektorie P der Trajektorienumsetzung (Trajektorienplanungsmodul 160) umfasst;
- - Mindestens einem Algorithmus zur Berechnung der State-Value Function S zur Abstraktion der gewünschten Systemeigenschaft, wie Komfort oder Energie-Effizienz (Value Handler) als dem Ermittlungsalgorithmus 145 in der Ermittlungseinheit 125;
- - Mindestens einem einer Einleseschnittstelle 120 zu einem Sensor zur Erfassung des Umgebungs-, Fahrzeug- und/ oder Fahrzustands O, x und xs, oder mindestens einer Kommunikationseinrichtung zum Empfang von Informationen zum Umgebungs, Fahrzeug- und/ oder Fahrzustand.
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3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 300 zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie. Das Verfahren 300 umfasst einen Schritt 310 des Einlesens einer von dem Fahrzeug abzufahrenden Fahrttrajektorie, eines Fahrtparameters und zumindest eines Betriebsparameters zumindest einer Komponente des Fahrzeugs, wobei die Fahrttrajektorie einen Weg zu einem geplanten Ziel einer Fahrt des Fahrzeugs repräsentiert, der Fahrtparameter eine physikalische Größe während der Fahrt des Fahrzeugs repräsentiert und der Betriebsparameter zumindest eine physikalische Größe oder einen davon abgeleiteten Wert repräsentiert, die einen Betriebspunkt der Komponente des Fahrzeugs abbildet. Ferner umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 320 des Ermittelns eines Betriebspunktwerts Betriebsparameter, wobei der zumindest eine Betriebsparameters in einem Ermittlungsalgorithmus verarbeitet wird. Schließlich umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 330 des Bestimmens eines Steuerparameters zur Ansteuerung eines Fahraktuators und/oder der Komponente des Fahrzeugs unter Verwendung der Fahrttrajektorie, des Fahrtparameters und des Betriebspunktwerts, um eine Fahrt des Fahrzeugs in der Fahrttrajektorie zum Ziel anzusteuern.
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Ferner können hier vorgestellte Verfahrensschritte wiederholt sowie in einer anderen als in der beschriebenen Reihenfolge ausgeführt werden.
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Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“ Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so kann dies so gelesen werden, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.
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Bezugszeichenliste
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- 100
- Fahrzeug
- 105
- Vorrichtung zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie
- 110
- Fahrttrajektorie
- 115
- Ortskoordinaten der Fahrttrajektorie
- 120
- Einleseschnittstelle
- 125
- Ermittlungseinheit
- 130
- Bestimmungseinheit
- 135
- Fahrbahn
- 140
- Komponente des Fahrzeugs
- 145
- Ermittlungsalgorithmus
- 150
- Räder, Reifen
- 160
- Trajektorienplanungsmodul
- 165
- Trajektorienumsetzungsmodul
- O
- Trajektoriendaten
- x
- Fahrtparameter
- xs
- Betriebsparameter
- S
- Betriebspunktwert
- P
- Zeittrajektorie
- u
- Steuerparameter
- 200
- Dynamikalgorithmus
- 210
- Speicher
- xD
- Dynamikparameter
- D
- Dynamikwert
- 300
- Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs entlang einer Fahrttrajektorie
- 310
- Schritt des Einlesens
- 320
- Schritt des Ermittelns
- 330
- Schritt des Bestimmens
