DE102020215684A1

DE102020215684A1 - Verfahren und Servereinrichtung zur Erfassung von Umfelddaten

Info

Publication number: DE102020215684A1
Application number: DE102020215684.0A
Authority: DE
Inventors: Viktor Bader
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2020-12-10
Filing date: 2020-12-10
Publication date: 2022-06-15

Abstract

Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren werden Umfelddaten (UD1, UD2, UDn), die von Fahrzeugen (F1, F2, Fn) in einem begrenzten geografischen Bereich sensorisch erfasst worden sind, sowie Lokalisierungsdaten (LD1, LD2, LDn) für die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten (UD1, UD2, UDn) erfasst worden sind, empfangen (1). Die empfangenen Umfelddaten (UD1, UD2, UDn) und Lokalisierungsdaten (LD1, LD2, LDn) werden zu Schwarmdaten (SD) zusammengefasst (2). Die Datenqualität der Schwarmdaten wird ermittelt (3) und überprüft (4), ob die Datenqualität ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt. Bei einer ungenügenden Datenqualität der Schwarmdaten (SD) wird eine Aufforderung (Ax) an weitere Fahrzeuge (Fx) übermittelt (5), die jeweilige Route und / oder Fahrweise so anzupassen, dass diese in dem begrenzten geografischen Bereich zusätzliche Umfelddaten (UDx) sowie Lokalisierungsdaten (LDx) erfassen. Von den weiteren Fahrzeugen werden nach Anpassung der jeweiligen Route und / oder Fahrweise zusätzliche Umfelddaten (UDx) und Lokalisierungsdaten (LDx) empfangen und zu den bisherigen Schwarmdaten hinzugefügt, bis die Datenqualität der Schwarmdaten das Qualitätskriterium erfüllt.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung von Umfelddaten, dass insbesondere zur Erzeugung verbesserter Schwarmdaten verwendet werden kann. Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin eine entsprechende Servereinrichtung. Die verbesserten Schwarmdaten ermöglichen beispielsweise eine genauere Erfassung der Tier- und/oder Pflanzenbeständen in einem begrenzten geografischen Bereich.
In bemannten Fahrzeugen wie Kraftfahrzeugen aber auch unbemannten, eigenständig operierenden Fahrzeugen wie Robotern werden mittlerweile eine Vielzahl von unterschiedlichen Sensoren zur Überwachung des Fahrzeugumfelds eingesetzt. Die Umfeldsensorik kann hierbei beispielsweise ein oder mehrere Videokameras oder Sensoren auf Ultraschall-, Radar- oder Laserbasis, umfassen.
Für die mit der Umfeldsensorik gewonnenen Daten gibt es eine Fülle verschiedener Anwendungsgebiete. So werden diese in Kraftfahrzeugen für unterschiedlichste Assistenzsystemen eingesetzt. Ferner stellt die Umfeldsensorik auch die Basis für das hochautomatisierte und vollautonome Fahren von Robotern und Kraftfahrzeugen dar. Ein noch eher neuer Anwendungsbereich ist der Einsatz im Bereich der Tierzählung.
Die US 2015/0339826 A1 offenbart ein Verfahren zur Steuerung eines mobilen Roboters, wie eines radangetriebenen Roboters oder eines Flugroboters, basierend auf Videodaten. Hierfür können Datenströme von mehreren Bildsensoren kombiniert werden, um aus Tiefeninformationen eine Abstandsinformation zu Hindernissen im Umfeld des Roboters zu bestimmen, die für die Steuerung verwendet werden können. Es werden eine Vielzahl verschiedener potentieller Anwendungen erwähnt, unter anderem auch die visuelle Überwachung oder Zählung von Personen oder Tieren. Ein Verfahren, mit dem Viehzüchter ihre Tiere mit Hilfe einer Drohne in Echtzeit identifizieren und zählen können, wird in der CN 109948395 beschrieben. In der EP 3 121 764 A1 wird in einem Fahrzeug zur Kollisionsvermeidung eine Tierartbestimmung von mit einer Kamera erfassten Tieren basierend auf einer Mustererkennung durchgeführt.
Um die Datenqualität und damit die Aussagekraft und Verlässlichkeit der gewonnenen Daten und Informationen zu steigern, ist es auch bekannt, statt der Daten eines einzelnen Fahrzeugs Daten vieler Fahrzeuge zu erfassen und statistisch auszuwerten.
Die von der Vielzahl von Fahrzeugen, im Folgenden auch als Fahrzeugschwarm bezeichnet, erfassten und ausgewerteten Schwarmdaten können dann, eine ausreichende Größe des Fahrzeugschwarms und damit eine ausreichende Datenbasis vorausgesetzt, verschiedene Informationen zum aktuellen Fahrzeugumfeld, wie beispielsweise zum Straßenzustand, Spurdaten oder Stauinformationen liefern. Diese können dann beispielsweise für die Wahl oder Anpassung von Fahrtrouten dienen.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Verfahren zur Erfassung von Umfelddaten und eine entsprechende Servereinrichtung zur Verfügung zu stellen.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie durch eine Servereinrichtung gemäß Anspruch 10 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Die Erfindung beruht auf folgender Erkenntnis. Ebenso wie Schwarmdaten bei ausreichender Datenbasis als eine Grundlage für die Wahl der Fahrrouten und / oder Fahrweisen von Fahrzeugen dienen können, kann durch eine Anpassung der Fahrrouten und / oder Fahrweisen von Schwarmdaten erfassenden Fahrzeugen auch die Möglichkeit eröffnet werden, zur Verbesserung der Datenqualität dieser Schwarmdaten beizutragen.
Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren werden Umfelddaten, die von Fahrzeugen in einem begrenzten geografischen Bereich sensorisch erfasst worden sind, sowie Lokalisierungsdaten für die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten erfasst worden sind, empfangen. Die empfangenen Umfelddaten und Lokalisierungsdaten werden zu Schwarmdaten zusammengefasst. Die Datenqualität der Schwarmdaten wird ermittelt und überprüft, ob diese ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt. Bei einer ungenügenden Datenqualität der Schwarmdaten wird eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge übermittelt, die jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise so anzupassen, dass diese in dem begrenzten geografischen Bereich zusätzliche Umfelddaten sowie Lokalisierungsdaten erfassen. Von den weiteren Fahrzeugen werden nach Anpassung der jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise zusätzliche Umfelddaten und Lokalisierungsdaten empfangen und zu den bisherigen Schwarmdaten hinzugefügt, bis die Datenqualität der Schwarmdaten das Qualitätskriterium erfüllt.
Auf diese Weise können Fahrzeuge gezielt zu solchen geografischen Regionen bzw. Fahrstrecken geführt werden, für die zunächst zu wenig Daten vorliegen, um dort durch ihre Umfeldsensorik zusätzliche Daten zu gewinnen und damit einen bestimmten Qualitätsanspruch an die Schwarmdaten zu erfüllen bzw. eine verlässliche Aussagekraft der Schwarmdaten zu gewährleisten.
Insbesondere kann hierbei die Aufforderung an autonom fahrende Fahrzeuge übermittelt werden, die basierend darauf eine Anpassung der Fahrrouten und / oder Fahrweisen vornehmen.
Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung betreffen die Umfelddaten Tier- und/oder Pflanzenbestände im Fahrzeugumfeld, die mit einer Umfeldsensorik der Fahrzeuge erfasst werden.
Damit kann das Bedürfnis, die Erfassung der Tier- und Pflanzenbestände soweit wie möglich zu optimieren, erfüllt werden. Dieses ist von zunehmender Bedeutung, da sich beispielsweise diverse schützenswerte Insekten- und Vogelbestände in den vergangenen Jahren drastisch reduziert haben, wobei ein langfristiger Rückgang der gesamten Vogelpopulation und das lokale oder komplette Verschwinden von Arten, auch häufig als Vogelsterben bezeichnet, befürchtet wird. Nach gegenwärtigem Stand sind beispielsweise viele der etwa 250 in Deutschland heimischen Vogelarten vom Aussterben bedroht. Das Vogelsterben wiederum ist unter anderem durch ein Insektensterben verursacht, da Insekten für viele Vogelarten als Nahrungsquelle dienen. In diesem Zusammenhang ist es bedeutend permanent zu beobachten, inwieweit sich Tier- und Pflanzenbestände verändern, um ggf. frühzeitig Maßnahmen zum Erhalt von gefährdeten Tier- und Pflanzenbeständen durchführen zu können. Es werden daher von Naturschutzorganisationen regelmäßig aufwendige Zählungen durchgeführt, um damit auf die aktuellen Bestände zu schließen und so eine Abnahme von Tier- und Pflanzenbestände zu erfassen oder ggf. auch eine Zunahme einzelner Bestände zu erkennen, die wiederum andere gefährdete Tier- und Pflanzenbestände in ihrem Bestand verringern können. Dieses kann erfindungsgemäß durch die permanente, automatisierte Erfassung mittels der Umfeldsensorik der Schwarmfahrzeuge drastisch verbessert werden.
Auf diese Weise kann durch die Anpassung von Routen und/ oder Fahrweisen von autonomen Fahrzeugen eine fahrzeugbasierte Bestimmung von Pflanzen- und Tierbeständen optimiert durchgeführt werden.
Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird hierbei eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge übermittelt, die Fahrrouten und / oder Fahrweisen der weiteren Fahrzeuge so anzupassen, dass durch eine zusätzliche Erfassung der Tier- und/oder Pflanzenbestände in dem begrenzten geografischen Bereich genauere Schwarmdaten zu den Tier- und/oder Pflanzenbeständen ermöglicht werden.
Insbesondere erfolgt hierbei basierend auf den Umfelddaten eine Klassifikation und/oder Zählung der Tier- und/oder Pflanzenbestände.
Gemäß einer weiteren besonders bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge übermittelt, die Fahrrouten und / oder Fahrweisen der weiteren Fahrzeuge so anzupassen, dass die Wahrscheinlichkeit von Kollisionen mit Tieren der erfassten Tierbestände oder eines Nahekommens mit Tieren oder Pflanzen der erfassten Tier- und/oder Pflanzenbestände minimiert wird.
Vorteilhafterweise erfolgt eine optische Erfassung mit anschließender Bildverarbeitung und Objekterkennung der Tier- und/oder Pflanzenbestände.
Ebenso können vorteilhafterweise als zusätzliche Umfelddaten akustische und/oder thermische Merkmale erfasst werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden Insekten unmittelbar vor, während oder auch nach einer Kollision mit der Windschutzscheibe des jeweiligen Fahrzeugs detektiert und erkannt.
Die erfindungsgemäße Servereinrichtung zur Erfassung von Umfelddaten umfasst eine Empfangseinheit zum Empfangen von Umfelddaten sowie Lokalisierungsdaten von einer Vielzahl von Fahrzeugen, wobei die Umfelddaten jeweils von den Fahrzeugen in einem begrenzten geografischen Bereich erfasst worden sind und die Lokalisierungsdaten dabei die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten erfasst worden sind, angeben. Es ist eine Verarbeitungseinheit vorgesehen, welche die empfangenen Umfelddaten und Lokalisierungsdaten zu Schwarmdaten zusammenfasst, die Datenqualität der Schwarmdaten ermittelt und überprüft, ob die Datenqualität ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt, falls die Datenqualität der Schwarmdaten ungenügend ist, eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge erzeugt, die jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise so anzupassen, dass diese in dem begrenzten geografischen Bereich zusätzliche Umfelddaten sowie Lokalisierungsdaten erfassen; und von den weiteren Fahrzeugen nach Anpassung der jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise zusätzlich empfangene Umfelddaten und Lokalisierungsdaten zu den bisherigen Schwarmdaten hinzufügt, bis die Datenqualität der Schwarmdaten das Qualitätskriterium erfüllt. Ferner ist eine Sendeeinheit zum Übermitteln der Aufforderung an die weiteren Fahrzeuge vorgesehen.
Weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus der nachfolgenden Beschreibung und den Ansprüchen in Verbindung mit den Figuren ersichtlich.

1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens; und
2 zeigt schematisch ein Beispiel mit Schwarmfahrzeugen, die Umfelddaten an einen Server melden sowie ein weiteres Fahrzeug, das von dem Server eine Aufforderung zur Anpassung der Fahrroute und / oder Fahrweise empfängt und nach der Anpassung zusätzliche Schwarmdaten generiert.

Zum besseren Verständnis der Prinzipien der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Ausführungsformen der Erfindung anhand der Figuren detaillierter erläutert. Es versteht sich, dass sich die Erfindung nicht auf diese Ausführungsformen beschränkt und dass die beschriebenen Merkmale auch kombiniert oder modifiziert werden können, ohne den Schutzbereich der Erfindung, wie er in den Ansprüchen definiert ist, zu verlassen.
1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens. Das erfindungsgemäße Verfahren kann insbesondere durch einen zentralen Server ausgeführt werden. Im Folgenden wird das Verfahren exemplarisch für die Anpassung von Routen und/ oder Fahrweisen von autonomen Fahrzeugen zur Erzeugung verbesserter Scharmdaten zur Bestimmung von Pflanzen- und Tierbeständen beschrieben, ist aber nicht hierauf beschränkt.
In einem Verfahrensschritt 1 empfängt der zentrale Server von einer Vielzahl von Fahrzeugen Umfelddaten, die von diesen während des Befahrens eines geografischen Bereichs erfasst worden sind, sowie Lokalisierungsdaten für die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten erfasst worden sind.
Die Umfelddaten können hierbei mit diversen Umfeldsensoren der jeweiligen Fahrzeuge erfasst worden sein. So kann das Fahrzeugumfeld insbesondere mithilfe mit einer oder mehrerer Kameras des Fahrzeugs, die das Fahrzeugumfeld im sichtbaren Spektralbereich abbilden oder aber auch als Infrarotkameras ausgestattet sein können, erfasst werden. Ebenso kann dieses aber auch zusätzlich oder stattdessen mit anderen Sensoren, wie beispielsweise Sensoren auf Ultraschall-, Radar- oder Laserbasis oder Mikrofonen erfolgen.
Um aus den mit den Umfeldsensoren erzeugten Sensordaten die Umfelddaten zu erzeugen, wird ggfs. zunächst noch eine, von der Art der Umweltsensoren abhängige, Verarbeitung der Sensordaten durchgeführt.
So erfolgt beispielsweise bei Bilddaten, die mit einer Kamera erfasst worden sind, eine zugehörige Bildverarbeitung und Objekterkennung. Es können beispielsweise bei der Bestimmung von Pflanzen- und Tierbeständen basierend auf einer geeigneten Mustererkennung Pflanzen und Tiere im Fahrzeugumfeld detektiert und erkannt bzw. klassifiziert werden. Für die Klassifikation kann beispielsweise ein Objektklassifikator verwendet werden, der durch maschinelles Lernen trainiert wird, um aus Standbildern oder Bewegungsvideos gefundene visuelle Objekt nach seinem Typ zu klassifizieren. Auf diese Weise können im Sichtfeld einzelne Tier- und/oder Pflanzenarten mit ihren jeweiligen optischen Merkmalen differenziert erkannt werden, bei Pflanzen z.B. anhand der Blüten, Blätter, Pflanzenform und entsprechend bei Tieren mit ihren körperlichen Abmessungen, Farbcharakteristiken, Gefieder- oder Fellmusterungen.
Ferner können durch die Auswertung weiterer Sensordaten zusätzliche Merkmale erkannt und bei der Klassifikation berücksichtigt werden. So können beispielsweise akustische Merkmale berücksichtigt werden, die durch eine Auswertung von mit einem im Fahrzeug integrierten Mikrophon erfassten Audiosignalen mit anschließender Audioverarbeitung generiert werden. Beispielsweise können Vogelgesänge, das Zirpen von Insekten, oder Ortungsrufe von Fledermäusen im Ultraschallbereich akustisch erkannt werden, so dass basierend darauf auf die entsprechenden Tierarten und Bestände geschlossen werden kann. Ebenso können beispielsweise auch thermische Merkmale ausgewertet werden, die auf den Sensordaten einer im Fahrzeug implementierten Infrarotkamera mit anschließender Bildverarbeitung beruhen. Damit kann auch bei Dunkelheit auf Tierarten und zugehörige Tierbestände geschlossen werden, so dass beispielsweise Fledermäuse oder andere nachtaktive Tiere erkannt werden können.
Die Verarbeitung der Sensordaten kann direkt in dem jeweiligen Fahrzeug erfolgen, so dass nur im Fall einer Detektion, beispielsweise einer Pflanze oder eines Tieres, eine Übermittlung der Umfelddaten an den zentralen Server erfolgen muss und damit der Datenverkehr möglichst geringgehalten werden kann. Es kann aber ebenso vorgesehen werden, dass von dem jeweiligen Fahrzeug die Sensordaten als Rohdaten an den zentralen Server übermittelt werden, der dann die entsprechende Verarbeitung durchführt. Dieses kann insbesondere dann von Vorteil sein, wenn aufwendige Algorithmen für eine eindeutige Erkennung durchgeführt werden müssen, beispielsweise um für ein erkanntes Tier fehlerfrei zu unterscheiden, ob dieses einer gefährdeten Art oder stattdessen einer ähnlich aussehenden, aber nicht gefährdeten Art angehört.
Die Lokalisierungsdaten der Fahrzeuge während der Erfassung der Umfelddaten können insbesondere mit in den Fahrzeugen installierten satellitengestützten Navigationssystemen wie dem GPS-System ermittelt werden, ggfs. in Kombination mit digitalen Kartendaten. Ebenso ist aber auch eine mobilfunkbasierte Positionsbestimmung möglich.
Der zentrale Server fasst daraufhin die empfangenen Umfelddaten und Lokalisierungsdaten in Verfahrensschritt 2 zu Schwarmdaten zusammen. Auf diese Weise kann beispielsweise eine Abschätzung der Vögel- oder Insektenbestände in dem betrachteten geographischen Bereich erfolgen. Hierfür kann der zentrale Server auf eine Datenbank zurückgreifen, in der eine umfassende Sammlung von Schwarmdaten für das Straßennetz in einem größeren geografischen Gebiet abgespeichert wird.
In Verfahrensschritt 3 werden die Schwarmdaten von dem zentralen Server mit Hilfe geeigneter Algorithmen statistisch ausgewertet, um die Datenqualität der Schwarmdaten zu ermitteln. So kann untersucht werden, welche Konfidenz den Umfelddaten bzw. den erkannten Tieren oder Pflanzen im Fahrzeugumfeld zugeteilt werden kann, also wie vertrauenswürdig die gewonnenen Umfelddaten sind. Hierfür kann beispielsweise festgelegt werden, wie oft ein Tier oder eine Pflanze erkannt werden muss, um bei der Erfassung der Tier- und Pflanzenbestände eine verlässliche Aussage treffen zu können. Dieses kann auch davon abhängig gemacht werden, ob etwa von verschiedenen Fahrzeugen des Fahrzeugschwarms widersprüchliche Angaben gemacht werden. Ferner kann auch eine Plausibilisierung der empfangenen Umfelddaten erfolgen, um einen Ausreißer, der beispielsweise auf einer Fehlfunktion von einem Sensor des betreffenden Fahrzeugs beruht, zu eliminieren.
Gegebenenfalls können bei der statistischen Auswertung der Schwarmdaten auch zeitbezogene Parameter berücksichtigt werden und so zeitabhängige Schwarmdaten zur Verfügung gestellt werden. So kann vorgesehen werden, nur zu bestimmten Tages- oder Jahreszeiten Schwarmdaten zu erheben, beispielsweise um bestimmte Tier- und/oder Pflanzenarten gezielt für diese Zeiträume zu zählen bzw. zu beobachten.
Reicht die in Verfahrensschritt 3 ermittelte Datenqualität der Schwarmdaten nicht aus, um einen bestimmten Qualitätsanspruch an die Schwarmdaten zu erfüllen, so wird in Verfahrensschritt 4 von dem zentralen Server eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge übermittelt, ihre jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise anzupassen. Auf diese Weise können Fahrzeuge veranlasst werden, in den betroffenen geographischen Bereich einzufahren, auch wenn die ursprüngliche Fahrroute dieses nicht vorgesehen hat, um dann mit ihren Umfeldsensoren zusätzliche Umfelddaten zu erfassen. Ebenso kann durch eine Anpassung der Fahrweise von Fahrzeugen, die sich bereits in dem betroffenen geographischen Bereich befinden, beispielsweise durch eine deutliche Verringerung der Fahrgeschwindigkeit, sichergestellt werden, dass eine fehlerfreie Erfassung von Objekten im Fahrzeugumfeld möglich ist. So kann beispielsweise für die Erfassung spezieller Tierarten eine optimale Fahrgeschwindigkeit gewählt werden, um eine Kameraerfassung zu optimieren.
Die Aufforderung wird insbesondere an autonom fahrende Fahrzeuge übermittelt, da diese für den autonomen Fahrbetrieb eine umfassende Umfeldsensorik aufweisen. Grundsätzlich kann eine solche Aufforderung aber auch an Fahrzeuge übertragen werden, die manuell geführt werden. In diesem Fall kann dann entsprechend der Aufforderung ein Hinweis an den Fahrer ausgegeben werden, mit dem dieser gebeten wird, die Fahrroute und / oder Fahrweise anzupassen.
Es kann auch vorgesehen werden, in der übermittelten Aufforderung zusätzlich eine Angabe über die erforderliche Umfeldsensorik zu übermitteln, so das eine Anpassung der Fahrroute und / oder Fahrweise nur durch solche Fahrzeuge erfolgt, die eine geeignete Umfeldsensorik aufweisen.
Die zusätzlich erfassten Umfelddaten sowie Lokalisierungsdaten werden dann von den weiteren Fahrzeugen nach Anpassung der jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise an den zentralen Server übertragen, von diesem empfangen und zu den bisherigen Schwarmdaten hinzugefügt. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die Datenqualität der Schwarmdaten als ausreichend betrachtet wird und die Schwarmdaten dann in einem Verfahrensschritt 6 genutzt werden.
So können beispielsweise detaillierte Informationen bereitgestellt werden, auf welchen Streckenabschnitten bestimmte Tier- und/ oder Pflanzenarten verbreitet sind, und es können ggf. frühzeitig Änderungen bei Beständen erkannt werden. Beispielsweise lassen sich mit den so optimierten Schwarmdaten für die befahrenen Strecken Aussagen darüber treffen, wie viele und welche Tiere oder Pflanzen an welchen Orten zu welchen Uhrzeiten bzw. Jahreszeiten gesichtet worden sind. Dieses ermöglicht, mit geeigneten statistischen Methoden zu berechnen, wie viele Tiere oder Pflanzen bzw. Tier- oder Pflanzenarten in einer bestimmten Region präsent sind, wobei auch Ausbreitungen, Verringerungen oder Bewegungen von Beständen verfolgt werden können.
Hierbei kann ein Satz von Schwarmdaten entlang einer befahrenen Strecke ein Transekt bilden. Die Auswertung kann dann analog zu dem Vorgehen bei der klassischen Tierzählung mit einer Linientransekt-Kartierung erfolgen, bei dem entlang vorher bestimmter, üblicherweise linearer Linien ein Gebiet durchkämmt wird und die erkannten Tier- oder Pflanzenarten notiert werden. Für Regionen mit einem ausreichend dichten Straßennetz können die Schwarmdaten dann mit einer entsprechenden Vorgehensweise sehr genaue Aussagen liefern. Dieses trifft hierbei nicht nur für ländliche Gebiete, sondern ebenso auch für urbane Regionen zu.
Bei Kleinlebewesen und Insekten ist es dennoch aufgrund ihrer geringen Größe auf Distanz schwierig, diese mit Kameras optisch im Detail aufzulösen. Es kann in diesem Fall jedoch erfindungsgemäß vorgesehen werden, fliegende Insekten während der Fahrt kurz vor einer Kollision mit der Windschutzscheibe des Fahrzeugs mit einer Kamera des Fahrzeugs, die auf die Windschutzscheibe gerichtet ist, zu erfassen. Ebenso können auch nach der Kollision zurückbleibende Spuren an der Windschutzscheibe detektiert und diese Spuren mit einer Bildverarbeitung ausgewertet werden, wobei ggfs. daraus die Insektenart bestimmt werden kann. Der Aufprall der einzelnen Insekten kann ferne auch akustisch in der Fahrzeugkabine mit einem Innenraummikrophon mit einem charakteristischen Aufprallgeräusch oder mit einem Schwingungssensor, der in Kontakt mit der Windschutzscheibe steht, aufgezeichnet werden. Auf diese Art und Weise können in Abhängigkeit von der Fahrgeschwindigkeit die Anzahl der verendeten Insekten(arten) an der Windschutzscheibe pro Zeiteinheit ermittelt und damit auf die Insektenbestände geschlossen werden.
Wenn ein Schwellwert für Kollisionen pro Zeiteinheit mit Insekten bzw. mit einer erkannten schützenswerten Insektenart an der Windschutzscheibe überschritten wird, kann automatisch die Fahrgeschwindigkeit des autonomen Fahrzeugs reduziert werden, bis der zugehörige Schwellwert unterschritten ist. Dieser Schwellwert kann auch von der erkannten Insektenart abhängen. Das Erkennen von gehäuftem Auftreten von schützenswerten Insektenarten in der Luft kann an den zentralen Server übertragen werden, so dass bei anderen Fahrzeugen ggf. eine Routenänderung vollzogen wird, um Fahrrouten zu nutzen, die ggf. weniger schützenswerte Insekten zu Schaden kommen lassen.
Neben einer direkten optischen Erkennung von Tier- und Pflanzenarten kann auch indirekt auf Tier- und Pflanzenbestände geschlossen werden. So kann beispielsweise neben der bereits erwähnten optischen Erkennung von Spuren an der Windschutzscheibe auch eine optische Erkennung von Tierspuren, wie beispielsweise Tierkot, Fellresten, Vogelfedern, Tierschuppen, auf der Fahrbahn oder am Fahrbahnrand erfolgen. Ebenso können Pflanzenspuren, wie beispielsweise Ansammlungen von Pollen, Pflanzensamen, Laub, Blütenblättern auf der Fahrbahn bzw. am Fahrbahnrand erfasst werden. Ferner können auch Sichtungen von Tiernestern und -bauten, wie beispielsweise Vogelnester in Bäumen, Unterschlüpfe, Spuren in der Rinde von Bäumen durch Rotwild oder Ameisenhaufen, ausgewertet werden.
Die Informationen über erkannte Tier- und Pflanzenbestände können auch genutzt werden, um Warnungen oder Routenanpassungen durchzuführen, so dass Routen gewählt werden, die z.B. möglichst wenig Kontakt mit allergieauslösenden Tieren, wie dem Eichenprozessionsspinner, oder Pflanzen, wie Ambrosia, auf der Route haben und damit diesbezüglich möglichst wenig gesundheitsschädlich für Fahrzeugnutzer sind. Gegenüber z.B. Luftgütemessungen mit Luftgütesensoren am Fahrzeug haben die oben genannten Vorgehensweisen mit einer Erkennung insbesondere basierend auf optischen Merkmalen den Vorteil, dass die Messungen nicht von der Windrichtung abhängen.
Es kann auch vorgesehen werden, dass für Warnungen des Fahrzeugnutzers bzw. optimierte Routenanpassungen die Daten seitens der Umfeldsensorik des Fahrzeugs mit Messdaten von Luftgütesensoren am Fahrzeug und/ oder stationären Luftgüte-Messstationen gemeinsam genutzt werden. Ferner können Routenanpassungen oder Warnungen entsprechend individueller Fahrzeugnutzerprofile ausgeführt werden, beispielsweise können Nutzerprofile auf einem Server für individuelle Personen hinterlegt werden, welche die bekannten Allergien der jeweiligen Personen umfassen.
In 2 ist schematisch dargestellt, wie durch einen Fahrzeugschwarm Umfelddaten erfasst und an eine Servereinrichtung S übertragen werden, wobei von der Servereinrichtung S aufgrund einer ungenügenden Datenqualität der Schwarmdaten eine Aufforderung zur Anpassung der Routenführung bzw. Fahrweise an ein weiteres Fahrzeug übertragen wird.
Der zentrale Server kann als Backend-Server für den Fahrzeugschwarm im Internet bereitgestellt sein und Teil einer hier nicht weiter beschriebenen IT-Infrastruktur sein. Die Kommunikation zwischen dem jeweiligen Fahrzeug und dem Server erfolgt hierbei über eine drahtlose Datenfunkverbindung, beispielsweise mittels in den Fahrzeugen vorgesehenen Mobilfunkeinheiten.
Eine Vielzahl von Schwarmfahrzeugen F₁ bis F_n befahren hierbei den gleichen begrenzten geografischen Bereich. Die Fahrzeuge F₁ bis F_n erfassen jeweils Umfelddaten UD₁, UD₂, UD_n zum aktuellen Fahrzeugumfeld sowie ihre bei Erfassung der Umfelddaten aktuelle Position, aus denen sie jeweils Lokalisierungsdaten LD₁ bis LD_n erzeugen. In dem dargestellten Beispiel weisen die Schwarmfahrzeuge jeweils eine Kamera K zur optischen Erfassung der Umfelddaten auf, mit dem exemplarisch ein Wildtier T erfasst wird. Weiterhin ist in jedem Schwarmfahrzeug eine Kommunikationseinheit C vorgesehen, mittels der die aktuell erfassten Umfelddaten und Lokalisierungsdaten, im dargestellten Beispiel die Tierart und Position des erfassten Wildtieres, an die Servereinrichtung S übermittelt werden.
Die Servereinrichtung S weist eine Empfangseinheit 11 auf, mit der die Umfelddaten UD₁, UD₂, UD_n und Lokalisierungsdaten LD₁ bis LD_n von den Schwammfahrzeugen empfangen werden. Von der Empfangseinheit 11 werden die empfangenen Daten einer Verarbeitungseinheit 12 zugeführt, in der diese zu Schwarmdaten SD zusammengefasst und mit geeigneten Algorithmen statistisch ausgewertet werden, um zu überprüfen, ob die Datenqualität der Schwarmdaten ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt. Hierbei können die Schwarmdaten in einer Speichereinrichtung 13 zwischengespeichert werden. Ebenso kann insbesondere auch auf Informationen über den von den Fahrzeugen bei Erfassung der Umfelddaten aktuell befahrenen geografischen Bereich zurückgegriffen werden, die in der Speichereinrichtung 13 als Teil einer digitalen Karte vorliegen und von dieser abgefragt werden können.
Im Fall einer ungenügenden Datenqualität der Schwarmdaten SD in dem begrenzten geografischen Bereich ermittelt die Verarbeitungseinheit 12 eine optimierte Routenführung für in dem Gebiet gegenwärtig oder in naher Zukunft befindliche Fahrzeuge bzw. eine optimierte Fahrweise für Fahrzeuge in diesem Gebiet. Hierfür kann die Verarbeitungseinheit 12 ebenfalls auf in der Speichereinrichtung 13 abgespeicherte digitale Kartendaten, die das Straßennetz beschreiben und für die Routenberechnung herangezogen werden können, zurückgreifen.
Eine Aufforderung A_x mit Angaben für eine optimierte Routenführung bzw. für eine optimierte Fahrweise wird dann von einer Sendeeinheit 14 der Servereinrichtung S an weitere Fahrzeuge, von denen exemplarisch ein Fahrzeug Fx dargestellt ist, übertragen, um diese zu einer Anpassung der Routenführung bzw. Fahrweise zu veranlassen. Dieses weitere Fahrzeug F_x ist ebenfalls mit einer Fahrzeugkamera K und einer Kommunikationseinheit C ausgestattet.
Nachdem von dem weiteren Fahrzeug F_x eine entsprechende Anpassung der Fahrroute und / oder Fahrweise erfolgt ist, kann dieses dann zusätzliche Umfelddaten UD_x und Lokalisierungsdaten LD_x generieren und für die Ergänzung der bisher vorliegenden Schwarmdaten an die Servereinrichtung S übertragen.
Bezugszeichenliste

1 - 6: Verfahrensschritte
F1, F2, Fn: Schwarmfahrzeuge
Fx: weiteres Fahrzeug
K: Kamera
C: Kommunikationseinheit
T: Tier um Fahrzeugumfeld
UD1, UD2, UDn, UDx: Umfelddaten
LD1, LD2, LDn, LDx: Lokalisierungsdaten
Ax: Aufforderung
SD: Schwarmdaten
S: Server
11: Empfangseinheit
12: Verarbeitungseinheit
13: Speichereinrichtung
14: Sendeeinheit

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 2015/0339826 A1 [0004]
CN 109948395 [0004]
EP 3121764 A1 [0004]

Claims

Verfahren zur Erfassung von Umfelddaten, bei dem - Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n), die von Fahrzeugen (F₁, F₂, F_n) in einem begrenzten geografischen Bereich sensorisch erfasst worden sind, sowie Lokalisierungsdaten (LD₁, LD₂, LD_n) für die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) erfasst worden sind, empfangen (1) werden; - die empfangenen Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) und Lokalisierungsdaten (LD₁, LD₂, LD_n) zu Schwarmdaten (SD) zusammengefasst (2) werden; - die Datenqualität der Schwarmdaten ermittelt (3) wird und überprüft (4) wird, ob die Datenqualität ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt; - bei einer ungenügenden Datenqualität der Schwarmdaten (SD) eine Aufforderung (A_x) an weitere Fahrzeuge (F_x) übermittelt (5) wird, die jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise so anzupassen, dass diese in dem begrenzten geografischen Bereich zusätzliche Umfelddaten (UD_x) sowie Lokalisierungsdaten (LD_x) erfassen; und - von den weiteren Fahrzeugen nach Anpassung der jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise zusätzliche Umfelddaten (UD_x) und Lokalisierungsdaten (LD_x) empfangen und zu den bisherigen Schwarmdaten (SD) hinzugefügt werden, bis die Datenqualität der Schwarmdaten (SD) das Qualitätskriterium erfüllt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Aufforderung (A_x) an autonom fahrende Fahrzeuge übermittelt (5) wird, die basierend darauf eine Anpassung der Fahrrouten und / oder Fahrweisen vornehmen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) Tier- und/oder Pflanzenbestände im Fahrzeugumfeld betreffen, die mit einer Umfeldsensorik der Fahrzeuge erfasst werden.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei eine Aufforderung (A_x) an weitere Fahrzeuge (F_x) übermittelt (5) wird, die Fahrrouten und / oder Fahrweisen der weiteren Fahrzeuge (F_x) so anzupassen, dass durch eine zusätzliche Erfassung der Tier- und/oder Pflanzenbestände in dem begrenzten geografischen Bereich genauere Schwarmdaten (SD) zu den Tier- und/oder Pflanzenbeständen ermöglicht werden.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei basierend auf den Umfelddaten eine Klassifikation und/oder Zählung der Tier- und/oder Pflanzenbestände erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei eine Aufforderung an weitere Fahrzeuge (F_x) übermittelt (5) wird, die Fahrrouten und / oder Fahrweisen der weiteren Fahrzeuge (F_x) so anzupassen, dass die Wahrscheinlichkeit von Kollisionen mit Tieren der erfassten Tierbestände oder eines Nahekommens mit Tieren oder Pflanzen der erfassten Tier- und/oder Pflanzenbestände minimiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 6, wobei eine optische Erfassung mit anschließender Bildverarbeitung und Objekterkennung der Tier- und/oder Pflanzenbestände erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei als zusätzliche Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) akustische und/oder thermische Merkmale erfasst werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 8, wobei Insekten unmittelbar vor, während oder auch nach einer Kollision mit der Windschutzscheibe des jeweiligen Fahrzeugs detektiert und erkannt werden.
Servereinrichtung (S) zur Erfassung von Umfelddaten, mit - einer Empfangseinheit (11) zum Empfangen von Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) sowie Lokalisierungsdaten (LD₁, LD₂, LD_n) von einer Vielzahl von Fahrzeugen (F₁, F₂, F_n), wobei die Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) jeweils von den Fahrzeugen (F₁, F₂, F_n) in einem begrenzten geografischen Bereich erfasst worden sind und die Lokalisierungsdaten (LD₁, LD₂, LD_n) dabei die jeweiligen Positionen, an denen die Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) erfasst worden sind, angeben; - einer Verarbeitungseinheit (12), welche - die empfangenen Umfelddaten (UD₁, UD₂, UD_n) und Lokalisierungsdaten (LD₁, LD₂, LD_n) zu Schwarmdaten (SD) zusammenfasst, - die Datenqualität der Schwarmdaten ermittelt und überprüft, ob die Datenqualität ein vordefiniertes Qualitätskriterium erfüllt, - falls die Datenqualität der Schwarmdaten ungenügend ist, eine Aufforderung (A_x) an weitere Fahrzeuge (F_x) erzeugt, die jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise so anzupassen, dass diese in dem begrenzten geografischen Bereich zusätzliche Umfelddaten (UD_x) sowie Lokalisierungsdaten (LD_x) erfassen; und - von den weiteren Fahrzeugen nach Anpassung der jeweilige Fahrroute und / oder Fahrweise zusätzlich empfangene Umfelddaten (UD_x) und Lokalisierungsdaten (LD_x) zu den bisherigen Schwarmdaten (SD) hinzufügt, bis die Datenqualität der Schwarmdaten (SD) das Qualitätskriterium erfüllt; und - einer Sendeeinheit (14) zum Übermitteln der Aufforderung an die weiteren Fahrzeuge.