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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges, wobei ein Fahrverhalten zumindest eines in einer Umgebung eines Fahrzeuges erfassten Verkehrsteilnehmers prädiziert wird.
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Aus der
DE 10 2019 002 790 A1 ist ein Verfahren zur Prädiktion einer Verkehrssituation für ein Fahrzeug, insbesondere für ein automatisiert betriebenes Fahrzeug bekannt. Dabei wird eine Umgebung des Fahrzeuges fortlaufend erfasst und anhand erfasster Umgebungsdaten und Prädiktionsparameter wird eine Verkehrssituation des Fahrzeuges für einen zukünftigen Zeitpunkt prädiziert. Bei Erreichen des zukünftigen Zeitpunktes wird eine aktuelle reale Verkehrssituation erfasst, die mit der prädizierten Verkehrssituation verglichen und in dem Vergleich ermittelt wird, ob ein Prädiktionsfehler bei der Prädiktion vorlag. Bei Vorliegen eines Prädiktionsfehlers werden die Prädiktionsparameter korrigiert.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gelöst, welches die in Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges, wobei ein Fahrverhalten zumindest eines in einer Umgebung eines Fahrzeug erfassten Verkehrsteilnehmers prädiziert wird, sieht erfindungsgemäß vor, dass für jede Position des erfassten Verkehrsteilnehmers basierend auf fahrzeugseitigen Kartendaten sowie basierend auf erfassten, den Verkehrsteilnehmer betreffenden Parametern und Situationsparametern ermittelt wird, welches Manöver der Verkehrsteilnehmer ausführen wird und die Information, welches Manöver der Verkehrsteilnehmer am wahrscheinlichsten ausführen wird, einer Bewegungsplanung des Fahrzeuges zugrunde gelegt wird.
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Zusammengefasst handelt es sich bei dem Verfahren insbesondere um ein Verfahren zur Erstellung eines Verhaltens-Prädiktions-Modells durch die Kombination von Ergebnissen einer Situationsprädiktion und einer kartenbasierten Prädiktion. Es wird eine Prädiktion einer Verkehrssituation durchgeführt und zusätzlich werden mögliche Navigationsalternativen (z.B. Größe der Zielorte an einer Kreuzung) für ein erfasstes Objekt, also den erfassten Verkehrsteilnehmer, an der erfassten Position bei der Prädiktion, einer sogenannten kartenbasierten Prädiktion, berücksichtigt. Zudem werden diese dann zu einer situations- und kartenbasierten Prädiktion zusammengefasst.
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Durch Anwendung des Verfahrens können eine Fahrsicherheit und ein Fahrkomfort zumindest für das Fahrzeug aufgrund einer vorausschauenden Fahrstrategie erhöht werden.
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Zudem kann mittels der vorausschauenden Fahrstrategie ein Verbrauch von zum Fahrbetrieb des Fahrzeuges erforderlichem Kraftstoff und/oder erforderlicher elektrischer Energie verringert werden.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
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Dabei zeigen:
- 1 schematisch eine Kreuzung mit einem Fahrzeug und einem weiteren Fahrzeug und
- 2 schematisch einen Fahrbahnabschnitt mit einer Ausfahrt, dem Fahrzeug und einem weiteren Fahrzeug.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt eine Kreuzung K mit einem Fahrzeug 1, welches im automatisierten Fahrbetrieb fährt, und einen Verkehrsteilnehmer 2, welcher im Weiteren als weiteres Fahrzeug 2 bezeichnet wird und sich dem Fahrzeug 1 in Bezug auf die Kreuzung K gegenüber befindet.
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Im manuellen Fahrbetrieb eines Fahrzeuges 1, 2 nimmt ein Fahrzeugnutzer, d. h. ein Fahrer, seine Umgebung wahr und weist ein gewisses Situationsverständnis auf.
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Das gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel im automatisierten Fahrbetrieb fahrende Fahrzeug 1 verfügt nicht über ein solches Situationsverständnis, insbesondere in Echtzeit. Dieser Sachverhalt stellt ein vergleichsweise großes Problem für den automatisierten Fahrbetrieb eines Fahrzeuges 1 dar.
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Um eine Bewegungsplanung des insbesondere im automatisierten Fahrbetrieb fahrenden Fahrzeuges 1 unter Berücksichtigung eines Fahrverhaltens des weiteren Fahrzeuges 2 zu optimieren, ist ein im Folgenden beschriebenes Verfahren vorgesehen. Insbesondere wird dabei eine A-Priori-Wahrscheinlichkeit ermittelt, die bei einer Bestimmung einer Wahrscheinlichkeit eines Fahrverhaltens, d. h. eines Fahrmanövers, des weiteren Fahrzeuges 2 berücksichtigt wird.
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Das Fahrzeug 1 weist eine nicht näher dargestellte Umgebungssensorik mit einer Anzahl von im und/oder am Fahrzeug 1 angeordneten Erfassungseinheiten auf, die im Fahrbetrieb des Fahrzeuges 1 fortlaufend Signale erfassen. Anhand der erfassten Signale sind eine Umgebung und sich in dieser befindende Objekte detektierbar.
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Dem Fahrzeug 1 ist also bekannt, dass es sich im Bereich einer Kreuzung K befindet und das weitere Fahrzeug 2 wurde detektiert. Mit anderen Worten ermöglichen die erfassten Signale der Umgebungssensorik dem Fahrzeug 1 die Wahrnehmung einer vorliegenden Verkehrssituation.
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Zudem ist in dem Fahrzeug 1 eine digitale Karte hinterlegt, mittels welcher Informationen für eine Streckenplanung bereitgestellt werden.
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Des Weiteren ist das Fahrzeug 1 über eine drahtlose Kommunikationsverbindung mit einer nicht näher dargestellten zentralen Rechnereinheit verbunden. Mittels der zentralen Rechnereinheit werden Echtzeitverkehrsflüsse, Veranstaltungsinformationen u. Ä. an das Fahrzeug 1 übermittelt.
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Mittels einer fahrzeugseitigen Rechnereinheit wird das Verfahren durchgeführt, welches eine Situationsinterpretation ermöglicht, welche zyklisch, insbesondere alle 50 ms bis 100 ms oder in kürzeren Zeitabständen ausgeführt wird.
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Liegt eine kritische Verkehrssituation vor, kann, sofern sich in dem Fahrzeug 1 ein Fahrzeugnutzer befindet und das Fahrzeug 1 manuell bewegt wird, ein Warnhinweis ausgegeben. Alternativ oder zusätzlich besteht die Möglichkeit, dass mittels eines Assistenzsystems zum automatisierten Fahrbetrieb ein Fahrverhalten des Fahrzeuges 1 entsprechend seiner Situationsinterpretation angepasst und optional ein Warnhinweis ausgegeben wird.
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Anhand der erfassten Signale der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1 erkennt dieses das weitere Fahrzeug 2 und dessen Fahrzustand. Der Fahrzustand wird insbesondere anhand von erfassten, das weitere Fahrzeug 2 betreffenden Parametern, wie dessen momentane Fahrgeschwindigkeit, ein Winkel des weiteren Fahrzeuges 2, z. B. in Bezug auf seine Fahrspur F, seine Beschleunigung und/oder seine Position innerhalb der Fahrspur F, ermittelt.
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Die Erkennung des weiteren Fahrzeuges 2 kann anhand erfasster Signale einer Erfassungseinheit oder mehrerer Erfassungseinheiten der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1 erfolgen. Dabei können die erfassten Signale, d. h. Sensorinformationen, fusioniert werden.
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Gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden anhand der erfassten Signale der Umgebungssensorik das weitere Fahrzeug 2 betreffende Parameter, insbesondere ein in 2 gezeigter Abstand dexit des weiteren Fahrzeuges 2 zu einer Abbiegemöglichkeit und seine Beziehung zu dem entgegenkommenden Fahrzeug 1, ermittelt. Zudem werden eine Relativgeschwindigkeit des weiteren Fahrzeuges 2 in Bezug auf das Fahrzeug 1 und die Beschleunigung des weiteren Fahrzeuges 2 ermittelt.
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Weiterhin sieht das Verfahren vor, dass Situationsparameter erfasst werden, wobei hierzu ein gemessener Status einer Lichtsignalanlage, erfasste Verkehrszeichen etc. zählen.
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Hat das weitere Fahrzeug 2 seinen Fahrtrichtungsanzeiger aktiviert und weist eine erhöhte Quergeschwindigkeit in seiner Fahrspur F auf, so kann dieser Umstand beispielsweise in einem Modul „situations- und kartenbasierte Prädiktion“ zu einer hohen Wahrscheinlichkeit für ein Abbiegemanöver oder einen Fahrspurwechsel führen.
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Im Fall, dass das weitere Fahrzeug 2 in seiner Fahrspur F mittig mit vergleichsweise geringer Fahrgeschwindigkeit auf die Kreuzung K zufährt und die Relativgeschwindigkeit zwischen den beiden Fahrzeugen 1, 2 verringert sich, dass das weitere Fahrzeug 2 bremst, wird angenommen, dass das weitere Fahrzeug 2 mit keinem weiteren Verkehrsteilnehmer interagiert.
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In einem nächsten Verfahrensschritt wird eine Kartentopologie für das weitere Fahrzeug 2 bestimmt.
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Eine erfasste Position des weiteren Fahrzeuges 2 wird gemäß dem Verfahren dazu verwendet, basierend auf der fahrzeugseitig vorhandenen Karte, d. h. Kartendaten, dem weiteren Fahrzeug 2 zur Verfügung stehende Navigationsalternativen zu bestimmen. In Bezug auf die Kreuzung K stehen dem weiteren Fahrzeug 2 drei Navigationsalternativen dahingehend zur Verfügung. Das weitere Fahrzeug 2 hat die Möglichkeit nach links abzubiegen, geradeaus zu fahren oder nach rechts abzubiegen. Die Kartendaten werden dabei mittels einer Recheneinheit zur Verfügung gestellt.
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Von dem weiteren Fahrzeug 2 aus gesehen, ist in linker Richtung eine Stadt mit vergleichsweise sehr hoher Einwohneranzahl („Mega City“), in Geradeausrichtung eine Stadt mit mittlerer Einwohneranzahl („Big City“) und in rechter Richtung eine Stadt mit geringer Einwohneranzahl („Small City“) ausgeschildert.
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Auf Grundlage der ermittelten für das weitere Fahrzeug 2 möglichen Navigationsalternativen werden topologische Charakteristiken, sogenannte Features, abgeleitet. Insbesondere werden anhand der verschiedenen Navigationsalternativen in Verbindung mit den topologischen Charakteristiken mögliche Ziele für das weitere Fahrzeug 2 bestimmt.
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Diese möglichen Ziele haben unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten, ein Zielort einer Navigation des weiteren Fahrzeuges 2 zu sein. Diese Wahrscheinlichkeiten korrelieren u. a. mit einer Größe einer Stadt, die ein Zielort des weiteren Fahrzeuges 2 sein kann, und/oder mit einer stattfindenden Veranstaltung, die ein Zielort des weiteren Fahrzeuges 2 sein kann.
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In Bezug auf das vorliegende Ausführungsbeispiel in 1 ist die Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 2 nach links abbiegt und in Richtung der Stadt mit sehr hoher Einwohneranzahl („Mega City“) fährt, a priori am höchsten.
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Diese Charakteristiken und/oder Merkmale können in einem weiteren Schritt der situations- und kartenbasierten Prädiktion für die Bestimmung einer möglichen Manöverwahrscheinlichkeit und Trajektorien herangezogen werden.
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Basierend auf den Situationsparametern und toplogischen Charakteristiken bei der situations- und kartenbasierten Prädiktion wird ein Fahrverhalten des weiteren Fahrzeuges 2 und gegebenenfalls anderer Verkehrsteilnehmer in der Umgebung des Fahrzeuges 1 prädiziert. Dies kann sowohl über die Manövermöglichkeit, als auch über Trajektorien und/oder andere Modellierungen erfolgen.
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Die topologischen Charakteristiken können explizit oder implizit als Ableitung der Prädiktion in Bezug auf das weitere Fahrzeug 2 verwendet werden.
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Verwendete Modelle zur Bestimmung der Prädiktion können sowohl ein Expertensystem als auch Modelle des maschinellen Lernens umfassen.
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Bremst das weitere Fahrzeug 2, kann vermutet werden, dass das weitere Fahrzeug 2 beabsichtigt, abzubiegen. Unter Verwendung eines Wissens, dass ein Abbiegen in Richtung der beispielhaft bezeichneten Mega City am wahrscheinlichsten ist, wird die Wahrscheinlichkeit für einen Abbiegevorgang in linke Richtung und entsprechende Trajektorien am höchsten. Diese Information kann zur Bewegungsplanung des Fahrzeuges 1 verwendet werden.
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Die Navigationsalternative einer Geradeausfahrt des weiteren Fahrzeuges 2 in Richtung der beispielhaft bezeichneten Big City wäre wahrscheinlich, wenn das weitere Fahrzeug 2 keinen Bremsvorgang einleitet.
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Ein Abbiegevorgang des weiteren Fahrzeuges 2 nach rechts ist aufgrund einer vergleichsweise geringen Einwohnerzahl und/oder Größe der beispielhaft bezeichneten Small City eher unwahrscheinlich.
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Ob eine Geradeausfahrt oder ein Rechtsabbiegen als Fahrmanöver des weiteren Fahrzeuges 2 wahrscheinlicher ist, kann vermutlich nur über ein Modell maschinellen Lernens mit einer verhältnismäßig großen Datenbasis zuverlässig bestimmt werden.
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Weiterhin sieht das Verfahren vor, dass basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 2 links abbiegt, das Fahrzeug 1 seine momentane Fahrgeschwindigkeit verringert. Fährt das Fahrzeug 1 im manuellen Fahrbetrieb, kann der Fahrzeugnutzer vergleichsweise frühzeitig darauf aufmerksam gemacht werden, sich auf eine Bremsung vorzubereiten, um das Fahrzeug 1 im Ernstfall schneller in einen Stillstand versetzen zu können.
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Fährt das Fahrzeug 1 im automatisierten Fahrbetrieb und das weitere Fahrzeug 2 biegt vermutlich links ab, ist es erforderlich, in einer nachgelagerten Bewegungsplanung die momentane Fahrgeschwindigkeit zu reduzieren, um das Fahrzeug 1 im Ernstfall ebenfalls vergleichsweise schnell in den Stillstand zu versetzen.
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In 2 ist ein Fahrbahnabschnitt FA mit einer Ausfahrt A, dem Fahrzeug 1 und einem weiteren Fahrzeug 2 dargestellt.
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Anhand erfasster Signale der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1 wird das vorausfahrende weitere Fahrzeug 2 und sein Fahrzustand erkannt. In Bezug auf das weitere Fahrzeug 2 werden dessen momentane Fahrgeschwindigkeit, ein Winkel des weiteren Fahrzeuges 2, z. B. in Bezug auf seine Fahrspur F, seine Beschleunigung und/oder seine Position innerhalb der Fahrspur F ermittelt.
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Des Weiteren werden für das weitere Fahrzeug 2, wie oben beschrieben, erfassbare, d. h. messbare Situationsparameter abgeleitet. Die Situationsparameter umfassen gemäß dem in 2 vorliegenden Ausführungsbeispiel einen Abstand dexit zu einer Abbiegemöglichkeit, insbesondere zu der Ausfahrt A, seine Beziehung zu weiteren Verkehrsteilnehmern, z. B. zu dem Fahrzeug 1, die Relativgeschwindigkeit des weiteren Fahrzeuges 2 in Bezug auf das Fahrzeug 1 sowie Beschleunigungen des weiteren Fahrzeuges 2.
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Gemäß 2 fährt das weitere Fahrzeug 2 auf seiner Fahrspur F, einer rechten Fahrspur F, auf einen Bereich der Ausfahrt A mit vergleichsweise geringer Fahrgeschwindigkeit zu, so dass sich die Relativgeschwindigkeit erhöht. Das weitere Fahrzeug 2 leitet eine Bremsung ein und interagiert mit keinem weiteren Verkehrsteilnehmer.
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Eine Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 2 rechts in Richtung Big City abfährt, ist a priori am größten. Aufgrund einer Bremsung des weiteren Fahrzeuges 2 kann vermutet werden, dass das weitere Fahrzeug 2 den Fahrbahnabschnitt FA über die Ausfahrt A verlässt. Dem Fahrzeug 1 vorliegende Kartendaten, insbesondere die vorliegenden topologischen Charakteristiken, stützen diese Vermutung zusätzlich. Diese Information, dass das weitere Fahrzeug 2 in Richtung Big City fährt, kann zur Bewegungsplanung des Fahrzeuges 1 genutzt werden.
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Die Navigationsalternative, dass das weitere Fahrzeug 2 geradeaus fährt, ist dann wahrscheinlich, wenn nur eine der beiden Informationen auf ein Abfahren des weiteren Fahrzeuges 2 hingedeutet hätte. Auf einer Autobahn folgen im Vergleich deutlich mehr Verkehrsteilnehmer ihrem Verlauf als von dieser abzufahren.
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Somit hat eine Kombination der beiden Informationen geholfen, eine Konfidenz der Informationen zu erhöhen.
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Aufgrund des vermutlich an der Ausfahrt A von dem Fahrbahnabschnitt FA abfahrenden weiteren Fahrzeuges 2 ist es für das Fahrzeug 1 nicht erforderlich, eine Trajektorie zu planen, um das weitere Fahrzeug 2 zu überholen. Dadurch können ein Komfort für die Insassen, da kein plötzlicher Fahrspurwechsel erforderlich ist, und eine Sicherheit, da ein unnötiges komplexes Fahrmanöver vermieden werden kann, gesteigert werden. Dabei wird nahezu dieselbe Ankunftszeit des Fahrzeuges 1 erreicht.
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Insbesondere ist in Bezug auf eine explizite, in einem Fahrzeugsteuergerät durchgeführte Realisierungsmöglichkeit des Verfahrens vorgesehen, dass anhand der erfassten Signale der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1 eine Wahrscheinlichkeit a priori für ein Fahrverhalten des weiteren Fahrzeuges 2 ermittelt wird.
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Anhand einer situations- und kartenbasierten Prädiktion wird eine weitere Wahrscheinlichkeit für das Fahrverhalten des weiteren Fahrzeuges 2 ermittelt, wobei die anhand der erfassten Signale der Umgebungssensorik ermittelte Wahrscheinlichkeit und die weitere Wahrscheinlichkeit zu einer Gesamtwahrscheinlichkeit aggregiert werden. Diese Gesamtwahrscheinlichkeit wird dann einer Bewegungsplanung des Fahrzeuges 1 zugrunde gelegt.
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Z. B. wird in Bezug auf die kartenbasierte Prädiktion ermittelt, ob sich auf einem vorausliegenden Fahrbahnabschnitt FA eine Abzweigung oder eine Ausfahrt A, insbesondere anhand der Kartendaten und einer erfassten momentanen Position des Fahrzeuges 1 befindet. Zudem wird anhand der Kartendaten ermittelt, wohin die Abzweigung oder die Ausfahrt A führt. Dazu enthalten die Kartendaten weiterhin Informationen zu interessanten Orten, zu sogenannten Points of Interest, z. B. zu Städten, deren Größe in Bezug auf eine Einwohnerzahl, zu Veranstaltungen, beispielsweise ob aktuell eine Messe stattfindet und/oder ob ein Stadion vorhanden ist. Des Weiteren wird anhand der Kartendaten und/oder erfasster Signale der Umgebungssensorik ermittelt, ob die Abzweigung oder die Ausfahrt A zu einem Point of Interest, beispielsweise zu einem Flughafen, einem Bahnhof und/oder zu einem Logistikzentrum führt.
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Mittels der zentralen Rechnereinheit werden dem Fahrzeug 1 Informationen zu aktuellen Veranstaltungen, insbesondere zu Messen, Fußballspielen, Öffnungszeiten, Fahrplänen und Logistikzentren zur Verfügung gestellt.
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Wurden die Ziele, zu denen die Abzweigung oder die Ausfahrt A führt, ermittelt, erfolgt ein Prädizieren der Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug 2 die Abzweigung oder die Ausfahrt A nutzt.
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Ist das Ziel der Abzweigung oder der Ausfahrt A eine Großstadt, wobei die Abzweigung oder die Ausfahrt A mehrere Fahrspuren F umfasst und/oder die Einwohnerzahl entsprechend ist und/oder es herrscht eine Hauptverkehrszeit, dann ist die Wahrscheinlichkeit vergleichsweise hoch, dass das weitere Fahrzeug 2 der Abzweigung oder der Ausfahrt A folgt.
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Ist das Ziel eine Kleinstadt, wobei die Abzweigung oder die Ausfahrt A nur eine Abbiegespur umfasst und/oder eine Einwohnerzahl entsprechend niedrig ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 2 der Abzweigung oder Ausfahrt A folgt, vergleichsweise gering.
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Ist das Ziel der Abzweigung oder der Ausfahrt A ein Fußballstadion und es steht ein Fußballspiel unmittelbar bevor, ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrziel des weiteren Fahrzeuges 2 das Fußballstadion ist, vergleichsweise hoch.
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Wird als Ziel ein Logistikzentrum ermittelt und das weitere Fahrzeug 2 weist eine Beschriftung des Logistikzentrums auf, dann ist die Wahrscheinlichkeit ebenfalls verhältnismäßig hoch, dass das weitere Fahrzeug 2 den Fahrbahnabschnitt FA verlässt. Die Beschriftung des weiteren Fahrzeuges 2 wird anhand erfasster Signale der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1, insbesondere einer Kamera, erfasst.
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In einer möglichen Ausführungsform, wenn das Ziel der Abzweigung oder der Ausfahrt A ein Autobahnkreuz mit einer Routenführung in Richtung eines weiter entfernten Ballungszentrums ist, wird ein Kennzeichen des weiteren Fahrzeuges 2 ermittelt. Weist das weitere Fahrzeug 2 ein Kennzeichen aus dem Ballungszentrum oder seiner Region auf, ist die Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 2 der Abzweigung oder der Ausfahrt A folgt, vergleichsweise hoch.
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Ist als Ziel der Abzweigung oder Ausfahrt A ein Messe angegeben und es wird ermittelt, dass momentan keine Messeveranstaltung stattfindet, ist die Wahrscheinlichkeit relativ gering, dass das weitere Fahrzeug 2 die Abzweigung oder die Ausfahrt A nutzt.
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Eine implizite in dem Fahrzeugsteuergerät des Fahrzeuges 1 durchführbare Realisierungsmöglichkeit des Verfahrens sieht unter Nutzung der erfassten Signale der Umgebungssensorik, der vorliegenden Kartendaten sowie der vorliegenden Informationen der zentralen Rechnereinheit vor, dass die situations- und kartenbasierte Prädiktion, wie im Folgenden beschrieben ist, durchgeführt wird.
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Anhand erfasster Signale der Umgebungssensorik des Fahrzeuges 1 werden die Situationsparameter, wie in dem Ausführungsbeispiel gemäß 1 beschrieben ist, ermittelt. Dabei werden beispielsweise eine momentane Fahrgeschwindigkeit, ein Abstand dexit zu einer Abbiegemöglichkeit oder zu einer Ausfahrt A und eine Beschleunigung des weiteren Fahrzeuges 2 in der Umgebung des Fahrzeuges 1 ermittelt.
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In Bezug auf die situations- und kartenbasierte Prädiktion werden die toplogischen Charakteristiken und Potentiale der Zielorte ermittelt.
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Gemäß dem in 1 gezeigten Ausführungsbeispiel gibt es mehrere Navigationsalternativen, wobei jede dieser zu einer oder mehreren Destinationen, mit u. U. unterschiedlichen A-Priori-Wahrscheinlichkeiten, führt, dass diese einen Zielort des weiteren Fahrzeuges 2 darstellen. Beispielsweise wird die A-Priori-Wahrscheinlichkeit anhand der Einwohnerzahl und/oder Arbeitsplätzen ermittelt.
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Diese implizite A-Priori-Wahrscheinlichkeit, welche mit der weiteren Wahrscheinlichkeit der weiteren Wahrscheinlichkeit aus der oben beschriebenen expliziten Realisierungsmöglichkeit korreliert, liefert einen Beitrag zur Entscheidung einer Bewegungsprädiktion des weiteren Fahrzeuges 2.
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Die implizite A-Priori-Wahrscheinlichkeit kann sich rein an statistischen Faktoren, wie Einwohnerzahl etc. orientieren oder durch dynamische Ereignisse, wie beispielsweise Fußballspiele, Konzerte etc., beeinflusst werden.
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Anhand der ermittelten Situationsparameter und des Ergebnisses der situations- und kartenbasierten Prädiktion wird die Bewegungsprädiktion durchgeführt, wobei ein Attraktivitätspotential implizit berücksichtigt wird.
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Die ermittelte Bewegungsprädiktion wird dann der Bewegungsplanung des Fahrzeuges 1 zugrunde gelegt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102019002790 A1 [0002]
