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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Baustelle nach den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1.
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Aus dem Stand der Technik sind, wie in der
DE 11 2016 007 499 T5 beschrieben, Systeme und Verfahren zum Regeln einer autonomen Geschwindigkeitsregelanlage bekannt. Ein Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug umfasst eine autonome Geschwindigkeitsregelanlage, die konfiguriert ist, um zumindest eine Fahrzeuggeschwindigkeit autonom zu steuern, ein Positionsdatenerfassungsmittel, das konfiguriert ist, um Positionsdaten zu erhalten, die die Position des Fahrzeugs anzeigen, ein Eigen- bzw. Ego-Fahrzeug-Sensordatenerfassungsmittel, das konfiguriert ist, um Eigen- bzw. Ego-Fahrzeug-Sensordaten zu erhalten, die sich auf Objekte in der Nähe des Fahrzeugs beziehen, ein Arbeitsdatenerfassungsmittel, das konfiguriert ist, um Arbeitsdaten über aktuelle Baustellen innerhalb eines vorbestimmten Abstandes vom Fahrzeug zu empfangen, und ein Verarbeitungsmittel. Das Verarbeitungsmittel ist konfiguriert, um basierend auf den Eigen-Fahrzeug-Sensordaten, den Arbeitsdaten und den Positionsdaten die Position und Fahrtrichtung des Fahrzeugs in Bezug auf eine oder mehrere Baustellen zu bestimmen, und um, wenn das Verarbeitungsmittel bestimmt, dass sich das Fahrzeug einer Baustelle der einen oder mehreren Baustellen nähert und dass der Fahrzeugabstand zur Baustelle kleiner als ein Schwellenabstand ist, oder wenn das Verarbeitungsmittel bestimmt, dass sich das Fahrzeug bereits in einer Baustelle befindet und die autonome Geschwindigkeitsregelanlage aktiviert ist, die autonome Geschwindigkeitsregelanlage zu deaktivieren.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zum Erkennen einer Baustelle anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zum Erkennen einer Baustelle mit den Merkmalen des Anspruchs 1.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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In einem Verfahren zum Erkennen einer Baustelle durch ein Fahrzeug werden mittels Sensoren des Fahrzeugs erfasste Sensorsignale, die auf eine Baustelle hindeuten, erfasst und ausgewertet.
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Erfindungsgemäß werden die Sensorsignale, insbesondere vor deren Auswertung, gefiltert, wobei bei einem vorliegenden normalen Zustand einer durch das Fahrzeug befahrenen Straße starke Filter verwendet werden und bei einem vorliegenden anormalen Zustand der durch das Fahrzeug befahrenen Straße schwache Filter verwendet werden. Das Verfahren wird insbesondere auf Straßen des Typs Autobahn als vom Fahrzeug befahrene Straße angewendet, insbesondere ausschließlich, d. h. das Verfahren wird insbesondere nur durchgeführt, wenn das Fahrzeug eine Autobahn befährt. Straßen des Typs Autobahn sind insbesondere Fernverkehrsstraßen, auch als Fernstraßen bezeichnet.
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Anhand einer ermittelten Wahrscheinlichkeit wird ermittelt, ob ein normaler Zustand oder ein anormaler Zustand der durch das Fahrzeug befahrenen Straße vorliegt. Dabei wird die Wahrscheinlichkeit anhand von erfassten Informationen einer Situationsschicht und einer physikalischen Schicht und einer in einem vorhergehenden Ermittlungsschritt ermittelten Wahrscheinlichkeit ermittelt.
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Als Information der Situationsschicht wird insbesondere berücksichtigt, ob eine Geschwindigkeitsreduktionszone, eine allgemeine Überholverbotszone, eine Überholverbotszone für Lastkraftwagen und/oder mindestens ein Verkehrszeichen erfasst wird, dass auf eine Baustelle, auf eine Fahrspurverlaufsänderung, auf ein Fahrspurende und/oder auf Gegenverkehr hinweist. Überholverbotszone für Lastkraftwagen kann dabei bedeuten, dass Lastkraftwagen nicht überholen dürfen und/oder nicht überholt werden dürfen.
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Als Information der physikalischen Schicht wird insbesondere berücksichtigt, ob aufleuchtende Bremslichter erfasst werden, welche Durchschnittsgeschwindigkeit gefahren wird, welche Geschwindigkeitsunterschiede vorliegen und/oder welche Fahrzeugverzögerungen erfolgen und/oder welche Giergeschwindigkeit und/oder Fahrzeugverzögerung ein vorausfahrendes Fahrzeug aufweist und/oder ob eine Fahrspuränderung des vorausfahrenden Fahrzeugs erfasst wird.
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Es ist insbesondere vorgesehen, dass die ermittelte Wahrscheinlichkeit mit einer danach vom Fahrzeug zurückgelegten Wegstrecke abnimmt. Insbesondere ist auch vorgesehen, dass bei neu erfassten Informationen eine neue Wahrscheinlichkeit ermittelt wird, so dass diese dann wieder größer sein kann.
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Die erfindungsgemäße Lösung stellt einen flexiblen Entscheidungsansatz basierend auf deterministischen Eingaben für Situationsanalyseanwendungen, im hier beschriebenen Fall für die Baustellenerkennung, bereit. Basierend auf der Historie dieser Eingaben und ihren jeweiligen Trends wird in späteren Stadien des Filteransatzes, hier durch die Auswertung der gefilterten Sensorsignale, eine globale Entscheidung mit ihrer jeweiligen Qualifikation gebildet, im hier beschriebenen Fall eine Entscheidung, ob eine Baustelle vorliegt oder nicht.
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Die beschriebene Lösung basiert somit auf einem generischen Ansatz zur Zustandsschätzung durch die Modellierung der bedingten Natur der Eingangsvariablen. Es wird eine Lösung bereitgestellt, die flexibel ist und viele Eingangsvariablen integriert, beispielsweise Baustellensignale einer Kamera des Fahrzeugs, dynamische und statische zielbezogene Informationssensor-Fusionsmodule, Historie und Trendentwicklung verschiedener Eingangsvariablen, die Hinweise auf die Unsicherheit dieser Eingangsvariablen geben. Die Implementierung erfolgt mit einem robusten Algorithmus und dennoch leichtgewichtig. Zusätzliche Faktoren wie die gespeicherte Entscheidung des vorherigen Zyklus und die Eingangsvariablen werden effizient modelliert. Der Integrationsansatz basiert auf einer kaskadierten Struktur, die entweder die Mischung der Eingangssignale oder eine selektive Entscheidung basierend auf der in diesem Ansatz berechneten Rangfolge ermöglicht. Der erfindungsgemäße Ansatz konzentriert sich auf die zufällige Natur der Eingangssignale, die ein robustes und effizientes Verhaltensmodell bieten.
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Die erfindungsgemäße Lösung ist ein flexibler Entscheidungsansatz für Baustellenerkennungsprobleme, im Gegensatz zu einem auf harten Entscheidungen basierenden Ansatz, der nur Sensoren wie beispielsweise Kameras verwendet und nur aufgrund deren Signalen entscheidet, ob eine Baustelle vorliegt oder nicht. Mittels der erfindungsgemäßen Lösung werden insbesondere zu viele falsch positive Ergebnisse der Baustellenerkennung vermieden, wodurch insbesondere eine Verfügbarkeit einer automatisierten Fahrfunktion, insbesondere einer hochautomatisierten oder autonomen Fahrfunktion, des Fahrzeugs verbessert wird, denn es ist zumeist vorgesehen, dass diese automatisierte Fahrfunktion in Baustellen, beispielsweise aufgrund der dort vorliegenden hohen Komplexität, abgeschaltet wird und ein Fahrzeugführer die Fahrzeugführung übernehmen muss. Bei falsch positiven Ergebnissen der Baustellenerkennung erfolgt dies unnötigerweise, da tatsächlich keine Baustelle vorliegt. Des Weiteren werden mittels der erfindungsgemäßen Lösung insbesondere auch zu viele falsch negative Ergebnisse der Baustellenerkennung vermieden, welche eine Gefahr für die Sicherheit des Fahrzeugs und dessen Insassen und für die Sicherheit anderer Verkehrsteilnehmer darstellen können, da bei einer fehlerhaft nicht erkannten Baustelle Fehlfunktionen und dadurch eine fehlerhafte Fahrzeugführung durch die automatisierte Fahrfunktion auftreten können.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
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Dabei zeigen:
- 1 schematisch ein Beispiel eines normalen Zustand einer durch ein Fahrzeug befahrenen Straße,
- 2 schematisch ein Beispiel eines anormalen Zustand einer durch ein Fahrzeug befahrenen Straße,
- 3 schematisch ein weiteres Beispiel eines anormalen Zustands einer durch ein Fahrzeug befahrenen Straße,
- 4 schematisch ein weiteres Beispiel eines anormalen Zustands einer durch ein Fahrzeug befahrenen Straße,
- 5 schematisch einen Verfahrensablauf zur Ermittlung einer Wahrscheinlichkeit, ob ein normaler Zustand oder ein anormaler Zustand der durch das Fahrzeug befahrenen Straße vorliegt,
- 6 schematisch einen Verlauf einer ermittelten Wahrscheinlichkeit in Abhängigkeit einer danach vom Fahrzeug zurückgelegten Wegstrecke,
- 7 schematisch einen Verlauf zweier nacheinander ermittelten Wahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit einer danach vom Fahrzeug jeweils zurückgelegten Wegstrecke, und
- 8 schematisch eine Kombination der beiden ermittelten Wahrscheinlichkeiten gemäß 7.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Im Folgenden wird anhand der 1 bis 8 ein Verfahren zum Erkennen einer Baustelle durch ein Fahrzeug beschrieben. Zur Erkennung einer Baustelle werden in diesem Verfahren Sensorsignale, die auf eine Baustelle hindeuten, erfasst und ausgewertet. Diese Sensorsignale werden, insbesondere vor der Auswertung, gefiltert.
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Problematisch ist, dass eine Falsch-Positiv-Rate bei der Auswertung dieser Sensorsignale bisher sehr hoch ist, wodurch eine Robustheit der Baustellenerkennung reduziert wird. Problematisch ist zudem, dass die Sensorsignale Boolean sind, d. h. das Resultat der Auswertung der Sensorsignale kann nur positiv oder negativ sein. Positiv bedeutet, dass eine Baustelle erkannt wurde, und negativ bedeutet, dass keine Baustelle erkannt wurde. Daraus resultiert, dass nur einfache Filter zur Filterung der Sensorsignale verwendet werden können.
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Um falsch-positive Eingangsdaten des Verfahrens auszuschließen, müssen starke, insbesondere sehr starke, Filter zur Filterung der Sensorsignale verwendet werden. Problematisch dabei ist jedoch, dass, wenn ausschließlich diese starken Filter verwendet werden, daraus viele falsch-negative Ergebnisse als Eingangsdaten des Verfahrens resultieren. Dies ist sicherheitskritisch, da dann tatsächlich vorhandene Baustellen nicht erkannt werden. Bei einer Verwendung des Verfahrens beispielsweise zur Steuerung einer automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen, Fahrfunktion kann dies zu Fehlfunktionen der automatisierten Fahrfunktion führen.
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Üblicherweise ist vorgesehen, dass eine solche automatisierte Fahrfunktion in Baustellen abgeschaltet wird und stattdessen ein Fahrzeugführer das Führen des Fahrzeugs in der Baustelle übernimmt, insbesondere aufgrund einer hohen Komplexität in Baustellen. Wird die Baustelle fälschlicherweise nicht erkannt, wird die automatisierte Fahrfunktion nicht abgeschaltet und die Fahrzeugführung nicht an den Fahrzeugführer übergeben, wodurch die Gefahr des Versagens der automatisierten Fahrfunktion in der Baustelle und eines daraus resultierenden Unfalls und eine daraus resultierende Gefährdung von Insassen des Fahrzeugs und anderer Verkehrsteilnehmer besteht.
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Um dies zu vermeiden, d. h. das korrekte Erkennen tatsächlich vorhandener Baustellen sicherzustellen, müssen daher schwache Filter zur Filterung der Sensorsignale verwendet werden. Problematisch dabei ist jedoch, dass, wenn ausschließlich diese schwachen Filter verwendet werden, daraus viele falsch-positive Ergebnisse als Eingangsdaten des Verfahrens resultieren, wodurch eine Verfügbarkeit der automatisierten Fahrfunktion reduziert wird, da sie auch bei fälschlicherweise erkannten Baustellen, die tatsächlich nicht vorhanden sind, abgeschaltet wird.
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Die Lösung dieser Probleme ist die Verwendung eines adaptiven Filters, welches die starken und schwachen Filter kombiniert, und einer in 1 beispielhaft schematisch dargestellten Entscheidungslogik EL, um zu entscheiden, wann die jeweiligen Filter zu verwenden sind, d. h. wann die starken Filter und wann die schwachen Filter zu verwenden sind. Die Entscheidungslogik EL, die zwischen starken und schwachen Filtern wechselt, muss intelligent sein, um zu wissen, ob sich das Fahrzeug auf einem normalen Straßenbereich oder auf einem anormalen Abschnitt der Straße befindet, d. h. ob ein normaler Zustand nZ oder anormale Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße vorliegt.
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Die vom Fahrzeug befahrene Straße ist im hier beschriebenen Beispiel eine Straße des Typs Autobahn, d. h. eine Fernverkehrsstraße, auch als Fernstraße bezeichnet. Bei einer derartigen als Autobahn ausgebildeten Straße funktioniert die Baustellenerkennung auf die im Folgenden beschriebene Weise besonders gut. Daher kann beispielsweise vorgesehen sein, dass das Verfahren auf diesen Typ Straßen, d. h. auf Autobahnen, beschränkt wird.
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2 zeigt ein Beispiel für den normalen Zustand nZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße. Hier liegen keine Hinweise auf eine Baustelle vor. Die 3 bis 5 zeigen Beispiele für den anormalen Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße. Hier sind jeweils Hinweise auf eine Baustelle vorhanden, beispielsweise ein Verkehrszeichen für Gegenverkehr in Kombination mit einem Verkehrszeichen für eine reduzierte Geschwindigkeit VRG, wie in 3 gezeigt, ein Verkehrszeichen für ein Fahrspurende VFE, wie in 4 gezeigt, oder ein Verkehrszeichen Baustelle VB in Kombination mit einem Verkehrszeichen für eine reduzierte Geschwindigkeit VRG, wie in 5 gezeigt.
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Im hier beschriebenen Verfahren ist vorgesehen, dass bei einem vorliegenden normalen Zustand nZ der durch das Fahrzeug befahrenen Straße die starken Filter verwendet werden und bei einem vorliegenden anormalen Zustand aZ der durch das Fahrzeug befahrenen Straße die schwachen Filter verwendet werden. Durch diese Vorgehensweise, d. h. durch das adaptive Filter und die Entscheidungslogik EL, wann die starken Filter und wann die schwachen Filter verwendet werden, in Kombination mit der Ermittlung des aktuellen Zustands aZ, nZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße wird somit eine Vorfilterung erreicht. Die starken Filter werden angewendet, wenn der normale Zustand nZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße ermittelt wurde, d. h. wenn bereits dadurch ermittelt wurde, dass wahrscheinlich keine Baustelle existiert. Die Gefahr des Auftretens der sicherheitsrelevanten falsch negativen Ergebnisse als Eingangsdaten des Verfahrens zur Baustellenerkennung ist dadurch wesentlich reduziert. Die schwachen Filter werden angewendet, wenn der anormale Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße ermittelt wurde, d. h. wenn bereits dadurch ermittelt wurde, dass möglicherweise eine Baustelle existiert. Die Gefahr des Auftretens der die Verfügbarkeit der automatisierten Fahrfunktion reduzierenden falsch positiven Ergebnisse als Eingangsdaten des Verfahrens zur Baustellenerkennung ist dadurch wesentlich reduziert.
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Ob ein normaler Zustand nZ oder ein anormaler Zustand aZ der durch das Fahrzeug befahrenen Straße vorliegt, wird im hier beschriebenen Verfahren anhand einer hierfür aktuell ermittelten Wahrscheinlichkeit P (t) entschieden, d. h. anhand einer Wahrscheinlichkeit P (t), dass das Fahrzeug sich einer Baustelle nähert. Ist diese Wahrscheinlichkeit P (t) hoch, wird der anormale Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße ermittelt und somit werden für die Baustellenerkennung die schwachen Filter zur Filterung der Sensorsignale verwendet. Ist diese Wahrscheinlichkeit P (t) gering, wird der normale Zustand nZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße ermittelt und somit werden für die Baustellenerkennung die starken Filter zur Filterung der Sensorsignale verwendet.
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Diese Wahrscheinlichkeit P (t) wird, wie in 1 gezeigt, anhand von erfassten Informationen einer Situationsschicht SS und einer physikalischen Schicht PS und einer in einem vorhergehenden Ermittlungsschritt ermittelten Wahrscheinlichkeit P(t-1) ermittelt.
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Die Situationsschicht SS entscheidet hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit P(t) basierend auf einer erfassten Umgebung des Fahrzeugs, insbesondere basierend auf erfassten Verkehrszeichen. Für die Erfassung der Umgebung des Fahrzeugs wird insbesondere eine Umgebungserfassungssensorik des Fahrzeugs verwendet.
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Die physikalische Schicht PS entscheidet hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit P(t) basierend auf einem Verhalten anderer Fahrzeuge, insbesondere basierend auf einem Verhalten eines dem Fahrzeug vorausfahrenden anderen Fahrzeugs und basierend auf dem Verhalten anderer relevanter Objekte, insbesondere anderer Verkehrsteilnehmer.
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Die finale kombinierte Wahrscheinlichkeit P(t) wird dann basierend auf den Informationen der Situationsschicht SS, insbesondere der dort ermittelten Wahrscheinlichkeit, auf den Informationen der physikalischen Schicht PS, insbesondere der dort ermittelten Wahrscheinlichkeit, und auf der im vorhergehenden Ermittlungsschritt ermittelten Wahrscheinlichkeit P(t-1) ermittelt. Die auf diese Weise ermittelte Wahrscheinlichkeit P(t) wird dann, neben der Entscheidung bezüglich der Verwendung der starken oder schwachen Filter, auch für die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit P(t+1) in einem nachfolgenden Ermittlungsschritt verwendet.
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Als Informationen der Situationsschicht SS wird dabei beispielsweise berücksichtigt, ob eine Geschwindigkeitsreduktionszone GRZ, eine allgemeine Überholverbotszone AUZ und/oder spezielle Ereignisse SE erfasst werden. Eine Geschwindigkeitsreduktionszone GRZ, d. h. eine niedrige erlaubte Höchstgeschwindigkeit, deutet, ebenso wie eine allgemeine Überholverbotszone AUZ, indirekt auf einen anormalen Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße hin. Spezielle Ereignisse SE sind Ereignisse, die auf einen anormalen Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße hinweisen, beispielsweise eine Überholverbotszone UZL für Lastkraftwagen und/oder mindestens ein Verkehrszeichen Baustelle VB, d. h. ein Verkehrszeichen VB, dass auf eine Baustelle hinweist, und/oder ein Verkehrszeichen VFV, dass auf eine Fahrspurverlaufsänderung hinweist, und/oder ein Verkehrszeichen VFE, dass auf ein Fahrspurende hinweist, und/oder ein Verkehrszeichen VGV, dass auf Gegenverkehr hinweist.
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Als Information der physikalischen Schicht PS berücksichtigt werden beispielsweise ein Verhalten W eines gesamten Verkehrs im Bereich des Fahrzeugs, das auf einen anormalen Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße hindeutet, und beispielsweise ein auf einer möglicherweise vorhandenen Baustelle beruhendes Verhalten VVF des dem Fahrzeug vorausfahrenden anderen Fahrzeugs, das auf einen anormalen Zustand aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße hindeutet.
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Die Informationen zum Verhalten W des gesamten Verkehrs im Bereich des Fahrzeugs umfassen beispielsweise Informationen, ob aufleuchtende Bremslichter BL erfasst werden, welche Durchschnittsgeschwindigkeit DG gefahren wird, welche Geschwindigkeitsunterschiede GV vorliegen und/oder welche Fahrzeugverzögerungen FV erfolgen. Die Informationen zum Verhalten VVF des dem Fahrzeug vorausfahrenden anderen Fahrzeugs umfassen beispielsweise Informationen, welche Giergeschwindigkeit GG und/oder Fahrzeugverzögerung FW das vorausfahrende Fahrzeug aufweist und/oder ob eine Fahrspuränderung FAV des vorausfahrenden Fahrzeugs erfasst wird.
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Wie oben bereits erwähnt, wird für die Ermittlung der Wahrscheinlichkeit P(t) neben den Informationen der Situationsschicht SS und der physikalischen Schicht PS auch die im vorhergehenden Ermittlungsschritt ermittelte Wahrscheinlichkeit P(t-1) berücksichtigt. Es ist insbesondere vorgesehen, dass die ermittelte Wahrscheinlichkeit P(t) mit einer danach vom Fahrzeug zurückgelegten Wegstrecke s abnimmt, wie in 6 gezeigt. Hier wird, beispielsweise aufgrund eines erfassten Verkehrszeichens VB Baustelle, eine hohe Wahrscheinlichkeit P(t) ermittelt, die danach mit der vom Fahrzeug zurückgelegten Wegstrecke s abnimmt. Es kann beispielsweise vorgesehen sein, dass diese Abnahme der Wahrscheinlichkeit P(t) exponentiell, linear oder in Form einer Gauß-Kurve oder in anderer Form erfolgt.
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7 zeigt die in nachfolgenden Ermittlungsschritten ermittelten Einzelwahrscheinlichkeiten für das Vorliegen eines anormalen Zustands aZ der vom Fahrzeug befahrenen Straße und deren Abfallen danach mit der vom Fahrzeug zurückgelegten Wegstrecke s. Beispielsweise wird zunächst ein eine Fahrspurverlaufsänderung anzeigendes Verkehrszeichen VFV erfasst und dadurch eine hohe Wahrscheinlichkeit P(t-1) ermittelt, die danach abfällt, und in einem weiteren Ermittlungsschritt wird aufgrund eines erfassten eine Baustelle anzeigenden Verkehrszeichen VB erneut eine hohe Wahrscheinlichkeit (P(t) ermittelt, welche danach abfällt. Aufgrund der oben beschriebenen Berücksichtigung der im vorhergehenden Ermittlungsschritt ermittelten Wahrscheinlichkeit P(t-1) bei der aktuellen Ermittlung der Wahrscheinlichkeit P(t) werden diese beiden Wahrscheinlichkeiten P(t-1), P(t) kombiniert. Die Wahrscheinlichkeit P(t) fällt somit nicht entlang der Kurve der zunächst ermittelten Wahrscheinlichkeit P(t-1) weiter ab, sondern steigt auf die aktuell ermittelte
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Wahrscheinlichkeit P(t) an und fällt erst danach wieder mit zunehmender zurückgelegter Wegstrecke s des Fahrzeugs ab.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 112016007499 T5 [0002]
