DE102021102781A1

DE102021102781A1 - System und verfahren um einem nächsten fahrzeug in einem pfad unter verwendung des bewegungsflusses der umliegenden fahrzeuge zu folgen

Info

Publication number: DE102021102781A1
Application number: DE102021102781.0A
Authority: DE
Inventors: Ryan A. MacDonald; Mohammadali Shahriari; Dorothy LUI; Donovan J. Wisner; Benjamin J. Gaffney
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-03-03
Filing date: 2021-02-05
Publication date: 2021-09-09
Also published as: US20210278231A1; CN113415278B; US11313693B2; CN113415278A

Abstract

System, um einem nächsten Fahrzeug in einem Pfad unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge zu folgen wird bereitgestellt und umfasst eine Sensorvorrichtung eines Host-Fahrzeugs, die Daten in Bezug auf Fahrzeuge auf einer befahrbaren Oberfläche erzeugt. Das System umfasst ferner eine Navigationssteuerung mit einem computerisierten Prozessor, der in der Lage ist, die Daten von der Sensorvorrichtung zu überwachen, einen Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen als einen Schwarm von Fahrzeugen zu definieren, eines der Mehrzahl von Fahrzeugen als ein am nächsten in dem Pfad befindliches Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, zu identifizieren, die Daten auszuwerten, um zu bestimmen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten in Bezug auf den Schwarm von Fahrzeugen zeigt, und, wenn das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten zeigt, einen Brotkrumen-Navigationspfad basierend auf den Daten zu erzeugen. Das System umfasst ferner eine Fahrzeugsteuerung, die das Host-Fahrzeug auf der Grundlage des Brotkrumen-Navigationspfads steuert.

Description

EINLEITUNG
Die Offenbarung bezieht sich im Allgemeinen auf ein System und ein Verfahren, um einem nächsten Fahrzeug in einem Pfad unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge zu folgen für ein autonomes oder halbautonomes Fahrzeug.
Navigationssysteme und -methoden für autonome und teilautonome Fahrzeuge nutzen computergestützte Algorithmen, um einen Navigationspfad für das zu steuernde Fahrzeug zu bestimmen. Digitale Karten und Sensoreingaben sind nützlich, um den Navigationspfad für das Fahrzeug festzulegen. Zu den Sensoreingaben kann die Bilderkennung von Fahrbahnmarkierungen und Straßenmerkmalen gehören. Sensoreingaben können außerdem Bild-, Radar-, Lichterkennungs- und Entfernungsmesser (LiDAR) oder andere ähnliche Sensorerkennungsarten umfassen, um die Positionen anderer Fahrzeuge in Bezug auf das gesteuerte Fahrzeug zu überwachen, z. B. um zu verhindern, dass das gesteuerte Fahrzeug einem anderen Fahrzeug im Verkehr zu nahe kommt.
KURZFASSUNG
Bereitgestellt wird ein System um einem nächsten Fahrzeug in einem Pfad unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge zu folgen. Das System umfasst eine Sensorvorrichtung eines Host-Fahrzeugs, die Daten in Bezug auf eine Vielzahl von Fahrzeugen auf einer befahrbaren Oberfläche vor dem Host-Fahrzeug erzeugt. Das System umfasst ferner eine Navigationssteuerung, die einen computerisierten Prozessor umfasst, der so betrieben werden kann, dass er die Daten von der Sensorvorrichtung überwacht, einen Teil der Vielzahl von Fahrzeugen als einen Schwarm von Fahrzeugen definiert, eines der Mehrzahl von Fahrzeugen als ein am nächsten in dem Pfad befindliches Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, identifiziert, die Daten auswertet, um zu bestimmen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, in Bezug auf den Schwarm von Fahrzeugen ein gutes Verhalten zeigt, und, wenn das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten zeigt, auf der Grundlage der Daten einen Brotkrumen-Navigationsweg erzeugt. Das System umfasst ferner eine Fahrzeugsteuerung, die das Host-Fahrzeug auf der Grundlage des Brotkrumen-Navigationspfads steuert.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Auswerten der Daten den Vergleich eines Kurses des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurs des Fahrzeugschwarms, um einen Kursfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, den Vergleich eines Kurvenradius des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurvenradius des Fahrzeugschwarms, um einen Kurvenradiusfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, und die Bestimmung, dass das nächstgelegene, Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten zeigt, basierend auf dem Kursfehler und dem Kurvenradiusfehler.
In einigen Ausführungsformen umfasst das System ferner den computergestützten Prozessor, der ferner in der Lage ist, eine Geschwindigkeit des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, eine Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms zu bestimmen und eine relative Position des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zu bestimmen. Das System umfasst ferner die Auswertung der Daten, um zu bestimmen, ob das am nächsten in der Spur befindliche, Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zeigt, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des am nächsten in der Spur befindlichen, zu verfolgenden Fahrzeugs und der Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms geringer ist als eine Schwellengeschwindigkeitsdifferenz und wenn die relative Position des am nächsten in der Spur befindlichen, zu verfolgenden Fahrzeugs näher an dem Fahrzeugschwarm ist als ein Schwellenabstand.
In einigen Ausführungsformen ist der computergestützte Prozessor außerdem in der Lage, einen Fahrer des Host-Fahrzeugs zu warnen, wenn das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, nicht das gute Verhalten zeigt.
In einigen Ausführungsformen beinhaltet das Erzeugen des Brotkrumen-Navigationspfads auf der Grundlage der Daten die Gewichtung des Fahrzeugs, das in dem Pfad am nächsten ist, als hochwertigen Kandidat, dem gefolgt werden soll, basierend auf dem guten Verhalten.
In einigen Ausführungsformen umfasst die Sensorvorrichtung eine Kameravorrichtung, eine Radarvorrichtung, eine LiDAR-Vorrichtung oder eine Ultraschallvorrichtung .
In einigen Ausführungsformen steuert die Fahrzeugsteuerung außerdem einen Abstand zum nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeug auf der Grundlage, dass das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten zeigt.
In einigen Ausführungsformen steuert die Fahrzeugsteuerung außerdem das autonome Bremsen auf der Grundlage des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs, das das gute Verhalten zeigt.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Definieren des Teils der Mehrzahl von Fahrzeugen als den Schwarm von Fahrzeugen das Bestimmen einer Geschwindigkeit eines ersten Fahrzeugs der Mehrzahl von Fahrzeugen, das Bestimmen einer Geschwindigkeit eines zweiten Fahrzeugs der Mehrzahl von Fahrzeugen, das Bestimmen einer relativen Position des ersten Fahrzeugs zu dem zweiten Fahrzeug und das Definieren des ersten Fahrzeugs und des zweiten Fahrzeugs als den Schwarm von Fahrzeugen, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des ersten Fahrzeugs und der Geschwindigkeit des zweiten Fahrzeugs kleiner als eine Schwellengeschwindigkeitsdifferenz ist und wenn die relative Position des ersten Fahrzeugs zu dem zweiten Fahrzeug näher als ein Schwellenabstand ist.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Definieren des Teils der Mehrzahl von Fahrzeugen als Schwarm von Fahrzeugen ferner das Bestimmen einer Geschwindigkeit eines dritten Fahrzeugs der Mehrzahl von Fahrzeugen, das Bestimmen einer Durchschnittsgeschwindigkeit des Schwarms von Fahrzeugen, das Bestimmen einer relativen Position des dritten Fahrzeugs zum Schwarm von Fahrzeugen. Das Definieren des Teils der Mehrzahl von Fahrzeugen als den Schwarm von Fahrzeugen beinhaltet ferner das Definieren des Schwarms von Fahrzeugen, um das dritte Fahrzeug einzuschließen, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des dritten Fahrzeugs und der Durchschnittsgeschwindigkeit des Schwarms von Fahrzeugen kleiner als die Schwellengeschwindigkeitsdifferenz ist und wenn die relative Position des dritten Fahrzeugs zu dem Schwarm von Fahrzeugen näher als der Schwellenabstand ist.
Gemäß einer alternativen Ausführungsform wird ein System zur Verfolgung von Fahrzeugen in der Nähe des Weges unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge bereitgestellt. Das System umfasst eine Sensorvorrichtung eines Host-Fahrzeugs, die Daten in Bezug auf eine Mehrzahl von Fahrzeugen auf einer befahrbaren Oberfläche vor dem Host-Fahrzeug erzeugt. Das System umfasst ferner eine Navigationssteuerung mit einem computergestützten Prozessor, der so betrieben werden kann, dass er die Daten von der Sensorvorrichtung überwacht, einen Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen als einen Schwarm von Fahrzeugen definiert, eines der Mehrzahl von Fahrzeugen als das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, identifiziert, die Daten auswertet, um zu bestimmen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, in Bezug auf den Schwarm von Fahrzeugen ein gutes Verhalten zeigt, und, wenn das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten zeigt, auf der Grundlage der Daten einen panaschierenden Navigationspfad erzeugt. Das Erzeugen beinhaltet das Gewichten des nächstgelegenen Fahrzeugs im Pfad als ein hochwertiger Kandidat, dem gefolgt werden soll, basierend auf dem guten Verhalten. Das Auswerten umfasst das Vergleichen eines Kurses des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurs des Fahrzeugschwarms, um einen Kursfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, das Vergleichen eines Kurvenradius des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurvenradius des Fahrzeugschwarms, um einen Kurvenradiusfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, und das Bestimmen des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs als ein Fahrzeug, das das gute Verhalten zeigt, basierend auf dem Kursfehler und dem Kurvenradiusfehler. Das System umfasst ferner eine Fahrzeugsteuerung, die das Host-Fahrzeug auf der Grundlage des Brotkrumen-Navigationspfads steuert.
In einigen Ausführungsformen ist der computergestützte Prozessor ferner betreibbar, um eine Geschwindigkeit des am nächsten in der Spur befindlichen Fahrzeugs, dem gefolgt werden soll, zu bestimmen, eine Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms zu bestimmen und eine relative Position des am nächsten in der Spur befindlichen Fahrzeugs, dem gefolgt werden soll, zum Fahrzeugschwarm zu bestimmen. Der computergestützte Prozessor ist ferner betreibbar, um die Daten auszuwerten, um zu bestimmen, ob das am nächsten in der Spur befindliche, Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zeigt, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des am nächsten in der Spur befindlichen, zu verfolgenden Fahrzeugs und der Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms geringer ist als eine Schwellengeschwindigkeitsdifferenz und wenn die relative Position des am nächsten in der Spur befindlichen, zu verfolgenden Fahrzeugs näher an dem Fahrzeugschwarm ist als ein Schwellenabstand.
In einigen Ausführungsformen ist der computergestützte Prozessor außerdem in der Lage, einen Fahrer des Host-Fahrzeugs zu warnen, wenn das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, nicht das gute Verhalten zeigt.
In einigen Ausführungsformen umfasst die Sensorvorrichtung eine Kameravorrichtung, eine Radarvorrichtung, eine LiDAR-Vorrichtung oder eine Ultraschallvorrichtung .
In einigen Ausführungsformen steuert die Fahrzeugsteuerung außerdem einen Abstand zum nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeug auf der Grundlage, dass das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten zeigt.
In einigen Ausführungsformen steuert die Fahrzeugsteuerung außerdem das autonome Bremsen auf der Grundlage des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs, das das gute Verhalten zeigt.
Gemäß einer alternativen Ausführungsform wird ein Verfahren zur engsten Verfolgung von Fahrzeugen auf dem Weg unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge bereitgestellt. Das Verfahren umfasst in einem rechnergestützten Prozessor eines Host-Fahrzeugs das Überwachen der Daten von einer Sensorvorrichtung, die Daten in Bezug auf eine Mehrzahl von Fahrzeugen auf einer befahrbaren Oberfläche vor dem Host-Fahrzeug sammelt, das Definieren eines Teils der Mehrzahl von Fahrzeugen als einen Schwarm von Fahrzeugen, das Identifizieren eines der Mehrzahl von Fahrzeugen als ein am nächsten in dem Pfad befindliches Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, und das Auswerten der Daten, um zu bestimmen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten in Bezug auf den Schwarm von Fahrzeugen zeigt. Das Verfahren umfasst ferner, wenn das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten zeigt, das Erzeugen eines Brotkrumen-Navigationspfades basierend auf den Daten und das Steuern des Host-Fahrzeugs basierend auf dem Brotkrumen -Navigationspfad.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Auswerten der Daten den Vergleich eines Kurses des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurs des Fahrzeugschwarms, um einen Kursfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, den Vergleich eines Kurvenradius des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs mit einem Kurvenradius des Fahrzeugschwarms, um einen Kurvenradiusfehler des nächstgelegenen, zu verfolgenden Fahrzeugs zu bestimmen, und die Bestimmung, dass das nächstgelegene, Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten zeigt, basierend auf dem Kursfehler und dem Kurvenradiusfehler.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Verfahren ferner innerhalb des computergestützten Prozessors das Bestimmen einer Geschwindigkeit des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs auf dem Pfad, Bestimmen einer Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms und Bestimmen einer relativen Position des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs zu dem Fahrzeugschwarm. Das Verfahren umfasst ferner das Auswerten der Daten, um zu bestimmen, ob das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zeigt, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs und der Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms kleiner als eine Schwellengeschwindigkeitsdifferenz ist und wenn die relative Position des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs zu dem Fahrzeugschwarm näher als ein Schwellenabstand ist.
Die obigen Merkmale und Vorteile und andere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Offenbarung sind aus der folgenden detaillierten Beschreibung der besten Modi zur Ausführung der Offenbarung leicht ersichtlich, wenn sie in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen genommen werden.
Figurenliste

1 zeigt Begriffe, die bei der Definition eines Verfahrens zur Quantifizierung des CIPV-Verhaltens gemäß der vorliegenden Offenlegung nützlich sein können;
2 zeigt schematisch eine beispielhafte Steuerungsarchitektur, die für den Betrieb des offengelegten Prozesses und Systems in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung nützlich ist;
3 zeigt schematisch ein beispielhaftes Datenkommunikationssystem innerhalb eines zu steuernden Fahrzeugs gemäß der vorliegenden Offenbarung;
4 zeigt ein beispielhaftes Fahrzeug, das durch das offengelegte Verfahren und System gesteuert wird, einschließlich Geräten und Modulen, die für die Zertifizierung eines CIPV-Ziels als hochwertig gemäß der vorliegenden Offenbarung nützlich sind;
5 zeigt schematisch eine beispielhafte computerisierte Navigationssteuerung gemäß der vorliegenden Offenbarung;
6 illustriert graphisch beispielhafte Positionsdaten, die in Bezug auf einen Schwarm von Fahrzeugen, einschließlich eines CIPV-Ziels, über eine Zeitspanne gesammelt wurden, in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung; und
7 ist ein Flussdiagramm, das einen beispielhaften Prozess 600 zur Bewertung eines CIPV-Ziels und zur Bestimmung, ob das CIPV-Ziel ein gutes CIPV-Verhalten oder ein schlechtes CIPV-Verhalten zeigt, in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung darstellt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ein Verfahren und System zur Verfolgung des nächstgelegenen Fahrzeugs im Pfad für ein autonomes oder halbautonomes Host-Fahrzeug wird bereitgestellt, einschließlich einer Echtzeitbestimmung, ob ein nächstgelegenes Fahrzeug in einem aktuellen Pfad für das gesteuerte Fahrzeug ein gutes Verhalten zeigt, dem gefolgt werden soll, oder ein schlechtes Verhalten, das anzeigt, dass das Host-Fahrzeug nicht von dem nächstgelegenen Fahrzeug im Pfad verfolgt werden soll.
Die Brotkrumen-Navigation durch Verfolgen des nächstgelegenen Fahrzeugs im Pfad oder des Closest In Path Vehicle (CIPV) kann verwendet werden, um mit der intermittierenden Qualität der Fahrspurmarkierung bei der Spurfolgesteuerung umzugehen. Brotkrumen bezieht sich auf die Verwendung von Positionen anderer Fahrzeuge im Pfad des zu steuernden Fahrzeugs, um einen Pfad für das zu steuernde Fahrzeug festzulegen. Brotkrumen-Navigationsstrategien unterscheiden möglicherweise nicht zwischen gutem CIPV-Verhalten und schlechtem CIPV-Verhalten. Es werden ein Echtzeitprozess und ein System bereitgestellt, das eine Qualität des CIPV-Verhaltens im Hinblick auf das Verhalten anderer Fahrzeuge in der Nähe des CIPV analysiert und bestimmt. Eine enge Gruppierung von Fahrzeugen kann als ein Schwarm von Fahrzeugen beschrieben werden. Einzelne Fahrzeuge können schlecht fahren oder ein schlechtes Verhalten zeigen. Ein Schwarm, der eine Mehrzahl von Fahrern umfasst und ein konsistentes Verhalten im Verhältnis zueinander zeigt, stellt jedoch eher ein akzeptables Fahrverhalten dar. Ein Schwarm von Fahrzeugen, die mit gleichmäßigen Geschwindigkeiten auf einer Fahrbahn fahren und sich alle gleichmäßig auf ihrer eigenen Spur bewegen, kann insgesamt nützlich sein, um einen Standard für gutes Fahrzeugverhalten zu setzen. Durch den Vergleich des Verhaltens eines CIPV mit dem Verhalten eines Fahrzeugschwarms oder eines Fahrzeugschwarms, zu dem das CIPV gehört, kann das Verhalten des CIPV analysiert und eingestuft werden.
Durch die Untersuchung des Verhaltens des CIPV-Fahrers und die selektive Verwendung von Positions- und Bahnverlaufsdaten des CIPV für die Brotkrumen-Pfadplanung kann das offengelegte System die Verfügbarkeit von Funktionen und die Sicherheit erhöhen. Die gesammelten und als qualitativ hochwertig zertifizierten Brotkrumen-Daten können einzeln verwendet werden oder zur Verstärkung und Rationalisierung der Kameraeingaben für die Spurverfolgung eingesetzt werden. Das offengelegte System kann eine bessere Kamera/Spur-Interpretation, Sichtweite und Qualität ohne neue Hardware bieten. In einer Ausführungsform vergleicht das offengelegte Verfahren und System CIPV-Zustände, einschließlich, aber nicht beschränkt auf einen Kurs-Fehler und einen Kurvenradiusfehler, mit Daten, die sich auf den Fahrzeugschwarm beziehen, um hochwertige CIPV-Daten zu zertifizieren und selektiv zu verwenden. Der Kursfehler beschreibt einen Fehler zwischen einem tatsächlichen Kurs des CIPV und einem Sollkurs, der auf dem Verhalten des Schwarms basiert. Kurvenradiusfehler beschreibt einen Fehler zwischen einer vom CIPV navigierten Krümmung im Vergleich zu einer nominalen oder gewünschten Krümmung, die auf dem Verhalten des Schwarms basiert. Durch die Messung oder Schätzung des Kursfehlers und des Kurvenradiusfehlers des CIPV in Bezug auf den Schwarm kann das Verhalten des CIPV als Kandidat, dem gefolgt werden soll, bewertet werden. Wie hier beschrieben, kann das Verhalten eines CIPV als gutes Verhalten im Vergleich zum Schwarm oder als schlechtes Verhalten im Vergleich zum Schwarm klassifiziert werden. Anstelle von gut oder schlecht können auch andere Deskriptoren verwendet werden, z. B. Begriffe wie schwarmkonformes Verhalten, nicht schwarmkonformes Verhalten, schwellenwertstabiles Verhalten und instabiles Verhalten des Schwarms.
Ein beispielhafter Algorithmus zur Bestimmung bzw. Quantifizierung eines Verhaltens eines CIPV als Verfolgungskandidat wird als Gleichung 1 angegeben. $f (X_{c}) = \int_{t - Δ t}^{t} (α_{1} | e_{ψ} | + α_{2} | e_{ρ} |) dt + α_{3} \int_{ω = 0 Hz}^{5 Hz} FFT {({〈 e_{v} 〉}_{t}, {〈 e_{ψ} 〉}_{t}, {〈 e_{ρ} 〉}_{t})}^{2} d ω$
Die Gleichungen 2 und 3 beschreiben Begriffe in Gleichung 1. $e_{ψ} = ψ_{c i p v} - ψ_{S c h w a r m}$
$e_{ρ} = ρ_{c i p v} - (ρ_{S c h w a r m})$
eψ beschreibt einen Kursfehler für das CIPV. eρ beschreibt einen Kurvenradiusfehler für das CIPV. Die Terme α1, _α2 und _α3 beschreiben Gewichtungsfaktoren für die Quantifizierung. Der Term Δt beschreibt eine Länge des gleitenden Zeitfensters. Die Operation FFT beschreibt einen Fast-Fourier-Transform-Algorithmus, der in Gleichung 1 angewendet wird. Der Term ω beschreibt eine Frequenz des Niedrigenergiebandes. Die Gleichungen 4 und 5 beschreiben weitere Terme der Gleichung 1, die den Vektor über das Fenster der letzten Δt₂ Sekunden seit t_jetzt. ${〈 e_{ψ} 〉}_{t_{jetzt}} = {e_{ψ} (t) : \forall t \in [t_{jetzt} - Δ t_{2}, t_{jetzt}]}$
${〈 e_{ρ} 〉}_{t_{jetzt}} = {e_{ρ} (t) : \forall t \in [t_{jetzt} - Δ t_{2}, t_{jetzt}]}$
Gleichung 1 ist ein beispielhafter Algorithmus zur Bewertung, ob ein Ziel-CIPV ein gutes oder schlechtes CIPV-Verhalten aufweist. Es ist eine Reihe von alternativen Algorithmen denkbar, und die Offenlegung ist nicht auf die hier aufgeführten Beispiele beschränkt.
1 zeigt Begriffe, die bei der Definition eines Verfahrens zur Quantifizierung des CIPV 30-Verhaltens nützlich sein können. Ein Teil der Begriffe der Gleichung 1 wird in 1 beschrieben. Das zu steuernde Host-Fahrzeug 20 ist auf einer Straßenoberfläche 10 dargestellt. Das CIPV 30 oder das CIPV-Ziel ist auf der Straßenoberfläche 10 dargestellt. Zusätzlich sind das Fahrzeug 50 und das Fahrzeug 60 auf der Fahrbahn 10 dargestellt. Der CIPV 30, das Fahrzeug 50 und das Fahrzeug 60 befinden sich nahe beieinander und fahren mit einer relativ ähnlichen Geschwindigkeit, so dass ein Schwarm 70 mit dem CIPV 30, dem Fahrzeug 50 und dem Fahrzeug 60 definiert werden kann.
Es können verschiedene Begriffe definiert werden, die das CIPV 30 und seine Bewegung in Bezug auf die Straßenoberfläche 10 und den Schwarm 70 beschreiben. Term 32 beschreibt eψ oder einen Kursfehler für das CIPV 30. Term 34 beschreibt ep oder einen Kurvenradiusfehler für den CIPV 30. Term 52 beschreibt einen Kursfehler für das Fahrzeug 50. Term 54 beschreibt einen Kurvenradiusfehler für das Fahrzeug 50. Term 62 beschreibt einen Kursfehler für das Fahrzeug 60. Term 64 beschreibt einen Kurvenradiusfehler für das Fahrzeug 60. Term 72 beschreibt einen durchschnittlichen Kursfehler für den Schwarm 70. Term 74 beschreibt einen durchschnittlichen Kurvenradiusfehler für den Schwarm 70.
Die Steuerung des Host-Fahrzeugs auf der Grundlage eines Brotkrumen-Navigationspfads kann eine Reihe von alternativen Ausführungsformen umfassen. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Host-Fahrzeug Geräte zur Bestimmung einer Fahrspurgeometrie auf der befahrbaren Oberfläche enthalten. Das Fahrzeug kann eine Steuerung umfassen, um die Fahrspurgeometrie mit dem Brotkrumen-Navigationspfad zu verschmelzen, um einen verschmolzenen Navigationspfad zu erzeugen. Eine Bahnverlauf des Host-Fahrzeugs kann dann basierend auf dem fusionierten Navigationspfad gesteuert werden.
2 zeigt schematisch eine beispielhafte Steuerungsarchitektur, die für den Betrieb des offengelegten Verfahrens und Systems nützlich ist. Die Steuerungsarchitektur 100 ist mit einer Kameravorrichtung 110, einer digitalen Kartendatenbank 120, einem Datenfusionsmodul 130, einem Missionsplanungsmodul 140, einem Längsregler 150, einem Querregler 160 und einem elektronischen Servolenkungs-/Beschleunigungs-/Bremsmodul 170 dargestellt. Die Kameravorrichtung 110 nimmt eine Reihe von Bildern auf, die sich auf die Umgebung und den Weg des zu steuernden Fahrzeugs beziehen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bilder der Straßenoberfläche, Bilder von Fahrbahnmarkierungen, Bilder von potenziellen Hindernissen in der Nähe des Fahrzeugs, Bilder von Fahrzeugen in der Umgebung des zu steuernden Fahrzeugs und andere Bilder mit relevanten Informationen zur Steuerung eines Fahrzeugs. Die digitale Kartendatenbank 120 enthält Daten bezüglich eines Bereichs um das zu steuernde Fahrzeug, einschließlich historisch dokumentierter Straßengeometrie, synthetisierter Daten wie Fahrzeug-zu-Fahrzeug- oder Infrastruktur-zu-Fahrzeug-Daten bezüglich der Straßengeometrie und anderer Informationen, die über einen bestimmten Bereich, auf dem das Fahrzeug fahren kann, überwacht und gespeichert werden können. Das Datenfusionsmodul 130 umfasst das CIPV-Modul 132, das CIPV-Verhaltensanalysemodul 134 und das Brotkrumen-Navigationsmodul 136. Das CIPV-Modul 132 sammelt Informationen über ein CIPV und einen Schwarm von Fahrzeugen und generiert aus den Informationen Daten, einschließlich beispielhafter Werte der Trajektorie des CIPV innerhalb einer Fahrspur und in Bezug auf den Schwarm. Das CIPV-Verhaltensanalysemodul 134 empfängt die generierten Daten vom CIPV-Modul 132 und analysiert die Daten, um festzustellen, ob das CIPV ein gutes oder schlechtes CIPV-Verhalten zeigt. Wenn das CIPV-Verhaltensanalysemodul 134 feststellt, dass das CIPV ein gutes CIPV-Verhalten zeigt, verwendet das Brotkrumen-Navigationsmodul 136 die Daten des CIPV-Moduls 132, um eine Brotkrumen-Navigationsgrafik zu erzeugen, die es dem gesteuerten Fahrzeug ermöglicht, Navigationsbewegungen teilweise oder vollständig auf die Bewegung des CIPV zu stützen bzw. diesem zu folgen.
Das Missionsplanungsmodul 140 verwendet die Brotkrumen-Navigationsgrafik vom Brotkrumen-Navigationsmodul 136 und andere verfügbare Informationen, um eine befohlene Navigationsgrafik zu erzeugen. Der Längsregler 150 und der Querregler 160 verwenden den Soll-Navigationsplan, um die gewünschte Fahrzeuggeschwindigkeit und die gewünschte Fahrzeugtrajektorie zu bestimmen. Das elektronische Servolenkungs-/Beschleunigungs-/Bremsmodul 170 nutzt die Ausgänge des Längsreglers 150 und des Querreglers 160, um die Steuerung der Navigation des Host-Fahrzeugs 20 zu bewirken. Die Steuerungsarchitektur 100 wird als eine beispielhafte Ausführungsform einer Steuerungsarchitektur bereitgestellt, die zur Implementierung des offengelegten Verfahrens und Systems verwendet werden kann. Andere Ausführungsformen sind denkbar, und die Offenbarung ist nicht auf die hier dargestellten Beispiele beschränkt.
3 zeigt schematisch ein beispielhaftes Datenkommunikationssystem innerhalb eines zu steuernden Fahrzeugs. Das Datenkommunikationssystem 200 ist mit einer Kameravorrichtung 110, einer digitalen Kartendatenbank 120, einer Sensorvorrichtung 210, einer Navigationssteuerung 220 und einer Fahrzeugsteuerung 230 dargestellt, die jeweils kommunikativ mit dem Fahrzeugdatenbus 240 verbunden sind. Die Sensorvorrichtung 210 kann eine oder mehrere Radarvorrichtungen, LiDAR-Vorrichtungen, Ultraschallvorrichtungen oder andere ähnliche Vorrichtungen umfassen, die zum Sammeln von Daten über die Umgebung eines Fahrzeugs und das Verhalten anderer Fahrzeuge auf einer Fahrbahn nützlich sind. Der Fahrzeugdatenbus 240 umfasst ein Kommunikationsnetzwerk, das in der Lage ist, Daten schnell zwischen verschiedenen angeschlossenen Geräten und Modulen hin und her zu übertragen. Daten können von jedem der Kamerageräte 110, der digitalen Kartendatenbank 120 und dem Sensorgerät 210 gesammelt und an die Navigationssteuerung 220 übertragen werden. Die Navigationssteuerung 220 umfasst einen Computerprozessor und einen programmierten Code, mit dem eine befohlene Navigationsdarstellung erstellt werden kann, die für die Navigation des gesteuerten Fahrzeugs über eine Straßenoberfläche um das Fahrzeug herum nützlich ist.
4 zeigt ein beispielhaftes Fahrzeug, das durch das offengelegte Verfahren und System gesteuert wird, einschließlich Geräten und Modulen, die nützlich sind, um ein CIPV-Ziel als hochwertig zu zertifizieren. Das zu steuernde Fahrzeug 300 ist auf einer Straßenoberfläche 310 mit Fahrbahnmarkierungen 320 dargestellt. Das Fahrzeug 300 ist mit einer Navigationssteuerung 220, einer Fahrzeugsteuerung 230, einer Kameravorrichtung 110 und einer Sensorvorrichtung 210 dargestellt. Die Kameravorrichtung 110 umfasst das Sichtfeld 112 und ist so positioniert, dass sie Bilder der Straßenoberfläche 310 und anderer Objekte und Hindernisse in der Nähe des gesteuerten Fahrzeugs 300 erfasst, einschließlich eines nahegelegenen Fahrzeugs, das ein CIPV sein kann. Die Sensorvorrichtung 210 kann zusätzlich Daten über Objekte in der Nähe des gesteuerten Fahrzeugs 300 liefern. Die Navigationssteuerung 220 empfängt Daten von der Kameravorrichtung 110 und anderen Quellen und generiert eine befohlene Navigationsdarstellung gemäß dem offengelegten Verfahren. Die Fahrzeugsteuerung 230 verwendet die befohlene Navigationsdarstellung, um die Navigation des gesteuerten Fahrzeugs 300 auf der Straßenoberfläche 310 zu steuern. Das zu steuernde Fahrzeug 300 ist ein Beispiel für ein Fahrzeug, das das beschriebene Verfahren und System verwendet. Andere Ausführungsformen sind denkbar, und die Offenbarung ist nicht auf die hier dargestellten Beispiele beschränkt.
Innerhalb des offengelegten Systems können verschiedene Steuerungen verwendet werden, um den offengelegten Prozess zu betreiben. Steuerungen können ein computergestütztes Gerät umfassen, das einen computergestützten Prozessor mit einem Speicher enthält, der in der Lage ist, programmierten ausführbaren Code zu speichern. Eine Steuerung kann auf einem einzigen computerisierten Gerät betrieben werden oder sich über mehrere computerisierte Geräte erstrecken. 5 zeigt schematisch eine beispielhafte computerisierte Navigationssteuerung. Die Navigationssteuerung 220 umfasst eine computergestützte Prozessorvorrichtung 410, ein Kommunikationsmodul 430, ein Dateneingabe-/Ausgabemodul 420 und eine Speichervorrichtung 440. Es wird darauf hingewiesen, dass der Navigationscontroller 220 weitere Komponenten enthalten kann und einige der Komponenten in einigen Ausführungsformen nicht vorhanden sind.
Die Prozessoreinheit 410 kann einen Speicher, z. B. einen Festwertspeicher (ROM) und einen Direktzugriffsspeicher (RAM), enthalten, in dem prozessorausführbare Anweisungen gespeichert sind, sowie einen oder mehrere Prozessoren, die die prozessorausführbaren Anweisungen ausführen.
In Ausführungsformen, in denen die Prozessorvorrichtung 410 zwei oder mehr Prozessoren enthält, können die Prozessoren parallel oder verteilt arbeiten. Die Prozessorvorrichtung 410 kann das Betriebssystem der Navigationssteuerung 220 ausführen. Die Prozessorvorrichtung 410 kann ein oder mehrere Module umfassen, die programmierten Code oder computergestützte Prozesse oder Methoden mit ausführbaren Schritten ausführen. Die dargestellten Module können ein einzelnes physisches Gerät oder eine Funktionalität umfassen, die sich über mehrere physische Geräte erstreckt. In der dargestellten Ausführungsform umfasst die Prozessorvorrichtung 410 auch das Datenfusionsmodul 130, das Missionsplanungsmodul 140 und das Spurdatensynthesemodul 412, die im Folgenden ausführlicher beschrieben werden.
Das Dateneingabe-/Ausgabemodul 420 ist ein Gerät, das Daten von Sensoren und Geräten im gesamten Fahrzeug aufnehmen und in Formate verarbeiten kann, die von der Prozessoreinheit 410 verwendet werden können. Das Dateneingabe-/Ausgabemodul 420 kann außerdem die Ausgabe von der Prozessorvorrichtung 410 verarbeiten und die Verwendung dieser Ausgabe durch andere Geräte oder Steuerungen im Fahrzeug ermöglichen.
Das Kommunikationsmodul 430 kann eine Kommunikations-/Datenverbindung mit einem Busgerät enthalten, das zur Übertragung von Daten an verschiedene Komponenten des Systems konfiguriert ist, und kann einen oder mehrere drahtlose Transceiver zur Durchführung einer drahtlosen Kommunikation enthalten.
Die Speichervorrichtung 440 ist eine Vorrichtung, die Daten speichert, die von der Navigationssteuerung 220 erzeugt oder empfangen werden. Die Speichervorrichtung 440 kann ein Festplattenlaufwerk, ein optisches Laufwerk und/oder ein Flash-Speicherlaufwerk umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt.
Das Datenfusionsmodul 130 wird in Bezug auf 2 beschrieben und kann eine Programmierung enthalten, die in der Lage ist, Daten bezüglich eines CIPV-Ziels zu überwachen, zu bewerten, ob das CIPV-Ziel ein gutes CIPV-Verhalten zeigt, basierend auf den Daten bezüglich des CIPV-Ziels und eines Fahrzeugschwarms, und selektiv einen Brotkrumen-Navigationsplan zu erzeugen.
Das Missionsplanungsmodul 140 wird in Bezug auf 2 beschrieben und kann eine Programmierung enthalten, die eine befohlene Navigationsdarstellung basierend auf der erzeugten Brotkrumen-Navigationsdarstellung und anderen Navigationsinformationen, wie z. B. Spurdaten, die vom Spurdatensynthesemodul 412 erzeugt wurden, erzeugt.
Das Spurdatensynthesemodul 412 überwacht Informationen bezüglich einer aktuellen Fahrspur aus verschiedenen Quellen, einschließlich Daten von einem Kameragerät, Daten von einem Sensorgerät, Daten von einem digitalen Kartengerät, und das Spurdatensynthesemodul 412 projiziert oder schätzt die Maße und Grenzen einer aktuellen Fahrspur aus verfügbaren Quellen. Kartenfehler können in der Kartendatenbank oder in Daten, die sich auf einen aktuellen Standort beziehen, vorhanden sein. Das Spurdatensynthesemodul 412 kann Algorithmen enthalten, die nützlich sind, um Informationen zu lokalisieren, verschiedene Informationsquellen zu verschmelzen und Kartenfehler zu reduzieren. Diese Messdaten werden anderen Modulen als Fahrspurdaten zur Verfügung gestellt.
Die Navigationssteuerung 220 ist ein beispielhaftes computergestütztes Gerät, das in der Lage ist, einen programmierten Code auszuführen, um Daten von einem CIPV-Ziel auszuwerten und selektiv zu verwenden, um einen Brotkrumen-Navigationsplan zu erzeugen. Es sind eine Reihe verschiedener Ausführungsformen der Navigationssteuerung 220, der daran angeschlossenen Geräte und der darin betreibbaren Module denkbar, und die Offenlegung soll nicht auf die hier aufgeführten Beispiele beschränkt sein.
6 zeigt eine grafische Darstellung von beispielhaften Positionsdaten, die in Bezug auf einen Fahrzeugschwarm einschließlich eines CIPV-Ziels über eine Zeitspanne gesammelt wurden. Es wird ein Graph 500 dargestellt. Eine vertikale Achse 510 ist dargestellt, die einen seitlichen Abstand von jedem Datenpunkt zu einer Mittellinie des Host-Fahrzeugs darstellt. Eine horizontale Achse 520 ist dargestellt, die einen Längsabstand von jedem Datenpunkt zum Host-Fahrzeug darstellt. Bezogen auf ein CIPV-Ziel sind ein erster Datenpunkt 530, der zu einem frühesten Zeitpunkt aufgenommen wurde, ein zweiter Datenpunkt 531, der später als der früheste Zeitpunkt aufgenommen wurde, und ein dritter Datenpunkt 532, der zu einem späteren Zeitpunkt als der zweite Datenpunkt 531 aufgenommen wurde, dargestellt. Die Zeitspanne der Daten erstreckt sich vom frühesten Zeitpunkt der Aufnahme des ersten Datenpunktes 530 bis zum Zeitpunkt der Aufnahme des dritten Datenpunktes 532. Bezogen auf ein zweites Fahrzeug im Schwarm sind ein erster Datenpunkt 550, der zum frühesten Zeitpunkt aufgenommen wurde, ein zweiter Datenpunkt 551, der zum gleichen Zeitpunkt wie der zweite Datenpunkt 531 aufgenommen wurde, und ein dritter Datenpunkt 552, der zum gleichen Zeitpunkt wie der dritte Datenpunkt 532 aufgenommen wurde, dargestellt. Bezogen auf ein drittes Fahrzeug im Schwarm sind ein erster Datenpunkt 560, der zum frühesten Zeitpunkt aufgenommen wurde, ein zweiter Datenpunkt 561, der zur gleichen Zeit wie der zweite Datenpunkt 531 aufgenommen wurde, und ein dritter Datenpunkt 562, der zur gleichen Zeit wie der dritte Datenpunkt 532 aufgenommen wurde, dargestellt. Durch die Analyse der verschiedenen Datenpunkte können Details über Position und Bewegung der verschiedenen Fahrzeuge analysiert und ausgewertet werden.
7 ist ein Flussdiagramm, das einen beispielhaften Prozess 600 zur Bewertung eines CIPV-Ziels und zur Bestimmung, ob das CIPV-Ziel ein gutes oder schlechtes CIPV-Verhalten aufweist, zeigt. Der Prozess 600 beginnt in Schritt 602. In Schritt 604 wird ein CIPV-Ziel identifiziert. In Schritt 606 wird ein Schwarm von Fahrzeugen in der Nähe des CIPV-Ziels identifiziert, der möglicherweise das CIPV-Ziel enthält. Die Nähe zum CIPV-Ziel kann anhand eines Schwellenwerts für den Abstand definiert werden, z. B. innerhalb von zehn bis zwanzig Metern zum CIPV-Ziel. In Schritt 608 werden die Geschwindigkeiten des CIPV-Ziels und der anderen Fahrzeuge des Schwarms bestimmt. In Schritt 610 wird eine relative Position des CIPV-Ziels zu jedem der anderen Fahrzeuge des Schwarms bestimmt. In Schritt 612 wird eine Geschwindigkeit des CIPV-Ziels, die Geschwindigkeiten der anderen Fahrzeuge des Schwarms und die relative Position des CIPV-Ziels zu den anderen Fahrzeugen des Schwarms analysiert. Im Rahmen dieser Analyse wird ermittelt, ob das CIPV-Ziel als Teil des Schwarms betrachtet werden kann. Wenn das CIPV-Ziel als Teil des Schwarms betrachtet werden kann, fährt der Prozess 600 mit Schritt 614 fort. Wenn das CIPV-Ziel nicht als Teil des Schwarms betrachtet werden kann, fährt der Prozess 600 mit Schritt 618 fort.
In Schritt 614, wenn das CIPV-Ziel als Teil des Schwarms betrachtet werden kann, kann das CIPV als hochwertiger Kandidat für die Brotkrumen-Navigation gewichtet werden. In Schritt 616 können die Daten bezüglich des CIPV-Ziels an das Brotkrumen-Navigationsmodul 136 weitergeleitet werden. Der Prozess 600 geht dann zu Schritt 622 über, wo der Prozess endet.
In Schritt 618, wenn das CIPV-Ziel nicht als Teil des Schwarms betrachtet werden kann, kann das CIPV als Kandidat niedriger Qualität für die Brotkrumen-Navigation gewichtet werden. In Schritt 620 kann der Fahrer darüber informiert werden, dass das CIPV-Ziel unzuverlässig ist. In einer optionalen Ausführungsform kann dem Fahrer die Möglichkeit gegeben werden, ein neues CIPV-Ziel auszuwählen oder die manuelle Steuerung des Host-Fahrzeugs zu übernehmen. Der Prozess 600 geht dann zu Schritt 622 über, wo der Prozess endet.
Prozess 600 wird als beispielhafter Prozess zur Auswertung und selektiven Nutzung von Daten aus einem CIPV für die Brotkrumen-Navigation bereitgestellt. Es sind eine Reihe ähnlicher Prozesse denkbar, und die Offenlegung soll nicht auf die hier aufgeführten Beispiele beschränkt sein.
Zur Identifizierung eines Fahrzeugschwarms können verschiedene Verfahren verwendet werden. In Schritt 612 wird eine Geschwindigkeit des CIPV-Ziels, die Geschwindigkeiten der anderen Fahrzeuge des Schwarms und die relative Position des CIPV-Ziels zu den anderen Fahrzeugen des Schwarms analysiert. Im Rahmen dieser Analyse wird bestimmt, ob das CIPV-Ziel als Teil des Schwarms betrachtet werden kann. In ähnlicher Weise kann eine Mehrzahl von Fahrzeugen vor dem Host-Fahrzeug analysiert werden, und für einen Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen können die Geschwindigkeiten und relativen Positionen zueinander analysiert werden. Um den Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen als einen Schwarm zu identifizieren, kann die Navigationssteuerung feststellen, dass eine Geschwindigkeit eines ersten Fahrzeugs und eine Geschwindigkeit eines zweiten Fahrzeugs innerhalb einer Schwellengeschwindigkeitsdifferenz liegen und dass die relative Position des ersten Fahrzeugs zu dem zweiten Fahrzeug innerhalb eines Schwellenabstands liegt, und kann anschließend das erste Fahrzeug und das zweite Fahrzeug als einen Schwarm identifizieren. Ähnliche Bestimmungen können zwischen dem Schwarm, der das erste Fahrzeug und das zweite Fahrzeug umfasst, im Vergleich zu einem dritten Fahrzeug durchgeführt werden, um zu bestimmen, ob das dritte Fahrzeug in den Schwarm aufgenommen werden soll. Schwärme mit einer größeren Anzahl von Fahrzeugen können im Vergleich zu kleineren Schwärmen mit zwei oder drei Fahrzeugen als zuverlässiger identifiziert werden oder mehr Gewicht erhalten.
Die hier beschriebenen Navigationsdiagramme können nützlich sein, um die Navigation eines vollständig autonomen Fahrzeugs zu steuern. Ebenso können die hier beschriebenen Navigationsplots nützlich sein, um die Navigation eines teilautonomen Fahrzeugs zu steuern, z. B. um automatisches Bremsen, Spurhaltung oder Hindernisvermeidung zu ermöglichen. In ähnlicher Weise können die hier beschriebenen Navigationsplots nützlich sein, um Navigationshilfen wie projizierte Grafiken oder erzeugte Töne bereitzustellen, um einen Fahrer bei der effizienten Steuerung eines Fahrzeugs zu unterstützen. Hier werden Beispiele dafür gegeben, wie generierte Navigationsplots verwendet werden können. Andere Ausführungsformen sind denkbar, und die Offenbarung ist nicht auf die hier aufgeführten Beispiele beschränkt.
Ein Brotkrumen-Navigationspfad, der einmal durch das vorliegende Verfahren und System erzeugt wurde, kann nützlich sein, um einen verschmolzenen Navigationspfad zu erstellen oder zu beeinflussen, der zur Führung oder zum autonomen Fahren des Fahrzeugs nützlich ist. Ein solcher Brotkrumen-Navigationspfad oder insbesondere die Feststellung eines schlechten Verhaltens des CIPV kann verwendet werden, um andere Faktoren wie den Abstand, der vom CIPV eingehalten wird, weiter zu modulieren. Wenn z. B. ein CIPV gute Noten für gutes Verhalten erhält, kann ein normaler Folgeabstand implementiert werden. Wenn dasselbe CIPV anfängt, schlechtes Verhalten zu zeigen, z. B. weil der Fahrer abgelenkt ist, kann das schlechte Verhalten genutzt werden, um das Host-Fahrzeug anzuweisen, den Abstand zum CIPV zu vergrößern, da das Vertrauen in den Fahrer abnimmt. In einer anderen beispielhaften Ausführungsform kann die Feststellung eines schlechten Verhaltens des CIPV verwendet werden, um eine automatische Bremsung oder Verlangsamung des Fahrzeugs anzuordnen. In einer anderen Ausführungsform kann der Fahrer des Host-Fahrzeugs zusätzlich oder alternativ gewarnt werden, z. B. mit visuellen Grafiken oder einer Audiowarnung, wenn das CIPV ein schlechtes Verhalten zeigt.
Das offenbarte Verfahren und System beschreibt eine Verbesserung der Merkmalsverfügbarkeit für autonome und teilautonome Fahrzeuge. Unter Bedingungen, bei denen einige Navigationsprozesse nicht über ausreichende Daten und Anleitungen verfügen, um das Fahrzeug effektiv zu navigieren, z. B. in einem Baustellenbereich mit fehlenden, widersprüchlichen oder verschobenen Fahrbahnmarkierungen, können das offengelegte Verfahren und System verwendet werden, um einen Pfad eines CIPV vor dem Host-Fahrzeug zu validieren und erfolgreich zu nutzen, um das Fahrzeug durch den beispielhaften Baustellenbereich zu navigieren.
Während die besten Modi zur Ausführung der Offenbarung im Detail beschrieben wurden, werden diejenigen, die mit dem Stand der Technik, auf den sich diese Offenbarung bezieht, vertraut sind, verschiedene alternative Konstruktionen und Ausführungsformen zur Ausführung der Offenbarung im Rahmen der beigefügten Ansprüche erkennen.

Claims

System, um einem nächsten Fahrzeug in einem Pfad unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge zu folgen, das Folgendes umfasst: eine Sensorvorrichtung eines Host-Fahrzeugs, die Daten erzeugt, die sich auf eine Mehrzahl von Fahrzeugen auf einer befahrbaren Fläche vor dem Host-Fahrzeug beziehen; eine Navigationssteuerung, die einen computerisierten Prozessor enthält, der betreibbar ist, um: die Daten von der Sensorvorrichtung überwachen; einen Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen als Schwarm von Fahrzeugen definieren; eines der mehreren Fahrzeuge als das zu verfolgende nächste Fahrzeug im Pfad identifizieren; die Daten auswerten, um festzustellen, ob das am nächsten in dem Pfad dem Pfad befindliche Fahrzeug, das verfolgt werden soll, ein gutes Verhalten in Bezug auf den Schwarm von Fahrzeugen zeigt; und wenn das Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, im Pfad das gute Verhalten zeigt, einen Brotkrumen-Navigationspfad basierend auf den Daten erzeugen; und eine Fahrzeugsteuerung, die das Host-Fahrzeug basierend auf dem Brotkrumen-Navigationspfad steuert.
System nach Anspruch 1, wobei das Auswerten der Daten umfasst: Vergleichen eines Kurses des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs auf dem Pfad mit einem Kurs des Fahrzeugschwarms, um einen Kursfehler des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs auf dem Pfad zu bestimmen; Vergleichen eines Kurvenradius des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs im Pfad mit einem Kurvenradius des Fahrzeugschwarms, um einen Kurvenradiusfehler des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs im Pfad zu bestimmen; und Bestimmung des Fahrzeugs, das sich am nächsten in dem Pfad dem Pfad befindet und ein gutes Verhalten zeigt, basierend auf dem Kursfehler und dem Kurvenradiusfehler.
System nach Anspruch 1, wobei der computerisierte Prozessor weiterhin betreibbar ist, um: eine Geschwindigkeit des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs in dem Pfad zu bestimmen; eine Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms zu bestimmen; eine relative Position des nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeugs in dem Pfad dem Pfad zum Fahrzeugschwarm zu bestimmen; und die Daten auswerten, um festzustellen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zeigt, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des am nächsten in dem Pfad befindlichen zu verfolgenden Fahrzeugs und der Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugschwarms kleiner ist als eine Schwellenwert-Geschwindigkeitsdifferenz und wenn die relative Position des am nächsten in dem Pfad befindlichen zu verfolgenden Fahrzeugs zum Fahrzeugschwarm näher ist als ein Schwellenwert-Abstand.
System nach Anspruch 1, wobei der computerisierte Prozessor ferner so betreibbar ist, dass er einen Fahrer des Host-Fahrzeugs warnt, wenn das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, nicht das gute Verhalten zeigt.
System nach Anspruch 1, wobei das Erzeugen des Brotkrumen-Navigationspfades basierend auf den Daten das Gewichten des nächstgelegenen Fahrzeugs im Pfad als einen qualitativ hochwertigen Kandidat, dem zu folgen ist, basierend auf dem guten Verhalten beinhaltet.
System nach Anspruch 1, wobei die Sensorvorrichtung eine Kameravorrichtung, eine Radarvorrichtung, eine LiDAR-Vorrichtung oder eine Ultraschallvorrichtung umfasst.
System nach Anspruch 1, wobei die Fahrzeugsteuerung weiterhin einen Abstand zum nächstgelegenen zu verfolgenden Fahrzeug in dem Pfad steuert, basierend darauf, dass das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, in dem Pfad das gute Verhalten zeigt.
System nach Anspruch 1, wobei die Fahrzeugsteuerung ferner das autonome Bremsen auf der Grundlage des nächsten zu verfolgenden Fahrzeugs im Pfad steuert, welches das gute Verhalten zeigt.
System nach Anspruch 1, wobei das Definieren des Teils der Mehrzahl von Fahrzeugen als der Schwarm von Fahrzeugen beinhaltet: Bestimmen einer Geschwindigkeit eines ersten Fahrzeugs aus der Mehrzahl der Fahrzeuge; Bestimmen einer Geschwindigkeit eines zweiten Fahrzeugs aus der Mehrzahl der Fahrzeuge; Bestimmen einer relativen Position des ersten Fahrzeugs zu dem zweiten Fahrzeug; und Definieren des ersten Fahrzeugs und des zweiten Fahrzeugs als Fahrzeugschwarm, wenn eine Geschwindigkeitsdifferenz zwischen der Geschwindigkeit des ersten Fahrzeugs und der Geschwindigkeit des zweiten Fahrzeugs kleiner ist als eine Schwellengeschwindigkeitsdifferenz und wenn die relative Position des ersten Fahrzeugs zum zweiten Fahrzeug näher ist als ein Schwellenabstand.
Verfahren zum Verfolgen eines nächsten Fahrzeugs im Pfad unter Verwendung des Bewegungsflusses der umgebenden Fahrzeuge, umfassend: innerhalb eines computerisierten Prozessors eines Host-Fahrzeugs, Überwachen der Daten von einer Sensorvorrichtung, die Daten in Bezug auf eine Mehrzahl von Fahrzeugen auf einer befahrbaren Fläche vor dem Host-Fahrzeug sammelt; einen Teil der Mehrzahl von Fahrzeugen als Schwarm von Fahrzeugen definieren; Identifizierung eines der mehreren Fahrzeuge als das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll; Auswerten der Daten, um zu bestimmen, ob das am nächsten in dem Pfad befindliche Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, ein gutes Verhalten in Bezug auf den Fahrzeugschwarm zeigt; und wenn das nächstgelegene Fahrzeug, dem gefolgt werden soll, das gute Verhalten zeigt, Erzeugen eines Brotkrumen-Navigationspfades auf der Basis der Daten; und Steuerung des Host-Fahrzeugs basierend auf dem Brotkrumen-Navigationspfad.