DE102021110933A1

DE102021110933A1 - Verfahren und vorrichtung zur adaptiven spurhalteassistenz für assistiertes fahren

Info

Publication number: DE102021110933A1
Application number: DE102021110933.7A
Authority: DE
Inventors: Tara Craigen; Mohammadali Shahriari; Jayant Sachdev
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-10-16
Filing date: 2021-04-28
Publication date: 2022-04-21
Also published as: CN114379550A; US20220118973A1; US11738748B2

Abstract

Die vorliegende Anwendung bezieht sich allgemein auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erzeugen einer Aktionspolitik zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs. Insbesondere dienen das Verfahren und die Vorrichtung dazu, durch einen Fahrzeugsensor einen Abstand von einem Host-Fahrzeug zu einem Fahrbahnrand zu erfassen, einen Status eines Fahrzeugsystems zu bestimmen, durch einen Prozessor einen Risiko-Index als Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems zu berechnen, durch den Prozessor einen Eingriffsschwellenwert als Reaktion auf den Risiko-Index zu berechnen, durch den Prozessor einen Fahrzeugpfad als Reaktion darauf zu erzeugen, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zu dem Fahrbahnrand kleiner als der Eingriffsschwellenwert ist, und das Fahrzeug durch eine Fahrzeugsteuerung als Reaktion auf den Fahrzeugpfad zu steuern.

Description

HINTERGRUND
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich allgemein auf die Programmierung von autonomen Kraftfahrzeugsteuerungssystemen. Genauer gesagt beziehen sich Aspekte dieser Offenbarung auf Systeme, Verfahren und Vorrichtungen zur Pfadformung für einen Spurhalteassistenz-Algorithmus, um den Algorithmus in die Lage zu versetzen, sich an die Präferenzen des Fahrers sowie den Zustand des Fahrers, des Fahrzeugs und der Umgebungsbedingungen auf der Grundlage einer berechneten Risiko-Indexformel anzupassen.
Der Betrieb moderner Fahrzeuge wird immer stärker automatisiert, d. h. sie sind in der Lage, das Fahren mit immer weniger Eingriffen des Fahrers zu steuern. Die Fahrzeugautomatisierung wurde in numerische Stufen eingeteilt, die von null, entsprechend keiner Automatisierung mit voller menschlicher Kontrolle, bis fünf, entsprechend voller Automatisierung ohne menschliche Kontrolle, reichen. Verschiedene automatisierte Fahrerassistenzsysteme, wie z. B. Tempomat, adaptiver Tempomat und Einparkhilfe, entsprechen niedrigeren Automatisierungsstufen, während echte „fahrerlose“ Fahrzeuge höheren Automatisierungsstufen entsprechen.
Automatisierte Fahrerassistenzsysteme, wie z. B. ein Spurhalteassistent, bestimmen typischerweise einen Fahrzeugpfad als Reaktion auf die Erkennung von Hindernissen, Fahrbahnmarkierungen, dem Fahrbahnverlauf und anderen externen Faktoren. Oftmals entspricht das Verhalten dieser Funktionen nicht den Erwartungen und individuellen Präferenzen der Fahrzeuginsassen. In einigen Fällen kann es zu einer Wahrnehmung von inkonsistentem oder verwirrendem Verhalten kommen, basierend auf den Erwartungen des Fahrzeuginsassen in unterschiedlichen Fahrbedingungen. Es wäre wünschenswert, eine Methodik für die Fahrweggestaltung während des automatisierten Fahrerassistenzbetriebs bereitzustellen, die den Erwartungen eines Fahrzeuginsassen entspricht, um den Insassenkomfort zu erhöhen und die Bedenken der Fahrzeuginsassen zu verringern.
Die oben genannten Informationen, die in diesem Hintergrundabschnitt offenbart werden, dienen nur dem besseren Verständnis des Hintergrunds der Erfindung und können daher Informationen enthalten, die nicht zum Stand der Technik gehören und die einem Fachmann mit gewöhnlichem Fachwissen bereits bekannt sind.
BESCHREIBUNG
Hierin werden Lernsysteme für autonome Fahrzeugsteuerungssysteme und die zugehörige Steuerlogik zur Bereitstellung der autonomen Fahrzeugsteuerung, Verfahren zur Herstellung und zum Betrieb solcher Systeme sowie Kraftfahrzeuge, die mit Onboard-Steuerungssystemen ausgestattet sind, offengelegt. Beispielhaft und ohne Einschränkung wird ein Kraftfahrzeug mit bordeigenen Fahrzeugsteuerungs-Lern- und -Steuerungssystemen vorgestellt, um eine Spurhalteassistenzfunktion als Reaktion auf unterschiedliche Risikostufen und unterschiedliche Eingriffsschwellen durchzuführen.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung enthält eine Vorrichtung einen Sensor, der zum Erfassen eines Abstands eines Host-Fahrzeugs zu einem Fahrbahnrand konfiguriert ist, ein Fahrzeugsystem, das zum Bereitstellen eines Status eines Fahrzeugsystems konfiguriert ist, einen Prozessor, der zum Bestimmen eines Risiko-Indexes als Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems konfiguriert ist, zum Berechnen eines Eingriffsschwellenwerts als Reaktion auf den Risiko-Index, zum Erzeugen eines Fahrzeugpfads als Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zu dem Fahrbahnrand geringer als der Eingriffsschwellenwert ist, und eine Fahrzeugsteuerung zum Steuern des Fahrzeugs als Reaktion auf den Fahrzeugpfad.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers, wie er von einem Fahrerüberwachungssystem ermittelt wird.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung nimmt der Abstand zwischen der Eingriffsschwelle und dem Fahrbahnrand proportional zum Risiko-Index zu.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird der Risiko-Index in Abhängigkeit von mindestens einem Material der Fahrbahnoberfläche, einem Seitenstreifen und einer Fahrbahngeometrie bestimmt.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung, bei dem der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers ist, wie es in Reaktion auf eine Lenkungsstörung des Fahrers bestimmt wird
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung führt der Prozessor einen Spurhalteassistenz-Algorithmus aus.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird der Status des Fahrzeugsystems in Abhängigkeit von mindestens einer der folgenden Größen bestimmt: Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrzeugkurs, Fahrzeugkrümmung und Fahrzeugrichtung.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist der Sensor eine Kamera zur Aufnahme eines Bildes, und der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand wird als Reaktion auf einen Kantenerkennungsalgorithmus bestimmt, der an dem Bild ausgeführt wird.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung umfasst ein Verfahren das Erfassen eines Abstands von einem Host-Fahrzeug zu einem Fahrbahnrand durch einen Fahrzeugsensor, das Bestimmen eines Status eines Fahrzeugsystems, das Berechnen eines Risiko-Indexes durch einen Prozessor in Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems, das Berechnen eines Eingriffsschwellenwerts durch den Prozessor in Reaktion auf den Risiko-Index, das Erzeugen eines Fahrzeugpfads durch den Prozessor in Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zu dem Fahrbahnrand geringer ist als der Eingriffsschwellenwert, und das Steuern des Fahrzeugs durch eine Fahrzeugsteuerung in Reaktion auf den Fahrzeugpfad.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers, wie er von einem Fahrerüberwachungssystem ermittelt wird.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung nimmt der Abstand zwischen der Eingriffsschwelle und dem Fahrbahnrand proportional zum Risiko-Index zu.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird der Risiko-Index in Abhängigkeit von mindestens einem Material der Fahrbahnoberfläche, einem Seitenstreifen und einer Fahrbahngeometrie bestimmt.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers, wie er in Reaktion auf eine Lenkbeeinflussung durch den Fahrer bestimmt wird.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird der Status des Fahrzeugsystems in Abhängigkeit von mindestens einer Fahrzeuggeschwindigkeit und einer Fahrzeugrichtung bestimmt.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist der Fahrzeugsensor eine Kamera zur Aufnahme eines Bildes, und der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand wird als Reaktion auf einen auf dem Bild ausgeführten Kantendetektionsalgorithmus bestimmt.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung gehört dazu auch die Durchführung eines Spurhalteassistenz-Algorithmus durch den Prozessor.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird der Risiko-Index als Reaktion auf eine Summe einer Vielzahl von gewichteten Risikowerten berechnet, die als Reaktion auf eine Vielzahl von Systemzuständen bestimmt werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung umfasst ein adaptives Fahrassistenzsystem zum Durchführen eines adaptiven Spurhaltevorgangs in einem Host-Fahrzeug eine Kamera zum Erfassen eines Bildes einer Fahrbahnoberfläche, einen Bildprozessor, der zum Erfassen einer Fahrspurmarkierung innerhalb des Bildes konfiguriert ist, einen Prozessor zum Schätzen eines Abstands zwischen dem Host-Fahrzeug und der Fahrspurmarkierung, zum Bestimmen eines Eingriffsschwellenwerts als Reaktion auf mindestens einen Fahrzeugsystemstatus und zum Erzeugen eines Fahrzeugwegs als Reaktion darauf, dass der Abstand zwischen dem Host-Fahrzeug und der Fahrspurmarkierung kleiner als der Eingriffsschwellenwert ist, und eine Fahrzeugsteuerung zum Steuern des Host-Fahrzeugs als Reaktion auf den Fahrzeugweg.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung nimmt der Abstand zwischen der Eingriffsschwelle und dem Fahrbahnrand proportional zum Risiko-Index zu.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung nimmt ein Wenderadius des Fahrzeugwegs proportional zum Risiko-Index zu.
Der obige Vorteil und andere Vorteile und Merkmale der vorliegenden Offenbarung werden aus der folgenden detaillierten Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen ersichtlich sein, wenn sie in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen betrachtet werden.
Figurenliste
Die oben genannten und andere Merkmale und Vorteile dieser Erfindung, und die Art und Weise, sie zu erreichen, werden deutlicher und die Erfindung wird besser verstanden werden durch Bezugnahme auf die folgende Beschreibung von Ausführungsformen der Erfindung in Verbindung mit den begleitenden Figuren genommen.

1 zeigt eine Betriebsumgebung für den adaptiven Spurhalteassistenten für das assistierte Fahren in einem Kraftfahrzeug gemäß einer beispielhaften Ausführungsform.
2 zeigt ein Blockdiagramm, das ein System für einen adaptiven Spurhalteassistenten für assistiertes Fahren gemäß einer beispielhaften Ausführungsform illustriert.
3 zeigt ein Flussdiagramm, das ein Verfahren für einen adaptiven Spurhalteassistenten für das assistierte Fahren gemäß einer anderen beispielhaften Ausführungsform illustriert.
4 zeigt ein Blockdiagramm, das eine beispielhafte Implementierung eines Systems für einen adaptiven Spurhalteassistenten für assistiertes Fahren gemäß einer beispielhaften Ausführungsform illustriert.
5 zeigt ein Flussdiagramm, das ein Verfahren für einen adaptiven Spurhalteassistenten für das assistierte Fahren gemäß einer anderen beispielhaften Ausführungsform illustriert.

Die hier dargestellten Beispiele veranschaulichen bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung, und solche Beispiele sind nicht als Einschränkung des Umfangs der Erfindung in irgendeiner Weise zu verstehen.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden hier beschrieben. Es ist jedoch zu verstehen, dass die offengelegten Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und andere Ausführungsformen verschiedene und alternative Formen annehmen können. Die Abbildungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu; einige Merkmale könnten übertrieben oder verkleinert sein, um Details bestimmter Komponenten zu zeigen. Daher sind spezifische strukturelle und funktionale Details, die hier offengelegt werden, nicht als einschränkend zu verstehen, sondern lediglich repräsentativ. Die verschiedenen Merkmale, die unter Bezugnahme auf eine der Figuren dargestellt und beschrieben sind, können mit Merkmalen kombiniert werden, die in einer oder mehreren anderen Figuren dargestellt sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit dargestellt oder beschrieben sind. Die abgebildeten Merkmalskombinationen stellen repräsentative Ausführungsformen für typische Anwendungen dar. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung übereinstimmen, könnten jedoch für bestimmte Anwendungen oder Implementierungen erwünscht sein.
1 zeigt schematisch eine Betriebsumgebung 100 für die Verwendung eines Kraftfahrzeugs, das mit einem adaptiven Spurhalte-Assistenzsystem gemäß einer beispielhaften Ausführungsform ausgestattet ist. Die beispielhafte Betriebsumgebung 100 umfasst eine zweispurige Fahrbahn 105 mit einem mittleren Fahrbahnteileranzeiger 110 und einem geschotterten Seitenstreifen 125.
Ebenfalls dargestellt ist ein Host-Fahrzeug 115 sowie der Host-Fahrzeugpfad 120 und Eingriffsschwellen 122. Der Host-Fahrzeugpfad 120 wird als Reaktion auf einen Algorithmus des Spurhalteassistenten (LKA) bestimmt, der von einem fortschrittlichen Fahrassistenzsystem (ADAS) im Host-Fahrzeug 115 ausgeführt wird. Ein LKA-Algorithmus dient dazu, ein Fahrzeug innerhalb der aktuellen Fahrspur zu halten, indem er Fahrspurmarkierungen und/oder die Fahrzeugposition überwacht, Eingriffsschwellen 122 festlegt und den Weg des Fahrzeugs durch Einstellen des Lenkwinkels korrigiert, um das Fahrzeug zurück in die Mitte der aktuellen Fahrspur zu bringen, wenn sich das Fahrzeug einer Eingriffsschwelle 122 nähert. Normalerweise fühlen sich Fahrzeuginsassen bei ADAS-Systemen wohler, die sanfte, schrittweise Geschwindigkeits- oder Lenkungsanpassungen vornehmen. LKA-Algorithmen haben typischerweise eine Eingriffsschwelle 122 in der Nähe des Fahrspurrandes, so dass, wenn ein Fahrzeug die Eingriffsschwelle 122 erreicht, eine plötzliche Pfadänderung erforderlich sein kann, um das Fahrzeug am Verlassen der aktuellen Fahrspur zu hindern. Diese plötzliche Bahnänderung wird zunehmend unangenehm, wenn der Annäherungsbahnwinkel des Host-Fahrzeugs an die Schwelle zunimmt, was zu schärferen, plötzlichen Bahnänderungen führt.
Der beispielhafte LKA-Algorithmus ist so konfiguriert, dass er eine neuartige Methode der Pfadformung für LKA ausführt, die es dem Algorithmus ermöglicht, sich an die Präferenzen des Fahrers sowie an den Zustand des Fahrers, des Fahrzeugs und der Umgebungsbedingungen auf der Grundlage der berechneten Risiko-Indexformel anzupassen. Das beispielhafte ADAS verwendet eine intelligente adaptive Formel, um einen Risiko-Index für das Verlassen der Fahrspur zu berechnen, und verwendet den Risiko-Index bei der automatisierten Pfadformung, um das Fahrzeug basierend auf dem Fahrerstatus, dem Fahrerverhalten, dem Fahrzeugzustand und den Umgebungsbedingungen adaptiv in der Fahrspur zu halten. Die automatische Pfadformung als Reaktion auf den Risiko-Index verbessert die Bedenken der Fahrzeuginsassen bezüglich zu früher oder zu später LKA-Eingriffe. In einer beispielhaften Ausführungsform kann die automatische Pfadformung die Eingriffsschwellen 122 in Reaktion auf den berechneten Risiko-Index anpassen.
In 2 ist ein Blockdiagramm dargestellt, das eine beispielhafte Implementierung eines Systems 200 für einen adaptiven Spurhalteassistenten für unterstütztes Fahren in einem Kraftfahrzeug zeigt. Das beispielhafte System 200 dient dazu, Steuerdaten zu erzeugen, um einen adaptiven Spurhaltebetrieb für ein mit ADAS ausgestattetes Kraftfahrzeug durchzuführen. Das beispielhafte System 200 kann eine Kamera 245, einen Speicher 250 zum Speichern von Kartendaten, ein globales Positionierungssystem (GPS) 235, eine ADAS-Steuerung 220, ein Fahrerüberwachungssystem (DMS) 240, eine Fahrzeugsteuerung 230, eine Drosselsteuerung 255, eine Bremssteuerung 260 und eine Lenksteuerung 270 umfassen.
Das beispielhafte System 200 kann eine oder mehrere Kameras 245 als Sensor verwenden, um die Umgebung um das Host-Fahrzeug zu erfassen. Zum Beispiel kann eine Kamera 245 unter jedem Seitenspiegel des Host-Fahrzeugs angebracht sein, um Bilder der Straßenoberfläche auf beiden Seiten des Host-Fahrzeugs zu erfassen. Unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken, wie z. B. Kantenerkennung oder Ähnlichem, kann die ADAS-Steuerung 220 oder ein Sensorfusions-Controller einen Abstand vom Host-Fahrzeug zu einem Fahrspuranzeiger auf jeder Seite des Fahrzeugs bestimmen. Das beispielhafte System kann ferner einen Speicher 250 zum Speichern von Kartendaten, einschließlich hochauflösender Kartendaten, und ein GPS 235 zum Erfassen eines Fahrzeugstandorts umfassen. Das beispielhafte System 200 kann so konfiguriert sein, dass es die von dem GPS 235, der Kamera 245 und dem Speicher 250 empfangenen Informationen kombiniert, um einen Standort des Fahrzeugs zu schätzen.
Das DMS 240 ist so konfiguriert, dass es die Aufmerksamkeit des Fahrers während des Fahrzeugbetriebs erkennt. Das DMS 240 kann eine Fahrzeugkabinenkamera zur Überwachung der Augenposition des Fahrers oder Infrarotsensoren zur Bestimmung der Kopfposition des Fahrers enthalten. Das DMS 240 kann die Lenkraddrehung und die Fahrbahn überwachen, um das Engagement des Fahrers im Fahrzeugbetrieb zu beurteilen. Das DMS 240 kann ein aktives DMS-System sein, bei dem der Fahrer mit dem DMS 240 interagieren muss, indem er bestimmte Fahrzeugfunktionen aktiviert, auf DMS-Aufforderungen reagiert oder andere positive Aktionen ausführt, wie z. B. das Bewegen des Lenkrads, die Beantwortung verbaler Fragen oder ähnliches. In dieser beispielhaften Ausführungsform kann der Grad der Aufmerksamkeit des Fahrers ein Faktor für die Berechnung einer Risiko-Indexformel für das LKA sein.
Die ADAS-Steuerung 220 empfängt zunächst Daten von einer oder mehreren Kameras 245 sowie Daten vom GPS 235 und der Fahrzeugsteuerung 230, um den Abstand zwischen dem Host-Fahrzeug und dem Rand der aktuellen Fahrspur zu schätzen. Der Rand der aktuellen Fahrspur kann in Abhängigkeit von Fahrbahnmarkierungen, wie z. B. weißen oder gelben Linien, oder in Abhängigkeit von Materialänderungen, wie z. B. von Asphalt zu Schotter, bestimmt werden. Die ADAS-Steuerung 220 kann die Position des Randes der aktuellen Fahrspur mithilfe von Bildverarbeitungstechniken schätzen, die an Bildern durchgeführt werden, die von einer oder mehreren Kameras 245 empfangen werden.
Sobald der Abstand zum Fahrbahnrand für eine oder mehrere seitliche Richtungen des Host-Fahrzeugs bestimmt wurde, kann die ADAS-Steuerung 220 eine Risiko-Indexformel für den LKA-Algorithmus bestimmen. Die ADAS-Steuerung 220 kann Daten vom GPS 235, der Kamera 245, dem Speicher 250 und dem DMS 240 empfangen und diese Daten zur Bestimmung der Risiko-Indexformel verwenden. Der Risikoformel-Index kann als Reaktion auf Risikofaktoren wie Umgebungsbedingungen, z. B. Straßengeometrie, Abstand zu und Art von nahen Objekten, und Fahrzeugbedingungen, z. B. Geschwindigkeit und Lenkradwinkel, Wetter- und Straßenbedingungen und Schultertyp, bestimmt werden.
In einer beispielhaften Ausführungsform kann der ADAS-Prozessor 220 zur Bestimmung des Risikoformel-Indexes Fahrerüberwachungssysteme (DMS) und die Hands-On/Off-Erkennung einbeziehen und passt die Eingriffe basierend auf dem Zustand des Fahrers und dem Grad seiner Aufmerksamkeit an. Dies verringert die Wahrnehmung von inkonsistentem und/oder verwirrendem Verhalten basierend auf Anpassungen und Kommunikation zurück zum Fahrzeuginsassen mit Benutzerschnittstellen, die standardmäßige mittlere oder frühe Eingriffe anzeigen. Die ADAS-Steuerung 220 kann die mit dem Fahrzeugsteuergerät gekoppelten LKA-Steuersignale systematisch an die Umgebungsbedingungen und die Aufmerksamkeit des Fahrers anpassen, um die Sicherheit zu erhöhen. Das beispielhafte System kann eine Rückmeldung an die Fahrzeuginsassen geben und das LKA an verschiedene Fahrertypen, wie z. B. einen Teenager-Fahrermodus, neu konfigurieren. Die ADAS-Steuerung 220 kann aktualisierte Kartendaten zur Erkennung von Baustellen einbeziehen. Die Art des Straßenrandes kann zur Anpassung des LKA-Eingriffs verwendet werden, um das Risiko zu vermeiden, dass das Fahrzeug einen Seitenstreifen erwischt. Die ADAS-Steuerung 220 kann die Straßenbedingungen einbeziehen und den LKA-Eingriff basierend auf dem Risiko anpassen. Die ADAS-Steuerung 220 kann den Risikoformel-Index basierend auf Eingaben aus der seitlichen Blindzone und dem Risiko des Gegenverkehrs so anpassen, dass der LKA bei linker Fahrbahnmarkierung früher eingreift als bei rechter Fahrbahnmarkierung. Die ADAS-Steuerung 220 und der LKA-Algorithmus können die Vorlieben des Fahrers erlernen und die LKA-Eingriffe auf der Grundlage des wahrgenommenen Risikos für die Umgebung und dynamischer Faktoren wie dem gewünschten Abstand zu benachbarten Fahrzeugen oder Hindernissen anpassen
Die Fahrzeugsteuerung 230 ist so konfiguriert, dass sie Steuerdaten von der ADAS-Steuerung 220 empfängt und die Bewegung des Host-Fahrzeugs als Reaktion auf die Steuerdaten steuert. Die Fahrzeugsteuerung 230 kann Drosselsteuersignale erzeugen, die mit dem Drosselsteuergerät 255 gekoppelt werden, um die Geschwindigkeit des Host-Fahrzeugs zu steuern. Die Fahrzeugsteuerung 230 kann Bremssteuersignale erzeugen, die mit dem Bremssteuergerät 260 gekoppelt werden, um den Bremsbetätigungsdruck und den Bremsbetätigungszeitpunkt des Host-Fahrzeugs zu steuern. Ebenso kann die Fahrzeugsteuerung 230 Lenksteuersignale erzeugen, die mit dem Lenksteuergerät 270 gekoppelt werden, um die Lenkrichtung und den Weg des Host-Fahrzeugs zu steuern.
In 3 ist ein Flussdiagramm dargestellt, das eine beispielhafte Implementierung eines Verfahrens 300 zur adaptiven Spurhalteassistenz für das assistierte Fahren in einem Kraftfahrzeug zeigt. Während der Aktivierung eines LKA-Algorithmus bestimmt das Verfahren zunächst 310 einen Abstand zu einem Rand der aktuellen Fahrbahnspur. Der Rand kann entweder für die linke Fahrbahnmarkierung oder für die rechte Fahrbahnmarkierung oder für beide bestimmt werden. Zu den Fahrbahnmarkierungen können durchgezogene oder gestrichelte Markierungslinien oder Änderungen des Fahrbahnmaterials gehören, z. B. von Asphalt zu Schotter oder Ähnliches. Der Abstand zur Fahrbahnmarkierung kann als Reaktion auf ein Bild bestimmt werden, das von einer an einer Seite des Host-Fahrzeugs montierten Kamera aufgenommen wurde. Zur Erkennung der Fahrbahnmarkierung im Bild und zur Abschätzung des Abstands zur Fahrbahnmarkierung können Bildverarbeitungstechniken verwendet werden, wie z. B. die Kantenerkennung. Der Abstand zur Fahrbahnmarkierung wird dann mit der ADAS-Steuerung gekoppelt.
Als nächstes empfängt das Verfahren 315 Daten von verschiedenen Fahrzeugsystemen, die sich auf Faktoren der Risiko-Indexformel beziehen. Diese Faktoren können sowohl Fahrerpräferenzen als auch den Zustand des Fahrzeugs und die Umgebungsbedingungen umfassen. Zu den Umgebungsbedingungen können beispielsweise der Fahrbahnrandtyp, der Schultertyp, die Reibung der Oberfläche, die Position von Straßenbarrieren in Baustellenbereichen und das Wetter gehören. Weitere Faktoren können die Aufmerksamkeit des Fahrers sein, die als Reaktion auf ein DMS ermittelt wird, die Straßengeometrie, die Position von Objekten in der Nähe, die Fahrspurgeometrie, die Fahrzeuggeschwindigkeit, der Lenkradwinkel des Fahrzeugs und die Eingaben des Fahrers zur Unterdrückung oder Überbrückung, wie z. B. das Betätigen der Bremsen oder das Drehen des Lenkrads.
Das Verfahren bestimmt dann 320 einen Risiko-Index für einen Pfadformungsalgorithmus in Reaktion auf die Daten von den verschiedenen Fahrzeugsystemen. Jedem der von den Fahrzeugsystemen empfangenen Daten wird als Reaktion auf einen mit jedem der Faktoren verbundenen Risikograd ein Wert zugewiesen. Wenn z. B. festgestellt wird, dass der Fahrer weniger aufmerksam auf den Fahrzeugbetrieb achtet, kann ein Risikofaktor mit einem höheren Wert bestimmt werden. Der Risiko-Index wird dann in Reaktion auf eine Summe der gewichteten Faktoren bestimmt, wobei es für jeden der Risikowerte (r_i) einen Gewichtungsfaktor (ai) gibt. $R i s i k o - I n d e x = \sum_{i}^{n} α_{i} r_{i}$
Das Verfahren kann als nächstes so konfiguriert werden, dass es als Reaktion auf den Risiko-Index eine Eingriffsschwelle bestimmt. Die Eingriffsschwelle ist ein Abstand vom Fahrbahnrand, bei dem das LKA einen Fahrzeugpfad erzeugt, um das Host-Fahrzeug zurück in die Mitte der Fahrbahn zu bringen. Der Abstand der Intervallschwelle kann in Abhängigkeit vom Risiko-Index so bestimmt werden, dass die Intervallschwelle bei hohem Risiko größer und bei niedrigem Risiko kleiner ist. In einem Beispiel kann die Eingriffsschwelle in Reaktion auf eine Echtzeitbestimmung des Risiko-Indexes in Echtzeit variiert werden. So kann die Eingriffsschwelle während des Betriebs der LKA kontinuierlich variiert werden.
Das Verfahren vergleicht dann 330, ob der Abstand zum Fahrbahnrand des Host-Fahrzeugs mit der Eingriffsschwelle übereinstimmt. Wenn der Abstand zum Fahrbahnrand größer als die Eingriffsschwelle ist, kehrt das Verfahren zurück, um 310 den Abstand zum Fahrbahnrand neu zu bestimmen. Wenn der Abstand zum Fahrbahnrand kleiner oder gleich der Eingriffsschwelle ist, erzeugt das Verfahren einen Fahrzeugpfad für das Host-Fahrzeug, mit dem das Fahrzeug zurück zur Mitte der Fahrbahn gesteuert wird. In dieser beispielhaften Ausführungsform kann der für einen hohen Risiko-Index erzeugte Fahrzeugpfad einen schnelleren Weg zurück zur Fahrbahnmitte aufweisen als ein für einen niedrigen Risiko-Index erzeugter Fahrzeugpfad. Alternativ kann der Fahrzeugpfad für einen niedrigeren Risiko-Index das Fahrzeug am Verlassen der Fahrbahnspur hindern, aber das Fahrzeug nicht zur Fahrbahnmitte zurückführen, wenn festgestellt wird, dass der Fahrer sehr aufmerksam auf den Betrieb des Host-Fahrzeugs achtet.
Als Reaktion auf den generierten Fahrzeugpfad steuert das Verfahren dann 340 das Fahrzeug entlang des generierten Fahrzeugpfads, um das Fahrzeug zur Fahrbahnmitte zurückzubringen. Die ADAS-Steuerung kann Lenksteuersignale, Drosselklappensteuersignale und/oder Bremssteuersignale erzeugen, um das Host-Fahrzeug entlang des generierten Fahrzeugpfads zu steuern. Das Verfahren ist dann operativ zurück, um den Abstand zum Fahrbahnrand neu zu bestimmen 310.
In 4 ist ein Blockdiagramm dargestellt, das eine beispielhafte Implementierung eines Systems 400 für einen adaptiven Spurhalteassistenten für unterstütztes Fahren in einem Fahrzeug zeigt. Das beispielhafte System 400 ist in einem Host-Fahrzeug mit einem Sensor 410, einem Prozessor 420, einem Fahrzeugsystem 430 und einer Fahrzeugsteuerung 440 implementiert.
In dieser beispielhaften Ausführungsform kann der Sensor 410 so konfiguriert sein, dass er einen Abstand von einem Host-Fahrzeug zu einem Fahrbahnrand erfasst. Der Sensor 410 kann eine Kamera zur Aufnahme eines Bildes der Fahrbahnoberfläche sein, die einen Bildprozessor zur Durchführung von Bilderkennungsalgorithmen auf dem Bild, wie z. B. Kantenerkennung oder Ähnliches, enthält. Alternativ kann der Sensor 410 ein LiDAR, Radar, Infrarotsender/-empfänger oder ähnliches zur Bestimmung eines Abstands zu einem Objekt innerhalb eines Sichtfelds umfassen. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Host-Fahrzeug über mehrere Kameras mit seitlichen Sichtfeldern verfügen, so dass der seitliche Abstand zu einer Fahrspurmarkierung oder einem Straßenrand auf jeder Seite des Host-Fahrzeugs erfasst werden kann.
Das beispielhafte System 400 kann ferner ein Fahrzeugsystem 430 umfassen, das so konfiguriert ist, dass es einen Status eines Fahrzeugsystems bereitstellt. Das Fahrzeugsystem 430 kann eine Trägheitsmesseinheit zum Bereitstellen eines Status einer Fahrzeugbeschleunigung, ein GPS zum Bereitstellen eines Status einer Fahrzeugposition, einen Fahrzeugsensor zum Bereitstellen eines Status einer Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder Lenkrichtung umfassen. Das Fahrzeugsystem 430 kann ein Sensor sein, der einen Status eines Fahrbahnoberflächenmaterials und/oder eines Seitenstreifenoberflächenmaterials liefert. Das Fahrzeugsystem 430 kann ein DMS-System sein, um einen Status eines Aufmerksamkeitszustands eines Fahrers und/oder von Fahrzeuginsassen bereitzustellen, oder um einen Status eines Fahrertyps, wie z. B. eines jugendlichen Fahrers, bereitzustellen. Das Fahrzeugsystem 430 kann ein Traktionskontrollsystem zur Bereitstellung eines Status eines Fahrzeugtraktionszustands oder zur Bereitstellung einer Schätzung eines Oberflächenreibungskoeffizienten umfassen. Das Fahrzeugsystem 430 kann einen Speicher zum Speichern einer Karte und von Kartendaten und zum Bereitstellen eines Status von Baustellenbereichen, aufgezeichneten Straßenmerkmalen und/oder -störungen und gewünschten Fahrspurpositionsversätzen zur Vermeidung von toten Winkeln, Straßenstörungen, Schulterbeeinträchtigungen usw. enthalten.
Der Prozessor 420 kann ein ADAS-Prozessor, ein digitaler Signalprozessor oder ähnliches sein und so konfiguriert sein, dass er als Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems 430 einen Risiko-Index bestimmt, als Reaktion auf den Risiko-Index einen Eingriffsschwellenwert berechnet und als Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand kleiner als der Eingriffsschwellenwert ist, einen Fahrzeugpfad erzeugt. Anfänglich ist der Prozessor 420 so konfiguriert, dass er einen Algorithmus zur Spurhalteassistenz ausführt. In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Risiko-Index als Reaktion auf mindestens eines von einem Fahrbahnoberflächenmaterial, einem Schultertyp und einer Fahrbahngeometrie bestimmt. Der Abstand zwischen der Eingriffsschwelle und dem Fahrbahnrand kann sich proportional zum Risiko-Index vergrößern. Ebenso kann sich ein Wenderadius des Fahrzeugweges, der in Abhängigkeit von der Bestimmung des Fahrzeugweges berechnet wird, proportional zum Risiko-Index verringern.
Die Fahrzeugsteuerung 440 kann zur Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit vom Fahrzeugweg verwendet werden. Die Fahrzeugsteuerung 440 kann Lenkungssteuersignale, Drosselklappensteuersignale und Bremssteuersignale erzeugen, die mit Lenkungssteuergeräten, Drosselklappensteuergeräten und Bremssteuergeräten gekoppelt werden, um das Fahrzeug entlang des Fahrzeugwegs zu steuern. Die Fahrzeugsteuerung 440 kann Daten und Statusaktualisierungen von anderen Fahrzeugsystemen empfangen, um die Position des Host-Fahrzeugs entlang des Fahrzeugpfads zu bestätigen.
In einer beispielhaften Ausführungsform kann das System 400 ein adaptives Fahrassistenzsystem zum Durchführen eines adaptiven Spurhaltevorgangs in einem Host-Fahrzeug sein, das einen Sensor 410, wie z. B. eine Kamera zum Erfassen eines Bildes einer Fahrbahnoberfläche, und einen Bildprozessor umfasst, der zum Erkennen einer Fahrspurmarkierung in dem Bild konfiguriert ist. Das beispielhafte System kann ferner einen Prozessor 420, wie z. B. einen ADAS-Prozessor, zum Schätzen eines Abstands zwischen dem Host-Fahrzeug und der Fahrspurmarkierung, zum Bestimmen eines Eingriffsschwellenwerts als Reaktion auf mindestens einen Fahrzeugsystemstatus und zum Erzeugen eines Fahrzeugpfads als Reaktion darauf, dass der Abstand zwischen dem Host-Fahrzeug und der Fahrspurmarkierung geringer als der Eingriffsschwellenwert ist, umfassen. Schließlich kann das beispielhafte System 500 eine Fahrzeugsteuerung 440 zur Steuerung des Host-Fahrzeugs in Reaktion auf den Fahrzeugpfad enthalten.
In einer beispielhaften Ausführungsform kann die Eingriffsschwelle als Reaktion auf einen früheren Fahrereingriff bestimmt werden. Beispielsweise kann das System frühere Fahrereingriffe erkennen und speichern, bei denen ein Fahrer die Kontrolle über ein Fahrzeug während eines früheren LKA-Vorgangs übernommen hat. Daraus kann auf ein vom Fahrer wahrgenommenes Risiko in Bezug auf Umgebungs- und dynamische Faktoren wie den gewünschten Abstand zu benachbarten Fahrzeugen oder Hindernissen geschlossen werden. Das System kann auch eine Rückmeldung an den Fahrer über eine Benutzerschnittstelle, wie z. B. eine LED-Anzeige am Armaturenbrett oder ähnliches, beinhalten, um eine Kommunikation zurück zum Fahrer mit der Anzeige einer Aktivierung des intelligenten adaptiven Eingriffs zu integrieren. Die optische Anzeige kann so konfiguriert sein, dass sie dem Fahrer des Host-Fahrzeugs eine Rückmeldung gibt, dass das System aktiviert wurde und/oder dass die LKA-Eingriffsschwelle durch das System angepasst wurde.
In 5 ist ein Flussdiagramm dargestellt, das eine beispielhafte Implementierung eines Verfahrens 500 für einen adaptiven Spurhalteassistenten für unterstütztes Fahren in einem Host-Fahrzeug zeigt. Das Verfahren dient zunächst dazu, 510 einen Abstand von einem Host-Fahrzeug zu einem Fahrbahnrand zu ermitteln. Der Abstand zu einem oder mehreren Fahrbahnrändern kann in Abhängigkeit von GPS- und Kartendaten, Bilddaten, Tiefenkarten oder ähnlichem ermittelt werden. In einer beispielhaften Ausführungsform kann der Abstand als Reaktion auf ein von einer Kamera aufgenommenes Bild bestimmt werden, und wobei der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand als Reaktion auf einen auf dem Bild ausgeführten Kantendetektionsalgorithmus bestimmt wird.
Das Verfahren bestimmt 520 als nächstes einen Status eines Fahrzeugsystems, wie z. B. einen Fahrerwahrnehmungswert oder ein Fahrereingriffsniveau, wie von einem Fahrerüberwachungssystem bestimmt. Der Status des Fahrzeugsystems kann z. B. in Abhängigkeit von mindestens einer Fahrzeuggeschwindigkeit und einer Fahrzeugrichtung bestimmt werden.
Das Verfahren ist dann so konfiguriert, dass ein Prozessor 530 einen Risiko-Index in Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems berechnet. Der Risiko-Index kann als Reaktion auf eine Vielzahl von Fahrzeugsystemstatus und/oder Fahrereingaben oder -präferenzen berechnet werden. Zum Beispiel kann der Risiko-Index als Reaktion auf ein Fahrbahnoberflächenmaterial, einen Randstreifentyp und/oder eine Fahrbahngeometrie bestimmt werden. Der Risiko-Index kann dann als Reaktion auf eine Summe einer Vielzahl gewichteter Risikowerte berechnet werden, die als Reaktion auf eine Vielzahl von Systemzuständen bestimmt werden.
Das Verfahren berechnet 540 dann durch den Prozessor eine Eingriffsschwelle in Abhängigkeit vom Risiko-Index. Im Allgemeinen kann der Abstand zwischen der Eingriffsschwelle und dem Fahrbahnrand proportional zum Risiko-Index zunehmen. Als nächstes erzeugt das Verfahren 550 durch den Prozessor einen Fahrzeugpfad als Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand kleiner als die Eingriffsschwelle ist. In diesem Beispiel kann ein Wenderadius des Fahrzeugwegs proportional zum Risiko-Index abnehmen, was zu einem allmählicheren, komfortableren Fahrzeugweg führt, wenn der Risiko-Index niedrig ist. Das Verfahren steuert 560 dann das Fahrzeug durch eine Fahrzeugsteuerung in Abhängigkeit vom Fahrzeugweg.
Obwohl in der vorangegangenen detaillierten Beschreibung mindestens eine beispielhafte Ausführungsform vorgestellt wurde, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass es eine große Anzahl von Variationen gibt. Es sollte auch gewürdigt werden, dass die beispielhafte Ausführungsform oder die beispielhaften Ausführungsformen nur Beispiele sind und nicht dazu gedacht sind, den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration der Offenbarung in irgendeiner Weise zu begrenzen. Vielmehr soll die vorstehende detaillierte Beschreibung dem Fachmann eine praktische Anleitung zur Umsetzung der beispielhaften Ausführungsform oder der beispielhaften Ausführungsformen geben. Es sollte verstanden werden, dass verschiedene Änderungen in der Funktion und Anordnung der Elemente vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Offenbarung, wie in den beigefügten Ansprüchen und den gesetzlichen Äquivalenten davon dargelegt, abzuweichen.

Claims

Eine adaptive Fahrunterstützungsvorrichtung, die Folgendes umfasst: einen Sensor, der so konfiguriert ist, dass er einen Abstand eines Host-Fahrzeugs zu einem Fahrbahnrand erfasst; ein Fahrzeugsystem, das für die Bereitstellung eines Status eines Fahrzeugsystems konfiguriert ist; einen Prozessor, der so konfiguriert ist, dass er als Reaktion auf den Status des Fahrzeugsystems einen Risiko-Index bestimmt, als Reaktion auf den Risiko-Index einen Eingriffsschwellenwert berechnet, als Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand kleiner als der Eingriffsschwellenwert ist, einen Fahrzeugpfad erzeugt; und eine Fahrzeugsteuerung zur Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von der Fahrstrecke.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers ist, wie er von einem Fahrerüberwachungssystem ermittelt wird.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Abstand zwischen dem Eingriffsschwellenwert und dem Fahrbahnrand proportional zum Risiko-Index zunimmt.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Risiko-Index in Abhängigkeit von mindestens einem Material der Fahrbahnoberfläche, einem Seitenstreifen und einer Fahrbahngeometrie bestimmt wird.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Status eines Fahrzeugsystems ein Eingriffsniveau eines Fahrers ist, der als Reaktion auf eine Lenkbeeinflussung durch den Fahrer bestimmt wird.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Prozessor einen Spurhalteassistenz-Algorithmus ausführt.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Status des Fahrzeugsystems in Abhängigkeit von mindestens einer der folgenden Größen bestimmt wird: Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrzeugkurs, Fahrzeugkrümmung und Fahrzeugrichtung.
Die Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Sensor eine Kamera zur Aufnahme eines Bildes ist und wobei der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand in Reaktion auf einen auf dem Bild ausgeführten Kantendetektionsalgorithmus bestimmt wird.
Ein Verfahren, das Folgendes umfasst: Erfassen, durch einen Fahrzeugsensor, eines Abstandes von einem Host-Fahrzeug zu einem Fahrbahnrand; Bestimmen eines Status eines Fahrzeugsystems; Berechnen, durch einen Prozessor, eines Risiko-Indexes in Abhängigkeit vom Zustand des Fahrzeugsystems; Berechnen, durch den Prozessor, einer Eingriffsschwelle in Reaktion auf den Risiko-Index; Erzeugen, durch den Prozessor, eines Fahrzeugpfads als Reaktion darauf, dass der Abstand des Host-Fahrzeugs zum Fahrbahnrand kleiner als der Eingriffsschwellenwert ist; und Steuern des Fahrzeugs, durch eine Fahrzeugsteuerung, als Reaktion auf den Fahrzeugpfad.
Das Verfahren nach Anspruch 9, wobei der Status eines Fahrzeugsystems ein von einem Fahrerüberwachungssystem ermittelter Eingriffsniveau eines Fahrers ist.