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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Straßenzustands bei einem Kraftfahrzeug und eine Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens.
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Stand der Technik
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Die Schätzung des Zustands einer Straße (trocken, feucht, nass usw.) ist nützlich in Anwendungen des Assistierten und Automatisierten Fahrens. Mit diesen Informationen kann das System des Autos zum Beispiel den Bremsweg bei verschiedenen Szenarien besser vorhersagen und/oder diese Informationen zur Anpassung seiner Geschwindigkeit verwenden.
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Die
US 2018/026054 A1 offenbart eine Sensoranordnung zum Erkennen eines Zustand einer Fahrbahn. Die Sensoranordnung umfasst eine Sensoreinrichtung, mit welcher ein Aufprall von Wasser auf eine Radlaufverkleidung eines Kraftfahrzeugs messbar ist. Die Sensoranordnung umfasst weiter eine Steuereinrichtung, mit welcher der Zustand der Fahrbahn aufgrund der Einwirkung des Wassers mit Hilfe der Sensorvorrichtung erfassbar ist, wobei das Sensor Gerät einen Ultraschallsensor aufweist.
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Aus der
DE 10 2018 206694 A1 ist ein Verfahren und eine Anordnung zum Erkennen eines aktuellen Straßenzustands bekannt.
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Die Verwendung von Ultraschallsignalen hat sich in der Praxis jedoch als äußerst schwierig erwiesen für Zustandserkennung. Störung der Umgebung (überholende Fahrzeuge, Baustellen, Überfahren von Fahrbahnmarkierungen usw.) wirken sich negativ auf die Wirksamkeit und Robustheit solcher Lösungen aus, was oft zu einer mangelnden Verfügbarkeit der Funktion oder zu Fehleinschätzungen führen kann.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung liegt darin, ein Verfahren zur Ermittlung eines Straßenzustand anzugeben, mit welchem zuverlässig der Straßenzustand ermittelt werden kann.
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Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Ermittlung eines Straßenzustands bei einem Kraftfahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 1 angegeben. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den jeweiligen Unteransprüchen zu entnehmen.
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Offenbarung der Erfindung
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Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur Ermittlung eines Straßenzustands bei einem Kraftfahrzeugs, wobei das Kraftfahrzeug wenigstens zwei Ultraschallsensoren aufweist, die an einem hinteren Bereich davon auf verschiedenen Seiten zu einer Längsachse des Kraftfahrzeugs angeordneten sind. Als hinterer Bereich wird dabei ein Heck des Fahrzeuges verstanden. Die wenigstens zwei Sensoren sind somit an einer rechten und linken Seite des Hecks angeordnet.
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Das Verfahren umfasst dabei den Schritt des Ermittelns von Ultraschallwerten der Straßenoberfläche jedes Ultraschallsensors. Die Ultraschallsensoren ermitteln somit kontinuierlich die von der Straßenoberfläche empfangenen Signale. In Abhängigkeit davon, ob die Straße nass, trocken oder vereist ist, ändert sich das empfangene Signal. Durch überholende Fahrzeuge oder Straßenbebauungen kommt es jedoch zu Signalen, die nicht den Zustand der Straßenoberfläche entsprechen.
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Berechnen von Merkmalen aus den Ultraschallwerten, umfassend wenigstens die Ermittlung eines von den hinteren Ultraschallsensoren gemessenen Ultraschallminimalwerts. Durch die Berechnung eines Minimalwertes zwischen dem wenigstens einem rechten und dem wenigstens einem linken Ultraschallsensor, wird eine Störung auf einer Seite des Fahrzeuges, durch ein beispielsweise überholendes Fahrzeug, ausgeglichen, so dass weiterhin der Straßenzustand ermittelt werden kann. Ein überholendes Fahrzeug führt dadurch nicht zu fehlerhaften Ermittlungen des Straßenzustands. Durch die Anordnung der Ultraschallsensoren in einem hinteren Bereich des Kraftfahrzeuges wird eine durch ein überholendes Fahrzeug generierte Störung frühzeitig festgestellt.
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In einem nächsten Verfahrensschritt wird ein Straßenzustand anhand der berechneten Merkmale mittels eines trainierten machine learning models ermittelt. Dieses machine learning model wurde zuvor anhand einem umfangreichen Datensatz berechneter Merkmale trainiert. Dadurch hat dieses gelernt, anhand der Merkmale eine beispielsweise nasse Straße von einer Störung zu unterscheiden. Mit einem solchen machine learning model wird dabei eine hohe Genauigkeit der Ermittlung des Straßenzustands erzielt, so dass die Zuverlässigkeit der Ermittlung des Straßenzustands erhöht wird.
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Zusätzlich zu den Ultraschallwerten wird vorzugsweise die Geschwindigkeit ermittelt, welche ebenfalls in dem machine learning model zur Berechnung des Straßenzustands herangezogen wird. Dies liegt daran, dass sich mit höherer Geschwindigkeit auch die Fahrgeräusche des Kraftfahrzeuges ändern, so dass die gemessenen Ultraschallwerte hieran angepasst werden können. Dadurch wird das Messergebnis weiterhin verbessert.
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In einer bevorzugten Ausführung der Erfindung wird als Merkmal ein von vorderen Ultraschallsensoren gemessener Ultraschallminimalwert ermittelt. Zusätzlich zu den hinteren Ultraschallsensoren werden somit auch Ultraschallwerte von vorderen Ultraschallsensoren verwendet. Diese sind ebenfalls bevorzugt auf beiden Seite zur Längsachse angeordnet. Durch die Auswertung der vorderen Ultraschallsensoren wird die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit weiter erhöht. Insbesondere können dadurch auch einfacher Störungen erfasst werden, wenn das Kraftfahrzeug ein anderes Fahrzeug überholt.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung wird als Merkmal eine Standardabweichung der Ultraschallwerte der hinteren Ultraschallsensoren und/oder vorderen Ultraschallsensoren ermittelt. Mit der Standardabweichung kann einfacher eine Störung ermittelt werden, so dass bei einer kleinen Streubreite auf ein genaues Ergebnis geschlossen werden kann. Ebenso kann bei großen Streubreite darauf geschlossen werden, dass irgendwo Störungen vorhanden sind.
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In einer alternativen Ausführungsform wird als Merkmal eine Varianz der Ultraschallwerte der hinteren Ultraschallsensoren und/oder vorderen Ultraschallsensoren ermittelt. Da die Varianz in ähnlicher Weise berechnet wird, wie die Standardabweichung, ergeben sich hierfür die gleichen Vorteile.
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Vorzugsweise wird als Merkmal ein Differenzwert zwischen den Ultraschallminimalwerten der Ultraschallsensoren einer in Fahrrichtung rechten und linken Seite ermittelt wird. Hierbei wird ermittelt, ob eine Störung, welche lediglich auf einer Seite anliegt, oder ein veränderter Straßenzustand vorliegt. Je größer der Differenzwert ist, desto wahrscheinlicher liegt eine Störung vor.
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In einer vorteilhaften Weiterbildung wird ein aggregiertes Merkmal durch die Aggregation einer bestimmte Anzahl an Merkmalen eines jeden Ultraschallsensor berechnet. Bei der Berechnung des aggregierten Merkmals wird aus einem aktuell berechneten Merkmal und einer bestimmten Anzahl an vorherigen Merkmalen ein Mittelwert berechnet. Dies hat den Vorteil, dass kurzzeitige Abweichungen zwischen Merkmalen reduziert werden, so dass kurzzeitige Störungen über die Mittelung minimiert werden.
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Vorteilhafterweise wird zu jedem Ultraschallsensor ein gemittelter Ultraschallwert anhand einer bestimmten Anzahl an Ultraschallwerten berechnet. Dazu wird ein aktueller Ultraschallwert mit einer bestimmten Anzahl an vorherigen Ultraschallwerten addiert und durch die Anzahl der verwendeten Ultraschallwerte geteilt. Das Ergebnis entspricht dabei einem Mittelwert über den betrachteten Bereich. Diese Berechnung hat den Vorteil, dass einzelne Ausreißer bei den Ultraschallwerten, beispielsweise durch kurzzeitige Störungen, rausgemittelt werden und so nicht wesentlich ins Gewicht fallen. Dadurch wird die Berechnung genauer.
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Bei einer weiteren vorteilhaften Ausführung wird die Berechnung des Straßenzustands in einer Cloud durchgeführt. In einer solchen Cloud kann eine hohe Rechenleistung zur Verfügung gestellt werden. Dementsprechend kann die Rechenleistung der Verarbeitungseinheit in dem Kraftfahrzeug wesentlich reduziert werden. Darüber hinaus kann der Berechnungsalgorithmus jederzeit ohne Aufwand geändert beziehungsweise angepasst werden. Dadurch wird die Flexibilität erhöht. Für die Kraftfahrzeuge sind somit keine Updates notwendig.
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Zum Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zusätzlich eine Vorrichtung vorgeschlagen. Diese Vorrichtung umfasst dabei Ultraschallsensoren, welche zum Detektieren des Straßenzustands mindestens an einem hinteren Bereich des Kraftfahrzeugs, auf verschiedenen Seiten zu einer Längsachse angeordneten sind, und eine Steuereinheit, zum Berechnen der Merkmale aus den Ultraschallwerten. Mit einer solchen Vorrichtung werden im Wesentlichen die zu dem Verfahren erläuterten Vorteile erzielt.
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Weitere, die Erfindung verbessernde Maßnahmen werden nachstehend gemeinsam mit der Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Figuren näher dargestellt.
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Es zeigt:
- 1 Ausführungsbeispiel der Vorrichtung mit überholendem Fahrzeug,
- 2 Ausführungsbeispiel der Vorrichtung bei nasser Strasse mit Berechnung in der Cloud, und
- 3 Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ermittlung des Straßenzustands.
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In 1 ist ein Ausführungsbeispiel der Vorrichtung mit überholendem Fahrzeug 4 gezeigt. Die Vorrichtung umfasst ein Kraftfahrzeug 10, welche in diesem Ausführungsbeispiel sechs Ultraschallsensoren USv in einem vorderen Bereich aufweist. Von diesen sechs Ultraschallsensoren USv sind jeweils drei auf zu einer Längsachse 18 verschiedenen Seiten des Kraftfahrzeuges 10 angeordnet. Ebenfalls weist das Kraftfahrzeug 10 sechs Ultraschallsensoren USH in einem hinteren Bereich des Kraftfahrzeugs 10 auf. Auch hier sind jeweils drei Sensoren USH auf unterschiedlichen Seite zur Längsachse 18 angeordnet. Das Kraftfahrzeug 10 weist zusätzlich eine Steuereinheit 22 auf, mit welcher die Messwerte der Ultraschallsensoren USv, USH ausgewertet werden.
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In diesem Ausführungsbeispiel wird eine Situation gezeigt, bei welchem ein weiteres Fahrzeug 4 das Kraftfahrzeug 10 überholt. Dadurch ergeben sich, auf der Kraftfahrzeugseite, auf welcher das Fahrzeug 4 überholt, höhere Messwerte bei den Ultraschallsensoren USv, USH. Auf der anderen Kraftfahrzeugseite sind die Messwerte jedoch nicht erhöht.
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Dahingegen zeigt 2 eine Situation, bei welcher die Straße nass ist. Im Vergleich zu den Messwerten in 1 weisen hierbei alle Ultraschallsensoren USV, USH hohe Messwerte auf. Da die Straße überall nass ist erfassen auch die auf einer zur Längsachse 18 entgegenliegenden Seite angeordneten Ultraschallsensoren USV, USH höhere Messwerte. In dieser Figur ist das Kraftfahrzeug 10 über eine drahtlose Kommunikationsverbindung mit einer Cloud 26 verbunden, in welcher über eine darin angeordnete Recheneinheit 30 der Straßenzustand bestimmt wird. Der Straßenzustand wird anschließend an das Kraftfahrzeug 10 übermittelt.
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3 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens. In diesem Verfahren werden in einem ersten Schritt 100 die Ultraschallwerte der Straßenoberfläche jedes Ultraschallsensors USV, USH ermittelt. Zur ausreichend sicheren Ermittlung eines Straßenzustands sind dazu wenigstens zwei an einem hinteren Bereich angeordnete Ultraschallsensoren USH notwendig. Diese müssen zudem, um insbesondere Störungen durch überholende Fahrzeuge oder Straßenbebauung detektieren zu können auf zwei zur Längsachse 18 unterschiedlichen Seiten des Kraftfahrzeugs 10 angeordnet sein.
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In einem nächsten Schritt 110 werden mehrere Merkmale zu den von jedem Ultraschallsensor USV, USH ermittelten Ultraschallwerten bestimmt. In dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel werden aus dem Ultraschallwerten in der Berechnung 110a die Ultraschallminimalwerte der hinteren Ultraschallsensoren USH berechnet. Dazu werden die Werte der rechten und linken Kraftfahrzeugseite verglichen und die Werte der Seite verwendet, welche kleiner sind. Entsprechend wird in der Berechnung 110b der Ultraschallminimalwert der vorderen Ultraschallsensoren USv berechnet.
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Bei einem weiteren Merkmal wird in der Berechnung 110c die Standardabweichung der hinteren und vorderen Ultraschallsensoren USH, USV ermittelt. Über diesen Wert lassen sich einseitige Störung, bedingt durch Straßenbebauungen oder andere Fahrzeuge, feststellen. Zusätzlich wird als weiteres Merkmal in der Berechnung 110d ein Differenzwert zwischen den Ultraschallminimalwerten der Ultraschallsensoren USH, USV einer in Fahrtrichtung rechten und linken Seite ermittelt wird. Dabei wird auch zwischen einer vorderen und einer hinteren Seite des Kraftfahrzeuges 10 unterschieden. Ein großer Unterschied zwischen beiden Seiten deutet dabei auf eine Straßenbebauung oder ein überholendes Fahrzeug hin.
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Zusätzlich wird jeweils in Schritt 120a bis 120d ein aggregiertes Merkmal anhand einer Anzahl von beispielsweise sieben Merkmalen eines jeden Ultraschallsensors berechnet. Mit anderen Worten wird der Mittelwert aus den sieben Merkmalen berechnet. Dabei wird mit jedem neuen Merkmal ein Mittelwert zusammen aus den 6 vorangegangenen Merkmalen bestimmt. Dadurch werden kurzzeitige Störungen ausgeglichen, so dass das dadurch erhaltene Ergebnis robuster gegen Störungen ist.
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In einem letzten Schritt 130 werden die derart berechneten Merkmale in ein trainiertes machine learning model eingegeben. Dieser Schritt kann, wie in 2 dargestellt in einer Cloud 26 ablaufen. Das dazu benutzte machine learning model ist dabei auf diese Merkmale trainiert worden. Das machine learning model bestimmt anschließend auf Basis dieser Merkmale den Straßenzustand. Dabei können Störungen aus der Umgebung erkannt werden, so dass diese nicht zu einem falschen Ergebnis führen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 2018026054 A1 [0003]
- DE 102018206694 A1 [0004]
