DE102022000390B3

DE102022000390B3 - Method for operating a vehicle that can be controlled at least partially automatically

Info

Publication number: DE102022000390B3
Application number: DE102022000390.2A
Authority: DE
Inventors: Mario Aleksic; Peter Hurt; Maximilian HARR; Michael Henzler; Michael Mink; Thomas Monninger; Anja Severin; Alexander Bracht; Roland Ortloff
Original assignee: Mercedes Benz Group AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2022-02-01
Filing date: 2022-02-01
Publication date: 2023-02-09
Anticipated expiration: 2042-02-02
Also published as: WO2023147921A1

Abstract

Die Erfindung betriff ein Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs (1) unter Berücksichtigung von in einer digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen, wobei die Informationen Eigenschaften von mit einer Umfeldsensorik (4) des Fahrzeugs (1) observierbaren Entitäten (2) und semantischen Beziehungen zwischen den observierbaren Entitäten (2) umfassen, gekennzeichnet durch die folgenden Verfahrensschritte:- Einbringen von Abhängigkeitsgraphen (3) zusammen mit der digitalen Straßenkarte in das Fahrzeug (1);- Observieren des Fahrzeugumfelds mit der Umfeldsensorik (4);- Erkennen von oberservierbaren Entitäten (2) im Fahrzeugumfeld und Vergleich der erkannten Entitäten (2) mit ihren entsprechenden Pendants in der digitalen Straßenkarte;- Wenn ein Unterschied zwischen einer erkannten Entität (2) und ihrem digitalen Pendant festgestellt wird:- Durchlaufen des für die geänderte Entität (2) geltenden Abhängigkeitsgraphen (3);- Wenn der Unterschied einen Einfluss auf wenigstens eine semantische Beziehung zwischen der geänderten Entität (2) und einer abhängigen Entität (2) hat: Aktualisieren der entsprechenden in der digitalen Straßenkarte gespeicherten semantischen Beziehung zur Berücksichtigung des Einflusses.The invention relates to a method for operating a vehicle (1) that can be controlled at least partially automatically, taking into account information stored in a digital road map, the information being properties of entities (2) that can be observed with an environment sensor system (4) of the vehicle (1) and semantic relationships between the observable entities (2), characterized by the following method steps: - introducing dependency graphs (3) together with the digital road map into the vehicle (1); - observing the vehicle environment with the environment sensors (4); - recognizing observable entities ( 2) in the vehicle environment and comparing the detected entities (2) with their corresponding counterparts in the digital road map;- if a difference is detected between a detected entity (2) and its digital counterpart:- traversing the one applicable to the changed entity (2). Dependency graphs (3);- If the difference is a Influences at least one semantic relationship between the changed entity (2) and a dependent entity (2): updating the corresponding semantic relationship stored in the digital road map to take account of the influence.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs nach der im Oberbegriff von Anspruch 1 näher definierten Art sowie ein Fahrzeug, welches gemäß des erfindungsgemäßen Verfahrens betrieben wird.The invention relates to a method for operating an at least partially automatically controllable vehicle of the type defined in more detail in the preamble of claim 1 and to a vehicle which is operated in accordance with the method according to the invention.

Für den Betrieb zumindest teilautomatisiert steuerbarer Fahrzeuge, insbesondere autonom steuerbarer Fahrzeuge, werden hochaufgelöste, genaue und aktuelle Kartendaten benötigt, welche von einer Recheneinheit des Fahrzeugs zur Ermittlung von Steuerungsbefehlen eingelesen werden. Solche Kartendaten bilden eine digitale Kopie der realen Welt ab, was es der Recheneinheit ermöglicht, den genauen Straßenverlauf einer mit dem Fahrzeug zu befahrenden Straße nachzuverfolgen und dabei geltende Verkehrsregeln zu beachten. So werden in einer solchen Karte auch Informationen über Lichtsignalanlagen, Verkehrszeichen, Fahrspurverläufe, Fahrbahnmarkierungen und dergleichen gespeichert. Somit kann die Recheneinheit das Fahrverhalten des Fahrzeugs an eine jeweilige Verkehrssituation anpassen und hierdurch einen sicheren Betrieb ermöglichen.For the operation of at least partially automatically controllable vehicles, in particular autonomously controllable vehicles, high-resolution, accurate and up-to-date map data are required, which are read in by a computing unit of the vehicle to determine control commands. Such map data form a digital copy of the real world, which enables the processing unit to track the exact course of a road to be traveled with the vehicle and to observe applicable traffic regulations. Information about traffic lights, traffic signs, lane courses, lane markings and the like is also stored in such a map. The computing unit can thus adapt the driving behavior of the vehicle to a particular traffic situation and thereby enable safe operation.

In der Realität kommt es jedoch täglich zu Änderungen im Straßennetz. So werden einzelne Streckenabschnitte umgebaut oder aber das Befahren einer Umleitung aufgrund eines Unfalls ist vonnöten. In einem solchen Fall muss dann gegebenenfalls eine fahrzeugführende Person einer temporären Fahrspurmarkierung bzw. einer temporären Beschilderung folgen. Dies ist insbesondere für automatisiert bzw. autonom steuerbare Fahrzeuge eine Herausforderung, da solche geänderten Kartendaten frühzeitig erkannt werden müssen.In reality, however, there are daily changes in the road network. Individual sections of the route are rebuilt or a detour has to be taken due to an accident. In such a case, a person driving the vehicle may have to follow temporary lane markings or temporary signs. This is a challenge in particular for automated or autonomously controllable vehicles, since such changed map data must be recognized at an early stage.

Je nach Fahrsituation können Fahrzeuge mehr oder weniger gut dazu in der Lage sein, angemessen auf Änderungen im Straßennetz zu reagieren. Ein sogenannter Autobahnpilot ermöglicht beispielsweise eine automatisierte Fahrzeuglängs- und/oder - querführung beim Befahren einer Autobahn. Kommt es zu einer Reduktion des geltenden Tempolimits, beispielsweise im Bereich einer Baustelle, so kann der Autobahnpilot ein entsprechendes Verkehrszeichen erfassen und die Fortbewegungsgeschwindigkeit des Fahrzeugs reduzieren. Im urbanen Bereich fällt das Anpassen der zumindest teilautomatisierten Fahrzeugsteuerung hingegen wesentlich anspruchsvoller aus. So muss ein voll- oder hochautomatisiertes bzw. autonomes Fahrzeug selbstständig und eigenverantwortlich über Kreuzungen navigieren, Vorfahrt gewähren oder Fußgänger an Fußgängerüberwegen passieren lassen. Hierzu ist es nicht nur erforderlich, einzelne für die Regelung des Verkehrs relevante Objekte, im Folgenden Entitäten bezeichnet, zu erfassen, sondern auch noch Beziehungen zwischen diesen herzustellen. Während die Entitäten von einem optischen Umgebungsüberwachungssystem eines Fahrzeugs erfasst werden können, stellt sich dabei für das Fahrzeug die Frage, wie es die einzelnen erkannten Entitäten zueinander in Beziehung setzen soll.Depending on the driving situation, vehicles may be more or less able to react appropriately to changes in the road network. A so-called freeway pilot enables, for example, automated longitudinal and/or lateral vehicle guidance when driving on a freeway. If the applicable speed limit is reduced, for example in the area of a construction site, the motorway pilot can detect a corresponding traffic sign and reduce the vehicle's speed. In the urban area, however, the adaptation of the at least partially automated vehicle control is much more demanding. A fully or highly automated or autonomous vehicle must navigate independently and autonomously through intersections, give way or allow pedestrians to pass at pedestrian crossings. To do this, it is not only necessary to record individual objects relevant to traffic regulation, hereinafter referred to as entities, but also to establish relationships between them. While the entities can be detected by a vehicle's optical environment monitoring system, the question arises for the vehicle as to how it should relate the individual detected entities to one another.

Ein Beispiel für eine Beziehung zwischen mehreren Entitäten ist beispielsweise der Zusammenhang zwischen einer Halte- oder Stopplinie vor einer Ampel bzw. einem Vorfahrt-gewähren-Schild. Insbesondere wenn mehrere solcher Objekte im Bereich einer Kreuzung nahe zueinander angeordnet sind, kann es für das Fahrzeug schwierig sein, eine korrekte Zuordnung von Haltelinien zu Verkehrszeichen bzw. Ampel vorzunehmen.An example of a relationship between several entities is, for example, the connection between a halt or stop line in front of a traffic light or a give way sign. In particular, when several such objects are arranged close to one another in the area of an intersection, it can be difficult for the vehicle to correctly assign stop lines to traffic signs or traffic lights.

Aus der DE 10 2021 001 096 A1 ist ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs bekannt, welches eine zumindest teilautomatisierte Steuerung des Fahrzeugs mit Hilfe von Informationen aus einer digitalen Straßenkarte ermöglicht. Dabei werden neben Eigenschaften von mit Hilfe einer Fahrzeugsensorik detektierbaren Objekten auch die Beziehungen der Objekte zueinander in der digitalen Straßenkarte gespeichert. Hierdurch wird das Fahrzeug dazu in die Lage versetzt, beim Annähern an eine Kreuzung zu unterscheiden, welche Haltelinie für welches Verkehrszeichen bzw. Lichtsignalanlage gilt. Das Verfahren stößt jedoch an Grenzen, wenn die in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Zusammenhänge zwischen den vom Fahrzeug erkennbaren Objekten nicht mit der Realität übereinstimmen.From the DE 10 2021 001 096 A1 a method for operating a vehicle is known which enables at least partially automated control of the vehicle using information from a digital road map. In addition to the properties of objects that can be detected using vehicle sensors, the relationships between the objects are also stored in the digital road map. This puts the vehicle in a position to distinguish which stop line applies to which traffic sign or light signal system when approaching an intersection. However, the process reaches its limits when the relationships between the objects that the vehicle can detect and that are stored in the digital road map do not correspond to reality.

Aus der DE 10 2017 217 297 A1 ist ein System zur Erzeugung und/oder Aktualisierung eines digitalen Modells einer digitalen Karte bekannt. Mit Hilfe des Systems ist es möglich, die in der digitalen Karte gespeicherten Informationen der vom Fahrzeug erfassbaren Objekte zu aktualisieren. Dabei werden jedoch nur Änderungen an den vom Fahrzeug erfassbaren Objekten erkannt und gespeichert. Zusammenhänge zwischen den erfassbaren Objekten können nicht berücksichtigt werden.From the DE 10 2017 217 297 A1 a system for creating and/or updating a digital model of a digital map is known. With the help of the system it is possible to update the information stored in the digital map of the objects detectable by the vehicle. However, only changes to the objects that can be detected by the vehicle are recognized and saved. Relationships between the detectable objects cannot be taken into account.

Aus der DE 10 2019 211 071 A1 ist ein Verfahren zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs bekannt, wobei vorgesehen ist, aktuell gültige Vorfahrtsregelungen abhängig von einer digitalen Karte und abhängig von der Auswertung einer Umfeldsensorik zu bestimmen, um so die Vorfahrtsregelung hochaktuell zu halten und auf kurzfristige Änderungen bspw. wegen Baustellen, Straßensperrungen etc. zu reagieren.From the DE 10 2019 211 071 A1 a method for operating an automated vehicle is known, with provision being made to determine currently valid right-of-way regulations based on a digital map and depending on the evaluation of an environment sensor system in order to keep the right-of-way regulations up to date and to react to short-term changes, e.g. due to construction sites, road closures, etc . to react.

Aus der DE 10 2018 009 716 A1 ist ein Verfahren zur Bereitstellung von Kartendaten bekannt, wobei vorgesehen ist, disruptive Kartenänderungen, bspw. aus der Änderung von Vorfahrtsregeln, Fahrstreifenänderungen usw., zu berücksichtigen.From the DE 10 2018 009 716 A1 a method for providing map data is known, with provision being made for disruptive map changes, e.g. from changes in priority rules, lane changes, etc., must be taken into account.

Aus der DE 10 2020 104 899 A1 ist ein Verfahren bekannt, bei dem vorgesehen ist, verschieden versionierte Umgebungskarten zu verschiedenen Zeitpunkten entgegen zu nehmen und bei Änderungen in den Umgebungskarten, die die Verkehrsregelungen betreffen, diese Änderungen zu erkennen.From the DE 10 2020 104 899 A1 a method is known in which it is provided that maps of the environment in different versions are received at different points in time and that changes in the maps of the environment that affect the traffic regulations are recognized.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs anzugeben, mit dessen Hilfe ein besonders zuverlässiger Betrieb des Fahrzeugs ermöglicht wird.The present invention is based on the object of specifying an improved method for operating a vehicle that can be controlled at least partially automatically, with the aid of which particularly reliable operation of the vehicle is made possible.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen sowie ein Fahrzeug zur Durchführung des Verfahrens ergeben sich aus den hiervon abhängigen Ansprüchen.According to the invention, this object is achieved by a method for operating a vehicle that can be controlled at least partially automatically, having the features of claim 1 . Advantageous refinements and developments as well as a vehicle for carrying out the method result from the dependent claims.

Bei einem Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs unter Berücksichtigung von in einer digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen, wobei die Informationen Eigenschaften von mit einer Umfeldsensorik des Fahrzeugs oberservierbaren Entitäten und semantischen Beziehungen zwischen den observierten Entitäten umfassen, werden erfindungsgemäß die folgenden Verfahrensschritte ausgeführt:

- Einbringen von Abhängigkeitsgraphen zusammen mit der digitalen Straßenkarte in das Fahrzeug, wobei ein Abhängigkeitsgraph die Abhängigkeit zwischen observierbaren Entitäten und ihren jeweiligen semantischen Beziehungen zueinander beschreibt;
- Observieren des Fahrzeugumfelds mit der Umfeldsensorik;
- Erkennen von oberservierbaren Entitäten im Fahrzeugumfeld und Vergleich der erkannten Entitäten mit ihren entsprechenden Pendants in der digitalen Straßenkarte;
- Wenn ein Unterschied zwischen einer erkannten Entität und ihrem digitalen Pendant festgestellt wird: Durchlaufen des für die geänderte Entität geltenden Abhängigkeitsgraphen und in Relation stellen der semantischen Beziehungen zwischen der geänderten Entität und den von der geänderten Entität abhängigen Entitäten zum festgestellten Unterschied;
- Wenn der Unterschied einen Einfluss auf wenigstens eine semantische Beziehung zwischen der geänderten Entität und einer abhängigen Entität hat: Aktualisieren der entsprechenden in der digitalen Straßenkarte gespeicherten semantischen Beziehung zur Berücksichtigung des Einflusses.

In a method for operating an at least partially automatically controllable vehicle, taking into account information stored in a digital road map, the information comprising properties of entities that can be observed using an environment sensor system of the vehicle and semantic relationships between the observed entities, the following method steps are carried out according to the invention:

- Introducing dependency graphs together with the digital road map into the vehicle, with a dependency graph describing the dependency between observable entities and their respective semantic relationships to one another;
- Observing the vehicle environment with the environment sensors;
- Recognition of observable entities in the vehicle environment and comparison of the recognized entities with their corresponding counterparts in the digital road map;
- If a difference is detected between a recognized entity and its digital counterpart: traversing the dependency graph applicable to the modified entity and relating the semantic relationships between the modified entity and the entities dependent on the modified entity to the detected difference;
- If the difference has an impact on at least one semantic relationship between the changed entity and a dependent entity: updating the corresponding semantic relationship stored in the digital road map to take the impact into account.

Mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es somit möglich, die in der digitalen Straßenkarte gespeicherten semantischen Beziehungen zwischen oberservierbaren Entitäten während des Betriebs des Fahrzeugs zu aktualisieren, sodass das Verhalten des Fahrzeugs an eine jeweilige aktuelle Verkehrssituation abgepasst werden kann, um geltende Straßenverkehrsvorschriften angemessen zu berücksichtigen. Das Fahrzeug verhält sich somit regelkonform, was das Risiko von Unfällen reduziert. Somit ist eine besonders zuverlässige und sichere Betriebsweise des zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs möglich.With the help of the method according to the invention it is thus possible to update the semantic relationships between observable entities stored in the digital road map during operation of the vehicle, so that the behavior of the vehicle can be adapted to a respective current traffic situation in order to appropriately consider applicable road traffic regulations. The vehicle thus behaves in accordance with the rules, which reduces the risk of accidents. A particularly reliable and safe mode of operation of the at least partially automatically controllable vehicle is thus possible.

Die Umfeldsensorik des Fahrzeugs kann Sensoren unterschiedlichen Typs umfassen wie beispielsweise Mono- oder Stereokameras, LIDARe, Radarsensoren, Ultraschallsensoren oder dergleichen. Mit Hilfe der Umfeldsensorik ist das Fahrzeug dazu in der Lage seine Umgebung zu überwachen und statische und dynamische Umgebungsobjekte zu erkennen. Von der Umfeldsensorik erzeugte Sensordaten werden dabei von einer Recheneinheit ausgewertet. Hierdurch lassen sich Steuerungsbefehle zum zumindest teilautomatisierten Steuern des Fahrzeugs ableiten.The vehicle's surroundings sensors can include sensors of different types, such as mono or stereo cameras, LIDARs, radar sensors, ultrasonic sensors or the like. With the help of the environment sensors, the vehicle is able to monitor its environment and to recognize static and dynamic objects in the environment. Sensor data generated by the environment sensors are evaluated by a computing unit. As a result, control commands for at least partially automated control of the vehicle can be derived.

Die observierbaren Entitäten lassen sich in kontrollierende und kontrollierte Objekte unterteilen. Zu den kontrollierenden Objekten zählen beispielsweise Lichtsignalanlagen und Verkehrszeichen und zu den kontrollierten Objekten Fußgängerüberwege und Haltelinien. Zu den observierbaren Entitäten zählen zudem der Fahrbahnverlauf sowie Fahrbahnmarkierungen. Einzelne observierbare Entitäten können dabei durch semantische Beziehungen voneinander abhängen. So gilt beispielsweise das Hinweisschild für einen Fußgängerüberweg für den entsprechenden auf der Fahrbahn aufgebrachten Zebrastreifen.The observable entities can be divided into controlling and controlled objects. The controlled objects include, for example, traffic lights and traffic signs, and the controlled objects include pedestrian crossings and stop lines. The observable entities also include the course of the road and road markings. Individual observable entities can depend on each other through semantic relationships. For example, the information sign for a pedestrian crossing applies to the corresponding zebra crossing applied to the roadway.

Im Bereich einer Ampel oder einem Vorfahrt-gewähren- bzw. Stopp-Schild findet sich auch immer eine Haltelinie. In seltenen Fällen fehlt eine markierte Linie (z.B. durch Abnutzung der Fahrbahn). Dort wird eine virtuelle Haltelinie in die Karte eingefügt, deren Position z.B. aus der Beobachtung anderer Fahrzeuge abgeleitet wird. Ein Fahrzeug „weiß“ von sich aus dabei nicht, welche Haltelinie für welches Verkehrszeichen oder welche Signalanlage gilt. Entsprechende semantische Beziehungen werden hierzu in Form der Informationen in die digitale Straßenkarte einprogrammiert. Entsprechend wird die digitale Straßenkarte in einem physischen Speichermedium der Recheneinheit des Fahrzeugs abgelegt. Erfindungsgemäß wird die digitale Straßenkarte dabei durch die Abhängigkeitsgraphen ergänzt.There is always a stop line in the area of a traffic light or a give way or stop sign. In rare cases, a marked line is missing (e.g. due to wear and tear on the road). A virtual stop line is inserted into the map there, the position of which is derived, for example, from the observation of other vehicles. A vehicle does not "know" itself which stop line applies to which traffic sign or which signal system. Corresponding semantic relationships are programmed into the digital road map in the form of information. Accordingly, the digital road map is stored in a physical storage medium of the vehicle's processing unit. According to the invention, the digital road map is supplemented by the dependency graphs.

Während dem Betrieb des Fahrzeugs überwacht dieses seine Umgebung. Vom Fahrzeug mit Hilfe der Umfeldsensorik erkannte observierbare Entitäten werden dann mit ihren entsprechenden Pendants in der digitalen Straßenkarte verglichen. Hierdurch lassen sich Unterschiede ermitteln. Wird beispielsweise im Bereich einer Kreuzung eine Ampel durch ein Stoppschild ersetzt, so benötigt das Fahrzeug eine Information darüber, welche Haltelinie nun für das Stoppschild gilt, damit das Fahrzeug korrekt vor dem Stoppschild anhalten kann. Hierzu wird der entsprechende Abhängigkeitsgraph der geänderten Entität durchlaufen. Die Recheneinheit setzt dann die semantischen Beziehungen zwischen der geänderten Entität und den von der geänderten Entität abhängigen Entitäten in Relation zum festgestellten Unterschied. Angewendet auf das Beispiel stellt somit die Recheneinheit fest, dass die Ampel durch ein Stoppschild ersetzt wurde, wodurch die vormals für die Ampel gültige Haltelinie nun für das Stoppschild gelten muss.While the vehicle is in operation, it monitors its surroundings. Observable entities recognized by the vehicle with the help of the environment sensors are then compared with their corresponding counterparts on the digital road map. This allows differences to be determined. If, for example, a traffic light is replaced by a stop sign in the area of an intersection, the vehicle needs information about which stop line now applies to the stop sign, so that the vehicle can stop correctly in front of the stop sign. To do this, the corresponding dependency graph of the changed entity is run through. The computing unit then sets the semantic relationships between the changed entity and the entities dependent on the changed entity in relation to the difference found. Applied to the example, the processing unit thus establishes that the traffic light has been replaced by a stop sign, as a result of which the stop line previously valid for the traffic light must now apply to the stop sign.

In Abhängigkeit eines von der Ampel ausgegebenen Lichtsignals muss das Fahrzeug verschiedene Fahrstrategien anwenden. Bei einem grünen Lichtsignal kann das Fahrzeug gefahrlos über die Haltelinie fahren. Bei einem roten Lichtsignal muss das Fahrzeug vor der Haltelinie anhalten. Bei einem gelben Lichtsignal muss das Fahrzeug entscheiden, ob es die Haltelinie überfahren soll oder vor der Haltelinie anhalten muss. Da nun anstelle einer Ampel ein Stoppschild neben der Haltelinie angeordnet ist, muss das Fahrzeug in jedem Falle vor der Haltelinie zum Stehen kommen.Depending on a light signal emitted by the traffic light, the vehicle has to use different driving strategies. If the light signal is green, the vehicle can safely cross the stop line. If the light signal is red, the vehicle must stop in front of the stop line. In the case of a yellow light signal, the vehicle must decide whether it should cross the stop line or whether it must stop in front of the stop line. Since there is now a stop sign next to the stop line instead of a traffic light, the vehicle must come to a standstill in front of the stop line.

Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht somit einen sicheren und zuverlässigen Betrieb zumindest teilautomatisiert steuerbarer Fahrzeuge, auch in besonders unübersichtlichen Verkehrssituationen, wie das Befahren einer Kreuzung mit einer Vielzahl verschiedener Fahrspuren und einer entsprechend hohen Anzahl an Lichtsignalanlagen und Verkehrszeichen. Auch wenn die an der Kreuzung angefundenen observierbaren Entitäten zu den in der digitalen Straßenkarte abgespeicherten Entitäten abweichen, ist das Fahrzeug dazu in der Lage, die Abhängigkeiten durch die semantischen Beziehungen der Entitäten zueinander korrekt zu erfassen.The method according to the invention thus enables safe and reliable operation of vehicles that can be controlled at least partially automatically, even in particularly confusing traffic situations, such as driving through an intersection with a large number of different lanes and a correspondingly large number of traffic signals and traffic signs. Even if the observable entities found at the intersection deviate from the entities stored in the digital road map, the vehicle is able to correctly record the dependencies through the semantic relationships of the entities to one another.

Eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass das Fahrzeug unter Auswertung von der Umfeldsensorik generierter Sensordaten seine aktuelle Fahrsituation dahingehend überprüft, ob die wenigstens eine geänderte semantische Beziehung eine Relevanz für die zumindest teilautomatisierte Betriebsweise des Fahrzeugs aufweist, woraufhin eine Recheneinheit des Fahrzeugs Steuerungsbefehle zum Anpassen der Betriebsweise des Fahrzeugs ausgibt, wenn dies der Fall ist. Das Fahrzeug kann also nicht nur die in der digitalen Straßenarte gespeicherten Informationen anpassen, sondern, wie bereits erwähnt, sein Fahrverhalten in Übereinkunft der geltenden Verkehrsregeln anpassen.An advantageous development of the method provides that the vehicle, evaluating sensor data generated by the surroundings sensors, checks its current driving situation to determine whether the at least one changed semantic relationship is relevant to the at least partially automated mode of operation of the vehicle, whereupon a computing unit of the vehicle issues control commands for adjustment of the operation of the vehicle if this is the case. The vehicle can therefore not only adapt the information stored in the digital road map, but also, as already mentioned, adapt its driving behavior in accordance with the applicable traffic regulations.

Entsprechend einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zumindest einer der folgenden Unterschiede zwischen einer erkannten Entität und ihrem digitalen Pendant festgestellt:

- die erkannte Entität weist kein Pendant in der digitalen Straßenkarte auf;
- für eine in der digitalen Straßenkarte gespeicherte Entität wird keine Entität im Fahrzeugumfeld erkannt; oder
- eine Bedeutung und/oder Aufstellort der erkannten Entität hat sich gegenüber ihrem digitalen Pendant geändert.

According to a further advantageous embodiment of the method according to the invention, at least one of the following differences between a recognized entity and its digital counterpart is determined:

- the recognized entity has no counterpart in the digital road map;
- for an entity stored in the digital road map, no entity is recognized in the vehicle environment; or
- a meaning and/or location of the recognized entity has changed compared to its digital counterpart.

Wird für eine erkannte Entität kein Pendant in der digitalen Straßenkarte gefunden, so bedeutet dies, dass die erkannte Entität neu in das Straßennetz integriert wurde. Für neue Entitäten kann der Abhängigkeitsgraph bestimmte Standardbeziehungen und Abhängigkeiten enthalten. So kann der Abhängigkeitsgraph beispielsweise vorsehen, dass das Fahrzeug beim Erkennen eines neuen Verkehrszeichens oder einer neuen Lichtsignalanlage beispielsweise nach neuen Haltelinien suchen soll und diese dann der entsprechenden Lichtsignalanlage oder Verkehrszeichen zuordnet.If no counterpart is found in the digital road map for a recognized entity, this means that the recognized entity has been newly integrated into the road network. For new entities, the dependency graph can contain certain default relationships and dependencies. For example, the dependency graph can provide that the vehicle, when recognizing a new traffic sign or a new traffic signal system, should search for new stop lines, for example, and then assign them to the corresponding traffic signal system or traffic sign.

Wird hingegen für eine in der digitalen Straßenkarte gespeicherte Entität keine passende Entität im Umfeld des Fahrzeugs erkannt, so bedeutet dies, dass die Entität aus dem Straßennetz entfernt wurde. Handelt es sich bei der Entität beispielsweise um ein Hinweiszeichen für einen Fußgängerüberweg, so können die entsprechend dem Fußgängerüberweg zugeordneten Fahrbahnmarkierungen für ungültig erklärt werden.On the other hand, if no suitable entity is recognized in the area surrounding the vehicle for an entity stored in the digital road map, this means that the entity has been removed from the road network. If the entity is, for example, an information sign for a pedestrian crossing, the lane markings associated with the pedestrian crossing can be declared invalid.

Es kann sich jedoch auch die Bedeutung und/oder der Aufstellort einer erkannten Entität gegenüber der in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Version der Entität ändern. Beispielsweise kann ein Stoppschild durch ein Vorfahrt-gewähren-Schild ersetzt werden oder eine Haltelinie zehn Meter nach vorne verlegt werden, um eine neugebaute Einmündung freizumachen.However, the meaning and/or location of a recognized entity can also change compared to the version of the entity stored in the digital road map. For example, a stop sign can be replaced by a give way sign, or a stop line can be moved ten meters forward to clear a newly built junction.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens sieht ferner vor, dass durch die semantischen Beziehungen zwischen observierbaren Entitäten Vorfahrtsregeln definiert werden und das Fahrzeug sein Verhalten an geänderte Vorfahrtsregeln anpasst, wenn eine in der digitalen Straßenkarte geänderte semantische Beziehung für eine aktuelle Fahrsituation des Fahrzeugs relevant ist. Das Beachten geltender Vorfahrtsregeln ist für den sicheren Betrieb zumindest teilautomatisiert steuerbarer Fahrzeuge besonders relevant. So droht beim Missachten der Vorfahrt ein Unfall. Dies gilt es zu vermeiden. Stimmen die in der Realität angetroffenen Gegebenheiten nicht mit denen in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Gegebenheiten überein, so besteht generell das Risiko, dass sich das Fahrzeug nicht in Übereinkunft mit den geltenden Verkehrsregeln verhält. Mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es jedoch zuverlässig möglich, eine vom Fahrzeug angetroffene Fahrsituation zu erfassen und korrekt einzuschätzen. So lassen sich korrekte Abhängigkeiten zwischen observierbaren Entitäten über entsprechende semantische Beziehungen der Entitäten zueinander feststellen und somit besonders zuverlässig auch geänderte Vorfahrtsregeln erkennen. Dies verbessert die Sicherheit im Straßenverkehr.A further advantageous embodiment of the method also provides that priority rules are defined by the semantic relationships between observable entities and the vehicle adapts its behavior to changed priority rules adapts when a changed semantic relationship in the digital road map is relevant to a current driving situation of the vehicle. Observing applicable right-of-way rules is particularly relevant for the safe operation of vehicles that can be controlled at least partially automatically. There is a risk of an accident if you ignore the right of way. This is to be avoided. If the conditions encountered in reality do not correspond to the conditions stored in the digital road map, there is a general risk that the vehicle will not behave in accordance with the applicable traffic regulations. With the aid of the method according to the invention, however, it is reliably possible to detect and correctly assess a driving situation encountered by the vehicle. In this way, correct dependencies between observable entities can be determined via corresponding semantic relationships of the entities to one another, and thus changed right-of-way rules can also be recognized particularly reliably. This improves road safety.

Entsprechend einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens passt das Fahrzeug seine zumindest teilautomatisierte Betriebsweise an, wenn das Fahrzeug eine erkannte Entität keinem digitalen Pendant zuordnen kann. Generell besteht das Risiko, dass keine zuverlässige Zuordnung zwischen erkannten Entitäten und ihren jeweiligen digitalen Pendants aufgefunden werden kann. Beispielsweise kann ein Konfidenzschwellwert definiert werden, welcher überschritten werden muss, damit eine Zuordnung zwischen erkannten Entitäten und ihren digitalen Pendants vorgenommen wird. Mit steigender Anzahl observierbarer Entitäten in einem räumlichen Gebiet steigt auch das Risiko, dass eine oder mehrere observierbare Entitäten nicht korrekt einander zugeordnet werden können. Dies ist insbesondere der Fall, wenn einzelne observierbare Entitäten vom Fahrzeug, sprich von der Umfeldsensorik und der die von der Umfeldsensorik erzeugten Sensordaten auswertenden Recheneinheit, nicht richtig erkannt werden können. So kann beispielsweise ein Verkehrszeichen im Winter von Schnee bedeckt sein oder eine Fahrbahnmarkierung aufgrund von Nebel nicht korrekt erfasst werden. Zur Gewährleistung eines sicheren Betriebs des Fahrzeugs kann das Fahrzeug in einem solchen Fall „konservativ“ gesteuert werden. Dies bedeutet, dass sich das Fahrzeug besonders vorsichtig verhält. Fährt das Fahrzeug beispielsweise auf einer Linksabbiegespur in eine Kreuzung hinein, für die ein grüner Pfeil gilt, so könnte das Fahrzeug den grünen Pfeil nicht richtig erkannt haben. In diesem Falle fährt dann das Fahrzeug gegenüber einer normalen Betriebsweise beispielsweise besonders langsam und hält gegebenenfalls in der Mitte der Kreuzung kurz an, um potenziellen Gegenverkehr zu ermitteln, welchen das Fahrzeug vermeintlich passieren lassen müsste, bevor es links abbiegt. Auch können die von der Recheneinheit zur Bestimmung von Steuerbefehlen eingesetzten Algorithmen angepasst werden. Beispielsweise können aufwändigere und damit rechenintensivere Algorithmen zum Ableiten von Steuerungsbefehlen und/oder zur Auswertung von Sensordaten eingesetzt werden. Dies erhöht die Auslastung der Recheneinheit, ermöglich jedoch gegebenenfalls Entitäten korrekt zu erkennen und somit eine Zuordnung zu ihrem jeweiligen digitalen Pendant vorzunehmen. So können beispielsweise auch von Algorithmen verwendete Schwellwerte wie ein Kontrast-, Farb- und/oder Helligkeitsschwellwert zur Analyse der Sensordaten angepasst werden, um eine Detektionsempfindlichkeit von Objekten zu erhöhen. So kann gegebenenfalls doch noch ein hinter einer Nebelschwade verborgenes Verkehrszeichen korrekt erkannt werden.According to a further advantageous embodiment of the method according to the invention, the vehicle adapts its at least partially automated mode of operation if the vehicle cannot assign a recognized entity to any digital counterpart. In general, there is a risk that no reliable assignment can be found between recognized entities and their respective digital counterparts. For example, a confidence threshold can be defined, which must be exceeded in order for recognized entities to be associated with their digital counterparts. As the number of observable entities in a spatial region increases, so does the risk that one or more observable entities cannot be correctly assigned to one another. This is particularly the case when individual observable entities cannot be correctly recognized by the vehicle, ie by the surroundings sensors and the computing unit evaluating the sensor data generated by the surroundings sensors. For example, a traffic sign may be covered with snow in winter or a lane marking may not be correctly detected due to fog. To ensure safe operation of the vehicle, the vehicle can be controlled "conservatively" in such a case. This means that the vehicle behaves with extra caution. For example, if the vehicle is traveling in a left-turn lane into an intersection where a green arrow applies, the vehicle may not have properly recognized the green arrow. In this case, the vehicle then drives particularly slowly compared to normal operation, for example, and may stop briefly in the middle of the intersection in order to identify potential oncoming traffic that the vehicle would supposedly have to let pass before it turns left. The algorithms used by the computing unit to determine control commands can also be adapted. For example, more complex and thus more computationally intensive algorithms can be used to derive control commands and/or to evaluate sensor data. This increases the utilization of the computing unit, but allows entities to be recognized correctly and thus to be assigned to their respective digital counterpart. For example, threshold values used by algorithms, such as a contrast, color and/or brightness threshold value for the analysis of the sensor data, can also be adjusted in order to increase the detection sensitivity of objects. If necessary, a traffic sign hidden behind a waft of fog can still be correctly recognized.

Bevorzugt wird, wenn das Fahrzeug eine erkannte Entität keinem digitalen Pendant zuordnen kann, die Bereitstellung wenigstens einer zumindest teilautomatisierten Fahrfunktion beendet und/oder das Fahrzeug gemäß eines vordefinierten Notfallmusters zum Stillstand gebracht. Hierdurch lässt sich das Risiko vor einem Unfall besonders zuverlässig reduzieren. Ist das Fahrzeug nicht mehr dazu in der Lage, einen zumindest teilautomatisierten Fahrbetrieb ohne Gewährleistung des Schutzes vor einem Unfall aufrechtzuerhalten, so muss in diesem Falle eine fahrzeugführende Person die Kontrolle über das Fahrzeug übernehmen. Alternativ kann das Fahrzeug auch automatisiert zum Stillstand gebracht werden. Hierzu können in der Recheneinheit vordefinierte Anhaltemanöver eingespeichert und vom Fahrzeug vollzogen werden. Ein solches Notfallmanöver kann beispielsweise das Befahren einer bestimmten Trajektorie unter der Wahl vorgegebener Geschwindigkeiten und Beschleunigungen vorsehen, um das Fahrzeug beispielsweise am Fahrbahnrad zum Stehen zu bringen. Dabei können auch optische und/oder visuelle Warneinrichtungen des Fahrzeugs wie eine Fahrtrichtungsanzeige und/oder eine Hupe betätigt werden.Preferably, if the vehicle cannot assign a digital counterpart to a recognized entity, the provision of at least one at least partially automated driving function is terminated and/or the vehicle is brought to a standstill according to a predefined emergency pattern. This allows the risk of an accident to be reduced particularly reliably. If the vehicle is no longer able to maintain at least partially automated driving without guaranteeing protection against an accident, a driver must take control of the vehicle in this case. Alternatively, the vehicle can also be brought to a standstill automatically. For this purpose, predefined stopping maneuvers can be stored in the computing unit and carried out by the vehicle. Such an emergency maneuver can, for example, provide for driving along a specific trajectory with the selection of predetermined speeds and accelerations in order to bring the vehicle to a standstill, for example, at the road wheel. Optical and/or visual warning devices of the vehicle, such as a direction indicator and/or a horn, can also be actuated.

Entsprechend einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens sucht das Fahrzeug nach weiteren geänderten Entitäten im Umfeld der erkannten geänderten Entität, wenn ein Unterschied zwischen einer erkannten Entität und ihrem digitalen Pendant festgestellt wird. So steigert das Fahrzeug beispielsweise seine Detektionsempfindlichkeit von Umgebungsobjekten im Bereich der erkannten geänderten Entität. Dies sorgt für einen noch sichereren und zuverlässigeren Betrieb des Fahrzeugs.According to a further advantageous embodiment of the method according to the invention, the vehicle searches for other changed entities in the area surrounding the recognized changed entity if a difference is found between a recognized entity and its digital counterpart. For example, the vehicle increases its detection sensitivity for surrounding objects in the area of the recognized changed entity. This ensures even safer and more reliable operation of the vehicle.

Bevorzugt wird das Fahrzeug autonom gesteuert. Bei einem autonom gesteuerten Fahrzeug ist es in der Regel nicht vorgesehen, dass eine fahrzeugführende Person in die Steuerung des Fahrzeugs eingreift. Entsprechend muss ein autonom gesteuertes Fahrzeug selbstständig dazu in der Lage sein, zu jeder Zeit Verkehrssituationen korrekt einzuschätzen. Dies wird mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens zuverlässig gewährleistet.The vehicle is preferably controlled autonomously. In an autonomously controlled vehicle it is generally not intended for a driver to intervene in the control of the vehicle. Accordingly, an autonomously controlled vehicle must be able to correctly assess traffic situations at any time. This is reliably ensured with the aid of the method according to the invention.

Entsprechend einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Kopie der digitalen Straßenkarte von einer fahrzeugexternen zentralen Recheneinheit verwaltet, wobei das Fahrzeug die Änderung der wenigstens einen semantischen Beziehung an die zentrale Recheneinheit übermittelt. Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens liegt darin, dass Fahrzeuge selbstständig geänderte Verkehrssituationen erkennen können. Die Fahrzeuge sind somit nicht von einer zentralen Recheneinheit, beispielsweise einem Cloudserver, abhängig. Es ist jedoch möglich, dass auf der zentralen Recheneinheit der entsprechende digitale Straßenkartensatz verwaltet wird. Die digitale Straßenkarte kann dann von der zentralen Recheneinheit aus an eine Vielzahl an Fahrzeugen übermittelt werden. Detektieren nun einzelne Fahrzeuge Änderungen im Straßennetz, so können die Fahrzeuge die Änderungen der zentralen Recheneinheit mitteilen, woraufhin diese die Änderungen an die weiteren Fahrzeuge verteilt. Dies ermöglicht eine Anpassung der in den einzelnen Fahrzeugen vorgehaltenen digitalen Straßenkarte, bevor die jeweiligen Fahrzeuge die Straßenabschnitte erreichen, an denen Änderungen vorliegen. Hierdurch lässt sich das Risiko senken, dass einzelne Fahrzeuge gegebenenfalls einzelne Änderungen im Straßennetz übersehen. Generell ist es dabei auch denkbar, dass eine Mindestanzahl an Fahrzeugen ein und dieselbe Änderung feststellen und der zentralen Recheneinheit melden müssen, bevor die zentrale Recheneinheit die Änderung in die digitale Straßenkarte einbaut. Registriert beispielsweise ein Fahrzeug fälschlicherweise eine Änderung einer observierbaren Entität, so lässt sich hierdurch das Implementieren der fehlerhaften Änderung in die zentral verwaltete digitale Straßenkarte verhindern.According to a further advantageous embodiment of the method according to the invention, a copy of the digital road map is managed by a vehicle-external central processing unit, with the vehicle transmitting the change in the at least one semantic relationship to the central processing unit. One advantage of the method according to the invention is that vehicles can independently recognize changed traffic situations. The vehicles are therefore not dependent on a central processing unit, such as a cloud server. However, it is possible for the corresponding set of digital road maps to be managed on the central processing unit. The digital road map can then be transmitted from the central processing unit to a large number of vehicles. If individual vehicles now detect changes in the road network, the vehicles can report the changes to the central processing unit, which then distributes the changes to the other vehicles. This enables the digital road map held in the individual vehicles to be adjusted before the respective vehicles reach the road sections where changes are present. This reduces the risk that individual vehicles may overlook individual changes in the road network. In general, it is also conceivable that a minimum number of vehicles must detect one and the same change and report it to the central processing unit before the central processing unit incorporates the change into the digital road map. For example, if a vehicle erroneously registers a change in an observable entity, this can prevent the erroneous change from being implemented in the centrally managed digital road map.

Bei einem Fahrzeug mit einer Umfeldsensorik und einer Recheneinheit sind erfindungsgemäß die Umfeldsensorik und die Recheneinheit zur Durchführung eines im vorigen beschriebenen Verfahrens eingerichtet. Bei dem Fahrzeug kann es sich um ein beliebiges Fahrzeug wie einen Pkw, Lkw, Transporter, Bus oder dergleichen handeln. Wie bereits erwähnt können verschiedene Sensoren als Umfeldsensorik eingesetzt werden, wie beispielsweise eine Mono- oder Stereokamera, ein LIDAR, ein Radarsensor und/oder eine oder mehrere Ultraschallsensoren. Die von der Recheneinheit bereitgestellten Funktionalitäten umfassen das Auswerten der von der Umfeldsensorik bereitgestellten Sensordaten, das Vorhalten der digitalen Straßenkarte und den entsprechenden Informationen sowie das Auswerten der Informationen und das Erzeugen zumindest teilautomatisierter Steuerbefehle für das Fahrzeug. Die einzelnen Funktionen der Recheneinheit können dabei von einer separaten Recheneinheit bereitgestellt werden oder auf verschiedene Recheneinheiten des Fahrzeugs verteilt sein. Bei einer Recheneinheit kann es sich um einen zentralen Bordcomputer, ein Steuergerät eines Fahrzeuguntersystems, eine Telematikeinheit oder dergleichen handeln.In a vehicle with an environment sensor system and a computing unit, the environment sensor system and the computing unit are set up according to the invention to carry out a method described above. The vehicle can be any vehicle such as a car, truck, van, bus or the like. As already mentioned, various sensors can be used as environment sensors, such as a mono or stereo camera, a LIDAR, a radar sensor and/or one or more ultrasonic sensors. The functionalities provided by the computing unit include the evaluation of the sensor data provided by the surroundings sensors, the provision of the digital road map and the corresponding information, as well as the evaluation of the information and the generation of at least partially automated control commands for the vehicle. The individual functions of the arithmetic unit can be provided by a separate arithmetic unit or be distributed to different arithmetic units of the vehicle. A processing unit can be a central on-board computer, a control unit of a vehicle subsystem, a telematics unit or the like.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs ergeben sich auch aus den Ausführungsbeispielen, welche nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren näher beschrieben werden.Further advantageous refinements of the method according to the invention for operating an at least partially automatically controllable vehicle also result from the exemplary embodiments, which are described in more detail below with reference to the figures.

Dabei zeigen:

1 eine schematisierte Draufsicht auf einen Ausschnitt einer digitalen Straßenkarte;
2 eine schematisierte Draufsicht auf ein erfindungsgemäßes Fahrzeug, welches den in 1 gezeigten Ausschnitt der digitalen Straßenkarte befährt;
3 eine schematisierte Darstellung eines Unterschieds der in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen zur Realität; und
4 eine schematisierte Darstellung eines Abhängigkeitsgraphen.

show:

1 a schematic plan view of a section of a digital road map;
2 a schematic plan view of a vehicle according to the invention, which in 1 shown section of the digital road map;
3 a schematic representation of a difference between the information stored in the digital road map and reality; and
4 a schematic representation of a dependency graph.

1 zeigt eine Draufsicht auf eine T-Kreuzung 6. In einer digitalen Straßenkarte sind Informationen gespeichert, welche Eigenschaften von mit einer in 2 gezeigten Umfeldsensorik 4 eines Fahrzeugs 1 observierbaren Entitäten 2 und semantische Beziehungen zwischen den oberservierten Entitäten 2 umfassen. In 1 handelt es sich bei den observierbaren Entitäten 2 um mehrere Haltelinien 9, Lichtsignalanlagen 10 und einen Fußgängerüberweg 8. 1 shows a plan view of a T-junction 6. Information is stored in a digital road map which properties of vehicles with an in 2 Environment sensors 4 of a vehicle 1 shown include observable entities 2 and semantic relationships between the observed entities 2. In 1 the observable entities 2 are several stop lines 9, traffic lights 10 and a pedestrian crossing 8.

Das erfindungsgemäße Fahrzeug 1 ist zumindest teilautomatisiert steuerbar, wobei von einer in 2 gezeigten Recheneinheit 5 das Fahrzeugs 1 Steuerungsbefehle unter Berücksichtigung der in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen ermittelt werden. Mit anderen Worten „weiß“ das Fahrzeug 1 somit dank der in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen, dass es beim Eintreffen an der T-Kreuzung 6 in Abhängigkeit eines Lichtsignals einer entsprechenden Lichtsignalanlage 10 vor einer der Haltelinien 9 halten muss sowie welche Haltelinie 9 hierfür genau relevant ist. Zwischen dem Einbringen der digitalen Straßenkarte in das Fahrzeug 1, sprich in die Recheneinheit 5, und dem Eintreffen des Fahrzeugs 1 an der T-Kreuzung 6 kam es zu einer baulichen Änderung der T-Kreuzung 6. So wurde, wie durch deinen Vergleich von 1 mit 2 ersichtlich wird, eine der Lichtsignalanlagen 10 durch ein Stoppschild ersetzt. Das Erkennen von Änderungen von observierbaren Entitäten 2 ist mit Hilfe der Umfeldsensorik 4 des Fahrzeugs 1 vergleichsweise einfach möglich. Es ist dabei jedoch eine Herausforderung, die durch die semantischen Beziehungen beschriebenen Abhängigkeiten der observierbaren Entitäten 2 zueinander korrekt zu erfassen. Diese Abhängigkeiten sind in 1 durch gestrichelte Pfeile zwischen den Haltelinien 9 sowie den Lichtsignalanlagen 10 angedeutet. So muss das Fahrzeug 1 eine Doppeldeutigkeit lösen und klären, welche der Haltelinien 9 nun für das Stoppschild gilt.The vehicle 1 according to the invention can be controlled at least partially automatically, with an in 2 shown computing unit 5, the vehicle 1 control commands are determined taking into account the information stored in the digital road map. In other words, thanks to the information stored in the digital road map, the vehicle 1 “knows” that when it arrives at the T-junction 6 it has to stop in front of one of the stop lines 9 depending on a light signal from a corresponding traffic light system 10 and which stop line 9 exactly for this purpose is relevant. Between the introduction of the digital road map in the vehicle 1, ie in the processing unit 5, and the arrival of vehicle 1 at T-junction 6, there was a structural change to T-junction 6 1 with 2 As can be seen, one of the traffic lights 10 is replaced by a stop sign. The recognition of changes in observable entities 2 is possible in a comparatively simple manner with the aid of the environment sensor system 4 of the vehicle 1 . However, it is a challenge to correctly record the dependencies of the observable entities 2 on one another, which are described by the semantic relationships. These dependencies are in 1 indicated by dashed arrows between the stop lines 9 and the traffic lights 10. So the vehicle 1 has to resolve an ambiguity and clarify which of the stop lines 9 now applies to the stop sign.

3 zeigt den von der Recheneinheit 5 durch einen Vergleich der in der digitalen Straßenkarte gespeicherten Informationen mit durch Auswertung der von der Umfeldsensorik 4 erfassten Umgebungsinformationen erkannten Unterschied. Dieser Unterschied umfasst die geänderte Entität 2 in Form des Verkehrszeichens 16 sowie die ursprünglich der Lichtsignalanlage 10 zugeordneten Haltelinie 9. Die Recheneinheit 5 ordnet daraufhin die Haltlinie 9 dem Verkehrszeichen 16 zu. 3 shows the difference recognized by the computing unit 5 by comparing the information stored in the digital road map with the evaluation of the environmental information recorded by the environmental sensors 4 . This difference includes the changed entity 2 in the form of the traffic sign 16 and the stop line 9 originally assigned to the traffic signal system 10 . The processing unit 5 then assigns the stop line 9 to the traffic sign 16 .

4 zeigt schematisiert einen von der Recheneinheit 5 zum Zuordnen der Haltelinie 9 zum Verkehrszeichen 16 durchlaufenen Abhängigkeitsgraph 3. Als Eingangsgröße gehen von der Umfeldsensorik 4 erzeugte Sensordaten in den Abhängigkeitsgraph 3 ein. Ein oberer Abschnitt 7 des Abhängigkeitsgraphen 3 symbolisiert dabei die observierbaren Entitäten 2. Hierzu zählen beispielsweise Fußgängerüberwege 8, Haltelinien 9, Lichtsignalanlagen 10, Verkehrszeichen 16, Fahrbahnverläufe 11, Fahrbahntypen 12, Objekttypen 13 und Pfosten 14. Dabei zählen Fußgängerüberwege 8 und Haltelinie 9 zu kontrollierten Objekten 15 und Lichtsignalanlagen 10 sowie Verkehrszeichen 16 zu kontrollierenden Objekten 17. 4 shows a schematic of a dependency graph 3 traversed by the computing unit 5 for assigning the stop line 9 to the traffic sign 16. Sensor data generated by the surroundings sensor system 4 enter the dependency graph 3 as an input variable. An upper section 7 of the dependency graph 3 symbolizes the observable entities 2. These include, for example, pedestrian crossings 8, stop lines 9, traffic lights 10, traffic signs 16, lanes 11, lane types 12, object types 13 and posts 14. Pedestrian crossings 8 and stop line 9 are among the items to be controlled objects 15 and traffic signals 10 as well as traffic signs 16 objects to be controlled 17.

Ein unterer Abschnitt 18 des Abhängigkeitsgraphen 3 symbolisiert die semantischen Beziehungen zwischen observierbaren Entitäten 2. So bestehen Beziehungen zwischen den kontrollierenden Objekten 17 und den kontrollierten Objekten 15 in Form von Kontrollbeziehungen 19, zwischen den Fahrbahnverläufen 11 und den Fahrbahntypen 12 in Form von Fahrbahntypographiebeziehungen 20 sowie Beziehungen zwischen den kontrollierten Objekten 15, den kontrollierenden Objekten 17, den Fahrbahnverläufen 11 und den Fahrbahntypen 12 in Form von Vorfahrtsregeln 21.A lower section 18 of the dependency graph 3 symbolizes the semantic relationships between observable entities 2. There are relationships between the controlling objects 17 and the controlled objects 15 in the form of control relationships 19, between the roadways 11 and the roadway types 12 in the form of roadway typography relationships 20 and relationships between the controlled objects 15, the controlled objects 17, the course of the road 11 and the types of road 12 in the form of priority rules 21.

Claims

Method for operating a vehicle (1) that can be controlled at least partially automatically, taking into account information stored in a digital road map, the information properties of entities (2) that can be observed with an environment sensor system (4) of the vehicle (1) and semantic relationships between the observable entities ( 2) characterized by the following method steps: - Introducing dependency graphs (3) together with the digital road map into the vehicle (1), with a dependency graph (3) describing the dependency between observable entities (2) and their respective semantic relationships with one another ; - Observing the vehicle environment with the environment sensors (4); - Recognition of observable entities (2) in the vehicle environment and comparison of the recognized entities (2) with their corresponding counterparts in the digital road map; - If a difference is found between a recognized entity (2) and its digital counterpart: - Traversing the dependency graph (3) applicable to the changed entity (2) and relating the semantic relationships between the changed entity (2) and those of the changed entity (2) dependent entities (2) to the determined difference; - If the difference has an impact on at least one semantic relationship between the changed entity (2) and a dependent entity (2): updating the corresponding semantic relationship stored in the digital road map to take the impact into account.

procedure after claim 1 , characterized in that the vehicle (1), evaluating sensor data generated by the environment sensors (4), checks its current driving situation to determine whether the at least one changed semantic relationship is relevant to the at least partially automated mode of operation of the vehicle (1), whereupon a computing unit (5) the vehicle (1) issues control commands to adjust the operation of the vehicle (1) when this is the case.

procedure after claim 1 or 2 , characterized in that at least one of the following differences is established between a recognized entity (2) and its digital counterpart: - the recognized entity (2) has no counterpart in the digital road map; - For an entity (2) stored in the digital road map, no entity is recognized in the vehicle environment; or - a meaning and/or location of the recognized entity (2) has changed compared to its digital counterpart.

Procedure according to one of Claims 1 until 3 , characterized in that the semantic relationships between observable entities (2) give way rules are defined and the vehicle (1) adapts its behavior to changed give way rules if a changed semantic relationship in the digital road map is relevant to a current driving situation of the vehicle (1). is.

Procedure according to one of claims 2 until 4 , characterized in that the vehicle (1) adapts its at least partially automated mode of operation if the vehicle (1) cannot assign a digital counterpart to a recognized entity (2).

procedure after claim 5 , characterized in that the provision of at least one at least partially automated driving function is terminated and / or the vehicle (1) is brought to a standstill according to a predefined emergency pattern.

Procedure according to one of Claims 1 until 6 , characterized in that if a difference is found between a recognized entity (2) and its digital counterpart, the vehicle (1) searches for further changed entities (2) in the vicinity of the recognized changed entity (2).

Procedure according to one of Claims 1 until 7 , characterized in that the vehicle (1) is controlled autonomously.

Procedure according to one of Claims 1 until 8th , characterized in that a copy of the digital road map is managed by a vehicle-external central processing unit and the vehicle (1) transmits the change in the at least one semantic relationship to the central processing unit.

Vehicle (1) with an environment sensor (4) and a computing unit (5), characterized in that the environment sensor (4) and the computing unit (5) for performing a method according to one of Claims 1 until 9 are set up.