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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren für ein automatisiertes Kraftfahrzeug zum Ermitteln einer Spurmarkierung eines Autobahnknotenpunktes, und eine Datenverarbeitungsvorrichtung, die ausgestaltet ist, um das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Ferner wird ein automatisiertes Kraftfahrzeug mit der Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt. Zusätzlich oder alternativ wird ein Computerprogramm bereitgestellt, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Zusätzlich oder alternativ wird ein computerlesbares Medium bereitgestellt, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung der Befehle durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren zumindest teilweise auszuführen.
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Im Stand der Technik sind Spurhaltesysteme und -verfahren für Fahrzeuge, insbesondere automatisierte Fahrzeuge, bekannt, die optische Sensoren wie beispielsweise Kameras nutzen, um Fahrspuren anhand von Fahrbahnmarkierungen beziehungsweise Spurmarkierungen und baulichen Elementen zu erkennen. Damit können automatisierte Fahrfunktionen verwendet werden. Eine Fahrfunktion ist beispielsweise eine angepasste Geschwindigkeitsregelung (ACC, engl. adaptive cruise control).
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DE 10 2018 212 555 A1 offenbart ein Verfahren zur Erfassung einer Fahrspur für eine Querführung eines Fahrzeugs. Die Querführung des Fahrzeugs basiert auf einem Straßenmodell. Das Verfahren umfasst Ermitteln von einem oder mehreren Merkmalen, die dazu geeignet sind, eine Erfassung der Fahrspur zu beeinflussen; Erfassen einer Fahrspur basierend auf einer Sensorik des Fahrzeugs; und Ermitteln des Straßenmodells basierend auf der erfassten Fahrspur und den ermittelten ein oder mehreren Merkmalen. Das Verfahren umfasst wahlweise weiter Empfangen von Navigationsdaten und Querführen des Fahrzeugs basierend auf dem ermittelten Straßenmodell.
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Für die ACC-Subfunktion „Rechtsüberholverhindern“ müssen Autobahnknotenpunkte beziehungsweise Autobahntrennungen erkannt werden, also beispielsweise ein Auffahrtsbereich, ein Abfahrtsbereich, eine Verteilerfahrbahn an einer Autobahnabfahrt, an einer Autobahnauffahrt, an einem Autobahndreieck, an einer Autobahngabel, an einem Knoten, an einer Verzweigung und/oder an einem Autobahnkreuz. An den Autobahnknotenpunkten kann der Rechtsüberholverhindern deaktiviert werden, damit das Kraftfahrzeug dort auch bei aktiver ACC-Funktion mit angepasster Geschwindigkeit rechts überholen kann.
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Autobahnknotenpunkte werden aktuell rein über die Kamera detektiert. Häufig reicht die Qualität von der Kamera erfassten Bilddaten jedoch nicht aus. Dies kann je nach Situation entweder zu vermehrten falsch-positiven oder falsch-negativen Auslösungen einer Fahrfunktion führen, also einer fälschlicherweise veranlassten Vorbeifahrt zwischen zwei Autobahnknotenpunkten, wo ein Rechtsüberholen nicht erlaubt ist, oder einem fälschlicherweise Ausbleiben einer Vorbeifahrt an einem Autobahnknotenpunkt, wo Rechtsüberholen erlaubt ist.
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An einem Autobahnknotenpunkt weist eine Spurmarkierung eine andere Breite auf als an einem zwischen zwei Autobahnknotenpunkten angeordneten Autobahnabschnitt, der keinen Autobahnknotenpunkt aufweist. Jedoch ist die Qualität der Kameradaten nicht ausreichend, um eine schmale Spurmarkierung an einem Autobahnknotenpunkt von einer breiten Spurmarkierung an einem Autobahnabschnitt zu unterscheiden. Ferner sind Absolutwerte der Breiten der Spurmarkierungen an einem Autobahnknotenpunkt und einem Autobahnabschnitt lokal unterschiedlich, beispielsweise aufgrund verschiedener gesetzlicher Vorgaben in verschiedenen Ländern und/oder der Qualität mit der die jeweilige Spurmarkierung aufgebracht wurde.
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Vor dem Hintergrund dieses Standes der Technik besteht die Aufgabe der vorliegenden Offenbarung darin, ein verbessertes Verfahren anzugeben, welches geeignet ist, den Stand der Technik zu bereichern. Eine konkrete Ausgestaltung der Offenbarung kann die Aufgabe lösen, eine zuverlässige und effektive Erkennung von Autobahnknotenpunkten bereitzustellen.
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Gelöst wird die Aufgabe durch die Merkmale des unabhängigen Anspruchs. Die Unteransprüche haben bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung zum Inhalt.
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Danach wird die Aufgabe durch ein Verfahren für ein automatisiertes Kraftfahrzeug zum Ermitteln einer Spurmarkierung eines Autobahnknotenpunktes gelöst. Das Verfahren weist die Schritte auf: ein Erfassen von Bilddaten durch eine fahrzeugseitige Kameravorrichtung, wobei die Bilddaten die Spurmarkierung einer durch das Kraftfahrzeug befahrenen Straße betreffen; ein Ermitteln einer Breite der Spurmarkierung anhand der Bilddaten; ein fahrzeugseitiges Erfassen von Plausibilisierungsdaten; ein Plausibilisieren der Breite der Spurmarkierung anhand der Plausibilisierungsdaten; und ein Ermitteln des Autobahnknotenpunktes anhand der Breite der Spurmarkierung.
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Der Autobahnknotenpunkt wird über die Breite der Spurmarkierung ermittelt, wobei ein Plausibilisieren, also ein Prüfen, der ermittelten Breite erfolgt. Dazu erfasst die fahrzeugseitige Kameravorrichtung Bilddaten der Spurmarkierung beziehungsweise der Straße mit der Spurmarkierung. Anhand der erfassten Bilddaten kann mittels Objekterkennung die Spurmarkierung erkannt und die Breite der Spurmarkierung ermittelt werden. Das Kraftfahrzeug erfasst die Plausibilisierungsdaten. Die Plausibilisierungsdaten sind Daten, die zur Plausibilisierung beziehungsweise zum Prüfen der ermittelten Breite der Spurmarkierung verwendbar sind. Der Autobahnknotenpunkt wird unter Berücksichtigung der Plausibilisierung der ermittelten Breite anhand der Breite der Spurmarkierung ermittelt.
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Damit kann ein Autobahnknotenpunkt zuverlässig erkannt werden. Das automatisierte Kraftfahrzeug kann dementsprechend die ACC-Subfunktion „Rechtsüberholverhindern“ an einem erkannten Autobahnknotenpunkt deaktivieren und an einem Autobahnabschnitt zwischen zwei Autobahnknotenpunkten aktivieren. Insbesondere bei schlechter Sicht erzielt das Verfahren eine verminderte Auftretenswahrscheinlichkeit von falsch-positiven und falsch-negativen Auslösungen durch die ACC-Subfunktion „Rechtsüberholverhindern“, was die funktionale Performance des automatisierten Kraftfahrzeugs verbessert.
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Das Plausibilisieren und/oder das Ermitteln des Autobahnknotenpunktes kann anhand von maschinellem Lernen unterstützt sein. Damit ist ein effektives und adaptives Plausibilisieren und/oder Ermitteln des Autobahnknotenpunktes möglich. Dazu kann die Verarbeitung der Plausibilisierungsdaten und/oder die Verarbeitung der ermittelten Breite der Spurmarkierung durch maschinelles Lernen unterstützt sein.
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Die Plausibilisierungsdaten können Kartendaten umfassen. Damit ist eine lokalisieren des Autobahnknotenpunktes möglich, d.h. eine Feststellung einer Geoposition des Autobahnknotenpunktes. Die Kartendaten können damit verwendet werden, um zu prüfen, ob eine dem Autobahnknotenpunkt entsprechende Spurmarkierung aus örtlich plausibel ist. Damit kann das Ermitteln des Autobahnknotenpunktes anhand der Breite der Spurmarkierung verbessert werden.
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Anhand der Kartendaten kann der Autobahnknotenpunkt lokalisiert werden, und das Plausibilisieren kann abhängig von der Entfernung zwischen der Position des Kraftfahrzeugs und dem Autobahnknotenpunkt sein. Es kann anhand der Kartendaten eine Entfernung des Kraftfahrzeugs zu dem Autobahnknotenpunkt ermittelt werden. Die Entfernung kann zum Plausibilisieren verwendet werden. Beispielsweise ist eine breite Spurmarkierung in einer vergleichsweise großen Entfernung des Kraftfahrzeugs zu dem Autobahnknotenpunkt wenig plausibel, womit ein erneutes Ermitteln der Breite der Spurmarkierung ausgelöst werden kann. Alternativ oder zusätzlich kann die Breite der Spurmarkierung erfasst werden, um die Breite einer schmalen Spurmarkierung zu erfassen und zum Anpassen der Plausibilisierung zu verwenden. In einer kleinen Entfernung zur einem Autobahnknotenpunkt kann eine schmale Spurmarkierung wenig plausibel sein, womit ein erneutes Ermitteln der Breite der Spurmarkierung ausgelöst werden kann.
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Die Plausibilisierungsdaten können die Bilddaten umfassen. Dabei kann ein Ermitteln eines Linientyps der Spurmarkierung erfolgen. Der Linientyp kann beispielsweise eine durchgezogene Linie, eine Strichlinie und/oder eine Kombination aus einer durchgezogenen Linie und einer Strichlinie sein. Damit kann die Plausibilisierung durch den Linientyp der Spurmarkierung erfolgen. Insbesondere Strichlinien können einen schmale Linienbreite aufweisen, was auf einen Autobahnabschnitt und nicht auf einen Autobahnknotenpunkt hindeuten kann. Zum ermitteln des Linientyps kann die Kameravorrichtung eine Mehrzahl von Bildern erfassen, um den Linientyp zuverlässig bestimmen zu können. Alternativ oder zusätzlich kann ein Ermitteln eines Verhältnisses eines Linienabstands und einer Linienlänge erfolgen. Bei einer Strichlinie ist der Linienabstand der Abstand zwischen zwei voneinander getrennten Abschnitten der Strichlinie. Die Linienlänge ist die Länge des Abschnitts. Das Verhältnis kann als Verhältnis der Spurmarkierung von dunkel zu hell, insbesondere von schwarz zu weiß ermittelt werden. Alternativ oder zusätzlich kann ein Ermitteln einer die Breite der Spurmarkierung charakterisierenden stochastischen Größe erfolgen. Die Breite der Spurmarkierung kann hinsichtlich eines Mittelwerts und/oder einer Standardabweichung einer Menge von ermittelten Breiten der Spurmarkierung als stochastische Größe plausibilisiert werden. Ist die Breite relativ zur Standardabweichung weit weg von dem Mittelwert, kann ein erneutes Ermitteln der Breite der Spurmarkierung ausgelöst werden.
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Das Plausibilisieren und/oder das Ermitteln des Autobahnknotenpunktes kann unter Berücksichtigung von einer Schwellwertbedingung erfolgen. Die Schwellwertbedingung kann dabei eine Schwelle für die Breite der Spurmarkierung betreffende Bedingung sein. Eine Breite unterhalb der Schwelle ist eine schmale Spurmarkierung und eine Breite oberhalb der Schwelle ist eine breite Spurmarkierung. Die Schwelle kann einen Wert zwischen 18 cm und 22 cm, beispielsweise von 20 cm betragen.
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Die Schwellwertbedingung kann durch Lerndaten angepasst werden. Die Schwelle ist durch die Lerndaten veränderbar, um lokale Unterschiede in der Breite der Spurmarkierung berücksichtigen zu können. Die Lerndaten können dabei zu den zwischen zwei Autobahnknotenpunkten fahrzeugseitig erfassten Bilddaten korrespondieren. D.h. die Lerndaten können die Bilddaten umfassen und/oder durch Datenverarbeitung aus den Bilddaten gewonnen werden. Die Breite der Spurmarkierung kann aus den Bilddaten gewonnen werden. Die Spurmarkierung auf einem Autobahnabschnitt zwischen den zwei Autobahnknotenpunkten ist eine schmale Spurmarkierung. Die Breite der schmalen Spurmarkierung kann auf dem Autobahnabschnitt ermittelt werden, um die Schwelle gemäß der schmalen Spurmarkierung entsprechend anzupassen.
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Das oben Beschriebene lässt sich mit anderen Worten und auf eine konkrete Ausgestaltung bezogen, die als für die vorliegende Offenbarung nicht limitierend beschrieben wird, wie folgt zusammenfassen: Hintergrund ist, dass für die ACC Subfunktion Rechtsüberholverhindern Autobahntrennungen erkannt werden müssen, um dort auch bei aktiver Funktion mit angepasster Geschwindigkeit rechts zu überholen. Die Erkennung erfolgt über die Spurbreiten, die von der Kamera erkannt werden aber sehr häufig in ihrer Qualität nicht ausreichend sind. Dies führt je nach Bedatung entweder zu vermehrten False-Positive oder False-Negative Auslösungen (Fälschlicherweise Vorbeifahrt oder keine Vorbeifahrt). Autobahntrennungen werden aktuell rein über die Kamera detektiert. Die technische Umsetzung zur Detektion der breiten Spurmarkierungen ist nicht bekannt. Die Kameraqualität ist jedoch oft nicht ausreichend, um eine schmale Spurmarkierung und eine breite Spurmarkierung zu unterscheiden. Absolutwerte führen aufgrund lokal unterschiedlicher Spurbreiten oft zu falschen Ergebnissen. Das Grundprinzip ist eine Robustheitsmaßnahme für die Spurbreitenerkennung: Koppelung der Logik an Navidaten, wobei die Spurbreitenschwelle wird nur im Bereich von Ausfahrten reduziert wird; und Anlernen der aktuellen schmalen Spurbreite anhand Plausibilisierungslogik (keine Ausfahrt in nächster Nähe und gestrichelte Linie Rechts und Links mit ähnlichem Mittelwert und Varianz im Messrauschen). Fahrt bei schlechter Sicht hat ohne Robustheitsmaßnahme zu false-Positiv Vorbeifahrt Auslösungen geführt, was wie ein Fehler im Rechtsüberholverhinderer wirken kann. Die Auftretenswahrscheinlichkeit wurde stark reduzierte und funktionale Performance stark verbessert.
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Ferner wird ein Computerprogramm, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das oben beschriebene Verfahren zumindest teilweise aus- bzw. durchzuführen, bereitgestellt.
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Ein Programmcode des Computerprogramms kann in einem beliebigen Code vorliegen, insbesondere in einem Code, der für Steuerungen von Kraftfahrzeugen geeignet ist.
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Das oben mit Bezug zum Verfahren Beschriebene gilt analog auch für das Computerprogramm und umgekehrt.
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Ferner wird eine Datenverarbeitungsvorrichtung, z.B. ein Steuergerät, für ein automatisiertes Kraftfahrzeug bereitgestellt, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung dazu eingerichtet ist, das oben beschriebene Verfahren zumindest teilweise aus- bzw. durchzuführen. Damit ist das Verfahren ein computerimplementiertes Verfahren.
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Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann Teil eines Fahrassistenzsystems sein oder dieses darstellen. Bei der Datenverarbeitungsvorrichtung kann es sich beispielsweise um eine elektronische Steuereinheit (engl. ECU = electronic control unit) handeln. Das elektronische Steuergerät kann eine intelligente prozessor-gesteuerte Einheit sein, die z.B. über ein Central Gateway (CGW) mit anderen Modulen kommunizieren kann und die ggf. über Feldbusse, wie den CAN-Bus, LIN-Bus, MOST-Bus und FlexRay oder über Automotive-Ethernet, z.B. zusammen mit Telematiksteuergeräten das Fahrzeugbordnetz bilden kann. Denkbar ist, dass das Steuergerät für das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs relevante Funktionen, wie die Motorsteuerung, die Kraftübertragung, das Bremssystem und/oder das Reifendruck-Kontrollsystem, steuert. Außerdem können Fahrerassistenzsysteme, wie beispielsweise ein Parkassistent, eine angepasste Geschwindigkeitsregelung (ACC, engl. adaptive cruise control), ein Spurhalteassistent, ein Spurwechselassistent, eine Verkehrszeichenerkennung, eine Lichtsignalerkennung, ein Anfahrassistent, ein Nachtsichtassistent und/oder ein Kreuzungsassistent, von dem Steuergerät gesteuert werden.
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Das oben mit Bezug zum Verfahren und zum Computerprogramm Beschriebene gilt analog auch für die Datenverarbeitungsvorrichtung und umgekehrt.
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Ferner wird ein Kraftfahrzeug, umfassend die oben beschriebene Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt.
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Bei dem Kraftfahrzeug kann es sich um einen Personenkraftwagen, insbesondere ein Automobil, handeln. Das automatisierte Kraftfahrzeug kann ausgestaltet sein, um eine Längsführung und/oder eine Querführung bei einem automatisierten Fahren des Kraftfahrzeugs zumindest teilweise und/oder zumindest zeitweise zu übernehmen. Das automatisierte Fahren kann so erfolgen, dass die Fortbewegung des Kraftfahrzeugs (weitgehend) autonom erfolgt. Das automatisierte Fahren kann zumindest teilweise und/oder zeitweise durch die Datenverarbeitungsvorrichtung gesteuert werden.
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 1 sein, d.h. bestimmte Fahrerassistenzsysteme aufweisen, die den Fahrer bei der Fahrzeugbedienung unterstützen, wie beispielsweise der Abstandsregeltempomat (ACC).
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 2 sein, d.h. so teilautomatisiert sein, dass Funktionen wie automatisches Einparken, Spurhalten bzw. Querführung, allgemeine Längsführung, Beschleunigen und/oder Abbremsen von Fahrerassistenzsystemen übernommen werden.
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 3 sein, d.h. so bedingungsautomatisiert, dass der Fahrer das System Fahrzeug nicht durchgehend überwachen muss. Das Kraftfahrzeug führt selbstständig Funktionen wie das Auslösen des Blinkers, Spurwechsel und/oder Spurhalten durch. Der Fahrer kann sich anderen Dingen zuwenden, wird aber bei Bedarf innerhalb einer Vorwarnzeit vom System aufgefordert die Führung zu übernehmen.
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 4 sein, d.h. so hochautomatisiert, dass die Führung des Fahrzeugs dauerhaft vom System Fahrzeug übernommen wird. Werden die Fahraufgaben vom System nicht mehr bewältigt, kann der Fahrer aufgefordert werden, die Führung zu übernehmen.
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 5 sein, d.h. so vollautomatisiert, dass der Fahrer zum Erfüllen der Fahraufgabe nicht erforderlich ist. Außer dem Festlegen des Ziels und dem Starten des Systems ist kein menschliches Eingreifen erforderlich. Das Kraftfahrzeug kann ohne Lenkrad und Pedale auskommen.
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Das oben mit Bezug zum Verfahren, zur Datenverarbeitungsvorrichtung und zum Computerprogramm Beschriebene gilt analog auch für das Kraftfahrzeug und umgekehrt.
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Ferner wird ein computerlesbares Medium, insbesondere ein computerlesbares Speichermedium, bereitgestellt. Das computerlesbare Medium umfasst Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das oben beschriebene Verfahren zumindest teilweise auszuführen.
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Das heißt, es kann ein computerlesbares Medium bereitgestellt werden, das ein oben definiertes Computerprogramm umfasst. Bei dem computerlesbaren Medium kann es sich um ein beliebiges digitales Datenspeichergerät handeln, wie zum Beispiel einen USB-Stick, eine Festplatte, eine CD-ROM, eine SD-Karte oder eine SSD-Karte. Das Computerprogramm muss nicht zwingend auf einem solchen computerlesbarem Speichermedium gespeichert sein, um dem Kraftfahrzeug zur Verfügung gestellt zu werden, sondern kann auch über das Internet oder anderweitig extern bezogen werden.
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Das oben mit Bezug zum Verfahren, zur Datenverarbeitungsvorrichtung, zum Computerprogramm und zum automatisierten Kraftfahrzeug Beschriebene gilt analog auch für das computerlesbare Medium und umgekehrt.
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Nachfolgend wird eine Ausführungsform mit Bezug zu 1 und 2 beschrieben.
- 1 zeigt schematisch einen Ablaufplan eines Verfahrens gemäße einem Aspekt der Offenbarung;
- 2 zeigt schematisch zwei Szenarien mit je einem automatisierten Kraftfahrzeug gemäß einem Aspekt der Offenbarung; und
- 3 zeigt schematisch drei Szenarien an einem Autobahnabschnitt mit je einem automatisierten Kraftfahrzeug gemäß einem Aspekt der Offenbarung.
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1 zeigt schematisch einen Ablaufplan eines Verfahrens 100 gemäß einem Aspekt der Offenbarung.
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Das Verfahren 100 ist ein Verfahren 100 für ein automatisiertes Kraftfahrzeug 10 zum Ermitteln einer Spurmarkierung 70 eines Autobahnknotenpunktes 50. Der Autobahnknotenpunktes 50 wird ermittelt, damit das automatisiertes Kraftfahrzeug 10 eine automatisierte Fahrfunktion, wie ACC, zuverlässig durchführen kann.
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Das Verfahren 100 beginnt mit einem Erfassen 110 von Bilddaten durch eine fahrzeugseitige Kameravorrichtung. Die Kameravorrichtung kann dabei Bilddaten in Form von Pixeln von einer durch das Kraftfahrzeug 10 befahrenen Straße 80 erfassen. Die Bilddaten betreffen eine Spurmarkierung 70, d.h., in den Bilddaten sind die Spurmarkierung 70 betreffende Informationen umfasst.
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Es folgt ein Ermitteln 120 einer Breite der Spurmarkierung 70 anhand der Bilddaten. Die Breite der Spurmarkierung 70 kann durch Erkennung von Kanten der Spurmarkierung 70 und/oder durch trigonometrische Berechnungen ermittelt werden.
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Das Verfahren 100 umfasst ein fahrzeugseitiges Erfassen 130 von Plausibilisierungsdaten. Die Plausibilisierungsdaten umfassen Kartendaten. Dazu kann das automatisierte Kraftfahrzeug 10 eine Position 15 des Kraftfahrzeugs 10 und/oder eine Route, entlang derer das Kraftfahrzeug 10 fährt, erfassen, um geeignete Kartendaten zu erfassen. Die Kartendaten können fahrzeugintern und/oder fahrzeugextern abgerufen werden.
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Anhand der Kartendaten wird der Autobahnknotenpunkt 50 lokalisiert. D.h. die Position des Autobahnknotenpunkt 50 wird festgestellt. Damit kann die Entfernung zwischen dem Kraftfahrzeug 10 und dem Autobahnknotenpunkt 50 festgestellt werden. Das Plausibilisieren 130 ist abhängig von der Entfernung zwischen der Position 15 des Kraftfahrzeugs 10 und dem Autobahnknotenpunkt 50, da nur in der Nähe des Autobahnknotenpunkt 50 eine breite Spurmarkierung 70 zu erwarten ist und zwischen Autobahnknotenpunkten 50 auf einem Autobahnabschnitt 60 nur eine schmale Spurmarkierung 70 zu erwarten ist.
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Die Plausibilisierungsdaten umfassen die Bilddaten. Die Bilddaten sind die von der Kameravorrichtung erfasste Bilddaten, die die Spurmarkierung 70 betreffende Informationen umfassen. Dabei erfolgt ein Ermitteln eines Linientyps der Spurmarkierung 70. Der Linientyp kann in „durchgezogene Linie“, „Strichlinie“ und „Kombination“ klassifiziert werden, wobei „Kombination“ eine Kombination aus einer durchgezogenen Linie und einer Strichlinie optional unter Beachtung der Reihenfolge ist. Es erfolgt ein Ermitteln eines Verhältnisses eines Linienabstands und einer Linienlänge. Es erfolgt ein Ermitteln einer die Breite der Spurmarkierung 70 charakterisierenden stochastischen Größe, insbesondere des Mittelwerts und der Standardabweichung, alternativ des Mittelwerts und der Varianz.
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Es folgt ein Plausibilisieren 140 der Breite der Spurmarkierung 70 anhand der Plausibilisierungsdaten. Das Plausibilisieren 140 erfolgt unter Berücksichtigung von einer Schwellwertbedingung. Die Schwellwertbedingung ist eine Bedingung an die ermittelte Breite der Spurmarkierung 70. Die Schwellwertbedingung dient dem Vergleich der Breite der Spurmarkierung 70 mit einer Schwelle, wobei die Breite der Spurmarkierung 70 unterhalb der Schwelle zu einer schmalen Spurmarkierung 70 korrespondiert und die Breite der Spurmarkierung 70 oberhalb der Schwelle zu einer breiten Spurmarkierung 70 korrespondiert.
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Die Schwellwertbedingung wird durch Lerndaten angepasst, wobei die Lerndaten zu den zwischen zwei Autobahnknotenpunkten 50 fahrzeugseitig erfassten Bilddaten korrespondieren. Auf dem Autobahnabschnitt 60 zwischen zwei Autobahnknotenpunkten 50 können Plausibilisierungsdaten erfasst und aufgezeichnet werden, um die schmale Spurmarkierung 70 erkennen und die Breite der schmale Spurmarkierung 70 anzulernen beziehungsweise die Schwelle entsprechend der Breite der schmale Spurmarkierung 70 anzupassen (siehe 3). Somit ist das Plausibilisieren 140 anhand von maschinellem Lernen unterstützt. Das Verfahren umfasst ein Ermitteln 150 des Autobahnknotenpunktes 50 anhand der Breite der Spurmarkierung 70. Der Autobahnknotenpunkt 50 wird unter Berücksichtigung der Plausibilisierung 140 erkannt, wenn die Spurmarkierung 70 oberhalb der Schwelle ist, also die Spurmarkierung 70 eine breite Spurmarkierung 70 ist. Anderenfalls, wenn die Spurmarkierung 70 unterhalb der Schwelle ist, also die Spurmarkierung 70 eine schmale Spurmarkierung 70 ist, wird ein zwischen Autobahnknotenpunkten 50 angeordneter Autobahnabschnitt 60 erkannt.
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In einer nichtdargestellten Ausführungsform erfolgt das Ermitteln 150 des Autobahnknotenpunktes 50 unter Berücksichtigung von einer Schwellwertbedingung und das Ermitteln 150 des Autobahnknotenpunktes 50 ist anhand von maschinellem Lernen unterstützt.
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In einer nichtdargestellten Ausführungsform kann die Reihenfolge der Schritte des Verfahrens 100 eine andere sein. Beispielsweise ist es möglich, dass das Erfassen 110 von Bilddaten und das Erfassen 130 von Plausibilisierungsdaten simultan und/oder in anderer Reihenfolge durchgeführt wird. Das Erfassen 130 von Plausibilisierungsdaten kann vor dem Ermitteln 120 der einer Breite der Spurmarkierung 70 durchgeführt werden.
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2 zeigt schematisch zwei Szenarien (2 (A) und 2 (B)) mit je einem automatisierten Kraftfahrzeug 10 gemäß einem Aspekt der Offenbarung. 2 wird unter Bezugnahme zu der Beschreibung von 1 beschrieben.
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2 (A) zeigt ein Szenario des automatisierten Kraftfahrzeugs 10 und einem zweiten Kraftfahrzeug 15 an einem Autobahnknotenpunkt 50. Der Autobahnknotenpunkt 50 ist eine Abfahrt. In Fahrtrichtung links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 befindet sich ein zweites Kraftfahrzeug 15, welches überholt werden dürfte wie durch den Pfeil illustriert. Dafür muss erkannt werden, dass überholt werden darf. Die Straße 80 des Autobahnknotenpunktes 50 umfasst drei relevante Spurmarkierungen 70.1, 70.2, 70.3. Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie und mündet in eine Spurmarkierung 70.2 mit einer durchgezogenen Linie. Die Spurmarkierung 70.3 rechts von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine durchgezogene Linie.
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Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine breite Spurmarkierung 70, die mit dem mit Bezug zu 1 beschriebenen Verfahren 100 erkannt wird.
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2 (B) zeigt ein Szenario des automatisierten Kraftfahrzeugs 10 und einem zweiten Kraftfahrzeug 15 an einem Autobahnabschnitt 60. Der Autobahnabschnitt 60 ist zwischen zwei nichtgezeigten Autobahnknotenpunkten 50 angeordnet. In Fahrtrichtung links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 befindet sich ein zweites Kraftfahrzeug 15, welches nicht überholt werden dürfte wie durch den gekreuzten Pfeil illustriert. Dafür muss erkannt werden, dass nicht überholt werden darf. Die Straße 80 des Autobahnabschnitts 60 umfasst zwei relevante Spurmarkierungen 70.1, 70.3. Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie und die Spurmarkierung 70.3 rechts von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine durchgezogene Linie.
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Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine schmale Spurmarkierung 70, die mit dem mit Bezug zu 1 beschriebenen Verfahren 100 erkannt wird.
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3 zeigt schematisch drei Szenarien (3 (A), 3 (B) und 3 (C)) an einem Autobahnabschnitt 60 mit je einem automatisierten Kraftfahrzeug 10 gemäß einem Aspekt der Offenbarung. 3 wird unter Bezugnahme zu der Beschreibung von 1 und 2 beschrieben. 3 illustriert Szenarien zum Anlernen der Breite einer schmalen Spurmarkierung 70.
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Die in 3 (A), 3 (B) und 3 (C) gezeigten Autobahnabschnitte 60 liegen zwischen zwei nichtgezeigten Autobahnknotenpunkten 50. Damit weisen die gezeigten Spurmarkierungen 70.1 und 70.3 jeweils eine schmale Breite auf beziehungsweise sind schmale Spurmarkierungen 70.
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3 (A) zeigt ein Szenario des automatisierten Kraftfahrzeugs 10 an dem Autobahnabschnitt 60. Die Straße 80 des Autobahnabschnitts 60 umfasst zwei relevante Spurmarkierungen 70.1, 70.3. Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie und die Spurmarkierung 70.3 rechts von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie.
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3 (B) zeigt ein Szenario des automatisierten Kraftfahrzeugs 10 an dem Autobahnabschnitt 60. Die Straße 80 des Autobahnabschnitts 60 umfasst zwei relevante Spurmarkierungen 70.1, 70.3. Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine durchgezogene Linie und die Spurmarkierung 70.3 rechts von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie.
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3 (C) zeigt ein Szenario des automatisierten Kraftfahrzeugs 10 an dem Autobahnabschnitt 60. Die Straße 80 des Autobahnabschnitts 60 umfasst zwei relevante Spurmarkierungen 70.1, 70.3. Die Spurmarkierung 70.1 links von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Strichlinie und die Spurmarkierung 70.3 rechts von dem automatisierten Kraftfahrzeug 10 ist eine Kombination, wobei eine durchgezogene Linie links von einer Strichlinie angeordnet ist.
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Jede der in 3 (A), 3 (B) und 3 (C) gezeigten Strichlinien kann zum Lernen der schmale Breite der Spurmarkierung 70 beziehungsweise der schmalen Spurmarkierungen 70 verwendet werden.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- automatisiertes Kraftfahrzeug
- 15
- zweites Kraftfahrzeug
- 50
- Autobahnknotenpunkt
- 60
- Autobahnabschnitt
- 70
- Spurmarkierung
- 70.1
- Spurmarkierung
- 70.2
- Spurmarkierung
- 70.3
- Spurmarkierung
- 80
- Straße
- 100
- Verfahren
- 110
- Erfassen von Bilddaten
- 120
- Ermitteln einer Breite
- 130
- Erfassen von Plausibilisierungsdaten
- 140
- Plausibilisieren
- 150
- Ermitteln eines Autobahnknotenpunktes
