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Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Fehlfunktion eines Umfeldmodells einer automatisierten Fahrfunktion. Zusätzlich oder alternativ wird eine Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt, die ausgestaltet ist, um das Verfahren zumindest teilweise auszuführen. Zusätzlich oder alternativ wird ein automatisiertes Kraftfahrzeug, das die Datenverarbeitungsvorrichtung zumindest teilweise umfasst, 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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Bei einer automatisierten Fahrfunktion eines Kraftfahrzeugs ist es für einen Fahrer des Kraftfahrzeugs störend, wenn das Kraftfahrzeug eine Geometrie einer Straße bzw. den Straßenverlauf fehlerhaft erfasst und das Kraftfahrzeug dadurch der Straße nicht wie gewünscht folgt, z.B. da es verlenkt. In diesem Fall kann ein Eingreifen des Fahrers unter Übernahme einer Steuerung der Quer- und/oder Längsführung des Kraftfahrzeugs nötig sein. Wenn ein häufiges Eingreifen nötig ist, senkt dies das Vertrauen des Fahrers in die automatisierten Fahrfunktion.
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Bei einer Entwicklung der automatisierten Fahrfunktion liegt deshalb ein besonderes Augenmerk auf Situationen, in denen das Kraftfahrzeug verlenkt und nicht dem realen Straßenverlauf folgt.
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Ein Testfahrer, der ein solches Fehlverhalten des Kraftfahrzeugs feststellt, notiert dies und startet manuell eine Datenaufzeichnung, um den Vorfall festzuhalten.
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Diese Datenaufzeichnung kann von der Entwicklung analysiert werden und es kann ermittelt werden, welcher Teil der automatisierten Fahrfunktion für das Fehlverhalten verantwortlich ist. Bei der Aufnahme der Daten und bei der Analyse sind jedoch viele manuelle Schritte nötig.
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Für den Testfahrer ist jedoch im Allgemeinen der Grund des Fehlerverhaltens und welcher Teil der automatisierten Fahrfunktion dieses Fehlerverhalten ausgelöst hat, nicht ersichtlich.
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Der Grund für das Fehlverhalten wird herkömmlich von Entwicklern vornehmend durch manuelle visuelle Analyse der aufgezeichneten Daten durchgeführt. Dabei vergleichen die Entwickler visuell die vom Umfeldmodell berechnete Straßengeometrie mit der Wirklichkeit (gefahrene Trajektorie bzw. Kamerabilder).
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Es ist zudem bekannt, die durch einen Fahrer gefahrene Trajektorie als Trainingsdaten für die automatisierte Fahrfunktion zu nutzen (sog. Behavioral Cloning).
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Vor dem Hintergrund dieses Standes der Technik besteht die Aufgabe der vorliegenden Offenbarung darin, eine Vorrichtung und ein Verfahren anzugeben, welche jeweils geeignet sind, den oben beschriebenen Stand der Technik zu bereichern.
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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 zum Erkennen einer Fehlfunktion eines Umfeldmodells gelöst, das von einer automatisierten Fahrfunktion eines Kraftfahrzeugs genutzt wird. Das Verfahren umfasst ein Ermitteln einer ersten Abweichung zwischen einer von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und einer von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie. Zusätzlich oder alternativ umfasst das Verfahren ein Ermitteln einer zweiten Abweichung zwischen einem von dem Umfeldmodell ermittelten Straßenverlauf und einem von einer Kamerasoftware ermittelten Straßenverlauf. Ferner umfasst das Verfahren ein Erkennen der Fehlfunktion basierend auf der ersten und/oder der zweiten Abweichung.
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Das oben beschriebene Verfahren kann ein computer-implementiertes Verfahren sein, d.h. einer, mehrere oder alle Schritte des Verfahrens können von einem Computer bzw. einer Datenverarbeitungsvorrichtung ausgeführt werden.
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Unter einer automatisierten Fahrfunktion kann eine Funktion des Kraftfahrzeugs verstanden werden, die ausgestaltet ist, um bestimmte Teile der oder die gesamte Fahraufgabe ggf. zusammen mit weiteren automatisierten Fahrfunktionen zumindest zeitweise zu übernehmen.
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Bei dem Umfeldmodell kann es sich um ein sog. Straßen-Umfeldmodell handeln. Das Umfeldmodell kann basierend auf Sensordaten von mehreren, insbesondere verschiedenen, Sensoren im Kraftfahrzeug bestimmt werden. Dazu können die Sensordaten fusioniert werden. Das Straßen-Umfeldmodell kann Informationen über den Straßenverlauf und die Soll-Trajektorie des Kraftfahrzeugs umfassen.
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Unter einer Trajektorie kann ein Pfad verstanden werden, entlang welchem das Kraftfahrzeug fahren soll (sog. Soll-Trajektorie) oder tatsächlich fährt (sog. Ist-Trajektorie). Neben Positionsangaben kann die Trajektorie auch eine zeitliche Komponente aufweisen, d.h. wann soll bzw. ist das Kraftfahrzeug wo.
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Die beiden oben beschriebenen Möglichkeiten zur Ermittlung der Abweichung weisen die gemeinsame erfinderische Idee auf, ein Fehlverhalten der automatisierten Fahrfunktion im Bereich (Straßen-) Umfeldmodell automatisiert zu detektieren und ggf. anschließend zu analysieren.
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Die Ausführungen zu den beiden Möglichkeiten sind daher miteinander kombinierbar und gelten, soweit technisch sinnvoll, für beide Möglichkeiten gleichermaßen.
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Das Verfahren bietet neben einer Kostenreduktion und Beschleunigung der Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen auch eine Möglichkeit zur Verbesserung der Qualität der automatisierten Fahrfunktion durch Automatisierung manueller Abläufe und eine datengetriebene Entwicklung.
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Nachfolgend werden mögliche Weiterbildungen des obigen Verfahrens im Detail beschrieben.
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Das Ermitteln der ersten Abweichung zwischen dem von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und der von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie kann ein Bestimmen einer Lage und/oder einer Krümmung einer Mittellinie einer Fahrbahn mittels des Umfeldmodells als Soll-Trajektorie, und ein Bestimmen der ersten Abweichung basierend auf einer Abweichung zwischen der Lage und/oder der Krümmung der Mittellinie und einer Lage und/oder einer Krümmung der Ist-Trajektorie umfassen.
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Das Ermitteln der zweiten Abweichung zwischen dem von dem Umfeldmodell ermittelten Straßenverlauf und dem von der Kamerasoftware ermittelten Straßenverlauf kann ein Bestimmen einer Lage und/oder einer Krümmung einer Fahrbahnmarkierung und/oder einer Mittellinie einer Fahrbahn mittels des Umfeldmodells als Straßenverlauf, ein Bestimmen einer Lage und/oder Krümmung der Fahrbahnmarkierung und/oder einer Mittellinie der Fahrbahn mittels der Kamerasoftware als Straßenverlauf, und ein Bestimmen der zweiten Abweichung basierend auf einer Abweichung zwischen der Lage und/oder der Krümmung der Fahrbahnmarkierung und/oder der Mittellinie, die mittels des Umfeldmodells bestimmt wurde(n), und der Lage und/oder der Krümmung der Fahrbahnmarkierung und/oder der Mittellinie, die mittels der Kamerasoftware bestimmt wurde(n), sein.
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Das Verfahren umfasst ein Feststellen eines Vorliegens einer vorbestimmten Umgebungssituation und ein Erkennen, dass trotz der zweiten Abweichung keine Fehlfunktion vorliegt.
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Das Ermitteln der ersten und/oder der zweiten Abweichung kann während einer Fahrt in dem Kraftahrzeug, also online, und/oder nach der Fahrt mittels einer vom Kraftfahrzeug externen Datenverarbeitungsvorrichtung, also offline, erfolgen.
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Daten, die von der automatisierten Fahrfunktion genutzt werden, können in einem Ringspeicher gespeichert werden, wenn das Ermitteln der ersten und/oder der zweiten Abweichung während der Fahrt, d.h. online, erfolgt.
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Die in dem Ringspeicher gespeicherten Daten können von dem Kraftfahrzeug an die vom Kraftfahrzeug externe Datenverarbeitungsvorrichtung gesendet werden, wenn die Fehlfunktion basierend auf der ersten und/oder der zweiten Abweichung erkannt wird.
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Die Fehlfunktion kann erkannt werden, wenn die erste und/oder die zweite Abweichung einen jeweiligen vorbestimmten Grenzwert übersteigt bzw. übersteigen.
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Das oben beschriebene Verfahren lässt sich mit anderen Worten und auf eine konkretere Ausgestaltung bezogen, wie nachfolgend für die vorliegende Offenbarung als nicht limitierend beschrieben, zusammenfassen.
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Es sollen manuelle Schritte bei der Analyse und Qualitätsbewertung der von der automatisierten Fahrfunktion berechneten Straßengeometrie vermieden werden. Die Qualitätsbewertung kann sowohl online als auch offline stattfinden. Eine online Qualitätsbewertung (Selbst-Überwachung) kann der automatisierten Erkennung von Abweichungen während der Fahrt dienen. Dadurch können Fehlfunktionen automatisiert erkannt werden, der Fahrer zur Übernahme aufgefordert werden und/oder automatisiert Daten für eine offline Analyse aufgezeichnet werden. Da die Erfassung problematischer Situationen automatisiert erfolgt, können die Daten nicht nur von Testfahrern mit Spezialequipment aufgenommen werden, sondern auch in Kundenfahrzeugen. Durch die erhöhte Anzahl an Fahrzeugen, die die Daten aufzeichnen können, kann es einfacher werden, selten auftretende Vorfälle bzw. Fehlfunktion aufzunehmen. Die aufgezeichneten Daten können automatisch bzw. automatisiert analysiert und/oder in eine Trainingsdatensammlung aufgenommen werden.
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Die Offenbarung sieht mehrere Maßnahmen vor, um ein Fehlverhalten einer automatisierten Fahrfunktion im Bereich Straßen-Umfeldmodell automatisch zu detektieren und zu analysieren.
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In einem Teilaspekt ermittelt die Offenbarung eine Abweichung zwischen dem von der automatisierten Fahrfunktion (Straßen-Umfeldmodell) ermittelten Straßenverlauf und der real gefahrenen Trajektorie.
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Als Abweichung kann z.B. der seitliche Versatz zwischen einer vom Umfeldmodell berechneten Mittellinie und der real gefahrenen Trajektorie genutzt werden. Alternativ oder zusätzlich kann auch eine Abweichung basierend auf dem Lenkwinkel berechnet werden.
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Die Bestimmung der Abweichung kann sowohl online im Fahrzeug als auch offline stattfinden.
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Das Umfeldmodell kann mehrere Teilmodelle (Fahrspurfusion, Crowd-Trajektorien, HD-Karte) aufweisen. Mit der Erfindung können die Einzelmodelle evaluiert werden.
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Bei der Ermittlung der Abweichung online im Fahrzeug können im Fall einer zu großen Abweichung automatisiert Daten zur weiteren Analyse aufgezeichnet werden.
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Die Datenaufzeichnung kann auch bei einer Detektion weiterer kritischer Werte erfolgen, z.B. zu hohe Krümmungen, besonders kleine oder große Spurweiten, sehr kurze oder instabile Detektionen der Fahrbahnmarkierungen durch die Kamera etc.
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In einem weiteren Teilaspekt der Offenbarung, für den die obige Beschreibung des ersten Teilaspekts mutatis mutandis gilt, d.h. damit kombinierbar ist, kann eine vom Straßen-Umfeldmodell berechnete Geometrie (d.h. ein Output des Straßen-Umfeldmodells) mit einer Geometrie einer von einer Kamerasoftware gelieferten Detektionen einer Fahrspurmarkierung und/oder geschätzten Mittelline (d.h. einem Input des Straßen-Umfeldmodells) verglichen werden.
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Bei einer Abweichung kann es zumindest zwei Gründe geben.
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Zum einen können aktuelle Detektionen der Kamera fehlerhaft sein, z.B. die Kamera verwechselt Teernähte oder Schattenkanten mit Fahrspurmarkierungen und/oder erfasst die Geometrie (insbesondere eine Krümmung) der Fahrspurmarkierung falsch. In der automatisierten Fahrfunktion kann deshalb eine Erkennung vorgesehen sein, die bestimmte Sondersituationen (d.h. vorbestimmte Szenarien) erkennt, in denen bekanntermaßen häufig Kamera-Fehldetektionen auftreten. In diesem Fall können aktuelle Kamera-Detektionen verworfen und nicht bei der Berechnung des Straßen-Umfeldmodells berücksichtigt werden. Die Abweichung kann in diesem Fall bewusst gewollt sein.
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Zum anderen können die Abweichungen trotz korrekter Eingabedaten auch durch fehlerhafte Verarbeitung im Umfeldmodell entstehen. Dies kann eine ungewollte Abweichung sein, die ein Hinweis auf einen möglichen Verarbeitungsfehler des Umfeldmodells ist.
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Die ermittelten Sondersituationen (Szenarien) können als Kriterium dienen, um den Grund der Abweichung zu ermitteln.
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Ein weiteres Indiz für ein Fehlverhalten des Straßen-Umfeldmodells kann die Übernahme der Steuerung durch den Fahrer sein (sog. Fahrer-Übernahme). Der Fahrer kann dazu aufgefordert werden, die Steuerung des Fahrzeugs zu übernehmen, z.B. wenn eine Selbst-Überwachung einen Fehler feststellt, oder der Fahrer übernimmt aus eigener Initiative die Steuerung, z.B. wenn der Fahrer ein Fehlverhalten feststellt.
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Die Fahrer-Übernahme kann als Anstoß für eine Datenaufzeichnung genutzt werden. Sie kann aber auch, d.h. zusätzlich oder alternativ, als Kriterium bei der Analyse des Grundes für das Fehlverhalten des Fahrzeugs dienen.
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Wenn zum Zeitpunkt einer Fahrerübernahme die Geometrie von Straßen-Umfeldmodell und der Kamera-Detektionen übereinstimmen, kann dies ein Hinweis auf einen Fehler der Kamerasoftware sein, wenn jedoch eine Abweichung existiert, kann dies ein Hinweis auf einen Fehler des Straßen-Umfeldmodells sein.
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Die Datenaufzeichnung kann einen Ringpuffer nutzen, sodass beim Start einer Aufzeichnung auch der Zeitraum vor dem Vorfall bzw. der Fehlfunktion mit aufgezeichnet wird. Dies ermöglicht die Analyse der Anbahnung der Abweichung.
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Die aufgezeichneten Daten können vom Kraftfahrzeug, z.B. vom Kundenfahrzeug, in eine Cloud (z.B. des Fahrzeugherstellers) übertragen werden. Dadurch können zu den Auffälligkeiten, insbesondere weltweite, Statistiken aus allen und/oder vorbestimmten Kundenfahrzeugen ermittelt werden.
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Das Verfahren kann damit der Fehleranalyse dienen. Durch statistische Auswertung kann eine Fokussierung auf die häufigsten Fehlerbilder erfolgen.
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Die automatisierte Aufzeichnung kann zur Ermittlung geographischer Hotspots von Fehlverhalten genutzt werden.
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Das Verfahren kann zur Feststellung einer fehlerhaften Komponente der automatisierten Fahrfunktion (z.B. Kamerasoftware, Spurmarkierungsfusion, Lokalisierung, Crowd-Trajektorien-Karte, HD-Karte usw.) dienen.
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Es können auch Objekt- und/oder Hindernis-Informationen zur Ermittlung von Gründen für das Umfahren bzw. die abweichende Trajektorie mit einbezogen werden.
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Die aufgezeichneten Daten können automatisch in eine Trainingsdatenbank für die automatisierte Fahrfunktion aufgenommen werden und/oder können einem Zulieferer der automatisierten Fahrfunktion und/oder der Kamerasoftware zur Verbesserung der automatisierten Fahrfunktion bzw. der Kamerasoftware zugeführt werden.
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Ferner wird eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung bereitgestellt, die Mittel zur Ausführung des oben beschriebenen Verfahrens umfasst. Die Vorrichtung zur Datenverarbeitung kann auch als System zur Datenverarbeitung oder als Datenverarbeitungsvorrichtung bezeichnet werden.
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Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann ausgestaltet sein, um zumindest teilweise in und/oder an einem automatisierten Kraftfahrzeug verbaut zu sein und/oder zumindest teilweise Teil einer Cloud zu sein.
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Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann Teil eines Fahrassistenzsystems bzw. einer automatisierten Fahrfunktion sein oder dieses darstellen und/oder ausführen. Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann eine elektronische Steuereinheit (engl. ECU = electronic control unit) aufweisen. Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann eine intelligente prozessor-gesteuerte Einheit aufweisen, 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, ein Notbremsassistenten und/oder ein Kreuzungsassistent, von dem Steuergerät gesteuert werden.
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Denkbar ist, dass die Datenverarbeitungsvorrichtung basierend auf einer Ausgabe eines Umfeldmodells ein automatisiertes Fahren des automatisierten Kraftfahrzeugs zumindest teilweise und/oder zeitweise steuert.
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Das oben mit Bezug zu den Verfahren Beschriebene gilt analog auch für die Datenverarbeitungsvorrichtung und umgekehrt.
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Ferner kann ein automatisiertes Kraftfahrzeug bereitgestellt werden, das die oben beschriebene Datenverarbeitungsvorrichtung aufweist.
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Bei dem Kraftfahrzeug kann es sich um einen Personenkraftwagen, insbesondere ein Automobil, handeln.
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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 mittels der automatisierten Fahrfunktion zu übernehmen. Das automatisierte Fahren kann zumindest teilweise und/oder zeitweise durch die Datenverarbeitungsvorrichtung mittels der automatisierten Fahrfunktion gesteuert werden.
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Das automatisierte Fahren kann so erfolgen, dass die Fortbewegung des Kraftfahrzeugs (weitgehend) autonom erfolgt.
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Das Kraftfahrzeug kann ein Kraftfahrzeug der Autonomiestufe 0 sein, d.h. der Fahrer übernimmt die dynamische Fahraufgabe, auch wenn unterstützende Systeme (z. B. ABS oder ESP) vorhanden sind.
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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.
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Das oben mit Bezug zu den Verfahren und zur Datenverarbeitungsvorrichtung Beschriebene gilt jeweils analog auch für das Kraftfahrzeug und umgekehrt.
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Ferner wird ein Computerprogramm bereitgestellt. Das Computerprogramm zeichnet sich dadurch aus, dass dieses Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das beschriebene Verfahren zumindest teilweise auszuführen.
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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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Ferner wird ein computerlesbares Medium, insbesondere ein computerlesbares Speichermedium, bereitgestellt. Das computerlesbare Medium zeichnet sich dadurch aus, dass dieses Befehle umfasst, 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 zu den Verfahren, zur Datenverarbeitungsvorrichtung und zum automatisierten Kraftfahrzeug Beschriebene gilt jeweils analog auch für das Computerprogramm sowie das computerlesbare Medium und umgekehrt.
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Nachfolgend wird eine Ausführungsform mit Bezug zu 1 bis 3 beschrieben.
- 1 zeigt schematisch ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Erkennen einer Fehlfunktion eines Umfeldmodells, das von einer automatisierten Fahrfunktion eines Kraftfahrzeugs genutzt wird,
- 2 zeigt schematisch eine erste Draufsicht auf eine Fahrbahnebene zur Erläuterung des Ermittelns einer ersten Abweichung zwischen einer von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und einer von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie, und
- 3 zeigt schematisch eine zweite Draufsicht auf eine Fahrbahnebene zur Erläuterung des Ermittelns einer ersten Abweichung zwischen einer von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und einer von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie.
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Wie sich aus 1 ergibt, weist das Verfahren zum Erkennen der Fehlfunktion des Umfeldmodells, das von der automatisierten Fahrfunktion des Kraftfahrzeugs genutzt wird, im Wesentlichen zwei Schritte S1 und S2 auf.
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In einem ersten Schritt des Verfahrens erfolgt ein Ermitteln einer ersten Abweichung zwischen einer von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und einer von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie. Zusätzlich oder alternativ erfolgt ein Ermitteln einer zweiten Abweichung zwischen einem von dem Umfeldmodell ermittelten Straßenverlauf und einem von einer Kamerasoftware ermittelten Straßenverlauf. Einige Möglichkeiten, wie dies konkret umgesetzt werden kann, werden nachfolgend im Detail mit Bezug zu 2 bis 3 beschrieben, wobei diese keine abschließende Beschreibung der Umsetzungsmöglichkeiten darstellt, sondern lediglich zu Erklärungszwecken dient.
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Das Ermitteln der ersten Abweichung zwischen dem von dem Umfeldmodell ermittelten Soll-Trajektorie und der von dem Kraftfahrzeug gefahrenen Ist-Trajektorie kann ein Bestimmen einer Lage einer Mittellinie einer Fahrbahn mittels des Umfeldmodells als Soll-Trajektorie und ein Bestimmen der ersten Abweichung basierend auf einer Abweichung zwischen der Lage der Mittellinie und der Lage der Ist-Trajektorie umfassen.
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Dies ist beispielhaft für ein globales Koordinatensystem in 2 dargestellt. Es erfolgt ein Vergleich der gefahrenen Trajektorie bzw. Ist-Trajektorie 1, die über eine Odometrie des Kraftfahrzeugs ermittelt wird und mit durchgezogener Linie in 2 dargestellt ist, mit Daten aus dem Umfeldmodell, hier einer Mittellinie t1, t2 zu verschiedenen Zeitpunkten, die jeweils mit gestrichelter Linie dargestellt ist, in dem globalen Koordinatensystem. Dazu werden die Odometriedaten, insbesondere Positionsangaben, und die Mittellinien t1, t2 aus einem Zeit-Intervall in das globale Koordinatensystem eingetragen. In 2 ist dies beispielhaft für zwei verschiedene Zeitpunkte t1 und t2 dargestellt. Anschließend erfolgt ein Ermitteln der jeweiligen Abweichungen zwischen realer Trajektorie bzw. Ist-Trajektorie 1 und berechneter Mittellinie t1, t2 des Umfeldmodells zu verschiedenen Zeitpunkten an der Stelle bzw. Position, an der sich das Kraftfahrzeug zum Zeitpunkt der Ermittlung der Mittellinie befunden hat. Die Abweichung kann der senkrechte Abstand zwischen Ist-Trajektorie 1 und berechneten Mittellinie t1, t2 sein oder, wie in 2 dargestellt, der kürzeste Abstand d1 bzw. d2 zwischen der Ist-Trajektorie 1 und berechneter Mittellinie t1, t2. Der Abstand d1, d2 zwischen diesen kann in die Berechnung bzw. Bestimmung der ersten Abweichung zumindest miteinfließen. Zusätzlich oder alternativ kann an den jeweiligen Positionen des Kraftfahrzeugs eine Krümmung der Mittellinie und eine Krümmung der Ist-Trajektorie ermittelt werden und die Differenz zwischen den Krümmungen kann in die Berechnung bzw. Bestimmung der ersten Abweichung zumindest miteinfließen. Dazu kann ein Lenkwinkel des Kraftfahrzeugs genutzt werden, d.h. es kann die jeweilige Krümmung der Mittellinie t1, t2 an verschiedenen Positionen ermittelt werden und mit dem tatsächlichen Lenkwinkel des Kraftfahrzeugs an der jeweiligen Position ermittelt werden. Denkbar ist auch, dass eine Vorverarbeitung der Mittellinien des Umfeldmodells, z.B. Erstellung einer einzigen globalen Mittellinie aus den Mittellinien der mehrerer Zeitschritte bzw. Zeitpunkte t1, t2, erfolgt und die Abweichung, z. B. der maximale Abstand zwischen der Ist-Trajektorie und dieser globalen Mittellinie, ermittelt wird.
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Wie in 3 dargestellt ist, kann auch ein Koordinatensystem des Kraftfahrzeugs, d.h. ein relatives Koordinatensystem, zur Ermittlung der ersten Abweichung verwendet werden. Analog zur Ermittlung der Abweichung mittels des globalen Koordinatensystems, wie oben mit Bezug zu 2 beschrieben, kann dabei die aktuelle Position 2 bzw. Ist-Position des Kraftfahrzeugs mit einer aktuellen SollPosition des Kraftfahrzeugs, die auf der Mittellinie t1 liegt, verglichen werden und dadurch der Abstand der d1 ermittelt werden. Dies kann laufend geschehen. Die Ermittlung der ersten Abweichung über das relative Koordinatensystem kann sich insbesondere dann eignen, wenn diese online während der Fahrt ermittelt wird und kann laufend erfolgen. Die dafür genutzte Mittellinie t1 kann im selben Zeitschritt oder in einem früheren Zeitschritt bestimmt werden. Das heißt, die aktuelle Position 2 des Fahrzeugs kann mit einer Sollposition verglichen werden, die das Umfeldmodell zu einem vorangegangenen Zeitpunkt (z.B. t=0) ermittelt hatte. Ebenfalls analog zur oben beschriebenen Weise kann die Krümmung der Mittellinie t1 und der aktuelle Lenkwinkel verglichen werden.
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Denkbar ist auch, dass die Mittellinie t1, t2 sowohl von dem Umfeldmodell als auch von einer Kamerasoftware bestimmt wird. Es kann dann also eine Lage und/oder eine Krümmung der Mittellinien t1, t2 sowohl mittels der Kamerasoftware als auch dem Umfeldmodell bestimmt werden und es kann eine Abweichung zwischen der Lage und/oder der Krümmung der Mittellinien ermittelt werden. Die Abweichung zwischen den Mittellinien, z.B. deren seitlicher Versatz (s. oben), kann in die Berechnung bzw. Bestimmung der zweiten Abweichung zumindest miteinfließen. Denkbar wäre auch, zusätzlich oder alternativ zur Mittellinie, eine Fahrbahnmarkierung in dieser Weise zu nutzen. Es kann dann also eine Lage und/oder eine Krümmung einer Fahrbahnmarkierung sowohl mittels der Kamerasoftware als auch dem Umfeldmodell bestimmt werden und es kann eine Abweichung zwischen der Lage und/oder der Krümmung der Fahrbahnmarkierungen ermittelt werden. Die Abweichung zwischen den Fahrbahnmarkierungen, z.B. deren seitlicher Versatz (s. oben), kann in die Berechnung bzw. Bestimmung der zweiten Abweichung zumindest miteinfließen.
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In einem zweiten Schritt S2 des Verfahrens erfolgt ein Erkennen der Fehlfunktion basierend auf der ersten und/oder der zweiten Abweichung, wobei die Fehlfunktion erkannt wird, wenn die erste und/oder die zweite Abweichung einen jeweiligen vorbestimmten Grenzwert übersteigt bzw. übersteigen. Denkbar ist, dass die zweite Abweichung nicht herangezogen wird, wenn festgestellt wird, dass eine vorbestimmte Umgebungssituation vorliegt. Das heißt, in der automatisierten Fahrfunktion kann eine Erkennung vorgesehen sein, die vorbestimmte Umgebungssituationen bzw. Sondersituationen (d.h. vorbestimmte Szenarien) erkennt, in denen bekanntermaßen häufig Kamera-Fehldetektionen auftreten. In diesem Fall können aktuelle Kamera-Detektionen verworfen und nicht bei der Berechnung des Umfeldmodells berücksichtigt werden. Die Abweichung kann in diesem Fall bewusst gewollt sein. Es kann in einem solchen Fall folglich erkannt werden, dass trotz der zweiten Abweichung, die den Grenzwert übersteigt, keine Fehlfunktion vorliegt.
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Das oben beschriebene Ermitteln der ersten und/oder der zweiten Abweichung kann während einer Fahrt in dem Kraftahrzeug und/oder nach der Fahrt mittels einer vom Kraftfahrzeug externen Datenverarbeitungsvorrichtung erfolgen. Gleiches gilt für das oben beschriebene Erkennen der Fehlfunktion basierend auf der ersten und/oder der zweiten Abweichung. Daten, die von der automatisierten Fahrfunktion genutzt werden, können in einem Ringspeicher gespeichert werden, wenn einer oder beide dieser Schritte während der Fahrt erfolgt. Die in dem Ringspeicher gespeicherten Daten können von dem Kraftfahrzeug an die vom Kraftfahrzeug externe Datenverarbeitungsvorrichtung gesendet werden, wenn die Fehlfunktion basierend auf der ersten und/oder der zweiten Abweichung erkannt wird. Zusätzlich oder alternativ können die Daten mit einer Aufzeichnungsvorrichtung, insbesondere einem Datenlogger, während der gesamten Fahrt oder auf Teilen davon unabhängig davon, ob eine Fehlfunktion erkannt wird, aufgezeichnet werden und/oder an die vom Kraftfahrzeug externe Datenverarbeitungsvorrichtung gesendet, insbesondere in ein Backend bzw. eine Cloud gestreamt, werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Ist-Trajektorie
- 2
- aktuelle Position des Kraftfahrzeugs
- t1, t2
- Soll-Trajektorie zu verschiedenen Zeitpunkten
- d1, d2
- Abstand zwischen Ist-Trajektorie und der jeweiligen Soll-Trajektorie zu den verschiedenen Zeitpunkten
- S1, S2
- Schritte des Verfahrens
