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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Assistenzsystem zum Vorhersagen eines Fahrschlauches eines Kraftfahrzeugs sowie ein entsprechend eingerichtetes Kraftfahrzeug.
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Für verschiedene Assistenzfunktionen eines Kraftfahrzeugs ebenso wie für eine automatisierte Fahrzeugführung kann eine Schätzung, also eine Vorhersage für eine voraussichtliche Bewegung bzw. einen voraussichtlichen Bewegungspfad oder Bewegungsbereich des Kraftfahrzeugs nützlich sein. Eine solche Vorhersage oder Schätzung kann beispielsweise basierend auf Fahrdynamikdaten des Kraftfahrzeugs erfolgen. Dies kann jedoch in verschiedenen Situationen zu Fehlern führen, die ihrerseits wiederum zu weiteren Fehlern darauf aufbauender Funktionen oder Systeme führen können. Für eine verbesserte Funktionalität, Performanz und Sicherheit entsprechender Assistenzfunktionen und Automatisierungen sind also Verbesserungen gegenüber herkömmlichen Ansätzen wünschenswert.
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Beispielsweise beschreibt die
EP 1 844 373 B1 ein Verfahren zur Kursprädiktion in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge, bei dem anhand von fahrdynamischen Daten des Fahrzeugs eine dynamische Kurshypothese erstellt wird. Darin wird zunächst eine Infrastruktur-Kurshypothese anhand von eine Verkehrsinfrastruktur beschreibenden Daten aus einer Informationsquelle erstellt. Anhand von Merkmalen der Informationsquelle wird ein Gewichtungsfaktor berechnet, der die Verlässlichkeit der Infrastruktur-Kurshypothese beschreibt. Weiter ist dort ein Fusionieren der Infrastruktur-Kurshypothese mit der dynamischen Kurshypothese mit Gewichtung entsprechend dem berechneten Gewichtsfaktor zur Bildung einer endgültigen Kurshypothese vorgesehen.
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Eine mögliche Verwendung eines vorhergesagten Fahrschlauches ist in der
DE 10 2018 127 270 A1 beschrieben. Dort ist eine Steuereinheit für ein Fahrzeug vorgesehen, das ein Steuermittel umfasst, das es einem Fahrer des Fahrzeugs ermöglicht, eine Steuereingabe für die Längs- und/oder Querführung des Fahrzeugs zu tätigen. Diese Steuereinheit ist dort dazu eingerichtet, einen zulässigen Fahrschlauch für das Fahrzeug ausgehend von einem aktuellen Zustand des Fahrzeugs zu ermitteln. Dabei weist der Fahrschlauch eine Vielzahl von Dimensionen auf und zeigt für jede Dimension einen zulässigen Bereich an, der durch das Fahrzeug technisch und/oder unfallfrei umgesetzt werden kann. Die Vielzahl von Dimensionen umfasst dabei eine räumliche Dimension und eine fahrdynamische Dimension. Weiter ist das Steuergerät dazu eingerichtet, die Steuereingaben des Fahrers derart umzusetzen, dass das Fahrzeug bei einer Fahrt innerhalb des Fahrschlauches verbleibt. Damit kann in effizienter Weise eine durch einen Fahrer steuerbare automatisierte Längs- und/oder Querführung eines Fahrzeugs ermöglicht werden, insbesondere um den Komfort und den Fahrspaß für den Fahrer zu erhöhen.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine besonders genaue und robuste Vorhersage eines Fahrschlauches eines Kraftfahrzeugs zu ermöglichen.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Mögliche Ausgestaltungen und Weiterbildungen der vorliegenden Erfindung sind in den abhängigen Patentansprüchen, in der Beschreibung und in den Figuren offenbart.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann angewendet werden beim Vorhersagen eines Fahrschlauches eines Kraftfahrzeugs. Ein solcher Fahrschlauch oder Fahrkorridor erstreckt sich von dem Kraftfahrzeug weg in dessen Fahrtrichtung und gibt einen Bereich an, den das Kraftfahrzeug anschließend an den jeweils aktuellen Zeitpunkt voraussichtlich durchfahren bzw. befahren wird. In einem Verfahrensschritt des erfindungsgemäßen Verfahrens wird ein jeweils aktuell in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs vorausliegendes Umgebungsszenario ermittelt. Dabei kann allgemein eine Art oder ein Typ von Umgebungsszenario oder ein konkretes bzw. einzigartiges Umgebungsszenario, das nur genau an der jeweiligen Stelle gegeben ist, ermittelt werden. Zum Ermitteln des jeweiligen Umgebungsszenarios kann beispielsweise die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs ermittelt und berücksichtigt werden, etwa bezogen auf ein vorgegebenes, insbesondere weltfestes, Koordinatensystem und/oder bezogen auf ein bestimmtes Merkmal in der jeweiligen Umgebung, welches das jeweilige Umgebungsszenario definiert oder mitbestimmt, wie etwa einen Kreisverkehr, eine Anschlussstelle oder dergleichen.
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Ein Umgebungsszenario im vorliegenden Sinne kann beispielsweise eine Kreuzung, ein bevorstehendes Abbiegen, ein Kreisverkehr, eine Spielstraße, eine Anschlussstelle oder dergleichen mehr sein. Ein Umgebungsszenario kann hier also ein räumlich begrenzter, durch seine Art und/oder Eigenschaften definierter Bereich sein, der von dem Kraftfahrzeug befahrenen oder durchfahren werden kann. Ebenso kann ein korrespondierendes Manöver des Kraftfahrzeugs, wie etwa ein Zufahren auf ein bestimmtes Merkmal, ein Durchfahren eines bestimmten Bereiches, ein Verlassen eines bestimmten Bereiches oder Merkmals und/oder dergleichen mehr das jeweilige Umgebungsszenario definieren. Beispielsweise können ein Zufahren auf einen Kreisverkehr, ein Einfahren in den Kreisverkehr, ein Fahren innerhalb des Kreisverkehrs und/oder ein Verlassen des Kreisverkehrs unterschiedliche Umgebungsszenarien sein.
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Dabei kann ein Umgebungsszenario jeweils auch beeinflusst oder definiert bzw. von anderen Umgebungsszenarios unterschieden sein durch die aktuellen Umgebungsbedingungen, wie etwa die Wetterbedingungen, die Lichtverhältnisse, die lokale Verkehrsdichte, den Fahrbahnzustand - beispielsweise trocken, nass oder schneebedeckt - und/oder dergleichen mehr. So kann also beispielsweise ein bestimmter Kreisverkehr im Dunkeln und bei schneebedeckter Fahrbahn und/oder relativ großer Verkehrsdichte ein anderes Umgebungsszenario darstellen als derselbe Kreisverkehr bei Tageslicht, trockener Fahrbahn und/oder minimaler Verkehrsdichte, insbesondere Abwesenheit von Fahrzeugen außer dem Kraftfahrzeug.
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In einem weiteren Verfahrensschritt des erfindungsgemäßen Verfahrens werden für das jeweilige ermittelte Umgebungsszenario bzw. in Abhängigkeit von oder korrespondierend zu dem jeweiligen ermittelten Umgebungsszenario die Vertrauenswürdigkeiten mehrerer verschiedener, insbesondere unterschiedlicher Datenquellen und/oder daraus, also aus verschiedenen Datenquellen stammender Daten ermittelt. Dabei handelt es sich um Datenquellen bzw. Daten, basierend auf denen, also aus denen der Fahrschlauch vorhergesagt werden kann. Verschiedene Datenquellen bzw. Daten können also in unterschiedlichen Umgebungsszenarios hinweg unterschiedliche bzw. wechselnde absolute und/oder relative Vertrauenswürdigkeiten aufweisen. Die Vertrauenswürdigkeiten können eine jeweilige Verlässlichkeit, Zuverlässigkeit, praktische Nutzbarkeit oder dergleichen angeben oder beschreiben, wie sie in dem jeweiligen Umgebungsszenario gegeben oder zu erwarten ist bzw. sind. So können beispielsweise bei Schneefall oder Regen Lidardaten weniger vertrauenswürdig sein als Lidardaten in einem anderen, niederschlagsfreien Umgebungsszenario oder als Kamera- oder Kartendaten in demselben Umgebungsszenario. Ebenso können beispielsweise Kameradaten bei relativ großer Kurvigkeit bzw. relativ starker Krümmung eines vorausliegenden Straßenverlaufs weniger vertrauenswürdig sein als Kartendaten oder Trajektoriendaten, die Trajektorien vorausfahrender Verkehrsteilnehmer beschreiben oder dergleichen. Ebenso kann die Vertrauenswürdigkeit von Radardaten einer Fahrbahnbegrenzung beispielsweise davon abhängen, von welcher Art die Fahrbahnbegrenzung ist. So können beispielsweise Radardaten, die einen Ort oder auch einen Verlauf einer Fahrbahnbegrenzung charakterisieren, in einem ersten Umgebungsszenario, in dem die Fahrbahnbegrenzung durch einen Randstein oder eine Schutzplanke gebildet ist, eine größere Vertrauenswürdigkeit aufweisen als in einem zweiten Umgebungsszenario, in dem die Fahrbahnbegrenzung durch eine Grasnarbe oder lediglich eine Fahrbahnmarkierung gebildet ist.
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In einem weiteren Verfahrensschritt des erfindungsgemäßen Verfahrens werden mehrere - also eine Auswahl oder alle - der aus den verschiedenen Datenquellen stammenden Daten gemäß den ermittelten Vertrauenswürdigkeiten gewichtet miteinander fusioniert. Damit, also beispielsweise durch das Fusionieren der Daten in einem entsprechenden vorgegebenen Fusions- und Vorhersagemodell oder durch Verwenden der fusionierten Daten als Input für ein vorgegebenes Vorhersagemodell, wird der Fahrschlauch vorhergesagt bzw. aktualisiert. Bei den hier verwendeten Daten kann es sich um punktuelle Daten bzw. Einzeldaten oder Datenströme handeln.
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Die Fusion der Daten kann bereits eine verbesserte, beispielsweise genauere oder zuverlässigere Vorhersage, also Schätzung des Fahrschlauches ermöglichen, etwa im Vergleich zur Vorhersage des Fahrschlauches basierend auf einzelnen Daten oder Datenquellen. Darüber hinaus wird hier jedoch ein szenariengetriebener Ansatz vorgeschlagen. Die Erkennung des jeweiligen Umgebungsszenarios kann typischerweise einfacher, genauer und zuverlässiger möglich sein als die Vorhersage des Fahrschlauches selbst. Die Zuordnung bzw. Auswahl von vertrauenswürdigen Daten und Datenquellen, also die Festlegung der Vertrauenswürdigkeiten der verschiedenen Daten und/oder Datenquellen für verschiedene Umgebungsszenarien kann situationsunabhängig gewonnene übergreifende Erkenntnisse berücksichtigen, die so beispielsweise für das jeweilige Kraftfahrzeug selbst nicht live, also anhand von aktuellen Sensor- oder Messdaten, erkannt werden können. Somit ermöglicht die vom jeweiligen Umgebungsszenario abhängige Gewichtung der Daten - und damit also die Berücksichtigung unterschiedlicher Eigenschaften und Gegebenheiten unterschiedlicher Umgebungsszenarios - eine robustere, genauere und zuverlässigere Vorhersage des Fahrschlauches, etwa im Vergleich zu herkömmlichen, beispielsweise allein auf den jeweils verfügbaren Daten ohne weitergehende Informationen basierenden Ansätzen.
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In einer möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung umfassen die Daten und/oder Datenquellen, beispielsweise je nach jeweiliger bzw. lokaler Verfügbarkeit, also etwa abhängig von einer Ausstattung des Kraftfahrzeugs, von Fremdfahrzeugen oder Verkehrsteilnehmern in der jeweiligen Umgebung des Kraftfahrzeugs bzw. in dem jeweiligen Umgebungsszenario, einer jeweiligen lokalen Verkehrsinfrastruktur, einem Vorhandensein oder auch einer Vollständigkeit von entsprechenden Daten und/oder dergleichen mehr, unterschiedliche Daten und/oder Datenquellen. Dies können vorgegebene Kartendaten sein. Dabei kann es sich um eine jeweilige SD- oder HD-Karte handeln. Solche Kartendaten können beispielsweise Krümmungen für dem Kraftfahrzeug in Fahrtrichtung vorausliegende Wegpunkte enthalten, also angeben. Anhand solcher Wegpunkte und/oder Krümmungen kann ein möglicher vorausliegender Verlauf einer jeweiligen Straße bestimmt werden. Dieser Verlauf kann wiederum als Basis für die Vorhersage des Fahrschlauches verwendet werden, also in die Vorhersage des Fahrschlauches einfließen.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen ein Straßenmodell zum Schätzen eines vorausliegenden Straßenverlaufs der jeweils von dem Kraftfahrzeug dann bzw. voraussichtlich befahrenen Straße und/oder einen Output eines solchen Straßenmodells, also einen durch ein solches vorgegebenes Straßenmodell geschätzten Straßenverlauf oder dergleichen, umfassen. Ein solches Straßenmodell kann den vorausliegenden Straßenverlauf beispielsweise basierend auf jeweiligen Kameradaten, den Kartendaten, jeweils aktuellen Navigationsdaten, beispielsweise aus einem Navigationssystem des Kraftfahrzeugs, und/oder dergleichen mehr repräsentieren.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen eine Fahrbahnranderkennung bzw. eine Randbebauungserkennung sein oder umfassen. Eine solche Fahrbahnranderkennung kann beispielsweise einen Fahrbahnrand oder eine Fahrbahnbebauung hinsichtlich eines Ortes, eines Verlaufs, einer Art und/oder dergleichen mehr angeben oder charakterisieren. Eine solche Randbebauungs- oder Fahrbahnranderkennung kann durch verschiedene Sensoren oder durch eine Fusion von verschiedenen Sensor- oder Messdaten, wie beispielsweise Kameradaten, Lidardaten, Radardaten und/oder dergleichen mehr, bereitgestellt werden. Ein Fahrbahnrand bzw. eine Randbebauung im vorliegenden Sinne kann beispielsweise durch eine Schutzplanke, einen Randstein, eine Grasnarbe, Pylonen und/oder dergleichen mehr gegeben sein.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen Schwarmdaten sein oder umfassen, die frühere Fahrzeugbewegungen in dem jeweiligen Bereich angeben. Derartige Schwarmdaten können beispielsweise in einer sogenannten Learned-Map, also gelernten Kartendaten, angegeben oder zusammengefasst sein, in der Trajektorien von Schwarmfahrzeugen beim Durchfahren des jeweiligen Bereiches zu früheren Zeitpunkten angegeben oder verarbeitet sind. Solche Schwarmdaten können beispielsweise von einer entsprechenden fahrzeugexternen Servereinrichtung, wie etwa einem Rechenzentrum, einem Cloudserver, einem Backend oder dergleichen abgerufen werden.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen Live-Trajektorien anderer sich zu dem jeweiligen Zeitpunkt, also beispielsweise gleichzeitig mit dem Kraftfahrzeug oder diesem unmittelbar vorausgehend in dem jeweiligen Umgebungsszenario bewegender Verkehrsteilnehmer sein oder umfassen. Solche Live-Trajektorien können beispielsweise mittels einer Umgebungssensorik des Kraftfahrzeugs erfasst und/oder via von den anderen Verkehrsteilnehmern gesendeter Car2Car-Kommunikation erhalten werden.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen wenigstens eine Manöverhypothese eines Assistenzsystems des Kraftfahrzeugs sein oder umfassen. Ein solches Assistenzsystem kann also beispielsweise eine Prädiktion für die Bewegung bzw. ein Manöver des Kraftfahrzeugs erstellen. Dies kann beispielsweise auf Grundlage des Straßenmodells, von Kartendaten, von Navigationsdaten, von einem aktuellen Fahr- oder Betriebszustand des Kraftfahrzeugs und/oder dergleichen mehr erfolgen. Solche Manöverhypothesen können beispielsweise angeben oder Vorhersagen, ob das Kraftfahrzeug in einem jeweils aktuell befahrenen Fahrstreifen weiterfahren oder einen Fahrstreifenwechsel oder ein Abbiegemanöver oder dergleichen durchführen wird. Dies kann den Fahrschlauch unmittelbar angeben oder beeinflussen und somit besonders nutzbringend in die Vorhersage des Fahrschlauches einbezogen werden.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen Lenkungsdaten des Kraftfahrzeugs sein oder umfassen. Diese können beispielsweise einen aktuellen oder unmittelbar zurückliegenden Lenkwinkel, eine aktuelle oder unmittelbar zurückliegende Änderungsrate des Lenkwinkels und/oder dergleichen mehr umfassen oder angeben. Solche Lenkungsdaten können unmittelbar die Fahrt- oder Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs angeben oder beeinflussen und damit besonders nutzbringend in die Vorhersage des Fahrschlauches einbezogen werden.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen eine - aktuelle oder unmittelbar zurückliegende - Gierrate des Kraftfahrzeugs sein oder umfassen. Mit anderen Worten können die Daten und/oder Datenquellen also Betriebszustands- oder Fahrzeugdynamikdaten des Kraftfahrzeugs sein oder umfassen. Beispielweise kann aus den Lenkungsdaten bzw. einer Lenkbewegung oder Lenkradbetätigung eines Fahrers des Kraftfahrzeugs und der Gierrate des Kraftfahrzeugs ein Signal aufbereitet werden, das einen unmittelbar vorausliegenden Pfad oder Weg des Kraftfahrzeugs im unmittelbar an die jeweils aktuelle Position des Kraftfahrzeugs anschließenden Nahbereich angeben, darstellen oder vorhersagen kann. Ein solches Signal kann daher besonders nutzbringend in die Vorhersage des Fahrschlauches einbezogen werden. Der Nahbereich im vorliegenden Sinne kann sich dabei von dem Kraftfahrzeug aus in Fahrtrichtung bis zu einer Entfernung von beispielweise 10 m oder 20 m oder 30 m oder dergleichen erstrecken.
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Ebenso können die Daten und/oder Datenquellen eine jeweils aktuelle Fahrschlauchprädiktion einer Einrichtung des maschinellen Lernens sein oder umfassen. Eine solche Einrichtung kann also beispielsweise ein zur Prädiktion des Fahrschlauches trainiertes künstliches neuronales Netz sein oder umfassen. Dabei kann es sich insbesondere um eine Einrichtung des Kraftfahrzeugs handeln. Die auf dem maschinellen Lernen basierende Fahrschlauchprädiktion kann beispielsweise durch entsprechende Auswertung oder einer Verarbeitung von sensorbasierten Objektdetektionen erfolgen. Die entsprechende Einrichtung kann mit anderen Worten also einen dedizierten Verlauf eines möglichen Pfades des Kraftfahrzeugs generieren. Diese Fahrschlauchprädiktion kann dabei auf anderen oder als den hier genannten Daten und/oder Datenquellen oder nur auf einem Teil von diesen basieren, diese aber nach einem anderen Prinzip verarbeiten. Damit kann eine solche Fahrschlauchprädiktion einen nützlichen Faktor in der letztendlichen optimalen Vorhersage des Fahrschlauches darstellen.
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Die hier als Input für die Vorhersage des Fahrschlauches vorgeschlagenen Daten und/oder Datenquellen können in unterschiedlichen Umgebungsszenarien unterschiedliche Vorteile und Nachteile aufweisen und somit insgesamt in einer Vielzahl unterschiedlicher Umgebungsszenarien jeweils eine besonders robuste, genaue und zuverlässige Vorhersage des Fahrschlauches ermöglichen.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung werden die Vertrauenswürdigkeiten zumindest teilweise aus einer vorgegebenen Karte entnommen, in der eine ortsspezifische Vertrauenswürdigkeit für wenigstens eine Datenquelle und/oder Datenart angegeben ist. In einer solchen Karte ist also für wenigstens einen bestimmten Ort oder räumlichen Bereich eine Vertrauenswürdigkeit für wenigstens eine Datenquelle oder eine Datenart in diesem Bereich oder an diesem Ort, also bei einem dortigen Einsatz, beispielsweise eines Sensor zur Detektion von Objekten oder einem Straßenverlauf oder dergleichen, angegeben. Damit können die Vertrauenswürdigkeiten besonders einfach und schnell ermittelt werden. Dies kann eine Echtzeitanwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens unterstützen. Die hier verwendete Karte kann besonders einfach besonders robuste und zuverlässige Angaben der Zuverlässigkeitsdaten enthalten, da sie separat erzeugt werden kann und somit beispielsweise nicht durch jeweilige Limitierungen einer Umgebungssensorik des Kraftfahrzeugs in der jeweiligen Situation oder die dann jeweils gegebenen Umgebungsbedingungen beschränkt ist. Zudem können in eine solche Karte eine Vielzahl unterschiedlicher Informationen, die zudem in unterschiedlichen Situationen, unter unterschiedlichen Bedingungen und zu unterschiedlichen Zeiten gewonnen werden können, einfließen. Durch die hier vorgeschlagene Verwendung der Karte können ortsindividuelle Besonderheiten besonders einfach berücksichtigt werden. Dies kann nützlich sein, da auch beispielsweise Verkehrsführungs- oder Infrastrukturmerkmale von der gleichen Art, beispielsweise Kreisverkehre, individuelle Eigenschaften und Besonderheiten aufweisen können, die durch allgemeingültige fest vorgegebene Regeln oder Vorgaben für die Zuverlässigkeit im Bereich solcher Merkmale nicht oder nur weniger präzise und detailliert berücksichtigt werden können.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung werden während des Betriebs des Kraftfahrzeugs mittels einer Umgebungssensorik des Kraftfahrzeugs Umgebungsdaten aufgenommen, die das jeweilige Umgebungsszenario charakterisieren. Solche Umgebungsdaten können beispielsweise bei Annäherung an das jeweilige Umgebungsszenario und/oder innerhalb des jeweiligen Umgebungsszenarios, also bei dessen Durchfahren aufgenommen werden. Basierend auf diesen Umgebungsdaten werden die Vertrauenswürdigkeiten dann zumindest teilweise live bzw. in Echtzeit, also im Betrieb des Kraftfahrzeugs jeweils dynamisch ermittelt. Mit anderen Worten werden diese Vertrauenswürdigkeiten dann also bei jeder Annäherung an das jeweilige Umgebungsszenario oder bei jedem Durchfahren des jeweiligen Umgebungsszenarios neu ermittelt. Damit können diese Vertrauenswürdigkeiten dann jeweilige individuelle tatsächliche Gegebenheiten ebenso wie dann jeweils gegebene Eigenschaften des Kraftfahrzeugs sowie entsprechende Veränderungen berücksichtigen. So können beispielsweise dynamische oder sich im Laufe der Zeit verändernde Einflüsse, wie Wetterbedingungen, Vegetationsveränderungen, Verschmutzungen, Verschleiß oder schleichende Justierungsfehler oder dergleichen der Umgebungssensorik des jeweiligen Kraftfahrzeugs automatisch berücksichtigt werden. Damit kann unter Umständen gegenüber fest vorgegebenen, also statischen Vertrauenswürdigkeiten eine besser an die jeweilige tatsächliche Situation angepasste Vorhersage des Fahrschlauches ermöglicht werden. Zum Ermitteln der Vertrauenswürdigkeiten können beispielsweise vorgegebene Parameter der Umgebungsdaten bzw. verschiedener individueller zum Aufnehmen der Umgebungsdaten verwendeter Sensoren ermittelt und berücksichtigt werden, wie etwa eine erzielbare Schärfe, eine jeweilige Varianz oder Streuung von Messwerten oder Datenpunkten, ein Signaljitter, eine Fehlerrate, eine Auftreten oder auch eine Häufigkeit oder Stärke von Artefakten, ein Signal-Rausch-Verhältnis und/oder dergleichen mehr.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung wird in Abhängigkeit von dem jeweils ermittelten Umgebungsszenario auch eine Entfernung ermittelt, bis zu welcher ausgehend von der jeweils aktuellen Position des Kraftfahrzeugs wenigstens eine der Datenquellen und/oder wenigstens ein Teil der Daten für das Vorhersagen des Fahrschlauches zu verwenden ist. Diese Datenquelle oder diese Daten werden dann beispielsweise nur für das Vorhersagen des Fahrschlauches bis zu dem jeweiligen bestimmten Abstand verwendet. Dabei können für verschiedene Datenquellen und/oder für verschiedene Daten individuelle Abstände ermittelt werden. Ein über den Abstand hinausgehender Verlauf des Fahrschlauches kann dann basierend auf anderen bzw. den übrigen Datenquellen und/oder Daten erfolgen. Die hier vorgeschlagene Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann eine besonders zuverlässige und genaue Vorhersage des Fahrschlauches ermöglichen. Dies kann beispielsweise dann der Fall sein, wenn unterschiedliche Sensoren, welche als Datenquelle dienen bzw. die Daten liefern, unterschiedliche effektive Reichweiten haben. So können beispielsweise von einem ersten Sensor und von einem zweiten Sensor gelieferte erste Sensordaten und zweite Sensordaten für die Vorhersage des Fahrschlauches bis zu einer bestimmten Entfernung von dem Kraftfahrzeug fusioniert werden. Für die Vorhersage des Fahrschlauches in einem Bereich hinter oder ab dieser Entfernung können dann beispielsweise die von dem ersten Sensor gelieferten ersten Sensordaten unberücksichtigt bleiben.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung werden nur solche der Datenquellen und/oder Daten in die Fusion und die Vorhersage des Fahrschlauches einbezogen, deren dafür ermittelte Vertrauenswürdigkeit wenigstens einer vorgegebenen Mindestvertrauenswürdigkeit entspricht, also wenigstens so groß ist wie ein vorgegebener Schwellenwert. Mit anderen Worten können also - gegebenenfalls bereichsweise - Datenquellen und/oder Daten verworfen werden, deren Vertrauenswürdigkeit kleiner als die vorgegebenen Mindestvertrauenswürdigkeit ist, also unterhalb des vorgegebenen Schwellenwertes liegt. Dadurch kann eine unvorhersagbare und gegebenenfalls ungerechtfertigte Verzerrung der Vorhersage des Fahrschlauches durch besonders wenig vertrauenswürdige Datenquellen und/oder Daten vermieden oder reduziert werden. Die hier vorgeschlagene Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann zumindest dann angewendet werden, wenn jeweils wenigstens eine vorgegebene Anzahl oder Menge von Datenquellen und/oder Daten, deren Vertrauenswürdigkeit wenigstens der vorgegebenen Mindestvertrauenswürdigkeit entspricht, verbleibt. Andernfalls können auch eine, mehrere oder alle der Datenquellen und/oder Daten, deren Vertrauenswürdigkeit geringer als die vorgegebene Mindestvertrauenswürdigkeit ist, in die Fusion bzw. die Vorhersage des Fahrschlauches einfließen, also einbezogen werden. Dadurch kann auch unter ungünstigen Bedingungen oder in Randfällen eine datenbasierte Vorhersage des Fahrschlauches sichergestellt werden.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung wird zusätzlich für zumindest einen Teil der Daten deren Unsicherheit bzw. Güte ermittelt. Diese Daten werden dann auch gemäß dieser Unsicherheiten bzw. Güten gewichtet, sodass eine größere Unsicherheit, also eine geringere Güte zu einer geringeren Gewichtung führt. Die Vertrauenswürdigkeiten können also auf grundsätzlichen Gegebenheiten basieren, wie etwa geometrischen Einschränkungen oder baulichen Gegebenheiten. Demgegenüber können die hier zusätzlich berücksichtigten Unsicherheiten individuelle Eigenschaften der jeweils konkret tatsächlich aufgenommenen oder gemessenen Daten sein, wie etwa eine jeweilige Schärfe, ein jeweiliges Signal-Rausch-Verhältnis, eine jeweilige Fehler- oder Artefaktrate und/oder dergleichen mehr. Die Unsicherheiten können also - gegebenenfalls anders als die Vertrauenswürdigkeiten - auch bei mehreren Konfrontationen desselben Umgebungsszenarios unterschiedlich sein, beispielsweise zufällig schwanken. Die Unsicherheiten können also Messunsicherheiten sein, die sich jeweils individuell ergeben. Durch die hier vorgeschlagene Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann letztendlich eine besonders robuste, genaue und zuverlässige sowie situationsangepasste bzw. situationsindividualisierte Vorhersage des Fahrschlauches ermöglicht werden.
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In einer weiteren möglichen Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung werden basierend auf dem jeweils vorhergesagten Fahrschlauch für die Führung des Kraftfahrzeugs relevante Objekte in der jeweiligen Umgebung des Kraftfahrzeugs bestimmt bzw. ausgewählt. Hier kann also basierend auf dem Fahrschlauch beispielsweise ermittelt werden, welche in der jeweiligen Umgebung des Kraftfahrzeugs erkannten Objekte, wie beispielsweise andere Verkehrsteilnehmer, für eine assistierte oder automatisierte Längs- bzw. Abstandsregelung des Kraftfahrzeugs und/oder dergleichen mehr relevant sind. Dazu kann ein Objekt beispielsweise jeweils als relevant eingestuft werden, wenn es sich innerhalb des vorhergesagten Fahrschlauch befindet, zumindest wenn es sich höchstens in einem vorgegebenen Abstand zu dem Kraftfahrzeug befindet, sich nicht von dem Kraftfahrzeug entfernt und/oder dergleichen mehr. Eine solche Auswahl relevanter Objekte kann eine besonders robuste, zuverlässige und sichere sowie besonders komfortable Fahrzeugführung ermöglichen.
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Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Assistenzsystem für ein Kraftfahrzeug. Das erfindungsgemäße Assistenzsystem weist eine Schnittstelle zum Erfassen verschiedener Daten, die zum Vorhersagen eines Fahrschlauches des Kraftfahrzeugs verwendet werden können, eine Prozesseinrichtung, also etwa einen Mikrochip, Mikroprozessor oder Mikrocontroller oder dergleichen, und einen damit gekoppelten computerlesbaren Datenspeicher auf. Das erfindungsgemäße Assistenzsystem ist dabei zum, insbesondere automatischen, Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens eingerichtet. Dazu kann in dem Datenspeicher ein Betriebs- oder Computerprogramm gespeichert sein, das die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschriebenen Verfahrensschritte, Maßnahmen oder Abläufe oder entsprechende Steueranweisungen codiert oder implementiert. Dieses Betriebs- oder Computerprogramm kann dann mittels der Prozesseinrichtung ausführbar sein, um das entsprechende Verfahren auszuführen oder dessen Ausführung zu bewirken. Das erfindungsgemäße Assistenzsystem kann beispielsweise als Steuergerät oder Computermodul oder dergleichen ausgestaltet sein. Das erfindungsgemäße Assistenzsystem kann auch die Umgebungssensorik, eine Kommunikationseinrichtung, eine Einrichtung oder ein Modul zum Generieren oder auch Ausgeben von Steuersignalen und/oder dergleichen mehr umfassen. Das Assistenzsystem kann dazu eingerichtet sein, den jeweils vorhergesagten Fahrschlauch in dem Datenspeicher abzuspeichern und/oder über die oder Schnittstelle oder eine weitere Schnittstelle auszugeben oder bereitzustellen.
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Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Kraftfahrzeug, das eine Umgebungssensorik zum Aufnehmen bzw. Erfassen von Umgebungsdaten, die ein vorausliegendes Umgebungsszenario charakterisieren und insbesondere zum Vorhersagen eines Fahrschlauches verwendet werden können, und ein erfindungsgemäßes Assistenzsystem aufweist. Das Assistenzsystem kann beispielsweise über ein Bordnetz des Kraftfahrzeugs mit der Umgebungssensorik gekoppelt sein. Das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug kann insbesondere das im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren und/oder im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Assistenzsystem genannte Kraftfahrzeug sein oder diesem entsprechen.
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Weitere Merkmale der Erfindung können sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung ergeben. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung und/oder in den Figuren allein gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
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Die Zeichnung zeigt in:
- 1 eine ausschnittweise schematische Übersichtsdarstellung eines ersten Verkehrsszenarios zur Veranschaulichung eines Verfahrens zur Fahrschlauchschätzung; und
- 2 eine ausschnittweise schematische Übersichtsdarstellung eines zweiten Verkehrsszenarios zur Veranschaulichung des Verfahrens.
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In den Figuren sind gleiche und funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Im Straßenverkehr kann eine Vorhersage eines Fahrschlauches eine nützliche Basis für vielerlei verschiedene Assistenzfunktionen oder Automatisierungen bieten. Dabei ist für ein situationsangemessenes Reagieren eine möglichst robuste, genaue und zuverlässige Vorhersage des Fahrschlauchs wünschenswert. Ein Ansatz dafür besteht in der Verwendung und Fusion unterschiedlicher Daten. Es hat sich jedoch gezeigt, dass nicht in jeder Situation bzw. nicht in jedem Verkehrs- oder Umgebungsszenario sämtliche verfügbaren Datenquellen bzw. Datenarten mit gleicher Nützlichkeit und Genauigkeit zur Vorhersage des Fahrschlauchs beitragen. Mit anderen Worten können also in unterschiedlichen Umgebungsszenarios unterschiedliche Datenquellen und Datenarten unterschiedliche Vertrauenswürdigkeiten für eine Vorhersage des jeweiligen Fahrschlauchs aufweisen.
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Zur Veranschaulichung zeigt 1 eine beispielhafte ausschnittweise Übersichtsdarstellung eines ersten Verkehrs- oder Umgebungsszenario. Hier ist ein Ausschnitt einer Kurve wegen Straße 1 dargestellt, auf der sich ein Kraftfahrzeug 2 bewegt. Dem Kraftfahrzeug 2 voraus fährt ein Fremdfahrzeug 3. Das Kraftfahrzeug 2 weist eine Umgebungssensorik 4 zum Aufnehmen von die jeweilige Umgebung - und damit auch das jeweilige Umgebungsszenario - charakterisierenden Umgebungsdaten auf. Weiter ist das Kraftfahrzeug 2 mit einem Assistenzsystem 5 zum Vorhersagen bzw. Schätzen eines vorausliegenden Fahrschlauches des Kraftfahrzeugs 2 ausgestattet. Das Assistenzsystem 5 umfasst hier beispielhaft eine Schnittstelle 6, einen Prozessor 7 und einen Datenspeicher 8. Über die Schnittstelle 6 können beispielsweise mittels der Umgebungssensorik 4 aufgenommene Daten erfasst werden. Dies können dabei Daten von verschiedenen Einzelsensoren der Umgebungssensorik 4, die insbesondere von unterschiedlicher Art sein können, sein. Ebenso können über die Schnittstelle 6 weitere Daten erfasst werden, beispielsweise eine Position und ein Betriebszustand des Kraftfahrzeugs 2, Bewegungs- oder Trajektoriendaten des Fremdfahrzeugs 3, die beispielsweise über eine Car2Car-Datenverbindung empfangen werden können, von einer fahrzeugexternen Servereinrichtung abgerufene Schwarm- und/oder Kartendaten und/oder dergleichen mehr.
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Eine Vorhersage des Fahrschlauches kann prinzipiell auf einzelnen dieser erfassten Daten beruhen. Beispielsweise könnte jedoch eine Vorhersage des Fahrschlauches auf Basis des aktuellen Lenkwinkels des Kraftfahrzeugs 2 zu einer hier schematisch angedeuteten Fehlschätzung 9 des Fahrschlauches führen.
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Daher wird zunächst, beispielsweise basierend auf zumindest einem Teil der erfassten Daten, ein aktuell gegebenes Umgebungsszenario ermittelt. Die erfassten Daten werden dann miteinander fusioniert, um eine verbesserte Vorhersage oder Schätzung des Fahrschlauches zu erhalten. Dies erfolgt in Abhängigkeit von dem jeweils ermittelten Umgebungsszenario. Dabei wird also berücksichtigt, dass verschiedene Daten in dem jeweiligen Umgebungsszenario unterschiedliche Vertrauenswürdigkeiten aufweisen können. So können beispielsweise aufgrund der Kurvigkeit der Straße 1 Kameradaten den Verlauf der Straße 1 nur in begrenztem Maße abbilden. Im Vergleich dazu kann ein Straßenverlauf 10 der Straße 1 mit größerer Vertrauenswürdigkeit beispielsweise aus Kartendaten entnommen oder anhand von Trajektoriendaten des vorausfahrenden Fremdfahrzeugs 3 oder dergleichen geschätzt werden. Die verschiedenen erfassten Daten werden daher bei ihrer Fusion gemäß ihrer Vertrauenswürdigkeiten gewichtet. Die Vertrauenswürdigkeiten können dabei beispielsweise aus einer vorgegebenen, etwa in dem Datenspeicher 8 hinterlegten, Datenbank abgerufen werden, in der die Vertrauenswürdigkeiten verschiedener Daten bzw. Datenquellen für verschiedene Umgebungsszenarien angegeben sind. Ebenso können die Vertrauenswürdigkeiten zumindest teilweise dynamisch bestimmt werden, beispielsweise in Abhängigkeit von den Eigenschaften der spezifischen, jeweils konkret erfassten Daten. Damit ergibt sich dann eine entsprechend verbesserte Fahrschlauchschätzung 11.
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Die - absoluten und/oder relativen - Vertrauenswürdigkeiten ebenso wie die Verfügbarkeit verschiedener Daten bzw. entsprechende Datenquellen kann allerdings in anderen Umgebungsszenarien anders sein. Dazu zeigt 2 beispielhaft eine ausschnittweise schematische Übersichtsdarstellung einer weiteren Umgebungssituation. Hier ist ein anderer Ausschnitt einer oder der Straße 1 dargestellt. In dem hier dargestellten Umgebungsszenario verlässt das Kraftfahrzeug 2 die Straße 1 an einer Ausfahrt 12. Auch hier könnte beispielsweise eine allein auf dem Lenkwinkel basierende Vorhersage oder Schätzung des Fahrschlauches zu einer Fehlschätzung 9 führen. Ebenso können entsprechende Vorhersagen oder Schätzungen beispielsweise basierend auf in ihrer effektiven Reichweite begrenzten Kameradaten oder gegebenenfalls unvollständigen, nicht aktuellen oder ungenauen Kartendaten oder dergleichen zu einer solchen Fehlschätzung 9 führen. Beispielhaft kann hier jedoch ein Fahrbahnrand 13, beispielsweise eine Schutzplanke, mit größerer Vertrauenswürdigkeit durch eine Frontradareinrichtung des Kraftfahrzeugs 2 erfasst werden, beispielsweise aufgrund der gegebenen Anordnung oder Geometrie und der generell zuverlässigen Erkennbarkeit von Schutzplanken im Erfassungsbereich eines Frontradars. Dementsprechend können hier beispielsweise der Lenkwinkel weniger vertrauenswürdig sein und daher nicht oder nur für einen Teil der Fahrschlauchschätzung 11 im Nahbereich des Kraftfahrzeugs 2 verwendet und weniger stark gewichtet werden als im Vergleich dazu vertrauenswürdigere Radardaten der Frontradareinrichtung, die entsprechend höher gewichtet und zudem auch für einen weiter von dem Kraftfahrzeug 2 in Fahrtrichtung entfernten Teil der Fahrschlauchschätzung 11 verwendet werden können.
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Ebenso kann es eine Vielzahl weiterer grundsätzlicher Arten von Umgebungsszenarien sowie eine Vielzahl individueller, also ortsspezifische Umgebungsszenarien geben. Für diese können jeweilige individuelle Vertrauenswürdigkeiten für die unterschiedlichen Datenquellen und/oder Daten bzw. Datenarten ermittelt, also beispielsweise aus einer entsprechenden Vorgabe abgerufen oder dynamisch bestimmt und für die jeweilige Vorhersage bzw. Schätzung des Fahrschlauches verwendet werden.
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Insgesamt zeigen die beschriebenen Beispiele wie eine szenariengetriebene Verwendung multimodaler Sensordaten zur Schätzung des Fahrschlauches eines Fahrzeugs realisiert werden kann.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Straße
- 2
- Kraftfahrzeug
- 3
- Fremdfahrzeug
- 4
- Umgebungssensorik
- 5
- Assistenzsystem
- 6
- Schnittstelle
- 7
- Prozessor
- 8
- Datenspeicher
- 9
- Fehlschätzung
- 10
- Straßenverlauf
- 11
- Fahrschlauchschätzung
- 12
- Ausfahrt
- 13
- Fahrbahnrand
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- EP 1844373 B1 [0003]
- DE 102018127270 A1 [0004]
