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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung zum Erstellen eines Umfeldmodells des Umfelds eines Fahrzeugs, insbesondere, um basierend darauf eine Fahrfunktion des Fahrzeugs bereitzustellen.
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Ein Fahrzeug kann ausgebildet sein, ein oder mehrere Fahrfunktionen bereitzustellen, um den Nutzer des Fahrzeugs bei der Fahrzeugführung zu unterstützen. Im Rahmen einer Fahrfunktion kann z.B. eine zumindest teilweise automatisierte Längs- und/oder Querführung des Fahrzeugs bewirkt werden.
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Im Rahmen einer Fahrfunktion wird typischerweise ein Umfeldmodell in Bezug auf das jeweils aktuelle Umfeld des Fahrzeugs erstellt und/oder verwendet. Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, eine besonders effiziente Erstellung eines präzisen Umfeldmodells zu ermöglichen, insbesondere um bei Vorliegen von begrenzten Rechenressourcen eine zuverlässige Ausführung einer Fahrfunktion zu ermöglichen.
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Die Aufgabe wird durch jeden der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
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Gemäß einem Aspekt wird eine Vorrichtung zur Ermittlung eines Umfeldmodells beschrieben, das ein oder mehrere Umfeldobjekte (z.B. ein oder mehrere andere Verkehrsteilnehmer, etwa Fußgänger, Fahrradfahrer, andere Fahrzeuge, etc.) in einem Umfeld eines (Kraft-) Fahrzeugs anzeigt, die von einer Fahrfunktion des Fahrzeugs zu berücksichtigen sind. Die Fahrfunktion kann eine zumindest teilweise automatisierte Längs- und/oder Querführung des Fahrzeugs umfassen.
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Das Umfeldmodell kann Information in Bezug auf ein oder mehrere Umfeldobjekte im Umfeld des Fahrzeugs anzeigen. Die Information kann auf Basis von Sensordaten von ein oder mehreren Umfeldsensoren (z.B. ein oder mehreren Kameras, Radarsensoren, Lidarsensoren, Ultraschallsensoren, etc.) des Fahrzeugs ermittelt werden. Die Information für ein Objekt kann z.B. die Position, die Bewegungsrichtung, die Bewegungsgeschwindigkeit, die Form, die Größe, den Typ bzw. die Klasse (z.B. Fußgänger, Fahrradfahrer, PKW, LKW, Bus, Motorrad, etc.), und/oder die Farbe des Umfeldobjekts anzeigen. Die Information für ein Objekt kann ggf. mit einer bestimmten Genauigkeit und/oder Zuverlässigkeit ermittelt und in dem Umfeldobjekt bereitgestellt werden. Die Genauigkeit und/oder Zuverlässigkeit kann dabei ggf. in Abhängigkeit von den Rechenressourcen variieren, die für die Ermittlung der Information aufgewendet wird bzw. wurde.
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Die Vorrichtung ist eingerichtet, Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs und/oder in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobjekts in dem Umfeld des Fahrzeugs zu ermitteln. Typischerweise können (auf Basis der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren) eine Vielzahl von Umfeldobj ekten detektiert werden. Es kann Kontextinformation in Bezug auf den jeweiligen Kontext der einzelnen Umfeldobjekte aus der Vielzahl von Umfeldobj ekten ermittelt werden.
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Die Kontextinformation, insbesondere die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs und/oder die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext der ein oder mehreren Umfeldobjekte, können ermittelt werden: auf Basis der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren des Fahrzeugs; auf Basis von Zustandsdaten in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs (z.B. in Bezug auf die Fahrgeschwindigkeit, die Bewegungsrichtung, die Beschleunigung, die Aktivierung eines Blinkers, etc.); und/oder auf Basis von Kartendaten einer digitalen Karte des von dem Fahrzeug befahrenen Fahrbahnnetzes.
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Die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs kann das Fahrszenario anzeigen, in dem sich das Fahrzeug aktuell befindet. Beispielhafte Fahrszenarien sind: eine Geradausfahrt auf einer Fahrbahn; eine Fahrt zu, in oder aus einem Verkehrsknotenpunkt (etwa einer Kreuzung); eine Fahrt durch eine Baustelle; ein Spurwechsel; ein Abbiegemanöver; und/oder eine Fahrt auf einer Zufahrt oder Abfahrt (etwa einer Autobahn).
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Die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobjekts kann den semantischen Kontext anzeigen, in dem sich das Umfeldobjekt befindet. Der Kontext des Umfeldobjekts kann ggf. unabhängig von dem Fahrzeug sein. Der Kontext des Umfeldobjekts kann sich auf eine Tätigkeit beziehen, die das Umfeldobj ekt ausführt.
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Die Vorrichtung ist ferner eingerichtet, das Umfeldmodell in Abhängigkeit von der Kontextinformation zu ermitteln. Dabei kann insbesondere auf Basis der Kontextinformation bestimmt werden, welche ein oder mehrere Umfeldobjekte und/oder welche Information in Bezug auf die ein oder mehreren Umfeldobjekte mit in das Umfeldmodell aufgenommen werden. Ferner kann die Genauigkeit und/oder die Zuverlässigkeit der ermittelten Information in Bezug auf die ein oder mehreren Umfeldobjekte in Abhängigkeit von der Kontextinformation angepasst werden.
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Die Vorrichtung kann ferner eingerichtet sein, die Fahrfunktion des Fahrzeugs auf Basis des ermittelten Umfeldmodells bereitzustellen.
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Es wird somit eine Vorrichtung beschrieben, die ausgebildet ist, den aktuellen Kontext des Fahrzeugs und/oder der einzelnen Umfeldobjekte bei der Erstellung eines Umfeldmodells für eine Fahrfunktion zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es, in Ressourcen-effizienter Weise ein präzises Umfeldmodell für die Fahrfunktion bereitzustellen, wodurch wiederum die Güte der Fahrfunktion erhöht werden kann.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, wiederholt (insbesondere periodisch) jeweils aktualisierte Kontextinformation zu ermitteln, und basierend auf der jeweils aktualisierten Kontextinformation das Umfeldmodell zu aktualisieren. So kann eine dauerhaft hohe Güte der Fahrfunktion ermöglicht werden.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, in Abhängigkeit von der Kontextinformation die Relevanz, insbesondere einen Relevanzgrad (etwa zwischen 0 (für nicht relevant) und 1 (für maximal relevant)), des Umfeldobjekts für das Fahrzeug, insbesondere für die Fahrfunktion des Fahrzeugs, zu ermitteln.
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Darüber hinaus können bei der Ermittlung der Relevanz die Position, die Bewegungsrichtung und/oder die Bewegungsgeschwindigkeit des Umfeldobjekts berücksichtigt werden.
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In Abhängigkeit von der Kontextinformation kann in entsprechender Weise für eine Vielzahl von unterschiedlichen Umfeldobjekten in dem Umfeld des Fahrzeugs jeweils die Relevanz, insbesondere der Relevanzgrad, ermittelt werden. Die Relevanz eines Umfeldobjektes kann anzeigen, wie relevant und/oder wie wichtig das Umfeldobjekt für die Ausführung der Fahrfunktion ist. Beispielsweise kann die Relevanz eines Umfeldobjekts die Wahrscheinlichkeit dafür anzeigen, dass das Umfeldobjekt in dem vorausliegenden (prädizierten) Fahrschlauch des Fahrzeugs liegen wird (und somit bei der Fahrfunktion berücksichtigt werden sollte oder muss).
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Das Umfeldmodell kann dann in besonders präziser und effizienter Weise in Abhängigkeit von der ermittelten Relevanz des Umfeldobjekts, insbesondere in Abhängigkeit der Relevanzen der Vielzahl von unterschiedlichen Umfeldobj ekten, ermittelt werden.
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Die Vorrichtung kann z.B. eingerichtet sein, ein Umfeldobjekt in Abhängigkeit von der ermittelten Relevanz mit in das Umfeldmodell aufzunehmen oder in dem Umfeldmodell unberücksichtigt zu lassen.
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Alternativ oder ergänzend kann die Vorrichtung eingerichtet sein, in Abhängigkeit von der ermittelten Relevanz eines Umfeldobjekts Rechenressourcen für die Ermittlung von Information in Bezug auf das Umfeldobjekt zu allokieren, die mit in das Umfeldmodell aufgenommen wird. Insbesondere kann dabei eine bestimmte Menge an Rechenressourcen allokiert werden, wobei die Menge an allokierten Rechenressourcen von der Relevanz des Umfeldobjekts abhängen kann. Es können somit die Genauigkeit und/oder die Zuverlässigkeit der ermittelten Information für ein Umfeldobjekt in Abhängigkeit von der Relevanz des Umfeldobj ekts angepasst werden.
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Die Vorrichtung kann insbesondere eingerichtet sein, Gesamt-Rechenressourcen (des Fahrzeugs) für die Ermittlung von Information in Bezug auf die einzelnen Umfeldobj ekte in Abhängigkeit von den Relevanzen der Vielzahl von Umfeldobjekten auf die einzelnen Umfeldobjekte zu verteilen. So kann eine optimierte Nutzung der verfügbaren Rechenressourcen für die Ermittlung eines präzisen Umfeldmodells ermöglicht werden.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, (z.B. auf Basis der Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs) einen vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs zu ermitteln und/oder zu prädizieren. Die Vorrichtung kann ferner eingerichtet sein, auf Basis der Kontextinformation in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobj ektes die Relevanz des Umfeldobj ektes für den vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs zu ermitteln. Das Umfeldmodell kann dann in besonders präziser und effizienter Weise in Abhängigkeit von der ermittelten Relevanz des Umfeldobjektes ermittelt werden.
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Alternativ oder ergänzend kann die Vorrichtung eingerichtet sein, auf Basis des ermittelten Fahrschlauchs des Fahrzeugs die Relevanz eines Umfeldobjekts zu ermitteln. Zu diesem Zweck kann die Bewegung des Umfeldobjekts relativ zu dem Fahrschlauch ermittelt werden. Abhängig von der Bewegung des Umfeldobjekts relativ zu dem Fahrschlauch kann dann die Relevanz des Umfeldobjekts ermittelt werden. Beispielsweise kann das Umfeldobjekt eine höhere Relevanz aufweisen, wenn sich das Umfeldobjekt auf den Fahrschlauch zubewegt, als wenn sich das Umfeldobjekt von dem Fahrschlauch wegbewegt. Darüber hinaus kann die Relevanz des Umfeldobj ekts von dem Kontext des Umfeldobjekts und/oder von dem Kontext des Fahrzeugs abhängen.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein (z.B. anhand der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren des Fahrzeugs), Umfeldinformation in Bezug auf das Umfeld eines Umfeldobjektes zu ermitteln. Die Umfeldinformation kann z.B. umfassen: die Anzahl und/oder den Typ oder die Klasse von (anderen) Verkehrsteilnehmern in dem Umfeld des Umfeldobjektes; den Typ oder die Klasse des Untergrunds unter dem Umfeldobjektes (z.B. Straße, Gehweg, Radweg, Zebrastreifen, Parkbucht, etc.); und/oder eine Infrastrukturkomponente, insbesondere eine Haltestelle, eine Ampel, ein Zebrastreifen und/oder eine Bodenmarkierung, in dem Umfeld des Umfeldobjektes. Die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Umfeldobjektes, insbesondere der Kontext des Umfeldobjekts, kann dann in besonders präziser auf Basis der Umfeldinformation ermittelt werden.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, als Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs ein Fahrszenario aus einer Vielzahl von vordefinierten Fahrszenarien auszuwählen. Zu diesem Zweck können (auf Basis der Sensordaten, der Zustandsdaten und/oder der Kartendaten) Inputdaten ermittelt werden. Beispielhafte Inputdaten sind: ein, auf Basis von tatsächlich gefahrenen Trajektorien von Verkehrsteilnehmern in dem Umfeld des Fahrzeugs ermittelter, Verlauf der von dem Fahrzeug befahrenen Fahrbahn (der z.B. in einer Baustelle von dem kartierten Verlauf der Fahrbahn abweichen kann); eine auf Basis von Sensordaten von ein oder mehreren Umfeldsensoren des Fahrzeugs ermittelte Fahrbahnbegrenzung; eine zurückliegende und/oder vorausliegende Trajektorie des Fahrzeugs; Zustandsdaten in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs (z.B. die Fahrgeschwindigkeit, die Beschleunigung, der Lenkwinkel, der Zustand des Blinkers, etc.); und/oder ein auf Basis der Kartendaten der digitalen Karte für die Fahrbahn ermitteltes Fahrbahnmodell. Das aktuell vorliegende Fahrszenario kann dann in besonders präziser und robuster Weise auf Basis der Inputdaten ermittelt werden.
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Die Vorrichtung kann ferner eingerichtet sein, das Umfeldmodell in Abhängigkeit von dem ausgewählten Fahrszenario zu ermitteln, in dem sich das Fahrzeug (aktuell) befindet. In Abhängigkeit von dem ausgewählten Fahrszenario kann z.B. die Relevanz, insbesondere der Relevanzgrad, eines Umfeldobjekts für das Fahrzeug, insbesondere für die Fahrfunktion des Fahrzeugs, ermittelt werden.
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Alternativ oder ergänzend kann in Abhängigkeit von dem ausgewählten Fahrszenario die Verarbeitung, insbesondere die Gewichtung, der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren des Fahrzeugs bei der Ermittlung des Umfeldmodells und/oder bei der Ermittlung des Fahrschlauchs festgelegt werden. Alternativ oder ergänzend können in Abhängigkeit von dem ausgewählten Fahrszenario Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren aus einem Teilbereich des Erfassungsbereichs der ein oder mehreren Umfeldsensoren ausgewählt und bei der Ermittlung des Umfeldmodells verwendet werden. So können die Effizienz und die Genauigkeit der Ermittlung des Umfeldmodells weiter erhöht werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein (Straßen-) Kraftfahrzeug (insbesondere ein Personenkraftwagen oder ein Lastkraftwagen oder ein Bus oder ein Motorrad) beschrieben, das die in diesem Dokument beschriebene Vorrichtung umfasst.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Verfahren zur Ermittlung eines Umfeldmodells beschrieben, das ein oder mehrere Umfeldobjekte in dem Umfeld eines Fahrzeugs anzeigt, die von einer Fahrfunktion des Fahrzeugs zu berücksichtigen sind. Das Verfahren umfasst das Ermitteln von Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs (in dem sich das Fahrzeug befindet) und/oder in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobjekts in dem Umfeld des Fahrzeugs (in dem sich das Umfeldobjekt befindet). Des Weiteren umfasst das Verfahren das Ermitteln des Umfeldmodells in Abhängigkeit von der Kontextinformation. Die Fahrfunktion des Fahrzeugs kann dann auf Basis des Umfeldmodells bereitgestellt werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Software (SW) Programm beschrieben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem Prozessor (z.B. auf einem Steuergerät eines Fahrzeugs) ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Des Weiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Ferner sind in Klammern aufgeführte Merkmale als optionale Merkmale zu verstehen.
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Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
- 1 beispielhafte Komponenten eines Fahrzeugs;
- 2 eine beispielhafte Fahrsituation eines Fahrzeugs; und
- 3 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Ermittlung eines Umfeldmodells des Umfelds eines Fahrzeugs.
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Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument mit der effizienten Erstellung eines präzisen Umfeldmodells des Umfelds eines Fahrzeugs. In diesem Zusammenhang zeigt 1 ein beispielhaftes Fahrzeug 100, das ein oder mehrere Umfeldsensoren 102 (z.B. zumindest einen Radarsensor, zumindest eine Kamera, zumindest einen Lidarsensor und/oder zumindest einen Ultraschallsensor) umfasst, die eingerichtet sind, Sensordaten in Bezug auf das Umfeld des Fahrzeugs 100 zu erfassen.
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Eine (Steuer-) Vorrichtung 101 des Fahrzeugs 100 kann eingerichtet sein, auf Basis der Sensordaten der ein oder mehrere Umfeldsensoren 102 ein Umfeldmodell des Umfelds des Fahrzeugs 100 zu erstellen. Das Umfeldmodell kann (z.B. innerhalb eines Rasters) ein oder mehrere Umfeldobjekte im Umfeld des Fahrzeugs 100 anzeigen. Beispielhafte Umfeldobjekte sind: ein anderes Fahrzeug, ein Fußgänger, ein Fahrradfahrer, ein Haus, ein Baum, etc. Das Umfeldmodell kann für die einzelnen Umfeldobjekte jeweils die Position, die Bewegungsrichtung und/oder die Größe anzeigen.
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Die (Steuer-) Vorrichtung 101 kann eingerichtet sein, ein oder mehrere Längs- und/oder Querführungsaktoren 103 (z.B. einen Antriebsmotor, eine Bremsvorrichtung und/oder eine Lenkvorrichtung) des Fahrzeugs 100 in Abhängigkeit von dem ermittelten Umfeldmodell zu steuern, z.B. um eine Fahrfunktion mit zumindest teilweiser automatisierter Längs- und/oder Querführung bereitzustellen.
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Im Umfeld des Fahrzeugs 100 können, insbesondere in einem städtischen Bereich, eine relativ hohe Anzahl von unterschiedlichen Umfeldobjekten angeordnet sein, was zu einem relativ hohen Ressourcenaufwand für die Erstellung des Umfeldmodells führt. In dem vorliegenden Dokument werden Maßnahmen beschrieben, mit denen der Ressourcenaufwand für die Erstellung eines Umfeldmodells reduziert werden kann, ohne die Güte des Umfeldmodells für das Fahrzeugs 100 zu beeinträchtigen.
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2 zeigt eine beispielhafte Fahrsituation des Fahrzeugs 100, welches auf einer Fahrbahn 200 auf einen Verkehrsknotenpunkt 201, z.B. auf eine Kreuzung, zufährt. An dem Rand 202 der Fahrbahn 200 sind Fahrzeuge 211 geparkt. Ferner wartet an einer Haltestelle 203 ein Fußgänger 212.
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Die (Steuer-) Vorrichtung 101 des Fahrzeugs 100 ist eingerichtet, auf Basis der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren 102 ein Umfeldmodell des Umfelds des Fahrzeugs 100 zu ermitteln. Das Umfeldmodell kann z.B. den Verlauf der Fahrbahn 200, die ein oder mehreren parkenden Fahrzeuge 211 und den Fußgänger 212 anzeigen. Ferner kann auf Basis der Sensordaten und/oder auf Basis von Kartendaten einer digitalen Karte in Bezug auf das von dem Fahrzeug 100 befahrene Fahrbahnnetz erkannt werden, dass das Fahrzeug 100 auf einen Knotenpunkt 201 zuführt.
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Es kann für die Vorrichtung 101 mit einem relativ hohen Rechenaufwand verbunden sein, umfassende Information für jedes einzelne erkannte Umfeldobjekt 211, 212 zu ermitteln (und wiederholt an aufeinanderfolgenden Aktualisierungszeitpunkten zu aktualisieren). Ferner kann es mit einem relativ hohen Rechenaufwand verbunden sein, (an jedem einzelnen Aktualisierungszeitpunkt) alle verfügbaren Sensordaten in dem gesamten Erfassungsbereich der einzelnen Umfeldsensoren 102 auszuwerten, um das Umfeldmodell zu aktualisieren.
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Die (Steuer-) Vorrichtung 101 kann eingerichtet sein, Kontextinformation in Bezug auf den Kontext der ein oder mehreren erkannten Umfeldobjekte 211, 212 und/oder in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs 100 zu ermitteln.
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Die Kontextinformation in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobjekts 211, 212 kann auf Basis des Umfelds des Umfeldobjekts 211, 212 ermittelt werden. Beispielsweise kann erkannt werden, dass im Umfeld des Fußgängers 212 eine Haltestelle 203 angeordnet ist. Basierend auf dieser Information kann als Kontext des Fußgängers 212 darauf geschlossen werden, dass der Fußgänger 212 an der Haltestelle 203 wartet (und somit wahrscheinlich nicht für den vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs 100 relevant sein wird). In einem weiteren Beispiel kann erkannt werden, dass das Umfeld-Fahrzeug 211 an dem Rand 202 der Fahrbahn 200 angeordnet ist, ggf. innerhalb eines Parkbereichs, der durch eine Fahrbahnmarkierung von dem Rest der Fahrbahn 200 abgetrennt ist. Basierend auf dieser Information kann als Kontext des Umfeld-Fahrzeugs 211 darauf geschlossen werden, dass das Umfeld-Fahrzeug 211 am Fahrbahnrand 202 geparkt ist (und somit wahrscheinlich nicht für den vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs 100 relevant sein wird).
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Auf Basis des Umfelds eines Umfeldobjektes 211, 212 kann somit auf den Kontext des Umfeldobjektes 211, 212 geschlossen werden. Ferner kann auf Basis des Kontextes des Umfeldobjektes 211, 212 die Relevanz, z.B. ein Relevanzgrad, für den vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs 100 ermittelt werden. Das Umfeldmodell kann dann in Abhängigkeit von der Relevanz, insbesondere in Abhängigkeit von dem Relevanzgrad, der einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 erstellt werden. Dabei können die verfügbaren Rechenressourcen in Abhängigkeit von der Relevanz der einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 auf die einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 verteilt werden, wobei die jeweils allokierten Rechenressourcen mit steigender Relevanz, insbesondere mit steigendem Relevanzgrad, steigen können.
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Alternativ oder ergänzend kann der Kontext des Fahrzeugs 100 bei der Erstellung des Umfeldmodells berücksichtigt werden. Der Kontext des Fahrzeugs 100 kann z.B. das vorausliegende Fahrmanöver und/oder Fahrszenario des Fahrzeugs 100 anzeigen. Es kann eine Liste von möglichen Fahrszenarien definiert werden, wie z.B. Geradeausfahrt; Einfahren in einen Knotenpunkt 201; Fahren in einem Knotenpunkt 201; Herausfahren aus einem Knotenpunkt 201; Spurwechsel; Linksabbiegen; Rechtsabbiegen; etc. Die Vorrichtung 101 kann ausgebildet sein, (auf Basis der Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren 102, auf Basis der Sensordaten von ein oder mehreren Fahrzeugsensoren, auf Basis von Kartendaten, etc.) das Fahrszenario zu ermitteln (z.B. aus der vordefinierten Liste auszuwählen), in dem sich das Fahrzeug 100 aktuell befindet.
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Das aktuelle Fahrszenario kann als Kontext des Fahrzeugs 100 bei der Erstellung des Umfeldmodells berücksichtigt werden. Beispielsweise kann die Auswertung der Sensordaten auf einen räumlichen Teilbereich fokussiert werden, der für den Kontext des Fahrzeugs 100 eine besonders hohe Relevanz aufweist. Insbesondere können unterschiedlichen Teilbereichen des Erfassungsbereichs der ein oder mehreren Umfeldsensoren 102 unterschiedliche Relevanzen für den aktuellen Kontext des Fahrzeugs 100 zugewiesen werden. Die Ressourcen zur Verarbeitung der Sensordaten können dann in Abhängigkeit von der jeweiligen Relevanz auf die unterschiedlichen Teilbereiche des Erfassungsbereichs aufgeteilt werden.
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Durch die Ermittlung von Kontextinformation kann somit der Ressourcenaufwand für die Erstellung eines Umfeldmodells reduziert werden und/oder es kann die Güte des Umfeldmodells (bei gleichbleibendem Ressourcenaufwand) erhöht werden.
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Für längsregelnde Fahrfunktionen (wie z.B. Active Cruise Control, Hands Off Option, etc.) der Automatisierungslevel L2 und L2+ erfolgt typischerweise eine adäquate Auswahl der sich bewegenden Objekte 211, 212 im Umfeld eines Fahrzeugs 100. Die Adäquanz der Objektauswahl kann sich aus funktionsspezifischen Anforderungen, wie beispielsweise Laufzeitoptimierung oder konzeptuelle Selektionskriterien, ergeben. Mit steigendem Automatisierungslevel der Fahrfunktionen steigen typischerweise die Anforderungen an die Bestimmung der jeweils relevanten Objekte 211, 212. Dabei sollte ein relevantes Objekt 211, 212 frühzeitig erkannt und ausgewählt werden, um eine rechtzeitige Reaktion der Fahrfunktion auf das Objekt 211, 212 zu ermöglichen. Gleichzeitig sollte die Anzahl an falschen Reaktionen der Fahrfunktion möglichst geringgehalten werden. Mit anderen Worten, die Anzahl an fälschlicherweise als relevant eingestuften Objekten 211, 212 sollte reduziert werden.
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Die Relevanz eines Objektes 211, 212 für das Fahrzeug 100, insbesondere für den vorausliegenden (prädizierten) Fahrschlauch des Fahrzeugs 100, kann auf Basis von ein oder mehreren Eigenschaften (Position, Geschwindigkeit, Klasse, Größe, etc.) des Objektes 211, 212 ermittelt werden. Ferner können die relative Position und/oder Geschwindigkeit des Objektes 211, 212 zu dem Fahrzeug 100 berücksichtigt werden.
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In diesem Dokument wird eine semantische Kontext-Zuordnung zur Bestimmung der Objekt-Relevanz beschrieben (als zusätzliche Information zur Ermittlung der Objekt-Relevanz). Dabei kann Information über die Umgebung des Objekts 211, 212, d.h. über den semantischen Kontext des Objekts 211, 212, in die Bestimmung der Relevanz des Objekts einbezogen werden. Es kann dabei ein Kontext-basiertes Relevanzmodell aufgebaut werden. Darüber hinaus können Objekteigenschaften wie Position oder Relativgeschwindigkeit bezüglich des Fahrzeugs 100 berücksichtigt werden, um die Objekt-Relevanz zu ermitteln. Die Objekt-Relevanz kann als gewichtete Fusion der einzelnen Teil-Relevanzen ermittelt werden.
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Das Kontext-basierte Relevanzmodell für ein Objekt 211, 212 kann umfassen und/oder berücksichtigen:
- • die Anzahl und/oder die Klasse von ein oder mehreren anderen Verkehrsteilnehmern in dem Umfeld des Objektes 211, 212;
- • die Klassifikation des Untergrunds (Straße, Gehweg, Radweg, Zebrastreifen, Parkbucht, etc.), auf dem das Objekt 211, 212 angeordnet ist;
- • die Klassifikation des umliegenden Bereichs um das Objekt 211, 212; und/oder
- • eine Interaktion von Objekt 211, 212 und Umgebung 202, 203 (Bushaltestelle, Warten an der Ampel, etc.).
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Als Beispiel für die Verwendung eines semantischen Kontextes eines Objekts 211, 212 ist eine Kreuzungssituation mit einer relativ hohen Anzahl an Objekten. Dabei können Fußgänger und Radfahrer, die relativ nah am Fahrzeug 100 vorbeifahren oder die am Straßenrand (z.B. an einer Ampel) stehen, betrachtet werden. Wird einem Fußgänger 212 der örtliche Kontext „an der Bushaltestelle wartend“ gegeben, so kann dies als Indiz dafür genommen werden, dass dieser Fußgänger 212 nicht für die längsregelnde Fahrfunktion (z.B. Active Cruise Control) des Fahrzeugs 100 von Relevanz ist. In einem weiteren Beispiel können an der Straße 200 parkende Autos 211 betrachtet werden. Anhand des Kontextmodells kann erkannt werden, dass sich das Auto 211 auf einer Parkbucht befindet, und das Auto 211 kann basierend darauf als irrelevant für die Fahrfunktion eingestuft werden. Dabei kann im Rahmen des Kontextmodells ferner berücksichtigt werden, ob sich weitere Objekte vor und/oder hinter dem Auto 211 in der Parkbucht befinden.
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Alternativ oder ergänzend kann eine situative Szeneninterpretation des Fahrszenarios erfolgen, in dem sich das Fahrzeug 100 befindet, um die Objektrelevanz von einzelnen Umfeldobjekten 211, 212 zu ermitteln. Zu diesem Zweck können die Sensordaten von ein oder mehreren Umfeldsensoren 102 (etwa Radar-, Laser-, Kamera- und/oder Ultraschallsensoren) und/oder Karten- und/oder Flotteninformationen ausgewertet werden.
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In einem ersten Schritt kann anhand der zur Verfügung stehenden Daten (ggf. durch Klassifikation) das aktuelle (Fahr-) Szenario, in dem sich das Fahrzeug 100 befindet, ermittelt werden. Beispielhafte Szenarien sind: Fahren in Baustellen; Fahren in Kreuzung; ein von dem Fahrzeug 100 durchgeführtes Manöver (z.B. Spurwechsel); Fahren auf einer Abfahrt; Überqueren einer Kreuzung, etc.
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Anhand des ermittelten Szenarios können die für die Bestimmung der Objektrelevanz verwendeten Eingangsdaten (z.B. Sensordaten) angepasst werden. Diese Anpassung der Eingangsdaten kann z.B. eine Gewichtung umfassen, mit der die unterschiedlichen Eingangsdaten in die Relevanzbestimmung eingehen. Die Szenario-abhängige Anpassung der Eingangsdaten (insbesondere die dabei verwendeten Gewichte) kann im Vorfeld (z.B. auf Basis von Expertenwissen) festgelegt worden sein. Durch die Szenario-abhängige Verarbeitung der Eingangsdaten kann die unterschiedliche Performance einzelner Sensoren 102 des multimodalen Sensorsystems des Fahrzeugs 100 in unterschiedlichen Szenarien berücksichtigt werden.
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Alternativ oder ergänzend kann in Abhängigkeit von dem aktuell vorliegenden Szenario bestimmt werden, welcher Anteil der Sensordaten der einzelnen Sensoren 102 für das vorliegende Szenario verwendet werden. Neben unterschiedlichen Qualitätsanforderungen betrifft dies z.B. die geometrische Lage der Sensordaten im Verhältnis zu dem Fahrzeug 100.
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Das jeweils vorliegende Szenario kann im Rahmen einer bestimmten Fahrfunktion (z.B. ACC) ermittelt werden. Als Inputdaten zur Ermittlung des Szenarios können dabei verwendet werden:
- • der Collective Road Course, d.h. der von den Trajektorien von anderen Verkehrsteilnehmern abgeleitete Fahrbahnverlauf (der beispielsweise in Baustellen von der eigentlichen Fahrbahn 200 abweichen kann);
- • die zurückliegende und in die Zukunft prädizierte Trajektorie des Fahrzeugs 100;
- • die geschätzte Straßenbegrenzung (Leitplanken, Grasnaben, parkende Autos, etc.);
- • Zustandsdaten des Fahrzeugs 100 (Blinker, Geschwindigkeit, Lenkwinkel, etc.); und/oder
- • ein Straßenmodell, das z.B. basierend auf Sensordaten der ein oder mehreren Umfeldsensoren 102 und/oder basierend auf Kartendaten ermittelt wurde (tatsächliche Spuren der Straße 200, Beschilderung, Informationen zu Kreuzungsarten, etc.).
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Anhand der Inputdaten können allgemeine Szenarien wie Kreuzungen, Baustellen, (Autobahn-) Abfahrten oder Kreisverkehre erkannt werden. Außerdem können Phasen innerhalb eines Szenarios erkannt werden, wie beispielsweise „Kreuzung passieren“, „rechts abbiegen“, „dem Vorderfahrzeug folgen“, „Kreisverkehr Abfahrt nehmen“, „Einspurige Siedlung“, etc. Das konkrete Szenario des Fahrzeugs 100 kann als Kombination aus allgemeinem Szenario und Phase ermittelt werden.
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Das ermittelte Szenario kann bei der Auswertung der Sensordaten berücksichtigt werden. Alternativ oder ergänzend kann die Relevanz der einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 in Abhängigkeit von dem ermittelten Szenario bestimmt werden. Beispielsweise kann das Straßenmodell in Baustellen (d.h. bei einem Szenario mit Baustellen-Bezug) mit einem reduzierten Gewicht für die Bestimmung der Objektrelevanz verwendet werden. Wenn sich das Fahrzeug 100 in einem anderen Szenario einer Kreuzung nähert, so können beispielsweise die Trajektorien der übrigen Verkehrsteilnehmer nur bis zur Kreuzung als zuverlässig und relevant eingestuft werden.
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3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines (ggf. Computer-implementierten) Verfahrens 300 zur Ermittlung eines Umfeldmodells, das ein oder mehrere Umfeldobjekte 211, 212 in dem Umfeld eines (Kraft-) Fahrzeugs 100 anzeigt, die von einer Fahrfunktion des Fahrzeugs 100 zu berücksichtigen sind. Die Fahrfunktion kann eine automatisierte Längs- und/oder Querführung des Fahrzeugs 100 umfassen. Das Umfeldmodell kann Information in Bezug auf die einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 anzeigen, wie z.B. die Position, die Bewegungsrichtung, die Form und/oder die Größe des jeweiligen Umfeldobjekts 211, 212. Die Information in Bezug auf die einzelnen Umfeldobjekte 211, 212 kann im Rahmen des Verfahrens 300 ermittelt und in das Umfeldmodell aufgenommen werden.
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Das Verfahren 300 umfasst das Ermitteln 301 von Kontextinformation in Bezug auf den Kontext des Fahrzeugs 100 (insbesondere in Bezug auf ein aktuelles Fahrszenario des Fahrzeugs 100) und/oder in Bezug auf den Kontext eines Umfeldobjekts 211, 212 in dem Umfeld des Fahrzeugs 100. Die Kontextinformation kann z.B. dazu verwendet werden, die Relevanz des Umfeldobjekts 211, 212 für die Fahrfunktion des Fahrzeugs 100, insbesondere für den von der Fahrfunktion bewirkten vorausliegenden Fahrschlauch des Fahrzeugs 100, zu ermitteln.
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Des Weiteren umfasst das Verfahren 300 das Ermitteln 302 des Umfeldmodells in Abhängigkeit von der Kontextinformation, insbesondere in Abhängigkeit von der Relevanz des Umfeldobjekts 211, 212. Beispielsweise kann das Ausmaß an Information, die für das Umfeldobjekt 211, 212 ermittelt und in das Umfeldmodell aufgenommen wird, in Abhängigkeit von der ermittelten Relevanz des Umfeldobjekts 211, 212 angepasst werden.
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Durch die in diesem Dokument beschriebenen Maßnahmen kann in besonders effizienter Weise ein Umfeldmodell für das Umfeld eines Fahrzeugs 100 ermittelt werden, das (ggf. nur) die für das Fahrzeug 100, insbesondere für die Fahrfunktion des Fahrzeugs 100, relevanten ein oder mehreren Umfeldobjekte 211, 212 aufweist. So kann die Güte der Fahrfunktion erhöht werden.
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Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur beispielhaft das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.
