DE102022120226A1

DE102022120226A1 - Adaptive Kommunikation für ein Fahrzeug in einem Kommunikationsnetz

Info

Publication number: DE102022120226A1
Application number: DE102022120226.7A
Authority: DE
Inventors: Jimmy Qi
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2021-09-13
Filing date: 2022-08-11
Publication date: 2023-03-16
Also published as: CN115802311A; US20230079116A1

Abstract

Ein Verfahren zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs enthält das Überwachen eines oder mehrerer Merkmale eines Straßensegments, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, eine Kommunikation basierend auf einem Referenzwert eines Parameters zu erzeugen, der auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezogen ist. Das Verfahren enthält außerdem das Bestimmen basierend auf der Überwachung einer Bedingung des Straßensegments, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßensegments enthält, das Eingeben der Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens, das konfiguriert ist, den Referenzwert basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben, und das Vergleichen des eingestellten Referenzwerts mit einem aktuellen Parameterwert und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, das Übertragen einer Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte.

Description

EINLEITUNG
Die Offenbarung des Gegenstands bezieht sich auf Fahrzeuge und insbesondere auf die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Objekten über ein Kommunikationsnetz.
Viele Fahrzeuge (z. B. Autos, Motorräder, Boote oder andere Typen von Kraftfahrzeugen) sind mit einem Fahrzeugkommunikationssystem ausgestattet, das verschiedene Typen der Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und anderen Entitäten fördert. Einige Fahrzeuge sind z. B. mit Kommunikationssystemen ausgestattet, die eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) oder Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Kommunikation ermöglichen, um Sicherheitsmeldungen, Wartungsmeldungen, Fahrzeugstatusmeldungen und dergleichen zu senden und/oder zu empfangen. Ein mit einer V2X-Fähigkeit ausgestattetes Fahrzeug kann in Reaktion auf das Detektieren verschiedener Bedingungen z. B. eine Warn- oder Sicherheitsmeldung erzeugen (ein Fahrzeug kann z. B. andere Fahrzeuge vor einem Unfall, einer Baustelle oder einer anderen Bedingung warnen, die den Betrieb des Fahrzeugs beeinflussen könnten). In einigen Situationen können die vorhandenen Kommunikationssysteme nicht in der Lage sein, potentiell ungünstige Bedingungen zu detektieren.
Dementsprechend ist es wünschenswert, ein System zu schaffen, das die Fahrzeugkommunikation verbessern kann, z. B. um die Sicherheit zu erhöhen, die Leistung zu steigern und/oder die Fahrbarkeit zu verbessern.
ZUSAMMENFASSUNG
In einer beispielhaften Ausführungsform enthält ein Verfahren zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs das Überwachen eines oder mehrerer Merkmale eines Straßensegments, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, eine Kommunikation zu erzeugen, die auf einem Referenzwert eines Parameters basiert, der sich auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezieht. Das Verfahren enthält außerdem das Bestimmen basierend auf der Überwachung einer Bedingung des Straßensegments, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßensegments enthält, das Eingeben der Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, den Referenzwert des Parameters basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben, und das Vergleichen des eingestellten Referenzwerts mit einem aktuellen Parameterwert und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, das Übertragen einer Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält die Bedingung eine Variation der Breite des Straßensegments und/oder einer Stra-ßenfahrspur.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Modell des maschinellen Lernens ein neuronales Netz.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Bestimmen der Bedingung das Erfassen von Sensordaten von wenigstens einem anderen Fahrzeug vor dem Fahrzeug.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Bestimmen der Bedingung das Schätzen der Krümmung basierend auf den erfassten Sensordaten.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält die Bedingung eine Schätzung des Verkehrsflusses basierend wenigstens auf den erfassten Sensordaten.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale ist das drahtlose Kommunikationsnetz wenigstens eines von einem Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und einem Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Netz.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale ist der Referenzwert des Parameters ein vorgegebener Referenzwert, der basierend auf einem Kommunikationsprotokoll des drahtlosen Kommunikationsnetzes ausgewählt wird.
In einer beispielhaften Ausführungsform enthält ein System zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs eine Überwachungseinheit, die konfiguriert ist, ein oder mehrere Merkmale eines Straßensegments zu überwachen. Das Fahrzeug ist konfiguriert, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, das Fahrzeug ist konfiguriert, eine Kommunikation basierend auf einem Referenzwert eines Parameters, der sich auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezieht, zu erzeugen, und die Überwachungseinheit ist konfiguriert, basierend auf der Überwachung eine Bedingung des Straßensegments zu bestimmen, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßensegments umfasst. Das System enthält außerdem eine Einstelleinheit, die konfiguriert ist, die Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens einzugeben, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, den Referenzwert des Parameters basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben, und eine Verarbeitungseinheit, die konfiguriert ist, den eingestellten Referenzwert mit einem aktuellen Parameterwert zu vergleichen und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, eine Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte zu übertragen.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält die Bedingung eine Variation der Breite des Straßensegments und/oder einer Stra-ßenfahrspur.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Modell des maschinellen Lernens ein neuronales Netz.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Bestimmen der Bedingung das Erfassen von Sensordaten von wenigstens einem anderen Fahrzeug vor dem Fahrzeug.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Bestimmen der Bedingung das Schätzen der Krümmung basierend auf den erfassten Sensordaten.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält die Bedingung eine Schätzung des Verkehrsflusses basierend wenigstens auf den erfassten Sensordaten.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale ist das drahtlose Kommunikationsnetz wenigstens eines von einem Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und einem Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Netz.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale ist der Referenzwert des Parameters ein vorgegebener Referenzwert, der basierend auf einem Kommunikationsprotokoll des drahtlosen Kommunikationsnetzes ausgewählt wird.
In einer beispielhaften Ausführungsform enthält ein Fahrzeugsystem einen Speicher mit computerlesbaren Anweisungen und eine Verarbeitungsvorrichtung zum Ausführen der computerlesbaren Anweisungen, wobei die computerlesbaren Anweisungen die Verarbeitungsvorrichtung steuern, um ein Verfahren auszuführen. Das Verfahren enthält das Überwachen eines oder mehrerer Merkmale eines Straßensegments, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, eine Kommunikation basierend auf einem Referenzwert eines Parameters zu erzeugen, der sich auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezieht. Das Verfahren enthält außerdem das Bestimmen basierend auf der Überwachung einer Bedingung des Straßensegments, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßensegments enthält, das Eingeben der Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, den Referenzwert des Parameters basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben, das Vergleichen des eingestellten Referenzwerts mit einem aktuellen Parameterwert und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, das Übertragen einer Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält die Bedingung eine Variation der Breite des Straßensegments und/oder einer Stra-ßenfahrspur.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale enthält das Modell des maschinellen Lernens ein neuronales Netz.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hier beschriebenen Merkmale ist das drahtlose Kommunikationsnetz wenigstens eines von einem Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und einem Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Netz und ist der Referenzwert des Parameters ein vorgegebener Referenzwert, der basierend auf einem Kommunikationsprotokoll des drahtlosen Kommunikationsnetzes ausgewählt wird.
Die obigen Merkmale und Vorteile und andere Merkmale und Vorteile der Offenbarung sind aus der folgenden ausführlichen Beschreibung leicht ersichtlich, wenn sie in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen betrachtet wird.
Figurenliste
Weitere Merkmale, Vorteile und Einzelheiten erscheinen in der folgenden ausführlichen Beschreibung lediglich beispielhaft, wobei sich die ausführliche Beschreibung auf die Zeichnungen bezieht; es zeigen:

1 eine Draufsicht auf ein Kraftfahrzeug, das verschiedene Verarbeitungsvorrichtungen enthält, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
2 ein Computersystem gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
3 einen Ablaufplan, der Aspekte eines Verfahrens zum Überwachen einer Umgebung in der Nähe eines Fahrzeugs und zum Kommunizieren mit Objekten in einem Kommunikationsnetz basierend auf einer detektierten oder geschätzten Bedingung gemäß einer beispielhaften Ausführungsform darstellt;
4 einen Ablaufplan, der Aspekte eines Verfahrens zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz gemäß einer beispielhaften Ausführungsform darstellt;
5 einen Ablaufplan, der Aspekte eines Verfahrens zum Überwachen einer Umgebung in der Nähe eines Fahrzeugs und zum Kommunizieren mit Objekten in einem Kommunikationsnetz und/oder zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz gemäß einer beispielhaften Ausführungsform darstellt; und
6 ein Beispiel einer Umgebung, die ein Straßensegment enthält, und der Bedingungen der Umgebung und ein Beispiel des Ausführens der Aspekte des Verfahrens nach 5.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung ist lediglich beispielhafter Art und ist nicht vorgesehen, die vorliegende Offenbarung, ihre Anwendung oder Verwendungen einzuschränken. Es sollte erkannt werden, dass überall in den Zeichnungen entsprechende Bezugszeichen gleiche oder entsprechende Teile und Merkmale angeben.
Es werden Vorrichtungen, Systeme und Verfahren zur Kommunikation zwischen den Objekten eines Kommunikationsnetzes und/oder zur automatisierten oder halbautomatisierten Fahrzeugsteuerung bereitgestellt. Eine Ausführungsform eines Verfahrens zur Fahrzeugsteuerung (z. B. zum Veranlassen des Fahrzeugs, eine Warnung zu präsentieren oder zu übertragen, und/oder zum Steuern des Fahrzeugverhaltens) enthält das Erfassen von Sensordaten von einem oder mehreren Sensoren in einem Fahrzeug (z. B. Kamera- und/oder Radardaten), das Schätzen von Merkmalen einer Umgebung (z. B. einschließlich eines Straßensegments oder einer Straßenlänge) in der Nähe eines Fahrzeugs und das Bestimmen einer Bedingung in der Umgebung, die potentiell eine Kommunikation und/oder ein Ausweichmanöver oder ein anderes Fahrzeugverhalten auslösen könnte. In einer Ausführungsform enthält die Bedingung eine Krümmung eines Straßensegments, auf dem das Fahrzeug fährt oder dem es sich nähert, wobei sie außerdem eine Breite des Straßenabschnitts (oder der Fahrspur) und/oder eine Breitenvariation enthalten kann. Die Straßenmerkmale, wie z. B. die Krümmung und die Breite, können durch Sensordaten in einem Ego-Fahrzeug oder basierend auf den von anderen Fahrzeugen (z. B. einem Fahrzeug vor dem Ego-Fahrzeug) übertragenen Meldungen bestimmt werden. Es wird angegeben, dass eine „Bedingung“ als irgendeine Kombination von Merkmalen in einer Umgebung (z. B. Straßenmerkmale, andere Fahrzeuge, Fußgänger usw.), in der Umgebung auftretenden Situationen und dem Fahrzeugverhalten (z. B. Geschwindigkeit und Steuerkurs) umfassend definiert ist.
Das Verfahren enthält außerdem das Eingeben der Bedingung in ein Modell der künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens (z. B. ein neuronales Netz) und das Erzeugen einer Warnung basierend auf einer Ausgabe von dem Modell. In einer Ausführungsform ist das Fahrzeug Teil eines Kommunikationsnetzes und ist konfiguriert, Warnungen basierend auf vorgegebenen Kriterien zu erzeugen, die durch ein dem Netz zugeordnetes Kommunikationsprotokoll aufgestellt sind. Die vorgegebenen Kriterien können ein im Voraus gewählter Parameterwert (z. B. die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Nähe zu anderen Fahrzeugen usw.) sein, der als Referenzparameterwert bezeichnet wird. In einer Ausführungsform ist das Modell konfiguriert, den Referenzparameterwert einzustellen oder einen anderen Referenzparameterwert auszugeben, durch den das Fahrzeug bestimmt, ob eine Warnung erzeugt werden soll. Falls eine Warnung erzeugt wird, kann die Warnung in der Form einer Warnung oder einer anderen Angabe für einen Fahrzeuganwender (z. B. Fahrer und/oder Beifahrer) und/oder einer Warnmeldung, die zu anderen Fahrzeugen oder Objekten im Kommunikationsnetz übertragen wird, stattfinden.
Das Verfahren kann außerdem das Trainieren des Modells basierend auf Trainingsdaten enthalten.
In einer Ausführungsform ist das Fahrzeug konfiguriert, mit anderen Fahrzeugen und/oder Objekten als Teil eines Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und/oder Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Kommunikationsnetzes zu kommunizieren. Das Fahrzeug ist z. B. mit einem Telematikmodul oder einer anderen Vorrichtung oder einem anderen System zum Kommunizieren mit anderen Fahrzeugen und/oder Objekten (z. B. straßenseitigen Einheiten) unter Verwendung z. B. drahtloser Nahbereichssignale ausgestattet. In einer Ausführungsform ist das Modell trainiert, verschiedene Szenarien oder Bedingungen einem Referenzparameterwert zuzuordnen, der eine Warnung (eine Angabe für einen Anwender und/oder eine Warnmeldung) auslöst. Ein Modell des maschinellen Lernens wird z. B. mit Kartendaten, zuvor gesammelten Daten von anderen Fahrzeugen und Parametern, die verwendet werden, um Kommunikationen auszulösen, trainiert. Basierend auf dem Training ist das Modell konfiguriert, eingestellte oder optimierte Referenzparameterwerte zu schätzen, die mit jeder von verschiedenen Bedingungen und Situationen korreliert sind.
Die hier beschriebenen Ausführungsformen stellen zahlreiche Vorteile und technische Wirkungen dar. Die Ausführungsformen verbessern durch dynamisches Anpassen oder Einstellen der Kriterien, nach denen derartige Systeme Warnungen erzeugen und/oder Ausweichmanöver vorschreiben, aktuelle V2X- und/oder andere Kommunikationssysteme. Die Ausführungsformen stellen z. B. ein adaptives V2X-Kommunikationssystem bereit, das effektiv auf Straßenbedingungen reagieren und sich adaptiv an verschiedene Situationen anpassen, präzise Warnungen bereitstellen und das Fahrerlebnis verbessern kann.
Viele V2X-Sicherheitsanwendungen sind z. B. für verschiedene Szenarien, wie z. B. das Fahren auf einer Straße mit Kurve und/oder einer Straße mit variabler Breite oder das Fahren auf einer derartigen Straße in einem Bereich mit niedriger Geschwindigkeit und/oder einem Staubereich, nicht flexibel genug. Vorgegebene Parameterwerte (Referenzparameterwerte) der V2X-Anwendung können zu falschen Warnungen und dem Ausfall von Warnungen führen, wodurch das Fahrerlebnis negativ beeinflusst wird. Die hier beschriebenen Ausführungsformen gehen derartige Probleme durch Bereitstellen eines adaptiven Systems und Verfahrens an, die die Kriterien zum Erzeugen genauerer und relevanterer Warnungen dynamisch einstellen können.
1 zeigt eine Ausführungsform eines Kraftfahrzeugs 10, das eine Karosserie 12 enthält, die wenigstens teilweise einen Insassenraum 14 definiert. Die Karosserie 12 enthält außerdem verschiedene Fahrzeugteilsysteme einschließlich eines Kraftmaschinensystems 16 (z. B. Verbrennung, elektrisch oder hybrid) und anderer Teilsysteme, um die Funktionen des Kraftmaschinensystems 16 und anderer Fahrzeugkomponenten, wie z. B. eines Bremsteilsystems, eines Lenkteilsystems, eines Kraftstoffeinspritzteilsystems, eines Abgasteilsystems und anderer, zu unterstützen.
Das Fahrzeug 10 enthält außerdem ein Überwachungssystem 18, das verschiedene Sensoren zum Detektieren von Objekten, Merkmalen und Bedingungen in einer Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs 10 enthält. Das Fahrzeug 10 enthält z. B. eine oder mehrere optische Kameras 20, die konfiguriert sind, Bilder, wie z. B. Farbbilder (RGB), aufzunehmen. Die Bilder können Standbilder oder Videobilder sein. Außerdem können eine oder mehrere Radaranordnungen 22 im Fahrzeug 10 enthalten sein. Andere Beispiele der Sensoren sind Lidaranordnungen oder -systeme.
Eine Ausführungsform des Fahrzeugs 10 enthält Vorrichtungen und/oder Systeme zum Kommunizieren mit anderen Fahrzeugen und/oder Objekten außerhalb des Fahrzeugs. Das Fahrzeug 10 enthält z. B. ein Kommunikationssystem mit einer Telematikeinheit 24 oder einer anderen geeigneten Vorrichtung, die eine Antenne oder einen anderen Sender/Empfänger zum Kommunizieren mit einem Netz 26 enthält.
Das Netz 26 repräsentiert irgendeines oder eine Kombination verschiedener Typen geeigneter Kommunikationsnetze, wie z. B. öffentlicher Netze (z. B. des Internets), privater Netze, drahtloser Netze, Zellennetze oder irgendwelcher anderer geeigneter privater und/oder öffentlicher Netze. Ferner kann das Netz 26 irgendeinen ihm zugeordneten geeigneten Kommunikationsbereich aufweisen, der z. B. globale Netze (z. B. das Internet), Stadtbereichsnetze (MANs), Weitbereichsnetze (WANs), lokale Netze (LANs) oder persönliche Bereichsnetze (PANs) enthalten kann. Das Netz 26 kann über jede geeignete Kommunikationsmodalität, wie z. B. drahtlose Kurzstrecken-, Hochfrequenz-, Satellitenkommunikation oder eine Kombination davon, kommunizieren.
In einer Ausführungsform ist das Netz als ein Kommunikationsnetz konfiguriert, das es verschiedenen Fahrzeugen und/oder Objekten (z. B. straßenseitigen Einheiten, Servern, Mobilvorrichtungen, Mobilfunktürmen, GPS-Einheiten usw.) ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Eine derartige Kommunikation kann dem Übertragen von Informationen (z. B. Verkehrsbedingungen, Straßenbedingungen, Merkmalen in einer Umgebung usw.) und/oder Warnungen dienen.
In einer Ausführungsform ist das Netz 26 ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und/oder Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Netz. Das Netz 26 ermöglicht die Kommunikation zwischen dem Fahrzeug 10 und verschiedenen anderen Fahrzeugen und Objekten oder Entitäten und stellt ein Kommunikationsprotokoll bereit, das steuert, wann und unter welchen Bedingungen eine Warnung bereitgestellt werden soll. Ein Objekt kann als ein Knoten im Netz betrachtet werden und kann irgendein Fahrzeug, irgendeine Vorrichtung, irgendeine Verarbeitungseinheit, irgendeine straßenseitige Einheit oder irgendeine andere Entität sein, die über das Netz kommunizieren kann.
Das V2X-Netz kann verschiedene Kommunikationen umfassen, wie z. B. eine Fahrzeug-zu-Infrastruktur- (V2I-), Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-), Fahrzeug-zu-Fußgänger- (V2P-) und/oder Fahrzeug-zu-Netz- (V2G-) Kommunikation. Gemeinsam können diese als V2X-Kommunikation bezeichnet werden, die die Übertragung von Informationen vom Fahrzeug 10 zu jeder anderen geeigneten Entität ermöglicht. Ein Verarbeitungssystem des Fahrzeugs 10 (oder ein Verarbeitungssystem in Verbindung mit dem Fahrzeug 10, wie z. B. eine Mobilvorrichtung) kann mit einem oder mehreren verschiedenen Software-Programmen oder -Anwendungen (die gemeinsam als eine V2X-Anwendung bezeichnet werden) ausgestattet sein, die Protokolle für die V2X-Kommunikationen enthalten, um Sicherheitsmeldungen, Wartungsmeldungen, Fahrzeugstatusmeldungen und dergleichen zu senden und/oder zu empfangen.
Das Netz 26 ist z. B. als wenigstens ein Teil eines V2X-Netzes konfiguriert, das es der Telematikeinheit 24 ermöglicht, mit Knoten in Form von anderen Fahrzeugen 28, straßenseitigen Einheiten 30 und/oder Vorrichtungen 32 (z. B. Servern, Mobilvorrichtungen usw.) zu kommunizieren.
Die Kameras 20 und/oder Radaranordnungen 22, die Telematikeinheit 24 und/oder andere Verarbeitungsvorrichtungen (z. B. ein oder mehrere Fahrzeugsteuereinheiten 34) können mit einer oder mehreren Verarbeitungsvorrichtungen, wie z. B. einem bordinternen Verarbeitungssystem 40, das eine Verarbeitungsvorrichtung 42 und eine Anwenderschnittstelle 44 enthält, kommunizieren. Die Anwenderschnittstelle 44 kann einen Berührungsschirm, ein Spracherkennungssystem und/oder verschiedene Schaltflächen enthalten, um es einem Anwender zu ermöglichen, mit den Merkmalen des Fahrzeugs 10 in Wechselwirkung zu treten, und kann verwendet werden, einem Anwender eine Warnung zu präsentieren. Die Anwenderschnittstelle 44 kann konfiguriert sein, mit dem Anwender über visuelle Kommunikationen (z. B. Text und/oder graphische Anzeigen), taktile Kommunikationen oder Warnungen (z. B. Schwingung) und/oder akustische Kommunikationen in Wechselwirkung zu treten.
Zusätzlich zur Anwenderschnittstelle 44 kann das Fahrzeug 10 andere Typen von Anzeigen und/oder andere Vorrichtungen enthalten, die mit einem Anwender in Wechselwirkung treten und/oder ihm Informationen vermitteln können. Das Fahrzeug 10 kann z. B. einen Anzeigeschirm (z. B. einen Vollanzeigespiegel oder FDM) enthalten, der in einen Rückspiegel 46 und/oder einen oder mehrere Seitenspiegel 48 eingearbeitet ist. In einer Ausführungsform enthält das Fahrzeug 10 eine oder mehrere Head-up-Anzeigen (HUDs). Andere Vorrichtungen, die eingearbeitet sein können, enthalten Kontrollleuchten, haptische Vorrichtungen, Innenbeleuchtung, auditorische Kommunikationsvorrichtungen und andere. Jede Kombination der verschiedenen Schnittstellen und der Vorrichtung kann verwendet werden, um einem Anwender Warnungen zu präsentieren.
2 veranschaulicht Aspekte einer Ausführungsform eines Computersystems 50, das mit einem Fahrzeugsystem in Verbindung steht oder ein Teil davon ist und das verschiedene Aspekte der hier beschriebenen Ausführungsformen ausführen kann. Das Computersystem 50 enthält wenigstens eine Verarbeitungsvorrichtung 52, die im Allgemeinen einen oder mehrere Prozessoren enthält, zum Ausführen der Aspekte der hier beschriebenen Verfahren. Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann in das Fahrzeug 10 integriert sein, z. B. als die bordinterne Verarbeitungsvorrichtung 42, oder kann eine vom Fahrzeug 10 getrennte Verarbeitungsvorrichtung sein, wie z. B. ein Server, ein Personalcomputer oder eine Mobilvorrichtung (z. B. ein Smartphone oder ein Tablet). Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann z. B. Teil einer oder mehrerer Kraftmaschinen-Steuereinheiten (ECU), eines oder mehrerer Fahrzeugsteuermodule, einer Cloud-Computing-Vorrichtung, eines Satellitenkommunikationssystems des Fahrzeugs, eines Netzes, wie z. B. des V2X-Netzes, und/oder anderer sein oder mit diesen in Verbindung stehen. Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann konfiguriert sein, die hier beschriebenen Modellierungs-, Analyse- und Kommunikationsverfahren auszuführen, und kann außerdem Funktionen bezüglich der Steuerung verschiedener Fahrzeugteilsysteme ausführen.
Die Komponenten des Computersystems 50 enthalten die Verarbeitungsvorrichtung 52 (wie z. B. einen oder mehrere Prozessoren oder eine oder mehrere Verarbeitungseinheiten), einen Systemspeicher 54 und einen Bus 56, der verschiedene Systemkomponenten einschließlich des Systemspeichers 54 an die Verarbeitungsvorrichtung 52 koppelt. Der Systemspeicher 54 kann verschiedene für Computersysteme lesbaren Medien enthalten. Derartige Medien können irgendwelche verfügbaren Medien sein, auf die die Verarbeitungsvorrichtung 52 zugreifen kann, und enthalten sowohl flüchtige und nichtflüchtige Medien als auch abnehmbare und nicht abnehmbare Medien.
Der Systemspeicher 54 enthält z. B. einen nichtflüchtigen Speicher 58, wie z. B. ein Festplattenlaufwerk, und kann außerdem einen flüchtigen Speicher 60, wie z. B. einen Schreib-Lese-Speicher (RAM) und/oder einen Cache-Speicher, enthalten. Das Computersystem 50 kann ferner andere abnehmbare/nicht abnehmbare, flüchtige/nichtflüchtige Computersystem-Speichermedien enthalten.
Der Systemspeicher 54 kann wenigstens ein Programmprodukt mit einem Satz (z. B. wenigstens einem) von Programmmodulen enthalten, die konfiguriert sind, die Funktionen der hier beschriebenen Ausführungsformen auszuführen. Der Systemspeicher 54 speichert z. B. verschiedene Programmmodule, die im Allgemeinen die Funktionen und/oder Methodologien der hier beschriebenen Ausführungsformen ausführen. Ein Überwachungsmodul (eine Überwachungseinheit) 62 kann enthalten sein, um die Funktionen bezüglich des Erfassens und Verarbeitens von Sensordaten und des Detektierens verschiedener Merkmale in einer Umgebung auszuführen. Ein Einstellmodul (eine Einstelleinheit) 64 kann zum Trainieren und Warten von Modellen und zum Anwenden von Eingabedaten auf Modelle enthalten sein, um Kriterien zum Erzeugen von Warnungen und/oder Kommunikationen zu steuern oder einzustellen. Ein Verarbeitungsmodul (eine Verarbeitungseinheit), wie z. B. eine Kommunikationseinheit 66, kann vorgesehen sein, um basierend auf den eingestellten Kriterien Warnungs- und Kommunikationsentscheidungen zu treffen.
Der Systemspeicher 54 kann außerdem verschiedene Datenstrukturen 68, wie z. B. Datendateien oder andere Strukturen, und Modelle zum Ausführen der hier beschriebenen Verfahren speichern. Der Begriff „Modul“, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf eine Verarbeitungsschaltungsanordnung, die eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam benutzt, dediziert oder Gruppe) und einen Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmware-Programme ausführt, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten, die die beschriebene Funktionalität bereitstellen, enthalten kann.
Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann außerdem mit einer oder mehreren externen Vorrichtungen 70, wie z. B. einer Tastatur, einer Zeigevorrichtung und/oder irgendwelchen Vorrichtungen (z. B. einer Netzkarte, einem Modem usw.), kommunizieren, die es der Verarbeitungsvorrichtung 52 ermöglichen, mit einer oder mehreren anderen Rechenvorrichtungen zu kommunizieren. Zusätzlich kann die Verarbeitungsvorrichtung 52 mit einer oder mehreren Vorrichtungen, wie z. B. den Kameras 20 und den Radaranordnungen 22, kommunizieren. Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann außerdem mit anderen Vorrichtungen kommunizieren, die im Zusammenhang mit den hier beschriebenen Verfahren verwendet werden können, wie z. B. einer Vorrichtung 72 eines globalen Positionierungssystems (GPS-Vorrichtung) und Fahrzeugsteuervorrichtungen oder -systemen 74 (z. B. zur Fahrerunterstützung und/oder autonomen Fahrzeugsteuerung). Die Kommunikation mit verschiedenen Vorrichtungen kann über die Eingabe/Ausgabe- (E/A-) Schnittstellen 76 und 78 stattfinden.
Die Verarbeitungsvorrichtung 52 kann außerdem über einen Netzadapter 82 mit einem oder mehreren Netzen 80, wie z. B. einem lokalen Netz (LAN), einem allgemeinen Weitbereichsnetz (WAN) und/oder einem öffentlichen Netz (z. B. dem Internet), kommunizieren. Das Netz 80 ist z. B. ein V2X-Netz, durch das das Computersystem 50 mit verschiedenen Fahrzeugen und Objekten kommunizieren kann.
Es sollte erkannt werden, dass, obwohl die nicht gezeigt ist, andere Hardware- und/oder Software-Komponenten im Zusammenhang mit dem Computersystem 50 verwendet werden könnten. Beispiele enthalten, sind aber nicht eingeschränkt auf: Mikrocodes, Vorrichtungstreiber, redundante Verarbeitungseinheiten, externe Plattenlaufwerksanordnungen, RAID-Systeme und Datenarchivierungssysteme usw.
Eine Ausführungsform einer Verarbeitungsvorrichtung oder eines Verarbeitungssystems (z. B. der bordinterne Prozessor 42 und/oder das Computersystem 50) ist konfiguriert, Daten bezüglich der Merkmale einer Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs 10 zu erfassen. Die Fahrzeugumgebung enthält verschiedene Merkmale eines umgebenden Bereichs, wie z. B. Straßen, Verkehrssteuermerkmale, Strukturen, andere Fahrzeuge, Fußgänger und/oder andere Objekte. Die Daten bezüglich der Umgebung können außerdem von Kartendaten (z. B. einem Kartendienst), anderen Fahrzeugen und Objekten (z. B. straßenseitigen Einheiten, durch Fußgänger gehaltene Mobilvorrichtungen usw.) und/oder irgendeiner anderen geeigneten Informationsquelle erfasst werden.
Basierend auf den erfassten Daten bestimmt die Verarbeitungsvorrichtung, ob eine Bedingung vorhanden ist, die ein Verhalten, eine Reaktion oder eine Änderung des Fahrzeugbetriebs auslösen oder potentiell auslösen würde. Falls eine derartige Bedingung vorhanden ist, führt die Verarbeitungsvorrichtung eine Handlung aus, die das Erzeugen und Darstellen einer Warnung für einen Anwender, das Übertragen einer Warnmeldung und/oder das Steuern des Fahrzeugbetriebs enthalten kann. Die Warnung oder die Warnmeldung kann zusätzliche Informationen, wie z. B. eine Beschreibung oder Darstellung der Bedingung, enthalten. In einer Ausführungsform wird die Handlung basierend auf einem Modell des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz ausgelöst, das konfiguriert ist, eine Bedingung mit der Erzeugung und/oder Übertragung einer Warnung oder einer anderen Handlung zu korrelieren.
Wie oben angegeben worden ist, kann das Fahrzeug 10 Teil eines V2X-Netzes sein, das irgendeine Anzahl von Objekten und/oder Fahrzeugen als Knoten im Netz enthalten kann und nicht auf irgendeine spezifische Konfiguration oder irgendeine spezifische Anzahl oder irgendeinen spezifischen Typ von Objekten eingeschränkt ist. Die Kommunikationen über ein V2X-Netz sind durch ein oder mehrere Kommunikationsprotokolle gesteuert. Die Kommunikation über ein V2X-Netz kann z. B. durch das Partnerschaftsprojekt der 3. Generation (3GPP) als vier Typen von Kommunikation aufweisend definiert sein: Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V), Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V21), Fahrzeug-zu-Netz (V2N) und Fahrzeug-zu-Fußgänger (V2P). Die V2V- und V2P-Kommunikationen basieren typischerweise auf Rundsendungen zwischen Fahrzeugen oder zwischen Fahrzeugen und gefährdeten Straßenbenutzern (z. B. Fußgängern und Radfahrern). Die V21-Kommunikation wird typischerweise zwischen einem Fahrzeug und einer straßenseitigen Einheit, die als Teil einer Infrastruktur installiert ist, die als eine Verkehrssteuervorrichtung oder als ein Weiterleitungsknoten (z. B. Repeater), der die Reichweite der V2X-Kommunikationen erweitert, verwendet werden kann, ausgeführt. Die V2N-Kommunikation wird typischerweise zwischen einem Fahrzeug und einem V2X-Anwendungs-Server, wie z. B. einem Server in einem 4G/5G-Netz, für Verkehrsoperationen ausgeführt.
Eine Kommunikationsvorrichtung in einem V2X-fähigen Fahrzeug kann Kommunikationen dedizierter Nahbereichskommunikationen (DSRC-Kommunikationen) implementieren. Die DSRC ist eine Familie von Standards, die entworfen sind, um die V2X-Kommunikationen zu unterstützen, und kann außerdem als WAVE bezeichnet werden und ist in den Standards des Instituts der Elektro- und Elektronikingenieure (IEEE-Standards) 1609 und 802.11 p definiert. Die hier offenbarten Implementierungen sind jedoch nicht auf DSRC/WAVE eingeschränkt und können andere Kommunikationsprotokolle verwenden.
Ein V2X-fähiges Fahrzeug kann konfiguriert sein, Nachrichten in verschiedenen Formaten zu senden und zu empfangen, wie sie durch V2X-Kommunikationsprotokolle definiert sind. Wie hier beschrieben ist, kann eine durch ein Fahrzeug übertragene Nachricht eine Nachricht enthalten, die ein Format aufweist, wie es durch ein V2X-Protokoll vorgeschrieben ist, ist aber nicht so eingeschränkt und kann irgendein geeignetes Format aufweisen.
Das Fahrzeug 10 kann z. B. Nachrichten übertragen, die als kooperative Erkenntnisnachrichten (CAM) oder grundlegende Sicherheitsnachrichten (BSM) und dezentralisierte Umweltbenachrichtigungsnachrichten (DENM) bekannt sind. Auf die straßenseitige Infrastruktur bezogene Nachrichten enthalten Signalphasen- und Zeitsteuerungsnachrichten (SPAT), fahrzeuginterne Informationsnachrichten (IVI) und Dienstanforderungsnachrichten (SRM).
Eine BSM ist ein repräsentativer Nachrichtentyp der V2V-Kommunikation, der Informationen, wie z. B. eine Fahrzeuggröße, eine Position, einen Steuerkurs, eine Beschleunigung und einen Bremssystemstatus, enthält. Zusätzlich kann eine BSM Informationen, wie z. B. Fahrzeugtyp, -beschreibung und -identifikation, enthalten. Andere Typen von Nachrichten enthalten Reisender-Informationsnachrichten (TIM), die verwendet werden, um Informationen hinsichtlich verschiedener Verkehrsbedingungen zu übermitteln, und MAP-Nachrichten zum Bereitstellen geometrischer Daten über Kreuzungen und Straßenfahrspuren. Die SPAT-Nachrichten werden verwendet, um Signal- und Phasenzeitsteuerungsdaten für Kreuzungen bereitzustellen, und können mit MAP-Meldungen verknüpft werden, um Stra-ßeneinzelheiten zu übermitteln. Das Fahrzeug 10 kann irgendeines der obigen Nachrichtenformate verwenden, um Warnungen für Netzobjekte bereitzustellen.
Die 3-5 zeigen Aspekte von Ausführungsformen von Verfahren zum Kommunizieren mit Objekten in einem Netz, zum Trainieren und Verwenden von Modellen und/oder zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs. Die Verfahren werden im Zusammenhang mit dem Fahrzeug 10 nach 1 und einer Verarbeitungsvorrichtung, die z. B. das Computersystem 50, der bordinterne Prozessor 42, eine Fahrzeugsteuereinheit, eine Mobilvorrichtung oder eine Kombination davon (oder darin enthalten) sein kann, erörtert. Es wird angegeben, dass die Verfahren nicht so eingeschränkt sind und durch jede geeignete Verarbeitungsvorrichtung oder jedes geeignete Verarbeitungssystem oder eine Kombination von Verarbeitungsvorrichtungen oder -systemen ausgeführt werden können.
3 veranschaulicht eine Ausführungsform eines Verfahrens 90 zum Kommunizieren mit Objekten in einem Netz und/oder zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs. Das Verfahren 90 wird im Zusammenhang mit den Blöcken 91-94 erörtert. Das Verfahren 90 ist nicht auf die Anzahl oder Reihenfolge der Schritte darin eingeschränkt, da einige durch die Blöcke 91-94 repräsentierte Schritte in einer anderen Reihenfolge als der im Folgenden beschriebenen ausgeführt werden können oder weniger als alle Schritte ausgeführt werden können.
Im Block 91 erfasst die Verarbeitungsvorrichtung Sensordaten und schätzt eine oder mehrere Bedingungen der Fahrzeugumgebung. Die Sensordaten können verwendet werden, um Merkmale und Objekte in der Nähe des Fahrzeugs 10, Merkmale einer Straße, eine Straßenbedingung, den Verkehrsfluss und/oder anderes zu detektieren. Zusätzlich kann die Verarbeitungsvorrichtung Informationen aus anderen Quellen empfangen, die verwendet werden, um Bedingungen zu bestimmen, wie z. B. Kartendaten, Kommunikationen von anderen Fahrzeugen und Objekten, Informationen in einer Datenbank und andere.
Basierend auf den obigen Informationen werden eine oder mehrere Bedingungen identifiziert oder bestimmt. Beispiele der Bedingungen enthalten Straßenbedingungen, wie z. B. eine Krümmung, eine Breite, eine Fahrspurgröße, eine Straßenoberfläche und andere. Die Bedingungen können sich außerdem auf Objekte in der Umgebung beziehen, wie z. B. den Ort und/oder die Nähe anderer Fahrzeuge. Die Bedingungen können z. B. den Verkehrsfluss, das Verkehrsaufkommen, eine Geschwindigkeitsbegrenzung, eine Bevölkerungs- und/oder Objektdichte (z. B. überfülltes Gebiet) und einen Gebietstyp (z. B. städtisch, ländlich, Wohngebiet usw.) enthalten. Die Bedingungen können die Fahrzeugdynamik, wie z. B. die Geschwindigkeit und den Steuerkurs, enthalten und können außerdem Anwenderinformationen, wie z. B. die Aufmerksamkeit des Anwenders, enthalten. Eine „Bedingung“ kann irgendeine der obigen einzelnen Bedingungen oder eine Kombination mehrerer Bedingungen enthalten.
Das Fahrzeug 10 bestimmt als ein Beispiel basierend auf den Sensordaten die Krümmung und die Breite eines Segments oder einer Länge einer Straße in der Nähe des Fahrzeugs 10 und detektiert außerdem sowohl die Anwesenheit anderer Fahrzeuge (über die Sensordaten und/oder basierend auf Informationen von anderen Fahrzeugen) als auch den Abstand zwischen dem Fahrzeug 10 und anderen Fahrzeugen. Außerdem bestimmt das Fahrzeug 10 den Straßentyp (z. B. Ort, Fernverkehrsstraße, unbefestigte Straße usw.) und die Geschwindigkeitsbegrenzung der Straße. Sowohl diese Informationen als auch optional zusätzliche Informationen, wie z. B. Kartendaten, werden verwendet, um die Gesamtbedingung zu bestimmen.
Im Block 92 werden eine oder mehrere Bedingungen in ein Modell des maschinellen Lernens eingegeben. Das Modell des maschinellen Lernens kann irgendeiner von verschiedenen Typen sein und unter Verwendung eines oder mehrerer Algorithmen des maschinellen Lernens erzeugt und/oder aktualisiert werden. Beispiele derartiger Algorithmen enthalten tiefes Lernen, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, Multi-Task-Lernen und andere. Beispiele der Modelle des maschinellen Lernens enthalten Klassifikatoren, neuronale Netze, Regressionsmodelle und andere. In einem Beispiel ist das Modell des maschinellen Lernens ein tiefes neuronales Netz (DNN), wie z. B. ein Netzmodell eines langen Kurzzeitgedächtnisses (LSTM-Netzmodell).
Das Modell bestimmt basierend auf der Bedingung, ob eine Warnung erzeugt werden sollte und/oder ob eine andere Handlung ausgeführt werden sollte. Eine Bedingung kann einem oder mehreren entsprechenden Parametern zugeordnet sein, durch die das V2X-Netz typischerweise bestimmt, ob eine Warnung erzeugt werden sollte. Wenn ein Parameter (der hier als ein Warnparameter bezeichnet wird) einer gegebenen Bedingung entspricht, dann wird eine Warnung erzeugt, falls ein Wert des Parameters mit einem Referenzparameterwert übereinstimmt. Ein Parameter „stimmt“ mit einem Referenzwert „überein“, falls sich der Parameter innerhalb eines ausgewählten Wertebereichs befindet, einen Schwellenwert übersteigt, unter einen Schwellenwert fällt oder anderweitig den durch den Referenzwert festgesetzten Kriterien entspricht. In einer Ausführungsform schreibt die V2X-Anwendung des Fahrzeugs einen Satz vorgegebener oder vorgewählter Referenzparameterwerte vor. Die V2X-Anwendung schreibt z. B. einen Referenzwert für die Fahrzeuggeschwindigkeit (z. B. für eine Bedingung, wie z. B. hohe Verkehrsdichte) vor, so dass eine Warnung erzeugt wird, falls die Fahrzeuggeschwindigkeit mit dem Referenzwert übereinstimmt (z. B. ihm entspricht oder ihn übersteigt).
In einer Ausführungsform ist das Modell konfiguriert, jede Bedingung mit einem Warnparameter (oder -parametern) zu korrelieren und außerdem jede Bedingung mit einem Referenzwert des Parameters, wie er durch das Modell bestimmt wird, zu korrelieren. Falls sich der modellierte Referenzparameter von dem vorgewählten Referenzparameter unterscheidet, stellt das Modell den vorgewählten Referenzparameter entsprechend ein. Ein „Referenzparameterwert“ kann ein Einzelwert, ein Schwellenwert, ein Sollbereich oder irgendein anderer Wert sein. Folglich ist der Parameterpegel, bei dem eine Warnung bereitgestellt wird, variabel und an spezifische Bedingungen angepasst.
Falls der Warnparameter z. B. die Fahrzeuggeschwindigkeit ist, kann das Geschwindigkeitsniveau, bei dem eine Warnung erzeugt (oder eine Maßnahme ergriffen) wird, für Straßensegmente mit unterschiedlichen Krümmungen unterschiedlich sein oder für Straßensegmente mit unterschiedlichen Breiten unterschiedlich sein. Zusätzlich kann das Geschwindigkeitsniveau für ein Straßensegment unterschiedlich sein, wenn sich die Verkehrsdichte ändert. Das Geschwindigkeitsniveau, bei dem eine Warnung erzeugt werden sollte, wird über das Modell dynamisch eingestellt, wenn sich die Bedingungen ergeben oder ändern.
Im Block 93 empfängt die Verarbeitungsvorrichtung eine Ausgabe vom Modell, die angibt, ob eine Warnung erzeugt werden sollte. Falls die Ausgabe angibt, dass eine Warnung erzeugt werden sollte, erzeugt das Fahrzeug 10 eine Warnung in der Form einer Benachrichtigung für einen Anwender und/oder als eine Nachricht, die zu anderen Fahrzeugen und Objekten übertragen wird. Die Meldung kann irgendeines der oben erörterten Formate verwenden und kann vorkonfigurierte Meldungen, wie z. B. eine Vorwärtskollisionswarnung (FCW), die Warnung vor dem toten Winkel und irgendeine andere geeignete Meldung, verwenden.
Im Block 94 können zusätzlich zum Erzeugen einer Warnung (oder anstelle des Erzeugens einer Warnung) eine oder mehrere Maßnahmen ergriffen werden. Der Betrieb des Fahrzeugs kann z. B. gesteuert werden, um ein Ausweichmanöver auszuführen oder um die Fahrzeuggeschwindigkeit zu begrenzen.
Die Verfahren können außerdem ein Training des Modells unter Verwendung von Trainingsdaten in der Form von gesammelten Straßenbedingungen und/oder Bereichsbedingungen enthalten. Die Trainingsdaten enthalten in einer Ausführungsform Parameter, die durch das Netz (z. B. über eine Sicherheitsanwendung oder eine V2X-Anwendung) verwendet werden, um die Erzeugung oder Übertragung einer Warnung zu veranlassen. Die Parameter können z. B. jene sein, die durch das V2X-Netz verwendet werden, um eine Warnung an einen Anwender und/oder an ein weiteres Objekt im V2X-Netz auszulösen.
4 veranschaulicht ein Verfahren 100 zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens. Das Verfahren 100 wird im Zusammenhang mit den Blöcken 101-103 erörtert, ist jedoch nicht auf die Anzahl oder die Reihenfolge der Schritte darin eingeschränkt.
Im Block 101 werden Trainingsdaten gesammelt, die Daten, die sich auf abgetastete Objekte und Bedingungen beziehen, zuvor vorhandene Daten, die von anderen Fahrzeugen gesammelt wurden, und/oder andere Informationen, die verschiedene Bedingungen beschreiben, enthalten. Die Daten können verschiedene Bedingungen und zugeordnete Warnparameter enthalten. Die Trainingsdaten enthalten z. B. Warnparameter (z. B. V2X-Parameter) und die Werte der Parameter, die unter den durch die Trainingsdaten dargestellten Bedingungen verwendet werden.
Im Block 102 werden die Trainingsdaten auf das Modell angewendet und lernt das Modell die gewünschten oder optimalen Referenzwerte der Warnparameter (d. h., den Wert (die Werte) der Parameter, der (die) eine Warnung auslöst (auslösen)). Im Block 103 gibt das Modell die Bedingungen und die zugeordneten optimierten Parameter aus. Die Modellausgaben können an irgendeinem geeigneten Ort und in irgendeiner geeigneten Datenstruktur, wie z. B. einer Nachschlagetabelle (LUT), gespeichert werden.
5 ist ein Blockschaltplan, der eine Ausführungsform eines Verfahrens 120 zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens und zum dynamischen Erzeugen von Warnungen oder Meldungen in einem V2X-Netz zeigt. Das Verfahren 120 wird im Zusammenhang mit den Blöcken 121-130 erörtert. Das Verfahren 120 ist nicht auf die Anzahl oder die Reihenfolge der Schritte darin eingeschränkt, da einige durch die Blöcke 121-130 dargestellte Schritte in einer anderen als der im Folgenden beschriebenen Reihenfolge ausgeführt werden können oder weniger als alle Schritte ausgeführt werden können.
Das Verfahren 120 wird im Zusammenhang mit einem Beispiel eines Szenarios oder einer Bedingung erörtert, für die eine Warnung erzeugt werden kann, wie in 6 gezeigt ist. Dieses Szenario ist für Veranschaulichungszwecke bereitgestellt und ist nicht vorgesehen, einschränkend zu sein.
In dem Szenario nach 6 ist ein Bereich 140 gezeigt, der ein Straßensegment 142, das die Fahrspuren 142a und 142b enthält, und mehrere darauf fahrende Fahrzeuge enthält. Die Fahrzeuge enthalten ein Ego-Fahrzeug 144 und die Fahrzeuge 146 und 148, die vor dem Ego-Fahrzeug 144 fahren. Das Straßensegment 142 weist eine Krümmung auf, wobei die Fahrspur 142a und/oder 142b eine variable Breite aufweist, die sich entlang der Fahrtrichtung verengt (wie durch die sich von jedem Fahrzeug erstreckenden Pfeile angezeigt ist).
In einem typischen V2X-System berücksichtigt das Ego-Fahrzeug 144 den Steuerkurs und die Trajektorie des Ego-Fahrzeugs 144 und anderer Fahrzeuge, wie z. B. des Fahrzeugs 146, wobei es aber die Straßenkrümmung oder die Variationen der Straßenkrümmung oder -breite nicht berücksichtigt. Im Ergebnis nimmt das Ego-Fahrzeug 144 an, dass die Fahrspuren eine konstante Breite aufweisen, wobei es eine gerade Trajektorie voraus überwacht, die durch die Linien 150 bezeichnet ist. In einem derartigen System wird keine Warnung ausgelöst, selbst wenn die Krümmung der Straße bekannt ist, da das Leitfahrzeug 148 nicht als in derselben Fahrspur wie das Ego-Fahrzeug 144 befindlich betrachtet wird. Im Gegensatz berücksichtigt das Verfahren 120 die Krümmung, wobei es den V2X-Parameter oder die V2X-Parameter optimieren kann, die einer Bedingung oder den Bedingungen bezüglich dieses Szenarios zugeordnet sind.
Das Verfahren 120 enthält zwei Phasen. Eine Trainingsphase ist durch die Blöcke 121-126 dargestellt, während eine Ausführungsphase durch die Blöcke 127-130 dargestellt ist. Das Verfahren 120 kann beide Phasen oder eine der Phasen enthalten. Die Trainingsphase wird so beschrieben, dass sie durch eine Verarbeitungsvorrichtung an irgendeinem geeigneten Ort ausgeführt wird, ob im Fahrzeug 144 oder anderswo. Die Ausführungsphase wird so beschrieben, dass sie durch einen Fahrzeugprozessor ausgeführt wird.
Im Block 121 werden während der Trainingsphase Trainingsdaten gesammelt, die Straßenmerkmale und andere Aspekte einer Umgebung angeben, wie z. B. eine Straßenkrümmung, eine Breitenvariante, Verkehrsinformationen, Bereichsinformationen, das Vorhandensein von Objekten und gefährdeten Straßenbenutzern, Karteninformationen und/oder andere Informationen. Optional kann die Verarbeitungsvorrichtung im Block 122 Merkmale in eine vorhandene Kartenanwendung, z. B. als eine neue Karte oder als eine neue Schicht auf einer vorhandenen Karte, eingeben.
Im Block 123 werden Trainingsdaten, die die Verteilung des Verkehrsflusses bezüglich der Straßenbedingungen angeben, z. B. von einer Kartenanwendung, Sensoren in einem Fahrzeug und/oder Informationen von anderen Fahrzeugen, erfasst. Die Verkehrsflussverteilung enthält z. B. den Abstand zwischen den Fahrzeugen, die Fahrspur jedes Fahrzeugs und den Steuerkurs jedes Fahrzeugs. Die Kombination aus Straßenmerkmalen und Verkehrsflussverteilung kann als eine „Bedingung“ betrachtet werden, die mit einem Warnparameter (z. B. der Geschwindigkeit eines Ego-Fahrzeugs und/oder der Nähe zu anderen Fahrzeugen) korreliert ist.
Im Block 124 führt die Verarbeitungsvorrichtung für eine gegebene Bedingung eine Feinabstimmung des Warnparameters aus, so dass der Referenzwert des Warnparameters an die durch die Trainingsdaten bereitgestellte Bedingung angepasst oder optimiert wird. Die Verarbeitungsvorrichtung bestimmt basierend auf der Bedingung, ob eine Warnung ausgegeben werden sollte. Falls z. B. der Parameter die Fahrzeuggeschwindigkeit ist, wird der Referenzwert (d. h., die Referenzgeschwindigkeit) als ein Geschwindigkeitsbereich oder eine Schwellengeschwindigkeit ausgewählt.
Falls sich z. B. ein Straßensegment in einem überfüllten Gebiet befindet, wird der Schwellenwert der Fahrzeuggeschwindigkeit auf einen niedrigeren Wert (im Vergleich zu einem Standardreferenzwert, der durch ein V2X-Netz vorgeschrieben ist) abgestimmt, um eine Warnung bei niedrigeren Geschwindigkeiten auszulösen.
Im Block 125 werden Trainingsdaten, die jede Bedingung und ihren zugeordneten Referenzparameterwert enthalten, in ein Modell des maschinellen Lernens, wie z. B. in ein tiefes neuronales Netz (DNN) und ein LSTM-Netz, eingegeben. Das Modell wird z. B. über eine adaptive Regression der Parameterwerte trainiert. Im Block 126 kann das Modell lokal oder entfernt (z. B. in einer Modelldatenbank) gespeichert werden.
Im Block 127 beginnt die Ausführungsphase während des Betriebs des Fahrzeugs 144. Es werden z. B. die Sensordaten von dem Ego-Fahrzeug 144 und/oder andere lokale Informationen (z. B. von den anderen Fahrzeugen 146 und 148 übertragene Informationen) erfasst und mit einer vorhandenen Karte verglichen.
Im Block 128 werden Bedingungsinformationen aus den erfassten Daten und Informationen für die aktuelle Fahrsituation extrahiert. Es werden z. B. die Straßenmerkmale, die eine Straßenkrümmung, Fahrspurinformationen und eine Straßenbreite enthalten, bestimmt. Die Krümmung und die Breite vor dem Ego-Fahrzeug 144 können aus den von den Fahrzeugen 146 und 148 übertragenen Straßeninformationen erfasst werden. Zusätzlich werden die Verkehrsflussinformationen in der aktuellen Situation erfasst.
Im Block 129 wird auf das Modell zugegriffen (es z. B. aus einer Datenbank wiedergewonnen) und wird die aktuelle Bedingung in das Modell eingegeben. Falls die aktuelle Bedingung mit einer bereits durch das Modell bewerteten Bedingung übereinstimmt, wird der eingestellte oder optimierte Referenzwert für den Parameter (z. B. die Geschwindigkeit) wiedergewonnen. Fehlerfälle (Bedingungen, denen das Modell vorher nicht begegnet ist) können als Trainingsdaten für das weitere Lernen zum Modell rückgekoppelt werden.
Im Block 130 wird der optimierte Referenzwert mit dem aktuellen Parameterwert (z. B. der Fahrzeuggeschwindigkeit) verglichen. Falls die aktuelle Geschwindigkeit mit dem optimierten Referenzwert übereinstimmt (d. h., größer als der oder gleich dem Referenzwert ist), wird eine Warnung ausgelöst. Die Warnung kann dem Anwender als eine Meldung oder Warnung (z. B. FCW) bereitgestellt und/oder an andere Objekte im Netz als eine Meldung mit einem Format, wie z. B. einem hier beschriebenen V2X-Nachrichtenformat, übertragen oder rundgesendet werden.
Während die obige Offenbarung bezüglich beispielhafter Ausführungsformen beschrieben worden ist, wird durch die Fachleute auf dem Gebiet erkannt, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können und deren Elemente durch Äquivalente ersetzt werden können, ohne von ihrem Schutzumfang abzuweichen. Zusätzlich können viele Modifikationen vorgenommen werden, um eine spezielle Situation oder ein spezielles Material an die Lehren der Offenbarung anzupassen, ohne von ihrem wesentlichen Schutzumfang abzuweichen. Deshalb ist vorgesehen, dass die vorliegende Offenbarung nicht auf die offenbarten speziellen Ausführungsformen eingeschränkt ist, sondern alle Ausführungsformen enthält, die in den Schutzumfang der Offenbarung fallen.

Claims

Verfahren zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs, wobei das Verfahren umfasst: Überwachen eines oder mehrerer Merkmale eines Straßensegments, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, eine Kommunikation basierend auf einem Referenzwert eines Parameters zu erzeugen, der sich auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezieht; Bestimmen basierend auf der Überwachung einer Bedingung des Straßensegments, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßenabschnitts enthält; Eingeben der Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, den Referenzwert des Parameters basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben; und Vergleichen des eingestellten Referenzwertes mit einem aktuellen Parameterwert und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, Übertragen einer Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Bedingung eine Variation der Breite des Straßenabschnitts und/oder einer Straßenfahrspur enthält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Modell des maschinellen Lernens ein neuronales Netz enthält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen der Bedingung das Erfassen von Sensordaten von wenigstens einem anderen Fahrzeug vor dem Fahrzeug und das Schätzen der Krümmung basierend auf den erfassten Sensordaten enthält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen der Bedingung das Erfassen von Sensordaten von wenigstens einem anderen Fahrzeug vor dem Fahrzeug enthält und die Bedingung eine Schätzung des Verkehrsflusses basierend wenigstens auf den erfassten Sensordaten enthält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Referenzwert des Parameters ein vorgegebener Referenzwert ist, der basierend auf einem Kommunikationsprotokoll des drahtlosen Kommunikationsnetzes ausgewählt wird.
System zum Steuern des Betriebs eines Fahrzeugs, wobei das System umfasst: eine Überwachungseinheit, die konfiguriert ist, ein oder mehrere Merkmale eines Straßensegments zu überwachen, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, mit mehreren Objekten in einem drahtlosen Kommunikationsnetz zu kommunizieren, wobei das Fahrzeug konfiguriert ist, eine Kommunikation basierend auf einem Referenzwert eines Parameters zu erzeugen, der sich auf eine Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs und/oder ein Verhalten des Fahrzeugs bezieht, wobei die Überwachungseinheit konfiguriert ist, basierend auf der Überwachung eine Bedingung des Straßensegments zu bestimmen, wobei die Bedingung wenigstens eine Krümmung des Straßensegments enthält; eine Einstelleinheit, die konfiguriert ist, die Bedingung in ein Modell des maschinellen Lernens einzugeben, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, den Referenzwert des Parameters basierend auf der Bedingung einzustellen und einen eingestellten Referenzwert auszugeben; und eine Verarbeitungseinheit, die konfiguriert ist, den eingestellten Referenzwert mit einem aktuellen Parameterwert zu vergleichen und basierend auf dem eingestellten Referenzwert, der mit dem aktuellen Parameterwert übereinstimmt, eine Warnung zu einem oder mehreren der mehreren Objekte zu übertragen.
System nach Anspruch 7, wobei die Bedingung eine Variation der Breite des Straßensegments und/oder einer Straßenfahrspur enthält.
System nach Anspruch 7, wobei das Bestimmen der Bedingung das Erfassen von Sensordaten von wenigstens einem anderen Fahrzeug vor dem Fahrzeug und das Schätzen der Krümmung basierend auf den erfassten Sensordaten enthält, und wobei die Bedingung eine Schätzung des Verkehrsflusses basierend wenigstens auf den erfassten Sensordaten enthält.
System nach Anspruch 7, wobei das drahtlose Kommunikationsnetz wenigstens eines von einem Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V-) und einem Fahrzeug-zu-Alles- (V2X-) Netz ist.