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Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren und ein System für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge. Die vorliegende Offenbarung betrifft insbesondere eine Ermittlung von virtuellen Haltepositionen an Straßenstrukturen, wie zum Beispiel Straßenkreuzungen oder Abbiegungen.
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Stand der Technik
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Die Entwicklung von Fahrassistenzfunktionen beispielsweise zum (teil-)autonom Fahren gewinnt stetig an Bedeutung. Um eine möglichst präzise Umgebungswahrnehmung für Fahrerassistenzsysteme zu ermöglichen können Sensormessungen von diversen Sensortypen, wie z.B. Kameras, LiDAR und Radaren verwendet werden. Das Fahrzeugumfeld besteht in der Realität aus sehr vielen unterschiedlichen Objekten/Subjekten wie verschiedenen Fahrzeugtypen, Menschen und Tieren, statischen Objekten wie Mülltonnen, Verkehrsleitsystemen, natürlichen Objekten und Terrain. Daher ist es schwierig, eine präzise Umgebungswahrnehmung zum Beispiel zur Identifikation von Haltepunkten sicherzustellen.
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Offenbarung der Erfindung
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Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, ein Verfahren und ein System für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge anzugeben, die eine zuverlässige Erkennung von Haltepositionen ermöglichen. Zudem ist es eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, Gefahrensituationen beim automatisierten Fahren zu vermeiden.
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Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Verfahren für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge, insbesondere von Kraftfahrzeugen, angegeben. Das Verfahren umfasst ein Erfassen von Haltepositionen einer Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen an einer Straßenstruktur; ein Bestimmen wenigstens einer virtuellen Referenzhalteposition an der Straßenstruktur basierend auf den erfassten Haltepositionen der Vielzahl von Fahrzeugen; und ein Ansteuern eines automatisiert fahrenden Fahrzeugs in einem Bereich der Straßenstruktur basierend auf der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition.
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Erfindungsgemäß werden typische Haltepositionen an Straßenstrukturen, wie zum Beispiel Kreuzungen oder Abbiegungen, anhand eines Flottenverhaltens gelernt und nachfolgenden automatisiert fahrenden Fahrzeugen zur Verfügung gestellt. Insbesondere werden aktive Fahrdaten einer Fahrzeugflotte ausgewertet und aufbereitet, wobei die Erkenntnisse der Fahrzeugflotte in Bezug auf ein situationsspezifisches Fahrverhalten für nachfolgende automatisiert fahrende Fahrzeuge zur Verfügung gestellt werden. Die automatisiert fahrenden Fahrzeuge können dann ihre eigenen Fahrentscheidungen basierend auf dem Flottenverhalten automatisch anpassen. Im Ergebnis können Haltepositionen zuverlässig ermittelt und beim automatisierten Fahren verwendet werden, wodurch eine Sicherheit im Straßenverkehr verbessert werden kann.
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Vorzugsweise umfasst, oder ist, die Straßenstruktur eine Überkreuzung einer Fahrspur mit einem Fußüberweg und/oder einem Fahrradüberweg. Ein ankommender Fußgänger auf dem Fußüberweg bzw. ein ankommender Fahrradfahrer auf dem Fahrradüberweg kann Vorrang haben (insbesondere vorfahrtsberechtigt sein), so dass das Fahrzeug diesen Vorrang entsprechend gewähren und an der Halteposition zumindest annähernd zum Stillstand kommen muss. Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann eine optimale Halteposition ermittelt werden, so dass eine potenzielle Gefährdung von Fußgängern und Fahrradfahrern vermieden werden kann.
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In einigen Ausführungsformen kann die Straßenstruktur, insbesondere die Straßenstruktur mit der Überkreuzung, ein Verkehrsknotenpunkt wie eine Kreuzung oder Einmündung sein. Der Begriff „Straßenknotenpunkt“, wie er im Rahmen der vorliegenden Offenbarung verwendet wird, bezieht sich auf einen Ort, bei dem sich mehrere Verkehrswege gleicher Art kreuzen (z.B. eine Straßenkreuzung) oder ein Verkehrsweg in einen Verkehrsweg gleicher Art einmündet (z.B. eine Seitenstraße, die in eine Vorfahrtstraße einmündet). Insbesondere bezieht sich der Begriff „Straßenknotenpunkt“ auf Kreuzungen und/oder Einmündung von Straßen auf gleichem Niveau.
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Vorzugsweise liegt die Halteposition an einem Fußüberweg und/oder einem Fahrradüberweg. Insbesondere kann ein Fahrpfad des Fahrzeugs zum Beispiel bei einem Abbiegen über den Fußüberweg und/oder Fahrradüberweg führen bzw. den Fußüberweg und/oder Fahrradüberweg überkreuzen. Wie bereits erläutert kann ein ankommender Fußgänger auf dem Fußüberweg bzw. ein ankommender Fahrradfahrer auf dem Fahrradüberweg Vorrang haben (insbesondere vorfahrtsberechtigt sein), so dass das Fahrzeug diesen Vorrang entsprechend gewähren und an der Halteposition zumindest annähernd zum Stillstand kommen muss.
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Die Halteposition kann dabei basierend auf einem Schnittpunkt des Fahrzeugs bzw. des Fahrpfads mit dem Fußüberweg und/oder Fahrradüberweg bestimmt werden. Insbesondere kann die Halteposition um einen vorbestimmten Abstand vom Schnittpunkt beabstandet definiert sein. Erfindungsgemäß kann der vorbestimmte Abstand aus dem Flottenverhalten gelernt werden. Beispielsweise kann aus den Flottendaten abgeleitet werden, dass eine gewisse Anzahl an Fahrzeugen, z.B. 95%, in einem Bereich von 10 bis 8m vor dem Schnittpunkt zumindest annähernd zum Stehen kommt. In einigen Ausführungsformen kann eine gemittelte Position, also 9m, als virtuelle Referenzhalteposition bestimmt werden. Hierdurch kann eine potenzielle Gefährdung von Fußgängern und Fahrradfahrern zum Beispiel auf Grund eines zu nahe am Schnittpunkt liegenden Haltepunkts vermieden werden.
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Der Begriff „virtuelle Referenzhalteposition“, wie er im Rahmen der vorliegenden Offenbarung verwendet wird, bezieht sich auf für ein Fahrzeug potenziell relevante Haltepositionen. Derartige Haltepositionen können Positionen sein, die mit einer dedizierten Markierung versehen sind, wie zum Beispiel Haltelinien, oder können Positionen sein, die nicht explizit markiert sind (z.B. eine Kreuzung mit teilweise fehlender Straßenmarkierung). Anders gesagt umfasst der Begriff „virtuelle Referenzhalteposition“ alle Haltepositionen, an denen das Fahrzeug potenziell zum Stillstand kommen muss, und zwar unabhängig davon, ob explizite Markierungen, Beschilderungen, Ampeln etc. vorhanden sind.
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Die Halteposition ist im Allgemeinen ein Punkt oder Ort, an dem ein Fahrzeug zum Stillstand kommen sollte. Die Halteposition kann dabei in Bezug auf das Fahrzeug geeignet gewählt bzw. definiert werden. Beispielsweise kann die Halteposition ein Punkt oder Ort auf der Straße sein, der in Bezug zu einem Referenzpunkt, wie einer Stoßstangenvorderkante, am Fahrzeug steht. Wenn das Fahrzeug zum Stillstand kommt, kann die Halteposition im Wesentlichen mit dem Referenzpunkt koinzidieren oder in einem vorbestimmten Abstand zum Referenzpunkt sein.
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Vorzugsweise sind die erfassten Haltepositionen der Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen und/oder die wenigstens eine virtuelle Referenzhalteposition Haltepositionen ohne dedizierte Markierung (z.B. Haltelinien, Beschilderung, Ampeln etc.).
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Vorzugsweise umfasst das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition ein Mitteln der Haltepositionen der Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen. Beispielsweise kann aus den Flottendaten abgeleitet werden, dass die manuell gefahrenen Fahrzeuge in einem Bereich von 10 bis 8m vor einem Schnittpunkt des Fahrpfads mit einem Fußüberweg und/oder einem Fahrradüberweg zumindest annähernd zum Stehen kommt. In einigen Ausführungsformen kann eine gemittelte Position aller Haltepositionen als virtuelle Referenzhalteposition bestimmt werden.
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Vorzugsweise umfasst das Verfahren weiter ein Bestimmen eines virtuellen Haltebereichs basierend auf der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition. Typischerweise kann der virtuelle Haltebereich die wenigstens eine virtuelle Referenzhalteposition, insbesondere eine Vielzahl von virtuellen Referenzhaltepositionen, umfassen. Damit kann dem automatisiert fahrenden Fahrzeug ein endlicher Bereich bzw. mehrere potenzielle Haltepositionen anstatt eines einzigen Punkts zur Verfügung gestellt werden. Insbesondere kann das automatisiert fahrenden Fahrzeug situationsabhängig eine virtuelle Referenzhalteposition aus dem virtuellen Haltebereich auswählen.
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Vorzugsweise erfolgt die situationsabhängige Auswahl der virtuellen Referenzhalteposition basierend auf wenigstens einer Charakteristik einer Umgebungssensorik (oder wenigstens einer Charakteristik eines oder mehrerer Sensoren der Umgebungssensorik) des Fahrzeugs. Die wenigstens eine Charakteristik kann aus der Gruppe ausgewählt sein, die eine Art der Umgebungssensorik (z.B. Kamera, LiDAR, etc.), einen Sichtbereich bzw. ein Field of View der Umgebungssensorik und eine Anzahl der verwendeten Sensoren umfasst, oder die daraus besteht. Beispielsweise kann eine Entscheidung in Bezug auf die virtuelle Referenzhalteposition davon abhängig gemacht werden, ob zwei oder mehr Sensoren in der Lage sind, einen bestimmten Bereich ausreichend zu überblicken. Ist dies für eine virtuelle Referenzhalteposition nicht der Fall, kann das Fahrzeug weiter vorfahren und an einer weiter vorne gelegenen virtuellen Referenzhalteposition anhalten, um den bestimmten Bereich besser überblicken zu können.
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Vorzugsweise erfolgt das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition an der Straßenstruktur, also das Auswerten der Flottendaten, unter Berücksichtigung von Automatisierungsgraden zum automatisierten Fahren. Insbesondere kann eine virtuelle Referenzhalteposition für verschiedene Automatisierungsgrade unterschiedlich sein.
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Vorzugsweise erfolgt das Ansteuern des automatisiert fahrenden Fahrzeugs basierend auf der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition, insbesondere das Auswählen einer virtuellen Referenzhalteposition aus dem virtuellen Haltebereich, unter Berücksichtigung eines Automatisierungsgrads des automatisiert fahrenden Fahrzeugs. Ähnlich zum oben genannten Fall kann im konkreten Anwendungsfall eine virtuelle Referenzhalteposition für verschiedene Automatisierungsgrade des automatisiert fahrenden Fahrzeugs unterschiedlich sein. Beispielsweise kann eine virtuelle Referenzhalteposition innerhalb des virtuellen Haltebereichs ausgewählt werden, und kann zum Beispiel für einen niedrigeren Automatisierungsgrad des automatisiert fahrenden Fahrzeugs weiter von einem Schnittpunkt des Fahrpfads mit einem Fußüberweg und/oder einem Fahrradüberweg entfernt sein als für einen höheren Automatisierungsgrad.
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Vorzugsweise erfolgt das Ansteuern des automatisiert fahrenden Fahrzeugs unter Berücksichtigung von Umgebungsdaten einer Umgebungssensorik des automatisiert fahrenden Fahrzeugs. Beispielsweise kann die Umgebungssensorik des automatisiert fahrenden Fahrzeugs wenigstens einen Laserscanner (z.B. wenigstens ein LiDAR-System) und/oder wenigstens ein Radar-System und/oder wenigstens eine Kamera und/oder wenigstens ein Ultraschall-Systemumfassen. Die Umgebungssensorik kann die Umgebungsdaten (auch als „Umfelddaten“ bezeichnet) bereitstellen, die den Umgebungsbereich des Fahrzeugs abbilden.
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Vorzugsweise umfassen die Umgebungsdaten Bilddaten, die von wenigstens einer Kamera, insbesondere einer Außenkamera wie einer Frontkamera and/oder einer Seitenkamera und/oder einer Heckkamera (z.B. Rückfahrkamera), erfasst werden. Zudem können die Umgebungsdaten Tiefendaten, die von einem Tiefensensor der Umgebungssensorik, wie einem LiDAR-System, erfasst werden, umfassen. Die Bilddaten der Kamera und die Tiefendaten des Tiefensensor (bzw. eine aus den Tiefendaten abgeleitete Tiefenkarte) können fusioniert werden, um ein Modell der Fahrzeugumgebung zu erstellen. Beispielsweise kann basierend auf den Bilddaten eine Klassifikation der Fahrzeugumgebung durchgeführt werden. Das Modell der Fahrzeugumgebung kann dann durch ein Fusionieren der Klassifikation und der Tiefendaten erstellt werden.
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Unter Klassifikation wird im Rahmen der Umfelderkennung im Allgemeinen ein Labeln von in den Umfelddaten erkannten Objekten und/oder Subjekten verstanden (z.B. „Fahrzeug“, „Fußgänger“, „Baum“, etc.). Insbesondere kann eine vorgegebene Anzahl von Klassen definiert sein, wobei jedem Segment der Fahrzeugumgebung mindestens eine dieser Klassen zugeordnet wird. Beispielsweise kann im Rahmen der Klassifizierung jedem Pixel eines Kamerabildes mindestens eine Klasse zugeordnet werden.
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Vorzugsweise wird die Klassifikation der Fahrzeugumgebung mittels semantischer Segmentierung durchgeführt. Unter dem Begriff „semantische Segmentierung“ wird im Allgemeinen eine Klassifikation von Bildsegmenten bzw. Pixeln eines Eingangsbildes in eine (feste) Anzahl von Klassen verstanden. Insbesondere wird bei der semantischen Segmentierung jedem Pixel eines Bilds eine semantische Bedeutung zugewiesen, beispielsweise für eine Unterscheidung von Fahrzeugen, Fußgängern, Fahrrädern, Straßen, Bordsteinen, Gebäuden, Masten, Schildern, etc. Die semantische Segmentierung kann dabei jedem einzelnen Pixel des Eingangsbildes eine Bedeutung zuweisen, und zwar sowohl für nicht zählbare „Zeug“-Klassen (z.B. Straßen) als auch für zählbare „Ding“-Klassen (z.B. Fahrzeuge oder Personen).
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Vorzugsweise verwenden die Klassifikation der Fahrzeugumgebung und/oder das Erstellen einer Tiefenkarte aus den Tiefendaten wenigstens ein neuronales Netz, insbesondere ein trainiertes neuronales Netz.
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Vorzugsweise erfolgt das Erfassen der Haltepositionen durch eine Umgebungssensorik und/oder einen Positionssensor der Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen. Ähnlich zum automatisiert fahrenden Fahrzeug können die Flottenfahrzeuge ebenfalls wenigstens einen Laserscanner (z.B. wenigstens ein LiDAR-System) und/oder wenigstens ein Radar-System und/oder wenigstens eine Kamera und/oder wenigstens ein Ultraschall-System umfassen. Eine Ausrichtung der so erfassten Umgebungsdaten kann dabei mittels eines globalen GPS-Positionierungssystems und/oder einer auf Landmarken wie Verkehrsschildern, Ampeln, etc. referenzierten relativen bzw. lokalen Positionierung erfolgen. Im Ergebnis kann die Halteposition der manuell gefahrenen Fahrzeuge in Bezug auf die Straßenstruktur exakt bestimmt werden.
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Vorzugsweise erfolgt das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition durch eine zentrale Einheit, insbesondere einen Server und/oder ein Backend. Insbesondere können die manuell gefahrenen Fahrzeuge die für die Ermittlung der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition relevanten Informationen wie z.B. Fahrpfade und/oder Geschwindigkeitsverläufe sowie optional auch Umweltinformationen wie z.B. durch Markierung sichtbare Fahrrad- und/oder Fußwege an die zentrale Einheit senden. Die Übertragung kann zum Beispiel über ein mobiles Netzwerk, wie ein LTE- oder 5G-Netzwerk, erfolgen.
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Vorzugsweise erfolgt das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition basierend auf Haltepositionen, die in Situationen erfasst wurden, in denen kein Vorderfahrzeug vor dem jeweiligen manuell gefahrenen Fahrzeug vorhanden war. Insbesondere können Haltepositionen für das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition verworfen werden, die in Situationen erfasst wurden, in denen ein Vorderfahrzeug vor dem jeweiligen manuell gefahrenen Fahrzeug vorhanden war. Damit kann sichergestellt werden, dass nur generische Haltepositionen an der vordersten Position z.B. eines Fußgängerüberwegs erfasst werden und die Haltepositionen nicht durch vorausfahrende Fahrzeuge verfälscht werden.
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Vorzugsweise erfolgt das Bestimmen der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition weiter basierend auf Geschwindigkeitsprofilen der manuell gefahrenen Fahrzeuge. Insbesondere können Positionen als Haltepositionen erfasst werden, an denen eine Geschwindigkeit des jeweiligen manuell gefahrenen Fahrzeugs gleich oder kleiner als ein Schwellwert ist oder wird. Der Schwellwert kann zum Beispiel 1km/h oder weniger sein. Damit können nicht nur Haltepositionen von Fahrzeugen, die tatsächlich zum Stillstand gekommen sind, bei der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition berücksichtigt werden, sondern auch Haltepositionen von Fahrzeugen, die annähernd zum Stillstand gekommen sind. Dies bietet eine zufriedenstellende Annahme für die Ermittlung von typischen Haltepositionen an Straßenstrukturen und kann zudem eine Anzahl an Haltepositionen, die für die Ermittlung der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition zur Verfügung stehen, erhöhen.
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Das automatisiert fahrende Fahrzeug umfasst ein Fahrassistenzsystem, das zum automatisierten Fahren eingerichtet ist. Die Flottenfahrzeuge sind manuelle gefahrene Fahrzeuge, um die typischen Haltepositionen zu ermitteln, können aber ebenfalls ein Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren umfassen.
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Unter dem Begriff „automatisiertes Fahren“ wird im Rahmen des Dokuments Fahren mit automatisierter Längs- und/oder Querführung verstanden. Beim automatisierten Fahren kann es sich beispielsweise um ein zeitlich längeres Fahren auf der Autobahn oder um ein zeitlich begrenztes Fahren im Rahmen des Einparkens handeln. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind assistiertes, teilautomatisiertes, bedingt automatisiertes, hochautomatisiertes und vollautomatisiertes Fahren (mit jeweils zunehmendem Automatisierungsgrad). Die vorstehend genannten fünf Automatisierungsgrade entsprechen den SAE-Level 1 bis 5 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering) gemäß dem Stand vom 30. April 2021. Beim assistierten Fahren (SAE-Level 1) führt das System die Längs- oder Querführung in bestimmten Fahrsituationen durch. Beim teilautomatisierten Fahren (SAE-Level 2) übernimmt das System die Längs- und Querführung in bestimmten Fahrsituationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim bedingt automatisierten Fahren (SAE-Level 3) übernimmt das System die Längs- und Querführung in bestimmten Fahrsituationen, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung auf Anforderung durch das System zu übernehmen. Beim hochautomatisierten Fahren (SAE-Level 4) übernimmt das System die Fahrzeugführung in bestimmten Fahrsituationen, selbst wenn der Fahrer auf eine Anforderung zum Eingreifen nicht reagiert, so dass der Fahrer als Rückfallebene entfällt. Beim vollautomatisierten Fahren (SAE-Level 5) können vom System alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe unter jeder Fahrbahn- und Umgebungsbedingung durchgeführt werden, welche auch von einem menschlichen Fahrer beherrscht werden.
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Darüber hinaus wird auch unter dem Begriff des „zumindest teilautomatisierten Fahrens bzw. Manövrierens“ im Rahmen des Dokuments teilautomatisiertes, bedingt automatisiertes, hochautomatisiertes, vollautomatisiertes Fahren verstanden. Mit anderen Worten wird also unter dem Begriff des „zumindest teilautomatisierten Fahrens“ ein Automatisierungsgrad ab einschließlich SAE-Level 2 verstanden.
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Vorzugsweise ist das automatisiert fahrende Fahrzeug für ein automatisiertes Fahren gemäß SAE-Level 2 und/oder 2 plus (2+) und/oder SAE-Level 3 eingerichtet. SAE-Level 2+ stellt eine Erweiterung des SAE-Level 2 dar und liegt in Bezug auf die Automatisierung zwischen SAE-Level 2 und SAE-Level 3.
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Der Begriff Fahrzeug umfasst PKW, LKW, Busse, Wohnmobile, Krafträder, etc., die der Beförderung von Personen, Gütern, etc. dienen. Insbesondere umfasst der Begriff Kraftfahrzeuge zur Personenbeförderung.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Software (SW) Programm angegeben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge auszuführen.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Speichermedium angegeben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge auszuführen.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist eine Software mit Programmcode zur Durchführung des in diesem Dokument beschriebenen Verfahrens für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge auszuführen, wenn die Software auf einer oder mehreren softwaregesteuerten Einrichtungen abläuft.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein System für ein Fahrzeug angegeben. Das System umfasst mehrere Speicher, der mit den mehreren Prozessoren verbunden sind und Anweisungen enthalten, die von den mehreren Prozessoren ausgeführt werden können, um das in diesem Dokument beschriebene Verfahren für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge auszuführen.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein System, insbesondere Backend, angegeben. Das System umfasst einen oder mehrere Prozessoren, die eingerichtet sind, um basierend auf Haltepositionen einer Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen an einer Straßenstruktur wenigstens eine virtuelle Referenzhalteposition an der Straßenstruktur zu bestimmen, wobei die wenigstens eine virtuelle Referenzhalteposition für automatisiert fahrende Fahrzeuge bereitgestellt wird.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren eines Fahrzeugs angegeben. Das Fahrassistenzsystem umfasst einen oder mehrere Prozessoren, die eingerichtet sind, um ein automatisierts Fahren des Fahrzeugs in einem Bereich einer Straßenstruktur basierend auf wenigstens einer virtuellen Referenzhalteposition durchzuführen, wobei die wenigstens eine virtuelle Referenzhalteposition auf Haltepositionen einer Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen an der Straßenstruktur basiert.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Fahrzeug, insbesondere Kraftfahrzeug, angegeben. Das Fahrzeug umfasst das Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren eines Fahrzeugs gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Mittels der vorstehend genannten erfindungsgemäßen Systeme und des vorstehend genannten Fahrerassistenzsystems können jeweils Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgeführt werden. Insofern beziehen sich vorstehend und nachfolgend beschriebene Aspekte und Ausführungsformen des Verfahrens analog auch auf Aspekte und Ausführungsformen der Systeme bzw. das Fahrerassistenzsystems und umgekehrt.
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Ein Prozessor bzw. ein Prozessormodul ist ein programmierbares Rechenwerk, also eine Maschine oder eine elektronische Schaltung, die gemäß übergebenen Befehlen andere Elemente steuert und dabei einen Algorithmus (Prozess) vorantreibt.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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Ausführungsbeispiele der Offenbarung sind in den Figuren dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:
- 1 ein Flussdiagram eines Verfahrens für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 2 schematisch ein Fahrzeug mit einem Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 3A schematisch ein Fahrzeug beim Rechtsabbiegen mit einer virtuellen Haltelinie gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 3B schematisch ein Fahrzeug beim Rechtsabbiegen mit einem virtuellen Haltebereich gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 4A schematisch ein Fahrzeug beim Linksabbiegen mit einer virtuellen Haltelinie gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und
- 4B schematisch ein Fahrzeug beim Linksabbiegen mit einem virtuellen Haltebereich gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Ausführungsformen der Offenbarung
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Im Folgenden werden, sofern nicht anders vermerkt, für gleiche und gleichwirkende Elemente gleiche Bezugszeichen verwendet.
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1 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 100 für einen Betrieb automatisiert fahrender Fahrzeuge gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren 100 kann durch eine entsprechende Software implementiert werden, die durch einen oder mehrere Prozessoren (z.B. eine CPU) ausführbar ist.
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Das Verfahren 100 umfasst im Block 110 ein Erfassen von Haltepositionen einer Vielzahl von manuell gefahrenen Fahrzeugen an einer Straßenstruktur; in Block 120 ein Bestimmen wenigstens einer virtuellen Referenzhalteposition an der Straßenstruktur basierend auf den erfassten Haltepositionen der Vielzahl von Fahrzeugen; und im Block 130 ein Ansteuern eines automatisiert fahrenden Fahrzeugs in einem Bereich der Straßenstruktur basierend auf der wenigstens einen virtuellen Referenzhalteposition.
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Insbesondere kann eine Fahrzeugflotte die für die Ermittlung der virtuellen Referenzhalteposition relevanten Informationen, wie z.B. exakte Fahrpfade und Geschwindigkeitsverläufe der Fahrzeuge sowie Umweltinformationen (z.B. mittels Markierung ersichtliche Fahrrad- und/oder Fußwege), speichern und an ein Backend senden. Eine Ausrichtung der Daten kann dabei mittels eines globalen GPS-Positionierungssystems und einer auf Landmarken wie Verkehrsschilder, Ampeln, etc. referenzierten relativen bzw. lokalen Positionierung erfolgen.
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Im Backend kann aus diesen Informationen abgeleitet werden, in welchen Bereichen Überkreuzungen z.B. von Fahrspuren mit Fahrrad- und/oder Fußwegen vorliegen. Typischerweise muss ein automatisiert fahrendes Fahrzeug vor diesen Bereichen anhalten, um anderen Verkehrsteilnehmern Vorfahrt zu geben. Zur Verbesserung der Genauigkeit dieser Haltepositionen können in einigen Ausführungsformen Geschwindigkeitsverläufe der Überfahrungen verwendet werden. Beispielsweise können nicht nur Haltepositionen von Fahrzeugen, die tatsächlich zum Stillstand gekommen sind, bei der Ermittlung der virtuellen Referenzhalteposition berücksichtigt werden, sondern auch Haltepositionen von Fahrzeugen, die annähernd zum Stillstand gekommen sind (z.B. v< 1 km/h). Dies bietet eine zufriedenstellende Annahme für die Ermittlung von typischen Haltepositionen an Überfahrungen und kann zudem eine Anzahl an Haltepositionen, die für die Ermittlung der der virtuellen Referenzhalteposition zur Verfügung stehen, erhöhen.
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2 zeigt schematisch ein Fahrzeug 10 mit einem Fahrassistenzsystem 200 zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Das Fahrassistenzsystem 200 kann das automatisierte Fahren an einer Straßenstruktur, wie zum Beispiel einer Kreuzung, unter Verwendung der aus den Flottendaten abgeleiteten virtuellen Referenzhalteposition durchführen. Beispielswese kann das Fahrzeug 10 an der virtuellen Referenzhalteposition zum Stillstand kommen, wie zum Beispiel vor einem Fußgängerüberweg, auf dem sich Personen befinden.
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In Bezug auf die 2 erfolgt die Längs- und/oder Querführung des Fahrzeugs 10 beim automatisierten Fahren automatisch. Das Fahrassistenzsystem 200 übernimmt also die Fahrzeugführung. Hierzu steuert das Fahrassistenzsystem 200 den Antrieb 30, das Getriebe 32, die hydraulische Betriebsbremse 34 und die Lenkung 36 über nicht dargestellte Zwischeneinheiten.
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Zur Planung und Durchführung des automatisierten Fahrens werden Umfeldinformationen der Umfeldsensorik, die das Fahrzeugumfeld beobachtet, vom Fahrerassistenzsystem 200 entgegengenommen. Insbesondere kann das Fahrzeug 10 wenigstens einen Umgebungssensor 12 umfassen, der zur Aufnahme der Umgebungsdaten, die das Fahrzeugumfeld angeben, eingerichtet ist. Der wenigstens eine Umgebungssensor 12 kann beispielsweise ein LiDAR-System, ein oder mehrere Radar-Systeme und/oder eine oder mehrere Kameras umfassen.
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3A zeigt schematisch ein automatisiert fahrendes Fahrzeug 10 beim Rechtsabbiegen mit einer virtuellen Haltelinie HL gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Im Beispiel der 3A verläuft ein Fahrradweg FW rechts neben der Ego-Fahrbahn EFB parallel zur Ego-Fahrbahn EFB. Für ein erfolgreiches Abbiegemanöver muss der Fahrradweg FW überquert werden. Typischerweise ist ein ankommender Fahrradfahrer FF auf dem Fahrradweg FW vorfahrtsberechtigt.
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Um die ideale Halteposition des automatisiert fahrenden Fahrzeugs 10 für diese Straßenstruktur zu ermitteln, kann ein Schnittpunkt des Fahrpfads FP mit dem Fahrradweg FW ermittelt werden. Die ideale Halteposition kann sich dabei aus diesem Schnittpunkt sowie einem zusätzlichen Sicherheitsabstand (z.B. 3m) ergeben. Ist aus Flottendaten jedoch bekannt, dass eine gewisse Anzahl an Fahrzeugen früher als diese 3m zum Stillstand gekommen ist (z.B. 95% aller Fahrzeuge mit < 1km/h im Bereich 10-8m vor dem ermittelten Schnittpunkt), kann eine gemittelte Position (z.B. 9m vor dem ermittelten Schnittpunkt) als ideale Halteposition für diese Abbiegung bestimmt werden. Im Beispiel der 3A ist diese ideale Halteposition durch die virtuelle Haltelinie HL angegeben.
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Die virtuelle Haltelinie HL gibt dabei sowohl für den vorfahrtsberechtigten Fahrradfahrer FW als auch für einen überwachenden Fahrer des automatisiert fahrenden Fahrzeugs 10 eine ideale Halteposition an. Das automatisiert fahrende Fahrzeug 10 hält einerseits ausreichend Abstand zum vorfahrtsberechtigten Fahrradfahrer FW (oder einem Fußgänger oder anderem nichtmotorisierten Verkehrsteilnehmer) ein und steht andererseits an einer geeigneten Stelle mit guter Einsicht in die Straßenstruktur, so dass der Fahrer des automatisiert fahrenden Fahrzeugs 10 die Vorfahrtsituation gut beurteilen kann.
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3B zeigt schematisch ein automatisiert fahrendes Fahrzeug 10 beim Rechtsabbiegen mit einem virtuellen Haltebereich HB gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Im Beispiel der 3A ist die aus den Flottendaten abgeleitete virtuelle Referenzhalteposition durch eine virtuelle Haltelinie HL angegeben. In der 3B ist die virtuelle Referenzhalteposition durch einen virtuellen Haltebereich HB angegeben, und kann insbesondere innerhalb des virtuellen Haltebereichs HB liegen.
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In einigen Ausführungsformen kann aus den Flottendaten ein endlicher virtueller Haltebereich HB abgeleitet werden, in dem die virtuelle Referenzhalteposition durch das automatisiert fahrende Fahrzeug 10 flexibel, insbesondere situationsabhängig, bestimmt werden kann. Zum Beispiel kann das automatisiert fahrende Fahrzeug 10 basierend auf einer Art der Umgebungssensorik (z.B. Kamera, LiDAR, etc.), einem Sichtbereich bzw. einem Field of View der Umgebungssensorik, einer Anzahl der verwendeten Sensoren und/oder einem aktuellen Automatisierungsgrad (z.B. SAE-Level 2, 2 plus oder 3) die virtuelle Referenzhalteposition variabel innerhalb des aus den Flottendaten bestimmten virtuellen Haltebereichs HB festlegen.
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4A zeigt schematisch ein automatisiert fahrendes Fahrzeug 10 beim Linksabbiegen mit einer virtuellen Haltelinie HL gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Im Beispiel der 4A verläuft ein Fahrradweg FW links neben der Gegenfahrbahn GFB parallel zur Gegenfahrbahn GFB. Für ein erfolgreiches Abbiegemanöver muss der Fahrradweg FW überquert werden. Typischerweise ist ein ankommender Fahrradfahrer FF auf dem Fahrradweg FW vorfahrtsberechtigt.
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Um die ideale Halteposition des automatisiert fahrenden Fahrzeugs 10 für diese Straßenstruktur zu ermitteln, kann ähnlich zur 3A ein Schnittpunkt des Fahrpfads FP mit dem Fahrradweg FW ermittelt werden. Die ideale Halteposition kann sich dabei aus diesem Schnittpunkt sowie unter Berücksichtigung von Flottendaten ergeben.
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4B zeigt schematisch ein automatisiert fahrendes Fahrzeug 10 beim Linksabbiegen mit einem virtuellen Haltebereich HB gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Im Beispiel der 4A ist die aus den Flottendaten abgeleitete virtuelle Referenzhalteposition durch eine virtuelle Haltelinie HL angegeben. In der 4B ist die virtuelle Referenzhalteposition durch einen virtuellen Haltebereich HB angegeben, wie es unter Bezugnahme auf die 3B bereits erläutert wurde.
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Erfindungsgemäß werden typische Haltepositionen an Straßenstrukturen, wie zum Beispiel Kreuzungen oder Abbiegungen, anhand eines Flottenverhaltens gelernt und nachfolgenden automatisiert fahrenden Fahrzeugen zur Verfügung gestellt. Insbesondere werden aktive Fahrdaten einer Fahrzeugflotte ausgewertet und aufbereitet, wobei die Erkenntnisse der Fahrzeugflotte in Bezug auf ein situationsspezifisches Fahrverhalten für nachfolgende automatisiert fahrende Fahrzeuge zur Verfügung gestellt werden. Die automatisiert fahrenden Fahrzeuge können dann ihre eigenen Fahrentscheidungen basierend auf dem Flottenverhalten automatisch anpassen. Im Ergebnis können Haltepositionen zuverlässig ermittelt und beim automatisierten Fahren verwendet werden, wodurch eine Sicherheit im Straßenverkehr verbessert werden kann.
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Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind.
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Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterungen in der Beschreibung, definiert wird.
