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Die Erfindung betrifft ein Bereitstellungssystem zum Betreiben eines autonom betreibbaren Egofahrzeugs in einem vorgegebenen Straßenausschnitt und ein Egofahrzeug.
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Ein autonomes Fahrzeug/teilautonomes Fahrzeug ist ein Fahrzeug, das ohne Fahrer auskommt bzw. bei dem der Fahrer nur bedarfsbedingt in Notfällen eingreift. Das Fahrzeug fährt dabei autonom, indem es beispielsweise den Straßenverlauf, andere Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse selbständig erkennt und die entsprechenden Steuerbefehle im Fahrzeug berechnet sowie diese an die Aktuatoren im Fahrzeug weiterleitet, wodurch der Fahrverlauf des Fahrzeugs korrekt beeinflusst wird.
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Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomes Fahren (AD) sind sehr bekannte marktführende Technologien in der aktuellen Automobilforschung und auf dem Markt. Sowohl ADAS als auch AD stützen sich intensiv auf die Informationen über das Umfeld des Fahrzeugs, die im Stand der Technik als „Wahrnehmung“, „digitales Umfeld ", „Fahrzeugkontext“ oder einfach als „Umfeld" bezeichnet wird.
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Diese Informationen werden auf zwei Arten gesammelt, entweder ausschließlich mit den bordeigenen Sensoren, wie im Fall der Anpassung der Fahrzeuggeschwindigkeit auf der Grundlage des Abstands zum vorausfahrenden Fahrzeug, oder mit den bordeigenen Sensoren, insbesondere Lidarsensoren/Radarsensoren zusammen mit Informationen aus externen Systemen, wie der Cloud, dem GPS, Karteninformationen usw.
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Solche Sensoren, beispielsweise Radarsensoren/Ultraschallsensoren/Lidarsensoren und Kameras sind jedoch sehr teuer. Gerade bei älteren Fahrzeugen ist zudem ein Nachrüsten nicht möglich oder unrentabel.
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Die
DE 10 2020 211970 A1 offenbart ein Verfahren zum Steuern eines autonom fahrenden Fahrzeugs, umfassend: Aufnehmen von Umfeldsensordaten eines Umfelds eines Fahrzeugs durch einen Umfeldsensor des Fahrzeugs, wobei die Umfeldsensordaten als Datenpunkte in einer ersten dreidimensionalen Punktwolke mit einer ersten Auflösung von Umfeldsensordaten zusammengefasst sind; Generieren einer zweiten dreidimensionalen Punktwolke von Umfeldsensordaten auf Basis der ersten dreidimensionalen Punktwolke von Umfeldsensordaten durch ein erstes trainiertes neuronales Netz, wobei die zweite dreidimensionale Punktwolke Datenpunkte der ersten dreidimensionalen Punktwolke umfasst, und wobei die zweite dreidimensionale Punktwolke einen Punktbereich mit einer zweiten Auflösung aufweist, die höher ist als die erste Auflösung; und Erkennen eines Objekts im Umfeld des Fahrzeugs auf Basis der Datenpunkte des Punktbereichs der zweiten dreidimensionalen Punktwolke mit der zweiten Auflösung durch ein zweites trainiertes neuronales Netz.
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Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Bereitstellungssystem zum Betreiben eines autonom betreibbaren Egofahrzeugs anzugeben. Ferner ist es eine Aufgabe ein solches unterstütztes Egofahrzeug anzugeben.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Bereitstellungssystem mit den Merkmalen des Anspruchs 1, einer Edge-Cloud mit den Merkmalen des Anspruchs 10 sowie ein Egofahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 12.
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In den Unteransprüchen sind weitere vorteilhafte Maßnahmen aufgelistet, die geeignet miteinander kombiniert werden können, um weitere Vorteile zu erzielen.
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Die Aufgabe wird gelöst durch ein Bereitstellungssystem zum Betreiben eines autonom betreibbaren Egofahrzeugs in einem vorgegebenen Straßenausschnitt,
wobei das Bereitstellungssystem an das Egofahrzeug zur bidirektionalen Datenübertragung gekoppelt ist,
wobei zumindest ein erstes Modul vorgesehen ist, welches zumindest eine erste Schnittstelle aufweist, wobei die erste Schnittstelle zum Empfang von den Straßenausschnitt betreffende aktuelle Signaldaten ausgebildet ist, wobei die Signaldaten durch eine Straßeninfrastruktur bereitgestellt sind, wobei die Signaldaten zumindest aktuelle Signaldaten zur Steuerung des Straßenverkehrs gemäß der Straßenverkehrsordnung aufweisen, und wobei die erste Schnittstelle zum Empfang den Straßenausschnitt betreffende Umfelddaten ausgebildet ist, wobei die Umfelddaten den Straßenausschnitt zumindest teilweise umfassen, wobei die Umfelddaten durch eine Infrastruktur bereitgestellt sind, wobei die Umfelddaten zumindest Kameradaten und/oder Radardaten und/oder Lidardaten und/oder Sensordaten umfassen,
und wobei die erste Schnittstelle ferner zum Empfang von den Straßenausschnitt betreffende Umfeldserverdaten ausgebildet ist, welche von einem externen Server bereitgestellt sind, wobei die Umfeldserverdaten zumindest aktuelle Verkehrszustandsinformationen umfassen,
und wobei das erste Modul einen Prozessor aufweist, welcher ausgebildet ist, ein vollständig aktuelles digitales Umfeld des betreffenden Straßenausschnitts anhand zumindest der betreffenden Umfeldserverdaten, der betreffenden Umfelddaten und der aktuellen Signaldaten zu erstellen, und
wobei das Bereitstellungssystem dazu ausgebildet ist, eine Lokalisation des Egofahrzeugs zu bewerkstelligen,
und wobei das Bereitstellungssystem ferner ein zweites Modul aufweist, zur Generierung von einer Soll-Trajektorie für den betreffenden Straßenausschnitt anhand des digitalen Umfelds sowie anhand der Lokalisation des Egofahrzeugs und wobei das zweite Modul zur Übermittlung der Soll-Trajektorie an das Egofahrzeug in dem Stra-ßenausschnitt anhand einer zweiten Schnittstelle ausgebildet ist.
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Eine Soll-Trajektorie umfasst neben der Trajektorie selber auch alle Einstellungen beispielsweise die Geschwindigkeit die zum Befahren dieser Trajektorie notwendig sind. Dabei kann eine (HD-)Karte des vorgegebenen Straßenausschnitts zur Bestimmung der Soll-Trajektorie durch das Bereitstellungssystem herangezogen werden.
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Dabei wird das Bereitstellungssystem zunächst an das Egofahrzeug gekoppelt. Dazu kann das Egofahrzeug von diesem vor der Kopplung identifiziert/authentifiziert werden.
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Ferner kann das Bereitstellungssystem mit einem oder verschiedenen Ortungssystemen beispielsweise einem globalen Satellitennavigationssystem kommunizieren, zur Lokalisation beispielsweise des einzelnen Egofahrzeugs in dem betreffenden Straßenausschnitt.
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Signaldaten können beispielsweise sein: Ampel rot, grün, Baustellenwarnungen etc. Unter Umfelddaten sind unverarbeitete oder vorverarbeitete Daten das Umfeld des Egofahrzeugs zu verstehen.
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Umfelddaten können beispielsweise den Straßenausschnitt als Kamerabild zeigen/Radaraufnahmen oder Lidarsensordaten des Straßenausschnitts umfassen.
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Solche Kameras können beispielsweise an Straßenseiten angebracht werden.
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Umfeldserverdaten sind beispielsweise Informationen über Routensperrungen, vorausliegende Baustellen, ebenso wie das Wetter auf der zu befahrenden Route. Ferner können auch weitere, den Straßenausschnitt betreffende Daten übermittelt werden. Ein Straßenausschnitt kann beispielsweise eine Kreuzung sein oder aber auch ein längerer Streckenbereich oder eine Stadt oder mehrere Städte etc.
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Durch die Ausgliederung der Generierung des digitalen Umfelds an ein beispielsweise externes Rechnersystem als erstes Modul kann eine schnelle Generierung unter Verwendung einer großen Anzahl von Daten erfolgen, insbesondere durch mehr Rechenkapazität, leistungsstärkere Prozessoren etc. Hierzu können rechenintensive KI (Künstliche Intelligenz)-Algorithmen herangezogen werden, anhand dessen schnell und zuverlässig ein digitales Umfeld erzeugt werden kann.
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Durch ein solches Bereitstellungssystem kann im autonomen Egofahrzeug auf umfelderzeugende teure Sensoren und auf rechenintensive Operationen und entsprechende Hardwaremodule verzichtet werden.
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Durch ein solches Bereitstellungssystem kann ein sensorloses Egofahrzeug extern gesteuert werden, wobei das sensorlose Egofahrzeug somit vollständig von der Infrastruktur abhängig ist, wobei die Messwerte der Sensoren extern und nicht im Fahrzeug selbst empfangen und verarbeitet werden. Unter sensorlos können hier das Umfeld betreffende Sensoren verstanden werden, so können Sensoren die direkt am Egofahrzeug angeordnet sind zur Aufnahme der internen Daten wie Temperatur im Motorraum / Drucksensoren an den Reifen noch vorhanden sein. Auch können bei entsprechender Ausgestaltung der Straßeninfrastruktur die Umfelddaten das Egofahrzeug betreffende Sensordaten, wie Temperatur etc. beinhalten, so dass auf solche Sensoren ebenfalls verzichtet werden kann.
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Durch ein solches Bereitstellungssystem kann in dem betreffenden Egofahrzeug eine einfache E/E (elektrische / elektronische) Architektur geschaffen werden, beispielsweise durch ein oder einige wenige Steuergeräte, welche für alle Aufgaben der Fahrzeugbewegungssteuerung (VMC) zuständig sind. Dadurch wird die Anzahl der benötigten Steuergeräte im Fahrzeug reduziert, was zu einer Verringerung des Komplexitätsgrades der E/E-Architektur führt.
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Durch das erfindungsgemäße Bereitstellungssystem kann auf eine direkte Kommunikation zwischen den Komponenten des Fahrzeugs und den zuvor erwähnten Stra-ßeninfrastruktur/ externen Server als auch der Infrastruktur verzichtet werden, da das Fahrzeug alle benötigten Informationen und Daten direkt und ausschließlich vom Bereitstellungssystem erhält. Dies führt zu einer drastischen Reduzierung der Anzahl der Kommunikationskanäle.
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In bevorzugter Ausgestaltung ist das Bereitstellungssystem dazu ausgebildet, die Soll-Trajektorie anhand eines maschinellen Lernverfahrens zu generieren. Hierbei kann die Generierung selber als auch die Auswertung des Umfelds/Umgebung umfasst sein.
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Ferner kann das Bereitstellungssystem eine Karte, insbesondere eine HD (Hochauflösende) Karte aufweisen, anhand dessen die Soll-Trajektorie generiert werden kann.
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In weiterer Ausbildung ist das Bereitstellungssystem dazu ausgebildet, die Lokalisation des Egofahrzeugs anhand einer Kinematik basierten Lokalisation des Egofahrzeugs zu bewerkstelligen. Dabei kann es sich um eine Echtzeitkinematik handeln. Anhand der Echtzeitkinematik können die Positionskoordinaten des Egofahrzeuges mit Methoden der Satellitennavigation präzise bestimmt werden. Dabei kann ein simultaner Empfang von GNSS-Satellitensignalen mit geodätischen Empfängern zum Einsatz kommen. Die Positionsbestimmung kann beispielsweise auf Laufzeitdifferenzen der Signale von mehreren Satelliten zu dem Bereitstellungssystem erfolgen.
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Ferner kann in einer weiteren Ausgestaltung das erste Modul dazu ausgebildet sein, ein Wunschziel des Egofahrzeugs zu empfangen, wobei das zweite Modul zur Generierung einer Route anhand des Wunschziels und ferner zur Generierung der Soll-Trajektorie für den betreffenden Straßenausschnitt anhand des digitalen Umfelds sowie anhand der erkannten Lokalisation und anhand der Route ausgebildet ist. Dabei kann es sich bei dem Eingabeelement im Egofahrzeug um ein spezielles, nur an das Bereitstellungssystem gekoppelte Eingabeelement ähnlich einem Navigationsgerät handeln. Dies erhöht die Datensicherheit. Ferner kann das Bereitstellungssystem dazu ausgebildet sein, die schnellste und/oder energiesparendste Route anhand des Wunschziels auszuwählen.
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In weiterer Ausbildung weist das Bereitstellungssystem eine Cybersecurity auf, zur sicheren Generierung der Soll-Trajektorie als auch zur sicheren Übertragung der Soll-Trajektorie in das Egofahrzeug. Dabei kann die Cybersecurity als Software oder Modul ausgebildet sein, welches dem Schutz vor nicht-autorisierter Datenmanipulation dient. Somit kann verhindert werden, dass die Daten im Bereitstellungssystem oder vom Bereitstellungssystem kommend manipuliert werden.
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Ferner kann die Cybersecurity Cybersicherheits-Firewalls enthalten. Durch die externe, d.h. in dem Bereitstellungssystem implementierte Cybersecurity kann eine schnellere als auch aktuellere Cybersicherheit für das Egofahrzeug gewährleistet werden.
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In weiterer Ausbildung übermittelt das zweite Modul eine ausführbare Securityanwendungsdatei an das Egofahrzeug, anhand dessen eine Echtheitsüberprüfung der übermittelten Soll-Trajektorie in dem Egofahrzeug erfolgt. Dadurch kann eine sichere Authentizität der übertragenen Daten gewährleistet werden. Dabei kann es sich nach einem Neustart des Egofahrzeugs jeweils um eine immer neu übertragene Securityanwendungsdatei oder aber um eine einmalig übertragene Securityanwendungsdatei handeln.
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In weiterer Ausbildung ist die Securityanwendungsdatei als kryptografisches Protokoll, insbesondere zur Integritätskontrolle und Authentifizierung, ausgebildet. Dabei sind solche kryptografischen Protokolle zur Integritätskontrolle und Authentifizierung beispielsweise eine Kombination aus Verfahren zur Schlüsselerzeugung, Schlüsselaustausch und Datenverschlüsselung. Dadurch kann ein besonders hoher Sicherheitsstandard gewährleistet werden.
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In weiterer Ausgestaltung ist das zweite Modul dazu ausgebildet, anhand einer vom Egofahrzeug übermittelten Infotainmentanforderung die benötigten Infotainmenteinstellparameter zu generieren und an das Egofahrzeug zu übermitteln. Dadurch kann die Verarbeitung im Egofahrzeug selber gespart werden, was Hardware einspart.
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In weiterer Ausbildung kann das zweite Modul eine aktualisierte Soll-Trajektorie für den betreffenden Straßenausschnitt innerhalb eines vorgegebenen Zeitabstandes anhand eines aktualisierten digitalen Umfelds sowie anhand einer aktualisierten Lokalisation des Egofahrzeugs generieren und diese jeweils aktualisierte Soll-Trajektorie an das gekoppelte Egofahrzeug in dem Straßenausschnitt innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes übermitteln. Dadurch kann eine lückenlose automatisierte Fahrt bewerkstelligt werden. Insbesondere kann das Bereitstellungssystem dazu ausgebildet sein, das digitale Umfeld als auch die Soll-Trajektorie permanent zu aktualisieren.
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Ferner wird die Aufgabe gelöst durch eine Edge-Cloud, wobei die Edge-Cloud in oder in der Nähe zumindest eines Straßenausschnitts angeordnet ist, wobei die Edge Cloud eine aktuelle digitale Karte für den Straßenausschnitt umfasst und wobei ein wie oben beschriebenes Bereitstellungssystem vorgesehen ist, zum Betreiben eines autonom betreibbaren Egofahrzeugs in dem vorgegebenen Straßenausschnitt.
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Durch eine solche Edge-Cloud, d.h. dezentrale Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, sind kurze Übertragungswege von in dem Straßenausschnitt angeordneter Straßeninfrastruktur / externen Server/Infrastruktur möglich, ggf. über ein separates Netzwerk (beispielsweise MAN - Metropolitan Area Networks), welches ausfallsicher betrieben werden kann. Somit kann eine schnelle Datenverarbeitung und Übermittlung an das Egofahrzeug gewährleistet werden. Zur Generierung der Soll-Trajektorie kann jeweils eine aktualisierte Karte herangezogen werden, welche durch den beschränkten Straßenausschnitt einfacher aktuell gehalten werden kann, beispielsweise durch manuelles Einspielen von aktuellen Baumaßnahmen und geänderten Verkehrsführungen durch die durchführende Baufirma.
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Ferner kann als Karte eine hochauflösende Karte verwendet werden, wodurch eine verbesserte Generierung der Soll-Trajektorie bewerkstelligt werden kann.
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Ferner wird die Aufgabe gelöst durch ein Egofahrzeug aufweisend ein bidirektionales Kommunikationsmodul, welches zur Kommunikation mit einem wie oben beschriebenen Bereitstellungssystem ausgebildet ist, wobei das Kommunikationsmodul dazu ausgebildet ist, eine Kopplung an das Bereitstellungssystem zu bewirken und ferner eine in vorgegebenen Zeitabständen aktualisierte Soll-Trajektorie zumindest anhand eines eingegebenen Wunschziels zu empfangen, und wobei das Egofahrzeug ein Steuergerät zur Steuerung der Bewegung des Egofahrzeugs aufweist, und wobei das Steuergerät dazu ausgebildet ist, anhand der jeweils aktualisierten Soll-Trajektorie einen autonomen Betrieb in einem vorgegebenen Straßenausschnitt zu bewerkstelligen.
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In weiterer Ausbildung ist das Steuergerät dazu ausgebildet, bei einer nicht erfolgten Aktualisierung der Soll-Trajektorie innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes einen Fahrer und/oder einen externen Operator zu informieren. Dies kann bei einem Fahrer durch eine akustische / optische oder haptische Warnung erfolgen. Insbesondere kann das Steuergerät dazu ausgebildet sein, die Steuerung bei einer Rückmeldung durch den Fahrer oder Operator zu übergeben. Dieser kann die Kontrolle temporär übernehmen.
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Alternativ oder zusätzlich kann das Steuergerät dazu ausgebildet sein, bei einer nicht erfolgten Aktualisierung der Soll- Trajektorie innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes ein Fail Safe Manöver auszuführen. Dies kann ebenfalls der Fall sein, wenn ein Operator die Steuerung innerhalb einer vorgegebenen Zeit nicht übernimmt und kein Fahrer vorhanden ist.
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In weiterer Ausbildung weist das Egofahrzeug ein Sicherheitsmodul auf, zur Authentizität der von dem Bereitstellungssystem übertragenen Daten, insbesondere der übermittelten Soll-Trajektorie. Anhand dessen kann eine Echtheitsüberprüfung der übermittelten Soll-Trajektorie in dem Egofahrzeug erfolgen.
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Weitere Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren. Darin zeigen schematisch:
- 1: ein Bereitstellungssystem gemäß einer ersten Ausgestaltung,
- 2: eine Edge Cloud gemäß der Erfindung,
- 3: ein Egofahrzeug gemäß der Erfindung,
- 4: ein Bereitstellungssystem gemäß einer zweiten Ausgestaltung.
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1 zeigt ein Bereitstellungssystem 1 gemäß einer ersten Ausgestaltung für ein Egofahrzeug 10.
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Dieses weist einen Server/Rechnermodul als erstes Modul 2 auf. Das erste Modul 2 umfasst dabei eine erste Schnittstelle 3. Dabei können mit erster Schnittstelle 3 mehrere unterschiedliche Schnittstellen umfasst sein, welche beispielsweise auf NFC-Technologie/Funk/5G Technologie beruhen und Daten über diese Technologie empfangen können. Dabei kann die erste Schnittstelle 3 zum Datenempfang als auch zur Datenübermittlung ausgebildet sein.
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Dabei empfängt das erste Modul 2 über die erste Schnittstelle 3 die einen vorgegebenen Straßenausschnitt betreffenden aktuellen Signaldaten dieses Straßenausschnitts, welche durch eine Straßeninfrastruktur 8, wie beispielsweise einer Ampel, bereitgestellt werden. Dabei umfassen die Signaldaten zumindest aktuelle Signaldaten zur Steuerung des Straßenverkehrs gemäß der Straßenverkehrsordnung. Dies kann beispielsweise die aktuelle Ampelschaltung (grün/rot) sein.
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Ein solcher Straßenausschnitt kann ein vorgegebener Bereich, beispielsweise eine Stadt sein oder ein Abschnitt daraus oder ein oder mehrere Straßenzüge.
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Ferner werden die den Straßenausschnitt betreffenden Umfelddaten durch das erste Modul 2 empfangen. Diese umfassen das Umfeld. Dabei können die Umfelddaten durch eine Infrastruktur 5 bereitgestellt werden, wobei die Umfelddaten zumindest Kameradaten und/oder Radardaten und/oder Lidardaten bzw. andere Sensordaten umfassen. Die Infrastruktur 5 können beispielsweise am Straßenrand / Gebäude angeordnete Kameras/Lidarsensoren/Radarsensoren sein, welche ein Umgebungsbild/Umfeldbild als Umfelddaten bereitstellen. Dabei können die Umfelddaten teilweise vorverarbeitet/komprimiert sein, so dass eine Übertragung problemlos möglich ist. In den Umfelddaten können somit andere Verkehrsteilnehmer, Objekte, Fußgänger, Hindernisse, Fahrradfahrer im Umfeld des Straßenausschnitts erkannt werden.
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Ferner können über die erste Schnittstelle 3 Umfeldserverdaten, welche von einem externen Server 6 bereitgestellt werden, empfangen werden. Auch können durch Drohnen 17 oder andere Fahrzeuge 11, Verkehrsüberwachungssysteme 18, wie ADAC Staumeldesystem, Umfeld- oder Umgebungssdaten erzeugt werden und an das Bereitstellungssystem 1 übermittelt werden. Auf das Egofahrzeug 10 personenbezogene Daten beispielsweise bezüglich einem SmartHome 20 können ebenfalls zur Verarbeitung an das Bereitstellungssystem 1 übermittelt werden.
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Der externe Server 6 kann beispielsweise als eine Cloud ausgebildet sein. Die Umfeldserverdaten umfassen aktuelle Verkehrszustandsinformationen. Ferner können diese noch Wetterdaten/Temperaturdaten oder andere das Umfeld betreffende Daten umfassen.
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Ferner kann das Bereitstellungssystem 1 mit einem oder verschiedenen Ortungssystemen beispielsweise einem globalen Satellitennavigationssystem 7 kommunizieren, zur Lokalisation des Egofahrzeugs 10 in dem betreffenden Straßenausschnitt.
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Insbesondere kann die Lokalisation des Egofahrzeugs 10 anhand einer Kinematik basierten Lokalisation des Egofahrzeugs 10 bewerkstelligt werden. Dabei kann es sich um eine Echtzeitkinematik handeln. Anhand der Echtzeitkinematik können die Positionskoordinaten des Egofahrzeuges 10 mit Methoden der Satellitennavigation präzise bestimmt werden. Dabei kann ein simultaner Empfang von GNSS-Satellitensignalen mit geodätischen Empfängern zum Einsatz kommen. Die Positionsbestimmung kann beispielsweise auf Laufzeitdifferenzen der Signale von mehreren Satelliten zu dem Bereitstellungssystem 1 erfolgen.
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Zudem kann die erste Schnittstelle 3 die im Straßenausschnitt betreffenden aktuellen OffRoad Daten durch einen Dienstleister 9 als OffRoad Element empfangen. Dabei umfassen die OffRoad Daten durch einen Dienstleister 9 die jeweils angebotene Dienstleistung. Dienstleister sind vor allem Tankstellen. Ferner können Dienstleister beispielsweise Waschstraßen oder Werkstätten sein.
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Somit kann durch eine Anbindung an die Dienstleister in Verbindung mit beispielsweise einer niedrigen Tankfüllstandsanzeige ein autonomes Fahren zu der nächsten Tankstelle bewerkstelligt werden.
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Auch können weitere aktuelle Informationsdaten für den Straßenausschnitt, welche durch Internet-of-Things-Vorrichtungen 12 als OffRoad Daten bereitgestellt werden, empfangen werden.
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Diese können beispielsweise Informationen zum Parken bei einem Großevent, Parken in einem Parkhaus, sein.
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Ferner wird das Wunschziel des Egofahrzeugs 10 an das Bereitstellungssystem 1 übermittelt.
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Dabei wird das Egofahrzeug 10 fest an das Bereitstellungssystem 1 gekoppelt, so dass eine eineindeutige Identifizierung des Egofahrzeugs 10 möglich ist und eine dauerhafte Verbindung vorhanden ist.
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Zudem weist das Bereitstellungssystem 1 einen Prozessor 13 innerhalb des ersten Moduls 2 auf, welcher ausgebildet ist, ein vollständig aktuelles digitales Umfeld des betreffenden Straßenausschnitts zumindest anhand der betreffenden Umfeldserverdaten, der betreffenden Umfelddaten und der aktuellen Signaldaten, der aktuellen Informationsdaten sowie der OffRoad Daten als auch der V2X-Daten zu erstellen. Ebenfalls kann hierzu eine Karte verwendet werden. Dazu kann der Prozessor 13 maschinelle Lernverfahren wie KI-Algorithmen (Künstliche Intelligenz) beispielsweise ein neuronales Netz, aufweisen.
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Dabei können die Daten insbesondere drahtlos empfangen werden. Ein solches digitales Umfeld bildet die Umgebung d.h. den Straßenausschnitt mitsamt seinen Objekten etc. digital ab.
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Ferner weist das Bereitstellungssystem 1 ein zweites Modul 14 auf. Dieses ist dazu ausgebildet anhand des digitalen Umfelds als auch des Wunschziels und der Kinematik basierten Lokalisation sowie einer (Hochauflösenden) Karte eine Soll -Trajektorie zu generieren und an das Egofahrzeug 10 zu übermitteln.
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Ebenso können alle zeitunkritischen Aufgaben beispielsweise die Infotainmenteinstellungen anhand der vom Egofahrzeug 10 übermittelten Infotainmentanforderungen generiert und an das Egofahrzeug 10 zurück übermittelt werden. Dadurch kann die Verarbeitung im Egofahrzeug 10 selber gespart werden, was Hardware einspart. Auch können Cybersicherheits-Firewalls im Bereitstellungssystem 1 vorhanden sein, welche eine schnellere als auch aktuellere Cybersicherheit für das Egofahrzeug 10 gewährleistet.
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Durch eine solche Ausgestaltung des Bereitstellungssystems 1 gibt es keine direkte Kommunikation zwischen den Komponenten des Egofahrzeugs 10 und den zuvor erwähnten Infrastrukturen/ Straßeninfrastrukturen/Dienstleistern etc, da das Egofahrzeug 10 alle benötigten Informationen und Daten direkt und ausschließlich vom Bereitstellungssystem 1 erhält. Dies führt zu einer drastischen Reduzierung der Anzahl der Kommunikationskanäle. Folglich wird die Anzahl der benötigten Steuergeräte im Egofahrzeug 10 reduziert, was zu einer Verringerung des Komplexitätsgrades der E/E-Architektur führt. So kann das Egofahrzeug 10 sogar lediglich ein Einzelnes oder einige wenige Steuergeräte aufweisen, das für alle Aufgaben der Fahrzeugbewegungssteuerung (VMC) zuständig ist.
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Ferner kann das Bereitstellungssystem 1 eine aktualisierte Soll-Trajektorie für das Egofahrzeug 10 innerhalb eines vorgegebenen Zeitabstandes anhand eines aktualisierten digitalen Umfelds sowie anhand einer aktualisierten Lokalisation generieren und diese jeweils aktualisierte Soll-Trajektorie an das gekoppelte Egofahrzeug 10 in dem Straßenausschnitt innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes übermitteln. Dadurch wird eine lückenlose automatisierte Fahrt bewerkstelligt.
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Das Egofahrzeug 10 kann damit quasi sensorlos in Bezug auf sein Umfeld/Umgebung sein, da es die notwendigen Informationen vom Bereitstellungssystem 1 erhält; die Sensordaten werden ausschließlich vom Bereitstellungssystem 1 verarbeitet. Dadurch ist eine schnelle Generierung des Umfelds sowie der gesuchten Soll-Trajektorie möglich.
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2 zeigt mehrere Edge Clouds 15a, 15b mit einem solchen Bereitstellungssystem 1. Diese können für einen jeweils vorgegebenen Straßenausschnitt ausgebildet sein, wobei jedes der Edge Clouds 15a, 15b ein erstes Modul 2 und ein zweites Modul 14 aufweist. Dabei kann das erste Modul 2 ein digitales Umfeld des für das jeweilige Edge Cloud 15a, 15b zuständigen Straßenausschnitts erstellen und das zweite Modul 14 eine Soll-Trajektorie für den zuständigen Straßenausschnitt erstellen und an das Egofahrzeug 10 übermitteln.
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Dabei kann die erste Edge-Cloud 15a beispielsweise eine HD-Karte des vorgegebenen Straßenausschnitts; die zweite Edge-Cloud 15 eine Karte des vorgegebenen Straßenausschnitts zur Bestimmung der Soll-Trajektorie durch das Bereitstellungssystem 1 aufweisen.
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Dabei können die Edge Clouds 15a, 15b in dem zuständigen Straßenausschnitt so angeordnet sein, so dass eine Übermittlung der Soll-Trajektorie mittels V2X-Kommunikation an das Egofahrzeug 10, beispielsweise mittels Funk möglich ist. Dadurch kann auch in Gegenden mit Funkstörungen, einem sogenannten „Loch“ eine gesicherte Übertragung erfolgen.
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Ferner kann somit ein großer Verkehrsbereich abgedeckt werden, in dem aneinandergrenzende Straßenausschnitte von benachbarten Edge Clouds 15a, 15b abgedeckt werden. So kann beispielsweise eine teilweise Überlappung durch benachbarte Edge Clouds 15a, 15b mit benachbarten Straßenausschnitten vorgesehen sein. Dies bedeutet, dass bei Wechsel des Egofahrzeugs 10 von einem Straßenausschnitt mit einer Edge Cloud 15a in einen anderen Straßenausschnitt ein automatisiertes Einloggen, d.h. ein Übernehmen der benachbarten Edge Cloud 15b erfolgt, so dass eine lückenlose Generierung und Übermittlung der Soll-Trajektorie vom Start bis zu dem gewünschten Ziel von den Edge Clouds 15a, 15b bewerkstelligt werden kann.
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Dadurch kann ein gesichertes Übermitteln der Soll-Trajektorie an das Egofahrzeug 10 vom Start bis zum Ziel über einen weiten Streckenverlauf bewerkstelligt werden.
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Dabei können die Edge Clouds 15a, 15b jeweils als externe, in dem Straßenausschnitt positionierte externe Rechenmodule ausgebildet sein. Diese sind zur Erstellung einer Soll-Trajektorie über einen weiten Verkehrsbereich miteinander gekoppelt, bzw. aufeinander abgestimmt.
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3 zeigt ein erfindungsgemäßes Egofahrzeug 10 im Detail. Dieses ist sensorlos in Bezug auf seine Umgebung ausgestaltet und weist ein bidirektionales Kommunikationsmodul 22 zur Kommunikation mit dem Bereitstellungssystem 1 auf, welches in vorgegebenen Zeitabständen jeweils eine aktualisierte Soll-Trajektorie umfassend den einzustellenden Parametern als auch der Geschwindigkeit übermittelt. Ferner können alle Infotainmenteinstellungen oder Einstellungen bezüglich der Karosserie, wie Temperatur etc., vom Bereitstellungssystem 1 generiert und übermittelt werden.
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Zudem werden die zeitunkritischen Aufgaben sowie zum Teil die sicherheitsrelevanten zeitkritischen Entscheidungen sowie Cybersicherheits-Firewalls von dem Bereitstellungssystem 1 übernommen.
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Ein solches sensorloses Egofahrzeug 10 weist als E/E-Architektur ein einzelnes Steuergerät 4 auf, dass die übermittelten Daten umsetzt und an andere Fahrzeugkomponenten 21, wie Aktuatoren/Ventile sendet, wodurch die gewünschte Bewegungen /Einstellungen ausgeführt werden.
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Dabei kann das Steuergerät 4 bei einer nicht erfolgten Aktualisierung der Soll-Trajektorie innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes durch das Bereitstellungssystem 1 einen Fahrer und/oder einen externen Operator informieren. Dies kann, bei einem Fahrer, durch eine akustische / optische oder haptische Warnung erfolgen. Bei einer Rückmeldung des Fahrers oder Operators kann das Steuergerät 4 die Steuerung anschließend an den Fahrer oder Operator übergeben. Dieser kann die Kontrolle temporär übernehmen.
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Bei nicht erfolgter Rückmeldung durch den Operator oder Fahrer oder aber bei einer nicht erfolgten Aktualisierung der Soll- Trajektorie innerhalb des vorgegebenen Zeitabstandes kann das Steuergerät 4 ein Fail Safe Manöver ausführen.
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4 zeigt eine weitere Ausgestaltung eines Bereitstellungssystems 1a. Dieses weist das Server/Rechnermodul als erstes Modul 2 auf. Das erste Modul 2 umfasst dabei die erste Schnittstelle 3.
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Dabei empfängt das erste Modul 2 über die erste Schnittstelle 3 die einen vorgegebenen Straßenausschnitt betreffenden aktuellen Signaldaten dieses Straßenausschnitts, welche durch die Straßeninfrastruktur 8 bereitgestellt werden. Ferner werden die den Straßenausschnitt betreffenden Umfelddaten durch das erste Modul 2 empfangen. Diese umfassen das Umfeld. Dabei können die Umfelddaten durch die Infrastruktur 5 bereitgestellt werden.
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Ferner können über die erste Schnittstelle 3 Umfeldserverdaten, welche von dem externen Server 6 bereitgestellt werden, empfangen werden. Ferner kann das Bereitstellungssystem 1a mit einem oder verschiedenen Ortungssystemen beispielsweise ein globales Satellitennavigationssystem 7 kommunizieren, zur Lokalisation des Egofahrzeugs 10 in dem betreffenden Straßenausschnitt. Insbesondere kann die Lokalisation des Egofahrzeugs anhand einer Kinematik basierten Lokalisation des Egofahrzeugs 10 als Echtzeitkinematik bewerkstelligt werden.
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Zudem kann die erste Schnittstelle 3 die im Straßenausschnitt betreffenden aktuellen OffRoad Daten durch einen Dienstleister 9 als OffRoad Element empfangen.
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Auch können weitere aktuelle Informationsdaten für den Straßenausschnitt, welche durch Internet-of-Things-Vorrichtungen 12 als OffRoad Daten bereitgestellt werden, empfangen werden.
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Ferner wird das Wunschziel des Egofahrzeugs 10 an das Bereitstellungssystem 1a übermittelt. Dabei wird das Egofahrzeug 10 fest an das Bereitstellungssystem 1 gekoppelt, so dass eine eineindeutige Identifizierung des Egofahrzeugs 10 möglich ist und eine dauerhafte Verbindung vorhanden ist.
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Ferner weist das Bereitstellungssystem 1a den Prozessor 13 auf, welcher ausgebildet ist, ein vollständig aktuelles digitales Umfeld des betreffenden Straßenausschnitts zumindest anhand der betreffenden Umfeldserverdaten, der betreffenden Umfelddaten und der aktuellen Signaldaten, der aktuellen Informationsdaten sowie der OffRoad Daten als auch der V2X-Daten zu erstellen.
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Ferner weist das Bereitstellungssystem 1a ein zweites Modul 14 mit einer zweiten Schnittstelle 19 zur Übermittlung von Daten an das Egofahrzeug 10 auf. Dieses ist dazu ausgebildet, anhand des digitalen Umfelds als auch des Wunschziels als auch der Karte eine jeweils aktualisierte Soll -Trajektorie zu generieren und in vorgegebenen Zeitabständen an das Egofahrzeug 10 zu übermitteln.
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Ferner übermittelt das Bereitstellungssystem 1a eine ausführbare Securityanwendungsdatei 16 an das Egofahrzeug 10 anhand dessen eine Authentizität der übertragenen Daten in dem Egofahrzeug 10 erfolgen kann. Dabei kann es sich nach jedem Neustart des Egofahrzeugs 10 jeweils um eine neu übertragene Securityanwendungsdatei 16 oder aber um eine einmalig übertragene Securityanwendungsdatei 16 handeln.
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Dabei kann die Securityanwendungsdatei 16 als kryptografisches Protokoll, beispielsweise als kryptografische Hashfunktion ausgebildet sein. Dabei sind solche kryptografischen Protokolle zur Integritätskontrolle und Authentifizierung beispielsweise eine Kombination aus Verfahren zur Schlüsselerzeugung, Schlüsselaustausch und Datenverschlüsselung. Dadurch kann ein besonders hoher Sicherheitsstandard gewährleistet werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1,1a
- Bereitstellungssystem
- 2
- erstes Modul
- 3
- erste Schnittstelle
- 4
- Steuergerät
- 5
- Infrastruktur
- 6
- externer Server
- 7
- Satellitennavigationssystem
- 8
- Straßeninfrastruktur
- 9
- Dienstleister
- 10
- Egofahrzeug
- 11
- Fahrzeuge
- 12
- Internet-of-Things-Vorrichtungen
- 13
- Prozessor
- 14
- zweites Modul
- 15a, 15b
- Edge Cloud
- 16
- Securityanwendungsdatei
- 17
- Drohnen
- 18
- Verkehrsüberwachungssysteme
- 19
- zweite Schnittstelle
- 20
- Smart Home
- 21
- Fahrzeugkomponenten
- 22
- Kommunikationsmodul
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102020211970 A1 [0006]