DE112016005693T5

DE112016005693T5 - Verfahren und Steuereinheit für eine selbstlernende Karte

Info

Publication number: DE112016005693T5
Application number: DE112016005693.1T
Authority: DE
Inventors: Per Sahlholm; Sebastian Fabian
Original assignee: Scania CV AB
Current assignee: Scania CV AB
Priority date: 2016-01-12
Filing date: 2016-12-09
Publication date: 2018-08-30
Also published as: SE539526C2; BR112018013213A2; SE1650027A1; WO2017123130A1

Abstract

Verfahren (400, 600) und eine Steuereinheit (300) zum Aufbauen einer Datenbank (350) und zum Vorhersagen einer Route eines Fahrzeugs (100). Die Datenbank (350) umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Richtungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist. Das Verfahren (600) umfasst Beobachten (601) einer geographischen Position des Fahrzeugs (100); Bestimmen (602) einer Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten (601) geographischen Position; Auswählen (603) einer einzelnen gitterbasierten Darstellung (200-2) aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der bestimmten (602) Fahrtrichtung (105); Bestimmen (604) eines Pixels (223) in der ausgewählten (603) gitterbasierten Darstellung (200-2) entsprechend der beobachteten (601) geographischen Position; und Vorhersagen (605) eines Pixels (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100), das dem bestimmten (604) Pixel (223) in der ausgewählten (603) gitterbasierten Darstellung (200-2) benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der benachbarten Pixel (211, 212, ..., 244).

Description

Technisches Gebiet
Diese Offenbarung offenbart hier eine Steuereinheit und Verfahren. Insbesondere werden hier eine Steuereinheit und Verfahren zum Vorhersagen einer Fahrzeugroute beschrieben, indem eine Datenbank aufgebaut und verwendet wird, die eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung eine Vielzahl von diskreten Pixeln umfasst und mit einer ausgewiesenen Richtung assoziiert ist.
Hintergrund
Verschiedene Vorteile lassen sich erreichen, wenn eine Route eines Fahrzeugs verlässlich vorhergesagt werden kann. Eine bessere Wahl eines Getriebegangs kann beispielsweise getroffen werden, was zu einer Brennstoffeinsparung und einem verbesserten Fahrgefühl führt. Des Weiteren kann ein verbessertes oder optimales Geschwindigkeitsprofil für das Fahrzeug berechnet und für das Fahrzeug verwendet werden, wodurch der Brennstoffverbrauch noch weiter verringert wird.
Eine mögliche Lösung für dieses Problem besteht in der Verwendung einer Karte, die durch eine dritte Partei bereitgestellt wird. Eine derartige Karte umfasst Informationen, die ermöglichen, eine Vorhersage dessen zu erzeugen, wie die vor dem Fahrzeug liegende Straße hinsichtlich des Straßengefälles aussehen wird.
Die heutzutage verwendeten Karten sind statisch, d.h. sie werden nicht mehr aktualisiert, wenn die Karte erst einmal in dem Fahrzeug installiert ist. Fahrzeugkarten decken bestimmte Regionen womöglich deshalb nicht ab, in denen genaue Kartendaten nicht verfügbar sind, zum Beispiel auf erst unlängst gebauten Straßen oder auf kleinen Straßen, deren Kartographierung nicht ökonomisch genug ist.
Zudem können einige bestimmte Umgebungen in hohem Maße dynamisch sein, wie zum Beispiel Minen, Baustellen, Rodungsgebiete, Lagerbereiche in einem Hafen, ein Ladeterminal oder ähnliche. Selbst in dem Fall, in dem Kartendaten zur Verfügung stehen, sind die Daten womöglich veraltet und deshalb für die vorstehend beschriebenen Zwecke nutzlos.
Somit besteht ein Problem für einen Fahrer/Fahrtsteuereinheit in einem Fahrzeug darin, geeignete Karteninformationen zu erlangen, die der geographischen Umgebung des Fahrzeugs entsprechen, um korrekte Vorhersagen der Fahrzeugroute zu tätigen und um korrekte Straßengefälledaten zu entnehmen, die mit der vorhergesagten Route assoziiert sind.
Die Druckschrift US 2014/278064 betrifft eine Vorrichtung zum Bereitstellen von Routeninformationen für einen Benutzer unter Verwendung zum Beispiel eines Personal-Computers für Gesundheitsanwendungen, die wiederum eine Verarbeitungsvorrichtung zum Vergleichen gewünschter Routeneigenschaftsinformationen mit gespeicherten Daten und ein Vorschlagen von gespeicherten Routen für den Benutzer umfasst. Die Druckschrift umfasst eine Vorrichtung zum Assistieren eines Benutzers bei der Auswahl einer Route. Eine farbkodierte Wärmekarte wird über einen Bereich auf der Grundlage der Popularität verschiedener Routen durch verschiedene andere Benutzer erzeugt.
Die Druckschrift EP 1 551 195 betrifft eine Informationserlangungsvorrichtung, zum Beispiel ein Fahrzeugnavigationssystem, das das Ziel des Fahrzeugs durch Bestimmen von Suchbedingungen für eine genaue Vorhersage vorhersagt und Informationen bezüglich eines vorhergesagten Ziels aus einer Datenbank erlangt.
Die Druckschrift betrifft jedoch lediglich die Vorhersage des Ziels des Fahrzeugs, nicht aber die Route, die es dorthin nimmt, noch wird besprochen, wie die Informationserlangung für eine Gangauswahl verwendet werden könnte.
Die Druckschrift WO 2014/111537 bespricht ein computerimplementiertes Verfahren zum Erstellen von Kartendaten, das ein Anwenden einer Schwellenwertberechnung für eine Wärmekarte involviert, um Zonen im Netzwerk zu identifizieren, die eine hohe Konzentration von Verkehrsunfällen aufweisen. Diese gesammelten Informationen werden dann zur Angabe von Fahrzeugrouten verwendet, bei denen das Risiko von Unfällen erhöht ist.
Es wird jedoch keine Vorhersage der Fahrzeugroute getätigt. Ebenso wenig werden irgendwelche Informationen zum Zwecke der Auswahl eines Getriebegangs für das Fahrzeug entnommen.
Die Druckschrift US 2015/177005 präsentiert ein computerimplementiertes Verfahren zum Variieren eines Grads an Genauigkeit bei der Navigationsdatenanalyse für das Maßschneidern von Karteninhalt. Eine Wärmekarte wird erzeugt, um den Betrag an Benutzern zeigen, die sich in einem Bereich bewegen.
Es wird jedoch keine Vorhersage der Fahrzeugroute getätigt. Ebenso wenig werden irgendwelche Informationen zum Zwecke der Auswahl eines Getriebegangs des Fahrzeugs entnommen.
Die Druckschrift US 2014/288821 offenbart ein Verfahren zum Vorhersagen einer Ankunftszeit eines Transitfahrzeugs bei einer Transithaltestelle einer Transitroute, das eine Vorhersage der Ankunftszeit des bestimmten Fahrzeugs auf der Grundlage der momentanen Position des Fahrzeugs und historischen Daten von anderen Fahrzeugen involviert, die dieselbe Route befuhren.
Es wird jedoch keine Vorhersage der Fahrzeugroute getätigt. Ebenso wenig werden irgendwelche Informationen zum Zwecke der Auswahl eines Getriebegangs des Fahrzeugs entnommen.
Es kann deshalb wünschenswert sein, in der Lage zu sein, eine Datenbank zu erstellen und kontinuierlich zu aktualisieren, die eine Darstellung einer geographischen Landschaft umfasst, um eine Route für ein Fahrzeug vorherzusagen, und die einen ortsabhängigen Parameter verwendet, der mit der vorhergesagten Route assoziiert ist, um eine Lösung der vorstehend beschriebenen Probleme in Verbindung mit der Fahrzeugroutenvorhersage bereitzustellen.
Kurzfassung
Deshalb besteht eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung in der Lösung einiger der vorstehend beschriebenen Probleme und in der Verbesserung einer Routenvorhersage eines Fahrzeugs.
Gemäß einer ersten Ausgestaltung der Erfindung wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Aufbauen einer Datenbank gelöst, wodurch eine Vorhersage einer Fahrzeugroute ermöglicht wird. Die Datenbank umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung eine Vielzahl von diskreten Pixeln umfasst und mit einem Bereich von Richtungen assoziiert ist. Das Verfahren umfasst ein Beobachten einer geographischen Position eines Fahrzeugs. Des Weiteren umfasst das Verfahren das Bestimmen einer Fahrtrichtung des Fahrzeugs bei der beobachteten geographischen Position. Das Verfahren umfasst ebenso ein Auswählen einer einzelnen gitterbasierten Darstellung aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung. Zudem umfasst das Fahrzeug weiterhin ein Bestimmen eines Pixels in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung, das der beobachteten geographischen Position entspricht. Das Verfahren umfasst zudem ein Inkrementieren eines Häufigkeitszählers, der mit dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung assoziiert ist, wobei er eine Anzahl von Durchläufen zählt, die das Fahrzeug das Pixel in der bestimmten Fahrtrichtung durchfährt. Des Weiteren umfasst das Verfahren ebenso ein Speichern des inkrementierten Häufigkeitszählerwerts, der mit dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung in der Datenbank assoziiert ist.
Gemäß einer zweiten Ausgestaltung der Erfindung wird diese Aufgabe durch eine Steuereinheit in einem Fahrzeug gelöst. Die Steuereinheit zielt auf einen Aufbau einer Datenbank ab, die eine Vorhersage einer Fahrzeugroute ermöglicht. Die Datenbank umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung eine Vielzahl von diskreten Pixeln umfasst und mit einem Bereich von Richtungen assoziiert ist. Die Steuereinheit ist konfiguriert, um eine geographische Position eines Fahrzeugs zu beobachten. Die Steuereinheit ist des Weiteren konfiguriert, um eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Die Steuereinheit ist ebenso zusätzlich konfiguriert, um eine einzelne gitterbasierte Darstellung aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung auszuwählen. Des Weiteren ist die Steuereinheit konfiguriert, um ein Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung zu bestimmen, das der beobachteten geographischen Position entspricht. Die Steuereinheit ist weiterhin konfiguriert, um einen Häufigkeitszähler zu inkrementieren, der mit dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung assoziiert ist, was eine Anzahl von Durchläufen zählt, die das Fahrzeug das Pixel in der bestimmten Fahrtrichtung durchfuhr. Des Weiteren ist die Steuereinheit ebenso konfiguriert, um den gemessenen, zumindest einen ortsabhängigen Parameter und den inkrementierten Häufigkeitszählerwert zu speichern, die mit dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung in der Datenbank assoziiert sind.
Gemäß einer dritten Ausgestaltung der Erfindung wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Vorhersagen einer Route eines Fahrzeugs unter Verwendung einer Datenbank gelöst. Die Datenbank umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung eine Vielzahl von diskreten Pixeln umfasst und mit einem Bereich von Richtungen assoziiert ist. Das Verfahren umfasst ein Beobachten einer geographischen Position des Fahrzeugs. Das Verfahren umfasst ebenso weiterhin ein Bestimmen einer Fahrtrichtung des Fahrzeugs bei der beobachteten geographischen Position. Das Verfahren umfasst zusätzlich das Auswählen einer einzelnen gitterbasierten Darstellung aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen, auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung. Des Weiteren umfasst das Fahrzeug ebenso ein Bestimmen eines Pixels in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung, das der beobachteten geographischen Position entspricht. Zusätzlich umfasst das Verfahren des Weiteren ebenso ein Vorhersagen eines Pixels einer nächsten Position des Fahrzeugs, das dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der Nachbarpixel.
Gemäß einer vierten Ausgestaltung der Erfindung wird diese Aufgabe durch eine Steuereinheit in einem Fahrzeug gelöst. Die Steuereinheit zielt auf ein Vorhersagen einer Route eines Fahrzeugs ab, indem eine Datenbank verwendet wird. Die Datenbank umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung eine Vielzahl von diskreten Pixeln umfasst und mit einem Bereich von Richtungen assoziiert ist. Die Steuereinheit ist konfiguriert, um eine geographische Position des Fahrzeugs zu beobachten. Die Steuereinheit ist des Weiteren konfiguriert, um eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Die Steuereinheit ist außerdem des Weiteren konfiguriert, um eine einzelne gitterbasierte Darstellung aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung auszuwählen. Die Steuereinheit ist weiterhin konfiguriert, um ein Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung zu bestimmen, die der beobachteten geographischen Position entspricht. Die Steuereinheit ist weiterhin konfiguriert, um ein Pixel einer nächsten Position des Fahrzeugs vorherzusagen, das dem bestimmten Pixel in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der Nachbarpixel.
Dadurch wird aufgrund der offenbarten Ausgestaltungen eine verlässliche Routenvorhersage bereitgestellt, während die Anforderungen an Speichernutzung niedrig und die Computerkapazität klein gehalten wird. Da die momentane Lösung auf der historischen Richtung anstelle einer historischen diskreten Pixelfortbewegung besteht, wird die Lösung flexibler und nimmt ebenso Perturbationen in Bezug auf vorige Routen hin, die beispielsweise auftreten, wenn die Fahrt auf einer anderen Spur der Autobahn stattfindet. Des Weiteren bedeutet die Direktionalität, die durch die Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen vorgesehen wird, dass Gegenfahrbahnen in dasselbe Pixel fallen können und im Gegensatz zu zuvor bekannten Lösungen noch immer eine korrekte Vorhersage ergeben können. Dadurch kann die Vorhersage von unwahrscheinlichen Kehrtwendungen auf der Autobahn vermieden werden, wenn eine Fahrt in die statistisch ungewöhnlichere Richtung stattfindet. Dadurch wird die Routenvorhersage des Fahrzeugs verbessert.
Weitere Vorteile und zusätzliche neue Merkmale werden aus der nachstehenden ausführlichen Beschreibung offensichtlich werden.
Figurenliste
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachstehend ausführlich unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben werden. Es zeigen:

1 eine Seitenansicht eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel;
2A eine Übersicht eines Fahrzeugs, das auf einer Straße fährt, und eine Entsprechung zwischen der geographischen Landschaft und deren gitterbasierter Darstellung;
2B eine Ansicht eines Fahrzeugs, das auf einer Straße fährt, und einer Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen, wobei eine einzelne auf der Grundlage der Fahrzeugrichtung ausgewählt wird;
2C ein Beispiel von Straßengefällen, wenn das Fahrzeug drei Zellen der gitterbasierten Darstellung durchläuft;
2D gespeicherte Parameterwerte, die mit verschiedenen Pixeln in einer gitterbasierten Darstellung assoziiert sind;
2E ein Beispiel einer Routenvorhersage des Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel;
3A ein Beispiel des Fahrzeuginnenraums gemäß einem Ausführungsbeispiel;
3B ein Beispiel eines Fahrzeuginnenraums gemäß einem Ausführungsbeispiel;
4 ein Ablaufdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zeigt;
5 eine Darstellung, die eine Steuereinheit und ein System gemäß einem Ausführungsbeispiel zeigt; und
6 ein Ablaufdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zeigt.

Ausführliche Beschreibung
Ausführungsbeispiele der Erfindung, die hier beschrieben sind, werden als Verfahren und eine Steuereinheit definiert, die durch die nachstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele praktisch implementiert werden können. Diese Ausführungsbeispiele können jedoch in vielen verschiedenen Formen Beispiele finden und realisiert werden, und sind nicht auf die dargereichten Beispiel beschränkt; stattdessen werden diese verdeutlichenden Beispiele von Ausführungsbeispielen derart vorgesehen, dass diese Offenbarung erschöpfend und vollständig sein wird.
Weitere Aufgaben und Merkmale können aus der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung offensichtlich werden, wenn sie in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen betrachtet wird. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass die Zeichnungen lediglich zum Zwecke der Verdeutlichung ausgelegt sind und nicht als eine Definition der Begrenzung der hier offenbarten Ausführungsbeispiele, für die auf die beiliegenden Patentansprüche Bezug genommen sei. Des Weiteren sind die Zeichnungen nicht notwendigerweise maßstabsgetreu und beabsichtigen, wenn nicht anders angegeben, lediglich eine konzeptmäßige Darstellung der Strukturen und Prozeduren, die hier beschrieben sind.
1 zeigt ein Szenario, in dem ein Fahrzeug 100 in einer Fahrtrichtung 105 auf einer Straße 110 fährt. Das Fahrzeug 100 kann zum Beispiel ein Lastkraftwagen, ein Bus, ein Van, ein Personenkraftwagen, ein Motorrad oder jedwede andere ähnliche Art von Fahrzeug mit oder ohne angefügtem Auflieger sein.
Das Fahrzeug 100 umfasst einen oder mehrere fahrzeugeigene Fahrzeugsensoren zum Messen beispielsweise des Straßengefälles, der Krümmung, der Fahrzeuggeschwindigkeit, des ausgewählten Getriebegangs, der Höhe usw. Das Fahrzeug 100 umfasst ebenso eine Positionierungseinheit zur Bestimmung einer geographischen Position des Fahrzeugs 100. Dadurch kann das Fahrzeug 100 eine selbstlernende Karte errichten, die kontinuierlich aktualisiert werden kann, oder bei einem bestimmten vorbestimmten oder konfigurierbaren Zeitintervall. Diese errichtete Karte kann dann verwendet werden, um die Route durch die Karte vorherzusagen, um eine Vorhersage des Straßengrads in Realzeit auszugeben.
In einigen Ausführungsbeispielen wird die Karte in einem Rasterformat gespeichert, das diskrete Pixel unterteilt ist. Jedes Pixel kann zum Beispiel etwa 10×10 m, 20×20 m, 30×30 m usw. in verschiedenen Ausführungsbeispielen entsprechen.
Die Karte wird weiterhin in verschiedene richtungsgebundene Wärmekarten unterteilt, oder in gitterbasierte Darstellungen der geographischen Landschaft, die jeweils eine Richtungsspanne darstellen. Falls 4 Richtungen ausgewählt werden, können diese Nord, Ost, Süd und West sein, und betrüge die Richtungsspanne jeder richtungsgebundenen Wärmekarte 90°.
Das Konzept der Existenz einer Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen, die mit verschiedenen Richtungsspannen assoziiert ist, ist nicht auf die 4 gitterbasierten Darstellungen beschränkt, die mit Richtungsspannungen von etwa 90° jeweils assoziiert sind, sondern kann ebenso zum Beispiel 2 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtung Spannungen von etwa 180° assoziiert sind; 3 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtungsspannen von etwa 120° assoziiert sind; 5 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtungsspannungen von 72° assoziiert sind; 6 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtungsspannen von etwa 60° assoziiert sind; 7 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtungsspannen von etwa 51° assoziiert sind; 8 gitterbasierte Darstellungen, die jeweils mit Richtungsspannen von etwa 45° assoziiert sind usw. umfassen.
Die Pixel können kleine, gleichgroße Flächenelemente sein, die eine Fläche aufweisen, die ein Format wie zum Beispiel quadratisch, rechteckig, dreieckig, fünfeckig, sechseckig usw. oder eine Kombination derer oder andere Formate bedeckt.
Das System kann einen Straßengrad und momentane Ortsdaten periodisch schätzen, und diese Daten verwenden, um die Karte aufzubauen. Die momentane Bewegungs- oder Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 kann in einigen Ausführungsbeispielen durch eine Bewegung zwischen 2 vorigen Datenpunkten bestimmt werden, und es kann die Wärmekarte aufgerufen werden, die mit dieser Bewegung am nächsten übereinstimmt. Das Pixel, bei dem der momentane Ort liegt, kann dann aufgerufen werden und kann dessen Wärmewert oder Häufigkeitswert erhöht werden. In einigen Ausführungsbeispielen werden lediglich Pixel gespeichert, die aufgezeichnete Daten aufweisen, d.h. die besucht wurden. Dadurch wird Speicherplatz eingespart, da es wenig sinnvoll ist, Pixel/Daten zu speichern, die nie besucht werden (diese können zum Beispiel außerhalb der Straße liegen). Falls ein Pixel zum ersten Mal besucht wird und somit nicht existierte, dann kann es erstellt und mit einem um 1 erhöhten Häufigkeitszähler gespeichert werden.
Um eine Routenvorhersage zu treffen, kann ein ähnlicher Ansatz eingesetzt werden. Die momentane Bewegungs- oder Fahrtrichtung 105 bestimmt, welche der Wärmekarten aufzurufen ist, und der momentane Fahrzeugort bestimmt, welches Pixel jener ausgewählten Wärmekarte. Seine benachbarten Pixel in derselben Wärmekarte können dann geprüft werden, um das heißeste zu finden, und dieses kann als das nächste Pixel des vorhergesagten Wegs des Fahrzeugs 100 ausgewählt werden. Dieser Prozess kann dann für die gewünschte Vorhersagelänge neu durchfahren werden, wobei bei jedem Schritt der Ort des Fahrzeugs 100 auf das jüngste ausgewählte Pixel aktualisiert wird und eine neue Bewegungsrichtung auf der Grundlage der Bewegung zwischen den ausgewählten Pixeln in der Vorhersage berechnet wird. Wenn dieser Schritt abgeschlossen ist, kann die Reihe von Pixeln untersucht werden, um deren jeweilige Straßengefällewerte zu entnehmen, falls diese Werte gespeichert wurden. Schlussendlich kann die Fahrtdistanz zwischen jedem Punkt in dem Horizont geschätzt werden, um in einigen Ausführungsbeispielen ein finales Straßengefälle als eine Funktion der Fahrtlänge zu erzeugen.
Die offenbarte Lösung erfordert geringen Speicherplatz, wenig Computerkapazität und generiert bessere Ergebnisse als Lösungen im Stand der Technik gemäß Simulatorimplementierungen, die gesammelte Controller Area Network- (CAN) -Protokolle aus Fahrzeugen verwenden, um das System zu testen. CAN ist ein Verbindungsstandard für wechselseitig verbundene verteilte Systeme, die typischerweise in Fahrzeugen verwendet wird, um zwischen elektronischen Steuereinheiten (ECUs, electronic control units) zu kommunizieren.
Die Leistungsfähigkeit kann durch den mittleren Straßengradvorhersagefehler bei jedem Punkt in einer 2500 m langen Vorhersage gemessen werden, die für Hunderte von Durchläufen entlang einer simulierten Fahrt gesammelt wird. Das Ergebnis beim Befahren einer Autobahn besteht in einen um 50 % kleineren mittleren Fehler als in zuvor bekannten Lösungen auf der Grundlage eines einzelnen Gitters basierend auf einem prädiktiven Straßenkartenalgorithmus, während der Speicherplatzbedarf um beinahe 30 % verringert wird.
Das offenbarte Verfahren kann insbesondere bei Straßenkreuzungen in derselben oder verschiedenen Ebenen vorteilhaft sein. Ein Konflikt in Straßendaten an dem Punkt, an dem die Autobahn über eine andere Straße hinweg verläuft, tritt daher auf, da dasselbe Pixel manchmal auf der Autobahn und manchmal unterhalb durchfahren wird, wobei jedes Mal die Karte mit in Widerspruch stehenden Daten aktualisiert wird, was schlussendlich zu der falschen Vorhersage des „Herunterspringens“ von der Autobahn führt.
Da jedoch die Fahrt auf der Autobahn und die Fahrt auf der Straße unterhalb der Autobahn verschiedene Wärmekarten aufrufen würden, verhält sich das Verfahren gemäß der beschriebenen Lösung in größerem Maße gemäß der Erwartung und bringt die korrekte Vorhersage für diesen Fall hervor.
Ein weiterer inhärenter Vorteile der offenbarten Lösung besteht darin, dass jeder Vorhersage ein Wärmewert zugeordnet werden kann, die Summe der Wärme ihrer Pixel, was ein Maß bereitstellt, um die Qualität der Vorhersage mit anderen Möglichkeiten zu vergleichen.
2A offenbart das Fahrzeug 100, das in der Fahrtrichtung 105 auf der Straße 110 fährt. Eine Karte 200 wird in einem Rasterformat gespeichert, das in diskrete Pixel 211, 212, 213, 214, 221, 222, 223, 224, 231, 232, 233, 234, 241, 242, 243, 244 unterteilt ist. In diesem beliebigen Beispiel gibt die zweite Ganzzahl die vertikale Koordinate an, während die dritte Ganzzahl die horizontale Koordinate angibt. Die Situation kann in anderen Beispielen genau andersherum vorliegen.
Wie jedoch in 2B gezeigt ist, wird eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 der geographischen Landschaft, wobei jede von ihnen mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert ist, in einer Datenbank gespeichert.
Während der Fahrt des Fahrzeugs 100 können Daten durch einen fahrzeugeigenen Sensor gemessen und in einigen Ausführungsbeispielen gespeichert werden, zum Beispiel das Straßengefälle. In anderen Ausführungsbeispielen jedoch, in denen gewünscht ist, lediglich die Route des Fahrzeugs 100 vorherzusagen, wird womöglich lediglich die Häufigkeit des Durchfahrens bestimmt und für jedes durchfahrende Pixel 211, 212, ..., 244 in den gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 gespeichert.
Das Fahrzeug 100 bestimmt seine geographische Position über eine Positionierungsvorrichtung, während es auf der Straße 110 fährt. Die Bewegungsrichtung zwischen zumindest zwei jüngst bestimmten geographischen Positionen, wenn in das momentane Pixel eingefahren wird, kann die Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bestimmen.
Die bestimmte Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 wird dann mit den Bereichen von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 in einer Maßnahme A verglichen. Der Bereich von Richtungen 210-2, der die Fahrtrichtung 105 in sich umfasst, wird dann bestimmt. Wenn der Bereich von Richtungen 210-2 bestimmt wurde, dann wird die assoziierte gitterbasierte Darstellung 200-2 aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 ausgewählt.
In einer Maßnahme B wird ein Pixel 223 in der gitterbasierten Darstellung 200-2, in der das Fahrzeug 100 momentan befindlich ist, auf der Grundlage der bestimmten geographischen Position des Fahrzeugs 100 bestimmt. Ein Häufigkeitszähler, der mit dem Pixel 223 in der gitterbasierten Darstellung 200-2, in der das Fahrzeug 100 als positioniert bestimmt wurde, wird inkrementiert.
Des Weiteren, wenn die Route des Fahrzeugs 100 vorhergesagt wird, dann wird das benachbarte Pixel 222 mit dem höchsten gespeicherten Häufigkeitszählerwert bestimmt und wird das Fahrzeug 100 als zu diesem Pixel 222 fahrend bestimmt. Dieser Prozess kann dann solange wie gewünscht wiederholt werden. In dem Fall, in dem von dem Fahrzeug 100 geschätzt wird, die Fahrtrichtung 105 zu verändern, können dann die Maßnahmen A und B zum Auswählen einer neuen gitterbasierten Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 wiederholt werden.
In einigen Ausführungsbeispielen, kann das Fahrzeug 100, wie vorstehend beschrieben wurde, einen oder mehrere ortsabhängige Parameter bei der geographischen Position während der Fahrt messen. Die ortsabhängigen Parameter können zum Beispiel Straßengefälle, Krümmung, Höhe, ausgewählter Getriebegang, Fahrzeuggeschwindigkeit oder ähnliche Parameter sein, die durch ein System gemessen oder durch den Fahrer des Fahrzeugs 100 eingegeben werden. Dieser oder andere Parameter kann/können assoziiert mit dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 in der Datenbank gespeichert werden. Der momentane Wochentag, die Tageszeit oder andere Statusinformationen können zusätzlich als einige Attribute gespeichert werden, um konditionelle Vorhersagen zu ermöglichen, wenn die Daten aufgerufen werden.
2C offenbart das Fahrzeug 100, das in der Fahrtrichtung 105 in dem Pixel 223 fährt. Die Figur zeigt ein Beispiel der topographischen Unterschiede, die dem Fahrzeugs 100 bei Durchfahren der drei Zellen 222, 223 und 234 widerfahren werden, in einem beliebigen Beispiel. Durch Kombinieren der zurückliegenden Distanz in der horizontalen Ebene mit der Krümmung in der vertikalen Ebene kann die Distanz der vorhergesagten Route des Fahrzeugs 100 in einigen Ausführungsbeispielen geschätzt werden.
2D zeigt ein Beispiel von Häufigkeitszählerwerten und gemessenem Straßengefälle, die mit Pixeln 211, 212,..., 244 der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 in einem nicht-einschränkenden Beispiel assoziiert ist. Das Straßengefälle und/oder das Höhenprofil können von Interesse sein, wenn ein optimales Geschwindigkeitsprofil hergeleitet wird, um den Brennstoffverbrauch zu verringern.
In einigen Ausführungsbeispielen kann ebenso ein Zeitreferenzwert bestimmt und assoziiert mit jeder Messung gespeichert werden, um eine Alterung zu ermöglichen.
Alterung ist der Vorgang zum Verringern der Wärme bei jedem Pixel 211, 212,..., 244 nach einer bestimmten Zeitspanne, was dazu dient, zu verhindern, dass alle Werte über ihren Datentyp überlaufen. Würde der Wert einfach nach oben hin begrenzt, dann könnte der letztlich stabile Zustand der Karte eine Karte von gleich heißen Pixeln 211, 212,..., 244 bei dem maximalen Grenzwert sein, was den Zweck einer solchen Karte zunichtemacht. Deshalb kann eine Art von Alterung nützlich sein, um die Daten zu bewahren, und um ebenso zu ermöglichen, veraltete Daten abzubauen, zum Beispiel in dem Fall, in dem sich Fahrtroutinen verändern oder der Fahrzeugeigentümer wechselt.
Mehrere Ansätze sind denkbar, um eine Alterung zu erreichen. Man könnte einen Zeitgeber verwenden, um die Wärme global zu verringern, nachdem ein Pixel 211, 212, ..., 244 für eine bestimmte Zeitspanne nicht durchfahren wurde, oder die Wärme für Grenzpixel 211, 212, ..., 244 entlang der Straße 110 verringern. Ein Nachteil dieses ersten Vorschlags besteht darin, dass er womöglich einen länger währenden Verarbeitungsschritt erfordert. Es ist deshalb in einigen Ausführungsbeispielen womöglich denkbar, eine solche Aufgabe durchzuführen, wenn das Fahrzeug 100 nicht in Verwendung ist.
Eine alternative Lösung kann in dem Durchführen der Alterung bei einem einzelnen Pixel 211, 212, ..., 244 bestehen, wenn es durchfahren wird. Um dies zu erreichen, kann die Wärme der momentanen Richtung 105 berechnet werden. Wenn sie sich bei der maximalen Schranke ihres Datentyps befindet, dann können alle Werte um einen Multiplikator heruntergestuft werden. Dies lässt die Verhältnisse unangetastet, und verhindert den Überlauf in einer Art und Weise, die einen sehr niedrigen computertechnischen Overhead involviert. Es kann eine konditionale Programmaussage hinzugefügt werden, die für den Großteil der Zeit umgangen wird (abhängig von dem ausgewählten Multiplikator und dem Datentyp). Wenn sie ausgelöst wird, dann werden einige wenige Multiplikationsvorgänge ausgeführt, nämlich dieselbe Anzahl wie die Anzahl von richtungsgebundenen Wärmekarten 200-1, 200-2, 200-3, 200-4. Eine weitere Möglichkeit besteht in einem Subtrahieren zum Beispiel von 1 von allen Werten für alle Pixel 211, 212, ..., 244 mit Ausnahme des aktuellen Pixels.
2E zeigt ein Beispiel der Routenvorhersage des Fahrzeugs 100, wenn es auf der Straße 110 durch die geographische Landschaft fährt.
Wie die Vorhersage getätigt wird, dann wird eine entsprechende richtungsgebundene Wärmekarte 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 verwendet, um das nächste wahrscheinliche Pixel 211, 212, ..., 244 zu berechnen. Zuerst kann die richtige Wärmekarte 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 bestimmt werden, indem die momentane Bewegungsrichtung 105 berechnet wird und diese einer der vordefinierten Richtungsspannen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 abhängig von der Anzahl von Richtungen der richtungsgebundenen Wärmekarte 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 zugewiesen wird.
Die momentane Richtung 105 kann als eine Bewegungsrichtung zwischen dem momentanen Pixel 223 und einem durchfahrenen Pixel 211, 212, ..., 244 berechnet werden, das um n Orte zurückliegt. Dies kann durch Verwendung einer Warteschlange überwacht werden. Die Distanz n, zwischen der die Bewegungsrichtung berechnet wird, kann die Granularität auf Grund von Aliasing und ebenso der Bereitschaft zur Richtungsänderung bestimmt werden. Daher bedeutet eine niedrigere Pixelgröße eine bessere Auflösung.
Wenn die Anzahl der Richtungen auf beispielsweise 4 gesetzt wird, dann besteht das Ergebnis in 4 separaten Wärmekarten 200-1, 200-2, 200-3, 200-4, wobei jede mit einer jeweiligen Richtungsspanne 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert ist, wie in 2B ersichtlich. Jede Wärmekarte 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 stellt die Häufigkeit dar, für die jedes Pixels 211, 212, ..., 244 durchfahren wird unter der Bedingung, dass die Richtung innerhalb eines Schwellenwerts fällt. Wenn eine Vorhersage getroffen wird, kann eine einzelne der zum Beispiel vier Wärmekarten 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 abhängig von der momentanen Richtung 105 des Fahrzeugs 100 ausgewählt werden, und kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit des nächsten Pixels 211, 212, ..., 244 zu berechnen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die gewünschte Ausgabe der vorgeschlagenen Lösung der Straßengrad als eine Funktion der Distanz sein, wobei die Länge von jedem Punkt der vorhergesagten Route bestimmt werden kann. Das Ergebnis der Vorhersage ist eine Reihe von Pixeln 211, 212, ..., 244, von denen vorhergesagt wird, dass das Fahrzeug 100 sie durchläuft, aber die exakte Distanz bei jedem Punkt ist unbekannt. Eine Verwendung der Pixelgröße zum Schätzen der Distanz würde lediglich für eine gerade Fahrt durch die Pixel 211, 212, ..., 244, die lotrecht auf den Pixelseiten stehen, einen korrekten Wert ergeben; es kann in einigen Ausführungsbeispielen aber dieses Verfahren für eine grobe Schätzung eines Minimalwerts verwendet werden.
Das gewünschte Ergebnis kann eine Näherung der Fahrtdistanz für wirklich jedes Pixel 211, 212, ..., 244 in dem Horizont in einigen Ausführungsbeispielen sein. Um die Distanz anzunähern, von der angenommen wird, dass das Fahrzeug 100 sie zurücklegt, um einen bestimmten Punkt zu erreichen, kann eine Art und Weise zum Umwandeln von geographischen Positionskoordinaten durchgeführt werden.
Ein Verfahren zum Bestimmen eines plausiblen, feinkörnigen Wegs zwischen den Pixeln 211, 212, ..., 244 des Horizonts kann auf einige verschiedene Arten und Weisen erreicht werden, wie zum Beispiel eine lineare Fahrt durch jedes Pixel 211, 212, ..., 244 durch lineares Interpolieren zwischen dem Eintrittspunkt und dem Austrittspunkt für jedes Pixel 211, 212, ..., 244; eine lineare Annäherung durch Berechnung der Distanz zwischen 2 Pixeln 211, 212, ..., 244 von einiger Distanz in dem Horizont und durch Teilen der gleichen Anzahl von Datenpunkten; ein Polynom-Einpassen auf ausgewählte Pixel 211, 212, ..., 244 und/oder ein Spline-Einpassen auf den gesamten Horizont, in verschiedenen Ausführungsbeispielen.
3A offenbart einen Fahrzeuginnenraum gemäß einem Ausführungsbeispiel, der ein Beispiel dessen zeigt, wie das vorstehend beschriebene Szenario durch den Fahrer des Fahrzeugs 100 wahrgenommen werden kann, wenn es sich bei einer beliebigen Position entlang der Route befindet.
Ein System 300 für eine Fahrzeugroutenvorhersage kann eine Steuereinheit 310, eine Positionierungsvorrichtung 330 und eine Datenbank 350 umfassen.
Die Steuereinheit 310 kann zur Vorhersage der Route für das Fahrzeug 100 aus einer momentanen Position des Fahrzeugs 100 hin zu einem Ziel konfiguriert sein. Die Steuereinheit 310 kann die Datenbank 350 umfassen oder mit ihr verbunden sein, die eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 umfassen kann, die jeweils einen Satz von Pixeln 211, 212, ..., 244 umfasst, die geographische Positionen darstellen.
Die Datenbank 350 umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 einer geographischen Landschaft. Jede gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 umfasst wiederum eine Vielzahl von diskreten Pixeln 211, 212, ..., 244 und ist mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert. Die Datenbank 350 ist konfiguriert, um einen Häufigkeitszählerwert, der mit einem jeweiligen Pixel 211, 212, ..., 244 assoziiert ist, in zumindest einer der gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 zu speichern. Des Weiteren kann in einigen Ausführungsbeispielen die Datenbank 350 ebenso konfiguriert sein, um zumindest einen ortsabhängigen Parameter zu speichern, wie Topographiedaten oder eine Krümmung.
In dem gezeigten Ausführungsbeispiel liegt die Datenbank 350 fahrzeugextern vor und ist für die Steuereinheit 310 über einen Sendeempfänger 340 in dem Fahrzeug 100 über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle zugänglich. Verschiedene Strategien zum Cache-bilden und Synchronisieren von Untermengen der Datenbank 350, die den lokalen Bereich um das Fahrzeug 100 und dessen vorhergesagte Route darstellen, können eingesetzt werden, um die Verwendung drahtloser Ressourcen zu optimieren. In einem solchen Ausführungsbeispiel kann der / können die ortsabhängige(n) Parameter zwischen mehreren Benutzern der Datenbank 350 gemeinsam verwendet werden, während die Häufigkeitszählerwerte für jeden Benutzer spezifisch sein können. In einem weiteren Ausführungsbeispiel können die Häufigkeitszähler ebenso gemeinsam verwendet werden, oder kann eine gewichtete Kombination von privaten und gemeinsam verwendeten Häufigkeitszählern verwendet werden.
Eine derartige drahtlose Kommunikation kann zum Beispiel ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) -Signal oder jedwedes andere drahtlose Signal umfassen oder darauf basieren, das auf einer drahtlosen Kommunikationstechnologie basiert oder zumindest davon inspiriert ist, wie Wi-Fi™, Ultramobilbreitband (UWB), drahtloses lokales Bereichsnetzwerk (WLAN), Bluetooth™ (BT) oder eine Infrarotübertragung, um lediglich einige wenige mögliche Beispiele drahtloser Kommunikation zu nennen.
Die geographische Position des Fahrzeugs 100 kann durch die Positionierungsvorrichtung 330 in dem Fahrzeug 100 bestimmt werden, die auf einem Satellitennavigationssystem basieren kann, wie dem Navigation Signal Timing und Ranging (Navstar) globalen Positionierungssystem (GPS), dem differenziellen GPS (DGPS), Galileo™, GLONASS oder dergleichen.
Die geographische Position der Positionsvorrichtung 330 (und dadurch ebenso des Fahrzeugs 100) kann mit bestimmten vorbestimmten oder konfigurierbaren Zeitintervallen gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen kontinuierlich durchgeführt werden.
Die Positionierung der Satellitennavigation basiert auf einer Distanzmessung unter Verwendung einer Triangulierung einer Anzahl von Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4. In diesem Beispiel sind 4 Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 gezeigt, es ist dies aber lediglich ein Beispiel. Mehr als 4 Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 können verwendet werden, um die Genauigkeit zu steigern oder um Redundanz zu erzeugen. Die Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 übertragen kontinuierlich Informationen bezüglich Zeit und Datum (zum Beispiel in codierter Form), eine Identität (welcher Satellit 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 sendet), einen Status und wo der Satellit 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 zu jedem beliebigen Zeitpunkt befindlich ist. Die GPS-Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 senden Informationen, die mit verschiedenen Codes codiert sind, zum Beispiel auf der Grundlage des Codeteilungs-Mehrfachzugangs (CDMA), dies ist aber nicht notwendigerweise der Fall. Dies ermöglicht eine Unterscheidung der Informationen von einem individuellen Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 von der Informationen von anderen Satelliten auf der Grundlage eines eindeutigen Codes für jeden jeweiligen Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4. Diese Informationen können dann gesendet werden, um durch die geeignet eingerichtete Positionierungsvorrichtung empfangen zu werden, die in den Fahrzeugen 100 umfasst ist.
Eine Distanzmessung kann gemäß einigen Ausführungsbeispielen eine Messen der Differenz in der Zeit umfassen, die für das jeweilige Satellitensignal erforderlich ist, das durch die jeweiligen Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 gesendet ist, um die Positionierungsvorrichtung 330 zu erreichen. Da sich die Funksignale mit Lichtgeschwindigkeit fortbewegen, kann die Distanz zu dem jeweiligen Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 durch Messen der Signalfortpflanzungszeit berechnet werden.
Die Positionen der Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 sind bekannt, da sie kontinuierlich durch näherungsweise 15 bis 30 Bodenstationen überwacht werden, die hauptsächlich entlang und nahe dem Erdäquator lokalisiert sind. Dadurch kann die geographische Position, d.h. der Längengrad und Breitengrad, des Fahrzeugs 100 durch Bestimmen der Distanz zu zumindest 3 Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 durch Triangulierung berechnet werden. Zur Bestimmung der Höhenlage können gemäß einigen Ausführungsbeispielen Signale von 4 Satelliten 360-1, 360-2, 360-3, 360-4 verwendet werden.
Wenn die geographische Position der Positionierungsvorrichtung 330 (oder auf eine andere Art und Weise) bestimmt wurde, dann kann sie auf einer Karte, einem Schirm oder eine Anzeigevorrichtung dargestellt werden, wobei die Position des Fahrzeugs 100 markiert werden kann.
In einigen Ausführungsbeispielen können die geographische Position des Fahrzeugs 100, die vorhergesagte Route des Fahrzeugs 100 und andere mögliche Informationen, die auf die Routenplanung bezogen sind, wie eine Getriebegangempfehlung, eine Geschwindigkeitsempfehlung, eine Information bezüglich eines bevorstehenden Straßengefälles usw. auf einer Schnittstelleneinheit 320 angezeigt werden. Die optionale Schnittstelleneinheit 320 kann ein Dashboard, einen Schirm, eine Anzeige oder eine ähnliche Vorrichtung umfassen.
3B offenbart ein Fahrzeuginnenraum ähnlich dem Ausführungsbeispiel, das in 3A gezeigt ist. In diesem Ausführungsbeispiel befindet sich die Datenbank 350 jedoch in dem Fahrzeug 100, wodurch der Sendeempfänger 340 redundant sein kann.
Das System 300 für eine Fahrzeugroutenvorhersage kann eine Steuereinheit 310, eine Positionierungsvorrichtung 330 und eine Datenbank 350 umfassen, die alle innerhalb des Fahrzeugs 100 umfasst sind. Die Funktionalitäten dieser Einheiten 310, 330 und 350 können dieselbe oder ähnlich jenen sein, die bereits in Verbindung mit dem in 3A offenbarten Ausführungsbeispiel beschrieben wurden.
Des Weiteren kann das Fahrzeug 100 eine Schnittstelleneinheit 320 umfassen, wie zum Beispiel ein Dashboard, einen Schirm, eine Anzeige oder eine ähnliche Vorrichtung.
Das Fahrzeug 100 kann zudem in einigen Ausführungsbeispielen eine oder mehrere Vorrichtungen zum Messen von zumindest einem ortsabhängigen Parameter bei der geographischen Position umfassen, wie zum Beispiel Tempolimits, Krümmung, Straßengefälle, Höhenprofil, ausgewählten Getriebegang, Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder Straßenart beispielsweise. Das Straßengefälle und/oder das Höhenprofil können von Interesse sein, wenn ein optimales Geschwindigkeitsprofil hergeleitet wird, um den Brennstoffverbrauch zu verringern.
Wenn die Position des Fahrzeugs 100 innerhalb des spezifischen Pixels 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 registriert wird, dann kann jedes Pixel 223 als ein Teil der Fahrzeugroute bestimmt werden und können verschiedene Straßenattribute diesen zugewiesen werden, wie das Straßengefälle.
Um das aufgezeichnete Straßengefälle zu verwenden, kann dieses assoziiert mit einem Segment der vorhergesagten vorausliegenden Straße gespeichert werden. Des weiteren werden Häufigkeitsstatistiken erzeugt, kontinuierlich aktualisiert und gespeichert, die mit einem Pixel 211, 212, ..., 244 in einer gitterbasierten Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 assoziiert sind. Die Häufigkeitsstatistiken können verwendet werden, um das wahrscheinlichste nächste Pixel 211, 212, ..., 244 zu bestimmen, in das eine Bewegung stattfindet, und dadurch eine Vorhersage der Fahrzeugroute zu tätigen.
Wenn der Bereich, der durch ein Pixel 211, 212, ..., 244 dargestellt ist, erst einmal durch das Fahrzeug 100 durchfahren wurde, dann kann dem Pixel 211, 212, ..., 244 ein Wert zugewiesen werden und kann dann als besucht angesehen werden. Wenn eine Vorhersage der zukünftigen Bewegung aus dem Pixel 211, 212, ..., 244 getroffen werden soll, können die Pixel 211, 212, ..., 244 an den Kanten des ersten Pixels 211, 212, ..., 244 untersucht werden, um zu bestimmen, welches von ihnen zuvor bereits besucht wurde. Durch diese Maßnahme kann eine Entscheidung bezüglich dessen getroffen werden, welches Pixel 211, 212, ..., 244 das wahrscheinlichste nächste Pixel 211, 212, ..., 244 für einen Besuch ist. Falls ein Pixel 211, 212, ..., 244 lediglich zwei zusätzliche Nachbarpixel 211, 212, ..., 244 neben sich aufweist, die selbst besucht worden sind, dann ist die Bestimmung des wahrscheinlichsten Wegs selbsterklärend. Dies ist der Fall, da eines der beiden benachbarten Pixel 211, 212, ..., 244 das vorige Pixel 211, 212, ..., 244 darstellt und das andere das wahrscheinliche nächste Pixel 211, 212, ..., 244 für einen Besuch darstellt. Die wahrscheinlichste Bewegung in diesem Fall besteht somit in dem Herausfahren aus dem momentanen Pixel 211, 212, ..., 244 in das benachbarte Pixel 211, 212, ..., 244, in das das Fahrzeug 100 noch nicht eingefahren ist. Wenn jedoch verrauschte Positionierungssignale, Autobahnen mit mehreren Spuren und Kreuzungen in realen Straßennetzen vorliegen, dann können ausgeklügeltere Arten und Weisen zur Vorhersage des wahrscheinlichsten Wegs von Vorteil sein. Um den zukünftigen Weg des Fahrzeugs 100 vorhersagen zu können, werden womöglich Statistiken gespeichert, um eine Vorhersage der dem Fahrzeug 100 vorausliegenden Straße zu erzeugen.
4 zeigt ein Beispiel eines Verfahrens 400 zum Aufbauen einer Datenbank 350 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Verfahren 400 zielt darauf ab, eine Vorhersage einer Fahrzeugroute eines Fahrzeugs 100 auf der Grundlage der eingerichteten Datenbank 350 zu ermöglichen. Die Datenbank 350 umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 oder Wärmekarten einer geographischen Landschaft. Jede gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 umfasst eine Vielzahl von diskreten Pixeln 211, 212, ..., 244 und ist mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert.
Das Fahrzeug 100 kann irgendeine Art von Beförderungseinrichtung sein, wie ein Lastkraftwagen, ein Bus, ein Personenkraftwagen, ein Motorrad oder Ähnliches. Das Fahrzeug 100 kann durch einen Fahrer oder in einigen Ausführungsbeispielen autonom gesteuert werden.
Um zu einem richtigen Aufbauen der Datenbank 350 in der Lage zu sein, kann das Verfahren 400 eine Zahl von Schritten 401 bis 407 umfassen. Einige dieser Schritte 401 bis 407 werden jedoch womöglich lediglich allein in einigen alternativen Ausführungsbeispielen durchgeführt, wie zum Beispiel Schritt 405. Des Weiteren können die beschriebenen Schritte 401 bis 407 in einer etwas anderen chronologischen Reihenfolge durchgeführt werden, als deren Nummerierung nahelegt. Das Verfahren 400 kann die nachfolgenden Schritte umfassen:
Schritt 401 umfasst ein Beobachten der geographischen Position des Fahrzeugs 100.
Die momentane Fahrzeugposition kann durch eine geographische Positionierungsvorrichtung 330 bestimmt werden, wie zum Beispiel einem GPS. Die momentane Position des Fahrzeugs 100 kann jedoch alternativ durch den Fahrer des Fahrzeugs 100 erfasst und registriert werden.
Die geographische Position kann kontinuierlich bestimmt werden, während das Fahrzeug 100 entlang der Straße 110 fährt, oder bei vorbestimmten Zeitintervallen in verschiedenen Ausführungsbeispielen.
Schritt 402 umfasst ein Bestimmen einer Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten 401 geographischen Position.
Die Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten 401 geographischen Position kann in einigen Ausführungsbeispielen bestimmt 402 werden, auf der Grundlage einer Bewegungsrichtung zwischen der beobachteten 401 geographischen Position des Fahrzeugs 100 und einer beobachteten 401 geographischen Position des Fahrzeugs 100.
Schritt 403 umfasst ein Auswählen einer einzelnen gitterbasierten Darstellung 200-2 aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der bestimmten 402 Fahrtrichtung 105.
Die gitterbasierte Darstellung 200-2, die einen Bereich von Richtungen 210-2 entsprechend der Bewegungsrichtung zwischen der beobachteten 401 geographischen Position des Fahrzeugs 100 und einer zuvor beobachteten 401 geographischen Position des Fahrzeugs 100 aufweist, kann ausgewählt werden.
Schritt 404 umfasst ein Bestimmen eines Pixels 223 in der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2 entsprechend der beobachteten 401 geographischen Position.
Schritt 405, der womöglich lediglich in einigen bestimmten Ausführungsbeispielen durchgeführt wird, umfasst ein Messen von zumindest einem ortsabhängigen Parameter bei der beobachteten 401 geographischen Position, wenn die Fahrt in der bestimmten 402 Fahrtrichtung 105 stattfindet.
Der zumindest eine ortsabhängige Parameter kann zum Beispiel ein Straßengefälle, eine Krümmung, ein Höhenprofil, einen ausgewählten Getriebegang, die Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder die Straßenart umfassen. Das Straßengefälle und/oder das Höhenprofil können von Interesse sein, wenn ein optimales Geschwindigkeitsprofil hergeleitet wird, um die Brennstoffaufnahme zu verringern. Andere Attribute von Interesse zur Vorhersage können Eigenschaften umfassen, wie Ankunftszeit, gespeicherter Energieverbrauch, Gefahren auf dem Fahrtweg usw.
In einigen solchen Ausführungsbeispielen kann die Kombination des zuvor gespeicherten Gefälles und des momentan bestimmten 405 Gefälles durchgeführt werden, indem ein gewichteter Mittelwert berechnet wird, der dem momentan bestimmten 405 Gefälle ein höheres Gewicht als dem zuvor gespeicherten Gefälle beimisst.
Ein mittlerer Wert des zumindest einen ortsabhängigen Parameters kann auf der Grundlage eines zuvor gespeicherten zumindest einen ortsabhängigen Parameters und des gemessenen 405 zumindest einen ortsabhängigen Parameters berechnet und gespeichert werden. Für einige Parameterarten können andere Nebeninformationen gespeichert werden, wie der Bruchteil, für den ein Merkmal bei Durchfahrten der momentanen Position beobachtet wurde.
Ein Vorteil besteht darin, dass das Straßengefälle innerhalb des Pixels 211, 212, ..., 244 variieren kann, aber durch Berechnen eines Mittelwerts die Differenz zwischen einem vorhergesagten Straßengefälle und einem tatsächlichen Straßengefälle verringert oder minimiert werden kann.
Schritt 406 umfasst ein Inkrementieren eines Häufigkeitszählers, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 in der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist, wobei eine Anzahl von Durchläufen gezählt wird, die das Fahrzeug 100 das Pixel 223 in der bestimmten 402 Fahrtrichtung 105 durchfuhr.
Der Häufigkeitszähler, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 assoziiert ist, wird womöglich bis hin zu einem Schwellengrenzwert inkrementiert. Der Schwellengrenzwert kann vorbestimmt oder konfigurierbar sein. Des Weiteren kann das Verfahren 400, wenn der Häufigkeitszähler den Schwellengrenzwert erreicht, ein Verringern von Häufigkeitszählern umfassen, die mit dem bestimmten 404 Pixel 223 assoziiert sind, in allen gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-3, 200-4 mit Ausnahme der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2.
Schritt 407 umfasst ein Speichern des inkrementierten 406 Häufigkeitszählerwerts, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 in der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2 in der Datenbank 350 assoziiert ist.
In einigen Ausführungsbeispielen, in denen der Schritt 405 durchgeführt wurde, kann der gemessene 405 zumindest eine ortsabhängige Parameter gespeichert werden, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 in der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2 in der Datenbank 350 assoziiert ist.
Des Weiteren kann in einigen Ausführungsbeispielen ein erzeugter Zeitreferenzwert gespeichert werden, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 in der ausgewählten 403 gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist.
Das Verfahren 400 kann weiterhin ein Verringern des Häufigkeitszählers, der mit dem bestimmten 404 Pixel 223 assoziiert ist, nach einem Zeitgrenzwert in einigen Ausführungsbeispielen umfassen.
Dadurch wird in der Datenbank 350 eine selbstlernende Karte erstellt.
5 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Systems 300 zum Aufbauen einer Datenbank 350, die eine Vorhersage einer Route eines Fahrzeugs 100 ermöglicht. Die Datenbank 350 umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 eine Vielzahl von diskreten Pixeln 211, 212, ..., 244 umfasst und mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert ist.
Das System 300 umfasst eine Steuereinheit 310 in dem Fahrzeug 100, eine geographische Positionierungsvorrichtung 330 und eine Datenbank 350. Die Steuereinheit 310 kann zumindest einige der zuvor beschriebenen Schritte 401 bis 407 gemäß dem vorstehend beschriebenen und in 4 gezeigten Verfahren 400 durchführen.
Die Steuereinheit 310 ist konfiguriert, um eine geographische Position des Fahrzeugs 100 zum Beispiel über eine Positionierungseinheit 330 auf der Grundlage zum Beispiel von GPS zu beobachten. Des Weiteren ist die Steuereinheit 310 konfiguriert, um eine Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Die Steuereinheit 310 ist zudem konfiguriert, um eine einzelne gitterbasierte Darstellung 200-2 aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung 105 auszuwählen. Des Weiteren ist die Steuereinheit 310 ebenso konfiguriert, um ein spezifisches Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 entsprechend der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Ebenso ist die Steuereinheit 310 zudem konfiguriert, um einen Häufigkeitszähler zu inkrementiert um, der mit dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist, wobei ein Betrag an Durchläufen gezählt wird, den das Fahrzeug 100 das Pixel 223 in der bestimmten Fahrtrichtung 105 zum Beispiel innerhalb einer Zeitspanne durchfuhr. Des Weiteren ist die Steuereinheit 310 zusätzlich konfiguriert, um den gemessenen zumindest einen ortsabhängigen Parameter und den inkrementierten Häufigkeitszählerwert, die mit dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 assoziiert sind, in der Datenbank 350 zu speichern.
Die Steuereinheit 310 kann in einigen Ausführungsbeispielen konfiguriert sein, um zumindest einen ortsabhängigen Parameter bei der beobachteten geographischen Position zu messen, wenn die Fahrt in der bestimmten Fahrtrichtung 105 stattfindet. Der ortsabhängige Parameter kann zum Beispiel ein Straßengefälle, eine Krümmung, einen ausgewählten Getriebegang, eine Höhe, Fahrzeuggeschwindigkeit usw. umfassen. Das Straßengefälle und/oder das Höhenprofil können von Interesse sein, wenn ein optimales Geschwindigkeitsprofil hergeleitet wird, um den Brennstoffverbrauch zu verringern. Andere Attribute von Interesse zur Vorhersage können Eigenschaften umfassen, wie eine Ankunftszeit, einen gespeicherten Energieverbrauch, Gefahren auf dem Fahrtweg usw.
Der ortsabhängige Parameter kann durch einen Sensor gemessen und der Steuereinheit 310 über eine drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsschnittstelle bereitgestellt werden.
Ein derartiger Sensor kann zum Beispiel einen Beschleunigungsmesser, ein Nivellierinstrument oder einen anderen Gefällesensor zum Beispiel auf der Grundlage eines Lasers zum Messen von Straßengefälle umfassen. Ein Drucksensor, ein Barometer, ein Höhenmesser oder eine andere Art von Höhenmesseinrichtung kann das Höhenprofil messen. Der Sensor kann ebenso einen Krümmungssensor, einen Geschwindigkeitsmesser, eine Getriebegangerfassungseinrichtung usw. in verschiedenen unterschiedlichen Ausführungsbeispielen umfassen.
Des Weiteren kann der gemessene zumindest eine ortsabhängige Parameter gespeichert werden, der mit dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 in der Datenbank 350 gespeichert ist.
Zudem kann die Steuereinheit 310 die Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten geographischen Position auf der Grundlage einer Bewegungsrichtung zwischen der beobachteten geographischen Position des Fahrzeugs 100 und einer zuvor beobachteten geographischen Position des Fahrzeugs 100 bestimmen, und wobei die gitterbasierte Darstellung 200-2, die einen Bereich von Richtungen 210-2 entsprechend der Bewegungsrichtung aufweist, in einigen Ausführungsbeispielen ausgewählt werden kann.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 Steuersignale für den Häufigkeitszähler erzeugen, der mit dem bestimmten Pixel 223 assoziiert ist und der bis hin zu einem Schwellengrenzwert inkrementiert werden kann. Der Schwellengrenzwert kann vorbestimmt oder konfigurierbar sein. Die Steuereinheit 310 kann ebenso in einigen Ausführungsbeispielen Steuersignale zum Modifizieren des Häufigkeitszählers erzeugen, wenn dieser den Schwellengrenzwert erreicht, indem Häufigkeitszähler, die mit dem bestimmten Pixel 223 assoziiert sind, in allen gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-3, 200-4 mit Ausnahme der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 verringert werden.
Die Steuereinheit 310 kann zusätzlich über ein Zeitmessinstrument, wie eine Uhr, ein Chronometer, einen Chronografen oder ein ähnliches horologisches Instrument einen Zeitreferenzwert für jedwede bestimmte Parameterdaten, wie das Straßengefälle, bestimmen und erzeugen. Die Steuereinheit 310 kann ebenso konfiguriert sein, um den erzeugten Zeitreferenzwert zu speichern, der mit dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist.
Zusätzlich kann die Steuereinheit 310 ebenso konfiguriert sein, um Steuersignale zum Verringern des Häufigkeitszählers nach einer Zeitgrenze zu erzeugen, der mit dem bestimmten Pixel 223 assoziiert ist. Dadurch wird die Alterung der gespeicherten Parameterwerte ermöglicht.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 ebenso konfiguriert sein, um einen mittleren Wert des zumindest einen ortsabhängigen Parameters zu berechnen und zu speichern, auf der Grundlage eines zuvor gespeicherten zumindest einen ortsabhängigen Parameters und des gemessenen zumindest einen ortsabhängigen Parameters. In einigen Ausführungsbeispielen kann ein gewichteter Mittelwert des bestimmten Gefälles berechnet werden, indem einem momentan bestimmten Gefälle ein höheres Gewicht als dem zuvor gespeicherten Gefälle beigemessen wird.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Steuereinheit 310 in dem Fahrzeug 100 umfasst sein. In einigen anderen alternativen Ausführungsbeispielen kann die Steuereinheit 310 jedoch in einer fahrzeugexternen Struktur umfasst sein.
Die Steuereinheit 310 kann einen Prozessor 520 umfassen, der zum Durchführen von zumindest einem der vorstehend beschriebenen Schritte 401 bis 407 gemäß dem Verfahren 400 in einigen Ausführungsbeispielen konfiguriert ist.
Ein derartiger Prozessor 520 kann eine oder mehrere Instanzen einer Verarbeitungsschaltung umfassen, d.h. eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), eine Verarbeitungseinheit, eine Verarbeitungsschaltung, einen Prozessor, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), einen Mikroprozessor oder eine andere Verarbeitungslogik, die Anweisungen interpretieren und ausführen kann. Der hier verwendete Ausdruck „Prozessor“ kann somit eine Verarbeitungsschaltung darstellen, die eine Vielzahl von Verarbeitungsschaltungen umfasst, wie zum Beispiel irgendeine, einige oder alle der vorstehend aufgezählten Schaltungen.
Die Steuereinheit 310 kann weiterhin eine Empfangsschaltung 510 umfassen, die zum Empfangen eines Signals von der Positionsvorrichtung 330 und/oder der Datenbank 350 in verschiedenen Ausführungsbeispielen konfiguriert ist.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 in einigen Ausführungsbeispielen einen Speicher 525 umfassen. Der optionale Speicher 525 kann eine physikalische Vorrichtung umfassen, die zum Speichern von Daten oder Programmen verwendet wird, das heißt Sequenzen von Anweisungen auf einer zeitweiligen oder permanenten Grundlage. Gemäß einigen Ausführungsbeispielen kann der Speicher 525 integrierte Schaltungen umfassen, die siliziumbasierte Transistoren umfassen. Der Speicher 525 kann zum Beispiel eine Speicherkarte, einen Flash-Speicher, einen USB-Speicher, eine Festplatte oder eine ähnliche andere flüchtige oder nicht-flüchtige Speichereinheit zum Speichern von Daten umfassen, wie zum Beispiel einen ROM (Festwertspeicher), einen PROM (programmierbarer Festwertspeicher), einen EPROM (löschbarer PROM), einen EEPROM (elektrisch löschbarer PROM) usw. in verschiedenen Ausführungsbeispielen.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 einen Signalsender 530 umfassen. Der Signalsender 530 kann zum Senden von Signalen konfiguriert sein, die durch die Datenbank 350 empfangen werden.
Des Weiteren ist die Steuereinheit 310 konfiguriert, um eine Fahrzeugroute unter Verwendung der Datenbank 350 vorherzusagen. Die Datenbank 350 umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 eine Vielzahl von diskreten Pixeln 211, 212, ..., 244 umfasst und mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert ist.
Die Steuereinheit 310 ist somit konfiguriert, um die geographische Position des Fahrzeugs 100 zu beobachten. Die Steuereinheit 310 ist ebenso konfiguriert, um die Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Des Weiteren ist die Steuereinheit 310 konfiguriert, um eine einzelne gitterbasierte Darstellung 200-2 aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung 105 auszuwählen. Zudem ist die Steuereinheit 310 konfiguriert, um ein spezifisches Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 entsprechend der beobachteten geographischen Position zu bestimmen. Ebenso ist die Steuereinheit 310 zusätzlich konfiguriert, um ein Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 vorherzusagen, das dem bestimmten Pixel 223 in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung 200-2 benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der Nachbarpixel 211, 212, ..., 244.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Steuereinheit 310 zusätzlich konfiguriert sein, um zumindest einen ortsabhängigen Parameter, der mit dem vorhergesagten Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position in der gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist, aus der Datenbank 350 zu entnehmen.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 ebenso konfiguriert sein, um eine Sequenz von Pixeln 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 vorherzusagen, auf der Grundlage von Häufigkeitszählerwerten der jeweiligen Nachbarpixel 211, 212, ..., 244. Ebenso kann die Steuereinheit 310 konfiguriert sein, um die gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der vorhergesagten Sequenz von Pixeln 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 auszuwählen.
Die Steuereinheit 310 kann zudem konfiguriert sein, um die benachbarten Pixel 211, 212, ..., 244 auszuschließen, die das Fahrzeug 100 jüngst durchfuhr, wenn die Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 vorhergesagt werden.
Zusätzlich kann die Steuereinheit 310 weiterhin konfiguriert werden, um einen Getriebegang des Fahrzeugs 100 auf der Grundlage des entnommenen zumindest einen ortsabhängigen Parameters in einigen Ausführungsbeispielen auszuwählen.
Des Weiteren kann die Steuereinheit 310 ebenso konfiguriert sein, um das Fahrzeuggas zurückzunehmen, wenn für das Fahrzeug 100 vorhergesagt wird, sich einem Abwärtsgefälle zu nähern.
Dadurch kann ein adaptiver Tempomat des Fahrzeugs 100 diese Informationen verwenden, um die Fahrzeuggeschwindigkeit in der vorstehend beschriebenen Situation zu verringern, oder wenn zum Beispiel ein Kreisverkehr durchfahren wird, ohne das Fahrzeug 100 abzubremsen. Dadurch kann der Energieverbrauch des Fahrzeugs 100 verringert werden.
Die zuvor beschriebenen Schritte 401 bis 407, die in der Steuereinheit 310 durchzuführen sind, können durch den einen oder die mehreren Prozessoren 520 innerhalb der Steuereinheit 310 zusammen mit einem Computerprogrammprodukt zum Durchführen von zumindest einigen der Funktionen der Schritte 401 bis 407 implementiert werden. Somit kann ein Computerprogrammprodukt, das Anweisungen zum Durchführen der Schritte 401 bis 407 in der Steuereinheit 310 umfasst, das Verfahren 400 umfassend zumindest einige der Schritte 401 bis 407 zum Aufbauen einer Datenbank 350 durchführen, was eine Vorhersage der Route des Fahrzeugs 100 und eine Schätzung der Länge der vorhergesagten Route ermöglicht, wenn das Computerprogramm in den einen oder die mehreren Prozessoren 520 der Steuereinheit 310 geladen wird.
Das vorstehend beschriebene Computerprogrammprodukt kann zum Beispiel in Form eines Datenträgers bereitgestellt werden, der Computerprogrammcode zum Durchführen von zumindest einigen der Schritte 401 bis 407 gemäß einigen Ausführungsbeispielen trägt, wenn dieser in den einen oder die mehreren Prozessoren 520 der Steuereinheit 310 geladen wird. Der Datenträger kann zum Beispiel eine Festplatte, eine CD-ROM, einen Speicherstick, eine optische Speichervorrichtung, eine magnetische Speichervorrichtung oder jedwedes andere geeignete Medium sein, wie eine Platte oder ein Band, das maschinenlesbare Daten auf eine nicht-flüchtige Art und Weise speichern kann. Das Computerprogrammprodukt kann des Weiteren als ein Computerprogrammcode auf einem Server bereitgestellt werden, der zu der Steuereinheit 310 entfernt zum Beispiel über eine Internet- oder eine Intranetverbindung heruntergeladen wird.
6 zeigt ein Beispiel eines Verfahrens 600 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Ablaufdiagramm in 6 zeigt das Verfahren 600 zum Vorhersagen einer Fahrzeugroute unter Verwendung einer Datenbank 350. Die Datenbank 350 umfasst eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 einer geographischen Landschaft, wobei jede gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 eine Vielzahl von diskreten Pixeln 211, 212, ..., 244 umfasst und mit einem Bereich von Richtungen 210-1, 210-2, 210-3, 210-4 assoziiert ist.
Die Route kann auf der Grundlage der Datenbank 350 vorhergesagt werden, die durch das zuvor beschriebene Verfahren 400 zum Aufbauen einer Datenbank 350 eingerichtet ist, was wiederum eine Vorhersage einer Route eines Fahrzeugs ermöglicht.
Das Fahrzeug 100 kann jedwede beliebige Art von Beförderungseinrichtung sein, wie ein Lastkraftwagen, ein Bus, ein Personenkraftwagen, ein Motorrad oder ähnliches. Das Fahrzeug 100 kann durch einen Fahrer oder in verschiedenen Ausführungsbeispielen autonom gesteuert werden.
Um eine korrekte Vorhersage der Fahrzeugroute zu ermöglichen, kann das Verfahren 600 eine Anzahl von Schritten 601 bis 608 umfassen. Womöglich werden jedoch einige dieser Schritte 601 bis 608 allein in einigen alternativen Ausführungsbeispielen durchgeführt. Des Weiteren können die beschriebenen Schritte 601 bis 608 in einer etwas anderen chronologischen Reihenfolge durchgeführt werden, als dies deren Nummerierung nahelegt. Die Schritte 606 bis 608 werden womöglich lediglich in einigen bestimmten Ausführungsbeispielen durchgeführt. Das Verfahren 600 kann die nachfolgenden Schritte umfassen:
Schritt 601 umfasst ein Beobachten der geographischen Position des Fahrzeugs 100.
Die momentane Fahrzeugposition kann durch eine geographische Positionierungsvorrichtung 330 bestimmt werden, wie zum Beispiel einem GPS. Die momentane Position des Fahrzeugs 100 kann jedoch alternativ durch den Fahrer des Fahrzeugs 100 erfasst und registriert werden.
Die geographische Position kann kontinuierlich bestimmt werden, während das Fahrzeug 100 entlang der Straße 110 fährt, oder in verschiedenen Ausführungsbeispielen bei vorbestimmten Zeitintervallen.
Schritt 602 umfasst das Bestimmen einer Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten 601 geographischen Position.
Die Fahrtrichtung 105 des Fahrzeugs 100 bei der beobachteten 601 geographischen Position kann in einigen Ausführungsbeispielen auf der Grundlage einer Bewegungsrichtung zwischen der beobachteten 601 geographischen Position des Fahrzeugs 100 und einer zuvor beobachteten 601 geographischen Position des Fahrzeugs 100 bestimmt 602 werden.
Schritt 603 umfasst das Auswählen einer einzelnen gitterbasierten Darstellung 200-2 aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der bestimmten 602 Fahrtrichtung 105.
Die gitterbasierte Darstellung 200-2 kann ausgewählt werden, die einen Bereich von Richtungen 210-2 entsprechend der Bewegungsrichtung zwischen der beobachteten 601 geographischen Position des Fahrzeugs 100 und einer zuvor beobachteten 601 geographischen Position des Fahrzeugs 100 aufweist.
Schritt 604 umfasst ein Bestimmen eines Pixels 223 in der ausgewählten 603 gitterbasierten Darstellung 200-2 entsprechend der beobachteten 601 geographischen Position.
Schritt 605 umfasst ein Vorhersagen eines Pixels 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100, die dem bestimmten 604 Pixel 223 in der ausgewählten 603 gitterbasierten Darstellung 200-2 benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der benachbarten Pixeln 211, 212, ..., 244.
Somit kann das Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position mit dem höchsten Häufigkeitszählerwert als die nächste Position für das Fahrzeug 100 vorhergesagt werden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann eine Sequenz von Pixeln 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 iterativ vorhergesagt werden auf der Grundlage von Häufigkeitszählerwerten des jeweiligen benachbarten Pixels 211, 212, ..., 244, und wobei die gitterbasierte Darstellung 200-1, 200-2, 200-3, 200-4 auf der Grundlage der iterativ vorhergesagten 605 Sequenz von Pixeln 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 ausgewählt 603 wird.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Vorhersage durchiteriert werden, bis ein vorbestimmter oder konfigurierbarer Horizontgrenzwert (wie zum Beispiel 10 Pixel, 20 Pixel usw.) erreicht wird.
Die iterierte Vorhersage kann ein Wiederholen von Schritten 610 bis 605 umfassen, wobei aber das jüngste vorhergesagte Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position anstelle des Pixels der momentanen Position als Eingabewert in Schritt 601 verwendet wird.
In einigen weiteren Ausführungsbeispiel kann das benachbarte Pixel 211, 212, ..., 244, das jüngst durch das Fahrzeug 100 durchfahren wurde, ausgeschlossen werden, wenn das Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position des Fahrzeugs 100 vorhergesagt wird. Somit kann eine Endlosschleife von vorhergesagten Kehrtwendungen vermieden werden.
Schritt 606, der womöglich lediglich in einigen bestimmten Ausführungsbeispielen durchgeführt wird, kann ein Entnehmen von zumindest einem ortsabhängigen Parameter, der mit dem vorhergesagten 605 Pixel 211, 212, ..., 244 der nächsten Position in der ausgewählten 603 gitterbasierten Darstellung 200-2 assoziiert ist, aus der Datenbank 350 in einigen Ausführungsbeispielen umfassen.
Schritt 607, der womöglich lediglich in einigen bestimmten Ausführungsbeispielen durchgeführt wird, in denen Schritt 606 ausgeführt wurde, kann ein Auswählen eines Getriebegangs des Fahrzeugs 100 auf der Grundlage des entnommenen 606 zumindest einen ortsabhängigen Parameters umfassen.
Schritt 608, der womöglich lediglich in einigen bestimmten Ausführungsbeispielen durchgeführt wird, kann ein Zurücknehmen des Fahrzeuggases umfassen, wenn von dem Fahrzeug 100 vorhergesagt 605 wird, dass es sich einem Abwärtsgefälle nähert. Das Fahrzeug 100 kann zum Beispiel auf einem Aufwärtsgefälle fahren, und wenn es sich dem Hügel nähert, kann das Fahrzeuggas zurückgenommen werden, um Brennstoff/Energie zu sparen.
Die zuvor beschriebenen Schritte 601 bis 608, die in der Steuereinheit 310 durchzuführen sind, können durch den einen oder die mehreren Prozessoren 520 innerhalb der Steuereinheit 310 implementiert werden, zusammen mit einem Computerprogrammprodukt zum Durchführen von zumindest einigen der Funktionen der Schritte 601 bis 608. Somit kann ein Computerprogrammprodukt, das Anweisungen zum Durchführen der Schritte 601 bis 608 in der Steuereinheit 310 umfasst, das Verfahren 600 durchführen, das zumindest einige Schritte 601 bis 608 zur Vorhersage einer Route eines Fahrzeugs 100 umfasst, wenn das Computerprogramm in den einen oder die mehreren Prozessoren 520 der Steuereinheit 310 geladen wird.
Das vorstehend beschriebene Computerprogrammprodukt kann zum Beispiel in Form eines Datenträgers bereitgestellt werden, der Computerprogrammcode zum Durchführen zumindest einiger der Schritte 601 bis 608 gemäß einigen Ausführungsbeispielen trägt, wenn dieser in den einen oder die mehreren Prozessoren 520 der Steuereinheit 310 geladen wird. Der Datenträger kann zum Beispiel eine Festplatte, eine CD-ROM, ein Speicherstick, eine optische Speichervorrichtung, eine magnetische Speichervorrichtung oder irgendeine andere geeignete Art von Medium sein, wie eine Platte oder ein Band, die oder das maschinenlesbare Daten auf eine nicht-flüchtige Art und Weise speichern kann. Das Computerprogrammprodukt kann des Weiteren als ein Computerprogrammcode auf einem Server bereitgestellt werden und kann zu der Steuereinheit 310 entfernt zum Beispiel über eine Internet- oder eine Intranetverbindung herunterladbar sein.
Die Terminologie, die bei der Beschreibung der Ausführungsbeispiele gemäß den beiliegenden Zeichnungen verwendet wird, beabsichtigt nicht, die beschriebenen Verfahren 400, 600; die Steuereinheit 310; die Datenbank 350; das Computerprogramm und/oder das Fahrzeug 100, das die Steuereinheit 310 umfasst, einzuschränken. Verschiedene Abänderungen, Ersetzungen und/oder Modifikationen können durchgeführt werden, ohne von den Ausführungsbeispielen der Erfindung gemäß der Definition in den anhängigen Patentansprüchen abzuweichen.
Gemäß seiner Verwendung in dieser Beschreibung umfasst der Ausdruck „und/oder“ irgendeine und alle Kombinationen von einem oder mehreren der assoziierten aufgelisteten Punkte. Der Ausdruck „oder“ gemäß seiner Verwendung ist als ein mathematisches Oder auszulegen, d.h. als eine inklusive Disjunktion; nicht als ein mathematisches Exklusiv-Oder (XOR), wenn dies nicht ausdrücklich anderweitig angegeben ist. Zudem sind die Singularausdrücke „ein“, „eine“, „eines“ und „der/die/das“ als „zumindest eine/r/s“ auszulegen, und umfassen somit möglicherweise eine Vielzahl von Funktionseinheiten derselben Art, wenn dies nicht ausdrücklich anders angegeben ist. Es ist weiterhin ersichtlich, dass die Ausdrücke „aufweist“, „umfasst“, „aufweisen“ und/oder „umfassend“ das Vorhandensein der genannten Merkmale, Maßnahmen, Ganzzahlen, Schritte, Operationen, Elemente und/oder Komponenten spezifiziert, nicht aber das Vorhandensein oder die Hinzufügung von einem oder mehreren anderen Merkmalen, Maßnahmen, Ganzzahlen, Schritten, Operationen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen derer ausschließt. Eine einzelne Einheit, wie zum Beispiel ein Prozessor, kann die Funktionen von mehreren Merkmalen erfüllen, die in den Ansprüchen genannt sind. Die bloße Tatsache, dass bestimmte Maßnahmen in gegenseitig verschiedenen abhängigen Ansprüchen genannt sind, gibt nicht an, dass eine Kombination dieser Merkmale nicht vorteilhaft verwendet werden kann. Ein Computerprogramm kann auf einem geeigneten Medium gespeichert/vertrieben werden, wie einem optischen Speichermedium oder einem Festkörpermedium, das zusammen mit oder als ein Teil von anderer Hardware ausgeliefert wird, kann aber ebenso in anderen Formen vertrieben werden, wie über das Internet oder ein anderes drahtgebundenes oder drahtloses Kommunikationssystem.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 2014278064 [0007]
EP 1551195 [0008]
WO 2014/111537 [0010]
US 2015177005 [0012]
US 2014288821 [0014]

Claims

Verfahren (400) zum Aufbauen einer Datenbank (350), die eine Vorhersage einer Fahrzeugroute ermöglicht, wobei die Datenbank (350) eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Richtungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist, wobei das Verfahren (400) umfasst: Beobachten (401) einer geographischen Position eines Fahrzeugs (100); Bestimmen (402) einer Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten (401) geographischen Position; Auswählen (403) von einer einzelnen gitterbasierten Darstellung (200-2) aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der bestimmten (402) Fahrtrichtung (105); Bestimmen (404) eines Pixels (223) in der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2), die der beobachteten (401) geographischen Position entspricht; Inkrementieren (406) eines Häufigkeitszählers, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) in der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2) assoziiert ist, wobei ein Betrag an Durchläufen gezählt wird, in dem das Fahrzeug (100) das Pixel (223) in der bestimmten (402) Fahrtrichtung (105) durchfuhr; und Speichern (407) des inkrementierten (406) Häufigkeitszählerwerts, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) in der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2) assoziiert ist, in der Datenbank (350).
Verfahren (400) gemäß Anspruch 1, weiterhin umfassend: Messen (405) von zumindest einem ortsabhängigen Parameter bei der beobachteten (401) geographischen Position, wenn die Fahrt in der bestimmten (402) Fahrtrichtung (105) stattfindet; und wobei der gemessene (405) zumindest eine ortsabhängige Parameter, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) in der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2) assoziiert ist, in der Datenbank (350) gespeichert (407) wird.
Verfahren (400) gemäß Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei die Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten (401) geographischen Position auf der Grundlage einer Fahrtrichtung zwischen der beobachteten (401) geographischen Position des Fahrzeugs (100) und einer zuvor beobachteten (401) geographischen Position des Fahrzeugs (100) bestimmt wird, und wobei die gitterbasierte Darstellung (200-2), die einen Bereich von Richtungen (210-2) aufweist, der der Bewegungsrichtung entspricht, ausgewählt (403) wird.
Verfahren (400) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Häufigkeitszähler, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) assoziiert ist, bis hin zu einem Schwellengrenzwert inkrementiert (406) wird; und wobei das Verfahren (400) weiterhin umfasst, wenn der Häufigkeitszähler den Schwellengrenzwert erreicht, Verringern von Häufigkeitszählern, die mit dem bestimmten (404) Pixel (223) assoziiert sind, in allen gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-3, 200-4) mit Ausnahme der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2).
Verfahren (400) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei ein erzeugter Zeitreferenzwert gespeichert (407) wird, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) in der ausgewählten (403) gitterbasierten Darstellung (200-2) assoziiert ist; und wobei das Verfahren (400) weiterhin nach einem Zeitgrenzwert ein Verringern des Häufigkeitszählers umfasst, der mit dem bestimmten (404) Pixel (223) assoziiert ist.
Verfahren (400) gemäß zumindest einem der Ansprüche 2 bis 5, wobei ein mittlerer Wert des zumindest einen ortsabhängigen Parameters auf der Grundlage eines zuvor gespeicherten (407) zumindest einen ortsabhängigen Parameters und des gemessenen (405) zumindest einen ortsabhängigen Parameters berechnet und gespeichert (407) wird.
Steuereinheit (310) zum Aufbauen einer Datenbank (350), die eine Vorhersage einer Fahrzeugroute ermöglicht, wobei die Datenbank (350) eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Richtungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist, wobei die Steuereinheit (310) konfiguriert ist, um: eine geographische Position eines Fahrzeugs (100) zu beobachten; eine Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen; eine einzelne gitterbasierte Darstellung (200-2) aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung (105) auszuwählen; ein Pixel (223) in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung (200-2) entsprechend der beobachteten geographischen Position zu bestimmen; einen Häufigkeitszähler zu implementieren, der mit dem bestimmten Pixel (223) in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung (220-2) assoziiert ist, wobei ein Betrag an Durchläufen gezählt wird, den das Fahrzeug (100) das Pixel (223) in der bestimmten Fahrtrichtung (105) durchfuhr; und den gemessenen zumindest einen ortsabhängigen Parameter und den inkrementierten Häufigkeitszählerwert, die mit dem bestimmten Pixel (223) in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) assoziiert sind, in der Datenbank (350) zu speichern.
Verfahren (600) zum Vorhersagen einer Fahrzeugroute unter Verwendung einer Datenbank (350), die eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Richtungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist, wobei das Verfahren (600) umfasst: Beobachten (601) einer geographischen Position des Fahrzeugs (100); Bestimmen (602) einer Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten (601) geographischen Position; Auswählen (603) einer einzelnen gitterbasierten Darstellung (200-2) aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der bestimmten (602) Fahrtrichtung (105); Bestimmen (604) eines Pixels (223) in der ausgewählten (603) gitterbasierten Darstellung (200-2) entsprechend der beobachteten (601) geographischen Position; und Vorhersagen (605) eines Pixels (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100), das dem bestimmten (604) Pixel (223) in der ausgewählten (603) gitterbasierten Darstellung (200-2) benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der benachbarten Pixel (211, 212, ..., 244).
Verfahren (600) gemäß Anspruch 8, weiterhin umfassend: Entnehmen (606) von zumindest einem ortsabhängigen Parameter, der mit dem vorhergesagten (605) Pixel (211, 212, ..., 244) der nächsten Position in der ausgewählten (603) gitterbasierten Darstellung (200-2) assoziiert ist, aus der Datenbank (350).
Verfahren (600) gemäß zumindest einem der Ansprüche 8 oder 9, wobei eine Sequenz von Pixeln (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100) iterativ vorhergesagt (605) wird, auf der Grundlage von Häufigkeitszählerwerten des jeweiligen benachbarten Pixels (211, 212, ..., 244), und wobei eine gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der iterativ vorhergesagten (605) Sequenz von Pixeln (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100) ausgewählt (603) wird.
Verfahren (600) gemäß zumindest einem der Ansprüche 8 bis 10, wobei das benachbarte Pixel (211, 212, ..., 244), das jüngst durch das Fahrzeug (100) durchfahren wurde, ausgeschlossen wird, wenn das Pixel (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100) vorher gesagt (605) wird.
Verfahren (600) gemäß zumindest einem der Ansprüche 9 bis 11, weiterhin umfassend: Auswählen (607) eines Getriebegangs des Fahrzeugs (100) auf der Grundlage des entnommenen (606) zumindest einen ortsabhängigen Parameters.
Verfahren (600) gemäß zumindest einem der Ansprüche 9 bis 12, weiterhin umfassend: Zurücknehmen (608) des Fahrzeuggases, wenn für das Fahrzeug (100) vorhergesagt (605) wird, dass es sich einem Abwärtsgefälle nähert.
Steuereinheit (310) zum Vorhersagen einer Fahrzeugroute unter Verwendung einer Datenbank (350), die eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Richtungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist, wobei die Steuereinheit (310) konfiguriert ist, um: eine geographische Position des Fahrzeugs (100) zu beobachten; eine Fahrtrichtung (105) des Fahrzeugs (100) bei der beobachteten geographischen Position zu bestimmen; eine einzelne gitterbasierte Darstellung (200-2) aus der Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) auf der Grundlage der bestimmten Fahrtrichtung (105) auszuwählen; ein Pixel (223) in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung (200-2) entsprechend der beobachteten geographischen Position zu bestimmen; und ein Pixel (211, 212, ..., 244) der nächsten Position des Fahrzeugs (100) vorherzusagen, das dem bestimmten Pixel (223) in der ausgewählten gitterbasierten Darstellung (200-2) benachbart ist, auf der Grundlage eines Häufigkeitszählerwerts der benachbarten Pixel (211, 212, ..., 244).
Computerprogramm, das Programmcode zum Durchführen eines Verfahrens (400, 600) gemäß zumindest einem der Ansprüche 1 bis 6 oder zumindest einem der Ansprüche 8 bis 13, wenn das Computerprogramm in einer Steuereinheit (310) gemäß Anspruch 7 oder Anspruch 14 ausgeführt wird.
Datenbank (350), die eine Vielzahl von gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) einer geographischen Landschaft umfasst, wobei jede gitterbasierte Darstellung (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) eine Vielzahl von diskreten Pixeln (211, 212, ..., 244) umfasst und mit einem Bereich von Bewegungen (210-1, 210-2, 210-3, 210-4) assoziiert ist, wobei die Datenbank (350) konfiguriert ist, um einen Häufigkeitszählerwert zu speichern, der mit einem jeweiligen Pixel (211, 212, ..., 244) in zumindest einer der gitterbasierten Darstellungen (200-1, 200-2, 200-3, 200-4) assoziiert ist.
Fahrzeug (100), das eine Steuereinheit (310) gemäß Anspruch 7 oder Anspruch 14 umfasst.