DE112019000873T5

DE112019000873T5 - System und Verfahren zum Erzeugen eines Zielpfades für ein Fahrzeug

Info

Publication number: DE112019000873T5
Application number: DE112019000873.0T
Authority: DE
Inventors: Takuro Matsuda
Original assignee: Veoneer US LLC
Current assignee: Arriver Software LLC
Priority date: 2018-02-20
Filing date: 2019-02-11
Publication date: 2020-11-05
Also published as: WO2019164690A1; US10670412B2; US20190257664A1

Abstract

System und Verfahren zum Erzeugen eines Zielpfades für ein Fahrzeug und zum Steuern der Fahrzeugbewegung einschließlich eines Prozessors und eines Steuersystems in Kommunikation mit dem Prozessor. Das Steuerungssystem ist konfiguriert, um die Bewegung des Fahrzeugs zu steuern. Der Prozessor ist konfiguriert zum Bestimmen eines Zielpfades, zum Bestimmen der Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion, wobei die Kostenfunktion ein Kriterium verwendet, das eine Glätte des Zielpfades umfasst, zum Bestimmen einer Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, und zum Optimieren des Zielpfades für das Fahrzeug durch Reduzierung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung der Kostenfunktion und der Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf.

Description

HINTERGRUND
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein Systeme und Verfahren zum Erzeugen eines Zielpfads für ein Fahrzeug.
Beschreibung des Stands der Technik
In der Vergangenheit benötigten Fahrzeuge einen Fahrer oder Bediener, um die korrekte Fahrt des Fahrzeugs zwischen Standorten zu gewährleisten. Dies ist im Laufe der Geschichte schon immer so gewesen, wobei Fahrzeuge, sogar solche, die von Tieren gezogen werden, von einem Menschen gesteuert werden müssen, um sicherzustellen, dass sie korrekt von einem Ort zum anderen fahren. Im Falle von Automobilen fährt oder steuert ein menschlicher Fahrer oder Bediener das Automobil zwischen zwei getrennten Orten, indem er ein Lenkrad zur Richtungssteuerung des Automobils und ein oder mehrere Pedale zur Steuerung der Vorwärts-/Rückwärtsbewegung des Automobils benutzt.
Eine aktuelle Entwicklung in Automobilen bezieht sich auf autonome Fahrzeuge. Automobile wurden mit bestimmten Funktionen ausgestattet, um den menschlichen Fahrer beim Fahren des Automobils zu unterstützen. Beispielsweise ermöglichte die Entwicklung von Antiblockiersystemen, dass das Bremssystem des Fahrzeugs die Bremsen viel schneller betätigt, als es ein menschlicher Bediener je könnte. Dadurch wurde der Anhalteweg des Automobils, insbesondere bei schlechtem Wetter, verbessert.
Darüber hinaus gibt es weitere fahrergestützte Systeme, die entwickelt und in moderne Automobile eingebaut wurden. Einige dieser Systeme betreffen die Verwendung von Sensoren, die Objekte außerhalb des Fahrzeugs erkennen können. Basierend auf der Annäherung des Automobils an diese Objekte können diese Sicherheitssysteme dem Fahrer Hinweise geben, dass sich der Fahrer diesen Objekten schnell nähert, und den Fahrer informieren, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Noch fortschrittlichere Systeme können die Kontrolle über das Bremsen und/oder Lenken eines Automobils übernehmen, um den Kontakt mit dem Objekt gänzlich zu verhindern.
Jetzt werden autonome Automobile entwickelt, die in der Lage sind, die Umgebung um das Fahrzeug herum zu erfassen und das Fahrzeug mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff zu navigieren. Diese autonomen Fahrzeuge können eine Vielzahl von Techniken zur Erfassung ihrer Umgebung nutzen, wie Radar, Laser, globale Positionsbestimmungssysteme („GPS“), Odometrie und Computersicht. Allerdings ist die Art und Weise, wie Informationen gesammelt, interpretiert und zur Steuerung des Automobils genutzt werden, noch recht rudimentär.
KURZDARSTELLUNG
Ein allgemeiner Gesichtspunkt schließt ein Verfahren zum Erzeugen eines Zielpfades für ein Fahrzeug ein. Der Zielpfad folgt im Wesentlichen einer Richtung, in die das Fahrzeug zu fahren beabsichtigt. Die Methode schließt die Schritte der Bestimmung eines Zielpfades, der Bestimmung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion, der Bestimmung einer Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, und der Optimierung des Zielpfades für das Fahrzeug ein. Der optimierte Zielpfad kann auf der Reduzierung der Kosten des Zielpfads unter Verwendung der Kostenfunktion und der Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, basieren. Es versteht sich, dass dieses Verfahren iterativ ausgeführt werden könnte. Einfacher gesagt, kann das Verfahren mehrfach, immer und immer wieder ausgeführt werden, um die Optimierung zum Erzeugen des am besten optimierten Zielpfades fortzusetzen.
Die Kostenfunktion kann ein Kriterium oder Kriterien verwenden, die eine Glätte des Zielpfads einschließen. Die Glätte des Zielpfades kann auf einer Größe einer Krümmung des Zielpfades oder einer Änderung der Krümmung des Zielpfades basieren. Zusätzlich kann die Kostenfunktion zusätzliche Kriterien wie die Nähe zu einem Zentrum des Zielpfades und die Länge des Zielpfades nutzen. Im Allgemeinen können die Kosten durch die Kostenfunktion erhöht werden, basierend auf(a) wenn die Glätte des Zielpfades abnimmt, (b) wenn die Nähe zum Zentrum des Zielpfades abnimmt, oder (c) wenn die Länge des Zielpfades zunimmt.
Die Einschränkung kann einen Abstand von einem Referenzpunkt auf dem Zielpfad zu einer rechten und einer linken Begrenzung einschließen, wobei der Abstand am Referenzpunkt im Wesentlichen senkrecht zum Zielpfad verläuft. Mehr als eine Einschränkung kann verwendet werden. Zum Beispiel könnte die Einschränkung Objekte einschließen, die sich zwischen der rechten und der linken Begrenzung befinden und die das Fahrzeug vermeiden möchte.
Was das System betrifft, schließt das System im Allgemeinen einen Prozessor und eine Fahrzeugsteuervorrichtung in Verbindung mit dem Prozessor ein. Die Fahrzeugsteuervorrichtung steuert die Bewegung des Fahrzeugs basierend auf den von dem Prozessor erhaltenen Anweisungen. Der Prozessor ist konfiguriert, um die vorstehend offenbarten Verfahrensschritte zum Erzeugen eines Zielpfades für das Fahrzeug auszuführen. Zu diesen Zwecken ist der Prozessor konfiguriert, um einen Zielpfad zu bestimmen, die Kosten des Zielpfads mit Hilfe einer Kostenfunktion zu bestimmen, eine Einschränkung zu bestimmen, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, und den Zielpfad für das Fahrzeug zu optimieren.
Weitere Objekte, Merkmale, und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden für den Fachmann leicht offensichtlich nach Betrachtung der folgenden Beschreibung, Zeichnungen und Ansprüche, die angehängt werden und einen Teil von dieser Patentschrift bilden.
Figurenliste

1 veranschaulicht ein Beispiel für ein Fahrzeug, das auf einer Fahrbahn und einem Zielpfad fährt;
2A bis 2D veranschaulichen Beispiele für ein Fahrzeug, das auf verschiedenen Fahrbahntypen fährt, sowie Zielpfade für jeden unterschiedlichen Fahrbahntyp;
3 veranschaulicht ein weiteres Beispiel dafür, wie ein Zielpfad optimiert wird;
4 veranschaulicht ein Fahrzeug, in diesem Fall ein Automobil, das über das System zum Bestimmen eines Zielpfades für das Fahrzeug verfügt;
5 veranschaulicht ein Blockdiagramm des Systems zum Bestimmen eines Zielpfads für ein Fahrzeug;
6 veranschaulicht ein Verfahren zum Bestimmen eines Zielpfads für ein Fahrzeug;
7 und 8 veranschaulichen Beispiele für das Verfahren aus 6;
9 veranschaulicht Gewichtskoeffizienten für jede Basisfunktion zum Bestimmen eines Zielpfads für ein Fahrzeug;
10A und 10B veranschaulichen Beispiele für die Bestimmung einer Einschränkung, innerhalb derer ein Fahrzeug fahren darf;
11A bis 11 C veranschaulichen Beispiele für die Bestimmung einer Einschränkung, innerhalb derer ein Fahrzeug fahren darf, wobei ein Objekt in Betracht gezogen wird; und
12A bis 12B veranschaulichen Beispiele für das Konvertieren eines Zielpfades von einem lokalen Koordinatensystem in ein globales Koordinatensystem.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Bezugnehmend auf 1 werden mit der Absicht, das System und das Verfahren besser zu verstehen, einige kurze Beispiele angeführt, um die Vorteile des Systems und des Verfahrens zu erläutern. 1 veranschaulicht eine Fahrbahn 110. Die Fahrbahn 110 wird durch eine linke Begrenzung 112 und eine rechte Begrenzung 114 begrenzt. Die Begrenzungen 112 und 114 definieren im Wesentlichen die Einschränkung, in der sich ein Fahrzeug 116 bewegen kann. In diesem Beispiel befinden sich auf der Fahrbahn 110 einige Objekte zwischen der linken Begrenzung 112 und der rechten Begrenzung 114. Beispielsweise gibt es ein linkes Hindernis 118 und ein rechtes Hindernis 120, die jeweils von der linken Begrenzung 112 und der rechten Begrenzung 114 in die Fahrbahn 110 eingreifen. Zusätzlich oder alternativ dazu kann die linke Begrenzung 112 und/oder die rechte Begrenzung 114 eine tatsächliche physische Begrenzung sein, wie z. B. eine Barriere, ein Graben oder dergleichen oder es kann sich um eine Begrenzung handeln, die durch eine durch Fahrbahnbegrenzungen erzeugte Abgrenzung definiert ist, oder es kann sich um künstliche, intern durch das System erzeugte Begrenzungen handeln.
Daher muss der von dem Fahrzeug 116 eingenommene Zielpfad 122 so beschaffen sein, dass es nicht nur innerhalb der Fahrbahn 110 operieren kann, sondern auch die linke Begrenzung 112 und die rechte Begrenzung 114 sowie jegliche Hindernisse, wie das linke Hindernis 118 und das rechte Hindernis 120, berücksichtigen kann und sich entlang des Zielpfades 122 so fortbewegt, dass es nicht mit einem der Hindernisse 118 und/oder 120 in Berührung kommt oder die Begrenzungen 112 und 114 verlässt.
Daher sollte der vom Fahrzeug eingenommen Zielpfad 122 nicht nur in der Lage sein, sich innerhalb dieser Einschränkungen zu bewegen, sondern auch in einer Weise, die für den Fahrer und/oder Insassen des Fahrzeugs angenehm ist 116. Zum Beispiel sind für die meisten Fahrer und/oder Insassen Situationen unangenehm, in denen das Fahrzeug plötzlich in die eine oder andere Richtung ausschert, um den Begrenzungen 112 oder 114 und/oder den Hindernissen 118 oder 120 auszuweichen. Daher werden in den folgenden Abschnitten ein System und ein Verfahren zur Optimierung eines von einem Fahrzeug zurückgelegten Zielpfades offenbart.
2A bis 2D veranschaulichen drei häufige Fahrbahnsituationen, auf die Fahrzeuge stoßen. Bei Bezugnahme auf eine der Figuren in dieser Patentschrift ist zu beachten, dass ähnliche Bezugszeichen für den Verweis auf ähnliche Elemente verwendet werden, mit der Ausnahme, dass die Bezugszeichen um 100 erhöht werden und ein alphabetisches Suffix erhalten, wenn ein solches Suffix im Namen der Figur vorhanden ist. So wird zum Beispiel der Zielpfad 122 in 1 als der Zielpfad 222A für 2A bezeichnet. In 3 wird der Zielpfad als Zielpfad 322 bezeichnet.
Diese Nummerierungskonvention setzt sich in dieser Patentschrift fort 2A veranschaulicht eine Straße 210A mit einer linken Begrenzung 212A und einer rechten Begrenzung 214A. Zusätzlich offenbart diese Figur einen befahrbaren Bereich 224A, der etwas uneben ist und in Größe von unten nach oben in dieser Figur abnimmt.
Bezugnehmend auf 2B wird eine weitere übliche Fahrbahnsituation gezeigt. Hier beinhaltet die Fahrbahnsituation eine T-förmige Kreuzung. Wie zuvor schließt die Fahrbahn 210B eine linke Begrenzung 212D und eine rechte Begrenzung 214C ein. Der befahrbare Bereich 224B, wie er in dieser Figur zu sehen ist, ist im Wesentlichen „L“förmig und beinhaltet das Lenken des Fahrzeugs von einer Straße auf eine andere Straße.
Eine weitere gängige Situation, auf die Fahrzeuge auf Fahrbahnen treffen, ist in 2C veranschaulicht. Hier schließt die Fahrbahn 210C, wie auch die anderen Fahrbahnen, eine linke Begrenzung 212C und eine rechte Begrenzung 214C ein. Die Fahrbahn 210C ist im Allgemeinen kurvenförmig und hat somit eine befahrbaren Bereich 224C, der ebenfalls kurvenförmig ist.
Eine noch weitere gängige Situation, auf die Fahrzeuge auf Fahrbahnen treffen, ist in 2D veranschaulicht. Hier schließt die Fahrbahn 210D, wie auch die anderen Fahrbahnen, eine linke Begrenzung 212D und eine rechte Begrenzung 214D ein. Allerdings befindet sich zwischen der linken Begrenzung 212D und der rechten Begrenzung 214D ein Objekt 220D. Es versteht sich, dass, obwohl dieses Beispiel die Gesamtheit des Objekts 220D zwischen der linken Begrenzung 212D und der rechten Begrenzung 214D veranschaulicht, es Szenarien geben kann, in denen sich nur ein Teil des Objekts 220D zwischen der linken Begrenzung 212D und der rechten Begrenzung 214D befindet. Das Objekt 220D kann jede Art von Objekt sein, z. B. ein geparktes und/oder fahruntüchtiges Fahrzeug.
Jede der 2A bis 2D zeigt einen Zielpfad 222A bis 222D für die Fahrt des Fahrzeugs. Das in den folgenden Absätzen beschriebene System und Verfahren optimiert im Wesentlichen die Zielpfade 222A bis 222D, um den Zielpfad so glatt wie möglich zu gestalten und so das Fahrvergnügen für alle im Fahrzeug befindlichen Insassen zu maximieren. Wie vorstehend bereits erwähnt, mögen Fahrzeuginsassen im Allgemeinen keine Situationen, in denen das Fahrzeug plötzlich ausschert, um Hindernissen auszuweichen oder innerhalb des befahrbaren Bereichs zu bleiben. Zum Beispiel ist in 2C die Fahrbahn 210C und der befahrbare Bereich 224C sehr kurvenreich. Jedoch ist der vom Fahrzeug eingenommene Zielpfad 222C weniger kurvenreich als die Fahrbahn 210C oder der befahrbare Bereich 224C. Auch dies ist auf die Optimierung des Zielpfades 222C zurückzuführen. In 2D ist der Zielpfad 222D so beschaffen, dass er reibungslos um das Objekt 220D herum navigiert, um jeglichen Kontakt mit dem Objekt 220D zu vermeiden.
Bezugnehmend auf 3 wird ein weiteres Beispiel für die Optimierung eines Zielpfades veranschaulicht. Wie zuvor weist die Fahrbahn 310 eine linke Begrenzung 312 und eine rechte Begrenzung 314 auf. Daher definieren diese Begrenzungen den befahrbaren Bereich 324, in dem sich das Fahrzeug bewegen darf. Hier werden drei verschiedene Zielpfade gezeigt. Der erste Referenzpfad 326 ist im Wesentlichen ein einfacher Zielpfad, wobei das Fahrzeug einfach entlang des befahrbaren Bereichs fährt und eine scharfe Rechtskurve macht. Wie bereits erwähnt, sind scharfe Kurven für die im Fahrzeug befindlichen Insassen im Allgemeinen nicht erwünscht.
Allerdings ist das in dieser Patentschrift offenbarte System und Verfahren in der Lage, den Referenzpfad 326 zu optimieren. Daher könnte Pfad 325 eine ursprünglich optimierte Version von Pfad 326 sein. Zusätzlich, wie später in dieser Patentschrift erläutert, arbeitet die Methodik zur Optimierung des Zielpfades iterativ, sodass der Zielpfad entsprechend und iterativ aktualisiert werden kann. Daher zeigt der Zielpfad 322 den am meisten optimierten oder aktuellen Zielpfad des Referenzpfades 324 und des alten Zielpfades 325, wobei der aktuell optimierte Zielpfad 322 im Allgemeinen relativ glatt im Vergleich zu den anderen Pfaden 325 und 326 ist.
Bezugnehmend auf 4 und 5 wird das System zur Optimierung des Zielpfades ausführlicher beschrieben. Bezugnehmend auf 4 wird ein Fahrzeug 410 gezeigt. Es versteht sich, dass das Fahrzeug 410 jedes Fahrzeug sein kann, das von einem Ort zum anderen fahren kann. Daher kann es sich bei dem Fahrzeug, wie dargestellt, um ein Automobil oder um jede andere Art von Fahrzeug handeln, wie z. B. leichte oder schwere Lastkraftwagen, Bergbaufahrzeuge, landwirtschaftliche Traktoren, Fahrzeuge im Bauwesen und dergleichen. Darüber hinaus ist zu verstehen, dass sich Fahrzeug nicht nur auf landgestützte Fahrzeuge beziehen kann, sondern auch auf Fahrzeuge, die sich durch andere Medien wie beispielsweise Luft oder Wasser bewegen, wie z. B. Boote und Flugzeuge. Hier wird gezeigt, dass das Fahrzeug 410 das System 430 enthält, das in 5 detaillierter dargestellt ist.
Das System 530 schließt einen Prozessor 532 ein. Der Prozessor 532 kann ein einzelner Prozessor sein oder eine Vielzahl von Prozessoren, die zusammen arbeiten. In Kommunikation mit dem Prozessor 532 steht eine Speichervorrichtung 534. Die Speichervorrichtung 534 kann eine beliebige Speichervorrichtung sein, die digitale Informationen speichern kann, wie z. B. Festkörperspeichervorrichtungen, magnetische Speichervorrichtungen, optische Speichervorrichtungen und dergleichen. Es versteht sich ferner, dass diese Figur zwar die Speichervorrichtung 534 getrennt vom Prozessor 532 zeigt, es aber durchaus möglich ist, dass die Speichervorrichtung 534 in den Prozessor 532 eingebaut sein kann. Darüber hinaus kann die Speichervorrichtung 534 nicht eine einzelne Speichervorrichtung sein, sondern mehrere Speichervorrichtungen desselben oder verschiedener Typen, die bei der Speicherung digitaler Informationen zusammenarbeiten.
Innerhalb der Speichervorrichtung 534 befinden sich Anweisungen 535. Diese Anweisungen 535 konfigurieren den Prozessor 532, um eine der verschiedenen in dieser Patentschrift offenbarten Verfahren auszuführen.
Der Prozessor 532 kann auch in Kommunikation mit einer Datenbank 537 stehen. Ebenso wie die Speichervorrichtung 534 kann auch die Datenbank 537 jede Art von Datenbank sein, die digitale Informationen speichern kann. Daher kann die Datenbank so einfach wie jede vorstehend offenbarte Speichervorrichtung sein oder aus mehreren Speichervorrichtungen bestehen, die bei der Speicherung von Informationen zusammenarbeiten. Darüber hinaus ist zu verstehen, dass, obwohl die Datenbank 537 als im System 530 integriert gezeigt wurde, es möglich ist, dass sich die Datenbank 537 entfernt vom System 530 befindet, sodass der Prozessor 532 mit der Datenbank 537 unter Verwendung einer von mehreren verschiedenen Methodiken zur Übertragung digitaler Informationen kommuniziert. So kann beispielsweise der Prozessor 532 eine drahtlose Kommunikation mit der Datenbank 537 bilden, die an einem vom Fahrzeug 410 aus 4 vollständig getrennten Ort gespeichert werden kann.
Innerhalb der Datenbank 537 ist eine elektronische Karte 539 gespeichert. Die elektronische Karte 539 ist im Allgemeinen eine Karte von einer oder mehreren Fahrbahnen, auf denen sich das Fahrzeug 410 bewegen könnte. Die Karte 539 kann eine Karte mit hoher Auflösung sein. Eine hochauflösende Karte kann geografische Details mit extrem hoher Präzision auf Zentimeterebene oder sogar noch präziser aufweisen. Diese hochauflösenden Karten unterstützen den autonomen Charakter des Fahrzeugs 410 in hohem Maße, da die hochauflösende Karte signifikante Details bezüglich der Fahrbahn bereitstellt, auf der sich das Fahrzeug bewegen wird. Diese Informationen schließen sehr präzise physische Informationen über die Fahrbahn ein, einschließlich der Größe der Fahrbahn, aller bekannten Hindernisse, die sich innerhalb der Fahrbahn befinden, und anderer Informationen.
Der Prozessor 532 kann auch in Verbindung mit Sensoren 536A bis 536C stehen. Die Sensoren 536A bis 536C können innerhalb des Systems 530 angeordnet sein oder außerhalb des Systems, aber in der Regel innerhalb des Fahrzeugs 410 angeordnet sein. Der Zweck der Sensoren 536A bis 536C besteht darin, zusätzliche Informationen bezüglich der Umgebung zu erhalten, in der sich das Fahrzeug 410 befindet. Zum Beispiel kann der Sensor 536A ein Ultraschallsensor sein, der Objekte mittels Ultraschallwellen erfassen kann. Sensor 536B kann ein Kamerasystem sein, das eine oder mehrere Kameras zum Erfassen visueller Daten über die Umgebung einschließt, in der sich das Fahrzeug 410 bewegt. Sensor 536C kann ein fortschrittliches LIDAR-System sein. Jeder dieser Sensoren 536A, 536B und/oder 536C kann an dem Fahrzeug 410 angebracht sein, um geeignete Informationen zu sammeln. Diese LIDAR-Systeme können in der Lage sein, die Entfernung von dem Fahrzeug zu einem oder mehreren Zielen zu messen, indem die Ziele mit einem gepulsten Laserlicht beleuchtet und die reflektierten Impulse mit einem Sensor gemessen werden. Differenzen in den Laserrücklaufzeiten und Wellenlängen können dann für die digitale 3D-Darstellung der Ziele verwendet werden. Natürlich versteht sich, dass die Sensoren 536A bis 536C einen oder mehrere Sensoren enthalten können, die in der Lage sind, Objekte oder Besonderheiten in der Umgebung zu erfassen, in der das Fahrzeug 410 betrieben wird.
Der Prozessor 532 kann auch mit dem Fahrzeugsteuersystem 538 in Verbindung stehen. Das Fahrzeugsteuersystem 538 kann innerhalb des Systems 530 angeordnet sein oder getrennt vom System 530, aber in der Regel innerhalb des Fahrzeugs 410 angeordnet sein. Das Fahrzeugsteuersystem 538 schließt auch einen Prozessor 540 ein, der ein oder mehrere gemeinsam arbeitende Prozessoren sein kann. Der Prozessor 540 ist mit einem beliebigen aus einer Reihe verschiedener Fahrzeuguntersysteme 542A bis 542D verbunden. Diese Fahrzeuguntersysteme 542A bis 542D steuern im Allgemeinen die Bewegung des Fahrzeugs 410.
Zum Beispiel kann sich das Fahrzeuguntersystem 542A auf die Lenkung des Fahrzeugs 410 beziehen. Das Fahrzeuguntersystem 542B kann sich auf das Gaspedal des Fahrzeugs beziehen, mit dem das Fahrzeug entweder vorwärts oder rückwärts beschleunigen kann. Das Fahrzeuguntersystem 542C kann auf das Bremssystem des Fahrzeugs bezogen sein, mit dem das Fahrzeug 410 anhalten kann. Was das Fahrzeuguntersystem 542D betrifft, kann sich dieses System auf den Antriebsstrang des Fahrzeugs beziehen, mit dem das Fahrzeug in verschiedene Gänge schalten kann, sodass das Fahrzeug entweder vorwärts oder rückwärts fahren kann.
Die Fahrzeuguntersysteme 542A bis 542D sind lediglich Beispiele für verschiedene Fahrzeuguntersysteme, die durch das Fahrzeugsteuersystem 538 gesteuert werden können. Daher kann es mehr Untersysteme oder verschiedene Untersysteme geben, die durch das Fahrzeugsteuersystem 538 gesteuert werden können. In jedem Fall besteht der Zweck des Fahrzeuguntersystems 538 darin, die Bewegung des Fahrzeugs 410 zu steuern. Daher kann jedes der zuvor genannten oder zusätzlichen oder alternativen Untersystemen durch das Fahrzeugsteueruntersystem 538 verwendet werden.
Der Prozessor 532 kann auch in Kommunikation mit einem GPS-System, wie z. B. GPS-System 544, stehen. Das GPS-System 544 ist auch mit einer Antenne 546 verbunden, die, basierend auf der Kommunikation mit oder mehreren GPS-Satelliten, in der Lage ist, dem GPS-Gerät 544 Informationen über die Position eines Fahrzeugs 410 bereitzustellen. Diese Informationen können zusammen mit hochauflösenden Karteninformationen 539 und Informationen verwendet werden, die von anderen Sensoren wie z. B. den Sensoren 536A bis 536C oder anderen Sensoren gesammelt werden, um die exakte Position des Fahrzeugs 410 auf der Fahrbahn und innerhalb der Umgebung, in der sich das Fahrzeug bewegt, bereitzustellen.
Bezugnehmend auf 6 ist ein Blockdiagramm des Verfahrens 600 zum Bestimmen eines Zielpfades des Fahrzeugs gezeigt. Es ist zu verstehen, dass dieses Verfahren durch den Prozessor 532 von 5 ausgeführt werden kann. Darüber hinaus ist zu verstehen, dass dieses Verfahren in den in der Speichervorrichtung 534 gespeicherten Anweisungen 535 eingeschlossen sein kann.
Die folgende Beschreibung des Verfahrens 600 beginnt zunächst mit einer kurzen Übersicht über die einzelnen Schritte innerhalb des Verfahrens 600. Anschließend wird genauer beschrieben, was die einzelnen Schritte umfassen.
Verfahren 600 beginnt bei Block 650. In Schritt 652 bestimmt das Verfahren 600 zunächst einen Zielpfad. Allgemein folgt der Zielpfad im Wesentlichen einer Richtung, in die das Fahrzeug zu fahren beabsichtigt, wie in den vorstehenden Abschnitten erläutert. In Schritt 654 wird eine Bestimmung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion vorgenommen. Wie nachstehend ausführlicher beschrieben, können für die Kostenfunktion mehrere verschiedene Kriterien verwendet werden. In ihrer einfachsten Form verwendet die Kostenfunktion ein Kriterium, das eine Glätte des Zielpfades umfasst.
In Schritt 656 wird eine Bestimmung in Bezug auf die Einschränkung vorgenommen, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf. Allgemein ist die Einschränkung ein Abstand von einem Referenzpunkt auf dem Zielpfad zu einer rechten Begrenzung und einer linken Begrenzung, wobei der Abstand am Referenzpunkt im Wesentlichen senkrecht zum Zielpfad verläuft.
Es können jedoch auch andere Einschränkungen genutzt werden, die nachstehend ausführlicher beschrieben werden.
In Schritt 658 wird der Zielpfad für das Fahrzeug optimiert. Der Zielpfad basiert auf der Reduzierung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung der Kostenfunktion und der Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf. Dieser Schritt kann auf iterative Weise durchgeführt werden. Daher kann Schritt 658 mehrmals ausgeführt werden, um die Kostenfunktion zu reduzieren und dadurch die Glätte des Zielpfades mit jeder Iteration zu steigern.
Was die spezifischen Details der einzelnen Schritte betrifft, so wird in Schritt 652 zum Bestimmen des Zielpfades auf die 7 bis 9 verwiesen. 7 veranschaulicht eine typische Ortsbeziehung zwischen einer linken Begrenzung 712, einer rechten Begrenzung 714 und dem Zielpfad 722. An diesem Punkt muss der Zielpfad unter Umständen nur eine grobe Fahrtrichtung angeben und sich nicht exakt in der Mitte der Fahrbahn befinden. Bei der Implementierung kann der Zielpfad von der nominalen Fahrbahnmitte aus übernommen werden, die durch eine hochauflösende Karte bereitgestellt wird, oder er kann aus den Fahrbahnbegrenzungen 712 und 714 berechnet werden, die nachstehend beschrieben werden.
Wie in 8 am besten dargestellt, kann durch Definition eines Startpunktes des Zielpfades 722 als Ursprung der Achse ein lokales Koordinatensystem 817 definiert werden. Dieses lokale Koordinatensystem 817 kann später in ein globales Koordinatensystem 819 umgewandelt werden.
In dem lokalen Koordinatensystem wird der zu optimierende Zielpfad 822 ausgedrückt als $f (x) = \sum_{j = 1}^{M} w_{j} Φ_{j} (x)$
wobei Φ_f(x) eine Basisfunktion darstellt, w_f den Gewichtskoeffizienten für jede Basisfunktion darstellt, wie in 9 am besten gezeigt. Jedes Mitglied der Basisfunktionen Φ_j(x) (f = 1,_t2..M) ist linear unabhängig voneinander. Die Basisfunktion(en) kann (können) aus einer Vielzahl von nichtlinearen Funktionen ausgewählt werden, wobei die typische Auswahl eine Art von Funktion ist, die Gauß-Funktionen oder einer Klasse von Sigmoid-Funktionen umfasst.
Im Sinne der Implementierung sollte die Funktion mit einem gewissen Intervall diskretisiert werden. Es kann ein gleichmäßiges oder ungleichmäßiges Intervall sein. Wenn die Funktion diskretisiert ist, kann der obige quadratische Ausdruck im Allgemeinen durch Matrixdarstellung geschrieben werden. Beim Definieren des diskretisierten Funktionswerts f(x_t), bei Probe x_t (t = 1,_t2..N),
F = HW wobei W ein Vektor ist, der Gewichtskoeffizienten enthält, und F ein Vektor ist, der diskretisierte Funktionswerte enthält. $\begin{array}{l} W = {[w_{1}, w_{2}, \dots, w_{M}]}^{T}, \\ F = {[f (x_{1}), f (x_{2}), \dots, f (x_{N})]}^{T} \end{array}$
H ist eine Matrix, die aus Basisfunktionen besteht, deren Element definiert ist als
Wie vorstehend erwähnt, werden in Schritt 654 die Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion bestimmt. Beim automatisierten Fahren in einer städtischen Umgebung kann beispielsweise eine Kostenfunktion in Betracht gezogen werden, um die Glätte des Zielpfades zu bewerten. Wenn wir die Gesamtkrümmung des Pfades als Index für die mathematische Bewertung der Glätte nehmen, wird die Kostenfunktion wie folgt abgeleitet:
Wobei k_ref die Krümmung des Referenzpfades und m die Krümmung des Zielpfades im lokalen Koordinatensystem ist. Die Krümmung des Zielpfades kann durch die zweite Ableitung der Funktion approximiert werden. Außerdem wird unter Verwendung der Linearität der Funktion, die in dieser Vorrichtung angewendet wird, die Krümmung des Zielpfades ausgedrückt als
Da die obige Gleichung linear ist, wird die Krümmung des Zielpfades im diskretisierten Format geschrieben als
wobei
und Matrix H_aa die zweite Ableitung der Matrix //ist, deren Element spezifisch ist,
Basierend auf den vorstehenden Ableitungen erhalten wir eine angenäherte Kostenfunktion J.
Diese quadratische Form mit Matrixdarstellung kann wie folgt umgeschrieben werden.
Daher erhalten wir eine Kostenfunktion
mit Notation der Matrix Q und C, $\begin{matrix} Q = H_{d d}^{T} H_{d d} \\ C = 2 H_{d d}^{T} K_{ref} . \end{matrix}$
„Const“ bedeutet eine Konstante und in diesem Fall hat dieser Begriff keine Auswirkung auf die Kostenfunktion im Optimierungsproblem. In jedem Rechenschritt werden die obigen Werte von Q und C berechnet und im Speicher für die Optimierung des nächsten Schrittes gespeichert.
In Schritt 656 wird (werden) die Einschränkung(en) bestimmt. Die Einschränkung ist der Bereich, in dem der Zielpfad existieren darf. Beispielsweise bezugnehmend auf die 10A und 10B veranschaulichen diese Figuren ein Fahrzeug 1016, das sich auf einer Fahrbahn zwischen einer linken Begrenzung 1012 und einer rechten Begrenzung 1014 befindet. Hier kann dieser Schritt einen projizierten Abstand 1070 der linken Begrenzung 1012 und der rechten Begrenzung 1014 von einem Referenzpfad 1072 finden. Mit anderen Worten wird der Abstand von jedem abgetasteten Punkt auf dem Referenzpfad 1072 zur linken Begrenzung 1012 und zur rechten Begrenzung 1014 ermittelt, wobei der Abstand senkrecht zum Referenzpfad 1072 gemessen wird. Die Abstände an jedem abgetasteten Punkt des Referenzpfades 1072 entsprechen der Einschränkung, die dem Zielpfad 1022 im lokalen Koordinatensystem vorgegeben ist. Mathematisch wird die Beziehung wie folgt geschrieben:
wobei B_L(t) und B(_L) die Begrenzungen des befahrbaren Bereichs darstellen:
Aufgrund der Linearität der verwendeten Funktion wird dies wie folgt weiter geschrieben $A W \leq B$
wobei A, B definiert sind als $\begin{array}{l} A = [\begin{matrix} H \\ - H \end{matrix}], und \\ B = [\begin{matrix} B_{L} \\ - B_{R} \end{matrix}] . \end{array}$
In jedem Rechenschritt werden die vorstehenden Werte von A und B berechnet und für den Optimierungsschritt im Speicher gespeichert.
Es ist zu beachten, dass sich die Q-Matrix unter der Bedingung, dass die Länge des Referenzpfades und des Abtastintervalls für jedes Rechenvorgang unverändert bleibt, nicht ändert. In diesem Fall der Implementierung kann der Q-Wert zur wiederholten Verwendung im Speicher gespeichert werden und muss nicht bei jedem Rechenvorgang berechnet werden.
Es versteht sich, dass die Einschränkung auf Informationen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen basieren kann. In diesem Schritt werden die Position und Geometrie der Fahrspurbegrenzungen aus der hochauflösenden Karte abgeleitet. In diesem Fall erzeugen das System und das Verfahren einen Zielpfad, der es dem Fahrzeug ermöglicht, innerhalb nomineller Fahrspurbegrenzungen zu fahren.
Die Einschränkung kann jedoch auch andere Einschränkungen berücksichtigen, wie z. B. auf einer Fahrbahn befindliche Hindernisse. Zum Erzeugen eines Zielpfades, der auf Hindernisse um das Fahrzeug herum reagiert, werden Informationen über erkannte Hindernisse von ausgerüsteten Sensoren mit Fahrspurbegrenzungen aus einer hochauflösenden Karte kombiniert. In einem typischen System automatisch fahrender Fahrzeuge sind Hindernisinformationen als eine Art Objektliste verfügbar, die Größe, Typ, Position und Geschwindigkeit der erkannten Hindernisse bereitstellt. Die Objektliste wird oft durch Verschmelzen von Signalen verschiedener Sensoren wie Radar, Kameras und LIDAR erstellt, die zur Erfassung der Umgebung um das Fahrzeug herum ausgerüstet sind.
Zum Beispiel wird in 11A ein Szenario dargestellt, in dem ein Hindernis 1174 auf der rechten Fahrbahnseite erkannt wird. Hier fährt das Fahrzeug 1116 auf einer Fahrbahn mit einer linken Begrenzung 1112 und einer rechten Begrenzung 1114. Das Hindernis 1174 ragt aus der rechten Begrenzung 1114 hervor. Unter tatsächlichen Verkehrsbedingungen entspricht das Hindernis 1174 einem parkenden Fahrzeug, einem Fahrrad oder einem Fußgänger, der am Straßenrand entlang läuft. Statische Fahrspurbegrenzungen in der Figur sind z. B. durch eine hochauflösende Karte gegeben.
11B veranschaulicht die Bildung effektiver Fahrbahnbegrenzungen. Es wird dargestellt, dass die effektive Fahrbahnbegrenzung auf der rechten Seite durch eine Kombination aus dem Umfang des Hindernisses und der nominellen rechten Fahrbahnbegrenzung erzeugt wird. Die Kenntnis von Umfang und Position des Hindernisses wird aus der Objektliste entnommen. Die effektive Fahrbahnbegrenzung auf der linken Seite ist in diesem Beispiel identisch mit ihrer statischen Begrenzung, da auf der linken Seite kein Hindernis vorhanden ist. Die effektiven Fahrbahnbegrenzungen werden als Einschränkung bei der in Schritt 658 durchgeführten Optimierung des Zielpfads definiert.
11C zeigt den resultierenden optimierten Zielpfad 1122. Es ist sichergestellt, dass der optimierte Zielpfad 1122 das Hindernis 1174 vermeidet, da das Hindernis 1174 in die Einschränkung der Optimierung aufgenommen ist. Daher ist das System und das Verfahren in der Lage, systematisch einen Zielpfad 1122 zu erzeugen, der Hindernissen 1174 ausweicht und dabei seine Glätte beibehält. Zusätzliche Berechnungsressourcen für den Umgang mit Hindernissen 1174 sind nicht erforderlich, da das Verfahren lediglich die Art und Weise ändert, wie die Einschränkung für die Optimierung formuliert wird.
Wie vorstehend erläutert, wird in Schritt 658 der Zielpfad optimiert. Die Optimierung wird an der Problemformulierung durchgeführt: $\begin{matrix} Minimieren: J = W^{T} Q W + C^{T} W + c o n s t, \\ Vorbehaltich: A W \leq B . \end{matrix}$
In der Formulierung werden Sätze von Q, C und A, B aus den Schritten 654 bzw. 656 bereitgestellt. Das Ziel besteht darin, den Gewichtsvektor von W zu finden, der die Kostenfunktion minimiert und gleichzeitig die Nicht-Gleichungsgleichung erfüllt. Das Problem nimmt eine Form der quadratischen Programmierung an, die mit einem generischen Algorithmus gelöst werden kann.
Die Anzahl der zu optimierenden Parameter ist die Anzahl der in W gespeicherten Elemente. Die Anzahl der Parameter ist deutlich kleiner als die Anzahl der Punktsequenz, die den Zielpfad f(x_t) bildet. Da die Anzahl der zu optimierenden Parameter der Hauptbestimmungsfaktor für die Rechenlast ist, können wir die Rechenlast in dieser Vorrichtung im Gegensatz zu dem Fall, dass die Punktsequenz des Zielpfads direkt optimiert wird, stark reduzieren.
Zusätzlich zu den oben erwähnten und in 6 dargestellten Schritten kann es einen weiteren Schritt zur Übertragung des optimierten Zielpfades von einem lokalen Koordinatensystem (x,y) in ein globales Koordinatensystem (X, Y) geben. Darüber hinaus, wie in den 12A und 12B am besten dargestellt, wird ein optimierter Zielpfad 1222 gezeigt. Wie in 12A am besten dargestellt, wird dieser optimierte Zielpfad 1222 unter Verwendung eines lokalen Koordinatensystems (x, y) definiert.
12B zeigt nochmals den optimierten Zielpfad 1222 sowie das Fahrzeug 1216. Das Fahrzeug 1216 fährt auf einer zwischen der linken Begrenzung 1212 und der rechten Begrenzung 1214 definierten Fahrbahn. Hier werden beide Koordinatensysteme - das lokale Koordinatensystem (x, y) und ein globales Koordinatensystem (X, Y) - zusammen dargestellt.
Diese Umrechnung von dem lokalen Koordinatensystem in das globale Koordinatensystem beinhaltet das Verwenden und Optimieren des Gewichtsvektors mit der Bezeichnung W*, wodurch eine Punktsequenz des optimalen Zielpfades F* erhalten wird. $F * = H W *$
Es wird daran erinnert, dass es sich hierbei um diskrete Werte des optimalen Zielpfades handelt,
Um den Zielpfad 1122 in dem globalen Koordinatensystem zu finden, kann ein Versatz auf den Referenzpfad um den Betrag von f*(x_t) gesetzt werden. Dann wird der Zielpfad 1222 in dem globalen Koordinatensystem P(X_t,Y_t) (i = 1, 2 ..., N)
durch Messung der Position dieses Punktes in globalen Koordinaten gefunden. Abschließend wird der Zielpfad im globalen Koordinatensystem an eine Funktionalität übertragen, die für die Umsetzung der Bewegung durch Verfolgung des Zielpfades verantwortlich ist.
In einer alternativen Ausführungsform können dedizierte Hardwareimplementierungen, wie etwa anwendungsspezifische integrierte Schaltungen, programmierbare Logik-Arrays und andere Hardwarevorrichtungen konstruiert werden, um eines oder mehrere der hierin beschriebenen Verfahren zu implementieren. Anwendungen, welche die Vorrichtung und Systeme verschiedener Ausführungsformen einschließen können, können allgemein eine Vielzahl von elektronischen und Computersystemen einschließen. Eine oder mehrere hierin beschriebene Ausführungsformen können Funktionen unter Verwendung von zwei oder mehr spezifischen miteinander verbundenen Hardwaremodulen oder Vorrichtungen mit verwandten Steuerung und Datensignale implementieren, die zwischen und durch die Module oder als Abschnitte einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung kommuniziert werden können. Dementsprechend umfasst das vorliegende System Software-, Firmware- und Hardware-Implementierungen.
Gemäß verschiedener Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, können die hierin beschriebenen Verfahren durch Software-Programme, ausführbar durch ein Computersystem, implementiert werden. Ferner können in einer beispielhaften, nicht einschränkenden Ausführungsform Implementierungen eine verteilte Datenverarbeitung, eine verteilte Komponenten-/Objekt-Verarbeitung und eine parallele Verarbeitung einschließen. Alternativ kann eine virtuelle Computersystemverarbeitung konstruiert werden, um eines oder mehrere der hierin beschriebenen Verfahren oder Funktionen zu implementieren.
Ferner können die hierin beschriebenen Verfahren in einem computerlesbaren Medium verkörpert sein. Der Begriff „computerlesbares Medium“ schließt ein einzelnes Medium oder mehrere Medien ein, wie etwa eine zentralisierte oder verteilte Datenbank, und/oder zugeordnete Caches und Server, die einen oder mehrere Sätze von Anweisungen speichern. Der Begriff „computerlesbares Medium“ soll auch jedes Medium einschließen, das in der Lage ist, einen Satz von Anweisungen zur Ausführung durch einen Prozessor zu speichern, zu codieren oder zu tragen oder die ein Computersystem veranlassen, eines oder mehrere der hierin offenbarten Verfahren oder Operationen auszuführen.
Wie ein Fachmann ohne weiteres erkennen wird, ist die vorstehende Beschreibung als eine Darstellung der Prinzipien der Erfindung gemeint. Diese Beschreibung soll den Schutzumfang oder die Anwendung dieser Erfindung nicht einschränken, indem die Erfindung modifiziert, variiert und geändert werden kann, ohne vom Geist der Erfindung abzuweichen, wie er in den folgenden Ansprüchen definiert ist.

Claims

Verfahren zum Erzeugen eines Zielpfades für ein Fahrzeug, das Verfahren umfassend die Schritte: Bestimmen eines Zielpfades, wobei der Zielpfad im Wesentlichen einer Richtung folgt, in die das Fahrzeug zu fahren beabsichtigt; Bestimmen der Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion, wobei die Kostenfunktion ein Kriterium verwendet, das eine Glätte des Zielpfades umfasst; Bestimmen einer Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, wobei die Einschränkung ein Abstand von einem Referenzpunkt auf dem Zielpfad zu einer rechten Begrenzung und einer linken Begrenzung ist, wobei der Abstand am Referenzpunkt im Wesentlichen senkrecht zum Zielpfad verläuft; und Optimieren des Zielpfads für das Fahrzeug, wobei der optimierte Zielpfad auf der Reduzierung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung der Kostenfunktion und der Beschränkung basiert, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Glätte des Zielpfades auf einer Größe einer Krümmung des Zielpfades oder einer Änderung der Krümmung des Zielpfades basiert.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Kriterium für die Kostenfunktion ferner die Nähe zu einem Zentrum des Zielpfades und die Länge des Zielpfades umfasst.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Kosten um die Kostenfunktion erhöht werden, wenn (a) die Glätte des Zielpfades abnimmt, (b) die Nähe zum Zentrum des Zielpfades abnimmt, oder (c) die Länge des Zielpfades zunimmt.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Kostenfunktion die Kriterien der Glätte des Zielpfades höher als die Nähe zum Zentrum des Zielpfades oder die Länge des Zielpfades gewichtet.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Zielpfad ausgedrückt wird als: $f (x) = \sum_{j = 1}^{M} w_{j} Φ_{j} (x),$
wobei (x) eine Basisfunktion darstellt, w_j den Gewichtskoeffizienten für jede Basisfunktion darstellt und wobei jedes Glied der Basisfunktionen Φ(x) (j=1,2..M) linear unabhängig voneinander ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Kostenfunktion eine nichtlineare Funktion ist, die durch eine Kombination von Basispunkten dargestellt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Kostenfunktion abgeleitet wird als: $J^{0} = {\sum_{i = 1}^{N} {κ_{r e f} (x_{i}) + κ_{P f a d} (x_{i})}}^{2},$
wobei k_ref die Krümmung des Zielpfades und k_path die Krümmung des Zielpfades in einem lokalen Koordinatensystem ist.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der Zielpfad bei Probe xi (i= 1,2..N) als F= HW diskretisiert wird, wobei W ein Vektor ist, der Gewichtskoeffizienten enthält, und F ein Vektor ist, der diskretisierte Funktionswerte enthält; $\begin{matrix} W = [w 1, w 2, \dots, w M] T; \\ F = [(x 1), (x 2), \dots, f (x N)] T; und \end{matrix}$
H eine aus Basisfunktionen bestehende Matrix ist, deren Element als H(i,j)=[Φj(xi)] definiert ist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Krümmung des Zielpfades ausgedrückt wird als: $κ_{P f a d} (x) \approx \frac{d^{2} f (x)}{d x^{2}} = \sum_{j = 1}^{M} w_{j} \frac{d^{2} Φ (x)}{d x^{2}} .$
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Einschränkung mehr als eine Einschränkung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei die mehr als eine Einschränkung Hindernisse einschließt, die sich innerhalb der rechten Begrenzung und der linken Begrenzung befinden.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Umwandelns des Zielpfades von einem lokalen Koordinatensystem in ein globales Koordinatensystem.
System zum Erzeugen eines Zielpfades für ein Fahrzeug und zum Steuern der Fahrzeugbewegung, das System umfassend: einen Prozessor; ein Steuersystem in Verbindung mit dem Prozessor, wobei das Steuersystem konfiguriert ist, um die Bewegung des Fahrzeugs zu steuern; wobei der Prozessor konfiguriert ist, um: Bestimmen eines Zielpfades, wobei der Zielpfad im Wesentlichen einer Richtung folgt, in die das Fahrzeug zu fahren beabsichtigt, Bestimmen der Kosten des Zielpfades unter Verwendung einer Kostenfunktion, wobei die Kostenfunktion ein Kriterium verwendet, das eine Glätte des Zielpfades umfasst, Bestimmen einer Einschränkung, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, wobei die Einschränkung ein Abstand von einem Referenzpunkt auf dem Zielpfad zu einer rechten Begrenzung und einer linken Begrenzung ist, wobei der Abstand am Referenzpunkt im Wesentlichen senkrecht zum Zielpfad verläuft, und Optimieren des Zielpfads für das Fahrzeug, wobei der optimierte Zielpfad auf der Reduzierung der Kosten des Zielpfades unter Verwendung der Kostenfunktion und der Beschränkung basiert, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf, wobei der Prozessor konfiguriert ist, um das Steuersystem anzuweisen, das Fahrzeug entlang des Zielpfades zu bewegen.
System nach Anspruch 14, wobei die Glätte des Zielpfades auf einer Größe einer Krümmung des Zielpfades oder einer Änderung der Krümmung des Zielpfades basiert.
System nach Anspruch 15, wobei das Kriterium für die Kostenfunktion ferner die Nähe zu einem Zentrum des Zielpfades und die Länge des Zielpfades umfasst.
System nach Anspruch 16, wobei die Kosten um die Kostenfunktion erhöht werden, wenn (a) die Größe der Krümmung des Zielpfades zunimmt oder die Änderung der Krümmung des Zielpfades zunimmt, (b) die Nähe zum Zentrum des Zielpfades abnimmt oder (c) die Länge des Zielpfades zunimmt.
System nach Anspruch 17, wobei die Kostenfunktion die Kriterien der Glätte des Zielpfades höher als die Nähe zum Zentrum des Zielpfades oder die Länge des Zielpfades gewichtet.
System nach Anspruch 14, ferner umfassend eine elektronische Karte in Verbindung mit dem Prozessor, wobei der Zielpfad auf einer nominalen Fahrbahnmitte aus einer elektronischen Karte basiert oder wobei der Zielpfad auf Fahrbahnbegrenzungen aus einer elektronischen Karte basiert.
System nach Anspruch 14, ferner umfassend mindestens einen Sensor in Verbindung mit dem Prozessor und am Fahrzeug montiert, wobei der mindestens eine Sensor Informationen bezüglich der Einschränkung bereitstellt, innerhalb derer der Zielpfad existieren darf.