DE112020004566T5

DE112020004566T5 - Sicherheitsmodul, automatisiertes fahrsystem und verfahren dafür

Info

Publication number: DE112020004566T5
Application number: DE112020004566.8T
Authority: DE
Inventors: Bernd Gassmann; Cornelius Buerkle; Fabian Oboril
Original assignee: Intel Corp
Current assignee: Intel Corp
Priority date: 2019-09-26
Filing date: 2020-08-05
Publication date: 2022-07-28
Also published as: JP2022549763A; US20200017102A1; US11279349B2; WO2021061279A1

Abstract

Gemäß verschiedenen Aspekten wird ein Sicherheitsmodul beschrieben, das Folgendes beinhaltet: einen oder mehrere Prozessoren, die dazu ausgelegt sind, Straßeninformationen, die eine Geometrie einer oder mehrerer Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, zu empfangen, ein Fahrspurkoordinatensystem basierend auf den empfangenen Straßeninformationen zu ermitteln, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente beinhaltet, die entlang einer Longitudinalrichtung und entlang einer Lateralrichtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind, wobei jedem der Fahrspursegmente Längeninformationen und Breiteninformationen zugewiesen werden, und Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf dem Fahrspurkoordinatensystem.

Description

Querverweis auf verwandte Anmeldungen
Diese PCT-Anmeldung beansprucht die Priorität der nicht-vorläufigen US-Anmeldung 16/583,280 , die am 26 September 2019 eingereicht wurde, deren gesamter Inhalt hiermit durch Bezugnahme aufgenommen wird.
Technisches Gebiet
Diverse Aspekte betreffen allgemein ein Sicherheitsmodul, ein automatisiertes Fahrsystem und Verfahren davon, z.B., ein Kollisionsvermeidungsverfahren.
Hintergrund
Allgemein können moderne Fahrzeuge verschiedene aktive und passive Assistenzsysteme beinhalten, um während des Fahrens des Fahrzeugs zu assistieren. Als ein Beispiel kann ein automatisiertes Fahrsystem (ADS) in einem Fahrzeug implementiert sein. Das automatisierte Fahrsystem kann auch als autonomes Fahrsystem, Autopiloten, selbstfahrendes System oder dergleichen bezeichnet werden. In vielen Anwendungen kann ein Fahrzeug, das ein automatisiertes Fahrsystem beinhaltet, auch einen oder mehrere Sensoren und einen oder mehrere Prozessoren beinhalten, die dazu ausgelegt sein können, die Bewegung des Fahrzeugs auf einer vordefinierten Trajektorie zu steuern. Der eine oder die mehreren Sensoren und der eine oder die mehreren Prozessoren können dazu ausgelegt sein, eine Kollision des Fahrzeugs mit einem Hindernis vorherzusagen, z.B., mit einem anderen Fahrzeug, mit einer Wand, mit einem Fußgänger usw. Ferner können beispielsweise eine oder mehrere Manöverfunktionen eines autonomen Fahrzeugs in einem Fahrzeug implementiert sein, das ein automatisiertes Fahrsystem aufweist, um z.B. das Fahrzeug in eine Parkposition zu fahren, einem anderen vorausfahrenden Fahrzeug zu folgen, um das Fahrzeug mehr oder weniger autonom zu fahren.
Figurenliste
In den Zeichnungen ist anzumerken, dass gleiche Bezugsziffern verwendet werden, um die gleichen oder ähnliche Elemente, Merkmale und Strukturen darzustellen. Die Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu, vielmehr wird allgemein auf die Veranschaulichung von Aspekten der Offenbarung Wert gelegt. In der folgenden Beschreibung werden manche Aspekte der Offenbarung unter Bezugnahme auf die folgenden Zeichnungen beschrieben, in denen gilt:

1 ein Sicherheitsmodul in einer schematischen Ansicht gemäß einigen Aspekten zeigt;
2 A bis 2 C verschiedene Aspekte einer Transformation einer kartesischen Beschreibung einer oder mehrerer Straßen in eine spurbasierte Beschreibung der einen oder der mehreren Straßen zeigen;
3 eine Ermittlung eines Straßenbereichs von Interesse in einem Fahrspurkoordinatensystem in einer schematischen Ansicht gemäß einigen Aspekten zeigt;
4 ein Flussdiagramm einer Ermittlung eines Straßenbereichs von Interesse in einem Fahrspurkoordinatensystem gemäß einigen Aspekten zeigt;
5 eine Ermittlung eines Begrenzungsrahmens, der einem Fahrzeug in einem Fahrspurkoordinatensystem zugeordnet ist, in einer schematischen Ansicht gemäß einigen Aspekten zeigt;
6 eine Ermittlung von Straßenbereichen von Interesse, die zwei Fahrzeugen in einer Kreuzungssituation in einem Fahrspurkoordinatensystem zugeordnet sind, in einer schematischen Ansicht gemäß einigen Aspekten zeigt;
7 ein Flussdiagramm einer Ermittlung einer oder mehrerer Situationen, die einem situationsbasierten Fahrspurkoordinatensystem zugeordnet sind, gemäß einigen Aspekten zeigt;
8 ein automatisiertes Fahrsystem in einer schematischen Ansicht gemäß einigen Aspekten zeigt; und
9 ein Flussdiagramm eines Sicherheitsverfahrens gemäß einigen Aspekten zeigt.

Beschreibung
Die folgende ausführliche Beschreibung bezieht sich auf die begleitenden Zeichnungen, die zur Veranschaulichung spezifische Einzelheiten und Aspekte zeigen, in denen die Offenbarung umgesetzt werden kann. Diese Aspekte sind hinreichend ausführlich beschrieben, um Fachleuten zu ermöglichen, die Offenbarung umzusetzen. Andere Aspekte können genutzt werden und strukturelle, logische und elektrische Änderungen können vorgenommen werden, ohne vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen. Die diversen Aspekte schließen sich nicht notwendigerweise gegenseitig aus, da manche Aspekte mit einem oder mehreren anderen Aspekten kombiniert werden können, um neue Aspekte zu bilden. Verschiedene Aspekte werden in Verbindung mit Verfahren beschrieben, und verschiedene Aspekte werden in Verbindung mit Vorrichtungen beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass Aspekte, die in Verbindung mit Verfahren beschrieben sind, gleichermaßen für die Vorrichtungen gelten können und umgekehrt.
Das Wort „beispielhaft“ wird hier mit der Bedeutung „als Beispiel, Instanz oder Veranschaulichung dienend“ verwendet. Ein beliebiger Aspekt oder eine beliebige Gestaltung, der/die hier als „beispielhaft“ beschrieben ist, ist nicht notwendigerweise als gegenüber anderen Aspekten oder Gestaltungen bevorzugt oder vorteilhaft aufzufassen.
Die Begriffe „mindestens ein“ und „ein oder mehrere“ können so verstanden werden, dass sie eine numerische Menge größer oder gleich eins (z.B., eins, zwei, drei, vier, [...] usw.) beinhalten. Der Begriff „mehrere“ kann so verstanden werden, dass er eine numerische Menge größer oder gleich zwei (z.B., zwei, drei, vier, fünf [...] usw.) beinhaltet.
Der Ausdruck „mindestens eines von“ in Bezug auf eine Gruppe von Elementen kann hierin verwendet werden, um mindestens ein Element aus der Gruppe bestehend aus den Elementen zu bedeuten. Zum Beispiel kann der Ausdruck „mindestens eines von“ mit Bezug auf eine Gruppe von Elementen hierin verwendet werden, um eine Auswahl zu bedeuten von: einem der aufgelisteten Elemente, einer Mehrzahl von einem der aufgelisteten Elemente, einer Mehrzahl von einzelnen aufgelisteten Elementen oder einer Mehrzahl von aufgelisteten Elementen.
Die Wörter „mehrere“ und „mehrere“ in der Beschreibung und den Ansprüchen beziehen sich ausdrücklich auf eine Menge größer als eins. Dementsprechend beziehen sich jegliche Phrasen, die explizit die oben erwähnten Wörter (z.B., „mehrere (Objekte)“, „mehrere (Objekte)“), die sich auf eine Menge von Objekten beziehen, ausdrücklich auf mehr als eines der Objekte. Die Begriffe „Gruppe (von)“, „Satz (von)“, „Sammlung (von)“, „Reihe (von)“, „Sequenz (von)“, „Gruppierung (von)“ usw. und dergleichen in der Beschreibung und in den Ansprüchen, falls vorhanden, beziehen sich auf eine Menge gleich oder größer als eins, d. h. eines oder mehrere.
Der Begriff „Daten“, wie hier verwendet, kann so verstanden werden, dass er Informationen in einer beliebigen geeigneten analogen oder digitalen Form, z.B., beinhaltet, die als eine Datei, ein Teil einer Datei, ein Satz von Dateien, ein Signal oder ein Strom, ein Teil eines Signals oder Stroms, ein Satz von Signalen oder Strömen und dergleichen bereitgestellt werden. Ferner kann der Begriff „Daten“ auch verwendet werden, um einen Verweis auf Informationen, z.B., in Form eines Zeigers zu bedeuten. Der Begriff „Daten“ ist jedoch nicht auf die oben erwähnten Beispiele beschränkt und kann verschiedene Formen annehmen und beliebige Informationen repräsentieren, wie sie in der Technik verstanden werden.
Der Begriff „Prozessor“, wie hier zum Beispiel verwendet, kann als eine beliebige Art von Entität verstanden werden, die das Handhaben von Daten ermöglicht. Die Daten können gemäß einer oder mehreren spezifischen Funktionen behandelt werden, die durch den Prozessor ausgeführt werden. Ferner kann ein Prozessor, wie hier verwendet, als eine beliebige Art von Schaltung, z.B., verstanden werden, eine beliebige Art von analoger oder digitaler Schaltung. Der Begriff „Handhaben“ oder „Handhaben“, wie hier zum Beispiel unter Bezugnahme auf Datenhandhabung, Dateihandhabung oder Anforderungshandhabung verwendet, kann als eine beliebige Art von Operation, z.B., eine E/A-Operation und/oder eine beliebige Art von Logikoperation verstanden werden. Ein Prozessor kann somit eine analoge Schaltung, eine digitale Schaltung, eine Mischsignalschaltung, eine Logikschaltung, ein Mikroprozessor, eine Zentralverarbeitungseinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), ein Digitalsignalprozessor (DSP), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA), eine integrierte Schaltung, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) usw. oder eine beliebige Kombination davon sein oder beinhalten. Eine beliebige andere Art von Implementierung der jeweiligen Funktionen, die unten ausführlicher beschrieben wird, kann auch als ein Prozessor, eine Steuerung oder eine Logikschaltung verstanden werden. Es versteht sich, dass beliebige zwei (oder mehr) der Prozessoren, Steuerungen oder Logikschaltungen, die hier ausführlich beschrieben sind, als eine einzige Entität mit äquivalenter Funktionalität oder dergleichen realisiert sein können, und umgekehrt, dass beliebige einzelne Prozessoren, Steuerungen oder Logikschaltungen, die hier ausführlich beschrieben sind, als zwei (oder mehr) separate Entitäten mit äquivalenter Funktionalität oder dergleichen realisiert sein können.
Unterschiede zwischen software-und hardwareimplementierter Datenhandhabung können verschwimmen. Ein Prozessor, eine Steuerung und/oder eine Schaltung, die hier ausführlich beschrieben sind, können in Software, Hardware und/oder als hybride Implementierung einschließlich Software und Hardware implementiert sein.
Der hier ausführlich beschriebene Begriff „System“ (z.B., ein Rechensystem, ein automatisiertes Fahrsystem, ein Sicherheitssystem usw.) kann als ein Satz interagierender Elemente verstanden werden, wobei die Elemente sein können, beispielhaft und nicht einschränkend sind eine oder mehrere mechanische Komponenten, eine oder mehrere elektrische Komponenten, eine oder mehrere Anweisungen (z.B., codiert in Speicherungsmedien) und/oder ein oder mehrere Prozessoren und dergleichen.
Wie hier verwendet, kann der Begriff „Speicher“ und dergleichen als ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium verstanden werden, in dem Daten oder Informationen zum Abrufen gespeichert werden können. Hierin enthaltene Verweise auf „Speicher“ können somit als auf flüchtigen oder nichtflüchtigen Speicher verweisend verstanden werden, einschließlich Direktzugriffsspeicher (RAM), Nurlesespeicher (ROM), Flash-Speicher, Festkörperspeicher, Magnetband, Festplattenlaufwerk, optisches Laufwerk usw. oder einer beliebigen Kombination davon. Des Weiteren versteht es sich, dass Register, Schieberegister, Prozessorregister, Datenpuffer usw. hierin auch von dem Begriff Speicher umfasst sind. Es versteht sich, dass eine einzelne Komponente, die als „Speicher“ oder „ein Speicher“ bezeichnet wird, aus mehr als einem unterschiedlichen Speichertyp bestehen kann und dementsprechend auf eine kollektive Komponente verweisen kann, die einen oder mehrere Speichertypen beinhaltet. Es versteht sich leicht, dass eine beliebige einzelne Speicherkomponente in mehrere kollektiv äquivalente Speicherkomponenten getrennt werden kann und umgekehrt.
Der Begriff „Fahrzeug“, wie hier verwendet, kann als eine beliebige geeignete Art von Fahrzeug, z.B., eine beliebige Art von Bodenfahrzeug, ein Wasserfahrzeug, ein Luftfahrzeug oder eine beliebige andere Art von Fahrzeug verstanden werden. Bei manchen Aspekten kann das Fahrzeug ein Kraftfahrzeug (auch als Kraftfahrzeug bezeichnet) sein. Als ein Beispiel kann ein Fahrzeug ein Auto sein, das auch als ein Kraftfahrzeug, ein Personenkraftwagen usw. bezeichnet wird. Als weiteres Beispiel kann ein Fahrzeug ein Lastkraftwagen (auch als Lastkraftwagen bezeichnet), ein Lastkraftwagen usw. sein. Als weiteres Beispiel kann ein Fahrzeug ein Fahrrad oder ein Motorrad sein. Bei anderen Aspekten kann das Fahrzeug eine teilweise oder vollständig autonom fliegende Drohne (z.B., ein Luftfahrtaxi) sein, die zum Beispiel einen Piloten und/oder einen oder mehrere Mitfahrer an Bord aufweist.
Der Begriff „Fahrspur“ mit der Bedeutung einer „Fahrspur“, wie hier verwendet, kann als eine beliebige Art von fester Infrastruktur (oder einem Abschnitt davon) verstanden werden, auf der ein Fahrzeug fahren kann. Auf ähnliche Weise können Fahrspuren auch mit Luftverkehr, Seeverkehr usw. assoziiert sein. Der Begriff „Straße“ mit der Bedeutung einer „Verkehrsstraße“, wie hierin verwendet, kann als eine beliebige Art von fester Infrastruktur (oder einem Abschnitt davon) verstanden werden, auf der ein Fahrzeug fahren kann. Auf ähnliche Weise können Straßen auch mit Luftverkehr, Seeverkehr usw. assoziiert sein.
Gemäß verschiedenen Aspekten können Informationen (z.B. Straßeninformationen, Hindernispositionsinformationen usw.) in einer beliebigen geeigneten Form gehandhabt (z.B. verarbeitet, analysiert, gespeichert usw.) werden. z.B. Daten können die Informationen repräsentieren und können über ein Rechensystem gehandhabt werden.
Ein Risiko, das von einem Hindernis ausgehen kann, z.B., ein Risiko für eine potentielle Kollision, kann in einer Analyse (wie hier beschrieben) als ein potentielles Kollisionsereignis behandelt werden, das dem Hindernis und einem Referenzfahrzeug zugewiesen ist. Das Referenzfahrzeug kann auch als Ego-Fahrzeug bezeichnet werden. Ein Ego-Fahrzeug kann ein Fahrzeug sein, das das Sicherheitsmodul beinhaltet oder das das automatisierte Fahrsystem einschließlich des Sicherheitsmoduls beinhaltet. Allgemein kann ein Ego-Fahrzeug ein Fahrzeug sein, das als Referenz in einem Fahrspurkoordinatensystem dient. Das Ego-Fahrzeug oder die dem Ego-Fahrzeug zugeordnete Perspektive kann beispielsweise Referenzfahrtrichtungen usw. definieren.
Bei manchen Aspekten können ein oder mehrere Sensoren zum Erfassen eines oder mehrerer Objekte verwendet werden, die ein oder mehrere Hindernisse in der Nähe des einen oder der mehreren Sensoren sein könnten, um zum Beispiel Hindernispositionsinformationen und/oder andere Daten der realen Welt bereitzustellen. Ein Entfernungsbildgebungssensor kann zum Beispiel ermöglichen, dass Entfernungsinformationen (oder mit anderen Worten Abstandsinformationen oder Tiefeninformationen) mit einem Bild z.B. assoziiert werden, um ein Entfernungsbild bereitzustellen, das Entfernungsdaten aufweist, die mit Pixeldaten des Bildes assoziiert sind. Dies ermöglicht zum Beispiel das Bereitstellen eines Entfernungsbildes der Nähe eines Fahrzeugs, das Entfernungsinformationen über ein oder mehrere in dem Bild dargestellte Objekte beinhaltet. Gemäß verschiedenen Aspekten können Positionsdaten, die absoluten Positionen von Objekten oder Positionen von Objekten bezüglich eines Fahrzeugs zugeordnet sind, aus Sensorinformationen ermittelt werden.
Bei einem oder mehreren Aspekten kann ein Fahrbetrieb (wie etwa zum Beispiel eine beliebige Art von Sicherheitsbetrieb, z.B., eine Kollisionsvermeidungsfunktion, eine Sicherheitsabstandshaltefunktion usw.) über eine oder mehrere fahrzeuginterne Komponenten eines Fahrzeugs, z.B., über ein automatisiertes Fahrsystem implementiert werden. Die eine oder die mehreren fahrzeuginternen Komponenten des Fahrzeugs können zum Beispiel einen oder mehrere Sensoren (z.B., eine oder mehrere Kameras, einen oder mehrere Radarsensoren, einen oder mehrere LIDAR (Light Detection and Ranging) -Sensoren usw.) beinhalten, ein Computersystem usw., um Hindernisse (z.B., zumindest vor dem Fahrzeug) zu erkennen und eine Hindernisvermeidungsfunktion (z.B., Bremsen, Lenken usw.) auszulösen, um eine Kollision mit einem erkannten Hindernis zu vermeiden.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann ein Rechensystem verwendet werden, um eine oder mehrere hier beschriebene Funktionen zu implementieren. Das Rechensystem kann beispielsweise einen oder mehrere Prozessoren und einen oder mehrere Speicher beinhalten. Das Rechensystem kann kommunikativ mit einem oder mehreren Sensoren (z.B. eines Fahrzeugs) gekoppelt sein, um Sensordaten zu erhalten und zu analysieren, die durch den einen oder die mehreren Sensoren erzeugt werden, oder das Rechensystem kann mit einem Sensormodul gekoppelt sein oder dieses beinhalten, das Sensordaten erhält und analysiert, die durch einen oder mehrere Sensoren erzeugt werden.
Einige Aspekte sind hierin beispielhaft unter Bezugnahme auf ein Kraftfahrzeug beschrieben, wobei ein anderes Kraftfahrzeug ein Hindernis in einer Nähe des Kraftfahrzeugs darstellt. Es können jedoch andere Arten von Fahrzeugen bereitgestellt sein, einschließlich der gleichen oder ähnlicher Strukturen und Funktionen, wie beispielhaft für das Kraftfahrzeug beschrieben. Ferner können andere Hindernisse auf eine ähnliche Weise wie hierin unter Bezugnahme auf die anderen Fahrzeuge beschrieben betrachtet werden.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann ein Sicherheitsmodul bereitgestellt sein, das die Sicherheit während des Betriebs eines automatisierten Fahrsystems oder eines beliebigen anderen geeigneten autonomen oder teilautonomen Systems erhöht. Dies kann auch die Vertrauenswürdigkeit automatisierter Fahrsysteme erhöhen. Allgemein kann ein Bedarf an Sicherheitssicherungen beim automatisierten Fahren mit der Beschleunigung des weitverbreiteten Einsatzes automatisierter Fahrzeugflotten zunehmend kritisch werden. Jenseits der Funktionssicherheit kann es wünschenswert sein, die Betriebssicherheit dieser Fahrzeuge zu garantieren. Zu diesem Zweck kann eine sogenannte Verantwortung-Empfindlichkeit-Sicherheit (Responsibility-Sensitive-Safety - RSS) eingeführt werden, einschließlich eines modellbasierten Sicherheitsansatzes. Verschiedene Aspekte der vorliegenden Offenbarung können sich auf eine offene RSS-Bibliothek beziehen, d.h. eine ausführbare Implementierung von RSS mit Open Source. Bei manchen Aspekten kann die offene RSS-Bibliothek mit automatisierten Fahrsoftware-Pipelines als ein Sicherheitsmodul integriert sein, das Entscheidungsfindung von Fahrrichtlinien übersieht. Als ein Beispiel kann das RSS mit einer Softwareplattform integriert sein, um eine Sicherheitsvalidierung bereitzustellen.
Allgemein können fortschrittliche automatisierte Fahrsysteme mit Fähigkeiten, zum Beispiel jenseits der Ebene 3 (L3+), erhebliche Investitionen in der Betriebssicherheit erfordern, insbesondere in den Bereichen der Szenarienentwicklung und formaler Verifizierungs-, Test-und Validierungswerkzeuge. Ebene 3 kann als Ebene einer Fahrautomatisierung bezeichnet werden, bei der ein Fahrer seine Aufmerksamkeit sicher von Fahraufgaben weg lenken kann, z.B. der Fahrer kann eine Nachricht über ein Kommunikationssystem senden, einen Film schauen oder dergleichen, und wobei das Fahrzeug Situationen handhaben kann, die eine sofortige Reaktion erfordern, wie etwa eine Notbremsung. In einer Fahrautomatisierung der Ebene 3 muss jedoch ein Fahrer dazu vorbereitet werden, innerhalb einer begrenzten Zeit bei Benachrichtigung einzugreifen. Das RSS kann ein technologieneutrales Sicherheitsmodell beinhalten, das verwendet werden kann, um zu definieren und zu messen, ob ein automatisiertes Fahrzeug sicher fährt. RSS kann bei einigen Aspekten eine Interpretation einer Definition eines gesunden Menschenverstands dahingehend formalisieren, wie es sicher ist, zu fahren, und kann definieren, wie es für ein automatisiertes Fahrzeug allein sicher ist, zu fahren, und wie es eine angemessene Vorsicht ausüben sollte, vor dem unsicheren Fahrverhalten anderer zu schützen.
1 veranschaulicht ein Sicherheitsmodul 100 in einer schematischen Ansicht gemäß verschiedenen Aspekten. Das Sicherheitsmodul 100 kann einen oder mehrere Prozessoren 102 beinhalten. Der eine oder die mehreren Prozessoren 102 können Teil eines Rechensystems eines Fahrzeugs sein. Das Sicherheitsmodul 100 und/oder der eine oder die mehreren Prozessoren 102 des Sicherheitsmoduls 100 können mit einem Ego-Fahrzeug 111 assoziiert sein. Das Sicherheitsmodul 100 und/oder der eine oder die mehreren Prozessoren 102 des Sicherheitsmoduls 100 können als ein Beispiel in ein automatisiertes Fahrsystem des Ego-Fahrzeugs 111 integriert oder kommunikativ mit diesem gekoppelt sein.
Gemäß verschiedenen Aspekten können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 dazu ausgelegt sein, Straßeninformationen 112 zu empfangen. In einigen Aspekten können die Straßeninformationen 112 dem einen oder den mehreren Prozessoren 102 von einem Erfassungsmodul eines automatisierten Fahrsystems bereitgestellt werden (wie zum Beispiel in 8 beschrieben ). Die Straßeninformationen 112 können jedoch dem einen oder den mehreren Prozessoren 102 mit einer beliebigen geeigneten Technik bereitgestellt werden. z.B. können die Straßeninformationen 112 drahtlos an einen Empfänger übertragen werden, der kommunikativ mit dem einen oder den mehreren Prozessoren 102 gekoppelt sein kann. Die Straßeninformationen 112 können eine Geometrie und/oder andere Eigenschaften einer oder mehrerer Straßen 114 repräsentieren. Als ein Beispiel können die Straßeninformationen 112 eine Breite der einen oder der mehreren Straßen 114 entlang des Verlaufs der jeweiligen Straße, eine Krümmung der einen oder der mehreren Straßen 114 entlang des Verlaufs der jeweiligen Straße oder eine beliebige andere geometrische Eigenschaft als eine Funktion einer Position entlang der jeweiligen Straße aufweisen. Gemäß verschiedenen Aspekten können die Straßeninformationen 112 die Geometrie der einen oder der mehreren Straßen 114 in einem kartesischen Koordinatensystem 114 c darstellen. Beispielsweise können die Straßeninformationen 112 eine Straßenkarte in kartesischen Koordinaten 114 c darstellen, oder die Straßeninformationen 112 können aus einer Straßenkarte in kartesischen Koordinaten 114 c erhalten werden.
Gemäß diversen Aspekten können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 dazu ausgelegt sein, Hindernispositionsinformationen 122 zu empfangen, die mit einer Position eines Hindernisses 121 auf der einen oder den mehreren Straßen 114 assoziiert sind. Die Position des Hindernisses 121 kann in zweidimensionalen Koordinaten (Px, Py) oder gegebenenfalls in dreidimensionalen Koordinaten (Px, Py, Pz) definiert sein. Das Hindernis 121 kann gemäß verschiedenen Aspekten ein anderes Fahrzeug sein, das auf der Straße fährt. Das Hindernis 121 kann jedoch ein Fußgänger, ein Radfahrer, eine Gebäudeseite oder ein beliebiges anderes statisches oder bewegbares Hindernis sein, das für Sicherheitsaspekte im Verkehr relevant ist.
Gemäß verschiedenen Aspekten können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 dazu ausgelegt sein, ein Fahrspurkoordinatensystem 132 basierend auf den empfangenen Straßeninformationen 112 zu ermitteln. Das Fahrspurkoordinatensystem 132 kann mehrere Fahrspursegmente 134 aufweisen. In dem Fahrspurkoordinatensystem 132 können ein oder mehrere erste Sätze von Fahrspursegmenten eine oder mehrere Fahrspuren L(0), L(I), L(2) der jeweiligen Straße repräsentieren. Jede der einen oder mehreren Spuren L(0), L(I), L(2) kann Spursegmente 134 beinhalten, die entlang einer ersten (z.B., Longitudinal-) Richtung 131 angeordnet sind. Ferner können in dem Fahrspurkoordinatensystem 132 zweite Sätze von Fahrspursegmenten 134 Straßensegmente RS(0), RS(1), RS(2), RS(3), RS(4), RS(5) der jeweiligen Straße repräsentieren. Jedes der Straßensegmente RS(0), RS(1), RS(2), RS(3), RS(4), RS(5) kann Fahrspursegmente 134 beinhalten, die entlang einer zweiten (z.B., lateralen) Richtung 131 angeordnet sind. Es wird angemerkt, dass beispielhaft eine Straße mit drei Fahrspuren L und sechs Straßensegmenten RS in 1 dargestellt ist; eine Straße kann jedoch mehr oder weniger als drei Fahrspuren L und mehr oder weniger als sechs Straßensegmente RS aufweisen.
Als ein Beispiel kann die in 1 in dem Fahrspurkoordinatensystem 132 dargestellte Straße dreimal sechs Fahrspursegmente 134 aufweisen. Jedes Fahrspursegment 134 kann durch die Nummer eines entsprechenden Straßensegments RS und eine Nummer einer entsprechenden Fahrspur L als ein Tupel (RS, L) identifiziert werden. Beispielsweise kann ein erstes Fahrspursegment (0, 0) dem Straßensegment 0 und der Fahrspur 0 entsprechen, ein zweites Fahrspursegment (1,0) kann dem Straßensegment 1 und der Fahrspur 0 entsprechen, [...], ein siebtes Fahrspursegment (0, 1) kann dem Straßensegment 0 und der Fahrspur 1 entsprechen, ein achtes Fahrspursegment (1, 1) kann dem Straßensegment 1 und der Fahrspur 1 entsprechen, [...] usw. Gemäß verschiedenen Aspekten können jedem der Fahrspursegmente 134 Längeninformationen 141 und Breiteninformationen 143 zugewiesen werden. Die Längeninformationen 141 können mindestens eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments 134 repräsentieren. Diese minimale Länge und maximale Länge können eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der jeweiligen Straße sein, wie beispielhaft in 2A ausführlicher veranschaulicht ist. Die Breiteninformationen 143 können mindestens eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments 134 repräsentieren. Diese minimale Breite und maximale Breite können eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der jeweiligen mehr Straße sein, wie beispielhaft in 2B und 2C ausführlicher veranschaulicht ist.
Auf ähnliche Weise kann jedem der Fahrspursegmente 134 Höheninformationen (nicht veranschaulicht) zugewiesen werden. Die Höheninformationen können zumindest eine minimale Höhe und eine maximale Höhe des jeweiligen Fahrspursegments 134 repräsentieren. Diese minimale Höhe und maximale Höhe können eine Funktion einer dreidimensionalen Geometrie eines entsprechenden Teils der jeweiligen Straße sein, beispielsweise in dem Fall, dass dreidimensionale Koordinaten für die Straßen zu berücksichtigen sind.
Gemäß verschiedenen Aspekten können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 des Sicherheitsmoduls 100 ferner dazu ausgelegt sein, eine Position des Hindernisses 121 bezüglich des Ego-Fahrzeugs 111 in dem Fahrspurkoordinatensystem 132 basierend auf den Hindernispositionsinformationen 122 zu ermitteln. Wie beispielhaft in 1 veranschaulicht, kann das Ego-Fahrzeug 111 eine Position in dem Fahrspursegment (0, 0) aufweisen und das Hindernis 121 (z.B., ein anderes am Verkehr teilnehmendes Fahrzeug) kann eine Position in dem Fahrspursegment (3, 2) aufweisen.
Gemäß diversen Aspekten können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 dazu ausgelegt sein, ein potenzielles Kollisionsereignis (z.B., eine Wahrscheinlichkeit für eine Kollision des Ego-Fahrzeugs 111 mit dem Hindernis 122) basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses 121 zu ermitteln. Falls das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird (z.B. falls eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für eine Kollision auf oder über einem vordefinierten Schwellenwert liegt), können der eine oder die mehreren Prozessoren 102 konfiguriert sein, um eine oder mehrere Sicherheitsoperationen anzuweisen, eine potenzielle Kollision zu vermeiden.
Im Folgenden wird auf die 2A bis 2C Bezug genommen, die einen oder mehrere Aspekte veranschaulichen, die während einer Transformation von Straßeninformationen aus einer Beschreibung in kartesischen Koordinaten in Fahrspurkoordinaten berücksichtigt werden können. Ähnliche Aspekte können jedoch für eine Transformation von Straßeninformationen aus einer Beschreibung in polare oder andere zumindest teilweise metrische Koordinaten in Fahrspurkoordinaten gelten.
In einigen Aspekten können automatisiert fahrende Fahrzeuge Straßen-und Fahrspurmarkierungen verwenden, um Fahrkorridore (auch als Fahrspuren bezeichnet) zu identifizieren. Wahrnehmung und Lokalisierung dieser Fahrspurbegrenzungen sowie dynamischer und statischer Hindernisse in der Umgebung können eine Grundlage eines Fahrsituationskoordinatensystems bilden. Automatisiert fahrende Fahrzeuge können Straßen- oder spurbasierte Koordinatensysteme verwenden, um Quer-und longitudinale Sicherheitsabstandsberechnungen zur Planung ihres Pfades abzuleiten und Fahrübertretungen und Kollisionen zu vermeiden. Allgemeine Ansätze für straßen-/spurbasierte Koordinatensysteme beim automatisierten Fahren können Annahmen beinhalten, die Fahrkorridore berücksichtigen, um bestimmten Regeln zu folgen (z.B. Fahrspurmarkierungen sind parallel, folgen konstanter Krümmung oder halten konstant). Reale-Welt-Bedingungen können jedoch komplexer sein und solche idealen Annahmen häufig brechen. Straßen können zum Beispiel eine sich ändernde Krümmung aufweisen, um sich an unregelmäßiges Gelände anzupassen, Fahrspuren können zum Beispiel sich ändernde Breiten aufweisen (z.B. auf Baustellen oder an zusammenlaufenden Fahrspurbereichen). In einigen Fällen könnte eine Verschlechterung an Straßenmarkierungen Wahrnehmungssysteme verwirren.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann das hier beschriebene Sicherheitsmodul 100 ein Fahrspurkoordinatensystem 132 verwenden, um von sich ändernden Straßengeometrien bei den Berechnungen von Fahrzeugkonstellationen, sicheren Abständen und ordnungsgemäßer Reaktion auf gefährliche Situationen zu abstrahieren. Gemäß verschiedenen Aspekten kann eine bijektive Einbettung eines Fahrspurkoordinatensystems verwendet werden, um allgemeine Straßengeometrien für jede Situation zu beschreiben. Verschiedene hierin beschriebene Aspekte können sich auf eine tatsächliche Transformation der beobachteten realen Situation zwischen zwei Fahrzeugen (z.B., einem Ego-Fahrzeug und einem anderen Fahrzeug) in ein konkretes spurbasiertes Koordinatensystem beziehen, um in der Lage zu sein, eine oder mehrere Sicherheitsberechnungen anzuwenden, die zum Beispiel durch RSS definiert sind. Ignoriert man beispielsweise Abweichungen einer realen Situation von einer idealen Modellbeschreibung, könnte das zu Inkonsistenzen und falschen Sicherheitsschätzungen bei realen Bedingungen führen.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann ein situationsbasiertes Koordinatensystem konstruiert werden, das Transformationen von einer kartesischen Straßendefinition, zum Beispiel von einer hochauflösenden Karte, in ein situationsspezifisches Fahrspurkoordinatensystem aufweisen kann, das eine Konstellation einer oder mehrerer paarweiser Situationen zwischen zwei Fahrzeugen beschreiben kann (siehe zum Beispiel 3, 6 und 7). Dieses situationsbasierte Fahrspurkoordinatensystem kann verwendet werden, um Straßengeometrien der realen Welt in ein bedingtes Framework zu übersetzen, wie es zum Beispiel von dem RSS benötigt wird, um genaue Sicherheitsgarantie-Berechnungen durchzuführen, wodurch die Komplexität der realen Welt von den klaren, formell bewährten Sicherheitsberechnungen des RSS abstrahiert wird und die Nutzbarkeit des RSS in reellere Bedingungen erweitert wird.
Einer der üblicherweise verwendeten Ansätze zum Abbilden von Informationen zur Manöverplanung kann durch die Verwendung von Lanelets erfolgen, die kleine oder unreduzierbar kleine Fahrspursegmente beschreiben, die durch ihre linke und rechte Grenze charakterisiert sind. Lanelets können das Zusammenstellen komplexer Straßensituationen und das Einbeziehen taktischer Informationen zur Manövererzeugung, wie etwa regelkonformer Kreuzungen, ermöglichen. Ein anderer Abbildungsansatz kann zum Beispiel über eine OpenStreetMap, eine Crowdsource-Datenbank sein, die von der OpenStreetMap Foundation veröffentlicht wird und freie geografische Straßenkarten bereitstellt. Eine offene Straßenkarte modelliert die Welt mit Knoten, Wegen und Beziehungen und ist nützlich, um topologische Informationen darzustellen. Eine andere Kartendarstellung kann OpenDrive (auch als OpenDRIVE geschrieben) sein, die von der VIRES Simulationstechnologie GmbH und der OpenDRIVE-Gemeinschaft verwaltet wird. OpenDrive ist eine offene Formatspezifikation, um die Logik eines Straßennetzwerks zu beschreiben, und kann somit ein standardisiertes Straßennetzwerkdateiformat bereitstellen. Es kann nützlich sein, eine gemeinsame Schnittstelle zwischen Fahrsimulatoren auf makroskopischer (z.B., Straßentopologie) Ebene bereitzustellen. Die aktuellen Techniken können beim Lösen bestimmter Zuordnungsprobleme erfolgreich sein und können eine Grundlage für hochauflösende Karten bereitstellen. Sie können sich jedoch auf statische Straßenelemente konzentrieren und beschreiben möglicherweise keine dynamischen Objekte. Beides kann für ein situationsbasiertes Koordinatensystem in RSS nützlich sein. Gemäß verschiedenen Aspekten kann das hier beschriebene Sicherheitsmodul 100 aktuelle Techniken unterstützen und kann eine Brücke zwischen einem Abbildungswerkzeug und einem Sicherheitswerkzeug (z.B., RSS) bereitstellen.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann eine beliebige gegebene Straßenform durch das Sicherheitsmodul 100 in ein (z.B., vereinfachtes) situationsbasiertes Koordinatensystem umgewandelt werden, in dem beispielsweise Fahrspuren gerade sind und die gleiche Breite aufweisen, während Worst-Case-Annahmen der Abstände zwischen den Fahrzeugen beibehalten werden. Ein solches Koordinatensystem kann von dem RSS verwendet werden, um laterale und longitudinale Sicherheitsabstände zu Fahrzeugen und Hindernissen auf der Straße zu ermitteln. Durch Zuweisen von Breitenintervallen und Längenintervallen (oder zumindest einem Minimum und einem Maximum für die Breite und die Länge) zu den Fahrspursegmenten kann eine effektive Abbildung von Straßengeometrien der realen Welt in eine vereinfachte Koordinatenumgebung möglich sein, auf die formale Verfahren angewendet werden können, um sicheres Verhalten abzuleiten. Eine solche Umwandlung kann beispielsweise verwendet werden, um eine RSS-Implementierung unter realen Straßengeometrien auszuführen, kann aber für alle anderen Anwendungen wertvoll sein, die Sicherheitsabstände zwischen Objekten auf einer gegebenen Straße berechnen müssen.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann es von Vorteil sein, von einem kartesischen Raum in ein straßen-/spurbasiertes Koordinatensystem zum Berechnen von (z.B., Sicherheits-) Distanzen zwischen Fahrzeugen umzuschalten. Gemäß verschiedenen Aspekten kann ein situationsbasiertes Koordinatensystem verwendet werden, das als ein spezifisches spurbasiertes Koordinatensystem verstanden werden kann, das für die jeweilige Verkehrssituation erzeugt wird. Bei der Transformation des kartesischen Raums in ein solches spurbasiertes Koordinatensystem müssen jedoch mehrere Herausforderungen berücksichtigt werden, wie im Folgenden ausführlicher erläutert wird.
2A veranschaulicht ein Diskontinuitätsproblem, das in einem Fahrspurkoordinatensystem 232 auftreten kann, das einen festen Wert für die Breite 203a, 203b aufweist, die den jeweiligen Fahrspuren zugewiesen ist (siehe Fahrspur A und Fahrspur B). Das Unstetigkeitsproblem kann in diesem Fall auftreten, dass Bewegungen in einem solchen spurbasierten Koordinatensystem 232 verglichen werden, wie beispielhaft in dem Diagramm 200a in 2A veranschaulicht. Das Diagramm 200a zeigt die laterale Beschleunigung (dargestellt auf der vertikalen Achse parallel zu einer dem Fahrspurkoordinatensystem 232 zugeordneten lateralen Richtung 233) als eine Funktion der longitudinalen Position des Fahrzeugs 211 (dargestellt auf der horizontalen Achse parallel zu einer dem Fahrspurkoordinatensystem 232 zugeordneten longitudinalen Richtung 231).
Bei einer Transformation von einem kartesischen Koordinatensystem in ein spurbasiertes Koordinatensystem können nicht nur die Position, sondern auch die Geschwindigkeiten und Beschleunigungen eines Fahrzeugs transformiert werden. Die resultierenden Werte können daher von der tatsächlichen Fahrspurgeometrie abhängen, und somit sind Geschwindigkeiten und Beschleunigungen verschiedener fahrspurbasierter Koordinatensysteme in manchen Fällen möglicherweise nicht mehr miteinander vergleichbar. Als ein Beispiel zeigt 2A zwei Spuren (Spur A und Spur B), die parallel zueinander sind, aber Breiten 203a, 203b aufweisen, die sich voneinander unterscheiden, zum Beispiel kann eine erste Spur (Spur A) breiter als eine zweite Spur (Spur B) sein. Falls das Fahrzeug seine Position von der ersten Fahrspur in dem Straßenabschnitt RS(0) zu einer zweiten Fahrspur in dem nächsten Straßenabschnitt RS(1) ändert, kann eine Diskontinuität der Querbeschleunigung aufgrund der unterschiedlichen Breiten 203a, 203b der Fahrspuren ermittelt werden.
Nur als ein numerisches Beispiel kann die erste Spur (Spur A) eine konstante Breite von 4 m aufweisen und kann die zweite Spur (Spur B) eine konstante Breite von 2 m aufweisen. Falls beide Spuren ihr eigenes Spurkoordinatensystem LCSA und LCSB definieren, wird ein kartesischer Lateralbeschleunigungswert von 1 m/s² 0,25 lat/s² in LCS_A und 0,5 lat/s² in LCS_B. Diese Situation kann noch schlechter werden, wenn ein Fahrzeug die Spur von einer ersten Spur (Spur A) zu einer zweiten Spur (Spur B) wechselt. In diesem Fall kann eine geschlossene Formel für eine konstante beschleunigte Bewegung zum Berechnen eines lateralen Abstands im Laufe der Zeit aufgrund einer Diskontinuität nicht mehr direkt angewendet werden, wie in 2A veranschaulicht.
2B veranschaulicht eine Änderung einer Querbeschleunigung, die in einem Fahrspurkoordinatensystem 232 auftreten kann, das eine variable Breite aufweist, die mindestens einer Fahrspur 234 zugeordnet ist. Das Diagramm 200b in 2B zeigt die Querbeschleunigung (dargestellt auf der vertikalen Achse parallel zu einer dem Fahrspurkoordinatensystem 232 zugeordneten lateralen Richtung 233) als eine Funktion der longitudinalen Position des Fahrzeugs 211 (dargestellt auf der horizontalen Achse parallel zu einer dem Fahrspurkoordinatensystem 232 zugeordneten longitudinalen Richtung 231). Veranschaulichend kann eine sich ändernde Fahrspurbreite (z.B., eine Fahrspurerweiterung und/oder eine Fahrspurverengung) einen Einfluss auf die einem Fahrzeug 211 zugeordnete Querbeschleunigung haben. Als ein numerisches Beispiel kann angenommen werden, dass eine Breite der Fahrspur 234 beispielsweise 4 m (z.B., in einem ersten Straßensegment RS(0) mit einer ersten Breite 234a) betragen kann und 100 m weiter entfernt von der Fahrspur 234 sich auf beispielsweise 2 m (z.B., in einem zweiten Straßensegment RS(2) mit einer zweiten Breite 234 b) verengen kann. In einem solchen Fall kann sich der kartesische Querbeschleunigungswert von 1 m/s² von 0,25 lat/s² (in dem ersten Straßensegment RS(0)) zu 0,5 lat/s² (in dem zweiten Straßensegment RS(2)) ändern, während er auf der Fahrspur 234 fortfährt.
2C veranschaulicht eine Kurve 240 und ihre Auswirkung auf die ihr zugeordneten Fahrwege. Das Diagramm 200c in 2C zeigt eine zurückgelegte Strecke (dargestellt auf der vertikalen Achse parallel), die mit einer Bewegung eines Fahrzeugs 211 durch die Kurve 240 assoziiert ist, als eine Funktion der Trajektorie 240a, 240b, 240c, auf der sich das Fahrzeug 211 bewegt, z.B., an der linken Grenze 240a, an der Mittellinie 240b oder an der rechten Grenze 240c.
Veranschaulichend kann dies eine longitudinale Situation ähnlich dem Beispiel der Spurerweiterung/-verengung sein. Nur als ein Beispiel kann die Fahrspur eine konstante Breite von 4 m aufweisen, kann eine Kurve mit einem Innenradius von 50 m beschreiben und kann 180 ^o abdecken. Die Innenumrandung der Fahrspur kann - in diesem Beispiel - eine Länge von etwa 157,1 m, die Mittellinie 163,4 m und die Außenumrandung 169,7 m aufweisen. In dieser Situation bewertet ein longitudinaler Beschleunigungswert für die Mittellinie 240b auf 1,0 lon/s², für die Außenumrandung 240 a 0,96 lon/s² und für die Innenumrandung 240c 1,04 lon/s². Daher kann sich in einem entsprechenden Fahrspurkoordinatensystem die longitudinale Beschleunigung im Laufe der Zeit ändern, falls das Fahrzeug seine laterale Position innerhalb der Fahrspur ändert, falls diesem Problem nicht entsprechend begegnet würde.
Wie oben unter Bezugnahme auf 2A bis 2C beschrieben, können sowohl die longitudinalen Beschleunigungswerte als auch die lateralen Beschleunigungswerte sowie die longitudinalen Geschwindigkeiten und die lateralen Geschwindigkeiten innerhalb eines Fahrspurkoordinatensystems 232 problematisch sein, falls sie als konstant angesehen oder nur mit einem einzigen Wert beschrieben werden. Gemäß verschiedenen Aspekten wurde gefunden, dass sich diese Werte nicht nur innerhalb eines Koordinatensystems ändern, sondern auch beim Wechsel von einem spurbasierten System zu einem anderen spurbasierten System. Um dieses Problem zu überwinden, wird ein situationsbasiertes Fahrspurkoordinatensystem bereitgestellt, das unten ausführlicher beschrieben wird. Ein solches Fahrspurkoordinatensystem kann für eine oder mehrere Konstellationen zwischen zwei Fahrzeugen (auch als Situationen bezeichnet) erzeugt werden und kann alle Fahrspursegmente (aber nur solche Fahrspursegmente) umfassen, die erforderlich oder nützlich sind, um die jeweilige Situation ordnungsgemäß zu beschreiben.
Gemäß verschiedenen Aspekten hat sich herausgestellt, dass die longitudinale Position eines Fahrzeugs möglicherweise nicht mehr eindeutig definiert ist, wenn eine Straßenkurve von einem kartesischen System in ein Fahrspurkoordinatensystem transformiert wird. Wie zum Beispiel in 2C veranschaulicht, kann die longitudinale Position eine Funktion der lateralen Position des Fahrzeugs 211 sein. Um diese Mehrdeutigkeit zu überwinden, kann die longitudinale Position in dem situationsbasierten Fahrspurkoordinatensystem durch ein [min, max]-Intervall (oder zumindest durch einen Minimal-und einen Maximalwert) beschrieben werden, das durch die minimal und maximal mögliche longitudinale Position gegeben ist. Gleiches gilt für die laterale Position, wenn sich die Fahrspurbreiten ändern. Folglich wird die laterale Position gemäß verschiedenen Aspekten von einer Position im kartesischen Raum in ein [min, max]-Intervall (oder zumindest um einen Minimal-und einen Maximalwert) im situationsbasierten Fahrspurkoordinatensystem transformiert.
Infolgedessen kann gemäß verschiedenen Aspekten jeder Punkt (x, y) in dem kartesischen Raum (z.B., in einem zweidimensionalen kartesischen Raum, wie er zum Beispiel in hochauflösenden (HD) Karten verwendet wird) durch zwei Intervalle [x_min, x_max] und [ymin, y_max] oder mindestens durch vier Werte (x_min, x_max, y_min, y_max) beschrieben werden. Gemäß verschiedenen Aspekten löst dies zum Beispiel alle der oben genannten Probleme von spurbasierten Koordinatensystemen (z.B., Diskontinuitäten usw.). In ähnlicher Weise kann jeder Punkt (x, y, z) im kartesischen Raum (z.B. in einem dreidimensionalen kartesischen Raum, wie er beispielsweise in Karten für Flugzeuge und Flugdrohnen verwendet wird) durch drei Intervalle [xmin, x_max], [ymin, ymax] und [z_min, z_max] oder mindestens sechs Werte (x_min, x_max, y_min, y_max, z_min, z_max) beschrieben werden. Gemäß verschiedenen Aspekten löst dies beispielsweise alle der oben genannten Probleme von Transformationen in ein Fahrspurkoordinatensystem (z.B., Diskontinuitäten usw.).
Infolgedessen können einer oder mehrere der folgenden Aspekte realisiert werden:

• Die Geschwindigkeits- und die Beschleunigungswerte in longitudinaler und lateraler Fahrspurrichtung ändern sich beim Transformieren in das situationsbasierte Koordinatensystem nicht.
• Die zur konstanten beschleunigten Bewegung verwendeten Formeln können entsprechend im situationsbasierten Koordinatenraum angewendet werden.
• Abstandsberechnungen in den situationsbasierten Koordinatensystemen können einfache Additionen oder Subtraktionen aufweisen oder daraus bestehen.

Die Transformation einer Position eines Fahrzeugs in ein situationsbasiertes Fahrspurkoordinatensystem kann einfach sein und daher beispielsweise einfach mit den beschränkten Rechenressourcen einer oder mehrerer Sicherheitssteuerungen oder eines oder mehrerer anderer Prozessoren, die in dem Ego-Fahrzeug enthalten sind, implementiert werden.
Im Folgenden wird ein Aufbau eines oder mehrerer Straßenbereiche, die für eine bestimmte Situation relevant sind, ausführlicher beschrieben; wie zum Beispiel 3, 4, 6 und 7. Ein Straßenbereich, der für eine Situation relevant sein kann, kann hierin auch als Bereich von Interesse oder als Straßenbereich von Interesse bezeichnet werden. Es wird angemerkt, dass hier beschriebene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung durch unterschiedliche Implementierungen realisiert werden können. Im Folgenden wird eine beispielhafte Weise beschrieben, wie dies realisiert werden kann, wenn grundlegende Straßengeometriedaten verfügbar sind. Gemäß verschiedenen Aspekten werden die Straßengeometriedaten möglicherweise nicht notwendigerweise über eine HD-(hochauflösende)Karte bereitgestellt; als ein Beispiel können die Straßengeometriedaten fliegend berechnet werden. Im Folgenden werden die Straßeninformationen (z.B., Straßengeometriedaten) als eine Straßennetzwerkeingabe betrachtet.
Gemäß verschiedenen Aspekten lässt eine Einbeziehung von Änderungen der Straßengeometrien in eine Worst-Case-Betrachtung von Positionen und Abständen - wie hierin beispielhaft beschrieben - ein Fahrzeug übermäßig vorsichtig verhalten, falls Straßenabschnitte berücksichtigt würden, die unnötig groß sind. Beispielsweise wird das Verhalten des Fahrzeugs umso konservativer sein, je mehr die Unterschiede in der minimalen/maximalen Breite oder minimalen/maximalen Länge der verwendeten Fahrspursegmente sind. Daher kann es bei einigen Aspekten hilfreich sein, den Straßenbereich für die Erstellung der Situation auf die direkte Umgebung von zwei Fahrzeugen, die in Betracht gezogen werden, zu beschränken. Veranschaulichend kann dies einer Erzeugung eines Begrenzungsrahmens um die zwei Fahrzeuge ähnlich sein, der groß genug ist, um die RSS-relevanten Fahrzeugpositionen abzudecken, während tatsächliche Fahrspurmarkierungen auf der Straße ignoriert werden (siehe 3).
3 zeigt eine Situation, die zwei Fahrzeuge 311, 322 in einem Fahrspurkoordinatensystem 332 beinhaltet, gemäß verschiedenen Aspekten. Ein Begrenzungsrahmen 342 kann so erzeugt werden, dass er alle Fahrspursegmente beinhaltet, die zum Beispiel RSS-relevante Fahrzeugpositionen abdecken. Als ein Beispiel kann der Begrenzungsrahmen 342 der Straßenbereich von Interesse sein, der alle Fahrspursegmente, in denen die zwei Fahrzeuge 311, 322 positioniert sind, und zusätzlich alle Fahrspursegmente zwischen den zwei Fahrzeugen 311, 322 sowohl in der longitudinalen Richtung 331 als auch in der lateralen Richtung 333 aufweist. Da das situationsbasierte Fahrspurkoordinatensystem 332 von der tatsächlichen Fahrspurgeometrie abstrahieren kann, kann es ausreichend sein, die Fahrspursegmente durch ihre Extreme: minimale/maximale Länge und minimale/maximale Breite zu beschreiben. Nichtsdestotrotz kann die nominale Fahrtrichtung der Fahrspursegmente in Bezug auf die Richtung des Straßenbereichs beibehalten werden, um es beispielsweise dem RSS zu ermöglichen, zu entscheiden, ob ein Fahrzeug in falsche Richtung fährt. Die Richtung des Straßenbereichs 342 kann durch die Fahrtrichtung der beiden Fahrzeuge 311, 322 definiert sein. In einem Verwendungsfall mit entgegengesetzter Richtung, in dem sich beide Fahrzeuge 311, 322 einander nähern, kann die Richtung des Straßenbereichs 342 durch die Fahrtrichtung des Ego-Fahrzeugs definiert werden.
4 zeigt ein beispielhaftes Flussdiagramm eines Verfahrens 400 für einen Aufbau eines situationsspezifischen Straßenbereichs 342 (hier auch als Straßenbereich, interessierender Bereich oder Begrenzungsrahmen bezeichnet) als Basis für das situationsbasierte Fahrspurkoordinatensystem aus Straßeninformationen (z.B., eingegebene Routendaten) 412. Der situationsspezifische Straßenbereich kann in dem Fahrspurkoordinatensystem ermittelt werden und kann einen Satz von diesem zugeordneten Fahrspursegmenten aufweisen, wobei das Ego-Fahrzeug (z.B., das Fahrzeug 311 und das Hindernis 322 in 3 veranschaulicht sind) darin positioniert sind. Das Ermitteln des situationsspezifischen Straßenbereichs kann ein Ermitteln jedes Fahrspursegments zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis in longitudinaler Richtung und in lateraler Richtung aufweisen.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann ein Begrenzungsrahmen (z.B., ein parametrischer Begrenzungsrahmen) für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des situationsspezifischen Straßenbereichs ermittelt werden, wobei der Begrenzungsrahmen einen durch das Ego-Fahrzeug belegten Raum, ein Hindernis usw. darstellen kann.
Wie beispielhaft in 3 veranschaulicht, kann der situationsspezifische Straßenbereich 342 ein Ursprungs-Straßensegment (z.B., Straßensegment 0) aufweisen. Das Ursprungs-Straßensegment kann ein oder mehrere Fahrspursegmente (z.B., Fahrspursegmente (0, 0), (1, 1), (0, 2)) aufweisen, die entlang der lateralen Richtung 333 angeordnet sind, wobei ein Fahrzeug 311 (z.B., das Ego-Fahrzeug) in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert sein kann, die dem Ursprungs-Straßensegment zugewiesen sind. Ferner kann der situationsspezifische Straßenbereich 342 ein maximales Straßensegment RS(max), (z.B. Straßensegment 3 in dem in 3 gezeigten Beispiel) aufweisen, das ein oder mehrere Fahrspursegmente (z.B., Fahrspursegmente (3, 0), (3, 1), (3, 2)), die entlang der lateralen Richtung 333 angeordnet sind, wobei das Hindernis (z.B., das Fahrzeug 322) in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert sein kann, die dem maximalen Straßensegment zugewiesen sind.
Wie beispielhaft in 3 veranschaulicht, kann der situationsspezifische Straßenbereich 342 eine Ursprungsspur (z.B., Spur 0) aufweisen, die ein oder mehrere Fahrspursegmente (z.B., vier Fahrspursegmente, eines in jedem der vier Straßensegmente 0 bis 3) aufweist, die entlang der longitudinalen Richtung 331 angeordnet sind, wobei ein Fahrzeug (z.B., das Ego-Fahrzeug 311) in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert sein kann, die der Ursprungsspur zugeordnet sind. Ferner kann der situationsspezifische Straßenbereich 342 eine maximale Fahrspur L(max), (z.B. Fahrspur 2 in dem in 3 gezeigten Beispiel) aufweisen, die ein oder mehrere Fahrspursegmente aufweist, die entlang der longitudinalen Richtung 331 angeordnet sind, wobei das Hindernis (z.B. Fahrzeug 322) in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert sein kann, die der maximalen Fahrspur zugeordnet sind.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann das Ego-Fahrzeug 311 zumindest teilweise in dem Fahrspursegment (0, 0) positioniert sein und das Hindernis (z.B., Fahrzeug 322) kann zumindest teilweise in dem Fahrspursegment (RS(max), L (max)) positioniert sein, zum Beispiel in dem in 3 gezeigten Beispiel in dem Fahrspursegment (3.2).
Gemäß diversen Aspekten können ein oder mehrere Prozessoren konfiguriert sein, um mindestens eine minimale Länge und eine maximale Länge und/oder eine minimale Breite und eine maximale Breite der situationsspezifischen Straßenfläche zu ermitteln.
Im Folgenden wird eine Konstruktion eines situationsbasierten Begrenzungsrahmens innerhalb des Straßenbereichs gemäß verschiedenen Aspekten beispielhaft ausführlicher beschrieben. Basierend auf dem situationsspezifischen Straßenbereich kann ein individueller Begrenzungsrahmen der Fahrzeuge/Hindernisse gemäß verschiedenen Aspekten ermittelt werden. Da beispielsweise RSS eine Worst-Case-Beurteilung durchführen kann, kann die Idee, der das situationsbasierte Fahrspurkoordinatensystem folgt, sein, die Variation von Fahrspursegmentbreiten und -längen innerhalb des situationsspezifischen Straßenbereichs durch Berücksichtigen der Extrema einzubeziehen, während die Fahrzeuge Begrenzungsrahmen in das situationsbasierte Fahrspurkoordinatensystem transformiert werden. Gemäß der Konstellation der Fahrzeuge innerhalb der Situation können die jeweiligen Worst-Case-Lateral-und Longitudinalgrenzwerte ausgewählt werden, um die Abstände zwischen den Fahrzeugen zu berechnen, die schließlich als Beispiel durch die RSS-Formeln verarbeitet werden können. Die durchgeführten Operationen können als Vergrößern der Fahrzeugbegrenzungsrahmen innerhalb des situationsbasierten Koordinatensystems interpretiert werden, um zum Beispiel sicherzustellen, dass der Worst-Case abgedeckt werden kann (siehe zum Beispiel 5).
5 zeigt eine Worst-Case-Transformation eines Begrenzungsrahmens 511b, der mit einem Fahrzeug 511 assoziiert ist, gemäß verschiedenen Aspekten. Die metrische Straße 514 kann (aufgrund der Geometrie, wie etwa der Fahrspurverengung und/oder der Krümmung) zu transformierten Fahrzeugen führen, die durch ihre Begrenzungsrahmen 511 b dargestellt werden.
Als ein Beispiel für eine potenzielle Implementierung kann der Begrenzungsrahmen 511 b des Fahrzeugs 511 als eine Liste parametrischer Begrenzungsrahmen (PBB) innerhalb jedes Fahrspursegments des Straßenbereichs (parametrischer Wert ε [0, 0; 1, 0]) beschrieben werden. Für eine Berechnung der Geschwindigkeit innerhalb der Situation können zum Beispiel die Mitte dieses Begrenzungsrahmens und die Fahrzeugorientierung als eine Basis betrachtet werden, um die Fahrzeuggeschwindigkeit in ihre lateralen und longitudinalen Komponenten in Bezug auf das Fahrspursegment 534 aufzuteilen. Die Gesamtminima/-maxima des Straßensegments 534 bei Index $r (R S_{m i n}^{r}, R S_{m a x}^{r})$
können beispielsweise durch Kombination der Minima/Maxima (LS_min, LS_max) der enthaltenen Fahrspursegmente basierend auf den folgenden Gleichungen berechnet werden: $R S_{l o n, m i n}^{r} = min_{l} (L S_{l o n, m i n}^{r, l})$
$R S_{l o n, m a x}^{r} = max_{l} (L S_{l o n, m a x}^{r, l})$
$R S_{l a t, m i n}^{r} = 0$
$R S_{l a t, m a x}^{r} = \sum_{l} L S_{l a t, m a x}^{r, l}$
Die Gesamtminima/-maxima-Abmessungen der Straßenfläche (RA_min, RA_max) können beispielsweise durch die Kombinationen der Minima/Maxima der Straßensegmente basierend auf den folgenden Gleichungen berechnet werden: $R A_{l o n, m i n} = \sum_{r} R S_{l o n, m i n}^{r}$
$R A_{l o n, m a x} = \sum_{r} R S_{l o n, m a x}^{r}$
$R A_{l a t, m i n} = min_{r} (R S_{l a t, m i n}^{r}) = 0$
$R A_{l a t, m a x} = max_{r} (R S_{l a t, m a x}^{r})$
Auf ähnliche Weise können die parametrischen Begrenzungsrahmendefinitionen verwendet werden, um die minimale und maximale metrische Position in der longitudinalen Richtung des Fahrzeugs innerhalb des gesamten Straßenbereichs zu berechnen: die minimale longitudinale Position eines Fahrzeugs $(B B_{m i n}^{l o n})$
beträgt z.B., berechnet durch Bilden der Summe aller minimalen metrischen Längen aller vorherigen Straßensegmente plus der parametrischen skalierten minimalen Länge des ersten Straßensegments, das es berührt.
Die Berechnung kann auf den folgenden Gleichungen basieren, wobei i das erste Straßensegment sein kann, das Fahrzeug berührt: $B B_{l o n, m i n} = \sum_{r = 0}^{i - 1} R S_{l o n, m i n}^{r} + min_{l} (P B B_{l o n, m i n}^{i, l} * L S_{l o n, m i n}^{i, l})$
Die Berechnung kann auf den folgenden Gleichungen basieren, wobei i das letzte Straßensegment sein kann, das Fahrzeug berührt: $B B_{l o n, m a x} = \sum_{r = 0}^{i - 1} R S_{l o n, m a x}^{r} + max_{l} (P B B_{l o n, m a x}^{i, l} * L S_{l o n, m a x}^{i, l})$
Die Berechnung kann auf den folgenden Gleichungen basieren, wobei i das erste Fahrspursegment innerhalb des Straßensegments r sein kann, das Fahrzeug berührt: $B B_{l a t, m i n} = min_{r} (\sum_{r = 0}^{i - 1} L S_{l a t, m i n}^{r, l} + (P B B_{l a t, m i n}^{r, i} * L S_{l a t, m i n}^{r, i}))$
Die Berechnung kann auf den folgenden Gleichungen basieren, wobei i das letzte Fahrspursegment innerhalb des Straßensegments r sein kann, das Fahrzeug berührt: $B B_{l a t, m a x} = max_{r} (\sum_{r = 0}^{i - 1} L S_{l a t, m a x}^{r, l} + (P B B_{l a t, m a x}^{r, i} * L S_{l a t, m a x}^{r, i}))$
Wenn die Fahrzeuge Begrenzungsrahmen innerhalb des Straßenbereichs ermittelt werden, können die aktuellen longitudinalen und lateralen Abstände der Fahrzeuge zueinander berechnet werden. Als ein Beispiel kann „A“ das Fahrzeug 311 in 3 indexieren, und „B“ kann das Fahrzeug 322 in 3 indexieren, wobei die Abstände zwischen den zwei Fahrzeugen 311, 322 wie folgt definiert sein können: $d_{l o n} = B B_{l o n, m i n}^{B} - B B_{l o n, m a x}^{A}$
$d_{l a t} = B B_{l a t, m i n}^{B} - B B_{l a t, m a x}^{A}$
Gemäß verschiedenen Aspekten kann eine Kreuzung in der Situation zwischen zwei Fahrzeugen oder zwischen einem Fahrzeug und einem Hindernis berücksichtigt werden, wie unten ausführlicher erläutert wird. Unter Berücksichtigung von Kreuzungen kann die Beschreibung einer Situation von jedem Fahrzeug erfordern, dass der (z.B., minimale) Abstand in die Kreuzung eintritt und der (z.B., maximale) Abstand die Kreuzung verlässt. Da sich beide Fahrzeuge in diesem Fall von unterschiedlichen Straßen nähern können, können zwei Straßenbereiche berücksichtigt werden, die in einem Überlappungsbereich an der Kreuzung enden.
6 zeigt eine Kreuzungssituation mit einem ersten Fahrzeug 611 und einem zweiten Fahrzeug 622, die sich von unterschiedlichen Straßen 614a, 614b nähern, wobei sich die Straßen 614a, 614b überschneiden. In diesem Fall können die beiden erstellten Straßenbereiche 642a, 642b an der Kreuzung in einem Überlappungsbereich 600i enden. Im Übrigen kann die Konstruktion dieser beiden Straßenbereiche 642a, 642b den gleichen oder ähnlichen Regeln, wie oben beschrieben, folgen. Der erste Straßenbereich 642a (Straßenbereich A) kann alle Fahrspursegmente entlang der ersten Straße 614a, die für das erste Fahrzeug 611 relevant sind, aufweisen oder aus diesen bestehen. Der zweite Straßenbereich 642b (Straßenbereich B) kann alle für das zweite Fahrzeug 622 relevanten Fahrspursegmente entlang der zweiten Straße 614b aufweisen oder aus diesen bestehen. Der Überlappungsbereich 600i kann sich kreuzende Fahrspursegmente aufweisen, die Erweiterung der Kreuzung aus der Fahrzeugperspektive definieren.
Die Berechnung des Kreuzungsabstands eines Fahrzeugs kann basierend auf der folgenden Gleichung durchgeführt werden, wobei i das erste Straßensegment innerhalb der Kreuzung sein kann: $d_{e n t e r} = \sum_{r = 0}^{i - 1} R S_{l o n, m i n}^{r} - B B_{l o n, m a x}$
Die Berechnung des Kreuzungsabstands eines Fahrzeugs kann basierend auf der folgenden Gleichung durchgeführt werden, wobei i das letzte Straßensegment innerhalb der Kreuzung sein kann: $d_{e x i t} = \sum_{r = 0}^{i} R S_{l o n, m a x}^{r} - B B_{l o n, m i n}$
Wenn die Fahrzeuge Begrenzungsrahmen und die Abstände zu der Kreuzung ermittelt werden, kann der aktuelle longitudinale Abstand, dion, der Fahrzeuge 611, 622 zueinander in Bezug auf die Kreuzung berechnet werden. Als ein Beispiel kann „A“ das Fahrzeug 611 in 6 indexieren und „B“ kann das Fahrzeug 622 in 6 indexieren können die Abstände zwischen den zwei Fahrzeugen 611, 622 mit $d_{e n t e r}^{A} > d_{e n t e r}^{B}$
basierend auf der folgenden Gleichung berechnet werden: $d_{l o n} = max (0, d_{e n t e r}^{A} - d_{e n t e r}^{B} - (B B_{l o n, m a x}^{B} - B B_{l o n, m i n}^{B}))$
Gemäß diversen Aspekten können eine oder mehrere individuelle Situationen zum Ermitteln eines potenziellen Kollisionsereignisses oder eines Kollisionsrisikos über ein Sicherheitsmodul, z.B., über das Sicherheitsmodul 100, wie unter Bezugnahme auf 1 beschrieben, konstruiert sein. Falls das Straßennetzwerk komplexer wird als nur eine gerade Straße, ist die Situation zwischen zwei Fahrzeugen möglicherweise nicht notwendigerweise eindeutig, zumal die Fahrzeuge unterschiedliche Routen durch Kreuzungen nehmen könnten. Um Sicherheit zu gewährleisten, kann ein Worst-Case berücksichtigt werden, sodass alle potenziellen Konfigurationen berücksichtigt werden müssen, wenn die Situationsanalyse und das Erstellen des jeweiligen situationsbasierten Koordinatensystems durchgeführt wird. Gemäß diversen Aspekten können daher mehrere Situationen zwischen zwei Fahrzeugen gleichzeitig in Betracht gezogen werden. Bevor der Straßenbereich ermittelt werden kann, wie hierin beschrieben, kann der Situationstyp ermittelt werden, wie beispielsweise unten ausführlicher beschrieben.
7 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens 700 zum Erzeugen einer oder mehrerer Situationen, die für Sicherheitsberechnungen verwendet werden können, gemäß verschiedenen Aspekten. Gemäß verschiedenen Aspekten können Straßeninformationen 712 (auch als Straßennetzdaten bezeichnet) sowie Hindernispositionsinformationen 722 (auch als Objektdaten bezeichnet) als Eingabe verfügbar sein.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann das Vorhandensein mindestens einer der folgenden Situationen durch den einen oder die mehreren Prozessoren 102 des Sicherheitsmoduls 100 ermittelt werden z.B. eine gleiche Richtungssituation, die das Ego-Fahrzeug repräsentiert, und das Fahrzeug fahren in die gleiche Richtung mit Bezug auf eine Verbindungsroute, eine Gegenrichtungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in entgegengesetzte Richtungen bezüglich einer Verbindungsroute fahren, und keine Kreuzung zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug ist, und/oder eine Kreuzungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in die gleiche Richtung oder in entgegengesetzte Richtungen in Bezug auf eine oder mehrere Verbindungsrouten fahren, und eine oder mehrere Kreuzungen zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug liegen.
Gemäß verschiedenen Aspekten können ein oder mehrere oder alle Fahrspursegmente, die die zwei Fahrzeuge verbinden und die Verbindungsroute zwischen den zwei Fahrzeugen bilden, basierend auf beispielsweise den Straßennetzdaten und den Fahrzeugpositionsinformationen berechnet werden. Um auch Anwendungsfälle für entgegengesetzte Richtungen und Kreuzungen abzudecken, kann die nominale Fahrtrichtung auf den Fahrspuren vernachlässigt werden.
Gemäß diversen Aspekten kann eine Situation aus dem folgenden Satz von Situationen ermittelt werden: gleiche Richtungssituation, entgegengesetzte Richtungssituation oder Kreuzungssituation. Falls beide Fahrzeuge in Bezug auf die Verbindungsroute in die gleiche Richtung fahren, kann eine Nicht-Kreuzungssituation ermittelt werden. Dies kann unabhängig davon erfolgen, ob Kreuzungen zwischen den zwei Fahrzeugen vorhanden sind, da ein Fahrzeug gerade dem anderen folgt, potenziell durch die Kreuzung. Falls beide Fahrzeuge in entgegengesetzte Richtungen fahren und es keine Kreuzung dazwischen gibt, kann eine Nicht-Kreuzungssituation ermittelt werden.
Andernfalls können die potenziellen zukünftigen Routen der Fahrzeuge berechnet und miteinander kombiniert werden. Jede Kreuzung, die in beiden Routen dieser Kombinationen vorhanden sein kann, könnte zu einer neuen zu erstellenden Situation führen. Gemäß verschiedenen Aspekten kann, falls beide durch die Kreuzung fahren, die von demselben Kreuzungsarm kommt, eine Situation ohne Kreuzung in dieselbe Richtung erzeugt werden. Falls sich die Routen der Fahrzeuge innerhalb der Kreuzung kreuzen, kann eine Kreuzungssituation erstellt werden. Andernfalls kreuzen sich die Routen nicht und die Fahrzeuge fahren aneinander vorbei, so dass eine Situation ohne Kreuzungsgegenrichtung erzeugt werden kann.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann die Berücksichtigung von Schnittpunkten zu einer Zunahme der Anzahl möglicher Situationen führen, die in einem Prozess des Sicherheitsmoduls 100 berücksichtigt werden können. Um den Rechenaufwand der Sicherheitsanalyse zu reduzieren, können optional die Situationen, die dieselbe Szene repräsentieren, zusammengeführt werden, falls sie scheinbar dieselbe Situation beschreiben (d.h. beide Fahrzeuge nehmen dieselbe Route durch die Kreuzung hindurch). Um dies zu erreichen und dennoch in der Lage zu sein, die Worst-Case-Beurteilung beizubehalten, können die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge als Intervalle beschrieben werden, um die berechneten minimalen und maximalen Geschwindigkeitskomponenten bereitzustellen, da sich die Route vor der Kreuzung unterscheiden könnte.
8 veranschaulicht eine Integration eines Sicherheitsmoduls (z.B., Sicherheitsmoduls 100 oder eines geeigneten RSS-Moduls) in ein automatisiertes Fahrsystem 800 gemäß verschiedenen Aspekten. Das automatisierte Fahrsystem kann gemäß einigen Aspekten in einem Fahrzeug implementiert sein oder kommunikativ mit einem Fahrzeug gekoppelt sein.
Bei einigen Aspekten kann das automatisierte Fahrsystem 800 ein Erfassungsmodul 810 beinhalten. Das Erfassungsmodul 810 kann dazu ausgelegt sein, Weltmodelldaten 810d zu erzeugen. Die Weltmodelldaten 810d können verwendet werden, um die Bewegung des Fahrzeugs basierend auf einem Modell zu planen. Das automatisierte Fahrsystem 800 kann ferner ein Planungsmodul 820 beinhalten. Das Planungsmodul 820 kann dazu ausgelegt sein, Steuerinformationen 820d basierend auf den Weltmodelldaten 810d zu erzeugen. Die Steuerinformationen 820d können zum Beispiel eine Trajektorie repräsentieren, der das Fahrzeug folgen sollte. Gemäß verschiedenen Aspekten kann das automatisierte Fahrsystem 800 ferner ein Handlungsmodul 830 beinhalten. Das Handlungsmodul 830 kann dazu ausgelegt sein, die von dem Planungsmodul 820 empfangenen Steuerinformationen 820d in Steuerbefehle 830d umzuwandeln. Die Steuerbefehle 830d können zum Beispiel ein beliebiges geeignetes Signal zum Lenken, Gas geben und/oder Bremsen des Fahrzeugs beinhalten. Die Steuerbefehle 830d können von einer beliebigen geeigneten Komponente des Fahrzeugs empfangen werden, die dazu ausgelegt ist, das Fahrzeug entsprechend zu steuern.
Gemäß verschiedenen Aspekten kann das automatisierte Fahrsystem 800 ein Sicherheitsmodul 100 beinhalten. Das Sicherheitsmodul 100 kann dazu ausgelegt sein, die Weltmodelldaten 810d (z.B., einschließlich Straßeninformationen und Hindernispositionsinformationen) zu empfangen. Gemäß diversen Aspekten kann das Handlungsmodul 100 durch das Sicherheitsmodul 100 angewiesen werden, bei Bedarf eine oder mehrere Sicherheitsoperationen durchzuführen. Als ein Beispiel kann, falls das Sicherheitsmodul 100 eine Wahrscheinlichkeit einer potenziellen Kollision ermittelt hat, das Sicherheitsmodul 100 dazu ausgelegt sein, ein Anweisungssignal 100d an das Handlungsmodul 100 zu senden, um die Kollision zu verhindern.
Gemäß diversen Aspekten kann das Abtastmodul 810 konfiguriert sein, einen minimalen Sicherheitsabstand von den Weltmodelldaten zu ermitteln. Der minimale Sicherheitsabstand kann für einen Vergleich mit einem tatsächlichen Abstand zwischen dem Fahrzeug und einem Hindernis verwendet werden, und die eine oder die mehreren Sicherheitsoperationen können angewiesen werden, falls der tatsächliche Abstand bei oder unter dem minimalen Sicherheitsabstand liegt.
9 zeigt ein schematisches Flussdiagramm eines Sicherheitsverfahrens 900 gemäß verschiedenen Aspekten. Das Verfahren 900 kann bei 910 Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf Straßeninformationen aufweisen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente aufweist, die entlang einer longitudinalen Richtung und entlang einer lateralen Richtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind. Das Verfahren 900 kann bei 920 Ermitteln von Längeninformationen und Breiteninformationen für jedes der Fahrspursegmente aus den Straßeninformationen aufweisen. Das Verfahren 900 kann bei 930 Zuweisen der ermittelten Längeninformationen und Breiteninformationen zu jedem der jeweiligen Fahrspursegmente beinhalten, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren, und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren. Das Verfahren 900 kann bei 940 Ermitteln einer Position eines Hindernisses bezüglich eines Ego-Fahrzeugs in dem ermittelten Fahrspurkoordinatensystem basierend auf Hindernispositionsinformationen beinhalten. Das Verfahren 900 kann bei 950 Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses beinhalten. Das Verfahren 900 kann bei 960 Anweisen einer Sicherheitsoperation beinhalten, falls ermittelt wird, dass das potenzielle Kollisionsereignis eine potenzielle Kollision vermeidet.
Im Folgenden werden verschiedene Beispiele bereitgestellt, die sich auf die oben beschriebenen und in den Figuren veranschaulichten Aspekte beziehen.
Beispiel 1 ist ein Sicherheitsmodul, das Folgendes beinhaltet: einen oder mehrere Prozessoren, die dazu ausgelegt sind, Straßeninformationen, die eine Geometrie einer oder mehrerer Straßen repräsentieren, und Hindernispositionsinformationen, die einer Position eines Hindernisses auf der einen oder den mehreren Straßen zugeordnet sind, zu empfangen, ein Fahrspurkoordinatensystem basierend auf den empfangenen Straßeninformationen zu ermitteln, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente beinhaltet, die entlang einer Longitudinalrichtung und entlang einer Lateralrichtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind, wobei jedem der Fahrspursegmente Längeninformationen und Breiteninformationen zugewiesen sind, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren; Ermitteln einer Position des Hindernisses bezüglich eines Ego-Fahrzeugs in dem Fahrspurkoordinatensystem basierend auf den empfangenen Hindernispositionsinformationen; Ermitteln eines potenziellen Kollisionsereignisses basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses; und Anweisen einer Sicherheitsoperation in dem Fall, dass ermittelt wird, dass das potenzielle Kollisionsereignis eine potenzielle Kollision vermeidet.
Bei anderen Aspekten kann ein Sicherheitsmodul Folgendes beinhalten: einen oder mehrere Prozessoren, ausgelegt zum Empfangen von Straßeninformationen, die eine Geometrie einer oder mehrerer Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf den empfangenen Straßeninformationen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente beinhaltet, die entlang einer Longitudinalrichtung und entlang einer Lateralrichtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind, wobei jedem der Fahrspursegmente Längeninformationen und Breiteninformationen zugewiesen werden, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen in dem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen in dem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren; Ermitteln eines potenziellen Kollisionsereignisses basierend auf dem Fahrspurkoordinatensystem; und Anweisen einer Sicherheitsoperation, falls ermittelt wird, dass das potenzielle Kollisionsereignis eine potenzielle Kollision vermeidet. Der eine oder die mehreren Prozessoren des Sicherheitsmoduls können ferner dazu ausgelegt sein, einen Bereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu bestimmen, wobei der Bereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug und ein Hindernis in dem Bereich von Interesse positioniert sind.
In Beispiel 2 kann das Sicherheitsmodul von Beispiel 1 optional ferner beinhalten, dass die Straßeninformationen die Geometrie der einen oder der mehreren Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren.
In Beispiel 3 kann das Sicherheitsmodul von Beispiel 1 oder 2 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, einen Straßenbereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu ermitteln, wobei der Straßenbereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug und das Hindernis in dem Straßenbereich von Interesse positioniert sind.
In Beispiel 4 kann das Sicherheitsmodul von Beispiel 3 optional ferner beinhalten, dass das Ermitteln des Straßenbereichs von Interesse ein Ermitteln jedes Fahrspursegments zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis in der longitudinalen Richtung und in der lateralen Richtung beinhaltet.
In Beispiel 5 kann das Sicherheitsmodul von Beispiel 3 oder 4 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren dazu ausgelegt sind, einen parametrischen Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse zu bestimmen, wobei der parametrische Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen einen durch das Ego-Fahrzeug belegten Raum repräsentiert.
In Beispiel 6 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 5 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren dazu ausgelegt sind, einen parametrischen Hindernisbegrenzungsrahmen für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln, wobei der parametrische Hindernisbegrenzungsrahmen einen durch das Hindernis belegten Raum repräsentiert.
In Beispiel 7 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 5 optional ferner beinhalten, dass der Satz von Fahrspursegmenten, die dem Straßenbereich von Interesse zugewiesen sind, ein Ursprungs-Straßensegment beinhaltet, wobei das Ursprungs-Straßensegment ein oder mehrere Fahrspursegmente aufweist, die entlang der ihm zugewiesenen lateralen Richtung angeordnet sind, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem Ursprungs-Straßensegment zugewiesen sind, und/oder dass der Straßenbereich von Interesse ein maximales Straßensegment mit einem oder mehreren Fahrspursegmenten aufweist, die entlang der diesem zugewiesenen lateralen Richtung angeordnet sind, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem maximalen Straßensegment zugewiesen sind.
In Beispiel 8 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 7 optional ferner beinhalten, dass der Straßenbereich von Interesse eine Ursprungsspur beinhaltet, die ein oder mehrere Fahrspursegmente aufweist, die entlang der ihr zugewiesenen longitudinalen Richtung angeordnet sind, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der Ursprungsspur zugewiesen sind, und/oder dass der Straßenbereich von Interesse eine maximale Fahrspur mit einem oder mehreren Fahrspursegmenten aufweist, die entlang der ihr zugewiesenen longitudinalen Richtung angeordnet sind, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der maximalen Fahrspur zugewiesen sind.
In Beispiel 9 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 8 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, eine minimale Länge und eine maximale Länge des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln.
In Beispiel 10 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 9 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, eine minimale Breite und eine maximale Breite des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln.
In Beispiel 11 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 3 bis 10 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren dazu ausgelegt sind, eine Fahrtrichtung für ein oder mehrere oder alle Fahrspursegmente, die dem Straßenbereich von Interesse zugewiesen sind, zu ermitteln.
In Beispiel 12 kann das Sicherheitsmodul eines der Beispiele 1 bis 11 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis mindestens eines der Folgenden ist: eine Verkehrsinfrastruktur oder ein Teil einer Verkehrsinfrastruktur, ein Fußgänger oder ein Fahrzeug.
Bei Beispiel 13 kann das Sicherheitsmodul eines der Beispiele 1 bis 12 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das potenzielle Kollisionsereignis über einen modellbasierten Ansatz zu ermitteln.
Bei Beispiel 14 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 1 bis 13 optional ferner beinhalten, dass das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird, falls ein minimaler Abstand zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis bei oder unter einem minimalen Sicherheitsabstand liegt.
In Beispiel 15 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 1 bis 14 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis ein Fahrzeug ist und dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das Vorhandensein mindestens einer der folgenden Situationen zu ermitteln: eine Situation mit gleicher Richtung, die das Ego-Fahrzeug repräsentiert, und das Fahrzeug in die gleiche Richtung mit Bezug auf eine Verbindungsroute fahren, eine Gegenrichtungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in entgegengesetzte Richtungen bezüglich einer Verbindungsroute fahren, und keine Kreuzung zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug ist, und/oder eine Kreuzungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in die gleiche Richtung oder in entgegengesetzte Richtungen in Bezug auf eine oder mehrere Verbindungsrouten fahren, und eine oder mehrere Kreuzungen zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug liegen.
In Beispiel 16 kann das Sicherheitsmodul nach einem der Beispiele 1 bis 15 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis ein Fahrzeug ist und dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das Vorhandensein einer Kreuzungsroutenkreuzungssituation zu ermitteln, die das Ego-Fahrzeug präsentiert, und das Fahrzeug durch dieselbe Kreuzung mit Kreuzungsrouten fährt.
In Beispiel 17 kann das Sicherheitsmodul des Beispiels 16 optional ferner beinhalten, dass, falls eine Kreuzungsroutenkreuzungssituation ermittelt wird, der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, einen ersten Bereich von Interesse und einen zweiten Bereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu ermitteln, wobei der erste Bereich von Interesse einen ersten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug und die Kreuzung in dem ersten Bereich von Interesse positioniert sind, wobei der zweite Bereich von Interesse einen zweiten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Fahrzeug und die Kreuzung in dem zweiten Bereich von Interesse positioniert sind.
Bei Beispiel 18 kann das Sicherheitsmodul des Beispiels 17 optional ferner beinhalten, dass der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, eine erste Schnittpunktdistanz basierend auf dem ersten Bereich von Interesse zu ermitteln, einen zweiten Kreuzungsabstand basierend auf dem zweiten Bereich von Interesse zu ermitteln und einen longitudinalen Abstand zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug basierend auf dem ermittelten ersten Kreuzungsabstand und dem ermittelten zweiten Kreuzungsabstand zu ermitteln.
Beispiel 19 ist ein automatisiertes Fahrsystem, das Folgendes beinhaltet: ein Erfassungsmodul, das dazu ausgelegt ist, Weltmodelldaten zu erzeugen; ein Planungsmodul, das dazu ausgelegt ist, Steuerinformationen basierend auf den Weltmodelldaten zu erzeugen; und ein Handlungsmodul, das dazu ausgelegt ist, die Steuerinformationen in Steuerbefehle umzuwandeln; und ein Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 9, das dazu ausgelegt ist, die Weltmodelldaten zu empfangen, wobei die Weltmodelldaten die Straßeninformationen und die Hindernispositionsinformationen repräsentieren, wobei das Handlungsmodul angewiesen wird, die Sicherheitsoperation durchzuführen. Die Steuerinformationen können zum Beispiel eine Trajektorie aufweisen, der ein Fahrzeug folgen sollte. Die Steuerbefehle können zum Beispiel einen beliebigen Befehl beinhalten, der zum Lenken, Gas geben und Bremsen des Fahrzeugs verwendet werden kann.
Bei Beispiel 20 kann das automatisierte Fahrsystem des Beispiels 19 optional ferner beinhalten, dass das Erfassungsmodul konfiguriert ist, um einen minimalen Sicherheitsabstand zu den Weltmodelldaten zu ermitteln. Das Sicherheitsmodul des automatisierten Fahrsystems kann dazu ausgelegt sein, das potenzielle Kollisionsereignis basierend auf dem minimalen Sicherheitsabstand zu ermitteln.
Beispiel 21 ist ein Verfahren, das Folgendes beinhaltet: Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf Straßeninformationen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente beinhaltet, die entlang einer longitudinalen Richtung und entlang einer lateralen Richtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind; Ermitteln von Längeninformationen und Breiteninformationen für jedes der Fahrspursegmente aus den Straßeninformationen; Zuweisen der ermittelten Längeninformationen und Breiteninformationen zu jedem der jeweiligen Fahrspursegmente, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren, und wobei die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren; Ermitteln einer Position eines Hindernisses bezüglich eines Ego-Fahrzeugs in dem ermittelten Fahrspurkoordinatensystem basierend auf Hindernispositionsinformationen; Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses; und Anweisen einer Sicherheitsoperation in dem Fall, dass das potentielle Kollisionsereignis ermittelt wird, um eine potentielle Kollision zu vermeiden.
In Beispiel 22 kann das Verfahren des Beispiels 21 optional ferner beinhalten, dass die Straßeninformationen die Geometrie der einen oder der mehreren Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren.
In Beispiel 23 kann das Verfahren von Beispiel 21 oder 22 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln eines Straßenbereichs von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem, wobei der Straßenbereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug und das Hindernis in dem Straßenbereich von Interesse positioniert sind.
In Beispiel 24 kann das Verfahren von Beispiel 23 optional ferner beinhalten, dass das Ermitteln des Straßenbereichs von Interesse ein Ermitteln jedes Fahrspursegments zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis in longitudinaler Richtung und in lateraler Richtung beinhaltet.
In Beispiel 25 kann das Verfahren des Beispiels 23 oder 24 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln eines parametrischen Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmens für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse, wobei der parametrische Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen einen durch das Ego-Fahrzeug belegten Raum repräsentiert.
In Beispiel 26 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 23 bis 25 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln eines parametrischen Hindernisbegrenzungsrahmens für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse, wobei der parametrische Hindernisbegrenzungsrahmen einen durch das Hindernis belegten Raum repräsentiert.
In Beispiel 27 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 23 bis 26 optional ferner beinhalten, dass der Satz von Fahrspursegmenten, die dem Straßenbereich von Interesse zugewiesen sind, ein Ursprungs-Straßensegment beinhaltet, wobei das Ursprungs-Straßensegment ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihm zugewiesenen lateralen Richtung beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem Ursprungs-Straßensegment zugeordnet sind, und/oder dass der Straßenbereich von Interesse ein maximales Straßensegment aufweist, das ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihm zugeordneten lateralen Richtung aufweist, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem maximalen Straßensegment zugeordnet sind.
In Beispiel 28 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 23 bis 27 optional ferner beinhalten, dass der Straßenbereich von Interesse eine Ursprungsspur beinhaltet, die ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihr zugewiesenen longitudinalen Richtung beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der Ursprungsspur zugewiesen sind, und/oder dass der Straßenbereich von Interesse eine maximale Fahrspur aufweist, die ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihr zugewiesenen longitudinalen Richtung aufweist, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der maximalen Fahrspur zugewiesen sind.
In Beispiel 29 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 23 bis 28 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln einer minimalen Länge und einer maximalen Länge des Straßenbereichs von Interesse, und/oder Ermitteln einer minimalen Breite und einer maximalen Breite des Straßenbereichs von Interesse.
In Beispiel 30 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 23 bis 29 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln einer Fahrtrichtung für eines oder mehrere oder alle Fahrspursegmente, die dem Straßenbereich von Interesse zugewiesen sind.
In Beispiel 31 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 21 bis 30 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis mindestens eines der Folgenden ist: eine Verkehrsinfrastruktur oder ein Teil einer Verkehrsinfrastruktur, ein Fußgänger oder ein Fahrzeug.
Bei Beispiel 32 kann das Verfahren eines der Beispiele 21 bis 31 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln des potenziellen Kollisionsereignisses über einen modellbasierten Ansatz.
Bei Beispiel 33 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 21 bis 32 optional ferner beinhalten, dass das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird, falls ein minimaler Abstand zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis bei oder unter einem minimalen Sicherheitsabstand liegt.
In Beispiel 34 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 21 bis 33 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis ein Fahrzeug ist; und: Ermitteln des Vorhandenseins mindestens einer der folgenden Situationen: eine Situation mit gleicher Richtung, die das Ego-Fahrzeug repräsentiert, und das Fahrzeug fahren in Bezug auf eine Verbindungsroute in die gleiche Richtung, eine Gegenrichtungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in entgegengesetzte Richtungen bezüglich einer Verbindungsroute fahren, und keine Kreuzung zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug ist, und/oder eine Kreuzungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in die gleiche Richtung oder in entgegengesetzte Richtungen in Bezug auf eine oder mehrere Verbindungsrouten fahren, und eine oder mehrere Kreuzungen zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug liegen.
In Beispiel 35 kann das Verfahren nach einem der Beispiele 21 bis 34 optional ferner beinhalten, dass das Hindernis ein Fahrzeug ist, und: Ermitteln des Vorhandenseins einer Kreuzungssituation für kreuzende Routen, die das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug durch dieselbe Kreuzung mit kreuzenden Routen fahren.
In Beispiel 36 kann das Verfahren von Beispiel 35 optional ferner beinhalten, dass, falls eine Kreuzungsroutenkreuzungssituation ermittelt wird, das Verfahren ferner Folgendes beinhaltet: Ermitteln eines ersten Bereichs von Interesse und eines zweiten Bereichs von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem, wobei der erste Bereich von Interesse einen ersten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Ego-Fahrzeug und die Kreuzung in dem ersten Bereich von Interesse positioniert sind, wobei der zweite Bereich von Interesse einen zweiten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten beinhaltet, wobei das Fahrzeug und die Kreuzung in dem zweiten Bereich von Interesse positioniert sind.
Bei Beispiel 37 kann das Verfahren des Beispiels 36 optional ferner Folgendes beinhalten: Ermitteln einer ersten Schnittpunktdistanz basierend auf dem ersten Bereich von Interesse, Ermitteln einer zweiten Schnittpunktdistanz basierend auf dem zweiten Bereich von Interesse, und Ermitteln eines longitudinalen Abstands zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug basierend auf dem ermittelten ersten Kreuzungsabstand und dem ermittelten zweiten Kreuzungsabstand.
Bei manchen Aspekten kann ein beliebiges hier beschriebenes Verfahren teilweise oder vollständig als ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium mit Programmanweisungen implementiert sein, die, wenn sie ausgeführt werden, bewirken, dass ein oder mehrere Prozessoren mindestens einen Teil oder das gesamte Verfahren durchführen.
Obwohl die Offenbarung insbesondere unter Bezugnahme auf spezifische Aspekte gezeigt und beschrieben wurde, versteht es sich für einen Fachmann, dass verschiedene Änderungen in Form und Detail darin vorgenommen werden können, ohne vom Wesen und Schutzumfang der Offenbarung, wie durch die beigefügten Ansprüche definiert, abzuweichen. Der Schutzumfang der Offenbarung wird somit durch die beigefügten Ansprüche angegeben und alle Änderungen, die in die Bedeutung und den Äquivalenzbereich der Ansprüche fallen, sollen daher umfasst sein.
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 16/583280 [0001]

Claims

Sicherheitsmodul, das Folgendes umfasst: einen oder mehrere Prozessoren, die ausgelegt sind zum Empfangen von Straßeninformationen, die eine Geometrie einer oder mehrerer Straßen repräsentieren, und Hindernispositionsinformationen, die einer Position eines Hindernisses auf der einen oder den mehreren Straßen zugeordnet sind, Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf den empfangenen Straßeninformationen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente umfasst, die entlang einer longitudinalen Richtung und entlang einer lateralen Richtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind, wobei jedem der Fahrspursegmente Längeninformationen und Breiteninformationen zugewiesen sind, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren; Ermitteln einer Position des Hindernisses bezüglich eines Ego-Fahrzeugs in dem Fahrspurkoordinatensystem basierend auf den Hindernispositionsinformationen; Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses; und Anweisen einer Sicherheitsoperation in dem Fall, dass das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird, um eine potenzielle Kollision zu vermeiden.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 1, wobei die Straßeninformationen die Geometrie der einen oder der mehreren Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, einen Straßenbereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu ermitteln, wobei der Straßenbereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten umfasst, wobei das Ego-Fahrzeug und das Hindernis in dem Straßenbereich von Interesse positioniert sind.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 3, wobei das Ermitteln des Straßenbereichs von Interesse Ermitteln jedes Fahrspursegments zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis in der longitudinalen Richtung und in der lateralen Richtung umfasst.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 3, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren dazu ausgelegt sind, einen parametrischen Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln, wobei der parametrische Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen einen Raum repräsentiert, der von dem Ego-Fahrzeug belegt wird; und/oder wobei der eine oder die mehreren Prozessoren dazu ausgelegt sind, einen parametrischen Hindernisbegrenzungsrahmen für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln, wobei der parametrische Hindernisbegrenzungsrahmen einen durch das Hindernis belegten Raum repräsentiert.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 3, wobei der Satz von Fahrspursegmenten, die dem Straßenbereich von Interesse zugewiesen sind, ein Ursprungs-Straßensegment umfasst, wobei das Ursprungs-Straßensegment ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihm zugewiesenen lateralen Richtung umfasst, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem Ursprungs-Straßensegment zugewiesen sind, und wobei der Straßenbereich von Interesse ein maximales Straßensegment umfasst, das ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der ihm zugewiesenen lateralen Richtung umfasst, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die dem maximalen Straßensegment zugewiesen sind.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 3, wobei der Straßenbereich von Interesse eine Ursprungsspur umfasst, der ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der longitudinalen Richtung zugewiesen sind, wobei das Ego-Fahrzeug in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der Ursprungsspur zugewiesen sind, und wobei der Straßenbereich von Interesse eine maximale Fahrspur umfasst, der ein oder mehrere Fahrspursegmente entlang der longitudinalen Richtung zugewiesen sind, wobei das Hindernis in mindestens einem des einen oder der mehreren Fahrspursegmente positioniert ist, die der maximalen Fahrspur zugewiesen sind.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 3, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, eine minimale Länge und eine maximale Länge des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln, und/oder wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, eine minimale Breite und eine maximale Breite des Straßenbereichs von Interesse zu ermitteln.
Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Hindernis mindestens eines der Folgenden ist: eine Verkehrsinfrastruktur oder ein Teil einer Verkehrsinfrastruktur, ein Fußgänger, oder ein Fahrzeug.
Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das potenzielle Kollisionsereignis über einen modellbasierten Ansatz zu bestimmen; und wobei das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird, falls ein minimaler Abstand zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis bei oder unter einem minimalen Sicherheitsabstand liegt.
Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Hindernis ein Fahrzeug ist und wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das Vorhandensein wenigstens einer der folgenden Situationen zu ermitteln: eine Situation mit gleicher Richtung, die das Ego-Fahrzeug repräsentiert, und das Fahrzeug in Bezug auf eine Verbindungsroute in die gleiche Richtung fahren, eine Gegenrichtungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in entgegengesetzte Richtungen mit Bezug auf eine Verbindungsroute fahren, und keine Kreuzung zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug liegt, oder eine Kreuzungssituation, die das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug repräsentiert, fahren in die gleiche Richtung oder in entgegengesetzte Richtungen in Bezug auf eine oder mehrere Verbindungsrouten, und eine oder mehrere Kreuzungen befinden sich zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug.
Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Hindernis ein Fahrzeug ist und wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, das Vorhandensein einer Kreuzungsroutenkreuzungssituation zu ermitteln, die das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug durch dieselbe Kreuzung mit Kreuzungsrouten fahren; und wobei in dem Fall, dass eine Kreuzungsroutenkreuzungssituation ermittelt wird, der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, einen ersten Bereich von Interesse und einen zweiten Bereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu ermitteln, wobei der erste Bereich von Interesse einen ersten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten umfasst, wobei das Ego-Fahrzeug und die Kreuzung in dem ersten Bereich von Interesse positioniert sind, wobei der zweite Bereich von Interesse einen zweiten Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten umfasst, wobei das Fahrzeug und die Kreuzung in dem zweiten Bereich von Interesse positioniert sind.
Sicherheitsmodul nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner ausgelegt sind zum Ermitteln einer ersten Schnittpunktdistanz basierend auf dem ersten Bereich von Interesse, Ermitteln einer zweiten Schnittpunktdistanz basierend auf dem zweiten Bereich von Interesse, und Ermitteln eines longitudinalen Abstands zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug basierend auf dem ermittelten ersten Kreuzungsabstand und dem ermittelten zweiten Kreuzungsabstand.
Automatisiertes Fahrsystem, das Folgendes umfasst: ein Erfassungsmodul, das konfiguriert ist, um Weltmodelldaten zu erzeugen; ein Planungsmodul, das dazu ausgelegt ist, Steuerinformationen basierend auf den Weltmodelldaten zu erzeugen; ein Handlungsmodul, das dazu ausgelegt ist, die Steuerinformationen in Steuerbefehle umzuwandeln; und ein Sicherheitsmodul nach Anspruch 1, das dazu ausgelegt ist, die Weltmodelldaten zu empfangen, wobei die Weltmodelldaten die Straßeninformationen und die Hindernispositionsinformationen repräsentieren, wobei das Sicherheitsmodul dazu ausgelegt ist, das Handlungsmodul anzuweisen, die Sicherheitsoperation durchzuführen.
Automatisiertes Fahrsystem nach Anspruch 14, wobei ein Erfassungsmodul zum Ermitteln eines minimalen Sicherheitsabstands von den Weltmodelldaten konfiguriert ist und wobei das Sicherheitsmodul zum Ermitteln des potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf dem ermittelten minimalen Sicherheitsabstand konfiguriert ist.
Sicherheitsmodul, das Folgendes umfasst: einen oder mehrere Prozessoren, die ausgelegt sind zum Empfangen von Straßeninformationen, die eine Geometrie einer oder mehrerer Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf den empfangenen Straßeninformationen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente umfasst, die entlang einer longitudinalen Richtung und entlang einer lateralen Richtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind, wobei jedem der Fahrspursegmente Längeninformationen und Breiteninformationen zugewiesen sind, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen in dem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen in dem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren, und Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf dem Fahrspurkoordinatensystem.
Sicherheitsmodul nach Anspruch 16, wobei der eine oder die mehreren Prozessoren ferner dazu ausgelegt sind, einen Bereich von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem zu ermitteln, wobei der Bereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten umfasst, wobei das Ego-Fahrzeug und das Hindernis in dem Bereich von Interesse positioniert sind.
Sicherheitsverfahren, das Folgendes umfasst: Ermitteln eines Fahrspurkoordinatensystems basierend auf Straßeninformationen, wobei das Fahrspurkoordinatensystem mehrere Fahrspursegmente umfasst, die entlang einer longitudinalen Richtung und entlang einer lateralen Richtung des Fahrspurkoordinatensystems angeordnet sind; Ermitteln von Längeninformationen und Breiteninformationen für jedes der Fahrspursegmente aus den Straßeninformationen; Zuweisen der ermittelten Längeninformationen und Breiteninformationen zu jedem der jeweiligen Fahrspursegmente, wobei die Längeninformationen eine minimale Länge und eine maximale Länge des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer Krümmung eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren, und die Breiteninformationen eine minimale Breite und eine maximale Breite des jeweiligen Fahrspursegments als eine Funktion einer variablen Breite eines entsprechenden Teils der einen oder der mehreren Straßen repräsentieren; Ermitteln einer Position eines Hindernisses bezüglich eines Ego-Fahrzeugs in dem ermittelten Fahrspurkoordinatensystem basierend auf Hindernispositionsinformationen; Ermitteln eines potentiellen Kollisionsereignisses basierend auf der ermittelten relativen Position des Hindernisses; und Anweisen einer Sicherheitsoperation in dem Fall, dass das potenzielle Kollisionsereignis ermittelt wird, um eine potenzielle Kollision zu vermeiden.
Sicherheitsverfahren nach Anspruch 18, wobei die Straßeninformationen die Geometrie der einen oder der mehreren Straßen in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentieren.
Sicherheitsverfahren nach Anspruch 18, das ferner Folgendes umfasst: Ermitteln eines Straßenbereichs von Interesse in dem Fahrspurkoordinatensystem, wobei der Straßenbereich von Interesse einen Satz von diesem zugewiesenen Fahrspursegmenten umfasst, wobei das Ego-Fahrzeug und das Hindernis in dem Straßenbereich von Interesse positioniert sind.
Sicherheitsverfahren nach Anspruch 20, wobei das Ermitteln des Straßenbereichs von Interesse Ermitteln jedes Fahrspursegments zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Hindernis in longitudinaler Richtung und in lateraler Richtung umfasst.
Sicherheitsverfahren nach Anspruch 18, ferner umfassend Ermitteln eines parametrischen Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmens für jedes von einem oder mehreren Fahrspursegmenten des Straßenbereichs von Interesse, wobei der parametrische Ego-Fahrzeug-Begrenzungsrahmen einen durch das Ego-Fahrzeug belegten Raum repräsentiert.
Sicherheitsverfahren nach einem der Ansprüche 18 bis 20, wobei das Hindernis ein Fahrzeug ist und wobei das Verfahren ferner Folgendes umfasst: Ermitteln des Vorhandenseins mindestens einer der folgenden Situationen: eine Situation mit gleicher Richtung, die das Ego-Fahrzeug repräsentiert, und das Fahrzeug in Bezug auf eine Verbindungsroute in die gleiche Richtung fahren, eine Gegenrichtungssituation, die repräsentiert, dass das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug in entgegengesetzte Richtungen mit Bezug auf eine Verbindungsroute fahren, und keine Kreuzung zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug liegt, oder eine Kreuzungssituation, die das Ego-Fahrzeug und das Fahrzeug repräsentiert, fahren in die gleiche Richtung oder in entgegengesetzte Richtungen in Bezug auf eine oder mehrere Verbindungsrouten, und eine oder mehrere Kreuzungen befinden sich zwischen dem Ego-Fahrzeug und dem Fahrzeug.
Nichtflüchtiges computerlesbares Medium, das Anweisungen umfasst, die, wenn sie ausgeführt werden, bewirken, dass ein oder mehrere Prozessoren das Verfahren nach einem der Ansprüche 18 bis 20 durchführen.