EP3717326A1 - Verfahren zum betreiben einer steuervorrichtung eines kraftfahrzeugs, um einen nächsten anhaltevorgang vorauszusagen, sowie steuervorrichtung und kraftfahrzeug - Google Patents

Verfahren zum betreiben einer steuervorrichtung eines kraftfahrzeugs, um einen nächsten anhaltevorgang vorauszusagen, sowie steuervorrichtung und kraftfahrzeug

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EP3717326A1
EP3717326A1 EP18814826.6A EP18814826A EP3717326A1 EP 3717326 A1 EP3717326 A1 EP 3717326A1 EP 18814826 A EP18814826 A EP 18814826A EP 3717326 A1 EP3717326 A1 EP 3717326A1
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EP
European Patent Office
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motor vehicle
stopping
model
control device
determined
Prior art date
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Pending
Application number
EP18814826.6A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Grubwinkler
Friedrich Graf
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Schaeffler Technologies AG and Co KG
Original Assignee
Vitesco Technologies GmbH
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Filing date
Publication date
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Pending legal-status Critical Current

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    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect

Definitions

  • the invention relates to a method for operating a control device of a motor vehicle while driving along a route. By means of the method it is checked whether the motor vehicle will actually stop at a preceding, potential stop point during the current journey.
  • the invention also includes the tax advantage direction as well as a motor vehicle with the control device.
  • Predicting or predicting a stall may be used in a motor vehicle to tune its operation prior to commencement of the stall so as to prevent, for example, unnecessary engagement of friction brakes to decelerate the motor vehicle when the motor vehicle is in a known stall. could also roll out.
  • a model is not currently synchronized with the associated traffic light, the model can not be used.
  • a motor vehicle is dependent on a preceding vehicle for synchronizing its model of a traffic light, which reports the switching operation, which is used for synchronization.
  • the method is limited to the forecast of switching times at traffic lights.
  • the invention has for its object to adapt the operation of a motor vehicle with respect to an imminent possible stopping process.
  • the object is achieved by the subjects of the independent Pa tenta.
  • the invention also includes developments as disclosed by the dependent claims, the following description and the figures.
  • the invention provides a method for operating a control device of a motor vehicle.
  • a control device may be designed, for example, as a control unit of the motor vehicle.
  • the method provides for the operation of the control device during a drive of the motor vehicle along a route.
  • the route may lead along a road network.
  • the route can be a planned route that has been read from a navigation system of the motor vehicle or an estimated route.
  • at least one potential stop point lying ahead along the route is now determined, at which point there is the possibility that the motor vehicle stops.
  • a potential stopping point can be stored or mapped, for example, in a digital map of the motor vehicle.
  • the control device determines a probability value for a probability that the motor vehicle will carry out a stopping process at the stopping point, ie actually stops or comes to a standstill.
  • the probability value is determined on the basis of a holding model.
  • the control device operates as a holding model a statistical model, which also provides intermediate values between 0% and 100% for the probability value. If the probability value then lies within a predetermined time interval, at least one predetermined operating measure is triggered by the control device.
  • the at least one predetermined operational measure is in each case adapted to adjust an operation of the motor vehicle to the Anhal tevorgang. For example, such a loading operation measure may be set up to reduce a fuel consumption of the motor vehicle caused by the stopping process and preferably to minimize it.
  • Another operational measure may be the targeted control of at least one secondary consumer. For example, the power of an electric refrigerant compressor can be increased to efficiently use the energy available by a recuperation operation.
  • the predicted stalling operation may be used for any function and / or vehicle component to enhance comfort or efficiency.
  • the said checked value interval thus defines the anticipated occurrence of the stopping process, ie it indicates all those probability values at which it is assumed that the stopping process will actually occur. In other words, it is assumed that the stopping process actually occurs if the probability value determined by the holding model lies within the predetermined value interval. For this case, then at least one operational measure is triggered, which prevents unnecessary consumption of fuel in the motor vehicle. For example, a coasting of the motor vehicle can be provided towards the breakpoint, instead of further driving the motor vehicle with engine power to then decelerate it with a friction brake.
  • the value interval preferably has an upper limit of 100% and a lower limit that is in a range of 50% to 90%.
  • the invention provides the advantage that fuel can be made possible in a stopping process at such stopping points, which are not connected for example by a traffic light, but are forced by, for example, a traffic or due to a confusing situation. If a motor vehicle also regularly stops here, this can be reproduced or simulated in the statistical model which is used as a holding model. In this case, a variance or irregularity can be compensated by the holding model in that no binary statement (stop yes or no) is generated, but a probability value is determined.
  • the Hal temodell can specify, for example, for at least one potential breakpoint a single probability value. The probability value can be determined by observing the driving behavior at the stopping point and indicating the ratio of actual stopping operations to the total number of observations.
  • the holding model can also provide a probability distribution for at least one potential stopping point, which can each indicate a probability value for different arrival times at the stopping point. But even with deterministic predetermined Abhaltevor courses, such as at a traffic light or on a
  • the holding model can still be used or adapted in the same way, so that such a holding point of the holding model can be considered.
  • the at least one operating measure is initiated, ie the operation of the motor vehicle is adapted to the stopping process, for example by reducing the fuel consumption resulting during the stopping process by means of the at least one operating measure is (as compared to a failure of the operating measure), so that the operation of the motor vehicle can run efficiently despite stopping process.
  • the invention also includes embodiments that provide additional benefits.
  • the method according to the invention can be applied to a large number of different stopping points.
  • An embodiment provides that as at least one potential stopping point in each case an intersection with right of way regulation and / or a roundabout and / or a stop sign and / or a traffic light and / or a driveway (for example on a fast road) and / or a barrier and / or a parking garage entrance is determined.
  • This list is only to be considered as an example.
  • the holding model may provide a statistical description indicating or providing a probability value for a stopping operation at the respective stopping point. If the motor vehicle then approaches the respective stopping point, the probability value for a stopping process can be determined for the stopping point by means of the holding model.
  • a stopping point where it depends on a circuit (for example a traffic light circuit or a barrier circuit) whether a stopping process will actually occur, it may be advantageous for the holding model to be connected to the circuit is synchronized at this stopping point. Unlike in the prior art, but this is not an attempt to observe the stopping point itself, so for example, the traffic light or barrier provided there. Rather, an embodiment provides that by the control device to a stopping point along the
  • Driving distance at least one of the arrival of the stopping point temporally preceding reference event is detected.
  • the Holding model is then the probability value concerning the stopping process at the stop point in question then determined as a function of the at least one detected reference event.
  • the reference event thus does not take place at the stopping point in question itself, but along the route before this stopping point.
  • the motor vehicle first passes the at least one reference event and only then reaches the stopping point.
  • the reference event is preferably correlated in time with the circuit at the stopping point, that is, for example, with the traffic light circuit or the barrier circuit. If the reference event occurs or is observed, it is known in which switching phase the circuit is at the stopping point, without the circuit at the stopping point itself having to be observed by a preceding other motor vehicle.
  • the holding model can determine the switching phase of the preceding stop in question itself (eg, the traffic light switching phase) and determine a probability value of a stopping process for the expected arrival time at the stopping point.
  • This embodiment provides the advantage that the Hal temodell can be adapted or adapted by recognizing the at least one reference event to the current driving situation.
  • Another example of a reference event is entering or exiting a garage. When moving out of the garage, the user of the motor vehicle may have the habit of first driving out of the garage and then stopping the motor vehicle at a stopping point in front of the garage once more to close the garage door. For this holding point can then be triggered at least one operating measure.
  • the user of the motor vehicle may have a habit of stopping in front of the garage to get out and open the garage.
  • the subsequent stopping point is then in the garage, for the at least one operating measure can be triggered during the entry into the garage ever.
  • a particularly considered by the invention reference event is to be seen according to an embodiment in that the at least one reference event is a starting process at a previous stopping point with a traffic light.
  • the Refe rence event represents the start of the motor vehicle when switching to the traffic light on the green phase.
  • a traffic light can be provided, so the holding model be synchronized with this traffic light of the next stop, if the two traffic lights have correlated switching phases. For example, a so-called green wave along the route can be used.
  • the holding model uses the respective probability value for the at least one potential stopping point as a function of traffic information and / or a respective indication of a time and / or a time of day (for example mornings, lunchtimes, afternoons, evenings, at night). and / or a day of the week (for example, Monday, Tuesday, ... Saturday, Sunday) and / or a season (for example, winter or spring or summer or fall) and / or a change of plan of a traffic light (main traffic, Mau horrszeit) is determined ,
  • the holding model is designed dynamically and is adapted to the respective prevailing or existing boundary condition
  • the retention model is preferably trained or adjusted over time by using observation data or training data to train or adapt the retention model.
  • the holding model at least partially trained or adapted by a driving condition of the motor vehicle is detected during at least one previous trip for at least one potential stopping point respectively in the motor vehicle upon reaching the respective stopping point.
  • the driving state un distinguishes between the stopping of the motor vehicle at the stopping point and a passage of the motor vehicle at the stopping point.
  • the passage means that the motor vehicle does not have to stop but remains in motion.
  • the holding model is then trained or adapted based on the detected driving condition. If the stopping of the motor vehicle is detected in the described embodiment, this increases the chance of likelihood in the holding model. If a passage is detected, the stop probability is correspondingly reduced in the holding model.
  • This embodiment is particularly advantageous for a motor vehicle, which is used by a commuter on a commute, that is, on a regularly or multiply traveled route.
  • the described embodiment has the particular advantage that the holding model can be locally trained or adapted by using only observation data from the motor vehicle itself and one of these after-image processing can be dispensed with, since only the driving condition of the motor vehicle has to be observed., Of course, also on the basis of image data of a camera, for example, a current switching state of a traffic light can be determined.
  • One embodiment provides that a driving operating state determined at a stopping point and determined in a traffic jam situation is discarded.
  • the training or adaptation of the holding model takes place more effectively, since the exception "congestion situation" implements the adaptation process or training. ning procedure of the holding model is not falsified or adversely affected.
  • a traffic jam situation can at a
  • the holding model is at least partially trained or adapted that the control device is coupled with at least one external vehicle data source and from the at least one data source model data of a respective holding model of at least one other motor vehicle and / or model data of an overall model of a Server receives and adapts or configures the holding model with the model data received.
  • the server can be a server of the Internet.
  • the control device of the motor vehicle is thus coupled for example via a radio link with the server and / or with at least one other motor vehicle and receives each model data.
  • the Hal temodell of the motor vehicle can be improved or expanded, for example, on the basis of a holding model of another motor vehicle.
  • Model data of the overall model, in which the observation data or training data of several motor vehicles are combined, can be received from the server.
  • This embodiment has the advantage that in the motor vehicle, the holding model can also be trained or adapted for such routes, which were not or at least rarely traveled by the motor vehicle itself.
  • the said, at least one operational measure comprises that a drive train of the motor vehicle in a sailing operation (coasting with disengaged engine) and / or in a towing operation (coasting with a coupled engine) and / or a recuperation (implementing the kinetic energy of the motor vehicle into electrical energy) is operated. Additionally or alternatively, the at least one operational measure may include turning off a combustion engine of the motor vehicle. Another possible operational measure is the targeted control of auxiliary consumers of the electrical system during the expected stopping process. Thus, for example, the power of at least one electrified secondary consumer can be increased and / or the power of at least one non-electrified secondary consumer (eg by belt drive on the internal combustion engine) can be reduced.
  • the at least one operational measure has the advantage that the fuel consumption of the motor vehicle is reduced in comparison to a journey to the stopping point with a propulsion of the motor vehicle by the combus- tion engine and subsequent braking by friction brake.
  • the energy balance of the motor vehicle is improved by the at least one operational measure.
  • each operational measure provides that the operation of the motor vehicle is changed by triggering the operating measure.
  • at least one operating measure to increase the efficiency and / or to increase the comfort and / or to reduce emissions and / or increase the safety (eg, premature activation of a brake light) is performed.
  • a confidence value is also determined by the holding model in addition to the probability value itself.
  • the confidence value indicates a degree of agreement of the holding model with a current driving situation.
  • the at least one operational measure is only initiated if the confidence value lies within a predetermined confidence interval.
  • the hold model indicate a likelihood value of how likely a stop operation is, it also expresses by the confidence value whether the hold model is properly configured for the current traffic situation. If, for example, the probability value is determined by the holding model as a function of a current traffic situation, it can be expressed by the confidence value how many statistical data or observations have already been collected in the holding model for the current traffic situation, that is to what extent the training data in Reference to the current traffic situation and / or time of day.
  • the confidence value can therefore be the extent or the amount of that in the Holding model considered enter training data.
  • the confidence value thus expresses the reliability of the statistical basis on which the holding model is formed. Due to the embodiment, there is the advantage that an unreliable for the current driving situation holding model can not lead to the at least one operating measure is triggered.
  • An embodiment provides that by the holding model to the respective stopping process additionally a time duration value is he averages, indicating how long the vehicle is expected to be in the stopping process.
  • a time duration value is he averages, indicating how long the vehicle is expected to be in the stopping process.
  • the control device is then started depending on the duration value at least a predetermined start-up measure. For example, at a stopping point with a traffic light, the duration value may indicate how long the current red phase, which has forced the vehicle to stop, will still take.
  • a starting measure prepares the starting process of the motor vehicle.
  • the Anfahrzel provides that for driving operation on a drive power in the motor vehicle be ready stands, which is greater than a predetermined minimum value.
  • the at least one driving measure comprises that a switched-off internal combustion engine of the motor vehicle is started.
  • the combus- tion engine is already started before the stopping process is completed.
  • a potential stopping point may be stored or mapped in a digital road map.
  • the respective position of at least one traffic light can be stored in such a digital road map.
  • An embodiment therefore provides that during at least one previous trip of the motor vehicle itself and / or at least one other motor vehicle at least one potential stopping point is respectively determined where the respective motor vehicle has already carried out at least a predetermined minimum number of stopping operations.
  • at least one stop point is defined by the fact that at least one motor vehicle has already observed or carried out a predetermined minimum number of stopping operations there.
  • relevant stopping points are automatically detected by means of the method. This is also possible if, for example, there is no traffic light and / or no stop sign installed.
  • the invention also includes a control device for a motor vehicle.
  • the control device according to the invention has a computing device which is set up to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the computing device may be based on a microprocessor or microcontroller.
  • a program code can be provided, by means of which, when executed by the computing device, the method steps of the method according to the invention are carried out.
  • the control device may be configured as a control unit for the motor vehicle or as a composite of multiple controllers or as a server of the Internet. As a server, the control device can be coupled via a radio link with the motor vehicle.
  • the invention also includes a motor vehicle which has an embodiment of the control device according to the invention.
  • the motor vehicle according to the invention can be configured, for example, as a motor vehicle, that is, for example, as a passenger car or truck.
  • the invention also includes the combinations of the described embodiments.
  • FIG. 1 is a schematic representation of an embodiment of the motor vehicle according to the invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an embodiment of the method according to the invention
  • Fig. 3 is a sketch for illustrating a Ausch
  • Fig. 4 is a sketch for illustrating a Ausity
  • a server determines an overall model for multiple vehicles
  • Fig. 6 is a sketch for illustrating a Ausity
  • the exemplary embodiment explained below is a preferred embodiment of the invention.
  • the described components of the embodiment each represent individual features of the invention that are to be considered independently of one another, which also each independently further develop the invention and thus also individually or in a different combination than the one shown as part of the invention.
  • the described embodiment can also be supplemented by further features of the invention already described.
  • Fig. 1 shows a motor vehicle 10.
  • the motor vehicle 10 may be, for example, a passenger car or a truck.
  • the motor vehicle 10 may have a control device 11, which may, for example, control an internal combustion engine 12 of the motor vehicle 10 in such a way that it can switch off and / or start the internal combustion engine 12 with a control signal 13.
  • the control device 11 can furthermore be coupled to at least one vehicle component 14, via which the control device 11 can determine, for example, a current driving operating state 15 of the motor vehicle 10 and / or can read or call up a current driving route 16 of the motor vehicle 10.
  • the route 16 may be estimated or planned.
  • the at least one vehicle component 14 may include, for example, a navigation system and / or a motor control device of the motor vehicle 10.
  • the control device 11 may further be coupled to a communication device 17 of the motor vehicle 10.
  • the communication device 17 may for example comprise a mobile radio module (for example 4G or 5G or UMTS) and / or a WLAN radio module (WLAN - wireless local area network).
  • a mobile radio module for example 4G or 5G or UMTS
  • WLAN radio module WLAN - wireless local area network
  • the control device 11 via a radio link 18 and, for example, a mobile network 19 with a server 20 at example, a server of the Internet, coupled.
  • a server can be a computer or a computer network.
  • the server 20 thus represents a data source in the sense of the invention.
  • the control device 11 can operate a holding model 21.
  • the holding model 21 may, for example, be a digital model which is operated on the basis of or by means of a computing device 22 of the control device 11; the holding model 21 is in particular a statistical model.
  • the control device 11 may for example provide a control unit of the motor vehicle 10 or a composite of a plurality of control units of the motor vehicle 10.
  • FIG. 2 illustrates how a method 23 is executed by the control device 11 on the basis of the holding model 21 or can be performed, on the basis of which, for example, the internal combustion engine 12 of the motor vehicle 10 can be switched to make operation of the motor vehicle 10 more efficient than without the controller.
  • the method 23 provides in a step S10 that, for example, on the basis of a digital road map 24 along the route 16, a preceding potential stopping point 25 is detected, at which it can come to a stopping operation of the motor vehicle 10.
  • the stopping point 25 may have a traffic light 26, at which the motor vehicle 10 would have to hold 26 during a red phase of the traffic light.
  • the traffic light 26 may be at an intersection 27.
  • the control device 11 can determine a probability value 28 by means of the holding model 21 to the stopping point 25, which indicates how great the likelihood probability is that at the stopping point 25 actually comes to a stopping process.
  • the holding model provides that the probability value 28 is a probability indication, which means that it can also have intermediate values between 0% and 100%.
  • it can be checked by the control device 11 whether the probability value lies within a predetermined value interval 29, for which it is assumed that this means that an actual occurrence of the stopping process takes place at the stopping point 25.
  • a stopping process is a stopping or stopping of the motor vehicle at a driving speed of 0 km / h.
  • the stopping process includes a stop of more than 5 seconds, preferably more than 10 seconds.
  • a predetermined operational measure 30 may be triggered by the control device 11 in a step S13
  • the operational measure 30 may comprise, for example, that the control signal 13 is generated to switch off the internal combustion engine 12. After the triggering the operational measure can be returned to step S10 again and another potential stop point can be determined.
  • the holding model 21 in addition to the probability value 28, the holding model 21 also outputs a confidence value 28 'which indicates to what degree or to what extent the probability value 28 describes the current driving situation correctly. For example, for a probability distribution stored in the holding model, it can be determined how large its database is. The size of the database can then be described by the confidence value 28 '. If the confidence value 28 'is not above a predetermined threshold value, it may be provided that the at least one operating measure 30 is omitted.
  • FIG. 3 illustrates how the holding model 21 can be configured or trained.
  • FIG. 3 shows the motor vehicle 10 during a preceding journey 31 that took place before the journey on which the description of the method 23 of FIG. 2 is based.
  • the motor vehicle 10 can pass several po tentielle stopping points 32, 33, 34, at each of which by the control device 11 observation data or Trai ningswill 35 can be determined, which indicate the driving state 15 at the respective potential stopping point 32, 33, 34 .
  • a traffic light 36 can be located at the respective stopping points 32, 33, 34.
  • a stop sign or a driveway trigger or cause a potential stop instead of a traffic light 36 but also, for example, a stop sign or a driveway trigger or cause a potential stop.
  • Fig. 3 illustrates how at the stopping point 32 a traffic light 36 in red phase causes a stopping process.
  • the training data 35 describe accordingly a driving state 15 in which the motor vehicle 10 stops.
  • This training data 35 can thus be used for the stopping point 32 in the holding model 21 in order to increase the probability of a stopping process at the stopping point 32, so that the probability value 28 is greater in the event of future travel of the motor vehicle 10 in the direction of the stopping point 32.
  • the control device 11 can recognize that the driving state of the motor vehicle 10 signals a passage without stopping at the stopping point 33.
  • the stopping model 21 may be adapted or confi gured for the stopping point 33, for a future passage past the stop point 33, the probability value 28 is smaller.
  • a traffic light 36 is again assumed in red phase.
  • the holding model 21 can be configured again based on the training data 25.
  • the holding model 21 may have further input parameters.
  • the holding model 21 may include the observation of a reference event 37 as an input parameter.
  • the stopping point 34 which is a start at the stopping point 32, that is a greening of the traffic light 36 at the stopping point 32, as a reference event 37 is taken as a basis and depending on a travel time T0 from the stopping point 32 to the stopping point 34 in the holding model 21, the probability value 28 for the stopping point 34 is determined.
  • the holding model 21 assumes that a reference event 37 is observed at the stopping point 32 or generally at a preceding stopping point, for example starting up after switching to a green phase at a traffic light 36, and then for a subsequent stopping point 34 the probability value 28 is determined as a function of how long ago it is that the approaching point of the motor vehicle 10 is located at the previous stopping point, so long as the vehicle T0 has lasted.
  • a so-called green wave which results along several traffic lights 36, can be modeled.
  • Stop 34 no synchronization of the holding model 21 with the traffic light 36 on Stop 34 itself forces, but the synchronization is done by observing a reference event 37 at a forward stopping point 32 or 33.
  • FIG. 4 illustrates how, in addition to the motor vehicle 10, further motor vehicles 38 can each update or train a local holding model 21 in an update or training 39, as described with reference to FIG. 3.
  • Each of the motor vehicles 10, 38 can then by means of a respective Kommuni kations worn 17 (see Fig. 1), the training data 35 and / or model data 40, which described the current holding model 21 itself, transmit to the server 20 or transmit or send out.
  • the motor vehicles 10, 38 can ride on different routes 41, 42.
  • an overall model 44 may be formed, which may represent a holding model for all routes 42, 43.
  • the overall model 44 may be updated or configured in an update or training 45, such as a local stop model in one of the vehicles 10, 38, based on the training data 35 and / or model data 40.
  • prognosis data 46 based on the global model 44 can be sent to the motor vehicles 10, 38, so that for each motor vehicle 10, 38 a prediction or prediction of a stop operation by the server 20 itself can be carried out.
  • Forecast data 46 may indicate, for example, a respective probability value 28.
  • model data 47 of the overall model 44 can be transmitted to the motor vehicles 10, 38. Based on the model data
  • the holding models 21 in the motor vehicles 10, 38 can be updated or adjusted. Then, in each motor vehicle 10, 38 independent of the server 20 is a local forecast
  • FIG. 5 illustrates once again how the motor vehicle 10 can also receive a holding model 21 in which such roads 43 are taken into account that have never been traveled by the motor vehicle 10.
  • Fig. 5 assumes that the motor vehicle 10 only the road 42 has traveled by the illustrated roads 42, 43.
  • the motor vehicle 10 and the other motor vehicles 38 in Fig. 5, for example, only one
  • Motor vehicle 38 shown transmit their training data 35 and / or model data 40 to the server 20, the server 20, the information on all roads 42, 43 combine.
  • FIG. 6 illustrates how, by sending the model data 47 of the model 44 to the motor vehicles 10, 38, the motor vehicle 10 is supplied with such model data 47 which also describe the roads 43.
  • the holding model 21 of the motor vehicle 10 may generate a probability value 28 (see FIG. 2) in step S11 even when the motor vehicle 10 is traveling on the corresponding road 43 for the first time.
  • Traffic light phases predicts a vehicle moving towards a traffic light (local system).
  • Several learning systems of different vehicles can be linked via a backend server or server for short (global system), so that the forecast availability and quality can be increased.
  • the drivetrain can be influenced during stopping processes in such a way that the lowest possible fuel consumption is achieved, ie. Sailing and recuperation phases are controlled in such a way that the vehicle comes to a standstill with as little fuel consumption as possible.
  • the stopping operations must be initiated in good time (provided that the driver cooperates), which in turn is only possible with a forecast of the traffic light phase.
  • the startup can be improved if it is known how long the vehicle is or when it can continue driving. This allows the engine start and start process to be initiated in good time.
  • the proposed concept is based on a minimized vehicle-implemented solution (local system), with maximum use of a server-based global solution as a basis for data collection and knowledge generation in the sense of a prognosis.
  • the system preferably does not learn the absolute time of a traffic light phase (eg traffic light phase on Mondays at 08:15:35), but learns the expected traffic light phase as a function of the previous traffic light phases and a reference event observed there (see Fig. 3). For example, it is learned how in a traffic light row A, B, C is the traffic light phase at the subsequent traffic lights B and C, which follow the traffic light A along a route. The system simply learns the red and green waves and stores how long to stop at the red lights.
  • a traffic light phase eg traffic light phase on Mondays at 08:15:35
  • the information is necessary as to whether the previous traffic lights have been held and how long the travel time T0 has been between the traffic lights A and B or A and C.
  • the forecasting system can be trained continuously, i. be continuously supplied with the training data. It needs to know if it is approaching an intersection and if the vehicle needs to stop. From this a probability of stopping can be calculated. Points of reference are a map with recorded traffic lights and stop signs. It is possible to use a track-accurate GPS / a localization, since each direction can have its own signaling.
  • the stops and connected amp colors are not necessarily detectable only with a camera and set such as to be anticipated (traffic light color detected), but also more easily e.g. can be detected on the basis of the driving condition. This not only red, but also green traffic lights learn.
  • the individual local vehicle-based solutions in the server can be linked and thus a global forecast can be made available for all routes.
  • different forecasting models can be trained and used depending on the traffic flow or time (time of day, day of the week).
  • Another advantage of the global forecast is that the forecast can also be made available for vehicles that have not yet created a local forecast model or for vehicles such as rental vehicles that are not moved on repeatedly traveled routes. It is a further advantage of the invention that arrest probabilities are generally calculated, not just limited

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (23) zum Betreiben einer Steuervorrichtung (11) eines Kraftfahrzeugs (10) während einer Fahrt entlang einer Fahrstrecke (16), wobei zumindest ein entlang der Fahrstrecke (16) vorausliegender potentieller Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) ermittelt wird und bei Annäherung an den jeweils ermittelten potentiellen Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) ein Wahrscheinlichkeitswert (28) für eine Wahrscheinlichkeit eines Anhaltevorgangs des Kraftfahrzeugs (10) an dem Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) auf der Grundlage eines Haltemodells (21) ermittelt wird. Die Erfindung sieht vor, dass durch die Steuervorrichtung (11) als das Haltemodell (11) ein statistisches Modell betrieben wird, welches für den Wahrscheinlichkeitswert (28) auch Zwischenwerte zwischen 0% und 100% vorsieht, und, falls der Wahrscheinlichkeitswert (28) in einem vorbestimmten Werteintervall (29), das den voraussichtlichen Eintritt des Anhaltevorgangs definiert, liegt, zumindest eine vorbestimmte Betriebsmaßnahme (30) ausgelöst wird, welche jeweils dazu eingerichtet ist, einen Betrieb des Kraftfahrzeugs (10) an den Anhaltevorgang anzupassen.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Betreiben einer Steuervorrichtung eines Kraft fahrzeugs, um einen nächsten Anhaltevorgang vorauszusagen, sowie Steuervorrichtung und Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Steuervorrichtung eines Kraftfahrzeugs während einer Fahrt entlang einer Fahrstrecke. Mittels des Verfahrens wird über prüft, ob das Kraftfahrzeug an einem vorausliegenden, poten tiellen Anhaltepunkt bei der aktuellen Fahrt auch tatsächlich anhalten wird. Zu der Erfindung gehören auch die Steuervor richtung sowie eine Kraftfahrzeug mit der Steuervorrichtung.
Das Voraussagen oder Prognostizieren eines Anhaltevorgangs kann in einem Kraftfahrzeug dazu genutzt werden, dessen Betrieb schon vor Beginn des Anhaltevorgangs auf diesen abzustimmen, damit beispielsweise ein unnötiger Eingriff von Reibbremsen zum Abbremsen des Kraftfahrzeugs verhindert werden kann, wenn bei bekanntem, bevorstehenden Anhaltevorgang das Kraftfahrzeug z.B. auch ausrollen könnte.
Im Zusammenhang mit dem Prognostizieren eines Anhaltevorgangs an einer roten Ampel ist aus der wissenschaftlichen Veröffent lichung von Koukoumidis et al . (Emmanouil Koukoumidis, Li-Shiuan Peh, Margaret Mardonosi, „SignalGuru: Leveraging Mobile Phones for Collaborative Traffic Signal Schedule Advisory", MobiSys 2011, Bethesda, Maryland, USA) ein Verfahren bekannt, bei welchem mittels mehrerer Kraftfahrzeuge Ampeln eines Straßennetzes gefilmt werden, um hierdurch deren Ampelphasen (Rotphase und Grünphase) zu ermitteln. Für jede Ampel wird ein Modell kon figuriert, welches die Dauer der Ampelphasen nachbildet. Jedes Modell gibt an, ob die jeweilige Ampel gerade eine Rotphase oder eine Grünphase aufweist. Zudem kann die Dauer der jeweiligen Ampelphase angegeben werden. Um die Umschaltphasen des Modells einer Ampel mit deren tatsächlichen Umschaltphasen zu syn chronisieren, muss von einem Kraftfahrzeug ein Umschaltvorgang der Ampel gefilmt werden, damit dann das zugehörige Modell zeitlich mit der Ampel synchronisiert werden kann. Ist dagegen ein Modell aktuell nicht mit der zugehörigen Ampel synchro nisiert, kann das Modell nicht verwendet werden. Außerdem ist ein Kraftfahrzeug zum Synchronisieren seines Modells einer Ampel auf ein vorausfahrendes Kraftfahrzeug angewiesen, das den Um- schaltvorgang meldet, der zur Synchronisation genutzt wird. Zudem ist das Verfahren auf die Prognose von SchaltZeitpunkten an Ampeln beschränkt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, den Betrieb eines Kraftfahrzeugs in Bezug auf einen bevorstehenden möglichen Anhaltevorgang anzupassen.
Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Pa tentansprüche gelöst. Die Erfindung umfasst auch Weiterbil dungen, wie sie durch die abhängigen Patentansprüche, die folgende Beschreibung sowie die Figuren offenbart sind.
Durch die Erfindung ist ein Verfahren zum Betreiben einer Steuervorrichtung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt. Eine solche Steuervorrichtung kann beispielsweise als ein Steuergerät des Kraftfahrzeugs ausgestaltet sein. Das Verfahren sieht den Betrieb der Steuervorrichtung während einer Fahrt des Kraft fahrzeugs entlang einer Fahrstrecke vor. Beispielsweise kann die Fahrstrecke entlang eines Straßennetzes führen. Bei der
Fahrstrecke kann es sich um eine aus einem Navigationssystem des Kraftfahrzeugs ausgelesene, geplante Fahrstrecke oder um eine geschätzte Fahrstrecke handeln. Bei dem Verfahren wird nun zumindest ein entlang der Fahrstrecke vorausliegender poten tieller Anhaltepunkt ermittelt, an welchem also die Möglichkeit besteht, dass das Kraftfahrzeug anhält. Ein solcher potentieller Anhaltepunkt kann beispielsweise in einer digitalen Karte des Kraftfahrzeugs gespeichert oder kartographiert sein. Bei An näherung an den jeweils ermittelten potentiellen Anhaltepunkt wird durch die Steuervorrichtung ein Wahrscheinlichkeitswert für eine Wahrscheinlichkeit dafür ermittelt, dass das Kraftfahrzeug an dem Anhaltepunkt einen Anhaltevorgang durchführen wird, also tatsächlich anhält oder zum Stillstand kommt. Der Wahr- scheinlichkeitswert wird auf der Grundlage eines Haltemodells ermittelt .
Durch die Steuervorrichtung wird als Haltemodell ein statis tisches Modell betrieben, welches für den Wahrscheinlich keitswert auch Zwischenwerte zwischen 0% und 100% vorsieht. Falls dann der Wahrscheinlichkeitswert in einem vorbestimmten Wer teintervall liegt, wird zumindest eine vorbestimmte Be triebsmaßnahme durch die Steuervorrichtung ausgelöst. Die zumindest eine vorbestimmte Betriebsmaßnahme ist jeweils dazu eingerichtet, einen Betrieb des Kraftfahrzeugs an den Anhal tevorgang anzupassen. Beispielsweise kann eine solche Be triebsmaßnahme dazu eingerichtet sein, einen durch den An haltevorgang verursachten Treibstoffverbrauch des Kraftfahr zeugs zu verringern und bevorzugt zu minimieren. Eine weitere Betriebsmaßnahme kann die gezielte Ansteuerung zumindest eines Nebenverbrauchers sein. Beispielsweise kann die Leistung eines elektrischen Kühlkompressors erhöht werden, um die durch einen Rekuperationsbetrieb zur Verfügung stehende Energie effizient einzusetzen. Generell kann der prädizierte Anhaltevorgang für jegliche Funktion und/oder Fahrzeugkomponente zur Erhöhung des Komforts oder der Effizienz verwendet werden.
Das besagte überprüfte Werteintervall definiert also den vo raussichtlichen Eintritt des Anhaltevorgangs, d.h. es gibt all diejenigen Wahrscheinlichkeitswerte an, bei denen angenommen wird, dass der Anhaltevorgang tatsächlich eintreten wird. Mit anderen Worten wird angenommen, dass der Anhaltevorgang tat sächlich eintritt, falls der durch das Haltemodell ermittelte Wahrscheinlichkeitswert in dem vorbestimmten Werteintervall liegt. Für diesen Fall wird dann zumindest eine Betriebsmaßnahme ausgelöst, durch welche verhindert wird, dass unnötig Treibstoff in dem Kraftfahrzeug verbraucht wird. Beispielsweise kann ein Ausrollen des Kraftfahrzeugs hin zum Haltepunkt vorgesehen werden, anstatt das Kraftfahrzeug weiter mit Motorkraft an zutreiben, um es dann mit einer Reibbremse abzubremsen. Das Werteintervall hat bevorzugt eine obere Grenze von 100 % und eine untere Grenze, die in einem Bereich von 50% bis 90% liegt. Durch die Erfindung ergibt sich der Vorteil, dass auch Treibstoff bei einem Anhaltevorgang an solchen Anhaltepunkten ermöglicht werden kann, die nicht beispielsweise durch eine Ampel geschaltet sind, sondern durch beispielsweise ein Verkehrsaufkommen oder aufgrund einer unübersichtlichen Lage erzwungen werden. Hält auch hier regelmäßig ein Kraftfahrzeug an, so kann dies in dem statistischen Modell, welches als Haltemodell verwendet wird, abgebildet oder nachgebildet werden. Durch das Haltemodell kann hierbei eine Varianz oder Unregelmäßigkeit kompensiert werden, indem keine binäre Aussage (Anhalten ja oder nein) erzeugt wird, sondern ein Wahrscheinlichkeitswert ermittelt wird. Das Hal temodell kann z.B. für zumindest einen potentiellen Anhaltepunkt einen einzelnen Wahrscheinlichkeitswert angeben. Der Wahr- scheinlichkeitswert kann durch Beobachtung des Fahrverhaltens an dem Anhaltepunkt ermittelt werden und das Verhältnis von tatsächlichen Anhaltevorgängen zu der Gesamtzahl der Be obachtungen angeben. Das Haltemodell kann auch für zumindest einen potentiellen Anhaltepunkt eine Wahrscheinlichkeitsver teilung vorsehen, die für unterschiedliche Ankunftszeitpunkte an dem Anhaltepunkt jeweils einen Wahrscheinlichkeitswert angeben kann. Aber auch bei deterministisch vorgegebenen Anhaltevor gängen, wie beispielsweise an einer Ampel oder an einem
Stopp-Schild, kann das Haltemodell dennoch in derselben Weise verwendet oder adaptiert werden, sodass auch ein solcher An haltepunkt von dem Haltemodell berücksichtigt werden kann.
Bei erkanntem voraussichtlichen Eintritt des Anhaltevorgangs (Wahrscheinlichkeitswert innerhalb des Werteintervalls) wird dann die zumindest eine Betriebsmaßnahme eingeleitet, also der Betrieb des Kraftfahrzeugs an den Anhaltevorgang angepasst, indem z.B. der Treibstoffverbrauch, der sich während des An haltevorgangs ergibt, mittels der zumindest einen Betriebs maßnahme verringert wird (im Vergleich zu einem Unterlassen der Betriebsmaßnahme) , sodass der Betrieb des Kraftfahrzeugs trotz Anhaltevorgang effizient verlaufen kann. Die Erfindung umfasst auch Ausführungsformen, durch die sich zusätzliche Vorteile ergeben.
Wie bereits ausgeführt, ist das erfindungsgemäße Verfahren auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anhaltepunkte anwendbar. Eine Ausführungsform sieht vor, dass als zumindest ein potentieller Anhaltepunkt jeweils eine Kreuzung mit Vorfahrtsregelung und/oder ein Kreisverkehr und/oder ein Stoppschild und/oder eine Ampel und/oder eine Auffahrt (zum Beispiel auf eine Schnell straße) und/oder eine Schranke und/oder eine Parkhauseinfahrt ermittelt wird. Diese Aufzählung ist aber nur beispielhaft anzusehen. Für jeden dieser genannten Anhaltepunkte kann das Haltemodell eine statistische Beschreibung vorsehen, die einen Wahrscheinlichkeitswert für einen Anhaltevorgang an dem je weiligen Anhaltepunkt angibt oder bereitstellt . Nähert sich dann das Kraftfahrzeug dem jeweiligen Anhaltepunkt, so kann zu dem Anhaltepunkt mittels des Haltemodells der Wahrscheinlich- keitswert für einen Anhaltevorgang ermittelt werden. Dann kann entschieden werden, ob die zumindest einen vorbestimmte Be triebsmaßnahme ausgelöst werden soll (Wahrscheinlichkeitswert innerhalb des besagten Werteintervalls) . Durch die Ausfüh rungsform ergibt sich der Vorteil, dass die zumindest eine Betriebsmaßnahme an einem solchen Ort ausgelöst werden kann, an dem es regelmäßig zu einem Anhaltevorgang des Kraftfahrzeugs kommen kann.
Wie aus dem Stand der Technik bekannt, kann es bei einem Anhaltepunkt, bei dem es von einer Schaltung (zum Beispiel einer Ampelschaltung oder einer Schranken-Schaltung) abhängt, ob tatsächlich ein Anhaltevorgang eintreten wird, von Vorteil sein, wenn das Haltemodell mit der Schaltung an diesem Anhaltepunkt synchronisiert ist. Anders als im Stand der Technik, wird hierbei aber nicht versucht, den Anhaltepunkt selbst, also bei spielsweise die dort bereitgestellte Ampel oder Schranke, zu beobachten. Eine Ausführungsform sieht vielmehr vor, dass durch die Steuervorrichtung zu einem Anhaltepunkt entlang der
Fahrstrecke zumindest ein dem Erreichen des Anhaltepunkts zeitlich vorausgehendes Referenzereignis erkannt wird. Durch das Haltemodell wird dann der Wahrscheinlichkeitswert betreffend den Anhaltevorgang an dem fraglichen Anhaltepunkt dann in Abhän gigkeit von dem zumindest einen erkannten Referenzereignis ermittelt. Das Referenzereignis findet also nicht an dem fraglichen Anhaltepunkt selbst statt, sondern entlang der Fahrstrecke vor diesem Anhaltepunkt. Mit anderen Worten passiert das Kraftfahrzeug zunächst das zumindest einen Referenzereignis und erreicht erst danach den Anhaltepunkt. Das Referenzereignis ist bevorzugt mit der Schaltung an dem Anhaltepunkt zeitlich korreliert, also beispielsweise mit der Ampelschaltung oder der Schrankenschaltung. Tritt das Referenzereignis ein oder wird es beobachtet, so ist bekannt, in welcher Schaltphase sich die Schaltung an dem Anhaltepunkt befindet, ohne dass hierbei die Schaltung am Anhaltepunkt selbst von einem vorausfahrenden anderen Kraftfahrzeug beobachtet werden musste. In Abhängigkeit von dem zumindest einen Referenzereignis kann das Haltemodell die Schaltphase des vorausliegenden, fraglichen Anhaltepunkts selbst ermitteln (also z.B. die Ampelschaltphase) und einen Wahrscheinlichkeitswert eines Anhaltevorgangs für die vo raussichtliche Ankunftszeit an dem Anhaltepunkt ermitteln. Durch diese Ausführungsform ergibt sich der Vorteil, dass das Hal temodell durch Erkennen des zumindest einen Referenzereignisses an die aktuelle Fahrsituation adaptiert oder angepasst werden kann. Ein weiteres Beispiel für ein Referenzereignis ist das Einfahren oder Ausfahren aus einer Garage. Beim Ausfahren aus der Garage kann der Benutzer des Kraftfahrzeugs die Gewohnheit haben, zunächst aus der Garage heraus zu fahren und dann das Kraft fahrzeug an einem Anhaltepunkt vor der Garage noch einmal anzuhalten, um das Garagentor zu schließen. Für diesen An haltepunkt kann dann die zumindest eine Betriebsmaßnahme ausgelöst werden. Anders herum kann beim Einfahren in die Garage der Benutzer des Kraftfahrzeugs die Gewohnheit haben, vor der Garage anzuhalten, um auszusteigen und die Garage zu öffnen. Der darauffolgende Anhaltepunkt befindet sich dann in der Garage, für den während des Einfahrens in die Garage schon einmal die zumindest eine Betriebsmaßnahme ausgelöst werden kann. Bei spielsweise kann für diese genannten Referenzereignisse auf das Starten eines Verbrennungsmotors verzichtet werden, weil die Fahrstrecke mit einem elektrischen Zusatzantrieb des Kraft fahrzeugs zurückgelegt werden kann.
Ein durch die Erfindung besonders berücksichtigtes Referenz ereignis ist gemäß einer Ausführungsform darin zu sehen, dass das zumindest ein Referenzereignis ein Anfahrvorgang an einem vorausgegangenen Anhaltepunkt mit einer Ampel ist. Das Refe renzereignis stellt das Anfahren des Kraftfahrzeugs beim Um schalten der Ampel auf die Grünphase dar. Berücksichtigt man nun noch die Fahrdauer, die das Kraftfahrzeug von diesem Anhaltepunkt zum nächsten Anhaltepunkt benötigt, an dem dann wieder eine Ampel bereitgestellt sein kann, so kann das Haltemodell mit dieser Ampel des nächsten Anhaltepunkts synchronisiert werden, wenn die beiden genannten Ampeln korrelierte Schaltphasen aufweisen. So kann beispielsweise eine so genannte grüne Welle entlang der Fahrstrecke genutzt werden.
Eine Ausführungsform sieht vor, dass durch das Haltemodell der jeweilige Wahrscheinlichkeitswert für den zumindest einen potentiellen Anhaltepunkt in Abhängigkeit von Verkehrsinfor mationen und/oder einer jeweiligen Angabe zu einer Uhrzeit und/oder einer Tageszeit (zum Beispiel vormittags, mittags, nachmittags, abends, nachts) und/oder einem Wochentag (zum Beispiel Montag, Dienstag, ... Samstag, Sonntag) und/oder einer Jahreszeit (zum Beispiel Winter oder Frühling oder Sommer oder Herbst) und/oder einem Planwechsel einer Ampel (Hauptver kehrszeit, Nebenverkehrszeit) ermittelt wird. Mit anderen Worten ist das Haltemodell dynamisch ausgestaltet und wird an die jeweilige vorherrschende oder vorliegende Randbedingung
(Verkehrslage und/oder Zeit und/oder Schaltplanung der Ampel) angepasst. Hierdurch kann das Haltemodell auf zeitlich ver änderliche Randbedingungen an dem jeweiligen Anhaltepunkt reagieren oder an diese angepasst werden.
Das Haltemodell wird bevorzugt über die Zeit hinweg trainiert oder angepasst, indem Beobachtungsdaten oder Trainingsdaten genutzt werden, um das Haltemodell zu trainieren oder zu adaptieren. Eine Ausführungsform sieht vor, dass das Haltemodell zumindest teilweise dadurch trainiert oder adaptiert wird, indem während zumindest einer vorangegangenen Fahrt für zumindest einen potentiellen Anhaltepunkt jeweils in dem Kraftfahrzeug bei Erreichen des jeweiligen Anhaltepunkts ein Fahrbetriebszustand des Kraftfahrzeugs erkannt wird. Der Fahrbetriebszustand un terscheidet hierbei zwischen dem Anhalten des Kraftfahrzeugs an dem Anhaltepunkt und einer Durchfahrt des Kraftfahrzeugs an dem Anhaltepunkt. Die Durchfahrt bedeutet, dass das Kraftfahrzeug nicht anhalten muss sondern in Bewegung bleibt. Durch den Fahrbetriebszustand wird beispielsweise ein aktueller
Schaltzustand einer Ampel ermittelt oder beobachtet (Anhalten = Rot, Durchfahrt = Grün) . Das Haltemodell wird dann auf Grundlage des erkannten Fahrbetriebszustands trainiert oder adaptiert. Wird bei der beschriebenen Ausführungsform das Anhalten des Kraftfahrzeugs erkannt, so erhöht sich hierdurch die Anhal tewahrscheinlichkeit in dem Haltemodell. Wird eine Durchfahrt erkannt, wird entsprechend in dem Haltemodell die Anhalte wahrscheinlichkeit verringert. Diese Ausführungsform ist insbesondere für ein Kraftfahrzeug vorteilhaft, das von einem Pendler auf einer Pendelstrecke, das heißt auf einer regelmäßig oder mehrfach befahrenen Fahrstrecke verwendet wird. Das Kraftfahrzeug „lernt" dann das Anhalteverhalten entlang der Pendelstrecke. Die beschriebene Ausführungsform weist den besonderen Vorteil auf, dass das Haltemodell lokal trainiert oder adaptiert werden kann, indem nur Beobachtungsdaten aus dem Kraftfahrzeug selbst verwendet werden müssen. Insbesondere kann auch auf die Verwendung einer Kamera und einer dieser nach geschalteten Bildverarbeitung verzichtet werden, da lediglich der Fahrbetriebszustand des Kraftfahrzeugs beobachtet werden muss. Natürlich kann auch auf der Grundlage von Bilddaten einer Kamera beispielsweise ein aktueller Schaltzustand einer Ampel ermittelt werden.
Eine Ausführungsform sieht hierbei vor, dass ein an einem Anhaltepunkt ermittelter Fahrbetriebszustand, der in einer Stausituation ermittelt wurde, verworfen wird. Hierdurch erfolgt das Trainieren oder Adaptieren des Haltemodells effektiver, da die Ausnahme „Stausituation" den Adaptionsvorgang oder Trai- ningsvorgang des Haltemodells nicht verfälscht oder beein trächtigt. Eine Stausituation kann an einem
Stop-and-Go-Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs und/oder anhand der besagten Verkehrsinformationen erkannt werden.
Eine Ausführungsform sieht vor, dass das Haltemodell zumindest teilweise dadurch trainiert oder adaptiert wird, dass die Steuervorrichtung mit zumindest einer fahrzeugexternen Da tenquelle gekoppelt wird und aus der zumindest einen Datenquelle Modelldaten eines jeweiligen Haltemodells aus zumindest einem anderen Kraftfahrzeug und/oder Modelldaten eines Gesamtmodells aus einem Server empfängt und mit den empfangenen Modelldaten das Haltemodell adaptiert oder konfiguriert. Der Server kann ein Server des Internets sein. Die Steuervorrichtung des Kraft fahrzeugs wird also beispielsweise über eine Funkverbindung mit dem Server und/oder mit zumindest einem anderen Kraftfahrzeug gekoppelt und empfängt jeweils Modelldaten. So kann das Hal temodell des Kraftfahrzeugs beispielsweise auf der Grundlage eines Haltemodells eines anderen Kraftfahrzeugs verbessert oder erweitert werden. Aus dem Server können Modelldaten des Ge samtmodells empfangen werden, in welchem die Beobachtungsdaten oder Trainingsdaten mehrerer Kraftfahrzeuge zusammengefasst sind. Diese Ausführungsform weist den Vorteil auf, dass in dem Kraftfahrzeug das Haltemodell auch für solche Fahrstrecken trainiert oder adaptiert werden kann, die von dem Kraftfahrzeug selbst noch nicht oder zumindest selten befahren wurden.
Eine Ausführungsform sieht vor, dass die besagte, zumindest eine Betriebsmaßnahme umfasst, dass ein Antriebsstrang des Kraft fahrzeugs in einem Segelbetrieb (Ausrollen mit ausgekuppeltem Motor) und/oder in einem Schleppbetrieb (Ausrollen mit ein gekuppeltem Motor) und/oder ein Rekuperationsbetrieb (Umsetzten der kinetischen Energie des Kraftfahrzeugs in elektrische Energie) betrieben wird. Zusätzlich oder alternativ dazu kann die zumindest eine Betriebsmaßnahme umfassen, dass ein Verbren nungsmotor des Kraftfahrzeugs ausgeschaltet wird. Eine weitere mögliche Betriebsmaßnahme ist die gezielte Ansteuerung von Nebenverbrauchern des elektrischen Bordnetzes während des erwarteten Anhaltevorgangs. So kann beispielsweise die Leistung von zumindest einem elektrifizierten Nebenverbraucher erhöht und/oder die Leistung von zumindest einem nicht-elektrifizierten Nebenverbraucher (z.B. durch Riementrieb am Verbrennungsmotor) verringert werden. Die zumindest eine Betriebsmaßnahme weist den Vorteil auf, dass der Kraftstoffverbrauch des Kraftfahrzeugs verringert wird im Vergleich zu einer Anfahrt an den Anhaltepunkt mit einem Vortrieb des Kraftfahrzeugs durch den Verbren nungsmotor und anschließendem Abbremsen mittels Reibbremse. Allgemein wird die Energiebilanz des Kraftfahrzeugs durch die zumindest eine Betriebsmaßnahme verbessert. Allgemein sieht jede Betriebsmaßnahme vor, dass durch das Auslösen der Betriebs maßnahme die Betriebsweise des Kraftfahrzeugs verändert wird. Insbesondere ist vorgesehen, dass zumindest eine Betriebs maßnahme zur Steigerung der Effizienz und/oder zur Erhöhung des Komforts und/oder zur Senkung von Emissionen und/oder zur Erhöhung der Sicherheit (z.B. vorzeitiges Aktivieren einer Bremsleuchte) durchgeführt wird.
Eine Ausführungsform sieht vor, dass durch das Haltemodell zusätzlich zu dem Wahrscheinlichkeitswert selbst auch ein Konfidenzwert ermittelt wird. Der Konfidenzwert gibt einen Grad der Übereinstimmung des Haltemodells mit einer aktuellen Fahrsituation an. Die zumindest eine Betriebsmaßnahme wird nur eingeleitet, falls der Konfidenzwert in einem vorbestimmten Konfidenzintervall liegt. Das Haltemodell gibt also nicht nur einen Wahrscheinlichkeitswert dafür an, wie wahrscheinlich ein Anhaltevorgang ist, sondern es wird auch durch den Konfidenzwert ausgedrückt, ob das Haltemodell überhaupt für die aktuelle Verkehrssituation passend konfiguriert ist. Wird beispielsweise der Wahrscheinlichkeitswert durch das Haltemodell in Abhän gigkeit von einer aktuellen Verkehrssituation ermittelt, so kann durch den Konfidenzwert ausgedrückt werden, wie viele sta tistische Daten oder Beobachtungen überhaupt in dem Haltemodell zu der aktuellen Verkehrssituation bereits gesammelt wurden, das heißt welchen Umfang die Trainingsdaten in Bezug auf die aktuelle Verkehrssituation und/oder Tageszeit aufweisen. Der Kon- fidenzwert kann also den Umfang oder die Menge der in dem Haltemodell berücksichtigten Trainingsdaten angeben. Der Konfidenzwert drückt also die Zuverlässigkeit der statistischen Basis aus, auf welcher das Haltemodell gebildet ist. Durch die Ausführungsform ergibt sich der Vorteil, dass ein für die aktuelle Fahrsituation unzuverlässiges Haltemodell nicht dazu führen kann, dass die zumindest eine Betriebsmaßnahme ausgelöst wird .
Eine Ausführungsform sieht vor, dass durch das Haltemodell zu dem jeweiligen Anhaltevorgang zusätzlich ein Zeitdauerwert er mittelt wird, der angibt, wie lange das Kraftfahrzeug bei dem Anhaltevorgang voraussichtlich noch steht. Durch die Steuer vorrichtung wird dann in Abhängigkeit von dem Zeitdauerwert zumindest eine vorbestimmte Anfahrmaßnahme gestartet. Bei einem Anhaltepunkt mit Ampel kann beispielsweise der Zeitdauerwert angeben, wie lange die aktuelle Rotphase, welche das Kraft fahrzeug zu dem Anhaltevorgang gezwungen hat, noch dauern wird. Eine Anfahrmaßnahme bereitet den Anfahrvorgang des Kraft fahrzeugs vor.
Insbesondere sieht die Anfahrmaßnahme vor, dass für den An fahrvorgang eine Antriebsleistung in dem Kraftfahrzeug be reitsteht, die größer als ein vorbestimmter Mindestwert ist. So sieht eine Ausführungsform vor, dass die zumindest eine An fahrmaßnahme umfasst, dass ein abgeschalteter Verbrennungsmotor des Kraftfahrzeugs gestartet wird. Somit ist der Verbren nungsmotor bereits gestartet, bevor der Anhaltevorgang beendet wird .
Bisher wurde davon ausgegangen, dass der zumindest eine po tentielle Anhaltepunkt bekannt ist. Beispielsweise kann ein potentieller Anhaltepunkt in einer digitalen Straßenkarte gespeichert oder kartographiert sein. Beispielsweise kann die jeweilige Position zumindest einer Ampel in einer solchen digitalen Straßenkarte gespeichert sein. Allerdings kann es auch Anhaltepunkte geben, die zunächst nicht in einer Straßenkarte erkennbar oder kartographiert sind. Eine Ausführungsform sieht deshalb vor, dass während zumindest einer vorangegangenen Fahrt des Kraftfahrzeugs selbst und/oder zumindest eines anderen Kraftfahrzeugs zumindest ein potentieller Anhaltepunkt jeweils dort festgelegt wird, wo das jeweilige Kraftfahrzeug mindestens eine vorbestimmte Mindestanzahl von Anhaltevorgängen bereits durchgeführt hat. Mit anderen Worten wird zumindest ein An haltepunkt dadurch definiert, dass dort zumindest ein Kraft fahrzeug eine vorbestimmte Mindestanzahl an Anhaltevorgängen bereits beobachtet oder durchgeführt hat. Hierdurch werden relevante Anhaltepunkte automatisiert mittels des Verfahrens erkannt. Dies ist auch dann möglich, wenn dort z.B. keine Ampel und/oder kein Stoppschild installiert ist.
Die Erfindung umfasst auch eine Steuervorrichtung für ein Kraftfahrzeug. Die erfindungsgemäße Steuervorrichtung weist eine Recheneinrichtung auf, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Recheneinrichtung kann auf einem Mikroprozessor oder Mikrocontroller basieren. Für die Recheneinrichtung kann ein Programmcode bereitgestellt sein, durch welchen bei Ausführen durch die Recheneinrichtung die Verfahrensschritte des er findungsgemäßen Verfahrens durchgeführt werden. Die Steuer vorrichtung kann als ein Steuergerät für das Kraftfahrzeug oder als ein Verbund aus mehreren Steuergeräten oder als ein Server des Internets ausgestaltet sein. Als Server kann die Steuer vorrichtung über eine Funkverbindung mit dem Kraftfahrzeug gekoppelt sein.
Die Erfindung umfasst schließlich auch ein Kraftfahrzeug welches eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Steuervorrichtung aufweist. Das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug kann beispiels weise als Kraftwagen, also zum Beispiel als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, ausgestaltet sein.
Zu der Erfindung gehören auch die Kombinationen der beschriebenen Ausführungsformen .
Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung be schrieben. Es zeigt: Fig . 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs;
Fig. 2 ein Flussschaudiagramm zu einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens;
Fig. 3 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Ausfüh
rungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei welchem Trainingsdaten zum Konfigurieren eines Haltemodells erfasst werden;
Fig. 4 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Ausfüh
rungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei welchem ein Server ein Gesamtmodell für mehrere Kraftfahrzeuge ermittelt;
Fig. 5 eine Skizze zur weiteren Veranschaulichung des
Verfahrens gemäß Fig. 4; und
Fig. 6 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Ausfüh
rungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei welchem Anhaltevorgänge prognostiziert werden.
Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen. Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 10. Das Kraftfahrzeug 10 kann beispielsweise ein Personenkraftwagen oder ein Lastkraftwagen sein. Das Kraftfahrzeug 10 kann eine Steuervorrichtung 11 aufweisen, die beispielsweise einen Verbrennungsmotor 12 des Kraftfahrzeugs 10 dahingehend steuern kann, dass sie den Verbrennungsmotor 12 mit einem Steuersignal 13 ausschalten und/oder starten kann. Die Steuervorrichtung 11 kann des Weiteren mit zumindest einer Fahrzeugkomponente 14 gekoppelt sein, über welche die Steuervorrichtung 11 beispielsweise einen aktuellen Fahrbetriebszustand 15 des Kraftfahrzeugs 10 ermitteln kann und/oder eine aktuelle Fahrstrecke 16 des Kraftfahrzeugs 10 erfahren oder abrufen kann. Die Fahrstrecke 16 kann geschätzt oder geplant sein. Die zumindest eine Fahrzeugkomponente 14 kann beispielsweise ein Navigationssystem und/oder ein Motorsteu ergerät des Kraftfahrzeugs 10 umfassen. Die Steuervorrichtung 11 kann des Weiteren mit einer Kommunikationseinrichtung 17 des Kraftfahrzeugs 10 gekoppelt sein. Die Kommunikationseinrichtung 17 kann beispielsweise ein Mobilfunkmodul (zum Beispiel 4G oder 5G oder UMTS) und/oder ein WLAN-Funkmodul (WLAN - wireless local area network) umfassen. Mittels der Kommunikationseinrichtung 17 kann die Steuervorrichtung 11 über eine Funkverbindung 18 und beispielsweise ein Mobilfunknetz 19 mit einem Server 20 bei spielsweise einem Server des Internets, gekoppelt werden. Ein Server kann ein Computer oder ein Computerverbund sein. Der Server 20 stellt also eine Datenquelle im Sinne der Erfindung dar.
Die Steuervorrichtung 11 kann ein Haltemodell 21 betreiben. Das Haltemodell 21 kann beispielsweise ein digitales Modell sein, welches auf der Grundlage oder mittels einer Recheneinrichtung 22 der Steuervorrichtung 11 betrieben wird, das Haltemodell 21 ist insbesondere ein statistisches Modell.
Die Steuervorrichtung 11 kann beispielsweise ein Steuergerät des Kraftfahrzeugs 10 oder einen Verbund aus mehreren Steuergeräten des Kraftfahrzeugs 10 vorsehen.
Fig. 2 veranschaulicht, wie durch die Steuervorrichtung 11 auf der Grundlage des Haltemodells 21 ein Verfahren 23 ausgeführt oder durchgeführt werden kann, auf dessen Grundlage bei spielsweise der Verbrennungsmotor 12 des Kraftfahrzeugs 10 geschaltet werden kann, um einen Betrieb des Kraftfahrzeugs 10 effizienter zu gestalten als ohne die Steuerung.
Das Verfahren 23 sieht in einem Schritt S10 vor, dass bei spielsweise auf der Grundlage einer digitalen Straßenkarte 24 entlang der Fahrstrecke 16 ein vorausliegender potentieller Anhaltepunkt 25 erkannt wird, an dem es zu einem Anhaltevorgang des Kraftfahrzeugs 10 kommen kann. Beispielsweise kann der Anhaltepunkt 25 eine Ampel 26 aufweisen, an der das Kraftfahrzeug 10 während einer Rotphase der Ampel 26 halten müsste. Die Ampel 26 kann an einer Kreuzung 27 stehen.
In einem Schritt Sil kann die Steuervorrichtung 11 mittels des Haltemodells 21 zu dem Anhaltepunkt 25 einen Wahrscheinlich keitswert 28 ermitteln, der angibt, wie groß die Wahrschein lichkeit ist, dass es an dem Anhaltepunkt 25 tatsächlich zu einem Anhaltevorgang kommt. Das Haltemodell sieht dabei vor, dass der Wahrscheinlichkeitswert 28 eine Wahrscheinlichkeitsangabe ist, das heißt auch Zwischenwerte zwischen 0% und 100% aufweisen kann. In einem Schritt S12 kann durch die Steuervorrichtung 11 überprüft werden, ob der Wahrscheinlichkeitswert in einem vorbestimmten Werteintervall 29 liegt, für welches angenommen wird, dass dies bedeutet, dass an dem Anhaltepunkt 25 ein tatsächlicher Eintritt des Anhaltevorgangs erfolgt.
Ein Anhaltevorgang ist im Sinne der Erfindung ein Anhalten oder Stoppen des Kraftfahrzeugs auf eine Fahrgeschwindigkeit von 0 km/h. Insbesondere umfasst der Anhaltevorgang einen Stopp von mehr als 5 Sekunden, bevorzugt mehr als 10 Sekunden.
Für den Fall, dass der Wahrscheinlichkeitswert 28 außerhalb des Werteintervalls 29 liegt (in Fig. 2 durch ein „-"-Zeichen symbolisiert) , kann zu dem Schritt S10 zurückgekehrt werden und ein weiterer potentieller Anhaltepunkt ermittelt werden. Für den Fall, dass im Schritt S12 erkannt wird, dass der Wahrschein- lichkeitswert 28 innerhalb des Werteintervalls 29 (in Fig. 2 durch ein „+"-Zeichen symbolisiert) , kann in einem Schritt S13 eine vorbestimmte Betriebsmaßnahme 30 durch die Steuervor richtung 11 ausgelöst werden. Die Betriebsmaßnahme 30 kann beispielsweise umfassen, dass das Steuersignal 13 zum Aus schalten des Verbrennungsmotors 12 erzeugt wird. Nach dem Auslösen der Betriebsmaßnahme kann wieder zum Schritt S10 zurückgekehrt werden und ein weiterer potentieller Anhaltepunkt ermittelt werden.
Optional kann vorgesehen sein, dass durch das Haltemodell 21 zusätzlich zu dem Wahrscheinlichkeitwert 28 auch ein Kon- fidenzwert 28' ausgegeben wird, welche angibt, zu welchem Grad oder in welchem Maß der Wahrscheinlichkeitswert 28 die aktuelle Fahrsituation zutreffend beschreibt. Beispielsweise kann für eine in dem Haltemodell gespeicherte Wahrscheinlichkeitsver teilung ermittelt werden, wie groß deren Datenbasis ist. Die Größe der Datenbasis kann dann durch den Konfidenzwert 28' beschrieben sein. Liegt der Konfidenzwert 28' nicht über einem vorbestimmten Schwellenwert, so kann vorgesehen sein, dass die zumindest eine Betriebsmaßnahme 30 unterlassen wird.
Fig. 3 veranschaulicht, wie das Haltemodell 21 konfiguriert oder trainiert werden kann. Fig. 3 zeigt das Kraftfahrzeug 10 während einer vorangegangenen Fahrt 31, die vor der Fahrt stattgefunden hat, die der Beschreibung des Verfahrens 23 von Fig. 2 zugrunde liegt .
Während der Fahrt 31 kann das Kraftfahrzeug 10 mehrere po tentielle Anhaltepunkte 32, 33, 34 passieren, an denen jeweils durch die Steuervorrichtung 11 Beobachtungsdaten oder Trai ningsdaten 35 ermittelt werden können, welche den Fahrzustand 15 an dem jeweiligen potentiellen Anhaltepunkt 32, 33, 34 angeben. Beispielsweise kann sich an den jeweiligen Anhaltepunkten 32, 33, 34 jeweils eine Ampel 36 befinden. Anstelle einer Ampel 36 kann aber auch beispielsweise ein Stopp-Schild oder eine Einfahrt einen potentiellen Anhaltevorgang auslösen oder verursachen. Fig. 3 veranschaulicht, wie an dem Anhaltepunkt 32 eine Ampel 36 in Rotphase einen Anhaltevorgang verursacht. Die Trainingsdaten 35 beschreiben entsprechend einen Fahrzustand 15, bei dem das Kraftfahrzeug 10 anhält. Diese Trainingsdaten 35 können für den Anhaltepunkt 32 somit in dem Haltemodell 21 genutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit für einen Anhaltevorgang am Anhaltepunkt 32 zu erhöhen, sodass bei einer zukünftigen Fahrt des Kraft fahrzeugs 10 in Richtung zum Anhaltepunkt 32 der Wahrschein- lichkeitswert 28 größer ist. Am Anhaltepunkt 33 ist angenommen, dass dort eine Ampel 36 in Grünphase geschaltet ist. Anhand der Trainingsdaten 35 kann die Steuervorrichtung 11 erkennen, dass der Fahrzustand des Kraftfahrzeugs 10 eine Durchfahrt ohne Halt an dem Anhaltepunkt 33 signalisiert. Somit kann das Haltemodell 21 für den Anhaltepunkt 33 dahingehend angepasst oder konfi guriert werden, für eine zukünftige Vorbeifahrt an dem An haltepunkt 33 der Wahrscheinlichkeitswert 28 kleiner ist. An dem Anhaltepunkt 34 ist wieder eine Ampel 36 in Rotphase angenommen. Hier kann das Haltemodell 21 auf Grundlage der Trainingsdaten 25 wieder entsprechend konfiguriert werden. Es kann zusätzlich das Haltemodell 21 weitere Eingabeparameter aufweisen. Bei spielsweise kann das Haltemodell 21 die Beobachtung eines Referenzereignisses 37 als Eingabeparameter aufweisen. Bei spielsweise kann vorgesehen sein, für den Anhaltepunkt 34, das ein Anfahren am Anhaltepunkt 32, das heißt ein Grünschalten der Ampel 36 am Anhaltepunkt 32, als ein Referenzereignis 37 zugrunde gelegt wird und in Abhängigkeit von einer Fahrzeit T0 von dem Anhaltepunkt 32 hin zum Anhaltepunkt 34 in dem Haltemodell 21 der Wahrscheinlichkeitswert 28 für den Anhaltepunkt 34 ermittelt wird. Mit anderen Worten geht das Haltemodell 21 davon aus, dass beim Anhaltepunkt 32 oder allgemein an einem vorgelegenen Anhaltepunkt ein Referenzereignis 37 beobachtet wird, bei spielsweise das Anfahren nach einem Umschalten auf eine Grünphase an einer Ampel 36, und dann für einen nachfolgenden Anhaltepunkt 34 der Wahrscheinlichkeitswert 28 in Abhängigkeit davon festgelegt wird, wie lange es her ist, dass am vorgelegenen Anhaltepunkt das Anfahren des Kraftfahrzeugs 10 zurückliegt, wie lange also die Fahrzeug T0 gedauert hat. Hierdurch kann bei spielsweise eine so genannte grüne Welle, die sich entlang mehrerer Ampeln 36 ergibt, modelliert werden. Es ist dabei also keine Synchronisation des Haltemodells 21 mit der Ampel 36 am Anhaltepunkt 34 selbst nötigt, sondern die Synchronisation erfolgt durch Beobachten eines Referenzereignisses 37 an einem vorgelegenen Anhaltepunkt 32 oder 33.
Fig. 4 stellt dar, wie zusätzlich zum Kraftfahrzeug 10 weitere Kraftfahrzeuge 38 jeweils ein lokales Haltemodell 21 in einem Update oder Training 39, wie es anhand von Fig. 3 beschrieben wurde, aktualisieren oder trainieren kann. Jedes der Kraft fahrzeuge 10, 38 kann dann mittels einer jeweiligen Kommuni kationseinrichtung 17 (siehe Fig. 1) die Trainingsdaten 35 und/oder Modelldaten 40, die das aktuelle Haltemodell 21 selbst beschrieben, an den Server 20 übermitteln oder übertragen oder aussenden. Die Kraftfahrzeuge 10, 38 können dabei auf unter schiedlichen Fahrstrecken 41, 42 fahren. Durch den Server 20 kann ein Gesamtmodell 44 gebildet werden, welches ein Haltemodell für sämtliche Fahrstrecken 42, 43 darstellen kann. Das Gesamtmodell 44 kann in einem Update oder Training 45 wie ein lokales Haltemodell in einem der Kraftfahrzeuge 10, 38 auf der Grundlage der Trainingsdaten 35 und/oder Modelldaten 40 aktualisiert oder konfiguriert werden. Von dem Gesamtmodell 44 können an die Kraftfahrzeuge 10, 38 beispielsweise Prognosedaten 46 auf der Grundlage des globalen Modells 44 ausgesendet werden, sodass für jedes Kraftfahrzeug 10, 38 eine Prognose oder Vorhersage eines Anhaltevorgangs durch den Server 20 selbst durchgeführt werden kann. Die Prognosedaten 46 können beispielsweise einen je weiligen Wahrscheinlichkeitswert 28 angeben. Alternativ dazu können an die Kraftfahrzeuge 10, 38 Modelldaten 47 des Ge samtmodells 44 übermittelt werden. Auf Grundlage der Modelldaten
47 können die Haltemodelle 21 in den Kraftfahrzeugen 10, 38 aktualisiert oder angepasst werden. Dann ist jeweils in jedem Kraftfahrzeug 10, 38 unabhängig vom Sever 20 eine lokale Prognose
48 möglich, wie sie im Zusammenhang mit Fig. 2 (Schritt Sil) beschrieben wurde.
Fig. 5 veranschaulicht noch einmal, wie das Kraftfahrzeug 10 auch ein Haltemodell 21 erhalten kann, bei welchem solche Straßen 43 berücksichtigt sind, die von dem Kraftfahrzeug 10 noch nie befahren wurden. Fig. 5 geht davon aus, dass das Kraftfahrzeug 10 lediglich die Straße 42 von den dargestellten Straßen 42, 43 befahren hat. In dem das Kraftfahrzeug 10 und die übrigen Kraftfahrzeuge 38 (in Fig. 5 ist beispielsweise nur ein
Kraftfahrzeug 38 dargestellt) ihre Trainingsdaten 35 und/oder Modelldaten 40 an den Server 20 übermitteln, kann der Server 20 die Informationen über alle Straßen 42, 43 kombinieren.
Fig. 6 veranschaulicht schließlich, wie durch Aussenden der Modelldaten 47 des Modells 44 an die Kraftfahrzeuge 10, 38 das Kraftfahrzeug 10 mit solchen Modelldaten 47 versorgt wird, die auch die Straßen 43 beschreiben. Somit kann das Haltemodell 21 des Kraftfahrzeugs 10 auch dann einen Wahrscheinlichkeitswert 28 (siehe Fig. 2) im Schritt Sil erzeugen, wenn das Kraftfahrzeug 10 auf der entsprechenden Straße 43 das erste Mal fährt.
Es geht also insgesamt um eingebettetes Lernsystem im Fahrzeug, das z.B. Ampelphasen vorhersagt für ein Fahrzeug, das sich auf eine Ampel zubewegt (lokales System) . Mehrere Lernsysteme von verschiedenen Fahrzeugen können über einen Backend-Server oder kurz Server verknüpft werden (globales System) , so dass die Prognoseverfügbarkeit und -qualität erhöht werden kann. Mit der Ampelprognose kann man den Triebstrang so beeinflussen bei Anhaltevorgängen, dass ein möglichst kleiner Treibstoffver- brauch entsteht, d.h. Segel- und Rekupertionsphase werden so gesteuert, dass das Fahrzeug mit möglichst kleinem Treib stoffverbrauch zum Stehen kommt. Dazu müssen die Anhaltevorgänge rechtzeitig eingeleitet werden (vorrausgesetzt , der Fahrer kooperiert) , was wiederum nur mit einer Prognose der Ampelphase möglich ist. Weiter lässt sich das Anfahren verbessern, wenn bekannt ist, wie lange das Fahrzeug steht oder wann es wei terfahren kann. Damit lässt sich der Motorstart- und Anfahr vorgang rechtzeitig einleiten.
Im Gegensatz zu Lösungen, die Informationen aus der Infrastruktur benötigen, basiert das vorgeschlagene Konzept minimal auf einer im Fahrzeug implementierten Lösung (lokales System) , maximal kann auf eine globale Lösung mit Server zurückgegriffen werden als Basis für Datensammlung und Wissensgenerierung im Sinne einer Prognose .
Das System (d.h. die Steuervorrichtung oder die Kombination aus Steuervorrichtungen und Server) lernt bevorzugt nicht den absoluten Zeitpunkt einer Ampelphase (z.B. Ampelphase montags um 08:15:35), sondern lernt die erwartete Ampelphase in Abhän gigkeit der vorherigen Ampelphasen und einem dort beobachteten Referenzereignis ( siehe Fig . 3) . Beispielsweise wird erlernt, wie bei einer Ampelreihe A, B, C die Ampelphase an den nachfolgenden Ampeln B und C ist, die entlang einer Route auf die Ampel A folgen. Das System erlernt vereinfacht die roten und grünen Wellen und speichert, wie lange an den roten Ampeln gehalten werden muss.
Zum Trainieren und zur Prognose ist daher die Information notwendig, ob an den vorherigen Ampeln gehalten worden ist und wie lange die Fahrzeit T0 zwischen den Ampeln A und B bzw. A und C gewesen ist.
Das Prognosesystem kann fortlaufend trainiert werden, d.h. fortlaufend mit den Trainingsdaten versorgt werden. Dazu muss es erkennen, ob es auf eine Kreuzung zufährt und ob das Fahrzeug anhalten muss. Daraus lässt sich eine Anhaltewahrscheinlichkeit berechnen. Bezugspunkte sind dabei eine Karte mit einge zeichneten Lichtsignalanlagen und auch Stopp-Schildern. Es kann ein spurgenaues GPS/ eine Verortung verwendet werden, da ja jede Richtung eine eigene Signalisierung haben kann. Die Stopps und verbundenen Amplefarben sind nicht zwangsläufig nur mit einer Kamera zu erkennen und setzen eine solche vorraus (Ampelfarbe erkannt), sondern auch einfacher z.B. anhand des Fahrbe triebszustands erfassbar. Damit lassen sich nicht nur rote, sondern auch grüne Ampeln lernen.
Dabei ist es nicht nur die Klasse der Lichtsignale als potentielle Anhaltepunkte bedeutend für z.B. die besagte Powertrainfunk tionen, sondern die Anhalte- und Anfahrwahrscheinlichkeit an einer bestimmten Position generell. Zur Plausibilisierung sind aktuelle dynamische Verkehrsinformationen hilfreich. Bei- spielsweise können die Trainingsdaten in Stausituationen verworfen werden. Wird eine fahrzeugbasierte Lösung (on- board/lokal) bevorzugt, muss die Strecke oft genug befahren werden. Der Vorteil ist hierbei, dass keine Server- oder senderbasierte Lösung gefunden werden muss. Zudem ist keine Vernetzung mit der Verkehrsinfrastruktur (Ampeln, Verkehrs leitrechner, ... ) notwendig. Nachteil der lokalen Prognose ist die Beschränkung der Prognose auf immer wieder gefahrene Strecken .
Durch die Vernetzung der Fahrzeuge mit einem Server können die von einzelnen lokalen fahrzeugbasierten Lösungen im Server verknüpft werden und somit für alle Strecken eine globale Prognose zur Verfügung gestellt werden. Je mehr Fahrzeuge Trainingsdaten zuführen, umso besser wird die Prognose. Dazu können auch Bewegungsdaten von Fahrzeugen dienen. Bei aus reichendem Datenangebot können auch Planwechsel von Ampeln erfasst werden. Im Backend können aufgrund der großen verfügbaren Datenmenge verschiedene Prognosemodelle in Abhängigkeit des Verkehrsflusses oder der Zeit (Tageszeit, Wochentag) trainiert und verwendet werden. Ein weiterer Vorteil der globalen Prognose ist, dass die Prognose auch für Fahrzeuge zur Verfügung gestellt werden kann, die noch kein lokales Prognosemodell erstellt haben oder für Fahrzeuge wie beispielsweise Mietfahrzeuge, die nicht auf wiederholt befahrenen Strecken bewegt werden. Es ist ein weiterer Vorteil der Erfindung, dass generell Anhaltewahr scheinlichkeiten berechnet werden, nicht nur beschränkt
Prognosen für Lichtsignalanlagen.
Insgesamt zeigt das Beispiel, wie durch die Erfindung ein lokales und erweiterbares Anhalteprognosesystem bereitgestellt werden kann . Bezugszeichenliste
10 Kraftfahrzeug
11 Steuervorrichtung
12 Verbrennungsmotor
13 Steuersignal
14 Fahrzeugkomponente
15 Fahrzustand
1 6 Fahrstrecke
17 Kommunikationseinrichtung
1 8 Funkverbindung
1 9 Mobi1funknetzwerk
20 Server
21 Haltemodell
22 Recheneinrichtung
23 Verfahren
24 Digitale Straßenkarte
25 Anhaltepunkt
2 6 Ampel
27 Kreuzung
2 8 Wahrscheinlichkeitswert
2 9 Werteintervall
30 Betriebsmaßnahme
31 Vorangegangene Fahrt
32 Anhaltepunkt
33 Anhaltepunkt
34 Anhaltepunkt
35 Trainingsdaten
3 6 Ampel
37 Referenzereignis
38 Weiteres Kraftfahrzeug
3 9 Lokales Training
4 0 Modelldaten
4 1 Fahrstrecke
42 Straße
44 Gesamtmodell
45 Training
4 6 Prognosedaten 47 Modelldaten
48 Lokale Prognose TO Fahrzeit
S10 S13 Verfahrensschritt

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren (23) zum Betreiben einer Steuervorrichtung (11) eines Kraftfahrzeugs (10) während einer Fahrt entlang einer Fahrstrecke (16), wobei zumindest ein entlang der Fahrstrecke (16) vorausliegender potentieller Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) ermittelt wird und bei Annäherung an den jeweils ermittelten potentiellen Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) ein Wahrschein- lichkeitswert (28) für eine Wahrscheinlichkeit eines Anhal tevorgangs des Kraftfahrzeugs (10) an dem Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) auf der Grundlage eines Haltemodells (21) ermittelt wird, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass durch die Steuervorrichtung (11) als das Haltemodell (11) ein statis tisches Modell betrieben wird, welches für den Wahrschein- lichkeitswert (28) auch Zwischenwerte zwischen 0% und 100% vorsieht, und, falls der Wahrscheinlichkeitswert (28) in einem vorbestimmten Werteintervall (29), das den voraussichtlichen Eintritt des Anhaltevorgangs definiert, liegt, zumindest eine vorbestimmte Betriebsmaßnahme (30) ausgelöst wird, welche jeweils dazu eingerichtet ist, einen Betrieb des Kraftfahrzeugs (10) an den Anhaltevorgang anzupassen.
2. Verfahren (23) nach Anspruch 1, wobei als zumindest ein potentieller Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) jeweils eine Kreuzung mit Vorfahrtsregelung und/oder ein Kreisverkehr und/oder ein Stoppschild und/oder eine Ampel (26) und/oder eine Auffahrt und/oder eine Schranke und/oder eine Parkhauseinfahrt ermittelt wird .
3. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei durch die Steuervorrichtung (11) zu zumindest einem Anhaltepunkt (34) entlang der Fahrstrecke (16) zumindest ein dem Erreichen des Anhaltepunkts (34) zeitlich vorausgehendes Referenzereignis (37) erkannt wird und durch das Haltemodell (21) der Wahr- scheinlichkeitswert (28) in Abhängigkeit von dem zumindest einen erkannten Referenzereignis (37) ermittelt wird.
4. Verfahren (23) nach Anspruch 3, wobei das zumindest eine Referenzereignis (37) ein Anfahrvorgang an einem vorausge gangenen Anhaltepunkt (32) mit einer Ampel (36) ist.
5. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei durch das Haltemodell (21) der j eweilige Wahrscheinlichkeitswert (28) in Abhängigkeit von Verkehrsinformationen und/oder einer jeweiligen Angabe zu einer Uhrzeit und/oder einer Tageszeit und/oder einem Wochentag und/oder einer Jahreszeit und/oder einem Planwechsel einer Ampel ermittelt wird.
6. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Haltemodell (21) zumindest teilweise dadurch trainiert wird, indem während zumindest einer vorangegangenen Fahrt (31) für zumindest einen potentiellen Anhaltepunkt (32, 33, 34) in dem Kraftfahrzeug (10) bei Erreichen des jeweiligen Anhaltepunkts (32, 33, 34) ein Fahrbetriebszustand (15), der zwischen einem Anhalten des Kraftfahrzeugs (10) und einer Durchfahrt des Kraftfahrzeugs (10) unterscheidet, erkannt wird und das Hal temodell (21) auf der Grundlage des erkannten Fahrbetriebs zustands (15) angepasst wird.
7. Verfahren (23) nach Anspruch 6, wobei ein an einem Anhaltepunkt (32, 33, 34) ermittelter Fahrbetriebszustand (15), der in einer Stausituation ermittelt wurde, verworfen wird.
8. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Haltemodell (21) zumindest teilweise dadurch trainiert wird, dass die Steuervorrichtung (11) mit zumindest einer fahr zeugexternen Datenquelle gekoppelt wird und aus der zumindest einen Datenquelle Modelldaten (47) aus zumindest einem anderen Kraftfahrzeug und/oder aus einem Server (20) Modelldaten (47) eines Gesamtmodells (44) empfängt und mit den empfangenen Modelldaten (47) das Haltemodell (21) konfiguriert.
9. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die zumindest eine Betriebsmaßnahme (30) umfasst, dass ein Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs (10) in einem Segelbetrieb und/oder einem Schleppbetrieb und/oder einem Rekuperations- betrieb betrieben wird und/oder ein Verbrennungsmotor (12) des Kraftfahrzeugs (10) ausgeschaltet wird.
10. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei durch das Haltemodell (21) zusätzlich zu dem Wahrscheinlich keitswert (28) auch ein Konfidenzwert ermittelt wird, wobei der Konfidenzwert einen Grad der Übereinstimmung des Haltemodells (21) mit einer aktuellen Fahrsituation angibt, und die zumindest eine Betriebsmaßnahme (30) nur eingeleitet wird, falls der Konfidenzwert in einem vorbestimmten Konfidenzintervall (28') liegt .
11. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei durch das Haltemodell (21) zu dem jeweiligen Anhaltevorgang zusätzlich ein Zeitdauerwert ermittelt wird, wobei der Zeit dauerwert angibt, wie lange das Kraftfahrzeug (10) bei dem Anhaltevorgang voraussichtlich noch steht, und durch die Steuervorrichtung (11) in Abhängigkeit von dem Zeitdauerwert zumindest eine vorbestimmte Anfahrmaßnahme gestartet wird.
12. Verfahren (23) nach Anspruch 11, wobei die zumindest eine Anfahrmaßnahme umfasst, dass ein abgeschalteter Verbren nungsmotor (12) des Kraftfahrzeugs (10) gestartet wird.
13. Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zumindest ein vorausliegender potentieller Anhaltepunkt (25, 32, 33, 34) in zumindest einer vorangegangenen Fahrt des Kraft fahrzeugs (10) und/oder zumindest eines anderen Kraftfahrzeugs (38) jeweils dort festgelegt wird, wo das jeweilige Kraftfahrzeug (10, 38) mindestens eine vorbestimmte Mindestanzahl von An haltevorgängen bereits durchgeführt hat.
14. Steuervorrichtung (11) für ein Kraftfahrzeug (10), wobei die Steuervorrichtung (11) eine Recheneinrichtung (22) aufweist, die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren (23) nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
15. Kraftfahrzeug (10), das eine Steuervorrichtung (11) nach Anspruch 14 aufweist.
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