EP3877231A1 - Prediction of an anticipated driving behavior - Google Patents

Prediction of an anticipated driving behavior

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Publication number
EP3877231A1
EP3877231A1 EP19773368.6A EP19773368A EP3877231A1 EP 3877231 A1 EP3877231 A1 EP 3877231A1 EP 19773368 A EP19773368 A EP 19773368A EP 3877231 A1 EP3877231 A1 EP 3877231A1
Authority
EP
European Patent Office
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vehicle
control device
determined
feature
expected
Prior art date
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Pending
Application number
EP19773368.6A
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German (de)
French (fr)
Inventor
Tobias Strauss
Jan-Hendrik Pauls
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
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Pending legal-status Critical Current

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    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for performing a prediction of a driving behavior of a second vehicle by a control device and a control device for coupling to at least one sensor and for evaluating measurement data of the at least one sensor.
  • Vehicle sensors that serve to perceive an environment.
  • the environment In addition to static obstacles and the road, the environment also includes dynamic objects and in particular other road users.
  • the previous behavior of road users in combination with the appearance of the road user is usually used to predict an expected behavior of the road user.
  • the expected behavior of the road user is usually used to predict an expected behavior of the road user.
  • Road users are used to enter into an interaction or cooperation with the corresponding road users.
  • the object on which the invention is based can be seen in proposing a method by which an expected behavior of road users can be determined reliably and dynamically.
  • a method for performing a prediction of a driving behavior of a second vehicle is provided by a control device of a first vehicle.
  • an expected driving behavior of at least one second vehicle and / or of a driver of the second vehicle can be calculated by the control device of the first vehicle.
  • data of a vehicle environment of the second vehicle and / or data of a vehicle driver and / or a load of the second vehicle are received by the control device.
  • the data can be recorded by at least one sensor and transmitted to the control unit.
  • the control unit can be any suitable control unit.
  • Measurement data of the vehicle environment are received by the control unit from a database.
  • the measurement data of the second vehicle one
  • the driver and / or a load on the second vehicle can be determined by at least one vehicle-side sensor of the first vehicle and transmitted to the control unit.
  • the control unit calculates an expected driving behavior of the second vehicle.
  • At least one feature of the vehicle environment, the second vehicle, the driver of the second vehicle, the passengers and / or the loading of the second vehicle can be determined by the control device of the first vehicle.
  • the data can be measurement data received by at least one sensor of the first vehicle and / or information or data from at least one database.
  • a control device which is set up to carry out the method.
  • Control unit can be coupled to at least one sensor and / or to at least one database.
  • the method can be used to obtain semantic information and / or holistic knowledge of the vehicle environment and the vehicles.
  • the method can be carried out by a control device.
  • the control device can, for example, be arranged inside or outside the vehicle.
  • control device can be mounted in the first vehicle or in further vehicles and connected to the vehicle sensor system.
  • infrastructure units such as traffic monitoring units, can also be equipped with such a control device.
  • the infrastructure sensors with the
  • Control unit connected to data and for example to predictive
  • the method can thus be used to gain an understanding of the scene, which is determined on the basis of features of the vehicle environment observed by sensors.
  • the area recorded by the sensor is preferably considered holistically here. As many features as possible are extracted from the measurement data and further processed by the control device.
  • control device can be used, for example, to restrict the options for operating the observed vehicles, such as the at least one second vehicle. This means that a probable one is more likely
  • Braking operations or evasive maneuvers can be determined.
  • the anticipated driving behavior of the at least one second vehicle which can be determined by the control device, can have, for example, an anticipated vehicle dynamics, an anticipated driving style, an anticipated trajectory and the like. Based on the expected driving behavior of the second vehicle and / or the driver of the second vehicle, the control unit can send the corresponding data about the expected driving behavior to a driver
  • the first vehicle can thus be controlled in a manner adapted to the anticipated behavior, as a result of which critical situations can be avoided.
  • the first vehicle can set a larger safety distance or react differently to braking maneuvers of vehicles in front, for example by evasive action.
  • an overtaking process by the first vehicle can be delayed if the vehicle in front has a high probability of taking an exit and thus will release the current lane.
  • the corresponding control commands can alternatively also be generated directly by the control device and transmitted to the vehicle control system.
  • the measurement data of the vehicle surroundings of the second vehicle can in particular have local and temporal information, which is shown in
  • the information or measurement data can have vacation times, usual times for after-work traffic, events, trade fairs and the like.
  • map data for example about possible trajectories, so-called "points of interest", information about city areas, taxi ranks, bus stops, business addresses and the like can be stored as measurement data of the vehicle surroundings.
  • the measurement data of the vehicle environment can be determined directly by the vehicle sensor system of the first vehicle or can be obtained from one or more databases by the control device of the first vehicle.
  • the database can be an internal database of the first vehicle and / or the control device or a database external to the vehicle.
  • the control device can establish a wireless communication connection to the database external to the vehicle and access the locally and temporally relevant data.
  • the driver of the at least one second vehicle and / or of the first vehicle can be a person in particular in the case of manually controlled or partially autonomous vehicles and a vehicle controller in the case of highly automated or fully automated or driverless vehicles.
  • the at least one sensor can be one or more cameras, lidar sensor, radar sensor, infrared sensor, thermal imaging camera and the like.
  • the features can be detected by the control device of the first vehicle if, for example, a relevant reference is made to the possible driving behavior of the second vehicle in the received measurement data. This can be done, for example, on the basis of static or dynamic factors or conditions.
  • the method can be used to collect and use a large number of features for an optimized prediction of the behavior of road users.
  • control unit of the first one can evaluate mutual dependencies on a large number of characteristics of other road users in the form of a holistic understanding of the scene
  • the anticipated driving behavior of the second vehicle is calculated by a simulation model, by at least one algorithm and / or by an artificial intelligence.
  • the driving behavior can be flexibly determined using static or dynamic systems.
  • an age, gender and / or condition of the vehicle driver is determined as a feature by the control device of the first vehicle. Based on such features of the vehicle driver, an anticipated driving style can be estimated by the control device. For example, in the context of probabilities, an older driver can be expected to drive more moderately than a young driver. Furthermore, the vehicle sensors or
  • a vehicle class, a vehicle state, at least one vehicle registration number and / or a state of a rotating beacon is determined as a feature by the control device of the first vehicle. Based on the characteristics of the vehicle, in particular an expected trajectory of the second vehicle can be estimated or calculated by the control device of the first vehicle.
  • a vehicle is most likely to be headed toward the country of registration or circle of approval as determined
  • holiday driving can also be taken into account. In this way, in particular at intersections or exits, it can be calculated which lane or departure is most likely to be traveled by the second vehicle.
  • the vehicle category and in particular the vehicle price can provide information about which part of the city a vehicle will drive into.
  • the rotating beacon of fire engines, police vehicles and ambulances can also tell whether the vehicle is moving away from a station or a hospital.
  • a light in the body of an ambulance can also provide information that the ambulance has picked up a patient and is likely to drive to the hospital.
  • an advertising space and / or an inscription on the second vehicle are determined as a feature by the control device of the first vehicle and a driving behavior of the second vehicle is estimated therefrom.
  • Inscriptions and signals such as a taxi from a defined district, can also be used by the control unit to calculate an expected direction of travel. For example, the taxi will continue from the district in an occupied state and return to the district in an empty state.
  • an expected trajectory of the second vehicle is calculated by the control device of the first vehicle on the basis of the determined feature.
  • the features of the vehicle and in particular the external features, such as number plates and inscriptions, can be used by the control unit to estimate the expected trajectory.
  • an anticipated driving style of the second vehicle is determined by the control device of the first vehicle based on the at least one feature determined by the vehicle driver.
  • Control unit is detected and the driving style of the first vehicle is adapted.
  • a loading state of the second vehicle is determined by the control device of the first vehicle, an anticipated one being based on the loading state of the second vehicle Vehicle dynamics of the second vehicle is calculated by the control device of the first vehicle. In this way, information about a direction of travel or driving dynamics of the second vehicle can be obtained.
  • Passengers of the second vehicle calculate an expected vehicle dynamics of the second vehicle by the control device of the first vehicle.
  • the load state of the vehicle can thus be used to:
  • a fully loaded vehicle can react less agilely to situations than an empty vehicle.
  • an anticipated braking distance of the second vehicle can thus be estimated by the control device of the first vehicle.
  • the at least one second vehicle can be arranged in the surroundings of the first vehicle that are visible to sensors.
  • the second vehicle can drive in front of the first vehicle or drive offset to the first vehicle.
  • all of the features determined can be taken into account in combination or individually by the control unit when calculating the expected driving behavior.
  • Fig. 1 is a schematic representation of a system with vehicles and an infrastructure unit and
  • Fig. 2 is a schematic flow diagram to illustrate a
  • FIG. 1 shows a schematic illustration of a system 1 with a first vehicle 2, a second vehicle 4 and an external database 6.
  • the first vehicle 2 drives behind the second vehicle 4.
  • the first vehicle 2 has two sensors 8, 10, which are designed as cameras.
  • the camera sensors 8, 10 are connected in a data-conducting manner to a control unit 12 on the vehicle.
  • the control unit 12 can receive and evaluate the measurement data from the sensors 8, 10.
  • the control device 12 has an artificial intelligence, which was learned in advance.
  • the detection areas of the sensors 8, 10 are shown schematically.
  • the sensors 8, 10 of the first vehicle 2 detect the second vehicle 4. Based on the measurement data from the sensors 8, 10, the control unit 12 can determine or detect features of the second vehicle 4. According to the exemplary embodiment, an identifier 14 of the second becomes an example
  • control device 12 can
  • the control device 12 of the first vehicle 2 can be wireless
  • Communication link 20 Obtain data from database 6.
  • the database 6 can in particular have local and temporal information which can be used for the expected trajectory 22. According to the
  • the control unit 12 can provide information about the exemplary embodiment
  • the probability of driving down the exit 16 is approximately 50:50, or only a fixed a-priori probability can be assumed.
  • FIG. 2 shows a schematic flowchart to illustrate a method 24 according to an embodiment of the invention.
  • a step 25 measurement data of the vehicle environment F are obtained by the control unit 12 from the database 6 external to the vehicle.
  • measurement data of the vehicle environment F can be determined 26 by the vehicle sensors 8, 10.
  • the measurement data are evaluated by the control device 12 in a further step 28 and features 14 are detected or ascertained.
  • At least one feature 14 of the vehicle environment F, the second vehicle 4, the driver of the second vehicle 4, the passengers and / or the loading of the second vehicle 4 is determined by the control device 12 of the first vehicle 2 on the basis of the measurement data.
  • an expected driving behavior 22 of the second vehicle 4 is calculated by the control device 12 of the first vehicle 2 based on the determined features.
  • Vehicle control of the first vehicle 2 by the control unit 12 takes place 30, whereby the driving style of the first vehicle 2 can be set in accordance with the expected driving behavior 22 of the second vehicle 4.

Abstract

The invention relates to a method for carrying out a forecast of a driving behavior of a second vehicle by a control device of a first vehicle, wherein data of a vehicle environment of the second vehicle, and/or data of a vehicle driver and/or of a loading of the second vehicle are received from the control device, wherein, based on the data, at least one feature is identified and, based on the identified feature, an anticipated driving behavior of the second vehicle is calculated by the control device. The invention further relates to a control device.

Description

Beschreibung  description
Titel title
Prädiktion eines voraussichtlichen Fahrverhaltens  Prediction of expected driving behavior
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Durchführen einer Vorhersage eines Fahrverhaltens eines zweiten Fahrzeugs durch ein Steuergerät sowie ein Steuergerät zum Koppeln mit mindestens einem Sensor und zum Auswerten von Messdaten des mindestens einen Sensors. The invention relates to a method for performing a prediction of a driving behavior of a second vehicle by a control device and a control device for coupling to at least one sensor and for evaluating measurement data of the at least one sensor.
Stand der Technik State of the art
Derzeit bekannte automatisiert betreibbare Fahrzeuge, wie beispielsweise hochautomatisierte oder vollautomatisierte Fahrzeuge, weisen eine Currently known automated operable vehicles, such as highly automated or fully automated vehicles, have one
Fahrzeugsensorik auf, welche zum Wahrnehmen eines Umfelds dient. Zum Umfeld gehören neben statischen Hindernissen und der Fahrbahn auch dynamische Objekte und insbesondere andere Verkehrsteilnehmer. Vehicle sensors that serve to perceive an environment. In addition to static obstacles and the road, the environment also includes dynamic objects and in particular other road users.
Zum Ermöglichen eines zuverlässigen und vorausschauenden Betriebs eines derartigen Fahrzeugs wird üblicherweise das bisherige Verhalten von Verkehrs- teilnehmern in Kombination mit der Erscheinungsform des Verkehrsteilnehmers dazu eingesetzt, ein voraussichtliches Verhalten des Verkehrsteilnehmers vorherzusagen. Insbesondere kann das voraussichtliche Verhalten von To enable reliable and predictive operation of such a vehicle, the previous behavior of road users in combination with the appearance of the road user is usually used to predict an expected behavior of the road user. In particular, the expected behavior of
Verkehrsteilnehmern zum Eingehen einer Interaktion oder einer Kooperation mit den entsprechenden Verkehrsteilnehmern eingesetzt werden. Road users are used to enter into an interaction or cooperation with the corresponding road users.
Offenbarung der Erfindung Disclosure of the invention
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe kann darin gesehen werden, ein Verfahren vorzuschlagen, durch welches ein voraussichtliches Verhalten von Verkehrsteilnehmern zuverlässig und dynamisch ermittelt werden kann. The object on which the invention is based can be seen in proposing a method by which an expected behavior of road users can be determined reliably and dynamically.
Diese Aufgabe wird mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen. Nach einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum Durchführen einer Vorhersage eines Fahrverhaltens eines zweiten Fahrzeugs durch ein Steuergerät eines ersten Fahrzeugs bereitgestellt. This object is achieved by means of the respective subject of the independent claims. Advantageous embodiments of the invention are the subject of dependent subclaims. According to one aspect of the invention, a method for performing a prediction of a driving behavior of a second vehicle is provided by a control device of a first vehicle.
Es kann insbesondere ein voraussichtliches Fahrverhalten von mindestens einem zweiten Fahrzeug und/oder von einem Fahrzeugführer des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs berechnet werden. In particular, an expected driving behavior of at least one second vehicle and / or of a driver of the second vehicle can be calculated by the control device of the first vehicle.
In einem Schritt werden Daten einer Fahrzeugumgebung des zweiten Fahrzeugs und/oder Daten eines Fahrzeugführers und/oder einer Beladung des zweiten Fahrzeugs von dem Steuergerät empfangen. In one step, data of a vehicle environment of the second vehicle and / or data of a vehicle driver and / or a load of the second vehicle are received by the control device.
Insbesondere können die Daten durch mindestens einen Sensor erfasst und an das Steuergerät übertragen werden. Alternativ oder zusätzlich können In particular, the data can be recorded by at least one sensor and transmitted to the control unit. Alternatively or additionally you can
Messdaten der Fahrzeugumgebung aus einer Datenbank durch das Steuergerät empfangen werden. Die Messdaten des zweiten Fahrzeugs, eines Measurement data of the vehicle environment are received by the control unit from a database. The measurement data of the second vehicle, one
Fahrzeugführers und/oder einer Beladung des zweiten Fahrzeugs können durch mindestens einen fahrzeugseitigen Sensor des ersten Fahrzeugs ermittelt und an das Steuergerät übertragen werden. The driver and / or a load on the second vehicle can be determined by at least one vehicle-side sensor of the first vehicle and transmitted to the control unit.
Anhand der Daten wird mindestens ein Merkmal ermittelt und basierend auf dem ermittelten Merkmal ein voraussichtliches Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät berechnet. On the basis of the data, at least one characteristic is determined and, based on the determined characteristic, the control unit calculates an expected driving behavior of the second vehicle.
Insbesondere kann mindestens ein Merkmal der Fahrzeugumgebung, des zweiten Fahrzeugs, des Fahrzeugführers des zweiten Fahrzeugs, der Passagiere und/oder der Beladung des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt werden. Gemäß einer Ausführungsform können die Daten hierbei Messdaten sein, die von mindestens einem Sensor des ersten Fahrzeugs empfangen werden und/oder Informationen bzw. Daten von mindestens einer Datenbank sein. In particular, at least one feature of the vehicle environment, the second vehicle, the driver of the second vehicle, the passengers and / or the loading of the second vehicle can be determined by the control device of the first vehicle. According to one embodiment, the data can be measurement data received by at least one sensor of the first vehicle and / or information or data from at least one database.
Nach einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Steuergerät bereitgestellt, das dazu eingerichtet ist, das Verfahren auszuführen. Insbesondere ist das Steuergerät mit mindestens einem Sensor und/oder mit mindestens einer Datenbank koppelbar. According to a further aspect of the invention, a control device is provided which is set up to carry out the method. In particular that is Control unit can be coupled to at least one sensor and / or to at least one database.
Aufgrund zunehmender Entwicklung im Bereich von autonomen oder Due to increasing development in the area of autonomous or
teilautonomen Fahrzeugen steigen die Anforderungen an die Wahrnehmung der Fahrzeuge. semi-autonomous vehicles increase the demands on the perception of the vehicles.
Durch das Verfahren können semantische Hinweise und/oder holistisches Wissen über die Fahrzeugumgebung und die Fahrzeuge erlangt werden. Hierfür kann das Verfahren durch ein Steuergerät ausgeführt werden. Das Steuergerät kann beispielsweise fahrzeugintern oder fahrzeugextern angeordnet sein. The method can be used to obtain semantic information and / or holistic knowledge of the vehicle environment and the vehicles. For this purpose, the method can be carried out by a control device. The control device can, for example, be arranged inside or outside the vehicle.
Insbesondere kann das Steuergerät in dem ersten Fahrzeug oder in weiteren Fahrzeugen montiert und mit der Fahrzeugsensorik verbunden sein. In particular, the control device can be mounted in the first vehicle or in further vehicles and connected to the vehicle sensor system.
Alternativ oder zusätzlich können Infrastruktureinheiten, wie beispielsweise Verkehrsüberwachungseinheiten, ebenfalls mit einem derartigen Steuergerät ausgerüstet werden. Hierbei können die Infrastruktursensoren mit dem Alternatively or additionally, infrastructure units, such as traffic monitoring units, can also be equipped with such a control device. Here, the infrastructure sensors with the
Steuergerät datenleitend verbunden und beispielsweise zur prädiktiven Control unit connected to data and for example to predictive
Auswertung von Verkehrsbewegungen eingesetzt werden. Evaluation of traffic movements can be used.
Das Verfahren kann somit dazu eingesetzt werden, ein Szenenverständnis zu erlangen, welches anhand von Merkmalen der durch Sensoren beobachteten Fahrzeugumgebung ermittelt wird. Der durch die Sensor aufzeichnete Bereich wird hier vorzugsweise ganzheitlich betrachtet. Durch das Steuergerät werden möglichst viele Merkmale aus den Messdaten extrahiert und weiterverarbeitet. The method can thus be used to gain an understanding of the scene, which is determined on the basis of features of the vehicle environment observed by sensors. The area recorded by the sensor is preferably considered holistically here. As many features as possible are extracted from the measurement data and further processed by the control device.
Die Weiterverarbeitung der Merkmale durch das Steuergerät kann beispielsweise zum Einschränken von Agierungsmöglichkeiten der beobachteten Fahrzeuge, wie beispielsweise des mindestens einen zweiten Fahrzeugs, eingesetzt werden. Somit kann mit einer höheren Wahrscheinlichkeit eine voraussichtliche The further processing of the features by the control device can be used, for example, to restrict the options for operating the observed vehicles, such as the at least one second vehicle. This means that a probable one is more likely
Trajektorie oder eine voraussichtliche Fahrdynamik, beispielsweise bei Trajectory or an expected driving dynamics, for example at
Bremsvorgängen oder Ausweichmanövern, bestimmt werden. Braking operations or evasive maneuvers can be determined.
Das durch das Steuergerät ermittelbare voraussichtliche Fahrverhalten des mindestens einen zweiten Fahrzeugs kann beispielsweise eine voraussichtliche Fahrzeugdynamik, eine voraussichtliche Fahrweise, eine voraussichtliche Trajektorie und dergleichen aufweisen. Basierend auf dem voraussichtlichen Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs und/oder des Fahrzeugführers des zweiten Fahrzeugs kann das Steuergerät die entsprechenden Daten über das voraussichtliche Fahrverhalten an eine The anticipated driving behavior of the at least one second vehicle, which can be determined by the control device, can have, for example, an anticipated vehicle dynamics, an anticipated driving style, an anticipated trajectory and the like. Based on the expected driving behavior of the second vehicle and / or the driver of the second vehicle, the control unit can send the corresponding data about the expected driving behavior to a driver
Fahrzeugsteuerung des ersten Fahrzeugs leiten. Somit kann das erste Fahrzeug an das voraussichtliche Verhalten angepasst gesteuert werden, wodurch kritische Situationen vermeidbar sind. Beispielsweise kann das erste Fahrzeug einen größeren Sicherheitsabstand einstellen oder anders auf Bremsmanöver vorfahrender Fahrzeuge, beispielsweise durch Ausweichen, reagieren. Des Weiteren kann ein Überholvorgang durch das erste Fahrzeug verzögert werden, wenn das vorausfahrende Fahrzeug mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine Ausfahrt nehmen und somit die aktuelle Fahrbahn freigeben wird. Control vehicle control of the first vehicle. The first vehicle can thus be controlled in a manner adapted to the anticipated behavior, as a result of which critical situations can be avoided. For example, the first vehicle can set a larger safety distance or react differently to braking maneuvers of vehicles in front, for example by evasive action. Furthermore, an overtaking process by the first vehicle can be delayed if the vehicle in front has a high probability of taking an exit and thus will release the current lane.
Die entsprechenden Steuerbefehle können alternativ auch direkt durch das Steuergerät erzeugt und an die Fahrzeugsteuerung übermittelt werden. The corresponding control commands can alternatively also be generated directly by the control device and transmitted to the vehicle control system.
Die Messdaten der Fahrzeugumgebung des zweiten Fahrzeugs können insbesondere örtliche und zeitliche Informationen aufweisen, welche in The measurement data of the vehicle surroundings of the second vehicle can in particular have local and temporal information, which is shown in
Zusammenhang mit dem Verkehr relevant sind. Are related to traffic.
Viele der semantischen Hinweise können insbesondere mit Kenntnis der Tageszeit, der sonstigen zeitlichen, örtlichen und semantischen Many of the semantic references can be in particular with knowledge of the time of day, the other temporal, local and semantic
Umgebungsbedingungen ermittelt werden. Ambient conditions are determined.
Beispielsweise können die Informationen bzw. Messdaten Ferienzeiten, übliche Zeiten für Feierabendverkehr, Veranstaltungen, Messen und dergleichen aufweisen. For example, the information or measurement data can have vacation times, usual times for after-work traffic, events, trade fairs and the like.
Des Weiteren können Kartendaten, beispielsweise über mögliche Trajektorien, sogenannte„Points of interest“, Informationen über Stadtbereiche, Taxistände, Bushaltestellen, Geschäftsadressen und dergleichen als Messdaten der Fahrzeugumgebung hinterlegt sein. Furthermore, map data, for example about possible trajectories, so-called "points of interest", information about city areas, taxi ranks, bus stops, business addresses and the like can be stored as measurement data of the vehicle surroundings.
Die Messdaten der Fahrzeugumgebung können durch die Fahrzeugsensorik des ersten Fahrzeugs direkt ermittelt oder aus einer oder mehreren Datenbanken durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs bezogen werden. Die Datenbank kann eine interne Datenbank des ersten Fahrzeugs und/oder des Steuergeräts oder eine fahrzeugexterne Datenbank sein. Im Falle einer externen Datenbank kann das Steuergerät eine drahtlose Kommunikationsverbindung zu der fahrzeugexternen Datenbank hersteilen und auf die örtlich und zeitlich relevanten Daten zugreifen. The measurement data of the vehicle environment can be determined directly by the vehicle sensor system of the first vehicle or can be obtained from one or more databases by the control device of the first vehicle. The database can be an internal database of the first vehicle and / or the control device or a database external to the vehicle. In the case of an external database, the control device can establish a wireless communication connection to the database external to the vehicle and access the locally and temporally relevant data.
Der Fahrzeugführer des mindestens einen zweiten Fahrzeugs und/oder des ersten Fahrzeugs kann bei manuell gesteuerten oder teilautonomen Fahrzeugen insbesondere eine Person und bei hochautomatisierten oder vollautomatisierten bzw. fahrerlosen Fahrzeugen eine Fahrzeugsteuerung sein. The driver of the at least one second vehicle and / or of the first vehicle can be a person in particular in the case of manually controlled or partially autonomous vehicles and a vehicle controller in the case of highly automated or fully automated or driverless vehicles.
Der mindestens eine Sensor kann eine oder mehrere Kameras, Lidarsensor, Radarsensor, Infrarotsensor, Wärmebildkamera und dergleichen sein. The at least one sensor can be one or more cameras, lidar sensor, radar sensor, infrared sensor, thermal imaging camera and the like.
Die Merkmale können durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs detektiert werden, wenn beispielsweise in den empfangenen Messdaten ein relevanter Bezug zu dem möglichen Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs hergestellt wird. Dies kann zum Beispiel anhand von statischen oder dynamischen Faktoren bzw. Bedingungen erfolgen. The features can be detected by the control device of the first vehicle if, for example, a relevant reference is made to the possible driving behavior of the second vehicle in the received measurement data. This can be done, for example, on the basis of static or dynamic factors or conditions.
Durch das Verfahren kann eine Vielzahl an Merkmalen für eine optimierte Prädiktion eines Verhaltens von Verkehrsteilnehmern gesammelt und eingesetzt werden. The method can be used to collect and use a large number of features for an optimized prediction of the behavior of road users.
Insbesondere kann eine Auswertung von wechselseitigen Abhängigkeiten von einer Vielzahl an Merkmalen anderer Verkehrsteilnehmer in Form eines ganzheitlichen Szeneverständnisses durch das Steuergerät des ersten In particular, the control unit of the first one can evaluate mutual dependencies on a large number of characteristics of other road users in the form of a holistic understanding of the scene
Fahrzeugs durchgeführt werden. Vehicle.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird das voraussichtliche Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs durch ein Simulationsmodell, durch mindestens einen Algorithmus und/oder durch eine künstliche Intelligenz berechnet. Hierdurch kann das Fahrverhalten flexibel durch statische oder dynamische Systeme ermittelt werden. According to one exemplary embodiment, the anticipated driving behavior of the second vehicle is calculated by a simulation model, by at least one algorithm and / or by an artificial intelligence. As a result, the driving behavior can be flexibly determined using static or dynamic systems.
Wenn die Komplexität der Möglichkeiten der Merkmale die im Steuergerät eingesetzten Rechen- oder Modellierungsfähigkeiten überschreit, können Hinweise bzw. Merkmale als Nebenbedingungen in maschinelle Lernverfahren integriert werden. Hierbei kann die relevante Berechnung alternativ oder zusätzlich fahrzeugextern durchgeführt werden. If the complexity of the possibilities of the features exceeds the computing or modeling capabilities used in the control unit, Notes or characteristics can be integrated as additional conditions in machine learning processes. The relevant calculation can alternatively or additionally be carried out outside the vehicle.
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz bzw. dem maschinellem Lernen können ein umfassendes Verständnis der Umgebung und insbesondere ein Szenenverständnis der Verkehrsteilnehmer und deren Rolle darin durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt werden. Through the use of artificial intelligence or machine learning, a comprehensive understanding of the environment and in particular a scene understanding of the road users and their role therein can be determined by the control device of the first vehicle.
Nach einer weiteren Ausführungsform wird als Merkmal ein Alter, Geschlecht und/oder Zustand des Fahrzeugführers durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt. Basierend auf derartigen Merkmalen des Fahrzeugführers kann eine voraussichtliche Fahrweise durch das Steuergerät abgeschätzt werden. Beispielsweise kann im Rahmen von Wahrscheinlichkeiten bei einem älteren Fahrer eine gemäßigtere Fahrweise als bei einem jungen Fahrer erwartet werden. Des Weiteren kann durch die Fahrzeugsensorik oder According to a further embodiment, an age, gender and / or condition of the vehicle driver is determined as a feature by the control device of the first vehicle. Based on such features of the vehicle driver, an anticipated driving style can be estimated by the control device. For example, in the context of probabilities, an older driver can be expected to drive more moderately than a young driver. Furthermore, the vehicle sensors or
Infrastruktursensoren geprüft werden, ob der Fahrzeugführer müde ist und somit träge auf unerwartete Situationen reagiert. Infrastructure sensors are checked to see whether the driver is tired and thus reacting sluggishly to unexpected situations.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird als Merkmal eine Fahrzeugklasse, ein Fahrzeugzustand, zumindest ein Fahrzeugkennzeichen und/oder ein Zustand einer Rundumkennleuchte durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt. Basierend auf den Merkmalen des Fahrzeugs kann insbesondere eine voraussichtliche Trajektorie des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs geschätzt bzw. berechnet werden. According to a further embodiment, a vehicle class, a vehicle state, at least one vehicle registration number and / or a state of a rotating beacon is determined as a feature by the control device of the first vehicle. Based on the characteristics of the vehicle, in particular an expected trajectory of the second vehicle can be estimated or calculated by the control device of the first vehicle.
Beispielsweise wird ein Fahrzeug am wahrscheinlichsten in Richtung des Zulassungslands oder des Zulassungskreises gemäß dem ermittelten For example, a vehicle is most likely to be headed toward the country of registration or circle of approval as determined
Kennzeichen fahren. Werden zeitliche Merkmale, wie Ferienzeiten, Driving license plates. Are temporal characteristics, such as vacation times,
herangezogen, können auch Urlaubsfahren berücksichtigt werden. Somit kann insbesondere bei Kreuzungen oder Abfahrten berechnet werden, welche Spur oder Abfahrt durch das zweite Fahrzeug am wahrscheinlichsten befahren wird. holiday driving can also be taken into account. In this way, in particular at intersections or exits, it can be calculated which lane or departure is most likely to be traveled by the second vehicle.
Des Weiteren können die Fahrzeugkategorie und insbesondere Fahrzeugpreis Hinweise darüber liefern, in welchen Stadtteil ein Fahrzeug fahren wird. Die Rundumkennleuchte von Feuerwehrfahrzeugen, Polizeifahrzeugen und Krankenwagen kann ebenfalls darüber Aufschluss geben, ob das jeweilige Fahrzeug sich von einer Station bzw. einem Krankenhaus entfernt. Furthermore, the vehicle category and in particular the vehicle price can provide information about which part of the city a vehicle will drive into. The rotating beacon of fire engines, police vehicles and ambulances can also tell whether the vehicle is moving away from a station or a hospital.
Beispielsweise kann auch ein Licht im Kofferaufbau eines Krankenwagens die Information liefern, dass der Krankenwagen einen Patienten aufgenommen und voraussichtlich zum Krankenhaus fährt.  For example, a light in the body of an ambulance can also provide information that the ambulance has picked up a patient and is likely to drive to the hospital.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel werden als Merkmal eine Werbefläche und/oder eine Aufschrift auf dem zweiten Fahrzeug durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt und daraus ein Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs abgeschätzt. According to a further exemplary embodiment, an advertising space and / or an inscription on the second vehicle are determined as a feature by the control device of the first vehicle and a driving behavior of the second vehicle is estimated therefrom.
Aufschriften und Signale, wie beispielsweise ein Taxi eines definierten Stadtteils, können vom Steuergerät ebenfalls dazu genutzt werden, eine voraussichtliche Fahrtrichtung zu berechnen. Beispielsweise wird das Taxi in einem besetzten Zustand von dem Stadtteil fortfahren und im leeren Zustand zu dem Stadtteil zurückkehren. Inscriptions and signals, such as a taxi from a defined district, can also be used by the control unit to calculate an expected direction of travel. For example, the taxi will continue from the district in an occupied state and return to the district in an empty state.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel wird anhand des ermittelten Merkmals eine voraussichtliche Trajektorie des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs berechnet. Hierdurch können die Merkmale des Fahrzeugs und insbesondere die äußeren Merkmale, wie Kennzeichen und Aufschriften, zum Abschätzen der voraussichtlichen Trajektorie durch das Steuergerät eingesetzt werden. According to a further exemplary embodiment, an expected trajectory of the second vehicle is calculated by the control device of the first vehicle on the basis of the determined feature. As a result, the features of the vehicle and in particular the external features, such as number plates and inscriptions, can be used by the control unit to estimate the expected trajectory.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel wird basierend auf dem mindestens einen ermittelten Merkmal des Fahrzeugführers eine voraussichtliche Fahrweise des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt. Somit kann ein besonders dynamisches Fahrverhalten oder ein träges According to a further exemplary embodiment, an anticipated driving style of the second vehicle is determined by the control device of the first vehicle based on the at least one feature determined by the vehicle driver. Thus, a particularly dynamic driving behavior or sluggish
Fahrverhalten erwartet werden. Insbesondere können auch voraussichtlich verzögerte Reaktionen, beispielsweise durch Übermüdung, durch das Driving behavior are expected. In particular, reactions that are likely to be delayed, for example due to fatigue, can also be caused by the
Steuergerät detektiert und eine Anpassung der Fahrweise des ersten Fahrzeugs durchgeführt werden. Control unit is detected and the driving style of the first vehicle is adapted.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel wird ein Beladungszustand des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs ermittelt, wobei anhand des Beladungszustands des zweiten Fahrzeugs eine voraussichtliche Fahrzeugdynamik des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs berechnet wird. Hierdurch können Hinweise über eine Fahrtrichtung oder eine Fahrdynamik des zweiten Fahrzeugs gewonnen werden. According to a further exemplary embodiment, a loading state of the second vehicle is determined by the control device of the first vehicle, an anticipated one being based on the loading state of the second vehicle Vehicle dynamics of the second vehicle is calculated by the control device of the first vehicle. In this way, information about a direction of travel or driving dynamics of the second vehicle can be obtained.
Beispielsweise wird ein mit Koffern bepacktes Fahrzeug zu Beginn der Ferien wahrscheinlich von dem Zulassungskreis des Fahrzeugs wegfahren.  For example, a vehicle packed with suitcases will likely drive away from the vehicle's approval group at the beginning of the vacation.
Nach einer weiteren Ausführungsform wird anhand einer Anzahl von According to a further embodiment, a number of
Passagieren des zweiten Fahrzeugs eine voraussichtliche Fahrzeugdynamik des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs berechnet. Es kann somit der Beladungszustand des Fahrzeugs dazu genutzt werden, Passengers of the second vehicle calculate an expected vehicle dynamics of the second vehicle by the control device of the first vehicle. The load state of the vehicle can thus be used to:
Aufschluss über seine fahrdynamischen Eigenschaften zu liefern. Ein To provide information about its dynamic driving properties. A
vollbeladenes Fahrzeug kann beispielsweise weniger agil auf Situationen reagieren als ein leeres Fahrzeug. Insbesondere kann somit ein voraussichtlicher Bremsweg des zweiten Fahrzeugs durch das Steuergerät des ersten Fahrzeugs abgeschätzt werden. For example, a fully loaded vehicle can react less agilely to situations than an empty vehicle. In particular, an anticipated braking distance of the second vehicle can thus be estimated by the control device of the first vehicle.
Das mindestens eine zweite Fahrzeug kann im für Sensoren sichtbaren Umfeld des ersten Fahrzeugs angeordnet sein. Insbesondere kann das zweite Fahrzeug vor dem ersten Fahrzeug fahren oder versetzt zum ersten Fahrzeug fahren. The at least one second vehicle can be arranged in the surroundings of the first vehicle that are visible to sensors. In particular, the second vehicle can drive in front of the first vehicle or drive offset to the first vehicle.
Bevorzugterweise können alle ermittelten Merkmale in Kombination oder einzeln durch das Steuergerät bei der Berechnung des voraussichtlichen Fahrverhaltens berücksichtigt werden. Preferably, all of the features determined can be taken into account in combination or individually by the control unit when calculating the expected driving behavior.
Im Folgenden werden anhand von stark vereinfachten schematischen The following are based on highly simplified schematic
Darstellungen bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung näher erläutert. Hierbei zeigen Illustrations of preferred exemplary embodiments of the invention are explained in more detail. Show here
Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Systems mit Fahrzeugen und einer Infrastruktureinheit und Fig. 1 is a schematic representation of a system with vehicles and an infrastructure unit and
Fig. 2 ein schematisches Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen eines Fig. 2 is a schematic flow diagram to illustrate a
Verfahrens gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.  Method according to an embodiment of the invention.
Die Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems 1 mit einem ersten Fahrzeug 2, einem zweiten Fahrzeug 4 und einer externen Datenbank 6. Das erste Fahrzeug 2 fährt hinter dem zweiten Fahrzeug 4. Das erste Fahrzeug 2 weist zwei Sensoren 8, 10 auf, welche als Kameras ausgeführt sind. Die Kamerasensoren 8, 10 sind datenleitend mit einem fahrzeugseitigen Steuergerät 12 verbunden. Das Steuergerät 12 kann die Messdaten der Sensoren 8, 10 empfangen und auswerten. Hierfür weist das Steuergerät 12 eine künstliche Intelligenz auf, welche im Vorfeld angelernt wurde. Die Erfassungsbereiche der Sensoren 8, 10 sind schematisch dargestellt. FIG. 1 shows a schematic illustration of a system 1 with a first vehicle 2, a second vehicle 4 and an external database 6. The first vehicle 2 drives behind the second vehicle 4. The first vehicle 2 has two sensors 8, 10, which are designed as cameras. The camera sensors 8, 10 are connected in a data-conducting manner to a control unit 12 on the vehicle. The control unit 12 can receive and evaluate the measurement data from the sensors 8, 10. For this purpose, the control device 12 has an artificial intelligence, which was learned in advance. The detection areas of the sensors 8, 10 are shown schematically.
Die Sensoren 8, 10 des ersten Fahrzeugs 2 detektieren das zweite Fahrzeug 4. Basierend auf den Messdaten der Sensoren 8, 10 kann das Steuergerät 12 Merkmale des zweiten Fahrzeugs 4 ermitteln bzw. detektieren. Gemäß dem Ausführungsbeispiel wird beispielhaft ein Kennzeichen 14 des zweiten The sensors 8, 10 of the first vehicle 2 detect the second vehicle 4. Based on the measurement data from the sensors 8, 10, the control unit 12 can determine or detect features of the second vehicle 4. According to the exemplary embodiment, an identifier 14 of the second becomes an example
Fahrzeugs 4 detektiert und ein Registrierungskreis„KA“ für Karlsruhe des zweiten Fahrzeugs 4 durch das Steuergerät 12 ermittelt. Vehicle 4 is detected and a registration circle “KA” for Karlsruhe of the second vehicle 4 is determined by the control unit 12.
Basierend auf dem Kennzeichen 14 kann das Steuergerät 12 das Based on the identifier 14, the control device 12 can
voraussichtliche Verhalten des zweiten Fahrzeugs 4 dahingehend berechnen, dass das zweite Fahrzeug 4 mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit eine Abfahrt 16 in Richtung Karlsruhe nehmen und nicht dem Verlauf der gegenwärtigen Straße 18 folgen wird. Calculate the expected behavior of the second vehicle 4 in such a way that the second vehicle 4 is more likely to take a departure 16 towards Karlsruhe and will not follow the course of the current road 18.
Das Steuergerät 12 des ersten Fahrzeugs 2 kann über eine drahtlose The control device 12 of the first vehicle 2 can be wireless
Kommunikationsverbindung 20 Daten von der Datenbank 6 beziehen. Die Datenbank 6 kann insbesondere örtliche und zeitliche Informationen aufweisen, welche für die voraussichtliche Trajektorie 22 nutzbar sind. Gemäß dem Communication link 20 Obtain data from database 6. The database 6 can in particular have local and temporal information which can be used for the expected trajectory 22. According to the
Ausführungsbeispiel kann das Steuergerät 12 Informationen über die The control unit 12 can provide information about the exemplary embodiment
Straßenverläufe und die Route nach Karlsruhe über die Abfahrt 16 empfangen. Somit kann die voraussichtliche Trajektorie als ein voraussichtliches Roads and the route to Karlsruhe received via exit 16. Thus, the prospective trajectory can be considered an anticipated one
Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs 4 durch das Steuergerät unter Driving behavior of the second vehicle 4 by the control unit
Zuhilfenahme der künstlichen Intelligenz berechnet werden. With the help of artificial intelligence.
Ohne Nutzung des semantischen Wissens ist die Wahrscheinlichkeit für das Befahren der Abfahrt 16 in etwa 50:50 bzw. es kann nur eine fixe A-Priori- Wahrscheinlichkeit angenommen werden. Mit Wissen über den anderen Without using the semantic knowledge, the probability of driving down the exit 16 is approximately 50:50, or only a fixed a-priori probability can be assumed. With knowledge of the other
Verkehrsteilnehmer 4 sowie Wissen über die Umgebung kann diese A-Priori- Wahrscheinlichkeit für jeden Verkehrsteilnehmer 4 individuell bestimmt und die Prädiktion damit verbessert werden. Die Figur 2 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen eines Verfahrens 24 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Road users 4 as well as knowledge of the environment can individually determine this a priori probability for each road user 4 and thus improve the prediction. FIG. 2 shows a schematic flowchart to illustrate a method 24 according to an embodiment of the invention.
In einem Schritt 25 werden Messdaten der Fahrzeugumgebung F durch das Steuergerät 12 von der fahrzeugexternen Datenbank 6 bezogen. In a step 25, measurement data of the vehicle environment F are obtained by the control unit 12 from the database 6 external to the vehicle.
Alternativ oder zusätzlich können Messdaten der Fahrzeugumgebung F durch die Fahrzeugsensoren 8, 10 ermittelt werden 26. Alternatively or additionally, measurement data of the vehicle environment F can be determined 26 by the vehicle sensors 8, 10.
Anschließend oder parallel zu den vorangegangenen Schritten 25, 26 werden Messdaten des zweiten Fahrzeugs 4, eines Fahrzeugführers und/oder einer Beladung des zweiten Fahrzeugs 4 durch die Fahrzeugsensoren 8, 10 des ersten Fahrzeugs 2 ermittelt und an das Steuergerät 12 übertragen 27. Subsequently or in parallel to the preceding steps 25, 26, measurement data of the second vehicle 4, a vehicle driver and / or a loading of the second vehicle 4 by the vehicle sensors 8, 10 of the first vehicle 2 are determined and transmitted 27 to the control unit 12.
Die Messdaten werden durch das Steuergerät 12 in einem weiteren Schritt 28 ausgewertet und Merkmale 14 detektiert bzw. ermittelt. The measurement data are evaluated by the control device 12 in a further step 28 and features 14 are detected or ascertained.
Insbesondere wird anhand der Messdaten mindestens ein Merkmal 14 der Fahrzeugumgebung F, des zweiten Fahrzeugs 4, des Fahrzeugführers des zweiten Fahrzeugs 4, der Passagiere und/oder der Beladung des zweiten Fahrzeugs 4 durch das Steuergerät 12 des ersten Fahrzeugs 2 ermittelt. In particular, at least one feature 14 of the vehicle environment F, the second vehicle 4, the driver of the second vehicle 4, the passengers and / or the loading of the second vehicle 4 is determined by the control device 12 of the first vehicle 2 on the basis of the measurement data.
In einem weiteren Schritt 29 wird basierend auf den ermittelten Merkmalen ein voraussichtliches Fahrverhalten 22 des zweiten Fahrzeugs 4 durch das Steuergerät 12 des ersten Fahrzeugs 2 berechnet. In a further step 29, an expected driving behavior 22 of the second vehicle 4 is calculated by the control device 12 of the first vehicle 2 based on the determined features.
Anschließend kann eine Anweisung oder eine Benachrichtigung einer Subsequently, an instruction or notification of a
Fahrzeugsteuerung des ersten Fahrzeugs 2 durch das Steuergerät 12 erfolgen 30, wodurch die Fahrweise des ersten Fahrzeugs 2 entsprechend dem voraussichtlichen Fahrverhalten 22 des zweiten Fahrzeugs 4 eingestellt werden kann. Vehicle control of the first vehicle 2 by the control unit 12 takes place 30, whereby the driving style of the first vehicle 2 can be set in accordance with the expected driving behavior 22 of the second vehicle 4.

Claims

Ansprüche Expectations
1. Verfahren (24) zum Durchführen einer Vorhersage eines Fahrverhaltens (22) eines zweiten Fahrzeugs (4) durch ein Steuergerät (12) eines ersten Fahrzeugs (2), wobei 1. A method (24) for performing a prediction of a driving behavior (22) of a second vehicle (4) by a control device (12) of a first vehicle (2), wherein
Daten einer Fahrzeugumgebung (F) des zweiten Fahrzeugs (4), und/oder  Data of a vehicle environment (F) of the second vehicle (4), and / or
Daten eines Fahrzeugführers und/oder einer Beladung des zweiten Fahrzeugs (4) von dem Steuergerät (12) empfangen werden, anhand der Daten mindestens ein Merkmal (14) ermittelt und basierend auf dem ermittelten Merkmal (14) ein voraussichtliches Fahrverhalten (22) des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) berechnet wird.  Data of a vehicle driver and / or a load of the second vehicle (4) are received by the control unit (12), on the basis of which data at least one feature (14) is determined and, based on the ascertained feature (14), an expected driving behavior (22) of the second Vehicle (4) is calculated by the control unit (12).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Daten von einer Datenbank (6) und/oder von einem Sensor (8, 10) des ersten Fahrzeug (2) empfangen werden. 2. The method according to claim 1, wherein the data from a database (6) and / or from a sensor (8, 10) of the first vehicle (2) are received.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das voraussichtliche Fahrverhalten (22) des zweiten Fahrzeugs (4) durch ein Simulationsmodell, durch mindestens einen Algorithmus und/oder durch eine künstliche Intelligenz berechnet wird. 3. The method according to claim 1 or 2, wherein the expected driving behavior (22) of the second vehicle (4) is calculated by a simulation model, by at least one algorithm and / or by an artificial intelligence.
4. Verfahren nach Anspruch 1 , 2 oder 3, wobei als Merkmal ein Alter, Geschlecht und/oder Zustand des Fahrzeugführers durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) ermittelt wird. 4. The method according to claim 1, 2 or 3, wherein an age, gender and / or condition of the vehicle driver is determined by the control device (12) of the first vehicle (2) as a feature.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei als Merkmal (14) eine Fahrzeugklasse, ein Fahrzeugzustand, zumindest ein Fahrzeugkennzeichen und/oder ein Zustand einer Rundumkennleuchte durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) ermittelt werden. 5. The method according to any one of claims 1 to 4, wherein as a feature (14) a vehicle class, a vehicle state, at least one vehicle license plate and / or a state of a rotating beacon are determined by the control unit (12) of the first vehicle (2).
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei als Merkmal (14) eine Werbefläche und/oder eine Aufschrift auf dem zweiten Fahrzeug (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) ermittelt wird und daraus ein Fahrverhalten des zweiten Fahrzeugs (4) abgeschätzt wird. 6. The method according to any one of claims 1 to 5, wherein as a feature (14) an advertising space and / or an inscription on the second vehicle (4) is determined by the control device (12) of the first vehicle (2) and from this a driving behavior of the second vehicle (4) is estimated.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei anhand des ermittelten Merkmals eine voraussichtliche Trajektorie des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) berechnet wird. 7. The method according to any one of claims 1 to 6, wherein an expected trajectory of the second vehicle (4) is calculated by the control device (12) of the first vehicle (2) based on the determined feature.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei basierend auf dem 8. The method according to any one of claims 1 to 7, wherein based on the
mindestens einen ermittelten Merkmal (14) des Fahrzeugführers eine voraussichtliche Fahrweise des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) ermittelt wird.  at least one determined feature (14) of the vehicle driver determines an expected driving style of the second vehicle (4) by the control device (12) of the first vehicle (2).
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei ein Beladungszustand des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) basierend auf den empfangenen Messdaten ermittelt wird, wobei anhand des Beladungszustands des zweiten Fahrzeugs (4) eine voraussichtliche 9. The method according to any one of claims 1 to 8, wherein a loading state of the second vehicle (4) is determined by the control device (12) of the first vehicle (2) based on the received measurement data, the loading state of the second vehicle (4) an expected
Fahrzeugdynamik des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) berechnet wird.  Vehicle dynamics of the second vehicle (4) is calculated by the control device (12) of the first vehicle (2).
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei anhand einer Anzahl von Passagieren des zweiten Fahrzeugs (4) eine voraussichtliche 10. The method according to any one of claims 1 to 9, wherein based on a number of passengers of the second vehicle (4) an expected
Fahrzeugdynamik des zweiten Fahrzeugs (4) durch das Steuergerät (12) des ersten Fahrzeugs (2) berechnet wird.  Vehicle dynamics of the second vehicle (4) is calculated by the control device (12) of the first vehicle (2).
1 1. Steuergerät (12), das dazu eingerichtet ist, das Verfahren (24) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen. 1 1. Control device (12) which is set up to carry out the method (24) according to one of the preceding claims.
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