EP3898371A1

EP3898371A1 - Steuerungssystem und steuerungsverfahren für einen hybriden ansatz zum ermitteln einer möglichen trajektorie für ein kraftfahrzeug

Info

Publication number: EP3898371A1
Application number: EP19832034.3A
Authority: EP
Inventors: Christian LIENKE; Christian Wissing; Manuel Schmidt; Andreas Homann; Torsten Bertram; Till Nattermann; Martin Keller; Karl-Heinz Glander
Original assignee: ZF Automotive Germany GmbH
Current assignee: ZF Automotive Germany GmbH
Priority date: 2018-12-17
Filing date: 2019-12-16
Publication date: 2021-10-27
Also published as: WO2020127011A1; DE102018009927A1; CN113286732A; JP2022515083A; US20220032952A1

Abstract

Ein Steuerungssystem (10) ist zum Einsatz in einem Kraftfahrzeug (12) geeignet und dazu eingerichtet und bestimmt, eine aktuelle Fahrsituation des Kraftfahrzeugs zu überwachen basierend auf aus mindestens einem an dem Kraftfahrzeug (12) angeordneten Umfeldsensor gewonnen Umfelddaten des Kraftfahrzeugs in einer aktuellen Fahrsituation. Das Steuerungssystem ist dazu eingerichtet und bestimmt, Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten zu ermitteln. Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten zu ermitteln und basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) zumindest eine Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug (12) zu ermitteln. Weiterhin ist das Steuerungssystem (10) dazu eingerichtet und bestimmt, basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug (12) eine Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug (12) zu bestimmen und aus der Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug (12) eine Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) zu ermitteln, der das Kraftfahrzeug (12) in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll. Schließlich ist das Steuerungssystem (10) dazu eingerichtet und bestimmt, die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) und/oder die bereitgestellten Umfelddaten zu aktualisieren und die Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) anhand einer Zielfunktion und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) anzupassen.

Description

Steuerunassvstem und Steuerunasverfahren für einen hybriden Ansatz zum Er- mitteln einer möglichen Trajektorie für ein Kraftfahrzeua

Beschreibung

Hintergrund der Erfindung

Hier werden ein Steuerungssystem und ein Steuerungsverfahren zum Bestimmen einer Trajektorie beschrieben, der ein Kraftfahrzeug als bestmögliche Reaktion auf eine aktuelle Fahrsituation folgen soll. Das Steuerungssystem und das Steuerungsverfahren basieren insbesondere auf einer Umfeldsensorik in dem eigenen Kraftfahrzeug und unterstützen einen Fahrer oder ein autonom fahrendes Kraftfahrzeug. Bei teilautonomen Kraftfahrzeugen und autonom gesteuerten Kraftfahrzeugen hilft es dabei, die Sicherheit und den Fahrkomfort der Insassen des Kraftfahrzeugs zu erhöhen, indem ein effizienter und robuster Planungs- und Optimierungsansatz für die zu bestimmende Trajektorie zum Einsatz kommt.

Stand der Technik

Aus den immer vielfältigeren Funktionen selbstfahrender Kraftfahrzeuge ergibt sich ein ge steigertes Bedürfnis für zuverlässige und schnelle Steuerungssysteme und Algorithmen zur Bewegungsplanung (Trajektorienplanung) wenigstens teilautonom fahrender Kraftfahrzeuge. Eine große Herausforderung stellt dabei unter anderem die wachsende Anzahl an Verkehrs teilnehmern in einem immer komplexer werdenden und sich dynamisch verändernden Fahr zeugumfeld dar. Bei der Architektur von Steuerungssystemen teilautonom oder autonom fahrender Kraftfahrzeuge beeinflusst neben der Erkennung und Steuerung bestimmter Ver kehrssituationen vor allem die Entscheidungsfindung und Bewegungsplanung in hohem Maße die Gesamtperformance des entsprechenden Kraftfahrzeugs.

In den letzten Jahren immer weiter entwickelte Steuerungssysteme und Algorithmen für die Trajektorienplanung (teil)autonomer Kraftfahrzeuge zeugen von der Komplexität des auto matisierten Fahrens. Dabei besteht die Herausforderung betreffend die Bewegungsplanung in der Regel darin, eine komfortable und zudem kollisionsfreie Trajektorie basierend auf einem robusten Rechenmodell zu ermitteln, bei der statische und dynamische Objekte im Umfeld dieser Kraftfahrzeuge berücksichtigt werden. Zudem ist es wünschenswert, diese Trajektorie schnellstmöglich zu berechnen und online zu optimieren bzw. an das sich ständig verändernde Fahrzeugumfeld anzupassen, um dadurch Realzeit-Performance der

teil(autonomen) Systeme der Kraftfahrzeuge in einer sich dynamisch verändernden Umge bung sicherzustellen.

In der Vergangenheit wurden verschiedene Ansätze zur Trajektorienplanung entwickelt.

Dabei handelt es sich beispielsweise um Bewegungsplanungsalgorithmen oder um Techniken zur samplingbasierten Trajektorienplanung. Zur Berechnung und Optimierung der Trajektori- enplanung kommen im Rahmen dieser Ansätze beispielsweise (lokale) kontinuierliche oder (globale) diskrete Optimierungstechniken zu Einsatz.

Die diskreten Planungs- und Optimierungstechniken bieten die Möglichkeit einer angemesse nen Entscheidungsfindung, weisen jedoch auch den Nachteil auf, dass aufgrund einer Viel zahl von durchzuführenden Berechnungen ein großer Zeitaufwand entsteht, der Online- oder Realzeit-Berechnungen zum schnellen Reagieren auf eine aktuelle Fahrsituation verhindert.

Die lokalen kontinuierlichen Planungs- und Optimierungstechniken liefern in der Regel schnell optimierte Lösungen, müssen jedoch in geeigneter Weise initialisiert werden, um die kombi natorischen Aufgaben zu bearbeiten, die sich im dynamischen Fahrzeugumfeld ergeben.

In heutigen Kraftfahrzeugen bieten Fahrerassistenzsysteme (ADAS - advanced driver as- sistance Systems) eine Vielzahl von Überwachungs- und Flinweisfunktionen, um das Führen der Kraftfahrzeuge sicherer zu machen. Hierbei wird das Umfeld des Kraftfahrzeugs basie rend auf aus einem oder aus mehreren an dem Kraftfahrzeug befindlichen Umfeldsensor/en gewonnenen Umfelddaten im Hinblick auf den Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs überwacht.

Bekannte Fahrerassistenzsysteme ermitteln beispielsweise, ob sich das Kraftfahrzeug inner halb einer Fahrspur befindet und ob der Fahrer ungewollt zu einer Seite der Fahrspur abdrif tet oder im Begriff ist, diese zu verlassen. Diese Fahrerassistenzsysteme generieren aus den gewonnenen Umfelddaten ein„Abbild" der Straße und insbesondere der Fahrspur. Dabei werden Objekte erkannt und während des Fahrens verfolgt, wie zum Beispiel eine Bordstein kante, Fahrspurbegrenzungslinien, Fahrspurmarkierungen, Richtungspfeile, etc. Auch beweg liche Objekte wie andere Kraftfahrzeuge werden erkannt und während des Fahrens verfolgt (Tracking).

Weiterhin zählen sogenannte„Toter Winkel Überwacher" zu heutigen Fahrassistenzsyste men. Diese ermitteln, beispielsweise mittels Radar, Lidar, Video oder Ähnlichem, ob sich ein anderes Kraftfahrzeug, ein Verkehrsteilnehmer oder ein Objekt seitlich und/oder hinter dem Kraftfahrzeug befindet, sodass ein Spurwechsel oder ein Abbiegen des eigenen Kraftfahr zeugs zu einer Kollision mit diesem führen könnte.

Ferner wird in sogenannten ACC-Systemen (Adaptive Cruise Control) eine automatische Geschwindigkeitsregelung des Kraftfahrzeugs an die Geschwindigkeit eines vorausfahrenden Kraftfahrzeugs angepasst. Dabei soll immer ein bestimmter Abstand zu dem vorausfahren den Kraftfahrzeug eingehalten werden. Hierzu ermitteln derartige Systeme eine Bewegungs richtung und/oder eine Geschwindigkeit des vorausfahrenden Kraftfahrzeugs, um zu vermeiden, dass das Kraftfahrzeug den Weg des vorausfahrenden Kraftfahrzeugs so kreuzt, dass es zu einer kritischen Situation kommt. Dies betrifft einerseits Spurwechsel oder Abbie- gevorgänge und andererseits Auffahrunfälle.

In durch Personen geführten Kraftfahrzeugen bieten die Fahrerassistenzsysteme meist eine Hinweisfunktion, um den Fahrer vor einer kritischen Situation oder einem entsprechenden Manöver zu warnen, oder um dem Fahrer ein geeignetes Manöver für das Kraftfahrzeug vorzuschlagen. Gleichermaßen können die Fahrerassistenzsysteme auch in autonom gesteu- erten Kraftfahrzeugen eingesetzt werden, um der autonomen Steuerung die entsprechenden Umfelddaten bereitzustellen.

Zugrundeliegendes Problem

Im Straßenverkehr können Situationen auftreten, die von einem Fahrer oder einem

(teil Autonomen Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs ein Ausfuhren eines Fahrmanö vers verlangen. Beispielsweise kann bereits ein kurvenförmiger Fahrspurverlauf ein entspre chendes Fahrmanöver des Kraftfahrzeugs verlangen.

Die aktuelle Situation, in der sich das eigene Kraftfahrzeug befindet ist jedoch nicht konstant, sondern ändert sich in der Realität ständig. So können andere Verkehrsteilnehmer beispiels weise absichtlich oder unabsichtlich durch einen Unfall einen Spurwechsel oder eine Ge schwindigkeitsänderung vornehmen. Zudem ändert sich die aktuelle Fahrsituation des Kraftfahrzeugs bereits aufgrund des Fahrverhaltens und/oder des sich ändernden Fahrspur verlaufs. Auf solche Änderungen der aktuellen Situation angemessen und rechtzeitig zu reagieren, stellt sowohl für herkömmliche Fahrerassistenzsysteme als auch für menschliche Fahrer eine große Herausforderung dar. Herkömmliche Fahrerassistenzsysteme berechnen hierfür beispielsweise einen Bewegungspfad (Trajektorie), dem das Kraftfahrzeug in der aktuellen Fahrsituation folgen soll. Die komplexen und sich dynamisch verändernden Ver kehrssituationen und der heutzutage immer dichter werdende Verkehr schlagen sich dabei in einem steigenden Ressourcenverbrauch dieser herkömmlichen Fahrerassistenzsysteme nie der. Zudem sind bei herkömmlichen Fahrerassistenzsystemen der laufenden Optimierung einer berechneten Trajektorie Grenzen bezüglich der Ausführungsgeschwindigkeit gesetzt.

Es besteht daher die Aufgabe, ein Steuerungssystem und ein Steuerungsverfahren für ein Kraftfahrzeug bereitzustellen, die nach Maßgabe einer aktuellen Verkehrssituation, in der sich das Kraftfahrzeug befindet, in robuster Weise die Fahrsicherheit und den Fahrkomfort des Kraftfahrzeugs erhöhen. Dabei soll zudem die Rechenzeit gegenüber herkömmlichen Steue rungssystemen und -Verfahren verringert werden.

Voraeschlaaene Lösung

Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Steuerungssystem mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein Steuerungsverfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 11.

Bevorzugte Ausführungsformen werden aus den Unteransprüchen 2 bis 10 und 12 sowie der nachstehenden Beschreibung ersichtlich.

Ein Aspekt betrifft ein Steuerungssystem, das zum Einsatz in einem Kraftfahrzeug eingerich tet und bestimmt ist, basierend auf aus mindestens einem an dem Kraftfahrzeug angeordne ten Umfeldsensor/en gewonnenen Umfelddaten Fahrspuren, Fahrbahnbegrenzungen, Fahrbahnmarkierungen und/oder weitere Kraftfahrzeuge in einem Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug zu erkennen, wobei der mindestens eine Umfeldsensor dazu eingerichtet ist, einer elektronischen Steuerung des Steuerungssystems die den Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug wiedergebenden Umfelddaten bereit zustellen. Das Steuerungssystem ist wenigstens dazu eingerichtet und bestimmt, Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten zu ermitteln und basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsi tuation des Kraftfahrzeugs zumindest eine Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug zu ermitteln. Das Steuerungssystem ist weiterhin wenigstens dazu einge richtet und bestimmt, basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanö vers für das Kraftfahrzeug eine Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug zu bestimmen und aus der Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug eine Trajektorie für das Kraftfahrzeug zu ermitteln, der das Kraftfahrzeug in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll. Schließlich ist das Steuerungssystem wenigstens dazu eingerichtet und bestimmt, die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs und/oder die bereit gestellten Umfelddaten zu aktualisieren, und die Trajektorie für das Kraftfahrzeug anhand einer Zielfunktion und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs anzupassen.

Bei der Komponente des künftigen Fahrmanövers kann es sich um eine Lateralkom ponente des zukünftigen Fahrmanövers handeln. Zusätzlich kann es sich um eine Longitudi na Ikom po nente handeln. Die Komponente des künftigen Fahrmanövers kann auch aus einer Kombina tion der Lateral- und Longitudi na Ikomponenten bestehen.

Die Lateralkom ponente kann dabei beispielsweise ein Spurhalten, einen Spurwechsel nach links und/oder einen Spurwechsel nach rechts umfassen, jeweils ausgehend von einer aktuell befahrenen Fahrspur des Kraftfahrzeugs.

Die Longitudi na Ikom ponente kann beispielsweise eine Längsgeschwindigkeit und- oder eine Längsbeschleunigung des Kraftfahrzeugs umfassen. Alternativ oder zusätzlich kann die Lon gitudi na Ikom ponente Daten und/oder Steuersignale für eines oder für mehrere elektronische Steuerungssysteme des Kraftfahrzeugs umfassen, die in der Lage sind, eine adaptive Ge schwindigkeitsregelung (ACC) und/oder eine adaptive Fahrwerksregelung (DCC) und/oder eine Notbremsung nach Maßgabe entsprechender Ausgabesignale durchzuführen oder we nigstens einzuleiten.

Das Steuerungssystem kann dazu eingerichtet und bestimmt sein, für die Bestimmung der Mustertrajektorien eine Fahrmanövervorauswahl und/oder eine Fahrmanöverauswahl zu treffen und die Mustertrajektorien zusätzlich basierend auf der Fahrmanövervorauswahl und/oder der Fahrmanöverauswahl zu treffen.

Ein Beginn des weiteren Fahrtverlaufs kann zeitlich das Ende der aktuellen Fahrsituation kennzeichnen.

Das Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug anhand der Zielfunktion und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation kann fortlaufend, aber auch in bestimmten Intervallen erfolgen. Ein erneutes Anpassen kann dabei einer Reinitialisierung der Zielfunkti on bedürfen.

Das Steuerungssystem kann dazu eingerichtet und bestimmt sein, die Trajektorie aus der Mehrzahl Mustertrajektorien anhand einer Zielfunktion zu ermitteln, die gleich der Zielfunkti on zum Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug ist.

Dieselbe Zielfunktion kann beispielsweise auch beim Bestimmen der Mustertrajektorien zum Einsatz kommen.

So können Vergleichsmöglichkeiten bei der angesprochenen Reinitialisierung der Zielfunktion geschaffen werden.

Bei der Zielfunktion kann es sich beispielsweise um eine Kostenfunktion handeln.

Gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen beinhaltet die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs zumindest einen seitlichen Abstand des Kraftfahrzeugs zu dessen aktuell befahrener Fahrspur. In diesen Fällen kann das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt sein, die Komponente des künftigen Fahrmanövers basierend auf dem seitlichen Abstand des Kraftfahrzeugs zu dessen aktuell befahrener Fahrspur als Fahr spurhalten oder als Fahrspurwechsel zu bestimmen.

Dabei kann der seitliche Abstand beispielsweise bezüglich der Längsachse des Fahrzeugs gemessen werden. Der Fahrspurwechsel kann einen Fahrspurwechsel nach links und einen Fahrspurwechsel nach rechts umfassen. Das Fahrspurhalten kann ein Fahrspurhalten links, ein Fahrspurhalten Mitte und/oder ein Fahrspurhalten rechts umfassen.

Die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs kann weiterhin einen seitlichen Abstand eines oder mehrerer weiterer Kraftfahrzeuge (bzw. deren jeweiliger Längsachsen) zu deren aktuell befahrenen Fahrspuren im Umfeld des Kraftfahrzeugs beinhal ten.

Gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen kann die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs weiterhin einen Längsabstand des Kraftfahrzeugs entlang dessen aktuell befahrener Fahrspur zu einem weiteren Kraftfahrzeug beinhalten. In diesen Fällen kann das Steuerungssystem dazu eingerichtet und bestimmt sein, eine weitere Kom ponente des künftigen Fahrmanövers basierend auf der bestimmten Komponente des künfti gen Fahrmanövers und basierend auf dem Längsabstand des Kraftfahrzeugs zu dem weiteren Kraftfahrzeug zu bestimmen.

Alternativ oder zusätzlich kann die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs eine Relativgeschwindigkeit und/oder eine Relativbeschleunigung zwischen dem Kraftfahrzeug und dem weiteren Kraftfahrzeug beinhalten. Die Relativbeschleunigung kann dabei, muss aber nicht aus der Relativgeschwindigkeit durch das Steuerungssystem oder eine weitere elektronische Steuerung des Kraftfahrzeugs abgeleitet werden.

Bei der weiteren Komponente kann es sich um die vorstehend erwähnte Longitudinalkompo- nente handeln, die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht darauf beschränkt. Bei dem weiteren Kraftfahrzeug kann es sich um ein stehendes (parkendes) oder fahrendes Kraftfahrzeug handeln.

Gemäß bestimmten Ausführungsformen kann das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt sein, die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten in der Form von diskreten Sampling werten zu ermitteln.

Dabei kann das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt sein, eine Mehr zahl oder alle der diskreten Samplingwerte als Knoten und/oder Kanten eines Graphs zu ermitteln und aus den ermittelten Knoten und/oder Kanten einen verbundenen Graphen zu bestimmen. Auf diese Weise kann eine graphenbasierte Methode zum Ermitteln und zum Verarbeiten der diskreten Samplingwerte realisiert werden.

Dabei kann das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt sein, die Knoten und/oder Kanten des Graphen als Flaltepunkte für die Trajektorie zu wählen und die Trajek- torie für das Kraftfahrzeug mittels einer splinebasierten Interpolation zwischen den gewähl ten Flaltepunkten zu berechnen.

Gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen kann das Steuerungssystem ferner dazu einge richtet und bestimmt sein, die aktualisierte Information und/oder die aktualisierten Umfeld daten in der Form von kontinuierlichen Werten zu ermitteln.

Im Rahmen der dieser Offenbarung kann es sich bei den kontinuierlichen Werten beispiels weise um quasikontinuierliche Werte handeln, wobei jedem der Werte eine Messzeit zuge ordnet wird und die quasikontinuierlichen Werte gemäß der Messzeit geordnet sind. Aus Effizienzgründen können die kontinuierlichen Werte nur aus einem Teil der quasikontinuierli chen Werte, beispielsweise jedem zweiten oder jedem dritten quasikontinuierlichen Wert bestehen.

Dabei kann das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt sein, für das An passen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug die aktualisierte Information und/oder die aktu alisierten Umfelddaten in der Form von kontinuierlichen Werten mit der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs in der Form von diskreten Samp lingwerten zu kombinieren.

Auf diese Weise kann ein hybrider Planungsansatz für die Trajektorie realisiert werden, der diskrete und kontinuierliche Planungs- und Optimierungsmethoden kombiniert und somit inhärente Nachteile der einzelnen Planungs- und Optimierungsmethoden ausgleicht.

Dabei kann das Kombinieren der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraft fahrzeugs in der Form von diskreten Samplingwerten mit der aktualisierten Information und/oder mit den aktualisierten Umfelddaten in der Form von kontinuierlichen Werten zu mindest ein Initialisieren und/oder ein Reinitialisieren des Anpassens der Trajektorie für das Kraftfahrzeug anhand der Zielfunktion umfassen.

Alternativ oder zusätzlich kann das Kombinieren der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs in der Form von diskreten Sampling werten mit der aktuali- sierten Information und/oder mit den aktualisierten Umfelddaten in der Form von kontinuier lichen Werten ein Initialisieren und/oder Reinitialisieren des Ermittelns der kontinuierlichen Werte basierend auf der aktualisierten Information und/oder basierend auf den aktualisierten Umfelddaten umfassen.

Ein weiterer Aspekt betrifft ein Steuerungsverfahren, das in einem Kraftfahrzeug basierend auf aus mindestens einem an dem Kraftfahrzeug angeordneten Umfeldsensor/en gewonne nen Umfelddaten Fahrspuren, Fahrbahnbegrenzungen, Fahrbahnmarkierungen und/oder weitere Kraftfahrzeuge in einem Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahr zeug erkennt, wobei das Steuerungsverfahren insbesondere mittels eines vorstehend be schriebenen Steuerungssystems ausgeführt wird. Das Steuerungsverfahren umfasst die Schritte:

Ermitteln von Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten,

Ermitteln zumindest einer Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraft fahrzeug basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahr zeugs,

Bestimmen einer Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug,

Ermitteln einer Trajektorie für das Kraftfahrzeug, der das Kraftfahrzeug in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll, aus der Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug, Aktualisieren der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs und/oder der bereitgestellten Umfelddaten, und

Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug anhand einer Zielfunktion und basie rend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktuali sierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs.

Ein noch weiterer Aspekt betrifft ein Kraftfahrzeug, das ein vorstehend beschriebenes Steue rungssystem umfasst.

Gegenüber herkömmlichen Fahrerassistenzsystemen verbessert die hier vorgestellte Lösung ein korrektes Einschätzen und ein korrektes Erkennen der aktuellen Fahrsituation des Kraft fahrzeugs und weiterer Kraftfahrzeuge. Zudem wird ein in Realzeit ausführbarer Planungs und Optimierungsansatz für eine Trajektorie für das Kraftfahrzeug bereitgestellt, der durch die Verbindung von diskreten und kontinuierlichen Planungsansätzen eine robuste und schnelle Ermittlung einer bestmöglichen Trajektorie für ein zukünftiges Fahrmanöver des Kraftfahrzeugs ermöglicht.

Diese bestmögliche Trajektorie kann also als angemessene Reaktion auf die aktuelle Ver kehrssituation bestimmt werden, in der sich das Kraftfahrzeug befindet. Die mittels des mindestens einen Umfeldsensors gewonnenen Umfelddaten ändern sich dabei gemäß der realen Verkehrs- und Fahrsituation ständig und können zyklisch aktualisiert werden.

Wird die Trajektorie für ein zukünftiges Fahrmanöver des eigenen Kraftfahrzeugs eingesetzt, erhöht dies den Fahrkomfort und die Fahrsicherheit des Kraftfahrzeugs, indem die Fahrdy- namik des Kraftfahrzeugs und das sich dynamisch ändernde Umfeld beim Anpassen der Trajektorie berücksichtigt werden.

Es ist für den Fachmann ersichtlich, dass die zuvor beschriebenen Aspekte und Merkmale beliebig in einem Steuerungssystem und/oder einem Steuerungsverfahren kombiniert wer den können. Zwar wurden einige der voranstehend beschriebenen Merkmale in Bezug auf ein Steuerungssystem beschrieben, jedoch versteht sich, dass diese Merkmale auch auf ein Steuerungsverfahren zutreffen können. Genauso können die voranstehend in Bezug auf ein Steuerungsverfahren beschriebenen Merkmale in entsprechender Weise auf ein Steuerungs system zutreffen.

Kurzbesch reibuna der Zeichnung

Weitere Ziele, Merkmale, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich aus der nach folgenden Beschreibung von nicht einschränkend zu verstehenden Ausführungsbeispielen mit Bezug auf die zugehörigen Zeichnungen. Dabei zeigen alle beschriebenen und/oder bildlich dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination den hier offenbarten Gegen stand. Die Abmessungen und Proportionen der in den Figuren gezeigten Komponenten sind hierbei nicht maßstäblich. Gleiche oder gleichwirkende Komponenten sind mit denselben Bezugszeichen versehen.

Figur 1 zeigt schematisch ein Kraftfahrzeug mit einem Steuerungssystem und mindes tens einem Umfeldsensor gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen.

Figur 2 stellt schematisch einen diskreten Planungs- und Optimierungsansatz einem kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansatz gegenüber.

Figur 3 zeigt schematisch die Architektur eines hybriden Ansatzes zum Planen und

Anpassen einer Trajektorie für das Kraftfahrzeug gemäß bestimmten Ausfüh rungsbeispielen.

Figur 4 zeigt schematisch Diagramme für die Bestimmung einer lateralen Manöver komponente (links) und für die Bestimmung einer longitudinalen Manöver komponente (rechts) gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen.

Figur 5 zeigt schematisch ein Diagramm für ein Anpassen der ausgewählten Trajekto rie für das Kraftfahrzeug gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen.

Figur 6 kennzeichnet schematisch den Zusammenhang der in der Figur 2 gezeigten

Planungsansätze im Rahmen eines hybriden Ansatzes zum Planen und Anpas sen einer Trajektorie für das Kraftfahrzeug gemäß bestimmten Ausführungs beispielen.

Figur 7 zeigt schematisch Mustertrajektorien und eine ausgewählte Trajektorie für das

Kraftfahrzeug gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen. Figur 8 zeigt schematisch ein Ablaufdiagramm eines Steuerungsverfahrens gemäß bestimmten Ausführungsbeispielen.

Detaillierte Beschreibung der Zeichnungen

Im Rahmen der folgenden Offenbarung werden bestimmte Aspekte vorrangig mit Bezug auf das Steuerungssystem beschrieben. Diese Aspekte sind jedoch selbstverständlich auch im Rahmen des offenbarten Steuerungsverfahrens gültig, das beispielsweise von einer zentralen Steuervorrichtung (ECU) eines Kraftfahrzeugs ausgeführt werden kann. Dies kann unter Vornahme geeigneter Schreib- und Lesezugriffe auf einen dem Kraftfahrzeug zugeordneten Speicher erfolgen. Das Steuerungsverfahren kann innerhalb des Kraftfahrzeugs sowohl in Hardware als auch Software als auch einer Kombination aus Hardware und Software imple mentiert werden. Dazu zählen auch digitale Signalprozessoren, anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise, Field Programmable Gate Arrays sowie weitere geeignete Schalt- und Rechenkomponenten.

Figur 1 zeigt schematisch ein Kraftfahrzeug 12, das ein Steuerungssystem 10 umfasst. Das Steuerungssystem 10 ist mit mindestens einem an dem Kraftfahrzeug 12 befindlichen Um feldsensor 14, 16, 18 gekoppelt, um von dem mindestens einen Sensor 14, 16, 18 Umfeldda ten zu erhalten. Das Steuerungssystem 10 kann eine elektronische Steuerung ECU

(Electronic Control Unit; in der Figur nicht dargestellt) umfassen. Beispielsweise kann das vorliegende Steuerungssystem 10 mithilfe der ECU und/oder weiterer elektronischer Steue rungssysteme zumindest dazu eingerichtet und bestimmt sein, eine Trajektorie für das Kraft fahrzeug 12 zu ermitteln, der das Kraftfahrzeug 12 im weiteren Fahrtverlauf folgen soll. Dazu empfängt die ECU beispielsweise Signale von den Umfeldsensoren 14, 16, 18, verarbeitet diese Signale und die zugehörigen Umfelddaten und erzeugt entsprechende Steuerungs und/oder Ausgabesignale.

In der Figur 1 sind drei Umfeldsensoren 14, 16, 18 dargestellt, die entsprechende Signale an das Steuerungssystem 10 oder die elektronische Steuerung ECU senden. Insbesondere ist an dem Kraftfahrzeug 12 mindestens ein in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12 nach vorne gerichteter Umfeldsensor 14 angeordnet, der einen Bereich 22 vor dem Kraftfahrzeug 12 erfasst. Dieser mindestens eine Umfeldsensor 14 kann beispielsweise im Bereich einer vorde ren Stoßstange, einer vorderen Lampe und/oder eines vorderen Kühlergrills des Kraftfahr zeugs 12 angeordnet sein. Dadurch erfasst der Umfeldsensor 14 einen Bereich 22 direkt vor dem Kraftfahrzeug 12.

Mindestens ein zusätzlicher oder alternativer, ebenfalls in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12 nach vorne gerichteter Umfeldsensor 16 ist im Bereich einer Frontscheibe des Kraftfahr zeugs 12 dargestellt. Beispielsweise kann dieser Umfeldsensor 16 zwischen einem Inneren Rückspiegel des Kraftfahrzeugs 12 und dessen Frontscheibe angeordnet sein. Ein solcher Umfeldsensor 16 erfasst einen Bereich 24 vor dem Kraftfahrzeug 12, wobei je nach Gestalt des Kraftfahrzeugs 12 ein Bereich 24 direkt vor dem Kraftfahrzeug 12 aufgrund des vorderen Abschnitts (bzw. dessen Geometrie) des Kraftfahrzeugs 12 nicht erfasst werden kann. Ferner kann mindestens ein Umfeldsensor 18 seitlich und/oder am Heck des Kraftfahrzeugs 12 angeordnet sein. Dieser optionale Umfeldsensor 18 erfasst einen Bereich 26, der seitlich und/oder in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12 hinter dem Kraftfahrzeug 12 liegt. Bei spielsweise können die Daten oder Signale dieses mindestens einen Umfeldsensors 18 zur Verifizierung von durch die anderen Umfeldsensoren 14, 16 erfassten Informationen und/oder zur Bestimmung einer Krümmung einer durch das Kraftfahrzeug 12 befahrenen Fahrspur verwendet werden.

Der mindestens eine Umfeldsensor 14, 16, 18 kann beliebig implementiert sein und eine Frontkamera, eine Heckkamera, eine Seitenkamera, einen Radar-Sensor, einen Lidar-Sensor, einen Ultraschall-Sensor und/oder einen Inertialsensor umfassen. Beispielsweise kann der Umfeldsensor 14 in Form einer Frontkamera, eines Radar-, Lidar-, oder Ultraschall-Sensors verwirklicht sein. Für den höher gelegenen Umfeldsensor 16 eignet sich insbesondere eine Frontkamera, während der im Heck des Kraftfahrzeugs 12 angeordnete Umfeldsensor 18 in Form einer Heckkamera, eines Radar-, Lidar-, oder Ultraschall-Sensors implementiert sein kann.

Die elektronische Steuerung ECU verarbeitet die aus dem/den an dem Kraftfahrzeug 12 befindlichen Umfeldsensor/en 14, 16, 18 gewonnenen Umfelddaten, um Informationen bezüglich die statische Umgebung (unbewegliche Umfeldobjekte wie beispielsweise Fahr bahnbegrenzungen, Fahrspurmarkierungen, stehende Hindernisse) sowie die dynamische Umgebung (bewegliche Umfeldobjekte wie beispielsweise andere fahrende Kraftfahrzeuge oder Verkehrsteilnehmer) des Kraftfahrzeugs 12 zu erhalten.

So werden von der elektronischen Steuerung die aus dem/den an dem Kraftfahrzeug 12 befindlichen Umfeldsensor/en 14, 16, 18 gewonnenen Umfelddaten verarbeitet, um eine durch das Kraftfahrzeug 12 befahrene Fahrspur mit einer ersten und einer zweiten seitlichen Fahrspurbegrenzung vor dem Kraftfahrzeug 12 zu erfassen. Zusätzlich verarbeitet die elekt ronische Steuerung ECU die aus dem/den an dem Kraftfahrzeug 12 befindlichen Umfeld sensor/en 14, 16, 18 gewonnen Umfelddaten, um eine durch einen weiteren

Verkehrsteilnehmer wie beispielsweise ein anderes Kraftfahrzeug belegte Fahrspur (die benachbart zu der vom eigenen Fahrzeug befahrenen Fahrspur liegt, wobei benachbart bedeutet, dass auch eine oder mehrere weitere Fahrspuren zwischen den benachbarten Fahrspuren liegen können) sowie deren seitliche Fahrspurbegrenzungen vor dem Kraftfahr zeug 12 zu erfassen. Das andere Kraftfahrzeug bzw. der weitere Verkehrsteilnehmer können dabei entweder stehen oder sich in oder entgegen der Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12 bewegen.

Dazu stellen die Umfeld Sensoren 14, 16, 18 der elektronischen Steuerung ECU die den Be reich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Fahrzeug wiedergebenden Umfelddaten bereit. Hierfür ist das Steuerungssystem 10 über mindestens einen Datenkanal oder Bus (in Fig. 1 gestrichelt dargestellt) mit dem mindestens einen Umfeldsensor 14, 16, 18 verbunden. Der Datenkanal oder Bus kann mittels Kabel oder kabellos hergestellt realisiert sein.

Alternativ oder zusätzlich kann das Steuerungssystem 10 oder dessen elektronische Steue rung ECU auch Daten von einem oder mehreren anderen Assistenzsystemen 20 (in der Folge auch Fahrerassistenzsystem 20 genannt) oder einer anderen Steuerung 20 des Kraftfahr zeugs 12 erhalten, die die befahrenen Fahrspuren des eigenen Kraftfahrzeugs 12 und weite rer Verkehrsteilnehmer mit deren seitlichen Fahrspurbegrenzungen angeben, oder sich daraus ableiten lassen. Somit können bereits durch andere Systeme ermittelte Daten und Informationen durch das Steuerungssystem 10 verwendet werden.

Ferner ermittelt das Steuersystem 10 oder dessen elektronische Steuerung ECU eine Fahrsi tuation mit den Umfeldsensoren, d.h. auf Basis der mithilfe des mindestens einen Umfeld sensors 14, 16, 18 gewonnenen Umfelddaten. Auch hier kann alternativ oder zusätzlich ein bereits vorhandenes Fahrerassistenzsystem 20 oder eine elektronische Steuerung 20 Daten und/oder Informationen liefern, die eine Fahrsituation definieren, oder aus denen sich eine Fahrsituation schnell ableiten lässt. Abhängig von der ermittelten Fahrsituation wird an schließend zumindest eine mögliche Trajektorie bestimmt, der das Kraftfahrzeug 12 im wei teren Fahrtverlauf folgen soll. Diese Trajektorie wird im Wesentlichen in Realzeit an

Veränderungen der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 angepasst, mit anderen Worten wird die Trajektorie optimiert.

Das Fahrerassistenzsystem 20 oder die elektronische Steuerung 20 können weiter dazu eingerichtet und bestimmt sein, das Kraftfahrzeug teil(autonom) zu steuern. Das Steue rungssystem 10 ist in diesem Fall dazu eingerichtet und bestimmt, Daten zum autonomen Fahren an das Fahrerassistenzsystem 20 oder die elektronische Steuerung 20 auszugeben. Insbesondere kann das Steuerungssystem 10 (oder dessen ECU) Daten, die einen Verlauf der bestimmten Trajektorie und/oder der angepassten Trajektorie angeben, der das Kraft fahrzeug 12 im weiteren Verlauf (der beispielsweise sofort nach dem Anpassen oder mit Beendigung der aktuellen Fahrsituation beginnt) folgen soll, an die Komponente 20 ausge ben. Die Daten können ebenfalls über einen Datenkanal oder Bus kabelgebunden oder kabel los übertragen werden.

Der im Rahmen dieser Offenbarung vorgestellte Ansatz zum Planen und Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12 in Realzeit basiert auf einer Kombination aus diskreten (Sampling-)Werten und kontinuierlichen Werten (oder zumindest quasikontinuierlichen Wer ten) der dem Steuerungssystem 10 bereitgestellten Umfelddaten. Figur 2 stellt Ansätze zur Trajektorienplanung und-Optimierung anhand von diskreten Werten (obere Darstellung) und kontinuierlichen Werten (untere Darstellung) gegenüber, wie sie bei bestimmten Ausfüh rungsbeispielen Verwendung finden.

In der oberen Abbildung in Figur 2 ist das Kraftfahrzeug 12 auf einer rechten Fahrspur einer zweispurigen Fahrbahn 36 dargestellt. Die rechte Fahrspur wird durch eine rechte Fahrspur markierung 32 und durch eine linke Fahrspurmarkierung 32 begrenzt. Die Fahrspurmarkie rung 32 stellt gleichzeitig die rechte Fahrspurmarkierung einer linken Fahrspur der Fahrbahn 30 dar, die ihrerseits auf der linken Seite durch eine linke Fahrspurmarkierung 34 begrenzt wird. Bei der Fahrspurmarkierung 32 kann, muss es sich aber nicht um eine virtuelle Mittelli nie der Fahrbahn 36 handeln. Alternativ kann die Fahrspurmarkierung 32 auch tatsächlich auf der Fahrbahn 36 vorhanden sein. Im Abstand vor dem Kraftfahrzeug 12 befindet sich ein anderes (weiteres) Kraftfahrzeug 28 auf der rechten Fahrspur der Fahrbahn 36. Das andere Kraftfahrzeug 28 kann in diesem Beispiel stehen oder sich ebenfalls in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12 bewegen. Beispielsweise kann das Kraftfahrzeug 12 dem anderen Kraft fahrzeug 28 basierend auf einer Geschwindigkeitsregelung mit konstant zu haltenden Ab stand hinterherfahren (Folgefahrt). Dazu kann beispielsweise das Fahrerassistenzsystem 20 die entsprechenden Daten ausgeben.

Für die Folgefahrt des Kraftfahrzeugs 12 in der oberen Darstellung der Figur 2 erfasst das Steuerungssystem 10 des Kraftfahrzeugs 12 mittels des mindestens einen Umfeldsensors 14, 16, 18 das andere Kraftfahrzeug 28 und ermittelt fahrtbezogene Informationen des anderen Kraftfahrzeugs 28. Im Rahmen dieser Offenbarung können diese fahrtbezogenen Informatio nen des anderen Kraftfahrzeugs 28 von Information(en) bezüglich einer aktuellen Fahrsitua tion des Kraftfahrzeugs 12 umfasst sein. Die Information(en) bezüglich der aktuellen

Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 umfasst weiterhin beispielsweise eine aktuelle Ge schwindigkeit und/oder eine aktuelle Beschleunigung und/oder einen aktuellen Ruck des Kraftfahrzeugs 12, die dem Steuerungssystem 10 in geeigneter Weise von weiteren Steue rungssystemen oder der ECU des Kraftfahrzeugs 12 zur Verfügung gestellt werden. Bei der aktuellen Geschwindigkeit kann es sich um eine laterale und/oder eine longitudinale Ge schwindigkeit handeln. Auch bei der aktuellen Beschleunigung kann es sich um eine laterale und/oder um eine longitudinale Beschleunigung handeln. Schließlich kann es sich auch bei dem Ruck um einen lateralen und/oder longitudinalen Ruck handeln.

Weiterhin können die Informationen bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 einen Abstand zwischen dem Kraftfahrzeug 12 und dem Kraftfahrzeug 28 und/oder eine Relativgeschwindigkeit zwischen dem Kraftfahrzeug 12 und dem Kraftfahrzeug 28 und/oder eine Relativbeschleunigung zwischen dem Kraftfahrzeug 12 und dem Kraftfahrzeug 28 bein halten. Bei dem Abstand, der Relativgeschwindigkeit und der Relativbeschleunigung kann es sich wiederum um laterale und/oder longitudinale Abstände, Relativgeschwindigkeiten und/oder Relativbeschleunigungen handeln. Um diese zu ermitteln, kann das Steuerungssys tem 10 beispielsweise anhand der von dem mindestens einen Umfeldsensor 14, 16,18 be reitgestellten Umfelddaten laterale und longitudinale Abstände zum anderen Kraftfahrzeug 28 sowie laterale und longitudinale Geschwindigkeiten und Beschleunigungen des anderen Kraftfahrzeugs 28 bestimmen und diese mit den lateralen und longitudinalen Geschwindig keiten des Kraftfahrzeugs 12 ins Verhältnis setzen.

In der oberen Abbildung in Figur 2 werden vom Steuerungssystem 10 diskrete Werte (durch schwarze Quadrate angedeutet) aus den von dem mindestens einen Umfeldsensor 14, 16,

18 bereitgestellten Umfelddaten ermittelt. Das Steuerungssystem 10 ermittelt aus diesen diskreten Werten (in der Folge auch Samplingwerte genannt) die in der oberen Darstellung der Figur 2 gezeigten Trajektorien (die Kurven, die jeweils an der Front des Kraftfahrzeugs 12 beginnen und entweder dem aktuellen Fahrspurverlauf folgen oder einen Spurwechsel nach links oder rechts andeuten) und wählt eine bestmögliche Trajektorie 38 aus diesen Trajektorien aus. Es handelt sich dabei also um einen diskreten (samplingbasierten) Pla- nungs- und Optimierungsansatz. Die Auswahl erfolgt dabei, beispielsweise anhand einer Zielfunktion, unter anderem basie rend auf Vorgaben für den Fahrkomfort und Sicherheit des Fahrers des Kraftfahrzeugs 12. So wird im Beispiel in der oberen Darstellung aus Figur 2 die Trajektorie 38 ausgewählt, das das andere Kraftfahrzeug 28 beispielsweise in der aktuellen Fahrsituation eine geringe Ge schwindigkeit als das Kraftfahrzeug 12 aufweist und somit überholt werden muss. Da rechts von der Fahrspurmarkierung keine weitere Fahrspur der Fahrbahn 36 vorhanden ist, muss das Kraftfahrzeug 12 zum Überholen auf die linke Fahrspur der Fahrbahn 36 ausscheren. Damit dies in komfortabler Weise für den Fahrer des Kraftfahrzeugs 12 geschieht und gleich zeitig eine Kollision vermieden wird, wird hier die Trajektorie 38 gewählt; diese erfordert kein ruckartiges Fahrmanöver (den Spurwechsel nach links) und lässt genügend Sicherheitsab stand zum vorausfahrenden Kraftfahrzeug 28 beim Überholen, was das Risiko eines Auffahr unfalls zumindest minimiert.

Für hohe Dimensionen des Zustandsraumes kann das Auffinden einer in der aktuellen Fahrsi tuation bestmöglichen Lösung zu ineffizient hohen Rechenzeiten der dafür eingesetzten Steuerungssysteme führen. Deshalb kann es notwendig sein, einen Kompromiss zwischen dem Auffinden der in der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 (global) bestmögli chen Lösung und der dafür verwandten Rechenzeit zu finden, da eine wachsende Anzahl von diskreten Samplingwerten wie auch eine wachsende Anzahl von zu bestimmenden Muster- trajektorien und schließlich die Auswahl der bestmöglichen Trajektorie aus diesen Muster- trajektorien die notwendige Rechenzeit erhöht. Auf der anderen Seite besteht die Gefahr, dass in herkömmlichen Steuerungssystemen zu geringe Ressourcen vorhanden sind, um ein derartiges Datenvolumen überhaupt oder zumindest in effizienter Weise zu verarbeiten. Weiterhin können die Berücksichtigung des dynamischen Fahrzeugumfeldes und das Mitein- beziehen einer zeitlichen Komponente den Rechenaufwand und somit die Rechenzeit erhö hen.

Um in dieser Hinsicht schnellere Lösungen zu erhalten, können beispielsweise kontinuierliche Planungs- bzw. Optimierungsansätze verwendet werden. Ein Schema eines solchen Ansatzes ist in der unteren Darstellung in Figur 2 gezeigt. Dabei wird im vorliegenden Beispiel die wie mit Bezug auf die obere Darstellung der Figur 2 ermittelte Trajektorie 38 optimiert bzw. angepasst. Die Trajektorie 38 wird also in der unteren Darstellung der Figur 2 weiter anhand des gewünschten Fahrkomforts und der notwendigen Fahrsicherheit für die aktuelle Fahrsi tuation verbessert. Dabei stellt jeder der auf der Trajektorie 38 gelegenen schwarzen Punkte einen (quasi)kontinuierlichen Wert dieser Trajektorie 38 dar und kann vom Steuerungssys tem 10 nach Auswahl der Trajektorie 38 derart in lateraler (normal zur Fahrbahn 36) und/oder longitudinaler (entlang der Fahrbahn 36) Richtung angepasst werden, dass ein noch sanfterer und sichererer Überholvorgang des weiteren Kraftfahrzeugs 28 durch das Kraftfahrzeug 12 realisierbar ist. Der letzte quasikontinuierliche Wert fällt in diesem Beispiel mit dem schwarzen Quadrat aus der oberen Darstellung aus Figur 2, welches das Ende der Trajektorie 38 kennzeichnet, zusammen. Die weißen Punkte mit schwarzer Umkreisung in den oberen und unteren Darstellungen der Figur 2 kennzeichnen jeweils den Ausgangspunkt (direkt an der Front des Kraftfahrzeugs 12 befindlich) für die zu bestimmende und anzupas sende Trajektorie in lateraler und longitudinaler Richtung auf der Fahrbahn 36. Bei der Ver- Wendung kontinuierlicher Planungs- und Optimierungsansätze gehen zwar keine Informatio nen aufgrund von Diskretisierung verloren, allerdings handelt es sich in der Regel um lokale Planungs- und Optimierungsansätze, die einer geeigneten Initialisierung und in der Folge auch einer geeigneten Reinitialisierung bedürfen. Beispielsweise kann der vorstehend mit Bezug auf die untere Darstellung der Figur 2 erwähnte Ausgangspunkt einen Initialisierungs oder Reinitialiserungspunkt des kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansatzes dar stellen. Zusätzlich konvergieren diese Ansätze im Bereich Initialisierungs- und/oder Reinitiali- sierungspunktes gegen lokale Minima. Eine unzureichende, nicht genügend robuste

Initialisierung bzw. Reinitialisierung kann also wiederum zu einem erhöhten Rechenaufwand führen.

Im Rahmen der vorliegenden Offenbarung ist das Steuerungssystem 10 dazu eingerichtet und bestimmt, für die Planung- und Optimierung der Trajektorie, der das Kraftfahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll, den vorstehend vorgestellten diskreten Planungs und Optimierungsansatz mit dem vorstehend vorgestellten kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansatz zu verbinden. Mit anderen Worten wird vom Steuerungssystem 10 ein hybrider Planungs- und Optimierungsansatz verwendet, um die bestmögliche Trajektorie für den künftigen Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs 12 zu ermitteln und zumindest im Wesentli chen in Realzeit (online) an die aktuelle Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 anzupassen. Die einzelnen zu kombinierenden diskreten bzw. kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsan sätze sind dabei nicht auf die vorstehend mit Bezug auf Figur 2 beschriebenen Beispiele beschränkt. Vielmehr ist das Steuerungssystem 10 dazu eingerichtet und bestimmt, sämtli che geeignete diskrete Planungs- und Optimierungsansätze mit sämtlichen geeigneten konti nuierlichen Planungs- und Optimierungsansätzen zu kombinieren. Dazu zählen unter anderem Entscheidungsbäume bzw. Random Forests, Methoden der deterministischen Dis kretisierung und/oder (kontinuierliche) splinebasierte Interpolation mittels kubischer Polyno me und/oder mittels Polynomen vierter oder fünfter oder höherer Ordnung, wobei diese Aufzählung nicht als abschließend zu verstehen ist.

Einen Überblick über den im Rahmen dieser Offenbarung vorgestellten, auf einer Kombinati on aus kontinuierlichen Werten und diskreten Werten der dem Steuerungssystem 10 bereit gestellten Umfelddaten basierenden Ansatz, um die Trajektorie oder mehrere Trajektorien zu planen und die bestmögliche Trajektorie der geplanten Trajektorien führ den weiteren Fahrt verlauf des Kraftfahrzeugs 12 zu bestimmen, der insbesondere dem hier vorgestellten Steue rungssystem 10 und dem Steuerungsverfahren zugrunde liegt, verschafft Figur 3. Daraus wird ersichtlich, dass zunächst vom Steuerungssystem 10 auf einer Entscheidungsebene eine Manövervorauswahl getroffen wird. Diese Manövervorauswahl kann beispielsweise basierend auf den dem Steuerungssystem 10 bereitgestellten Umfelddaten vorgenommen werden. Im Rahmen der Beschreibung der Architektur des vom Steuerungssystem 10 eingesetzten Pla nungs- und Optimierungsansatzes wird zusätzlich an geeigneter Stelle auf die Figuren 4 und 5 verwiesen.

Ergibt sich beispielsweise bei der Analyse der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 durch das Steuerungssystem 10, dass ein Überholvorgang eingeleitet werden muss, weil ein vor dem Kraftfahrzeug 12 fahrendes anderes Kraftfahrzeug stark abbremst, kann die Manö- vervorauswahl in einem Spurwechsel bestehen. Generell können in einer Menge aus Basis manövern, unter denen die Manövervorauswahl getroffen wird, zumindest die Manöver Spurwechsel und Spurhalten enthalten sein.

Einen Überblick, wie die Manövervorauswahl (dies gilt gleichermaßen für die später erfolgen de Manöverauswahl) im Rahmen der vorliegenden Offenbarung erfolgen kann, verschafft Figur 4. Gemäß diesem Beispiel wird zunächst basierend auf den dem Steuerungssystem 10 durch den mindestens einen Umfelddsensor 14, 16, 18 bereitgestellten Umfelddaten ein laterales Manöver (auch laterale Manöverkomponente genannt) ausgewählt. Dabei wird sowohl das statische als auch das dynamischen Umfeld des Kraftfahrzeugs 12 beachtet. Alternativ können auch lediglich das statische oder das dynamische Fahrzeugumfeld Beach tung finden. Beim vorstehend erwähnten Überholmanöver des Kraftfahrzeugs 12 würde die Entscheidung hier aufgrund des stark abbremsenden anderen Kraftfahrzeugs 28 (vgl. Figur 4) das laterale Manöver Spurwechsel liefern. Da aufgrund der zweispurigen Fahrbahn 36 lediglich ein Überholvorgang möglich ist, bei dem das Kraftfahrzeug 12 das andere Kraftfahr zeug 28 auf der linken Fahrspur der Fahrbahn 36 überholt, wird in einer tieferen Entschei dungsebene vom Steuerungssystem 10 der Spurwechsel nach links ausgewählt. Eine weitere in der linken Darstellung aus Figur 4 gezeigt Alternative stellt ein Spurhalten dar, das in einem anderen Szenario als dem vorstehend beschriebenen zum Einsatz kommen kann, beispielsweise bei einer abstandsgeregelten Folgefahrt des Kraftfahrzeugs 12 hinter dem Kraftfahrzeug 28. Das Spurhalten kann weiterhin in Spurhalten links, Spurhalten Mitte und Spurhalten rechts eingeteilt sein (in der Figur 4 nicht gezeigt), um beispielsweise ein späte res Fahrmanöver für das Kraftfahrzeug 12 vorzubereiten. Die vorliegende Offenbarung ist allerdings nicht auf die vorstehend beschriebenen lateralen Manöverklassen beschränkt. Alternativ können mehr oder weniger oder andere Manöver definiert sein, aus denen das Manöver oder die Manöverkomponente vorausgewählt werden. Dasselbe kann für die später zu treffende Manöverauswahl gelten.

Basierend auf der ermittelten lateralen Manöverkomponente wird dann im vorliegenden Beispiel ein longitudinales Manöver bzw. eine longitudinale Manöverkomponente ermittelt. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht darauf beschränkt. So können die laterale und die longitudinale Manöverkomponente alternativ auch unabhängig voneinander durch das Steuerungssystem 10 bestimmt werden. Im vorliegenden Fall wird allerdings, wie in der rechten Darstellung aus Figur 4 ersichtlich, die laterale Manöverkomponente sowie wiederum das statische und/oder das dynamische Umfeld durch das Steuerungssystem 10 verwendet, um die laterale Manöverkomponente zu ermitteln. Die laterale Manöverkomponente kann beispielsweise in Form einer bestimmten absoluten aber auch relativen Abstands-, Ge- schwindigkeits- und/oder Beschleunigungsvorgabe in Verbindung mit bestimmten Punkten entlang der aktuell vom Kraftfahrzeug 12 befahrenen Fahrbahn bestehen, durch die die zu erzeugende Trajektorie verlaufen soll. Diese Vorgaben können dann mithilfe beispielsweise mithilfe des Fahrerassistenzsystems 20 und/oder der weiteren elektronischen Steuerung 20 des Kraftfahrzeugs 12 umgesetzt werden. Zu diesem Zweck kann das Fahrerassistenzsystem 20 eine adaptiven Geschwindigkeitsregelassistenten und/oder einen adaptiven Fahrwerksre gelungsassistenten und/oder einen Notbremsassistenten kennzeichnen oder umfassen. Wie aus Figur 3 ersichtlich, wird die Manövervorauswahl bzw. werden die entsprechenden Daten (also Daten, die das ausgewählte Manöver kennzeichnen) als Manöverhypothese an eine Trajektorienplanungsebene des Steuerungssystems 10 übergeben. Dort werden diese Daten von einem Planungsmodul (in der Figur 3 als samplingbasierter Trajektorienplaner bezeichnet) gelesen bzw. erfasst. Hiermit beginnt die Planung der Trajektorien, aus denen später eine Trajektorie für den weiteren Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs 12 ausgewählt wird. Mit anderen Worten wird durch den samplingbasierten Trajektorienplaner ein vorstehend mit Bezug auf die obere Darstellung der Figur 2 beschriebener diskreter Planungsansatz für Trajektorienkandidaten (auch Mustertrajektorien genannt) realisiert.

Der samplingbasierte Trajektorienplaner erzeugt zunächst diskrete Samplingzustände, die sich aus diskreten longitudinalen (in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12) Werten und diskre ten lateralen (quer zur Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 12) Werten zusammensetzt. Mit anderen Worten werden in dieser Planungsphase durch den samplingbasierten Trajektorien planer des Steuerungssystems 10 laterale und longitudinale Zustände gesetzt, die dann bei der Trajektorienerzeugung Verwendung finden. Diese lateralen und longitudinalen Zustände können, müssen jedoch nicht den mit Bezug auf Figur 4 beschriebenen lateralen bzw. lon gitudinalen Manöverkomponenten entsprechen.

Auch die Trajektorienverarbeitung findet gleichermaßen in der Trajektorienplanungsebene statt. Hier werden die diskreten lateralen und longitudinalen Zustände oder die lateralen und longitudinalen Manöverkomponenten bzw. eine Kombination aus diesen lateralen und lon gitudinalen Zuständen oder Manöverkomponenten beispielsweise als Flaltepunkte einer oder mehrere Mustertrajektorien verwendet, die im Rahmen der Trajektorienerzeugung in Figur 3 generiert werden. Für einen Flaltepunkt einer Mustertrajektorie kann das Steuerungssystem 10 dazu beispielsweise einen lateralen und einen longitudinalen Zustand kombinieren, die jeweils dieselbe Zeitinstanz aufweisen, also zu einem bestimmten künftigen Zeitpunkt einen Punkt in lateraler und longitudinaler Richtung auf der aktuell befahrenen Fahrbahn des Kraft fahrzeugs 12 kennzeichnen, durch die die zu erzeugende Mustertrajektorie verlaufen soll.

Optional und deshalb mit einem gepunkteten Rechteck in Figur 3 angedeutet kann - veran lasst durch das Steuerungssystem 10 - bereits ein verkürztes Optimieren (voraboptimieren) bzw. ein Anpassen einer oder mehrerer der erzeugten Mustertrajektorien erfolgen. Dies kann mittels des nachstehend beschriebenen Optimierungsansatzes oder mit einem anderen ge eigneten Optimierungsansatz erfolgen.

Schließlich wird aus den erzeugten Mustertrajektorien im Rahmen der in Figur 3 gezeigten Trajektorienauswahl die bestmögliche Trajektorie für die aktuelle Fahrsituation bzw. den künftigen Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs 12 ausgewählt. Diese Auswahl wird im vorliegen den Beispiel mittels einer Zielfunktion durchgeführt, die einer Kostenfunktion entsprechen kann. Dieselbe Zielfunktion kann auch schon bei der Bestimmung der Mustertrajektorien Verwendung finden. Da diese Auswahl bislang lediglich auf der Manöverhypothese beruht, werden sämtliche durch den samplingbasierten Trajektorienplaner erzeugte Daten und / oder Trajektorien an ein Modul in der Entscheidungsebene zurückgeführt (siehe den gestrichelten Pfeil in Figur 3, der zur„Manöverauswahl" hin führt). In die Zielfunktion fließen beispielsweise Zielzustände ein, die das dynamische und das stati sche Umfeld des Kraftfahrzeugs 12 in der aktuellen Fahrsituation sowie den Fahrkomfort und die Ausführbarkeit der Mustertrajektorien und/oder der daraus ausgewählten Trajektorie betreffen. Einer oder mehrere Zielzustände können dabei beispielsweise ein Punkt auf der aktuellen Fahrbahn (auch auf einer benachbarten Fahrspur) des Kraftfahrzeugs 12 in latera ler und/oder in longitudinaler Richtung, gegebenenfalls gepaart mit einer oder mehreren Zeitinstanzen sein.

Zusätzlich werden, wie aus Figur 3 ersichtlich, einem Modul zur Trajektorienoptimierung des Steuerungssystems 10 sämtliche durch den samplingbasierten Trajektorienplaner aufgrund der Manöverhypothese erzeugte Daten, also sämtliche Samplingwerte sowie die erzeugten (und gegebenenfalls voroptimierten) Mustertrajektorien und Daten bezüglich der Trajektori- enauswahl zur Verfügung gestellt. Eine Optimierung im Sinne einer Trajektorienanpassung an eine geänderte Fahrsituation kann also bereits für die basierend auf der Manövervoraus wahl bzw. der Manöverhypothese ausgewählte Trajektorie erfolgen.

Die dadurch in Realzeit gewonnenen Optimierungs- bzw. Anpassungsdaten werden in geeig neter Weise mit den Daten, die der samplingbasierte Trajektorienplaner zur Verfügung stellt, kombiniert und im Rahmen einer evaluierten Manöverhypothese überprüft. Letzteres wird durch das Einfließen der im Rahmen der Online-Trajektorienanpassung erhaltenen Daten ermöglicht. Die jeweiligen Daten können einem Modul des Steuerungssytems 10 zur Über prüfung der Manöverhypothese auch einzeln zur Verfügung gestellt werden.

Basierend auf der evaluierten Manöverhypothese wird auf der Entscheidungsebene, bei spielsweise durch ein Entscheidungsmodul des Steuerungssystems 10, eine Manöverauswahl getroffen. Hier können, müssen aber nicht dieselben Manöver zur Auswahl stehen, die be reits vorstehend mit Bezug auf die Manövervorauswahl beschrieben wurden. Das ausgewähl te Manöver bzw. die diesem Manöver entsprechenden Daten werden dann wiederum dem samplingbasierten Trajektorienplaner in der Planungsebene zugeführt. Zusätzlich können hier im Rahmen der Manövervorauswahl gewonnene Daten in die Manöverauswahl einfließen.

Der samplingbasierte Trajektorienplaner wiederholt die vorstehend beschriebenen Vorgänge der Erzeugung von Samplingzuständen inklusive des Setzens lateraler und longitudinaler Zustände und/oder lateraler und longitudinaler Manöverkomponenten sowie der Trajektori- enverarbeitung inklusive der Trajektorienauswahl und gegebenenfalls dem verkürzten (vor ab) Optimieren der Mustertrajektorien sowie der Trajektorienauswahl.

Die ausgewählte Trajektorie (in Figur 3 mit Anfangstrajektorie benannt) wird schließlich - noch in der Trajektorienplanungsebene - dem Modul zur Trajektorienoptimierung des Steue rungssystems 10 zugeführt. Diese Trajektorienoptimierung (im Rahmen der vorliegenden Offenbarung auch Trajektorienanpassung genannt) erfolgt online, also in Realzeit oder zu mindest im Wesentlichen in Realzeit und kann fortlaufend und/oder zu bestimmten diskreten Zeitpunkten initialisiert und/oder reinitialisiert werden. Die optimierte (angepasste) Trajekto rie wird dann auf einer Steuerungsebene einer elektronischen Steuerung des Kraftfahrzeugs 12, beispielsweise dem Fahrerassistenzsystem 20 oder der weiteren elektronischen Steue rung 20 zur Verfügung gestellt. Dieses zur Verfügung stellen gilt nicht nur für die angepasste Trajektorie, sondern auch für eine erste ermittelte und deshalb bestenfalls voroptimierte Anfangstrajektorie (siehe Figur 3, dort durch einen Pfeil mit gestrichelt-gepunkteter Basis angedeutet), sodass das Fahrerassistenzsystem 20 beispielsweise schon vor Beginn oder zeitlich mit Beginn der Anpassung der Anfangstrajektorie veranlassen kann, dass das Kraft fahrzeug 12 dieser Anfangstrajektorie folgt.

Die Daten der in Realzeit erfolgenden Trajektorienoptimierung aus Figur 3 werden wiederum in geeigneter Weise mit den Daten, die der samplingbasierte Trajektorienplaner zur Verfü gung stellt, kombiniert und im Rahmen der evaluierten Manöverhypothese überprüft. So kann der nächste Planungszyklus beginnen, in dem einige oder alle der vorstehend beschrie benen Schritte erneut durchgeführt werden, um dem Fahrerassistenzsystem 20 auf der Steuerungsebene die bestmögliche, an die jeweilige Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 angepasste Trajektorie bereitzustellen. Insbesondere wird die ausgewählte Trajektorie in der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 immer wieder angepasst, um schnell (im We sentlichen in Realzeit) und effizient auf eine Änderung der aktuellen Fahrsituation reagieren zu können. So werden die Sicherheit und der Fahrkomfort des Fahrers und/oder weiterer Insassen des Kraftfahrzeugs 12 erhöht.

Dieser Optimierungsvorgang wird nun noch einmal mit Bezug auf die Figuren 5 und 6 be schrieben. Wie aus dem Ablaufdiagramm aus Figur 5 - das beispielsweise die Trajektorien optimierung gemäß dem mit Bezug auf Figur 3 beschriebenen Beispiel näher ausführen kann, aber nicht muss - erfordert zunächst die Formulierung eines Optimierungsproblems. Wichtig bei der Trajektorienplanung in teil(autonomen) Kraftfahrzeugen ist neben der Kollisi onsvermeidung mit weiteren Verkehrsteilnehmern und/oder anderen Objekte dabei, dass der Fahrkomfort der Insassen des Kraftfahrzeugs 12 hoch ist. Dies wird dadurch erreicht, dass auf das Kraftfahrzeug 12, während es der Trajektorie in dessen zukünftigen Fahrtverlauf folgt, keine allzu hohen (negativen oder positiven) Beschleunigungskräfte wirken. Aus die sem Grund wird das Optimierungsproblem basierend auf der Beschleunigung- und/oder basierend auf dem Ruck des Kraftfahrzeugs 12 in der jeweiligen aktuellen Fahrsituation formuliert. Dazu wird im vorliegenden Beispiel das zeitliche Integral des Rucks ausgehend von der aktuellen Zeitinstanz der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 bis zu einer folgenden Zeitinstanz (die beispielsweise mit einem zeitlichen Planungsziel der Trajektorie zusammenfällt) im Rahmen einer Zielfunktion, beispielsweise einer Kostenfunktion verwen det. Die relativen Kosten für den Ruck sollen im Rahmen dieser Zielfunktion minimiert wer den, um die bestmögliche Trajektorie für die aktuelle Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 zu bestimmen. Weiterhin kann in der angesprochenen Zielfunktion neben dem Ruck die Abwei chung eines Zielzustandes (beispielsweise dass sich das Kraftfahrzeug 12 im Falle eines Spurwechsels am Ende der verfolgten Trajektorie in der Mitte der neben der aktuell befahre nen Fahrspur gelegenen Fahrspur befinden soll) in der Form zusätzlicher Kosten miteinbezo- gen werden. Diese Abweichung kann sich nicht nur auf laterale Abweichungen, sondern auch auf longitudinale Abweichungen vom Zielzustand beziehen. Alternativ und/oder zusätzlich kann in die Zielfunktion die Länge des angesprochenen Intervalls, für die die Trajektorie geplant wird, in der Form von Kosten miteinbezogen werden. Dadurch kann sich die eine Gesamtzielfunktion aus einer Kombination lateraler und longitudinaler Zielfunktionen erge- ben, wobei jede der einzelnen Zielfunktionen oder beide einer Gewichtung unterworfen sein können. Diese Zielfunktion kann auch schon im Rahmen der Planung der Mustertrajektorien und der Bestimmung der Trajektorie aus den Mustertrajektorien Verwendung finden, um eine Vergleichbarkeit der entsprechenden Ergebnisse bei notwendiger Reinitialisierung der Optimierung zu gewährleisten.

Wie aus Figur 5 ersichtlich, wird das Optimierungsproblem anhand des aktuellen Systemzu standes des Kraftfahrzeugs und anhand der aktuellen, dem Steuerungssystem 10 bereitge stellten Umfelddaten gelöst. Die Lösung dieses Optimierungsproblems kann beispielsweise die mit Bezug auf Figur 3 beschriebene Trajektorienoptimierung darstellen. Das Ergebnis der Lösung des Optimierungsproblems liefert einen oder mehrere Referenztrajektorienpunkte für die aktuelle Zeitinstanz bzw. für einen aktuellen Planungszeitraum, der mit der aktuellen Zeitinstanz t beginnt und bis zur Zeitinstanz t + At dauert. Aus den Referenztrajektorien- punkten kann das Steuerungssystem 10 eine Referenztrajektorie erstellen. Diese Referenz- trajektorie soll von der zu ermittelnden Trajektorie, der das Kraftfahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll, möglichst eingehalten werden. Insbesondere können vom Steuerungssystem 10 Abweichungen einzelner bestimmter und/oder aller Punkte der zu ermittelnden Trajektorie, der das Kraftfahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll, zu den Referenztrajektorienpunkten ermittelt werden. Diese Abweichungen können dann bei der Anpassung der Trajektorie für das Kraftfahrzeug verwendet werden.

Danach erfolgt ein Aktualisieren des Fahrzeugzustandes und von Umfeldinformationen des dynamischen Fahrzeugumfeldes, siehe Figur 5. Dazu werden die dem Steuerungssystem 10 durch den mindestens einen Umfeldsensor 14, 16, 18 bereitgestellten Umfelddaten, aus denen Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 gewonnen wird, laufend aktualisiert. Dabei kann es sich um ein zyklisches, intervallbasiertes Aktualisie ren der der bereitgestellten Umfelddaten oder alternativ um ein fortlaufendes Aktualisieren in Realzeit (auch Online-Aktualisierung genannt) handeln. Die aktualisierten Informationen bezüglich Fahrzeugzustand (auch Systemzustand des Kraftfahrzeugs 12 genannt) und der Umfeldinformationen werden vom Steuerungssystem 10 wieder zurückgeführt und für das nächste zu lösende Optimierungsproblem verwendet. Beispielsweise können die aktualisier ten Daten zum samplingbasierten Trajektorienplaner (siehe Figur 3) zurückgeführt und dort zum Anpassen der ermittelten Trajektorie und/oder zum Erzeugen neuer Mustertrajektorien verwendet werden. Aus auf diese Weise neu erzeugten Mustertrajektorien kann dann wiede rum eine Trajektorie für die weitere Bearbeitung bzw. Anpassung ausgewählt werden.

Aufgrund der vorstehend beschriebenen Architektur ergibt sich im Zusammenspiel mit den vorgestellten diskreten und kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansätzen ein diese Ansätze verbindender hybrider Planungs- und Optimierungsansatz für die Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12, der die Vorteile der beiden Ansätze verbindet und die Nachteile der beiden Ansätze ausgleicht oder zumindest verringert.

Wie aus Figur 6 ersichtlich, wird im Rahmen des hybriden Planungs- und Optimierungsansat zes zunächst ähnlich dem mit Bezug auf Figur 2 beschriebenen diskreten Ansatz eine global bestmögliche Trajektorie 38' ermittelt. Mit dieser ermittelten Trajektorie 38' bzw. mit den dazugehörigen Daten, die diese Trajektorie 38' kennzeichnen, wird dann ein kontinuierlicher Planungsansatz ähnlich dem mit Bezug auf Figur 2 beschriebenen kontinuierlichen Planungs ansatz initialisiert. Für jeweils eine Initialisierung wird dann die Trajektorie 38' mithilfe des kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansatzes weiter an die aktuelle Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 angepasst.

Soll eine andere Trajektorie als die Trajektorie 38' mithilfe des kontinuierlichen Optimie rungsansatzes an die aktuell herrschende Fahrsituation angepasst werden, bedarf es wiede rum einer Initialisierung, also einer Reinitialisierung des kontinuierlichen

Optimierungsansatzes anhand der für diese andere Trajektorie im Rahmen des diskreten Planungsansatzes ermittelten Daten. Eine Reinitialisierung kann auch dann notwendig sein, wenn ein mit einer bestimmten Zeitinstanz t verbundener Planungs- und Optimierungszyklus beendet ist und die Daten bezüglich des Systemzustandes des Kraftfahrzeugs 12 und/oder die Umfelddaten aktualisiert wurden. Die Reinitialisierung stellt dann die Initialisierung des darauffolgenden, beispielsweise zum Zeitpunkt t + At beginnenden und in gleicher Weise ablaufenden Planungs- und Optimierungszyklus dar.

Beispielsweise werden zur Initialisierung und/oder zur Reinitialisierung Startzustände und/oder Endzustände für die anzupassende Trajektorie 38', gegebenenfalls zusammen mit zeitlichen Informationen bezüglich des Erreichens dieser Startzustände und/oder Endzustän de an das Planungsmodul zum Durchführen des kontinuierlichen Planungsansatzes als Daten übergeben. Bei den Startzuständen und/oder den Endzuständen handelt es sich in der Regel also um Punkte in lateraler und longitudinaler Richtung auf der Fahrbahn 36 in Zusammen hang mit einer Zeitinstanz t (Anfangszustand) und t+At (Endzustand). Im Rahmen der Opti mierung, also der Anpassung der Trajektorie 38' an die aktuelle Fahrsituation des

Kraftfahrzeugs 12, vergleicht das Steuerungssystem 10 mittels des kontinuierlichen Ansatzes, der durch bestimmte Daten des diskreten Ansatzes initialisiert oder reinitialisiert wird, bei spielsweise bestimmte (interpolierte) Punkte (siehe die interpolierten Zustände in der unte ren Darstellung in Figur 6) der Trajektorie 38' mit Punkten der ermittelten

Referenztrajektorie (in der Figur nicht eingezeichnet), wobei jeweils Punkte mit denselben oder zeitlich aufeinander folgenden Zeitinstanzen verglichen werden. Ergeben sich bestimm te Abweichungen, beispielsweise entlang der Fahrbahn 36 (longitudinale Richtung oder x- Richtung) oder quer zur Fahrbahn 36 (laterale Richtung oder y-Richtung), die beispielsweise größer als ein vorgegebener Wert sind, werden diese einzelnen Punkte derart in x- und/oder y-Richtung angepasst, dass eine maximal vorgegebene Abweichung zum korrespondierenden Punkt der Referenztrajektorie zumindest eingehalten oder unterschritten wird. Die Anpas sung muss also nicht bedeuten, dass ein abweichender Punkt der Trajektorie 38' mit dem Punkt einer Referenztrajektorie ersetzt wird, es kann sich lediglich um eine örtliche Annähe rung (Anpassung) des abweichenden Punktes zum korrespondieren Punkt der Referenz trajektorie oder zu einem anderen geeigneten Punkt der Referenztrajektorie handeln. Auch hierbei spielen fahrdynamische und somit komforttechnische, aber auch sicherheitstechni sche Überlegungen eine Rolle, um ein möglichst sanftes und möglichst ohne hohe Beschleu nigungskräfte auskommendes künftiges Fahrmanöver bzw. die entsprechende Trajektorie, die den zeitlichen und örtlichen Verlauf dieses Fahrmanövers kennzeichnet, für das Kraftfahr zeug 12 zu ermitteln.

Eine weitere beispielhafte Fahrsituation, in der der hybride Planungs- und Optimierungsan satz der vorliegenden Offenbarung zum Einsatz kommt, wird nun mit Verweis auf Figur 7 beschrieben. In der oberen Darstellung ist dabei wiederum das Kraftfahrzeug 12 bei einer Folgefahrt hinter dem anderen Kraftfahrzeug 28 dargestellt. Zusätzlich sind mehre mögliche Bahnkurven (Trajektorien) zu sehen, denen das Kraftfahrzeug 12 in der aktuellen Fahrsitua tion folgen könnte. Die Bestimmung dieser Trajektorien kann beispielsweise auf einer Spline- Interpolation der mittels des diskreten Planungs- und Optimierungsansatzes gewonnen diskreten Werte basieren.

Im hier vorgestellten Beispiel, das allerdings nicht einschränkend zu verstehen ist, basiert die Bestimmung der Trajektorien in der oberen Darstellung aus Figur 7 auf graphentheoreti schen Überlegungen. Dazu werden aus einer bestimmten Anzahl oder aus allen diskreten Samplingwerten vom Steuerungssystem 10 Knoten und/oder Kanten für einen Graphen ermittelt und schließlich der (verbundene) Graph selbst bestimmt. Einige oder mehrere oder alle dieser Graphen stellen dann beispielsweise die Mustertrajektorien dar, die vom samp lingbasierten Trajektorienplaner (siehe beispielsweise Figur 3) des Steuerungssystems 10 ermittelt werden und von denen die bestmögliche vom Steuerungssystem 10 für den künfti gen Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs 12 bestimmt wird. Die Knoten/Kanten können auch Flaltepunkte für eine splinebasierte Interpolation der Graphen bzw. Trajektorien darstellen.

Es wird also eine graphenbasierte Methode zum Ermitteln und zum Verarbeiten der diskreten Samplingwerte verwendet.

Das in Figur 7 ablaufende Szenario beziehungsweise das Ermitteln und Anpassen der best möglichen Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12 in dessen oder ausgehend von dessen aktuel ler Fahrsituation wird nun zusätzlich mit Bezug auf das in Figur 8 vorgestellte

Steuerungsverfahren beschrieben.

Figur 8 zeigt ein Ablaufdiagramm für ein Steuerungsverfahren, das basierend auf aus min destens einem an dem Kraftfahrzeug 12 befindlichen Umfeldsensor 14, 16, 18 gewonnenen Umfelddaten Fahrspuren, Fahrbahnbegrenzungen, Fahrbahnmarkierungen und/oder weitere Kraftfahrzeuge wie beispielsweise das andere Kraftfahrzeug 28 (siehe Figur 7) in einem Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug 12 erkennt. Das Steuerungs verfahren kann beispielsweise durch das vorstehend beschriebene Steuerungssystem 10 des Kraftfahrzeugs 12 ausgeführt werden. Sämtliche im Rahmen des Steuerungssystems 10 beschriebenen Merkmale können dabei auch für das Steuerungsverfahren Anwendung fin den. Insbesondere sind alle vorstehend beschriebenen Merkmale bezüglich der Zielfunktion, der komponentenbasierten Bestimmung künftiger Fahrmanöver, der Anwendung und der Kombination der diskreten und kontinuierlichen Planungs- und Optimierungsansätze sowie der Initialisierung und Reinitialisierung auf das Steuerungsverfahren übertragbar.

In einem ersten Schritt S10 wird Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraft fahrzeugs 12 ermittelt. Diese Information kann unter anderem den seitlichen Abstand der Längsachse des Kraftfahr zeugs 12 zu der linken Fahrspurmarkierung 32 oder der rechten Fahrspurmarkierung 30 und/oder den Längsabstand und/oder eine Relativgeschwindigkeit zwischen dem Kraftfahr zeug 12 und dem anderen (weiteren) Kraftfahrzeug 28 sein.

In einem zweiten Schritt S12 wird eine Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug 12 basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 ermittelt. Befindet sich das Kraftfahrzeug 12 beispielsweise in etwa in der Mitte der aktuell befahrenen Fahrspur (die rechte Fahrspur der Fahrbahn 36 aus Figur 7) und der Abstand zwischen den Fahrzeugen 12, 28 ist vergleichsweise (beispielsweise in Bezug auf eine aktuell herrschende Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 12) gering, wird die Kom ponente in einem Spurhalten und/oder Abbremsen bestehen, um eine Kollision mit dem Kraftfahrzeug 28 zu vermeiden.

In einem dritten Schritt S14 werden eine Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug 12 basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahr zeug 12 bestimmt. Die Mehrzahl der ermittelten Mustertrajektorien ist in der oberen Darstel lung der Figur 7 als eine Kombination verschiedener möglicher Mustertrajektorien

angedeutet. So stellen die schwarzen Quadrate Knoten und/oder Haltepunkte jeweils einer Teiltrajektorie dar, die jeweils zwischen zwei Kanten/Knoten verläuft. Die einzelnen

Teiltrajektorien sind dabei vom Steuerungssystem 10 beliebig kombinierbar, sodass eine Vielzahl von Mustertrajektorien erstellt wird.

In einem vierten Schritt S16 wird eine Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12 aus der Mehrzahl Mustertrajektorien ermittelt, der das Kraftfahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll. Dabei werden beispielsweise aufgrund dynamischer und statischer Kollisionsprüfungen bezüglich beweglicher sowie unbeweglicher Objekte und/oder Hindernisse, die sich im Um feld des Kraftfahrzeugs 12 befinden und die vom Steuerungssystem 10 basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten durchgeführt werden, bestimmte Mustertrajektorien ausge schlossen und somit die bestmögliche Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12 bestimmt. In der oberen Darstellung der Figur 7 ist beispielsweise zu sehen, dass die Mustertrajektorien teil weise außerhalb der Fahrbahn 36 verlaufen und somit nicht als die Trajektorie für den weite ren Fahrtverlauf in Frage kommen. Die Trajektorien für einen Überhol Vorgang auf der linken Fahrspur der Fahrbahn 36 und die für eine Folgefahrt sind hingegen weiterhin mögliche Trajektorien für das Kraftfahrzeug 12.

In der unteren Darstellung der Figur 7 ist schließlich zu sehen, dass unter der Vielzahl Mus tertrajektorien die fettgedruckte Trajektorie vom Steuerungssystem 10 als die Trajektorie bestimmt wird, der das Kraftfahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll. In der unteren Darstellung aus Figur 7 wird also vom Steuerungssystem 10 eine Trajektorie als die bestmögliche Trajektorie in der aktuellen Fahrsituation bestimmt, die einen Fahrspurwechsel nach links kennzeichnet. Ein früheres Ausscheren des Kraftfahrzeugs 12 und somit das Fol gen einer anderen Trajektorie würde den Fahrkomfort der Insassen des Kraftfahrzeugs 12 verschlechtern, da das Kraftfahrzeug 12 schnell beschleunigen müsste. Ein zu spätes Aus scheren kommt auch nicht in Frage, da ansonsten eine Kollision mit dem weiteren Kraftfahr- zeug 28 stattfinden könnte. Generell wird vom Steuerungssystem 10 in der in Figur 7 bei spielhaft dargestellten Situation der Fahrspurwechsel nach links bzw. das Folgen einer Trajektorie für den Überholvorgang gewählt, weil das andere Kraftfahrzeug 28 entweder steht oder sich mit wesentlich geringerer Geschwindigkeit als das Kraftfahrzeug 12 bewegt. Zusätzlich kann beispielsweise ein lateraler Abstand des Kraftfahrzeugs 12 zur Fahrspurbe grenzung 32 gering (insbesondere geringer als in der Figur 7 gezeigt, wo sich das Kraftfahr zeug 12 in etwa in der Mitte dessen Fahrspur befindet) sein, sodass das Kraftfahrzeug 12 beim Überholen einen vergleichsweise kürzeren Ausscherweg auf die Überholspur hat. Das Auswählen dieser Trajektorie kann beispielsweise, wie auch das Bestimmen der Muster- trajektorien, auf der vorstehend beschriebenen Zielfunktion basieren.

In einem fünften Schritt S18 werden die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs und/oder der bereitgestellten Umfelddaten aktualisiert.

In einem sechsten Schritt S20 wird die Trajektorie für das Kraftfahrzeug 12 anhand einer Zielfunktion (beispielsweise der vorstehend beschriebenen Zielfunktion) und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs 12 angepasst. Bezogen auf die Fahrsituation aus Figur 7 bedeutet dies, wenn man voraussetzt, dass das Kraftfahr zeug 12 eine geschwindigkeitsgeregelte Folgefahrt mit konstantem Abstand hinter dem weiteren Kraftfahrzeug 28 ausführen soll, dass zunächst eine Trajektorie für ein Fahrspurhal ten ausgewählt wird. Diese kann etwa aus der Verbindung der vier in einer Linie liegenden Quadrate auf der rechten Fahrspur der Fahrbahn 36 bestehen. Beim Aktualisieren der Um felddaten und/oder der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation wird allerdings festgestellt, dass sich beim Folgen dieser Trajektorie eine mögliche Kollision mit dem ande ren Kraftfahrzeug 28 ergibt (in Figur 7 oben durch den Verlauf der Trajektorie zwischen dem dritten und vierten schwarzen Quadrat durch das weitere Kraftfahrzeug 28 angedeutet). Die Trajektorie kann dann derart angepasst werden, dass sie der fettgedruckten Bewegungsbahn aus der unteren Darstellung aus Figur 7 entspricht. Dabei kann insbesondere der erste Teil der geplanten Trajektorie (zwischen dem ersten und zweiten schwarzen Quadrat auf der rechten Fahrspur in Figur 7) beibehalten und lediglich der weitere Verlauf dieser Trajektorie angepasst werden, sodass - beispielsweise veranlasst durch das Fahrerassistenzsystem 20 - das Kraftfahrzeug 12 einen Spurwechsel nach links und in der Folge einen Überholvorgang des anderen Kraftfahrzeugs 28 durchführt.

Insbesondere im Rahmen des Anpassens der Trajektorie können dabei der vorstehend be schriebene Planungs- und Optimierungsansatz zum Einsatz kommen, um zumindest den sich verändernden Teil der Trajektorie zu optimieren und um eine noch effizientere Lösung für die bestmögliche Trajektorie zu finden, die den Fahrkomfort und die Fahrsicherheit der In sassen des Kraftfahrzeugs 12 in der aktuellen Verkehrssituation erhöht.

Im Rahmen dieser Offenbarung können durch die Kombination des diskreten, beispielsweise graphenbasierten Ansatzes zur Ermittlung und Bestimmung der Mustertrajektorien bzw. der Auswahl der Trajektorie für den weiteren Fahrtverlauf des Kraftfahrzeugs 12 mit dem konti nuierlichen Ansatz zur Optimierung der ausgewählten Trajektorie die inhärenten Nachteile der beiden Ansätze zumindest verringert werden. So kann beispielsweise die Anzahl notwen dige diskreter Samplingwerte zur Bestimmung der Mustertrajektorien für den samplingbasier ten Trajektorienplaner aufgrund der nachfolgenden kontinuierlichen Anpassung, die mit den Ergebnissen einer oder mehrerer Mustertrajektorien (re)initialisiert wird, signifikant gegen über der Verwendung eines lediglich diskreten Planungs- und Optimierungsansatzes verrin gert werden.

Durch die Manövervorauswahl auf der Entscheidungsebene vor Beginn der Trajektorienpla- nung durch den samplingbasierten Trajektorienplaner kann zudem die Anzahl der angespro chenen diskreten Samplingwerte weiter verringert werden.

So wird insgesamt ein effizienter (weil schnell ausführbarer und Ressourcen sparender) und robuster Planungs- und Optimierungsansatz für die Trajektorie bereitgestellt, der das Kraft fahrzeug 12 in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll.

Es versteht sich, dass die zuvor erläuterten beispielhaften Ausführungsformen nicht abschlie ßend sind und den hier offenbarten Gegenstand nicht beschränken. Insbesondere ist für den Fachmann ersichtlich, dass er die Merkmale der verschiedenen Ausführungsformen mitei nander kombinieren kann und/oder verschiedene Merkmale der Ausführungsformen weglas sen kann, ohne dabei von dem hier offenbarten Gegenstand abzuweichen.

Claims

Ansprüche

1. Steuerungssystem (10), das zum Einsatz in einem Kraftfahrzeug (12) eingerichtet und bestimmt ist, basierend auf aus mindestens einem an dem Kraftfahrzeug angeordneten Umfeldsensor/en (14, 16, 18) gewonnenen Umfelddaten Fahrspuren, Fahrbahnbegrenzun gen, Fahrbahnmarkierungen und/oder weitere Kraftfahrzeuge in einem Bereich (22, 24, 26) vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug (12) zu erkennen, wobei der mindes tens eine Umfeldsensor dazu eingerichtet ist, einer elektronischen Steuerung (20) des Steue rungssystems (10) die den Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug (12) wiedergebenden Umfelddaten bereitzustellen, und wobei das Steuerungssystem (10) wenigstens dazu eingerichtet und bestimmt ist,

Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten zu ermitteln,

basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahr zeugs (12) zumindest eine Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug (12) zu ermitteln,

basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug (12) eine Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug (12) zu bestim men,

aus der Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug (12) eine Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) zu ermitteln, der das Kraftfahrzeug (12) in dessen weiterem Fahrtver lauf folgen soll,

die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) und/oder die bereitgestellten Umfelddaten zu aktualisieren, und

die Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) anhand einer Zielfunktion und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) anzupassen.

2. Steuerungssystem (10) nach Anspruch 1, das dazu eingerichtet und bestimmt ist, die Trajektorie aus der Mehrzahl Mustertrajektorien anhand einer Zielfunktion zu ermitteln, die gleich der Zielfunktion zum Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) ist.

3. Steuerungssystem (10) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) zumindest einen seitlichen Abstand des Kraftfahrzeugs (12) zu dessen aktuell befahrener Fahrspur beinhaltet, und wobei das Steue rungssystem (10) ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, die Komponente des künftigen Fahrmanövers basierend auf dem seitlichen Abstand des Kraftfahrzeugs zu dessen aktuell befahrener Fahrspur als Fahrspurhalten oder als Fahrspurwechsel zu bestimmen.

4. Steuerungssystem (10) nach Anspruch 3, wobei die Information bezüglich der aktuel len Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) weiterhin einen Längsabstand des Kraftfahrzeugs (12) entlang dessen aktuell befahrener Fahrspur zu einem weiteren Kraftfahrzeug (28) bein haltet, und wobei das Steuerungssystem (10) dazu eingerichtet und bestimmt ist, eine weite re Komponente des künftigen Fahrmanövers basierend auf der bestimmten Komponente des künftigen Fahrmanövers und/oder basierend auf dem Längsabstand des Kraftfahrzeugs (12) zu dem weiteren Kraftfahrzeug (28) zu bestimmen.

5. Steuerungssystem (10) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, die Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten in der Form von diskre ten Samplingwerten zu ermitteln.

6. Steuerungssystem (10) nach Anspruch 5, wobei das Steuerungssystem ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, eine Mehrzahl oder alle der diskreten Samplingwerte als Kno ten und/oder Kanten eines Graphs zu bestimmen, und

aus den bestimmten Knoten und/oder Kanten einen verbundenen Graphen zu erstel len.

7. Steuerungssystem nach Anspruch 6, das ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, die Knoten und/oder Kanten des Graphen als Flaltepunkte für die Trajektorie zu wäh len, und

die Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) mittels einer splinebasierten Interpolation zwischen den gewählten Flaltepunkten zu berechnen.

8. Steuerungssystem (10) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, die aktualisierte Information und/oder die aktualisierten Um felddaten in der Form von kontinuierlichen Werten zu ermitteln.

9. Steuerungssystem (10) nach den Ansprüchen 5 und 8, wobei das Steuerungssystem (10) ferner dazu eingerichtet und bestimmt ist, für das Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) die aktualisierte Information und/oder die aktualisierten Umfelddaten in der Form von kontinuierlichen Werten mit der Information bezüglich der aktuellen Fahrsitua tion des Kraftfahrzeugs (12) in der Form von diskreten Sampling werten zu kombinieren.

10. Steuerungssystem (10) nach Anspruch 9, wobei das Kombinieren der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) in der Form von diskreten Samplingwerten mit der aktualisierten Information und/oder mit den aktualisierten Umfeld daten in der Form von kontinuierlichen Werten zumindest ein Initialisieren und/oder ein Reinitialisieren des Anpassens der Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) anhand der Ziel funktion umfasst.

11. Steuerungsverfahren, das in einem Kraftfahrzeug (12) basierend auf aus mindestens einem an dem Kraftfahrzeug (12) angeordneten Umfeldsensor/en (14, 16, 18) gewonnenen Umfelddaten Fahrspuren, Fahrbahnbegrenzungen, Fahrbahnmarkierungen und/oder weitere Kraftfahrzeuge in einem Bereich vor, seitlich neben und/oder hinter dem Kraftfahrzeug (12) erkennt, wobei das Steuerungsverfahren insbesondere mittels eines Steuerungssystems (10) nach einem der vorhergehenden Ansprüche ausgeführt wird, und wobei das Steuerungsver fahren die Schritte umfasst:

Ermitteln von Information bezüglich einer aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) basierend auf den bereitgestellten Umfelddaten,

Ermitteln zumindest einer Komponente eines künftigen Fahrmanövers für das Kraft fahrzeug (12) basierend auf der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraft fahrzeugs (12),

Bestimmen einer Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraftfahrzeug (12) basierend auf der ermittelten Komponente des künftigen Fahrmanövers für das Kraftfahrzeug (12),

Ermitteln einer Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12), der das Kraftfahrzeug (12) in dessen weiterem Fahrtverlauf folgen soll aus der Mehrzahl Mustertrajektorien für das Kraft fahrzeug (12),

Aktualisieren der Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12) und/oder der bereitgestellten Umfelddaten, und

Anpassen der Trajektorie für das Kraftfahrzeug (12) anhand einer Zielfunktion und basierend auf den aktualisierten bereitgestellten Umfelddaten und/oder basierend auf der aktualisierten Information bezüglich der aktuellen Fahrsituation des Kraftfahrzeugs (12).

12. Kraftfahrzeug (12), das ein Steuerungssystem gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10 umfasst.