EP3924797A1 - Verfahren zur trajektorienplanung eines assistenzsystems - Google Patents

Verfahren zur trajektorienplanung eines assistenzsystems

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Publication number
EP3924797A1
EP3924797A1 EP20707559.9A EP20707559A EP3924797A1 EP 3924797 A1 EP3924797 A1 EP 3924797A1 EP 20707559 A EP20707559 A EP 20707559A EP 3924797 A1 EP3924797 A1 EP 3924797A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
trajectory
segment
planning
target
acceleration
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
EP20707559.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Fabian Becker
Radoy STANCHEV
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.)
Aumovio Autonomous Mobility Germany GmbH
Original Assignee
Conti Temic Microelectronic GmbH
Continental Automotive Technologies 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 Conti Temic Microelectronic GmbH, Continental Automotive Technologies GmbH filed Critical Conti Temic Microelectronic GmbH
Publication of EP3924797A1 publication Critical patent/EP3924797A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/143—Speed control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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    • B60W30/14—Adaptive cruise control
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W30/17—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle with provision for special action when the preceding vehicle comes to a halt, e.g. stop and go
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    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/802—Longitudinal distance
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    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/804—Relative longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W2720/00—Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/10—Longitudinal speed
    • B60W2720/103—Speed profile
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2720/00—Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/10—Longitudinal speed
    • B60W2720/106—Longitudinal acceleration

Definitions

  • the present invention relates to a method for trajectory planning of an assistance system for a means of transport or a vehicle, in particular a driver assistance system for longitudinal and / or lateral control, as well as a trajectory planner for carrying out the method according to the invention and an assistance system or driver assistance system in which the trajectory planning takes place by means of the method according to the invention.
  • Modern means of transport such as B. vehicles, bicycles, motorcycles, planes, Droh NEN, watercraft, boats and the like, are increasingly equipped with assistance systems or driver assistance systems.
  • the recognition of road users or other vehicles, pedestrians and the like as well as the detection or assessment of lane markings are elementary functions in modern driver assistance systems and are z.
  • ACC adaptive cruise control
  • ADR automatic distance control
  • LKA lane keeping assistant
  • EBA emergency braking assistant
  • the trajectory to be driven or the movement path of the respective means of locomotion or vehicle can thereby be determined.
  • static targets or objects can be detected, whereby z. B. the distance to a vehicle ahead or the course of the road can be estimated.
  • z. B. radar, lidar or camera sensors can be used.
  • jerk and acceleration are disregarded and the The end time and the final state of the trajectory are assumed to be known.
  • Third to seventh order polynomials result as solutions for the trajectories.
  • the search area spanned by the end time and the final speed or end position is rasterized and a trajectory is calculated for each raster point.
  • a quality measure is calculated for each trajectory.
  • the quality measure is a criterion for evaluating the trajectories, with z. B. the course of the acceleration can be evaluated.
  • the trajectories are checked for violations of the restrictions and, if necessary, excluded from the set of valid trajectories.
  • the trajectory with the lowest quality measure from the remaining trajectories is then the result of the optimization.
  • RATHGEBER Due to the description of a trajectory by a single polynomial, as with WERLING, the acceleration limits can only be reached selectively.
  • RATHGEBER therefore proposes three-part trajectories: building, holding and reducing the acceleration, each with a polynomial.
  • the trajectories for building up and reducing the acceleration have a fixed predetermined duration, which can result in situation-related disadvantages in practice.
  • z. B. for the polynomial-based trajectory planning specific functional extensions of a generic assistance system (z. B. ACC) are not taken into account.
  • DE 10 2017 200 580 A1 describes a method for optimizing maneuver planning for a vehicle.
  • the method comprises a planning level which is divided into at least three different abstraction levels for all planning layers of the planning level.
  • a combination of continuous planning and semantic information takes place by grouping several identified maneuver options.
  • the success of each maneuver option is assessed, taking into account uncertainties in the behavior of other road users, in order to select the best strategy for carrying out the maneuver. task
  • the present invention is based on the object of providing an improved method for trajek- torien planning of an assistance system and an improved assistance system, in which the disadvantages of the prior art are overcome.
  • At least one trajectory with a definable total duration is initially determined , which is divided into segments, preferably three segments.
  • Each of the segments has a variable segment duration, the sum of the respective segment durations corresponding to the previously determined total duration of the trajectory, i.e. H. while the individual segment durations are designed to be variable or changeable, the total duration or total length of the trajectory remains unchanged.
  • An expansion of the basic functionality of the respective assistance system can also be made possible in a simple manner, e.g. B.
  • a first segment can be provided to build up the acceleration, a second segment to maintain the acceleration and a third segment to reduce the acceleration.
  • these segments can also be divided into further sub-segments and / or have segments before, after and / or in between.
  • the segments for building up and reducing the acceleration should not have a fixed segment duration, so that they can be easily adapted to the respective situation. This improves the flexibility and usability of the entire system to a particular degree.
  • the accelerations in the building up and in the declining segment of the trajectory are each described by a third order polynomial for speed control. This has the advantage that such a description or calculation can be implemented particularly easily.
  • this quality measure can be selected so that it corresponds to the integral component of the quality measure for evaluating a one-part trajectory, which enables, among other things, the direct replacement of a one-part trajectory with a three-part trajectory.
  • segment duration of the first segment can be determined as a function of the segment duration of the third segment or vice versa; H. the segment duration of the first segment can e.g. B. be determined via a quadratic equation depending on the segment duration of the third segment.
  • a three-part trajectory can be calculated for distance control, in which the first and second segments correspond to the segments of the speed control, while the third segment is described by a polynomial of a different order, in particular a fifth order, so that the trajectory transforms the system into the desired Final state (acceleration, speed and position) transferred.
  • the segment duration of one or more of the segments is preferably selected in such a way that the quality measure of the three-part trajectory is minimal or reduced.
  • the trajectory can expediently be planned by varying the total duration of the respective trajectory.
  • an adaptive search space with grid points for determining a trajectory can be provided, the target states of the trajectories in the search space being selected on the basis of a shift of the grid points.
  • the grid points are shifted towards the optimal trajectory, ie that a concentration of the grid points indicates the optimal trajectory.
  • the adjustment of the grid points is preferably carried out iteratively over several time steps, ie the target points can be varied or adapted using an iterative (over several time steps) procedure.
  • a spring-damper system or a mass-spring-damper system can be provided, which is used to generate steady and consistent target states (distance, speed and acceleration) of the means of locomotion, which are the target points of the trajectory and / or represent braking motion planning.
  • a spring-damper system can be arranged as a virtual bumper between the means of locomotion and a means of locomotion moving ahead, in addition to trajectory planning, depending on the situation (e.g. in the area close to a standstill).
  • the dynamics of the virtual bumper can be defined by the definable distance between the means of transport (e.g. host vehicle and vehicle in front), the speed, the acceleration, the mass of the means of transport and / or the (virtual) spring path.
  • At least one acceleration and / or speed plateau can be provided as a buffer for system deviations that occur.
  • an acceleration plateau can be provided before the means of locomotion comes to a standstill, which specifies the possible target state range for the trajectory planning. Starting from the plateau, the means of locomotion can be defined (or controlled) and brought to a standstill in order to bring about gentle acceleration processes that are familiar to the driver when stopping (e.g. slow braking). This allows z. B. abrupt and unwanted braking maneuvers can be avoided.
  • a trajectory planner can expediently be provided for determining the trajectory.
  • a trajectory planner can be designed as a hardware or software module, so that the respective system can easily be pre-assembled at the factory.
  • the trajectory planner comprises several modules and / or levels. These can e.g. B. permanently configured or modularly interchangeable and / or addable so that the respective functions of the individual modules and levels can be selected user-specific or function-specific.
  • the range of functions and the preconfigurability of the respective trajectory planner are thereby simplified to a particular degree, whereby costs and time can be saved to a particular degree.
  • the trajectory planner can include a coordination level for the situation and function-specific specification of a target state and a planning level for determining a trajectory based on the target state.
  • the coordination level and / or the planning level can also have a modular structure.
  • the coordination level can include a speed module for setting the speed and a distance assistance module for setting the distance or the route or route.
  • z. B. also include the speed module further modules for functional design or functional architecture, such. B. a cruise control module, a speed limit assistance module and / or a cornering assistance module.
  • the planning level can also have a modular structure and include individual modules, such as B. a speed planner and / or a distance planner.
  • a trajectory selection module for selecting the respective trajectory can also be provided, which can be provided as a module of one of the levels or as a separate level.
  • the entire coordination level or the distance module can also comprise further modules or subordinate modules.
  • the modules listed here represent only a non-exhaustive selection of possible modules.
  • other (sub) modules that are not mentioned are also expressly included, which z. B. include further functions known from the prior art for trajectory planning. This has the advantage that intuitive and simple parameterization or application is made possible. In addition, the scalability in terms of computing power of the respective system and the scope of functions is improved to a particular degree. With such a modular structure, it is z. B.
  • the method can be implemented as an algorithm in a practical and simple manner. This has the advantage that it can be implemented in new systems particularly easily and cost-effectively. In addition, existing systems can be retrofitted in the same way.
  • the invention also claims a trajectory planner for a corresponding assistance system or driver assistance system, which is designed in particular such that the trajectory planning takes place by means of the method according to the invention.
  • There is one Coordination level for setting a target state, a planning level for determining a trajectory based on the target state and a trajectory selection module for selecting the respective trajectory are provided.
  • the present invention claims an assistance system or driver assistance system for a means of transportation, in particular an assistance system for longitudinal and / or vertical control (e.g. ACC, LKA or EBA system), which is characterized, among other things, by that the assistance system carries out a trajectory planning by means of the method according to the invention and / or comprises a trajectory planner according to the invention.
  • an assistance system for longitudinal and / or vertical control e.g. ACC, LKA or EBA system
  • FIG. 1 shows a simplified schematic representation of an embodiment of a structure of a trajectory planner according to the invention
  • FIG. 2 shows a simplified representation of trajectories for a free travel according to the prior art
  • FIG. 3 shows a simplified representation of a trajectory (dotted) within the meaning of the invention for the one-part trajectory from FIG. 2;
  • 5 shows a further simplified representation of a trajectory planned according to the invention for distance control
  • 6 shows a simplified representation of a target state specification in the following travel
  • FIG. 7 shows a simplified representation of a mass-spring-damper system for generating target states on a vehicle, as well as
  • Fig. 8 is a simplified representation of a virtual bumper between an ego vehicle and a vehicle driving ahead.
  • a trajectory transfers the system state from its initial value to a defined final value.
  • the system status is described by the position s, the speed v, the acceleration a and, depending on the system model, the jerk r.
  • the vehicle is modeled using a point mass.
  • an integrator chain in particular a multi-level chain, serves as the system model.
  • the trajectory calculation represents an optimization problem that can be solved analytically according to the prior art.
  • such solutions usually describe the system states using polynomials, which have the disadvantage that they only reach the maximum values of jerk and acceleration at certain points and cannot be kept constant in sections.
  • the trajectory planner comprises a coordination level 1 (or coordination layer) and a planning level 2 (or planning layer). While planning level 2 universally optimizes and calculates trajectories for transferring the vehicle from its current actual state to a desired target state, coordination level 1 provides an interface for the situation and function-specific setting of the target state, the optimization criteria and limitations of the trajectory planning .
  • planning level 2 consists of a planner for speed trajectories (speed planner 9) and one or more (multi-object ACC) planners for distance trajectories (distance or route planner 10).
  • a so-called free journey refers to a journey by a vehicle when its own lane is clear or no vehicle driving ahead is identified as a relevant target object and can be driven unhindered at a target speed set by the driver. However, if z. If, for example, an assistance system detects a vehicle driving ahead, which prevents it from driving clear, the speed can be regulated accordingly and adapted to the speed of the vehicle driving ahead.
  • a trajectory selection module 3 connects the different planners to the change between the trajectories of the free travel and the following travel.
  • the trajectory selection can be based on the current trajectory acceleration. Alternatively, the selection of the trajectories can also be carried out using the complete trajectories.
  • the coordination level 1 is preferably of modular design and contains an independent module or several independent modules for each delimitable functionality of the system, such as B. a speed module 4 and a distance assistance module 5.
  • Each module offers an intuitive interface for the application of the respective functionality. To do this, the respective module translates and reduces the large number of optimization parameters of the controlled trajectory planner (weightings in the quality measure, status restrictions, search area limits) to a few parameters for the targeted parameterization of the respective functionality. More complex algorithms that control the behavior in complete scenarios are also conceivable here.
  • the modules can also have a modular structure and include subordinate functions or modules. As shown by way of example in FIG. 1, the speed module 4 comprises at least three further (subordinate) modules: a speed control module 6, a speed limit assistance module 7 and a curve assistance module 8.
  • the individual modules thus offer an intuitive interface for the situation-specific application of the subordinate planners and thus the resulting trajectories or the desired trajectories.
  • the multitude of optimization parameters of the trajectory planning e.g. weightings in the quality measure, status restrictions, selection of the search area
  • the function modules of coordination level 1 initially relate the application task to a few easy-to-use parameters for the targeted setting of the desired Translate and reduce trajectory behavior.
  • the coordination level 1 offers the possibility of arbitrating between different functionalities in advance or the coordination level 1 can take over the arbitration between different functionalities.
  • the requirements and target states of functions for speed control without a target object e.g. based on driver specifications, predictive traffic sign recognition or predictive Curve detection
  • an EBA request can always override an ACC request; H. that, from a safety-critical point of view, the respective functions can be prioritized.
  • distance control on the other hand, it may be necessary to calculate several planners for distance or distance trajectories in parallel, as there are often several target objects in the immediate vicinity of the vehicle (in front of or on the adjacent lanes) and the most critical object is not always known in advance and selected for planning can be. For example, in a scenario in which overtaking in the “slower lane” (“right-hand overtaking maneuver”) with target objects in one's own and the neighboring lane is to be prevented.
  • the additional planners for distance trajectories can be designed more simply (e.g. by delimited / coarser grid of the search area) than the main planner optimized for maximum comfort, e.g. B. with an increasing number of relevant objects in order to limit the resource requirements.
  • Fig. 2 shows the speed v (above) and the acceleration a (below) an exemplary one-piece trajectory T1 for a free ride according to the prior art.
  • the speed is to be increased from 10 m / s to 20 m / s, with an acceleration limitation of 2 m / s 2 being effective. Since the calculated one-piece trajectory violates the acceleration limitation, it is classified as inadmissible according to the state of the art and discarded.
  • three-part trajectories can be used. In FIG. 2, such a three-part trajectory T2 is shown in addition to the one-part trajectory T1.
  • the first trajectory segment leads the acceleration to the maximum or minimum value a cst
  • the second segment keeps the acceleration constant and the third segment reduces the acceleration again.
  • the duration for the first and third trajectory segment is kept constant and the duration of the second segment is varied in such a way that the desired final speed is reached.
  • the duration t e of the three-part trajectory generally deviates from the duration of the one-part trajectory T1, as shown in FIG. 2.
  • the comparison of the one-part trajectory T1 and the three-part trajectory T2 is therefore inconsistent, since the trajectory length is included in the quality measure.
  • Another disadvantage arises from the invariant duration of the first and third trajectory segments, which cannot be adapted to the specific situation as a result.
  • the calculation of three-part speed trajectories is proposed according to the invention with variable duration of all trajectory segments while maintaining the total duration t e .
  • the duration of the respective segments follows through the minimization of a quality measure.
  • the quality measure evaluates the use of the manipulated variable at the input of the system model or the integrator chain and in this respect corresponds to the integral part of the quality measure for evaluating one-part trajectories. Due to the consistent trajectory duration and the consistent quality measure of one- and three-part trajectories, these can be exchanged directly in the superimposed optimization.
  • the total trajectory length t e corresponds to the sum of the segment durations Ati, ⁇ t 2 and ⁇ t 3 .
  • the duration At 3 is chosen so that the quality measure of the three-part trajectory is minimal.
  • a subordinate optimization is used for this.
  • the possible solution range for At 3 is determined. Initially, this cannot be less than zero and no longer than the trajectory length t e .
  • a third inequality results from the further requirement that At 2 should also be positive.
  • a bisection process is used in a second step. After a few calculation steps, this results in an optimal replacement for the one-part trajectory that is consistent with it.
  • FIG. 3 shows a three-part trajectory T3 within the meaning of the invention for the example in FIG. 2. In Fig.
  • a further example is shown in which a non-symmetrical trajectory T5 is calculated as a replacement for the one-piece trajectory T4 be.
  • the problem described above is also relevant for path trajectories.
  • a trajectory can violate both the lower and the upper acceleration limit.
  • the substitute trajectory has up to five trajectory segments and can no longer be calculated analytically.
  • a three-part path trajectory can be calculated similarly to the speed trajectory.
  • the first and the second trajectory segments ai and a cst are identical to the case of the speed trajectories, while the third segment uses a fifth order polynomial to convert the final state to the desired final speed v e . So that a three-part trajectory bridges the specified distance s e - so, the following equation must be fulfilled:
  • An alternative way of planning multi-part path trajectories results from the integration of three-part speed trajectories.
  • a trajectory can be found that approximates a one-part path trajectory, i.e. H. approximates a one-part trajectory.
  • target states for trajectory planning can be specified.
  • d s to stands for the distance to the target vehicle when the vehicle is stationary
  • v t for the speed of the target vehicle
  • headway for the time gap.
  • the movement of the target vehicle can be predicted into the future assuming a constant acceleration a t, o:
  • the measured distance is denoted by do.
  • v w v t - CL t ⁇ headway
  • FIG. 6 shows the progression of the states (path or distance (above), speed (middle) and acceleration (below)) of a target vehicle and the resulting therefrom Target states shown.
  • the status of the target vehicle is shown in solid black and the target statuses for trajectory planning according to the distance equation in dot-dashed-black and after filtering with a mass-spring-damper system (dashed line). If the acceleration of the target vehicle changes, the predicted setpoint speed jumps by -a t * headway.
  • the target vehicle starts to brake (e.g. from 12 s to 17 s)
  • a suddenly higher target speed than that of the target vehicle is requested.
  • the trajectory planning finds solutions that accelerate the vehicle in order to reach this higher speed, ie the vehicle is attracted by the decreasing target distance.
  • the target speed jumps to zero when the predicted target vehicle comes to a standstill.
  • This jump in the target state specification unfavorably leads to the vehicle following a stopping or stationary target vehicle at too high a speed and a small distance.
  • the target distance increases again, so that the target values for planning are for a period of time at negative speeds and thus push the stationary vehicle backwards.
  • One embodiment variant of the method represents the insertion or provision of a virtual mass-spring-damper system arranged on the target vehicle (FIG. 7).
  • the target distance d w corresponds to the spring length I, where c describes the spring constant.
  • the state x r of the mass m is used as the new target state for planning. This is a consistent filtering of the target vehicle state in all states.
  • the filtered target state is shown in FIG. 6.
  • the target vehicle brakes from 12 s to 17 s
  • the target speed goes steadily to the setpoint without a jump.
  • the specified distance is slightly larger than the calculated target distance and enables braking to a standstill without the target speed and target acceleration being discontinuous.
  • the invention also expressly includes further refinements or interconnections of springs and dampers not explicitly mentioned. Column stability can be achieved by such filtering.
  • a dynamic search area can expediently also be provided.
  • the rasterization of the search area determines how well the exact solution of the optimization problem is approximated by the calculated trajectory.
  • a fine grid contrasts with a low computational requirement. However, in certain situations it is necessary to rasterize very finely in order to find a valid solution in the search space.
  • a disadvantage of a fixed and coarse grid is the discontinuous influence of the optimization parameters on the trajectory found. Parameter changes are effective for as long no change in the trajectory until another grid point has a lower quality measure than the current grid point. This behavior complicates the application and prevents an intuitive procedure.
  • An adaptive search space is therefore proposed. This means that the grid points are shifted in such a way that there are more grid points near the best solution than in more distant areas. It is also important that grid points are located in the entire search area so that sudden changes in the target states can be reacted to quickly (e.g. target object change, strong target object braking, etc.). By iterative adaptation of the grid points over several cycles of optimization, it is possible to refine the grid around a selected point and in this way to approach the optimum.
  • a “stop-and-go function” can be provided, in particular for an ACC control.
  • the vehicle can follow a vehicle traveling in front to a standstill and start again when the vehicle traveling in front starts moving.
  • the stopping process can be designed to be comfortable and reproducible by defined “crawling” (i.e. moving particularly slowly) shortly before the standstill.
  • the above-described filtering of the target vehicle states generates target states that are preferably familiar to the driver. While the prediction of such target states based on unfiltered target vehicle data shows a jump to a negative target speed when following a target vehicle approaching from a standstill, the filtering of the target vehicle data developed here results in steady target states with consistently positive target speed and target path specifications. The same can also be seen for sudden changes in the target vehicle acceleration (positive or negative) during normal following travel (at speeds v> 0 km / h).
  • the stopping process is particularly difficult to set or regulate due to the lack of the ability to “dive in”. Any control deviations (deviation between the planned and actually driven trajectory) cannot be corrected without further ado, since this would often require sections with negative speed (reverse travel). In order to compensate for the occurring control deviations, various extensions are conceivable and can improve the stopping behavior individually or in combination, such. B. by adapting the target states of the trajectory planning at low speeds and / or by applying a plateau of constant acceleration and / or by fading the trajectory planning at very low speeds with a virtual bumper.
  • the planning takes into account that a defined intermediate state is reached before the final standstill. This guarantees a safe approach by representing a kind of buffer zone in which any system deviations can be compensated, especially with regard to the distance to the target vehicle.
  • the precise transfer from the plateau to standstill can, for. B. take place via a pre-controlled acceleration profile.
  • An additional advantage of this approach is the possibility of applying specific stopping behavior separately from the general trajectory planning.
  • a virtual bumper represents a spring-damper system that is virtually attached or arranged between the vehicle (x ego ) and the target vehicle (x t ) (as shown in FIG. 8).
  • a suitable design ensures that the vehicle brakes to a standstill at a predetermined distance from the target vehicle, follows at low speeds and can also start behind the target vehicle. Through the previous or preceding filtering of the target distance, z. B. by means of a spring-damper system, suitable states can be created for the transfer to the virtual bumper.
  • the virtual bumper offers In addition, a safe fall-back level in the event that the primary planning does not find a trajectory in the solution space.
  • the modular structure of the coordination layer enables the separate parameterization and application of individual functionalities using the same planner architecture and thus the system can be easily expanded to include future functionalities.
  • the concept of three-part trajectories is being renewed or expanded. If, for example, the flanks of the acceleration trajectories were previously fixed, they are now always selected to match any starting and ending conditions of the trajectory through a subordinate optimization.
  • the trajectory planning is divided into two layers or levels, a coordination or parameterization layer and a planning layer to further increase the applicability in series applications.
  • the parameterization layer enables a situation-dependent adaptation of the trajectory properties, e.g. B. by gain scheduling of the optimization parameters or the like.
  • the high relevance of the parameterization layer becomes particularly clear when looking at human driving profiles.
  • the optimization delivers trajectories that are optimal in terms of the quality measure, the course of these trajectories can sometimes be unfamiliar to the human driver in some situations. In particular because there is a discrepancy between the mathematical and the optimum perceived by humans in the trajectories.
  • a “full-speed range ACC” can be provided, which is configured in such a way that a switchover takes place between the trajectory planner according to the invention and a further controller (e.g. the concept of the virtual bumper) to control the vehicle z. B. even at very low speeds (z. B. When stopping or crawling chen) to control optimally.
  • a further controller e.g. the concept of the virtual bumper
  • good damping control behavior is important in a low speed range in order to e.g. B. to ensure column stability with an ACC control concept based on optimization.
  • extensions of the basic functionality of the respective assistance system z. B. ACC, EBA, etc.
  • inventive method can be applied regardless of the controller structure of the respective means of transport and thus offers the possibility of Be taking into account the transverse movement of the means of transport, eg. B. an ACC system can serve as a starting point for automated or autonomous driving.
  • T1 one-part trajectory (according to the state of the art)
  • T6 one-part trajectory (according to the state of the art)

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Abstract

Verfahren zur Trajektorienplanung eines Fahrerassistenzsystems, insbesondere eines Assistenzsystems zur Längs- und/oder Querregelung, bei dem eine Trajektorie (T1, T3-T7) mit einer festlegbaren Gesamtdauer (te) bestimmt wird, die Trajektorie (T3, T5, T7) in Segmente unterteilt wird, wobei jedes Segment eine veränderbare Segmentdauer (Δt1, Δt2, Δt3) aufweist und die Summe der Segmentdauern (Δt1, Δt2, Δt3) der festgelegten Gesamtdauer (te) der Trajektorie (T3, T5, T7) entspricht.

Description

Verfahren zur Traiektorienplanung eines Assistenzsvstems
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Trajektorienplanung eines Assistenzsys tems für ein Fortbewegungsmittel bzw. ein Fahrzeug, insbesondere ein Fahrerassistenzsys tem zur Längs- und/oder Querregelung, sowie einen Trajektorienplaner zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens und ein Assistenzsystem bzw. Fahrerassistenzsystem, bei welchem die Trajektorienplanung mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt.
Technologischer Hintergrund
Moderne Fortbewegungsmittel, wie z. B. Fahrzeuge, Fahrräder, Motorräder, Flugzeuge, Droh nen, Wasserfahrzeuge, Boote und dergleichen, werden zunehmend mit Assistenzsystemen bzw. Fahrerassistenzsystemen ausgestattet. Insbesondere auf dem Gebiet der Fahrzeugtech nik sind das Erkennen von Verkehrsteilnehmern bzw. anderen Fahrzeugen, Fußgängern und dergleichen sowie das Detektieren oder Abschätzen von Bahnmarkierungen (z. B. Straßen grenzen oder Fahrbahnmarkierungen) elementare Funktionen in modernen Fahrerassistenz systemen und werden z. B. bei quer- und längsregelnden Assistenzfunktionen (lateral and longitudinal functions) eingesetzt, wie z. B. bei einer Adaptive Cruise Control (ACC) bzw. au tomatischen Distanzregelung (ADR), einem Spurhalteassistenten (LKA, lane keep assist) oder einem Notbremsassistenten (EBA, emergency brake assist). Beispielsweise kann dadurch die zu fahrende Trajektorie bzw. der Bewegungsweg des jeweiligen Fortbewegungsmittels bzw. Fahrzeugs bestimmt werden. Mittels geeigneter Sensorik können dabei statische Ziele bzw. Objekte detektiert werden, wodurch z. B. der Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug oder der Straßenverlauf geschätzt werden kann. Zur Objekterkennung können z. B. Radar-, Lidar- oder Kamerasensoren eingesetzt werden.
Gattungsgemäße Regelungskonzepte für Assistenzsysteme basieren z. B. auf Trajektorien planung mittels Optimierung. Ferner besitzen derartige Assistenzsysteme oftmals beschränkte Rechenressourcen, z. B. auf einem (Radar-) Steuergerät, und sollten daher in Verbindung mit effizienten Optimierungsverfahren eingesetzt werden. Beispielsweise schlagen WERLING (in Werling, Moritz:„Ein neues Konzept für die Trajektoriengenerierung und -Stabilisierung in zeit kritischen Verkehrsszenarien“. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 201 1 ) und RATHGEBER (in Rathgeber, Christian:„Trajektorienplanung und -folgeregelung für assistiertes bis hochau tomatisiertes Fahren“. Technische Universität Berlin, 2016) hierzu das analytische Lösen ei nes vereinfachten Optimalsteuerungsproblems vor. Hierfür werden in einem ersten Schritt zu nächst alle Restriktionen (z. B. Ruck und Beschleunigung) außer Acht gelassen und die Endzeit sowie der Endzustand der Trajektorie als bekannt angenommen. Als Lösungen für die Trajektorien ergeben sich dabei Polynome dritter bis siebenter Ordnung. Anschließend wird der von Endzeit und Endgeschwindigkeit bzw. Endposition aufgespannte Suchraum gerastert und für jeden Rasterpunkt eine T rajektorie berechnet. Zu jeder T rajektorie wird dabei ein Gü temaß berechnet. Das Gütemaß ist dabei ein Kriterium zur Bewertung der Trajektorien, wobei z. B. der Verlauf der Beschleunigung bewertet werden kann. In einem zweiten Schritt werden die Trajektorien auf das Verletzen der Restriktionen überprüft und gegebenenfalls aus der Menge der gültigen T rajektorien ausgeschlossen. Die T rajektorie mit dem geringsten Gütemaß aus den verbleibenden Trajektorien ist dann das Ergebnis der Optimierung. Aufgrund der Be schreibung einer Trajektorie durch ein einziges Polynom wie bei WERLING können die Limits der Beschleunigung nur punktuell erreicht werden. RATHGEBER schlägt daher dreiteilige Trajektorien vor: Aufbauen, Halten und Abbauen der Beschleunigung mit jeweils einem Poly nom. Die Trajektorien zum Auf- und Abbau der Beschleunigung haben jedoch eine fest vorge gebene Dauer, wodurch sich situationsbedingte Nachteile in der Praxis ergeben können. Des Weiteren bleiben z. B. für die polynombasierte Trajektorienplanung spezifische Funktionser weiterungen eines gattungsgemäßen Assistenzsystems (z. B. ACC) unberücksichtigt.
Ferner beschreiben GORJESTANI et al. (in Gorjestani, A.; Shankwitz, C. und Donath, M.:„Im- pedance Control for Truck Collision Avoidance“; In: Proceedings of the American Control Con ference, 2000) eine virtuelle Stoßstange zur Implementierung einer Distanzregelung.
Druckschriftlicher Stand der Technik
Die DE 10 2017 200 580 A1 beschreibt ein Verfahren zur Optimierung einer Manöverplanung eines Fahrzeugs. Das Verfahren umfasst zur Durchführung des Verfahrens eine Planungs ebene, die in zumindest drei unterschiedliche Abstraktionsebenen für alle Planungsschichten der Planungsebene aufgeteilt ist. Dabei erfolgt eine Kombination aus kontinuierlichem Planen und semantischer Information, indem mehrere ermittelte Manöveroptionen gruppiert werden. Ferner erfolgt eine Erfolgsbewertung jeder Manöveroption unter Einbeziehung von Unbe stimmtheiten im Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer, um die beste Strategie zur Durchfüh rung des Manövers auszuwählen. Aufgabe
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zur T rajek- torienplanung eines Assistenzsystems sowie ein verbessertes Assistenzsystem zur Verfügung zu stellen, bei dem die Nachteile aus dem Stand der Technik überwunden sind.
Lösung der Aufgabe
Die vorstehende Aufgabe wird durch die gesamte Lehre des Anspruchs 1 sowie der nebenge ordneten Ansprüche gelöst. Zweckmäßige Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unter ansprüchen beansprucht.
Erfindungsgemäß wird bei dem vorgeschlagenen Verfahren zur Trajektorienplanung eines Fahrerassistenzsystems, insbesondere eines längs- und/oder querregelnden Systems (z. B. ACC-, ADR-, EBA-, LKA-System oder dergleichen), zunächst mindestens eine Trajektorie mit einer festlegbaren Gesamtdauer bestimmt, welche in Segmenten, vorzugsweise in drei Seg menten, unterteilt wird. Jedes der Segmente weist dabei eine veränderbare Segmentdauer auf, wobei die Summe der jeweiligen Segmentdauern der zuvor festgelegten Gesamtdauer der Trajektorie entspricht, d. h. während die einzelnen Segmentdauern variabel bzw. verän derbar ausgestaltet sind, bleibt die Gesamtdauer bzw. Gesamtlänge der Trajektorie unverän dert. In einfacher Weise kann auch eine Erweiterung der Basisfunktionalität des jeweiligen Assistenzsystems ermöglicht werden, z. B. um eine spezifische Funktionserweiterung zu er reichen, wie die prädiktive Geschwindigkeitsanpassung bei Kurvenfahrt, die prädiktive Ge schwindigkeitsanpassung für detektierte Verkehrsschilder, die Unterstützung des Überholvor gangs durch Beschleunigung und/oder die Verhinderung des Überholvorgangs auf „langsa merer Spur“, z. B. bei Rechtsüberholvorgängen auf Autobahnen.
In einfacher Weise kann bei der Unterteilung der Trajektorien ein erstes Segment zum Aufbau der Beschleunigung, ein zweites Segment zum Halten der Beschleunigung und ein drittes Segment zum Abbau der Beschleunigung vorgesehen sein. Ferner können diese Segmente auch jeweils in weitere Untersegmente unterteilt sein und/oder Segmente davor, danach und/oder dazwischen aufweisen. Insbesondere sollten die Segmente zum Auf- und Abbau der Beschleunigung dabei keine fest vorgegebene Segmentdauer aufweisen, sodass diese in ein facherWeise an die jeweilige Situation angepasst werden können. Die Flexibilität und Einsatz fähigkeit des gesamten Systems wird dadurch in besonderem Maße verbessert. Vorzugsweise sind für eine Geschwindigkeitsregelung die Beschleunigungen im aufbauenden und im abbauenden Segment der Trajektorie jeweils durch ein Polynom dritter Ordnung be schrieben. Daraus resultiert der Vorteil, dass eine derartige Beschreibung bzw. Berechnung besonders einfach umgesetzt werden kann.
Besonders zweckmäßig ist es, wenn die Segmentdauer der jeweiligen Segmente anhand ei nes Gütemaßes festgelegt wird. Beispielsweise kann dieses Gütemaß so gewählt werden, dass es dem Integralanteil des Gütemaßes zur Bewertung einer einteiligen Trajektorie ent spricht, wodurch unter anderem das direkte Ersetzen einer einteiligen Trajektorie durch eine dreiteilige Trajektorie ermöglicht wird.
Ferner kann das Bestimmen der Segmentdauer des ersten Segments in Abhängigkeit von der Segmentdauer des dritten Segments oder umgekehrt erfolgen, d. h. die Segmentdauer des ersten Segments kann z. B. über eine quadratische Gleichung in Abhängigkeit von der Seg mentdauer des dritten Segments bestimmt werden.
Zweckmäßigerweise kann für eine Distanzregelung eine dreiteilige Trajektorie berechnet wer den, in der das erste und zweite Segment den Segmenten der Geschwindigkeitsregelung ent sprechen, während das dritte Segment durch ein Polynom anderer Ordnung, insbesondere fünfter Ordnung beschrieben wird, sodass die Trajektorie das System in den gewünschten Endzustand (Beschleunigung, Geschwindigkeit und Position) überführt.
Vorzugsweise wird die Segmentdauer eines oder mehrerer der Segmente derart gewählt, dass das Gütemaß der dreiteiligen Trajektorie minimal bzw. vermindert wird.
Als besonders vorteilhaft hat es sich erwiesen, wenn eine unterlagerte Optimierung zur Aus wahl der Segmentdauer eines oder mehrerer der Segmente vorgesehen ist. Die Auswahl wird dadurch noch zusätzlich vereinfacht.
Zweckmäßigerweise kann die Planung der Trajektorie durch eine Variation der Gesamtdauer der jeweiligen Trajektorie erfolgen.
Ferner kann ein adaptiver Suchraum mit Rasterpunkten zur Bestimmung einer T rajektorie vor gesehen sein, wobei die Wahl der Zielzustände der Trajektorien im Suchraum anhand einer Verschiebung der Rasterpunkte erfolgt. Insbesondere dadurch, dass die Rasterpunkte hin zur optimalen Trajektorie verschoben sind, d. h. das eine Konzentration der Rasterpunkte die op timale Trajektorie anzeigt. Vorzugsweise erfolgt die Anpassung der Rasterpunkte iterativ über mehrere Zeitschritte, d. h. es kann eine Variation oder Adaption der Zielpunkte anhand eines iterativen (über mehrere Zeitschritte) Vorgehens erfolgen.
Zweckmäßigerweise kann ein Feder-Dämpfer-System bzw. ein Masse-Feder-Dämpfer-Sys- tem vorgesehen sein, das zum Generieren stetiger und konsistenter Sollzustände (Weg, Ge schwindigkeit und Beschleunigung) des Fortbewegungsmittels dient, welche die Zielpunkte der Trajektorien- und/oder Bremsbewegungsplanung darstellen.
Gemäß einer besonderen Ausgestaltung des Verfahrens kann situationsspezifisch (z. B. im stillstandnahen Bereich) für eine Distanzregelung ein Feder-Dämpfer-System als virtuelle Stoßstange zwischen dem Fortbewegungsmittel und einem vorausbewegenden Fortbewe gungsmittel ergänzend zur Trajektorienplanung angeordnet werden. Die Dynamik der virtuel len Stoßstange kann dabei definiert werden durch den festlegbaren Abstand zwischen den Fortbewegungsmitteln (z. B. Egofahrzeug und vorausfahrendes Fahrzeug), die Geschwindig keit, die Beschleunigung, die Masse des Fortbewegungsmittels und/oder den (virtuellen) Fe derweg.
Zweckmäßigerweise kann mindestens ein Beschleunigungs- und/oder Geschwindigkeitspla teau als Puffer für auftretende Regelabweichungen vorgesehen sein. Beispielsweise kann ein Beschleunigungsplateau vor dem Stillstand des Fortbewegungsmittels vorgesehen werden, welches der Trajektorienplanung den möglichen Zielzustandsbereich vorgibt. Ausgehend von dem Plateau kann das Fortbewegungsmittels definiert (bzw. gesteuert) in den Stillstand über führt werden, um sanfte und fahrervertraute Beschleunigungsverläufe beim Anhaltevorgang herbeizuführen (z. B. langsames Abbremsen). Dadurch können z. B. abrupte und ungewollte Bremsmanöver vermieden werden.
Zweckmäßigerweise kann ein Trajektorienplaner zum Bestimmen der Trajektorie vorgesehen sein. Beispielweise kann ein derartiger Trajektorienplaner als Hardware- oder Softwaremodul ausgestaltet sein, so dass das jeweilige System in einfacher Weise werksseitig vorkonfektio niert werden kann.
In praktischer Weise umfasst der Trajektorienplaner mehrere Module und/oder Ebenen. Diese können z. B. fest konfiguriert oder modular austauschbar und/oder hinzufügbar sein, so dass die jeweiligen Funktionen der einzelnen Module und Ebenen anwender- bzw. funktionsspezi fisch gewählt werden können. Der Funktionsumfang und die Vorkonfigurierbarkeit des jeweiligen Trajektorienplaners werden dadurch in besonderem Maße vereinfacht, wodurch Kosten und Zeit in besonderem Maße eingespart werden können.
Ferner kann der Trajektorienplaner eine Koordinationsebene zur situations- und funktionsspe zifischen Vorgabe eines Zielzustandes und eine Planungsebene zur Bestimmung einer Trajek- torie anhand des Zielzustandes umfassen. Ferner können auch Koordinationsebene und/oder die Planungsebene einen modularen Aufbau aufweisen. Beispielweise kann die Koordina tionsebene ein Geschwindigkeitsmodul, zur Einstellung der Geschwindigkeit, und ein Distan zassistenzmodul, zur Einstellung der Distanz bzw. der Strecke oder Route, umfassen. In glei cher Weise kann z. B. auch das Geschwindigkeitsmodul weitere Module zur Funktionsgestal tung bzw. Funktionsarchitektur umfassen, wie z. B. ein Geschwindigkeitsregelungsmodul, ein Geschwindigkeitsbegrenzungsassistenzmodul und/oder ein Kurvenassistenzmodul. Ferner kann auch die Planungsebene modular aufgebaut sein und einzelne Module umfassen, wie z. B. einen Geschwindigkeitsplaner und/oder einen Distanzplaner. Ferner kann auch ein Trajektorienselektionsmodul zur Auswahl der jeweiligen Trajektorie vorgesehen sein, welches als Modul einer der Ebenen oder als separate Ebene vorgesehen sein kann. Zudem kann auch die gesamte Koordinationsebene oder das Distanzmodul weitere Module oder untergeordnete Module umfassen. Die aufgelisteten Module stellen hierbei lediglich eine nicht abschließende Auswahl an möglichen Modulen dar. Ausdrücklich umfasst sind jedoch auch andere nicht be nannte (Sub-) Module, welche z. B. weitere aus dem Stand der Technik bekannte Funktionen zur Trajektorienplanung umfassen. Daraus resultiert der Vorteil, dass eine intuitive und einfa che Parametrierung bzw. Applikation ermöglicht wird. Darüber hinaus wird die Skalierbarkeit in Bezug auf Rechenleistung des jeweiligen Systems und des Funktionsumfangs in besonde rem Maße verbessert. Durch einen derartigen modularen Aufbau wird es z. B. ermöglicht, in nerhalb der Koordinationsebene die getrennte Parametrierung und Applikation einzelner Funk tionalitäten unter Nutzung der gleichen Planerarchitektur durchzuführen. Dadurch wird eine einfache Möglichkeit geschaffen, das System (auch nachträglich z. B. in Form eines Upgra des) um zukünftige Funktionalitäten zu erweitern.
In praktischer und einfacher Weise kann das Verfahren als Algorithmus implementiert werden. Daraus resultiert der Vorteil, dass es besonders einfach und kostengünstig in neuen Systemen implementiert werden kann. Zudem können bestehende Systeme in gleicher weise nachge rüstet werden.
Die Erfindung beansprucht zudem einen Trajektorienplaner für ein entsprechendes Assistenz system bzw. Fahrerassistenzsystem, welcher insbesondere derart ausgelegt ist, dass die Trajektorienplanung mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt. Dabei ist eine Koordinationsebene zur Einstellung eines Zielzustandes, eine Planungsebene zur Bestim mung einer Trajektorie anhand des Zielzustandes und ein Trajektorienselektionsmodul zur Auswahl der jeweiligen Trajektorie vorgesehen.
Ferner beansprucht die vorliegende Erfindung ein Assistenzsystem bzw. Fahrerassistenzsys tem für ein Fortbewegungsmittel, insbesondere ein Assistenzsystem zur Längs- und/oder Qu erregelung (z. B. ACC-, LKA- oder EBA-System), welches unter anderem dadurch gekenn zeichnet ist, dass das Assistenzsystem eine Trajektorienplanung mittels des erfindungsgemä ßen Verfahrens durchführt und/oder einen erfindungsgemäßen Trajektorienplaner umfasst.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann folglich ein neues Regelungskonzept zur T rajek- torienplanung für Assistenzsysteme zur Verfügung gestellt werden, welches zur Ablösung bis her verwendeter Ansätze dient. Die vorliegende Erfindung stellt dadurch einen ganz besonde ren Beitrag auf dem Gebiet der Fahrerassistenzsysteme dar. Ausdrücklich umfasst sind von der vorliegenden Erfindung auch nicht einzeln beschriebene Merkmalskombinationen der Un teransprüche.
Beschreibung der Erfindung anhand von Ausführunqsbeispielen
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von zweckmäßigen Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Es zeigen:
Fig. 1 eine vereinfachte schematische Darstellung einer Ausgestaltung einer Struktur ei nes erfindungsgemäßen Trajektorienplaners;
Fig. 2 eine vereinfachte Darstellung von T rajektorien für eine Freifahrt gemäß dem Stand der Technik;
Fig. 3 eine vereinfachte Darstellung einer Trajektorie (gepunktet) im Sinne der Erfindung für die einteilige Trajektorie aus Fig. 2;
Fig. 4 eine weitere vereinfachte Darstellung einer erfindungsgemäß geplanten Trajekto rie;
Fig. 5 eine weitere vereinfachte Darstellung einer erfindungsgemäß geplanten Trajekto rie zur Distanzregelung; Fig. 6 eine vereinfachte Darstellung einer Sollzustandsvorgabe in Folgefahrt;
Fig 7 eine vereinfachte Darstellung eines Masse-Feder-Dämpfer-Systems zum Gene rieren von Sollzuständen an einem Fahrzeug, sowie
Fig. 8 eine vereinfachte Darstellung einer virtuellen Stoßstange zwischen einem Ego-Fahr zeug und einem vorrausfahrenden Fahrzeug.
Im Folgenden werden erfindungsgemäße Ausführungsbeispiele zur Berechnung von mehrtei ligen Trajektorien beschrieben. Eine Trajektorie überführt den Systemzustand von seinem An fangswert in einen definierten Endwert. Der Systemzustand wird durch die Position s, die Ge schwindigkeit v, die Beschleunigung a und je nach Systemmodell durch den Ruck r beschrie ben. Für die Trajektorienberechnung wird das Fahrzeug durch eine Punktmasse modelliert. Als Systemmodell dient in der Regel eine insbesondere mehrstufige Integratorkette. Die Trajektorienberechnung stellt dabei ein Optimierungsproblem dar, das gemäß dem Stand der Technik analytisch gelöst werden kann. Derartige Lösungen beschreiben jedoch in der Regel die Systemzustände durch Polynome, welche den Nachteil aufweisen, dass sie die Maximal werte von Ruck und Beschleunigung nur punktuell erreichen und nicht abschnittsweise kon stant gehalten werden können.
In Fig. 1 ist ein Ausführungsbeispiel einer Struktur eines erfindungsgemäßen Trajektorienpla- ners für ein Fahrerassistenzsystem dargestellt. Ausdrücklich kann ein derartiger Trajektorien- planer jedoch auch für Assistenzsysteme anderer Fortbewegungsmittel (Flugobjekte, Wasser fahrzeuge und dergleichen) genutzt werden. Der Trajektorienplaner umfasst eine Koordina tionsebene 1 (bzw. Koordinationsschicht) und einer Planungsebene 2 (bzw. Planungsschicht). Während die Planungsebene 2 Trajektorien zur Überführung des Fahrzeugs von seinem ak tuellen Istzustand in einen gewünschten Zielzustand universell optimiert und berechnet, stellt die Koordinationsebene 1 eine Schnittstelle zur situations- und funktionsspezifischen Einstel lung des Zielzustandes, der Optimierungskriterien und -beschränkungen der Trajektorien Pla nung zur Verfügung.
Aufgrund der verschiedenen Optimierungsziele für eine Freifahrt ohne Zielobjekt (Geschwin- digkeitstrajektorie) und die Folgefahrt mit Zielobjekt (Distanzregelung), besteht die Planungs ebene 2 aus einem Planer für Geschwindigkeitstrajektorien (Geschwindigkeitsplaner 9) und einem oder mehreren (Multi-Objekt-ACC-) Planern für Distanztrajektorien (Abstands- oder Wegplaner 10). Eine sogenannte Freifahrt bezeichnet eine Fahrt eines Fahrzeugs, wenn die eigene Fahrspur frei ist bzw. kein vorausfahrendes Fahrzeug als relevantes Zielobjekt ermittelt wird und ungehindert mit einer von Fahrer eingestellten Zielgeschwindigkeit gefahren werden kann. Wird jedoch durch z. B. ein Assistenzsystem ein vorausfahrendes Fahrzeug ermittelt, welches die Freifahrt verhindert, so kann die Geschwindigkeit entsprechend geregelt und an die Geschwindigkeit des vorausfahrenden Fahrzeugs angepasst werden. Dementsprechend handelt es sich hierbei um eine sogenannte Folgefahrt, bei der in der Regel eine Geschwin digkeitsanpassung anhand eines festlegbaren Sollabstandes zum vorausfahrenden Fahrzeug erfolgt. Für den Wechsel zwischen Trajektorien der Freifahrt und der Folgefahrt schließt an die unterschiedlichen Planer ein Trajektorienselektionsmodul 3 an. Dabei kann die Trajektorien- selektion auf Basis der aktuellen Trajektorienbeschleunigung erfolgen. Alternativ kann die Se lektion der Trajektorien auch anhand der kompletten Trajektorien durchgeführt werden.
Die Koordinationsebene 1 ist vorzugsweise modular aufgebaut und enthält für jede abgrenz- bare Funktionalität des Systems ein unabhängiges Modul oder auch mehrere unabhängige Module, wie z. B. ein Geschwindigkeitsmodul 4 und ein Distanzassistenzmodul 5. Jedes Modul bietet dabei eine intuitive Schnittstelle zur Applikation der jeweiligen Funktionalität. Dafür über setzt und reduziert das jeweilige Modul die Vielzahl der Optimierungsparameter des angesteu erten Trajektorienplaners (Gewichtungen im Gütemaß, Zustandsbeschränkungen, Suchraum grenzen) auf wenige Parameter zur zielgerichteten Parametrierung der jeweiligen Funktiona lität. Hierbei sind auch komplexere Algorithmen denkbar, die das Verhalten in kompletten Sze narien steuern. Die Module können ebenfalls modular aufgebaut sein und untergeordnete Funktionen bzw. Module umfassen. Wie exemplarisch in Fig. 1 dargestellt, umfasst das Ge schwindigkeitsmodul 4 mindestens drei weitere (untergeordnete) Module: ein Geschwindig keitsregelmodul 6, ein Geschwindigkeitsbegrenzungsassistenzmodul 7 sowie ein Kurvenas sistenzmodul 8. Die einzelnen Module bieten somit eine intuitive Schnittstelle zur situations spezifischen Applikation der untergeordneten Planer und damit der resultierenden T rajektorien bzw. der gewünschten Trajektorien. Die Vielzahl an Optimierungsparametern der Trajektori- enplanung (z. B. Gewichtungen im Gütemaß, Zustandsbeschränkungen, Wahl des Such raums) werden dabei nicht direkt zur Applikation freigegeben, da die Funktionsmodule der Koordinationsebene 1 die Applikationsaufgabe zunächst auf wenige eingängige Parameter zur zielgerichteten Einstellung des gewünschten Trajektorienverhaltens übersetzen und reduzie ren.
Ferner bietet die Koordinationsebene 1 die Möglichkeit vorab zwischen unterschiedlichen Funktionalitäten zu arbitrieren bzw. die Koordinationsebene 1 kann die Arbitrierung zwischen unterschiedlichen Funktionalitäten übernehmen. Beispielsweise können die Anforderungen und Zielzustände von Funktionen zur Geschwindigkeitsregelung ohne Zielobjekt (z. B. auf Ba sis von Fahrervorgabe, prädiktiver Verkehrsschilderkennung oder prädiktiver Kurvenerkennung) vorab verglichen werden, sodass z. B. nur die kritischste Anforderung für Geschwindigkeitstrajektorien an den Geschwindigkeitsplaner 9 weitergeleitet werden.
In gleicher weise kann auch die Arbitrierung von Sicherheits- und Komfortfunktionen erfolgen. Beispielsweise kann eine EBA-Anforderung stets eine ACC-Anforderung übersteuern, d. h. das aus sicherheitskritischen Gesichtspunkten eine Priorisierung der jeweiligen Funktionen erfolgen kann. Dagegen kann es bei der Distanzregelung notwendig sein, mehrere Planer für Distanz- oder Abstandstrajektorien parallel zu berechnen, da sich häufig mehrere Zielobjekte in direkter Fahrzeugumgebung (davor oder auf den angrenzenden Spuren) befinden und nicht immer vorab das kritischste Objekt bekannt ist und zur Planung ausgewählt werden kann. Beispielsweise bei einem Szenario in dem ein Überholen auf der „langsameren Spur“ („Rechtsüberholmanöver“) mit Zielobjekten in der eigenen und der benachbarten Spur verhin dert werden soll. Hierbei können die zusätzlichen Planer für Distanztrajektorien nach Möglich keit einfacher (z. B. durch eingegrenzten/gröberen Rasterung des Suchraums) als der auf ma ximalen Komfort optimierte Hauptplaner ausgelegt werden, z. B. bei einer zunehmenden An zahl relevanter Objekte, um den Ressourcenbedarf einzugrenzen.
Fig. 2 zeigt die Geschwindigkeit v (oben) und die Beschleunigung a (unten) einer beispielhaf ten einteiligen Trajektorie T1 für eine Freifahrt gemäß dem Stand der Technik. Die Geschwin digkeit soll im vorliegenden Beispiel nun von 10 m/s auf 20 m/s erhöht werden, wobei eine Beschleunigungsbeschränkung von 2 m/s2 wirksam ist. Da die berechnete einteilige Trajekto rie die Beschleunigungsbeschränkung verletz, wird sie gemäß dem Stand der Technik als un zulässig eingestuft und verworfen. Um das Beschleunigungsvermögen des Fahrzeugs besser auszunutzen, können dreiteilige Trajektorien eingesetzt werden. In Fig. 2 ist eine solche drei teilige Trajektorie T2 zusätzlich zu der einteiligen Trajektorie T1 abgebildet. Darin führt das erste Trajektoriensegment die Beschleunigung auf den maximalen bzw. minimalen Wert acst, das zweite Segment hält die Beschleunigung konstant und das dritte Segment baut die Be schleunigung wieder ab. Dabei wird die Dauer für das erste und dritte Trajektoriensegment konstant gehalten und die Dauer des zweiten Segments derart variiert, dass die gewünschte Endgeschwindigkeit erreicht wird. Dies hat zur Folge, dass die Dauer te der dreiteiligen Trajek torie im Allgemeinen von der Dauer der einteiligen Trajektorie T1 abweicht, wie in Fig. 2 ge zeigt. Der Vergleich der einteiligen Trajektorie T1 und der dreiteiligen Trajektorien T2 ist damit inkonsistent, da die Trajektorienlänge in das Gütemaß eingeht. Ein weiterer Nachteil folgt aus der invarianten Dauer des ersten und dritten Trajektoriensegments, welche sich dadurch nicht an die konkrete Situation anpassen lassen. Demgegenüber wird die Berechnung von dreiteiligen Geschwindigkeitstrajektorien erfindungs gemäß mit variabler Dauer aller Trajektoriensegmente unter Einhaltung der Gesamtdauer te vorgeschlagen. Die Dauer der jeweiligen Segmente folgt durch die Minimierung eines Gütema ßes. Das Gütemaß bewertet den Einsatz der Stellgröße am Eingang des Streckenmodells bzw. der Integratorkette und entspricht in dieser Hinsicht dem Integralanteil des Gütemaßes zur Bewertung einteiliger Trajektorien. Aufgrund der konsistenten Trajektoriendauer und des konsistenten Gütemaßes von ein- und dreiteiligen Trajektorien lassen sich diese in der über lagerten Optimierung direkt austauschen.
Damit eine dreiteilige Trajektorie die vorgegebene Geschwindigkeitsänderung ve - vo erzielt, muss folgende Gleichung erfüllt sein:
Die gesamte Trajektorienlänge te entspricht der Summe der Segmentdauern Ati, Ät2 und Ät3. Die Beschleunigungen ai und a3 im ersten und im dritten Segment werden durch Polynome dritter Ordnung beschrieben. Das Einsetzen von ai und a3 in obenstehender Gleichung führt auf die quadratische Gleichung für Ati a Atf + b Ati + c (At3, te) = 0 wenn At3 und te als Parameter angenommen werden, d. h. Ati kann für sinnvoll gewählte Werte von At3 berechnet werden und die resultierende dreiteilige Trajektorie hat die angeforderte Länge te. Es zeigt sich, dass bei zwei gültigen Lösungen für Ati die kleinere zu einem kleineren Gütemaß führt. Die Dauer At3 wird so gewählt, dass das Gütemaß der dreiteiligen Trajektorie minimal wird. Hierfür wird eine unterlagerte Optimierung eingesetzt. In einem ersten Schritt wird der mögliche Lösungsbereich für At3 bestimmt. Initial kann dieser nicht kleiner als null und nicht länger als die Trajektorienlänge te sein. Bei der Lösung der quadratischen Gleichung für Ati kommen nur reelle und positive Lösungen in Frage, was auf zwei Ungleichungen führt. Eine dritte Ungleichung ergibt sich aus der weiteren Forderung, dass At2 ebenfalls positiv sein soll. Um das optimale At3 zu finden, wird in einem zweiten Schritt ein Bisektionsverfahren ein gesetzt. Hiermit ergibt sich nach wenigen Rechenschritten ein optimaler Ersatz für die eintei lige Trajektorie, das konsistent zu dieser ist. In Fig. 3 ist eine dreiteilige Trajektorie T3 im Sinne der Erfindung für das Beispiel in Fig. 2 dargestellt. In Fig. 4 ist ein weiteres Beispiel dargestellt, bei dem eine nichtsymmetrische Trajektorie T5 als Ersatz für die einteilige Trajektorie T4 be rechnet wird. Die oben beschriebene Problematik ist auch bei Wegtrajektorien relevant. Aufgrund der höhe ren Ordnung der Polynome bei der Wegplanung kann eine Trajektorie jedoch sowohl die un tere als auch die obere Beschleunigungsbeschränkung verletzen. In so einem Fall hat die Er- satztrajektorie bis zu fünf Trajektoriensegmente und lässt sich nicht mehr analytisch berech nen. In der Praxis ist jedoch viel wichtiger, dass die untere Beschleunigungsbeschränkung ausgenutzt wird (z. B. Zufahrtsszenarien). Für den Fall, dass nur eine Beschleunigungsbe schränkung ausgenutzt wird, kann ähnlich wie bei der Geschwindigkeitstrajektorie eine drei teilige Wegtrajektorie berechnet werden.
Das erste und das zweite Trajektoriensegment ai und acst sind dabei identisch zum Fall der Geschwindigkeitstrajektorien, während das dritte Segment durch ein Polynom fünfter Ordnung den Endzustand auf die gewünschte Endgeschwindigkeit ve überführt. Damit eine dreiteilige Trajektorie die vorgegebene Distanz se - so überbrückt, muss folgende Gleichung erfüllt sein:
Nach Einsetzen der Beschleunigung ai und der Geschwindigkeit V3 ergibt sich die quadrati sche Gleichung für At2 a · At2 + b(At1, te) · At2 + c(At1, te) = 0, wenn Ati und te als Parameter angenommen werden. Im Fall derWegtrajektorien ist nicht mehr im Voraus zu entscheiden, ob bei zwei gültigen Lösungen für At2 die kleinere auch zu einem kleineren Gütemaß führt. Daher müssen beide Lösungen weiter untersucht werden. Über Un gleichungen kann der Lösungsbereich von Ati eingeschränkt werden. In Fig. 5 ist ein Ausfüh rungsbeispiel für das Ersetzen einer einteiligen Wegtrajektorie T6 durch eine dreiteilige T rajek- torie T7 dargestellt (oben Weg, Mitte Geschwindigkeit und unten Beschleunigung): Die dreitei lige Trajektorie T7 (gepunktet) im Sinne der Erfindung steht hierbei exemplarisch für eine Trajektorie mit r0 = 0 m/s3,
a0 = 0 m/s2,
v0 = 8 m/s ,
re = 0 m/s3,
ae = 0 m/s2, ve = 2 m/s und
se = 40 m.
Eine alternative Möglichkeit mehrteilige Wegtrajektorien zu planen, ergibt sich durch die In tegration dreiteiliger Geschwindigkeitstrajektorien. Über eine Variation der Trajektorienendzeit und Bewertung des resultierenden Endabstandes lässt sich eine Trajektorie finden, die eine einteilige Wegtrajektorie approximiert, d. h. sich an eine einteilige Trajektorie annähert.
Ferner können Zielzustände für die Trajektorienplanung vorgegeben werden. Der Sollabstand bei einer Folgefahrt kann dabei anhand folgender Gleichung bestimmt werden: dw = rf stop + vt · headway.
Darin steht dsto für den Abstand zum Zielfahrzeug beim Stillstand, vt für die Geschwindigkeit vom Zielfahrzeug und„headway“ für die Zeitlücke. Weiterhin lässt sich die Bewegung des Zielfahrzeugs unter der Annahme einer konstanten Beschleunigung at,o in die Zukunft prädi- zieren:
vt = vt,o + at,ot
st = dQ + vt Qt + - at Qt2.
Der gemessene Abstand wird dabei durch do bezeichnet. Die Sollposition sw vom Egofahrzeug ergibt sich aus der prädizierten Position des Zielfahrzeugs und dem Sollabstand, nach: sw = st - dw = st - dstop - vt headway.
Durch die Ableitung dieser Gleichung können die restlichen Sollzustände vw (Geschwindigkeit) und aw (Beschleunigung) berechnet werden, z. B. durch vw = vt - CLt · headway
In Fig. 6 sind die Verläufe der Zustände (Weg bzw. Distanz (oben), Geschwindigkeit (Mitte) und Beschleunigung (unten)) von einem Zielfahrzeug und die daraus resultierenden Sollzustände dargestellt. Der Zustand vom Zielfahrzeug ist in durchgehend schwarz und die Zielzustände für die Trajektorienplanung nach der Abstandsgleichung in punkt-gestrichelt- schwarz und nach der Filterung mit einem Masse-Feder-Dämpfer-System (gestrichelte Linie) dargestellt. Bei einer Änderung der Beschleunigung des Zielfahrzeugs springt die prädizierte Sollgeschwindigkeit um -at * headway. So wird bei Beginn einer Bremsung des Zielfahrzeugs (z. B. ab 12 s bis 17 s) sprunghaft eine höhere Zielgeschwindigkeit als die des Zielfahrzeugs angefordert. Infolgedessen findet die Trajektorienplanung Lösungen, die das Fahrzeug be schleunigen, um auf diese höhere Geschwindigkeit zu gelangen, d. h. das Fahrzeug wird vom kleiner werdenden Sollabstand angezogen. Umgekehrt springt die Sollgeschwindigkeit auf null, wenn das prädizierte Zielfahrzeug zum Stillstand kommt. Dieser Sprung in der Sollzu standsvorgabe führt ungünstiger Weise dazu, dass das Fahrzeug mit einer zu hohen Ge schwindigkeit und kleinem Abstand einem anhaltenden bzw. stehendem Zielfahrzeug folgt. Beim Anfahren des Zielfahrzeugs aus dem Stillstand wächst wiederum der Sollabstand, so- dass die Sollwerte für die Planung eine Zeit lang bei negativen Geschwindigkeiten liegen und damit das stehende Fahrzeug nach hinten drücken würden.
Eine Ausgestaltungsvariante des Verfahrens stellt dabei das Einfügen bzw. Vorsehen eines virtuellen an dem Zielfahrzeug angeordneten Masse-Feder-Dämpfer-Systems dar (Fig. 7). Der Sollabstand dw entspricht dabei der Federlänge I, wobei c die Federkonstante beschreibt. Der Zustand xr der Masse m wird als neuer Sollzustand für die Planung verwendet. Hierbei handelt es sich um eine in allen Zuständen konsistenten Filterung des Zielfahrzeugzustands. In Fig. 6 ist der gefilterte Sollzustand dargestellt. Bei einer Bremsung des Zielfahrzeugs (ab 12 s bis 17 s) geht die Zielgeschwindigkeit ohne Sprung stetig auf den Sollwert. Hierdurch ist der vorge gebene Abstand etwas größer als der berechnete Sollabstand und ermöglicht ein Bremsen in den Stillstand, ohne dass die Sollgeschwindigkeit und die Sollbeschleunigung Unstetigkeiten aufweisen. Ausdrücklich von der Erfindung umfasst sind auch weitere nicht explizit genannte Ausgestaltungen bzw. Zusammenschaltungen von Federn und Dämpfern. Durch eine derar tige Filterung kann eine Kolonnenstabilität erreicht werden.
Zweckmäßigerweise kann auch ein dynamischer Suchraum vorgesehen sein. Durch die Ras terung des Suchraums wird bestimmt, wie gut die exakte Lösung des Optimierungsproblems durch die berechnete Trajektorie approximiert wird. Eine feine Rasterung steht im Gegensatz zu einem niedrigen Rechenbedarf. In bestimmten Situationen ist es jedoch notwendig, sehr fein zu rastern, um eine gültige Lösung im Suchraum zu finden.
Ein Nachteil einer festen und groben Rasterung ist der nicht kontinuierliche Einfluss der Opti mierungsparameter auf die gefundene Trajektorie. Parameteränderungen bewirken solange keine Änderung der T rajektorie, bis ein anderer Rasterpunkt ein niedrigeres Gütemaß aufweist als der aktuelle Rasterpunkt. Dieses Verhalten erschwert die Applikation und verhindert ein intuitives Vorgehen. Daher wird ein adaptiver Suchraum vorgeschlagen. Darunter wird ver standen, dass sich die Rasterpunkte derart verschieben, dass sich in der Nähe der besten Lösung mehr Rasterpunkte befinden als in weiter entfernten Bereichen. Es ist weiterhin wich tig, dass sich Rasterpunkte im gesamten Suchraum befinden, sodass auf sprunghafte Ände rungen der Zielzustände schnell reagiert werden kann (z. B. Zielobjektwechsel, starkes Ziel objektbremsen usw.). Durch iterative Anpassung der Rasterpunkte über mehrere Zyklen der Optimierung hinweg, ist es möglich, die Rasterung um einen ausgewählten Punkt zu verfeinern und sich auf diese Weise dem Optimum anzunähern. Es kann jedoch weiterhin Vorkommen, dass keine gültige Lösung gefunden wird. Die Fokussierung der Rasterpunkte um die aktuelle Lösung kann statisch oder dynamisch erfolgen. Eine andere Möglichkeit stellt eine genetische Optimierung dar. Hierbei werden feste, freie geladene und freie ungeladene Partikel einge setzt. Die festen Partikel begrenzen den Suchraum, die freien Partikel iterieren in Richtung Optimum und die geladenen decken einen Bereich um die Lösung ab. Hierbei stellt jeder Zeit schritt eine Generation dar. In praktischer Weise konzentrieren sich die Partikel auch nach mehreren hundert Iterationen nicht auf einen Punkt. Bei der genetischen Optimierung kann ferner eine über die Zeit erfolgte Verschiebung des Optimums berücksichtigt werden.
Gemäß einerweiteren praktischen Ausgestaltung der Erfindung kann eine„Stop-and-go-Funk- tion“ vorgesehen sein, insbesondere für eine ACC-Steuerung. In praktischer Weise kann das Fahrzeug für eine derartige Stop-and-go-Funktionalität einem vorausfahrenden Fahrzeug bis in den Stillstand folgen und wieder anfahren, wenn das vorausfahrende Fahrzeug anfährt. Der Anhaltevorgang kann dabei durch definiertes„Kriechen“ (d. h. sich besonders langsam fortbe wegen) kurz vor dem Stillstand komfortabel und reproduzierbar ausgelegt sein.
Die zuvor beschriebene Filterung der Zielfahrzeugzustände generiert Sollzustände, die dem Fahrer vorzugsweise vertraut sind. Während die Prädiktion derartiger Zielzustände basierend auf ungefilterten Zielfahrzeugdaten bei dem Folgen eines aus dem Stillstand anfahrenden Ziel fahrzeuges einen Sprung zu negativer Zielgeschwindigkeit aufweist, ergeben sich mit der vor liegend entwickelten Filterung der Zielfahrzeugdaten stetige Sollzustände mit durchweg posi tiver Zielgeschwindigkeits- und Zielwegvorgaben. Analoges zeigt sich auch für sprunghafte Änderung der Zielfahrzeugbeschleunigung (positiv oder negativ) bei normaler Folgefahrt (mit Geschwindigkeiten v > 0 km/h).
Beim Bremsen bis in den Stillstand hinter einem Zielfahrzeug kann es passieren, dass auf grund von zu grober Rasterung kein geeigneter Zielpunkt in der Menge der Zielpunkte vorhanden ist. Eine zu frühe Zeit erfordert hierbei eine stärkere Bremsung und eine zu späte Zeit führt zu kurzzeitiger Rückwärtsfahrt. Entsprechend kann es durch sich ständig variierende Zielfahrzeugdaten und die resultierende Anpassung der Trajektorien zu Zeitschritten kommen, in denen keine geeignete Lösung im Suchraum gefunden wird. In der Regel tritt dies im letzten Teil der Bremsung kurz vor dem Stillstand auf und führt zu kritischen Situationen. Um stets einen validen Zielpunkt im Suchraum der Optimierung zu garantieren, werden die Raster punkte des Suchraumes adaptiv variiert, z. B. durch einen Partikelschwarm. In Kombination mit der vorgestellten Filterung der Zielfahrzeugdaten erhöht dies die Robustheit der Planung gegen sich verändernde Zielzustände und verbessert zudem das Anhalteverhalten.
Weiterhin ist der Anhaltevorgang aufgrund der fehlenden Möglichkeit„Einzutauchen“ beson ders schwierig einzustellen bzw. zu regeln. Auftretende Regelabweichungen (Abweichung zwischen geplanter und tatsächliche gefahrener Trajektorie) können nicht ohne Weiteres kor rigiert werden, da dies häufig Abschnitte mit negativer Geschwindigkeit (Rückwärtsfahrt) vo raussetzen würde. Um die auftretenden Regelabweichungen zu kompensieren, sind verschie dene Erweiterungen denkbar und können einzeln oder in Kombination das Anhalteverhalten verbessern, wie z. B. durch Anpassung der Zielzustände der Trajektorienplanung bei niedrigen Geschwindigkeiten und/oder durch Applikation eines Plateaus konstanter Beschleunigung und/oder durch Überblendung der Trajektorienplanung bei sehr niedrigen Geschwindigkeiten mit einer virtuellen Stoßstange.
Bei der Applikation eines Beschleunigungsplateaus wird für die Planung berücksichtigt, dass vor dem finalen Stillstand ein definierter Zwischenzustand eingenommen wird. Dieser garan tiert ein sicheres Anfahren indem er eine Art Pufferzone darstellt, in der eventuell vorhandene Regelabweichungen insbesondere in Bezug auf die Distanz zum Zielfahrzeug ausgeglichen werden können. Die zielgenaue Überführung aus dem Plateau in den Stillstand kann z. B. über ein vorgesteuertes Beschleunigungsprofil erfolgen. Ein zusätzlicher Vorteil dieses Vorgehens ist die Möglichkeit ein spezifisches Anhalteverhalten getrennt von der allgemeinen Trajektori enplanung zu applizieren.
Eine virtuelle Stoßstange stellt ein Feder-Dämpfer-System dar, das zwischen Fahrzeug (xego) und Zielfahrzeug (xt) virtuell befestigt bzw. angeordnet ist (wie in Fig. 8 dargestellt). Durch eine geeignete Auslegung wird erreicht, dass das Fahrzeug bis in den Stillstand in einem vorgege benen Abstand zum Zielfahrzeug bremst, bei niedrigen Geschwindigkeiten folgt und auch hin ter dem Zielfahrzeug anfahren kann. Durch die vorherige bzw. vorangestellte Filterung des Sollabstands, z. B. mittels eines Feder-Dämpfer-Systems, können geeignete Zustände für die Übergabe an die virtuelle Stoßstange geschaffen werden. Die virtuelle Stoßstange bietet zusätzlich eine sichere Rückfallebene, für den Fall, dass die Primärplanung keine Trajektorie im Lösungsraum findet.
Zusammengefasst ermöglicht der modulare Aufbau der Koordinationsschicht die getrennte Parametrierung und Applikation einzelner Funktionalitäten unter Nutzung der gleichen Planerarchitektur und damit eine einfache Erweiterbarkeit des Systems um zukünftige Funkti onalitäten. Aufbauend auf dem Stand der Technik wird das Konzept der dreiteiligen Trajekto- rien erneuert bzw. erweitert: Während z. B. die Flanken der Beschleunigungstrajektorien bis her fest vorgegeneben wurden, werden sie nun durch eine unterlagerte Optimierung immer passend zu beliebigen Anfangs- und Endbedingungen der Trajektorie gewählt. Ferner erfolgt die Unterteilung der Trajektorienplanung in zwei Schichten bzw. Ebenen, eine Koordinierungs- bzw. Parametrierungsschicht und eine Planungsschicht, zur weiteren Erhöhung der Applizier- barkeit in Serienanwendungen. Während die Planungsschicht die eigentliche Berechnung von Trajektorien für Frei- und Folgefahrten sowie die Umschaltung zwischen diesen Betriebsmodi realisiert, ermöglicht die Parametrierungsschicht eine situationsabhängige Anpassung der Trajektorieneigenschaften, z. B. durch Gain Scheduling der Optimierungsparameter oder der gleichen. Die hohe Relevanz der Parametrierungsschicht wird insbesondere bei der Betrach tung menschlicher Fahrprofile deutlich. Zwar liefert die Optimierung Trajektorien, die optimal im Sinne des Gütemaßes sind, jedoch kann deren Verlauf dem menschlichen Fahrer in einigen Situationen mitunter unvertraut sein. Insbesondere dadurch, dass es eine Diskrepanz zwi schen dem mathematischen und dem vom Menschen empfundenen Optimum der Trajektori- enverläufe gibt. Beispielsweise kann dabei ein„Full-Speed-Range-ACC“ vorgesehen sein, der derart konfiguriert ist, dass eine Umschaltung zwischen dem erfindungsgemäßen Trajektori- enplaner und einem weiteren Regler (z. B. dem Konzept der virtuellen Stoßstange) erfolgt, um das Fahrzeug z. B. auch bei sehr niedrigen Geschwindigkeiten (z. Bsp. bei Anhalten oder Krie chen) optimal zu kontrollieren. Vor allem ist in einem niedrigen Geschwindigkeitsbereich ein gut dämpfendes Regelverhalten wichtig, um z. B. die Kolonnenstabilität mit einem auf Opti mierung basierenden ACC-Regelungskonzept zu gewährleisten. Ferner können auch Erwei terungen der Basisfunktionalität des jeweiligen Assistenzsystems (z. B. ACC, EBA, etc.) vor gesehen sein, wie z. B. das Verhindern von„Rechtsüberholmanövern“ oder das Bremsen vor Kurven. Ferner kann das erfindungsgemäße Verfahren unabhängig von der Reglerstruktur des jeweiligen Fortbewegungsmittels angewendet werden und bietet somit die Möglichkeit zur Be rücksichtigung der Querbewegung des Fortbewegungsmittels, z. B. kann ein ACC-System so mit als Ausgangspunkt für automatisiertes bzw. autonomes Fahren dienen. BEZUGSZEICHENLISTE
T1 einteilige Trajektorie (gemäß dem Stand der Technik)
T2 dreiteilige Trajektorie (gemäß dem Stand der Technik)
T3 dreiteilige Trajektorie
T4 einteilige Trajektorie (gemäß dem Stand der Technik)
T5 dreiteilige Trajektorie
T6 einteilige Trajektorie (gemäß dem Stand der Technik)
T7 dreiteilige Trajektorie
1 Koordinationsebene
2 Planungsebene
3 T rajektorienselektionsmodul
4 Geschwindigkeitsmodul
5 Distanzassistenzmodul
6 Geschwindigkeitsregelmodul
7 Geschwindigkeitsbegrenzungsassistenzmodul
8 Kurvenassistenzmodul
9 Geschwindigkeitsplaner
10 Distanzplaner

Claims

PATENTANSPRÜCHE
1. Verfahren zur Trajektorienplanung eines Assistenzsystems, insbesondere eines Assistenzsystems zur Längs- und/oder Querregelung, bei dem
eine Trajektorie (T1 , T3-T7) mit einer festlegbaren Gesamtdauer (te) bestimmt wird, die Trajektorie (T3, T5, T7) in Segmente unterteilt wird, wobei
jedes Segment eine veränderbare Segmentdauer (Ati, At2, Atß) aufweist und die Summe der Segmentdauern (Ati, At2, Atß) der festgelegten Gesamtdauer (te) der Trajektorie (T3, T5, T7) entspricht.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Unterteilung der Trajektorie (T3, T5, T7) in Segmente in Abhängigkeit von der jeweiligen Beschleunigung und/oder Geschwindigkeit erfolgt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein Segment zum Aufbau der Beschleunigung, ein Segment zum Halten und/oder Ändern der Be schleunigung und ein Segment zum Abbau der Beschleunigung vorgesehen ist.
4. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Beschleunigungen im ersten und im dritten Segment der Trajek torie (T3, T5, T7) jeweils durch ein Polynom höherer Ordnung beschrieben werden, ins besondere dritter oder fünfter Ordnung.
5. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentdauer (Ati, At2, Atß) der jeweiligen Segmente anhand eines Gütemaßes festgelegt wird
6. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen der Segmentdauer (Ati) des ersten Segments in Abhängigkeit von der Segmentdauer (Atß) des dritten Segments oder umgekehrt erfolgt.
7. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Folgefahrt eine dreiteilige Trajektorie (T7) berechnet wird, indem die Teiltrajektorien im ersten und zweiten Segment der Trajektorie (T7) im We sentlichen den Teiltrajektorien der Freifahrtplanung (T3, T5) entsprechen, während das dritte Segment durch ein Polynom anderer Ordnung, insbesondere fünfter Ordnung be schrieben wird, sodass die Trajektorie in einen gewünschten Endzustand für Beschleu nigung, Geschwindigkeit (ve) und Weg überführt wird.
8. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentdauer (Ati, Ät2, Atß) eines der Segmente derart ge wählt wird, dass das Gütemaß der dreiteiligen Trajektorie (T3, T5, T7) minimal wird.
9. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine unterlagerte Optimierung zur Auswahl der Segmentdauer (Ati, Ät2, Atß) eines Segments vorgesehen ist.
10. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Planung der Trajektorie (T1 , T3-T7) durch eine Variation der Gesamtdauer (te) der jeweiligen Trajektorie erfolgt.
1 1. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein adaptiver Suchraum mit Rasterpunkten zur Vorgabe von Trajektorienzielzuständen vorgesehen ist, und die Bestimmung einer optimalen Trajek torie (T1 , T3-T7) anhand einer Verschiebung der Rasterpunkte erfolgt, insbesondere derart, dass die Rasterpunkte hin zur zu bestimmenden Trajektorie (T1 , T3-T7) verscho ben sind.
12. Verfahren nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass die Anpassung der Rasterpunkte iterativ über mehrere Zeitschritte erfolgt.
13. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Feder-Dämpfer-System zum Generieren von Zielfahrzuständen des Fortbewegungsmittels für die Folgefahrt vorgesehen ist
14. Verfahren mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Folgefahrt zur Distanzregelung ein Feder-Dämpfer-System als virtuelle Stoßstange zwischen dem Fortbewegungsmittel und einem vorausbewegenden Fortbewegungsmittel angeordnet ist und zum Anordnen der virtuellen Stoßstange der festlegbare Abstand zwischen den Fortbewegungsmitteln, die Geschwindigkeit und/oder Federweg herangezogen werden.
15. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens ein Beschleunigungs- und/oder Geschwindigkeitspla teau zur Kompensation von Regelabweichungen vorgesehen ist.
16. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Trajektorienplaner zum Bestimmen der Trajektorie (T1-T7) vor gesehen ist.
17. Verfahren nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Trajektorien- planer mehrere Module und/oder Ebenen umfasst.
18. Verfahren nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass der T rajek- torienplaner eine Koordinationsebene (1 ) zur situations- und funktionsspezifischen Ein stellung eines Zielzustandes und eine Planungsebene (2) zur Bestimmung einer Trajek- torie anhand des Zielzustandes vorgesehen sind.
19. Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren als Algorithmus implementiert ist.
20. T rajektorienplaner für ein Assistenzsystem, umfassend
eine Koordinationsebene (1 ) zur Vorgabe eines Zielzustandes,
eine Planungsebene (2) zur Bestimmung einer Trajektorie (T1-T7) anhand des Zielzustandes und
ein Trajektorienselektionsmodul (3) zur Auswahl der jeweiligen Trajektorie (T1-T7), wobei
der Trajektorienplaner derart ausgelegt ist, dass die Trajektorienplanung mittels eines Verfahrens nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche durchgeführt wird.
21. Assistenzsystem für ein Fortbewegungsmittel, insbesondere zur Längs- und/oder Querregelung, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Assistenzsystem eine Trajek torienplanung mittels eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1-19 erfolgt.
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