EP4327314A1 - Method for creating a map with collision probabilities - Google Patents

Method for creating a map with collision probabilities

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Publication number
EP4327314A1
EP4327314A1 EP22712800.6A EP22712800A EP4327314A1 EP 4327314 A1 EP4327314 A1 EP 4327314A1 EP 22712800 A EP22712800 A EP 22712800A EP 4327314 A1 EP4327314 A1 EP 4327314A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
collision
map
probabilities
vehicles
movement data
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
EP22712800.6A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Ulrich STÄHLIN
Marc Menzel
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.)
Continental Automotive Technologies GmbH
Original Assignee
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 Continental Automotive Technologies GmbH filed Critical Continental Automotive Technologies GmbH
Publication of EP4327314A1 publication Critical patent/EP4327314A1/en
Pending legal-status Critical Current

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    • G08G1/166Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • GPHYSICS
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    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/164Centralised systems, e.g. external to vehicles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3807Creation or updating of map data characterised by the type of data
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    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Definitions

  • the invention relates to a method for creating a map with collision probabilities for an area.
  • the invention relates to a method for creating a map with collision probabilities for an area, the method having the following steps:
  • Collision probabilities are created, which is based on actually recorded movement data and which can also be based on calculation models, which are used anyway for vehicle control, for example.
  • calculation models are typically not executed by the respective vehicles, but by an infrastructure which, for example, can be specially designed to create such maps with collision probabilities.
  • Vehicles can be detected and movement data can be determined, for example, using suitable sensors such as cameras or movement sensors, but it can also take place, for example, using data obtained as part of vehicle-to-X communication.
  • suitable sensors such as cameras or movement sensors
  • models based on deterministic algorithms and/or statistical methods and/or artificial intelligence can be used for the prediction.
  • Collision probabilities can be calculated, for example, by checking the probability with which trajectories overlap or areas around trajectories overlap.
  • the card can be an electronically stored card, for example, which can be stored in a central unit, for example. It can then be used, for example, to evaluate accident black spots and identify opportunities to improve road safety.
  • Movement data can be determined multiple times, for example, while the respective vehicle is driving through the area, and based on this, at least one trajectory can be predicted. As a result, the map can be improved, since a more extensive potential of data can be accessed. However, corresponding data can also be used for separate maps. Movement data can be determined in particular at predetermined time intervals. This allows for easy implementation.
  • a plurality of trajectories with respective associated probabilities are always or at least partially predicted. This applies in particular to a respective vehicle. As a result, it is possible to calculate in advance how the vehicle will continue to move and with what probability, and in particular a probability can be assigned to each possible course of movement. This facilitates the calculation of collision probabilities.
  • the detection and/or the determination of movement data can take place in particular by means of information received from the vehicles via radio.
  • Vehicle-to-X communication for example, can be used for this purpose.
  • roadside sensors such as cameras, radars, lidar sensors, etc. is also possible.
  • the area can contain an intersection, junction, curve or junction. Such places are typically accident black spots. However, other areas can also be used.
  • the collision probabilities can be normalized to a reference value.
  • the map can then be designed to give a relative probability compared to a reference value rather than an absolute probability.
  • the collision probabilities can, for example, be stored in aggregated form in predefined subdivisions of the area. This allows the map to be appropriately partitioned to avoid overly fine-grained execution. This allows certain evaluations in aggregated form.
  • a prediction uncertainty and/or error limits can occur Determine movement data are taken into account. This can further improve the calculation.
  • a number of trajectories with respective probabilities can be calculated on the basis of the uncertainty and/or the error limits.
  • the collision probabilities of multiple pairings of vehicles can be stored in an aggregated form.
  • a pairing can in particular be understood to mean that two vehicles come so close that there is at least a certain probability of collision.
  • Aggregated storage can also result in an aggregated evaluation.
  • collision probability for a collision with a fixed Flindernis can be considered.
  • a trajectory or trajectories originating from the single vehicle is typically sufficient.
  • the collision probabilities can be stored in the map in such a way that the map only takes into account collision probabilities from a predetermined time window.
  • the map can be created in such a way that it enables an evaluation with regard to an improvement in traffic safety at specific times, with different traffic volumes typically prevailing at different times.
  • a sliding window functionality may also be implemented so that the map is always generated for a predetermined period of time in the past.
  • one or more maps are generated, with only collision probabilities that meet one or more predetermined conditions being considered for each map.
  • maps with different characteristics can be generated, for example. Below are some examples, especially for conditions:
  • Map differs depending on the prediction horizon, for example one map each for a prediction time of 1 s, 2 s, 3 s etc., Tickets for different times, for example one ticket each for 6 a.m. to 10 a.m., 10 a.m. to 3 p.m., 3 p.m. to 7 p.m., 7 p.m. to 10 p.m., etc. and/or for certain days of the week,
  • Map only for certain combinations of objects for example a map for vehicle-vehicle, vehicle-pedestrian, bicycle-pedestrian, bicycle-car, truck-VRU, etc.,
  • Map that does not show the collision probabilities but the locations of the objects involved if the collision probability exceeds a certain threshold. This can be particularly advantageous if it is to be determined where the objects involved come from or where there could be structural reasons for the risk of collision.
  • Map depending on object density i.e. for example a map for a few, normally many, very many and overcrowded many objects in the observation area, possibly differentiated according to object types, for example "very many pedestrians", etc.,
  • Map as a deviation from the norm. For this purpose, for example, a map can first be created that describes the basic state, and from then on further maps can be created that show the difference to this basic state. This can be particularly helpful when the result of a change is to be shown.
  • the method can be carried out in such a way that one or more near-collision events are determined based on the fact that no collision of the vehicles took place at a location with a high probability of a collision between two vehicles.
  • Such near-collision events are particularly valuable for improving accident black spots with regard to road safety, since, in contrast to actual accidents, they cannot be determined using real events.
  • each collision probability to be read out can be one of can be assigned to a plurality of predetermined areas, and this area can be output in each case. In particular, this can mean that the reading is more coarse than the map would actually allow, which allows for an aggregated view and a simplification of the evaluation.
  • the invention further relates to a calculation module configured to carry out a method as described herein.
  • the invention further relates to a non-transitory computer-readable storage medium on which program code is stored, during the execution of which a processor executes a method described herein. With regard to the method, all of the versions and variants described herein can be used.
  • an infrastructure installation that has at least one environment sensor (for example radar, camera, lidar, ultrasound, etc.) and/or a vehicle-to-X communication module can be regarded as the basis.
  • a motion prediction can be created for each detected object. It is then checked whether the motion predictions of two or more objects overlap and there is therefore a risk of collision. Ideally, but not necessarily, both the motion prediction and the detection of the risk of collision take place with implicit consideration of the detection error and the prediction inaccuracy.
  • a vehicle is detected and its position is detected with an accuracy of ⁇ 0.5 m, its speed is detected with an accuracy of ⁇ 1 m/s and its direction of movement with an accuracy of ⁇ 1 °.
  • the prediction is now created as a kind of movement fan, with a most probable path in the middle (assuming no errors) and outer limits assuming detection errors and changes in vehicle dynamics during the prediction time.
  • the collision risks determined in this way can be recorded on a map, which can be designed, for example, in the form of a “fleat map”. For that can for each location and for each object combination, the collision risk in the range from 0% to 100% can be added to the other collision risks.
  • a grid can be used as the location for the evaluation, i.e. the collision probability is only added up for positions at a distance of e.g. 10 cm or another distance.
  • a normalization can also take place for the map or fleet map if the absolute collision probability is not important, but only the relative one, i.e. when the question is asked where an accident is most likely to occur. To do this, the collision probabilities added up are divided by the greatest collision probability in the given observation area.
  • the collision probabilities can also be added as a sliding window. Only the collision probabilities of the last x seconds or minutes or hours are added up.
  • the consideration can be simplified in particular if only clusters of collision probabilities are considered instead of the collision probabilities.
  • the collision probabilities could thus be divided into clusters, for example ⁇ 50%, 50% to 75%, 75% to 90%, >90%. Then, for example, it can be counted how often each cluster is reached (dedicated fleetmaps per cluster), or each cluster gets a rating number and these are summed up (for the example above, this could be 1, 3, 7, 15, for example).
  • near misses can also be recognized from a map or fleet map, especially if high collision probabilities are determined with short prediction times, but no collision takes place.
  • a minimum space-time distance distance of the four-dimensional space-time vectors
  • This space-time can then, for example, be weighted with the probability of the pair of trajectories and summed up.
  • this weighted space-time distance is evaluated as a near miss and can be re-entered in a fleet map at the position of the smallest distance.
  • the advantage of this second approach is, in particular, that even close passes with very well-defined speeds and directions are recognized as near misses, which did not have a high probability of collision.
  • the collision probability can also be made available as a further function to functions or devices of the system. This can be done, for example, in the form of raw data or as a trigger if a collision probability exceeds a specific value. On the basis of relatively well-known methods, danger spots and near misses can be identified.
  • FIG. 1 shows a situation with two vehicles in front of an intersection.
  • the first vehicle 10 is moving on a first road S1 and the second vehicle 20 is moving on a second road S2. Both vehicles 10, 20 are moving on the streets S1, S2 towards an intersection K, at which the two streets S1, S2 intersect.
  • the first vehicle 10 instructs Vehicle-to-X communication module 15 having an antenna 17 attached thereto.
  • the second vehicle 20 has a vehicle-to-X communication module 25 with an antenna 27 attached thereto. This enables the two vehicles 10, 20 to participate in the vehicle-to-X communication.
  • Vehicle-to-X communication module 45 with an antenna 47 is arranged.
  • the vehicles 10, 20 can also communicate with the roadside infrastructure.
  • a computing unit 30, which can be used to create a map, is arranged next to the streets S1, S2.
  • a camera 50 is arranged next to the roads S1, S2, which is shown here schematically and which can capture the two vehicles 10, 20.
  • the camera 50 represents an infrastructure-side environment sensor.
  • the computing unit 30 is designed to create a respective prediction of trajectories and associated probabilities at a number of times when the vehicles 10, 20 approach the intersection K.
  • the computing unit 30 calculates a number of trajectories for each vehicle starting from each point in time at which a corresponding measurement was made, with each trajectory being assigned a certain probability. Based on these trajectories, collision probabilities at the intersection K are then calculated, ie it is calculated at what point and with what probability a collision can occur.
  • a fleet map can be generated from this, ie an electronic map which indicates a respective collision probability for specific points of the intersection K. If required, the map can be normalized or it can be created based only on specific data, for example only based on data recorded at specific points in time. Such maps can help planners help to identify accident blackspots and to optimize them in such a way that road safety is increased.
  • vehicle-to-X communication means, in particular, direct communication between vehicles and/or between vehicles and infrastructure devices.
  • it can be vehicle-to-vehicle communication or vehicle-to-infrastructure communication. If reference is made to communication between vehicles in the context of this application, this can in principle take place, for example, in the context of vehicle-to-vehicle communication, which typically takes place without mediation through a mobile network or a similar external infrastructure and which is therefore different from other solutions , which are based, for example, on a cellular network.
  • vehicle-to-X communication can be accomplished using the IEEE 802.11p or IEEE 1609.4 standards.
  • Vehicle-to-X communication can also be referred to as C2X communication.
  • the sub-areas can be referred to as C2C (Car-to-Car) or C2I (Car-to-Infrastructure).
  • C2C Car-to-Car
  • C2I Car-to-Infrastructure
  • the invention does not explicitly exclude vehicle-to-X communication with switching, for example via a mobile radio network.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

The invention relates to a method for creating a map with collision probabilities for an area, wherein a plurality of vehicles driving in the area is detected, movement data is ascertained for each vehicle, at least one path is predicted for each of the vehicles on the basis of the movement data, and collision probabilities are calculated on the basis of said paths. The collision probabilities can be stored in a map.

Description

Beschreibung description
Verfahren zum Erstellen einer Karte mit Kollisionswahrscheinlichkeiten Method of creating a collision probabilities map
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen einer Karte mit Kollisionswahrscheinlichkeiten für ein Gebiet. The invention relates to a method for creating a map with collision probabilities for an area.
Kreuzungen oder andere Stellen in öffentlichen Verkehrswegen bergen grundsätzlich ein gewisses Unfallrisiko. Unfälle können beispielsweise passieren, wenn zwei Fahrzeuge Zusammenstößen. Um hierüber Informationen zu sammeln, können beispielsweise Umfeldsensoren verwendet werden, womit Infrastrukturbetreiber wie beispielsweise Städte oder Gemeinden Unfallschwerpunkte analysieren können. Crossings or other places on public roads always harbor a certain risk of accidents. Accidents can happen, for example, when two vehicles collide. In order to collect information about this, environmental sensors can be used, for example, with which infrastructure operators such as cities or municipalities can analyze accident black spots.
Es wäre wünschenswert, ein Verfahren zum Erstellen einer Karte mit Kollisionswahrscheinlichkeiten vorzusehen, welches im Vergleich zu bekannten Ausführungen alternativ oder besser ausgeführt ist. Dies wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 erreicht. Vorteilhafte Ausgestaltungen können beispielsweise den Unteransprüchen entnommen werden. Der Inhalt der Ansprüche wird durch ausdrückliche Inbezugnahme zum Inhalt der Beschreibung gemacht. It would be desirable to provide a method for creating a collision probability map that performs alternatives or better than known designs. This is achieved according to the invention by a method according to claim 1. Advantageous configurations can be found in the dependent claims, for example. The content of the claims is made part of the content of the description by express reference.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen einer Karte mit Kollisionswahrscheinlichkeiten für ein Gebiet, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: The invention relates to a method for creating a map with collision probabilities for an area, the method having the following steps:
Detektieren eines Fahrzeugs oder mehrerer Fahrzeuge, welche in dem Gebiet fahren, dabei Bestimmen von Bewegungsdaten des jeweiligen Fahrzeugs, für jedes der Fahrzeuge Prädizieren mindestens einer Trajektorie basierend auf den Bewegungsdaten, detecting a vehicle or multiple vehicles driving in the area, thereby determining movement data of the respective vehicle, predicting at least one trajectory for each of the vehicles based on the movement data,
Berechnen von Kollisionswahrscheinlichkeiten basierend auf den Trajektorien, und calculating collision probabilities based on the trajectories, and
Abspeichern der Kollisionswahrscheinlichkeiten in der Karte. Mittels eines solchen Verfahrens kann eine Karte mitSaving the collision probabilities in the map. Using such a method, a card with
Kollisionswahrscheinlichkeiten erstellt werden, welche auf tatsächlich erfassten Bewegungsdaten basiert und welche ferner auf Berechnungsmodellen basieren kann, welche beispielsweise ohnehin für die Fahrzeugsteuerung verwendet werden. Derartige Berechnungsmodelle werden bei dem hierin beschriebenen Verfahren typischerweise nicht von den jeweiligen Fahrzeugen ausgeführt, sondern von einer Infrastruktur, welche beispielsweise speziell zum Erstellen von solchen Karten mit Kollisionswahrscheinlichkeiten aufgebaut sein kann. Collision probabilities are created, which is based on actually recorded movement data and which can also be based on calculation models, which are used anyway for vehicle control, for example. In the case of the method described here, such calculation models are typically not executed by the respective vehicles, but by an infrastructure which, for example, can be specially designed to create such maps with collision probabilities.
Das Detektieren von Fahrzeugen und das Bestimmen von Bewegungsdaten können beispielsweise über geeignete Sensorik wie beispielsweise Kameras oder Bewegungssensoren erfolgen, es kann jedoch beispielsweise auch über Daten erfolgen, welche im Rahmen einer Fahrzeug-zu-X-Kommunikation erhalten werden. Für das Prädizieren können beispielsweise Modelle verwendet werden, welche auf deterministischen Algorithmen und/oder statistischen Methoden und/oder auf künstlicher Intelligenz basieren. Das Berechnen von Kollisionswahrscheinlichkeiten kann beispielsweise derart erfolgen, dass überprüft wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich Trajektorien überlappen oder sich Bereiche um Trajektorien überlappen. Vehicles can be detected and movement data can be determined, for example, using suitable sensors such as cameras or movement sensors, but it can also take place, for example, using data obtained as part of vehicle-to-X communication. For example, models based on deterministic algorithms and/or statistical methods and/or artificial intelligence can be used for the prediction. Collision probabilities can be calculated, for example, by checking the probability with which trajectories overlap or areas around trajectories overlap.
Die Karte kann beispielsweise eine elektronisch gespeicherte Karte sein, welche beispielsweise in einer zentralen Einheit abgespeichert werden kann. Sie kann anschließend beispielsweise für die Auswertung von Unfallschwerpunkten und für das Erkennen von Möglichkeiten zur Verbesserung der Verkehrssicherheit verwendet werden. The card can be an electronically stored card, for example, which can be stored in a central unit, for example. It can then be used, for example, to evaluate accident black spots and identify opportunities to improve road safety.
Bewegungsdaten können beispielsweise während einer Fahrt des jeweiligen Fahrzeugs durch das Gebiet mehrfach bestimmt werden und jeweils basierend darauf kann mindestens eine Trajektorie prädiziert werden. Dadurch kann die Karte verbessert werden, da auf ein umfangreicheres Potenzial an Daten zurückgegriffen werden kann. Entsprechende Daten können jedoch auch für separate Karten verwendet werden. Bewegungsdaten können insbesondere in vorbestimmten Zeitintervallen bestimmt werden. Dies ermöglicht eine einfache Ausführung. Movement data can be determined multiple times, for example, while the respective vehicle is driving through the area, and based on this, at least one trajectory can be predicted. As a result, the map can be improved, since a more extensive potential of data can be accessed. However, corresponding data can also be used for separate maps. Movement data can be determined in particular at predetermined time intervals. This allows for easy implementation.
Gemäß einer Ausführung werden immer oder zumindest teilweise mehrere Trajektorien mit jeweiligen zugehörigen Wahrscheinlichkeiten prädiziert. Dies gilt insbesondere für ein jeweiliges Fahrzeug. Dadurch kann vorausberechnet werden, wie sich das Fahrzeug mit welcher Wahrscheinlichkeit weiterbewegen wird, und es kann insbesondere jedem möglichen Bewegungsablauf eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden. Dies erleichtert die Berechnung von Kollisionswahrscheinlichkeiten. According to one embodiment, a plurality of trajectories with respective associated probabilities are always or at least partially predicted. This applies in particular to a respective vehicle. As a result, it is possible to calculate in advance how the vehicle will continue to move and with what probability, and in particular a probability can be assigned to each possible course of movement. This facilitates the calculation of collision probabilities.
Das Detektieren und/oder das Bestimmen von Bewegungsdaten kann insbesondere mittels über Funk von den Fahrzeugen erhaltenen Informationen erfolgen. Flierzu kann beispielsweise eine Fahrzeug-zu-X-Kommunikation verwendet werden. Auch die Verwendung von straßenseitiger Sensorik wie beispielsweise Kameras, Radaren, Lidar-Sensoren etc. ist jedoch möglich. The detection and/or the determination of movement data can take place in particular by means of information received from the vehicles via radio. Vehicle-to-X communication, for example, can be used for this purpose. However, the use of roadside sensors such as cameras, radars, lidar sensors, etc. is also possible.
Das Gebiet kann insbesondere eine Kreuzung, Abzweigung, Kurve oder Einmündung beinhalten. Derartige Stellen sind typischerweise Unfallschwerpunkte. Es können jedoch auch andere Gebiete verwendet werden. In particular, the area can contain an intersection, junction, curve or junction. Such places are typically accident black spots. However, other areas can also be used.
Die Kollisionswahrscheinlichkeiten können insbesondere auf einen Referenzwert normalisiert werden. Die Karte kann dann so ausgeführt werden, dass sie nicht die absolute Wahrscheinlichkeit, sondern eine relative Wahrscheinlichkeit im Vergleich zu einem Referenzwert angibt. In particular, the collision probabilities can be normalized to a reference value. The map can then be designed to give a relative probability compared to a reference value rather than an absolute probability.
Die Kollisionswahrscheinlichkeiten können beispielsweise in vorgegebenen Unterteilungen des Gebiets aggregiert abgespeichert werden. Dadurch kann die Karte in geeigneter Weise aufgeteilt werden, um eine zu feinkörnige Ausführung zu vermeiden. Dies erlaubt bestimmte Auswertungen in aggregierter Form. The collision probabilities can, for example, be stored in aggregated form in predefined subdivisions of the area. This allows the map to be appropriately partitioned to avoid overly fine-grained execution. This allows certain evaluations in aggregated form.
Bei der Prädiktion von Trajektorien und zugehörigen Wahrscheinlichkeiten kann insbesondere eine Prädiktionsunsicherheit und/oder können Fehlergrenzen beim Bestimmen von Bewegungsdaten berücksichtigt werden. Dies kann die Berechnung noch weiter verbessern. Insbesondere können anhand der Unsicherheit und/oder der Fehlergrenzen mehrere Trajektorien mit jeweiligen Wahrscheinlichkeiten berechnet werden. In the prediction of trajectories and associated probabilities, in particular a prediction uncertainty and/or error limits can occur Determine movement data are taken into account. This can further improve the calculation. In particular, a number of trajectories with respective probabilities can be calculated on the basis of the uncertainty and/or the error limits.
Insbesondere können die Kollisionswahrscheinlichkeiten mehrerer Paarungen von Fahrzeugen aggregiert abgespeichert werden. Unter einer Paarung kann dabei insbesondere verstanden werden, dass sich zwei Fahrzeuge so nahe kommen, dass eine gewisse Kollisionswahrscheinlichkeit zumindest besteht. Durch ein aggregiertes Abspeichern kann auch eine aggregierte Auswertung erreicht werden. In particular, the collision probabilities of multiple pairings of vehicles can be stored in an aggregated form. A pairing can in particular be understood to mean that two vehicles come so close that there is at least a certain probability of collision. Aggregated storage can also result in an aggregated evaluation.
Wird nur ein Fahrzeug betrachtet kann insbesondere eineIf only one vehicle is considered, in particular one
Kollisionswahrscheinlichkeit für eine Kollision mit einem festen Flindernis betrachtet werden. In diesem Fall genügt typischerweise eine Trajektorie oder Trajektorien, welche von dem einzigen Fahrzeug ausgehen. collision probability for a collision with a fixed Flindernis can be considered. In this case, a trajectory or trajectories originating from the single vehicle is typically sufficient.
Die Kollisionswahrscheinlichkeiten können insbesondere in der Karte derart abgespeichert werden, dass die Karte nur Kollisionswahrscheinlichkeiten aus einem vorgegebenen Zeitfenster berücksichtigt. Dadurch kann beispielsweise die Karte so erstellt werden, dass sie eine Auswertung in Bezug auf eine Verbesserung der Verkehrssicherheit zu bestimmten Zeiten ermöglicht, wobei typischerweise zu unterschiedlichen Zeitpunkten ein unterschiedliches Verkehrsaufkommen herrscht. Es kann auch eine Funktionalität eines gleitenden Fensters implementiert sein, so dass die Karte immer für einen vorgegebenen zurückliegenden Zeitraum erstellt wird. In particular, the collision probabilities can be stored in the map in such a way that the map only takes into account collision probabilities from a predetermined time window. As a result, for example, the map can be created in such a way that it enables an evaluation with regard to an improvement in traffic safety at specific times, with different traffic volumes typically prevailing at different times. A sliding window functionality may also be implemented so that the map is always generated for a predetermined period of time in the past.
Gemäß einer Ausführung werden eine oder mehrere Karten erzeugt, wobei für jede Karte nur Kollisionswahrscheinlichkeiten berücksichtigt werden, die eine oder mehrere vorgegebene Bedingungen erfüllen. Dadurch können beispielsweise Karten mit unterschiedlichen Merkmalen erzeugt werden. Nachfolgend werden hierzu einige Beispiele, insbesondere für Bedingungen, genannt: According to one embodiment, one or more maps are generated, with only collision probabilities that meet one or more predetermined conditions being considered for each map. As a result, maps with different characteristics can be generated, for example. Below are some examples, especially for conditions:
Karte unterschiedlich je nach Prädiktionshorizont, also beispielsweise je eine Karte für eine Prädiktionszeit von beispielsweise 1 s, 2s, 3s etc., Karte für unterschiedliche Uhrzeiten, also beispielsweise je eine Karte für 6 Uhr bis 10 Uhr, 10 Uhr bis 15 Uhr, 15 Uhr bis 19 Uhr, 19 Uhr bis 22 Uhr, etc. und/oder für bestimmte Wochentage, Map differs depending on the prediction horizon, for example one map each for a prediction time of 1 s, 2 s, 3 s etc., Tickets for different times, for example one ticket each for 6 a.m. to 10 a.m., 10 a.m. to 3 p.m., 3 p.m. to 7 p.m., 7 p.m. to 10 p.m., etc. and/or for certain days of the week,
Karte nur für bestimmte Kombinationen von Objekten, also beispielsweise je eine Karte für Fahrzeug-Fahrzeug, Fahrzeug-Fußgänger, Fahrrad-Fußgänger, Fahrrad-PKW, LKW-VRU, etc., Map only for certain combinations of objects, for example a map for vehicle-vehicle, vehicle-pedestrian, bicycle-pedestrian, bicycle-car, truck-VRU, etc.,
Karte, welche nicht die Kollisionswahrscheinlichkeiten aufträgt, sondern die Orte der beteiligten Objekte, falls die Kollisionswahrscheinlichkeit einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Dies kann insbesondere dann von Vorteil sein, wenn ermittelt werden soll, woher die beteiligten Objekte kommen bzw. wo es bauliche Gründe für Kollisionsrisiken geben könnte. Map that does not show the collision probabilities but the locations of the objects involved if the collision probability exceeds a certain threshold. This can be particularly advantageous if it is to be determined where the objects involved come from or where there could be structural reasons for the risk of collision.
Karte für unterschiedliche Ampelphasen bzw. Zeiten bis zur Änderung der Ampelphase, Map for different traffic light phases or times until the traffic light phase changes,
Karte je nach Objektdichte, also beispielsweise je eine Karte für wenige, normal viele, sehr viele und überfüllt viele Objekte im Betrachtungsbereich, eventuell noch differenziert nach Objekttypen, zum Beispiel „sehr viele Fußgänger“, etc., Map depending on object density, i.e. for example a map for a few, normally many, very many and overcrowded many objects in the observation area, possibly differentiated according to object types, for example "very many pedestrians", etc.,
Karte als Abweichung von der Norm. Dafür kann beispielsweise erstmal eine Karte erstellt werden, die den Grundzustand beschreibt, und ab dann können weitere Karten erstellt werden, die den Unterschied zu diesem Grundzustand darstellen. Dies kann vor allem dann hilfreich sein, wenn das Ergebnis einer Änderung aufgezeigt werden soll. Map as a deviation from the norm. For this purpose, for example, a map can first be created that describes the basic state, and from then on further maps can be created that show the difference to this basic state. This can be particularly helpful when the result of a change is to be shown.
Das Verfahren kann insbesondere derart ausgeführt werden, dass eines oder mehrere Fast-Kollisionsereignisse basierend darauf ermittelt werden, dass an einem Ort mit hoher Kollisionswahrscheinlichkeit zwischen zwei Fahrzeugen keine Kollision der Fahrzeuge stattfand. Derartige Fast-Kollisionsereignisse sind besonders wertvoll für die Verbesserung von Unfallschwerpunkten im Hinblick auf die Verkehrssicherheit, da sie im Gegensatz zu tatsächlichen Unfällen nicht anhand von realen Ereignissen ermittelbar sind. In particular, the method can be carried out in such a way that one or more near-collision events are determined based on the fact that no collision of the vehicles took place at a location with a high probability of a collision between two vehicles. Such near-collision events are particularly valuable for improving accident black spots with regard to road safety, since, in contrast to actual accidents, they cannot be determined using real events.
Beim Auslesen von Kollisionswahrscheinlichkeiten aus einer Karte kann beispielsweise jede auszulesende Kollisionswahrscheinlichkeit einem von mehreren vorgegebenen Bereichen zugeordnet werden, und dieser Bereich kann jeweils ausgegeben werden. Dies kann insbesondere bedeuten, dass das Auslesen gröber erfolgt als es die Karte eigentlich ermöglichen würde, was eine aggregierte Betrachtung und eine Vereinfachung der Auswertung ermöglicht. When reading out collision probabilities from a map, for example, each collision probability to be read out can be one of can be assigned to a plurality of predetermined areas, and this area can be output in each case. In particular, this can mean that the reading is more coarse than the map would actually allow, which allows for an aggregated view and a simplification of the evaluation.
Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Berechnungsmodul, welches dazu konfiguriert ist, ein Verfahren wie hierin beschrieben auszuführen. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium, auf welchem Programmcode gespeichert ist, bei dessen Ausführung ein Prozessor ein hierin beschriebenes Verfahren ausführt. Bezüglich des Verfahrens kann dabei jeweils auf alle hierin beschriebenen Ausführungen und Varianten zurückgegriffen werden. The invention further relates to a calculation module configured to carry out a method as described herein. The invention further relates to a non-transitory computer-readable storage medium on which program code is stored, during the execution of which a processor executes a method described herein. With regard to the method, all of the versions and variants described herein can be used.
Als Grundlage kann beispielsweise eine Infrastrukturinstallation angesehen werden, welche mindestens einen Umfeldsensor (zum Beispiel Radar, Kamera, Lidar, Ultraschall, ... ) und/oder ein Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul hat. Für jedes detektierte Objekt kann eine Bewegungsprädiktion erstellt werden. Anschließend wird geprüft, ob sich die Bewegungsprädiktionen von zwei oder mehr Objekten überschneiden und somit ein Kollisionsrisiko besteht. Idealerweise, aber nicht notwendigerweise, findet sowohl die Bewegungsprädiktion als auch die Detektion des Kollisionsrisikos unter impliziter Berücksichtigung des Detektionsfehlers als auch der Prädiktionsungenauigkeit statt. For example, an infrastructure installation that has at least one environment sensor (for example radar, camera, lidar, ultrasound, etc.) and/or a vehicle-to-X communication module can be regarded as the basis. A motion prediction can be created for each detected object. It is then checked whether the motion predictions of two or more objects overlap and there is therefore a risk of collision. Ideally, but not necessarily, both the motion prediction and the detection of the risk of collision take place with implicit consideration of the detection error and the prediction inaccuracy.
Nachfolgend sei ein Beispiel gegeben. Ein Fahrzeug wird erkannt und seine Position auf ± 0,5 m genau erkannt sowie seine Geschwindigkeit auf ± 1 m/s und seine Bewegungsrichtung auf ± 1 ° genau erkannt. Die Prädiktion wird nun als eine Art Bewegungsfächer erstellt, mit einem wahrscheinlichsten Pfad in der Mitte (unter Annahme keiner Fehler) und Außengrenzen unter der Annahme von Detektionsfehlern und Änderungen der Fahrdynamik während der Prädiktionszeit. An example is given below. A vehicle is detected and its position is detected with an accuracy of ± 0.5 m, its speed is detected with an accuracy of ± 1 m/s and its direction of movement with an accuracy of ± 1 °. The prediction is now created as a kind of movement fan, with a most probable path in the middle (assuming no errors) and outer limits assuming detection errors and changes in vehicle dynamics during the prediction time.
Die so ermittelten Kollisionsrisiken können auf einer Karte aufgezeichnet werden, welche beispielsweise in Form einer „Fleatmap“ ausgestaltet sein kann. Dafür kann für jeden Ort und für jede Objektkombination das Kollisionsrisiko im Bereich 0 % bis 100 % zu den anderen Kollisionsrisiken aufaddiert werden. The collision risks determined in this way can be recorded on a map, which can be designed, for example, in the form of a “fleat map”. For that can for each location and for each object combination, the collision risk in the range from 0% to 100% can be added to the other collision risks.
Für eine bessere Bewertung der Heatmap bzw. Karte kann als Ort für die Bewertung ein Raster verwendet werden, d.h. es wird nur für Positionen im Abstand von beispielsweise 10 cm oder einer anderen Strecke die Kollisionswahrscheinlichkeit aufaddiert. For a better evaluation of the heat map or map, a grid can be used as the location for the evaluation, i.e. the collision probability is only added up for positions at a distance of e.g. 10 cm or another distance.
Für die Karte bzw. Fleatmap kann zusätzlich noch eine Normierung stattfinden, wenn nicht die absolute Kollisionswahrscheinlichkeit wichtig ist, sondern nur die relative, wenn also gefragt wird, wo sich am wahrscheinlichsten ein Unfall ereignen wird. Dafür werden die aufaddierten Kollisionswahrscheinlichkeiten durch die größte Kollisionswahrscheinlichkeit im gegebenen Betrachtungsbereich dividiert. A normalization can also take place for the map or fleet map if the absolute collision probability is not important, but only the relative one, i.e. when the question is asked where an accident is most likely to occur. To do this, the collision probabilities added up are divided by the greatest collision probability in the given observation area.
Die Addition der Kollisionswahrscheinlichkeiten kann auch als Sliding Window ausgeführt werden. Dabei werden nur die Kollisionswahrscheinlichkeiten der letzten x Sekunden oder Minuten oder Stunden aufaddiert. The collision probabilities can also be added as a sliding window. Only the collision probabilities of the last x seconds or minutes or hours are added up.
Zur differenzierten Analyse können auch mehrere Karten bzw. Fleatmaps erstellt werden. Mögliche Unterschiede wurden bereits weiter oben beschrieben. Several maps or fleet maps can also be created for a differentiated analysis. Possible differences have already been described above.
Eine Vereinfachung der Betrachtung kann insbesondere erfolgen, wenn anstelle der Kollisionswahrscheinlichkeiten nur Cluster von Kollisionswahrscheinlichkeiten betrachtet werden. So könnten die Kollisionswahrscheinlichkeiten in die Cluster unterteilt werden, beispielsweise < 50 %, 50 % bis 75 %, 75 % bis 90 %, > 90 %. Anschließend kann beispielsweise gezählt werden, wie oft jedes der Cluster erreicht wird (dedizierte Fleatmaps je Cluster), oder jedes Cluster bekommt eine Bewertungszahl und diese werden summiert (für das Beispiel vorne könnte dies beispielsweise 1 , 3, 7, 15 sein). The consideration can be simplified in particular if only clusters of collision probabilities are considered instead of the collision probabilities. The collision probabilities could thus be divided into clusters, for example <50%, 50% to 75%, 75% to 90%, >90%. Then, for example, it can be counted how often each cluster is reached (dedicated fleetmaps per cluster), or each cluster gets a rating number and these are summed up (for the example above, this could be 1, 3, 7, 15, for example).
Aus einer Karte oder Fleatmap können auch sogenannte „Near Misses“ erkannt werden, vor allem wenn bei kurzen Prädiktionszeiten hohe Kollisionswahrscheinlichkeiten ermittelt werden, jedoch keine Kollision stattfindet. Um zusätzliche Near Misses, also Fast-Kollisionsereignisse, zu identifizieren, kann für jede Kombination von Fahrzeug-Trajektorien der Fahrfächer, welche bezüglich der Kollisionswahrscheinlichkeit eine gewisse Mindest-Wahrscheinlichkeit übersteigt, ein minimaler raumzeitlicher Abstand berechnet werden (Abstand der vierdimensionalen Raumzeitvektoren). Diese Raumzeit kann dann beispielsweise mit der Wahrscheinlichkeit des Trajektorienpaars gewichtet und aufsummiert werden. Ab einem Schwellenwert wird dieser gewichtete Raumzeitabstand als Near Miss gewertet und kann an der Position des geringsten Abstands wieder in eine Fleatmap eingetragen werden. Der Vorteil dieses zweiten Ansatzes besteht insbesondere darin, dass auch enge Vorbeifahrten mit sehr gut definierten Geschwindigkeiten und Richtungen als Near Misses erkannt werden, welche keine großen Kollisionswahrscheinlichkeiten hatten. So-called "near misses" can also be recognized from a map or fleet map, especially if high collision probabilities are determined with short prediction times, but no collision takes place. In order to identify additional near misses, i.e. near-collision events, a minimum space-time distance (distance of the four-dimensional space-time vectors) can be calculated for each combination of vehicle trajectories of the driving compartments, which exceeds a certain minimum probability with regard to the collision probability. This space-time can then, for example, be weighted with the probability of the pair of trajectories and summed up. Above a threshold value, this weighted space-time distance is evaluated as a near miss and can be re-entered in a fleet map at the position of the smallest distance. The advantage of this second approach is, in particular, that even close passes with very well-defined speeds and directions are recognized as near misses, which did not have a high probability of collision.
Zusätzlich oder anstelle von Fleatmaps kann die Kollisionswahrscheinlichkeit auch als weitere Funktion Funktionen oder Geräten des Systems zur Verfügung gestellt werden. Dies kann beispielsweise in Form von Rohdaten erfolgen oder als Trigger, falls eine Kollisionswahrscheinlichkeit einen bestimmten Wert überschreitet. Auf Basis relativ bekannter Verfahren können Gefahrenstellen und Near Misses erkannt werden. In addition to or instead of Fleatmaps, the collision probability can also be made available as a further function to functions or devices of the system. This can be done, for example, in the form of raw data or as a trigger if a collision probability exceeds a specific value. On the basis of relatively well-known methods, danger spots and near misses can be identified.
Weiterhin ist es möglich, Situationen oder Orte zu identifizieren, die für Fahrer unangenehm bzw. schwierig zu meistern sind. Dies kann benutzt werden, um bauliche Änderungen vorzunehmen oder die Verkehrsflusssteuerung anzupassen, bevor ein Unfall passiert. Furthermore, it is possible to identify situations or places that are uncomfortable or difficult for drivers to master. This can be used to make structural changes or adjust traffic flow control before an accident occurs.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand der Zeichnung beschrieben. Dabei zeigt: Fig. 1 : eine Situation mit zwei Fahrzeugen vor einer Kreuzung. The invention is described below with reference to the drawing. 1 shows a situation with two vehicles in front of an intersection.
Fig. 1 zeigt rein schematisch ein erstes Fahrzeug 10 und ein zweites Fahrzeug 20. Das erste Fahrzeug 10 bewegt sich auf einer ersten Straße S1 und das zweite Fahrzeug 20 bewegt sich auf einer zweiten Straße S2. Beide Fahrzeuge 10, 20 bewegen sich auf den Straßen S1 , S2 auf eine Kreuzung K zu, an welcher sich die beiden Straßen S1 , S2 schneiden. Das erste Fahrzeug 10 weist ein Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul 15 mit einer daran angebrachten Antenne 17 auf. Das zweite Fahrzeug 20 weist ein Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul 25 mit einer daran angebrachten Antenne 27 auf. Dies ermöglicht den beiden Fahrzeugen 10, 20 die Teilnahme an der Fahrzeug-zu-X-Kommunikation. 1 shows a first vehicle 10 and a second vehicle 20 purely schematically. The first vehicle 10 is moving on a first road S1 and the second vehicle 20 is moving on a second road S2. Both vehicles 10, 20 are moving on the streets S1, S2 towards an intersection K, at which the two streets S1, S2 intersect. The first vehicle 10 instructs Vehicle-to-X communication module 15 having an antenna 17 attached thereto. The second vehicle 20 has a vehicle-to-X communication module 25 with an antenna 27 attached thereto. This enables the two vehicles 10, 20 to participate in the vehicle-to-X communication.
Neben den Straßen S1 , S2 ist ein straßenseitiges Next to the streets S1, S2 is a street-side
Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul 45 mit einer Antenne 47 angeordnet. Dadurch können die Fahrzeuge 10, 20 auch mit der straßenseitigen Infrastruktur kommunizieren. Neben den Straßen S1 , S2 ist eine Recheneinheit 30 angeordnet, welche zum Erstellen einer Karte verwendet werden kann. Vehicle-to-X communication module 45 with an antenna 47 is arranged. As a result, the vehicles 10, 20 can also communicate with the roadside infrastructure. A computing unit 30, which can be used to create a map, is arranged next to the streets S1, S2.
Des Weiteren ist neben den Straßen S1 , S2 eine Kamera 50 angeordnet, welche hier schematisch gezeigt ist und die beiden Fahrzeuge 10, 20 erfassen kann. Die Kamera 50 stellt einen infrastrukturseitigen Umfeldsensor dar. Furthermore, a camera 50 is arranged next to the roads S1, S2, which is shown here schematically and which can capture the two vehicles 10, 20. The camera 50 represents an infrastructure-side environment sensor.
Nähern sich die Fahrzeuge 10, 20 der Kreuzung K, werden sie über die Kamera 50 sowie über die Fahrzeug-zu-X-Kommunikation erfasst. Dabei gesammelte Daten werden an die Recheneinheit 30 geleitet. Über die genannten Mechanismen werden auch Ort, Kurs und Geschwindigkeit der Fahrzeuge 10, 20 samt jeweiliger Fehler erfasst. Die Recheneinheit 30 ist dazu ausgebildet, zu mehreren Zeitpunkten beim Annähern der Fahrzeuge 10, 20 an die Kreuzung K eine jeweilige Prädiktion von Trajektorien und zugehörigen Wahrscheinlichkeiten zu erstellen. Dabei berechnet die Recheneinheit 30 mehrere Trajektorien für jedes Fahrzeug ausgehend von jedem Zeitpunkt, an welchem eine entsprechende Messung erfolgt ist, wobei jeder Trajektorie eine gewisse Wahrscheinlichkeit zugeordnet ist. Basierend auf diesen Trajektorien werden dann Kollisionswahrscheinlichkeiten an der Kreuzung K berechnet, d.h. es wird berechnet, an welcher Stelle mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Kollision erfolgen kann. Daraus kann eine Fleatmap erzeugt werden, d.h. eine elektronische Karte, welche für bestimmte Punkte der Kreuzung K eine jeweilige Kollisionswahrscheinlichkeit angibt. Die Karte kann bei Bedarf normiert werden oder sie kann basierend nur auf bestimmten Daten, beispielsweise nur basierend auf Daten, welche zu bestimmten Zeitpunkten aufgenommen wurden, erstellt werden. Derartige Karten können Planern dabei helfen, Unfallschwerpunkte zu erkennen und dahingehend zu optimieren, dass die Verkehrssicherheit erhöht wird. When vehicles 10, 20 approach intersection K, they are detected by camera 50 and by vehicle-to-X communication. Data collected in this way are routed to the processing unit 30 . The location, course and speed of the vehicles 10, 20 together with the respective errors are also recorded via the mechanisms mentioned. The computing unit 30 is designed to create a respective prediction of trajectories and associated probabilities at a number of times when the vehicles 10, 20 approach the intersection K. The computing unit 30 calculates a number of trajectories for each vehicle starting from each point in time at which a corresponding measurement was made, with each trajectory being assigned a certain probability. Based on these trajectories, collision probabilities at the intersection K are then calculated, ie it is calculated at what point and with what probability a collision can occur. A fleet map can be generated from this, ie an electronic map which indicates a respective collision probability for specific points of the intersection K. If required, the map can be normalized or it can be created based only on specific data, for example only based on data recorded at specific points in time. Such maps can help planners help to identify accident blackspots and to optimize them in such a way that road safety is increased.
Allgemein sei darauf hingewiesen, dass unter Fahrzeug-zu-X-Kommunikation insbesondere eine direkte Kommunikation zwischen Fahrzeugen und/oder zwischen Fahrzeugen und Infrastruktureinrichtungen verstanden wird. Beispielsweise kann es sich also um Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation oder um Fahrzeug-zu-lnfrastruktur-Kommunikation handeln. Sofern im Rahmen dieser Anmeldung auf eine Kommunikation zwischen Fahrzeugen Bezug genommen wird, so kann diese grundsätzlich beispielsweise im Rahmen einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation erfolgen, welche typischerweise ohne Vermittlung durch ein Mobilfunknetz oder eine ähnliche externe Infrastruktur erfolgt und welche deshalb von anderen Lösungen, welche beispielsweise auf ein Mobilfunknetz aufbauen, abzugrenzen ist. Beispielsweise kann eine Fahrzeug-zu-X-Kommunikation unter Verwendung der Standards IEEE 802.11 p oder IEEE 1609.4 erfolgen. Weitere Beispiele für Kommunikationstechnologien umfassen LTE-V2X, 5G-V2X, C-V2X, WLAN, WiMax, UWB oder Bluetooth. Eine Fahrzeug-zu-X-Kommunikation kann auch als C2X-Kommunikation bezeichnet werden. Die Teilbereiche können als C2C (Car-to-Car) oder C2I (Car-to-lnfrastructure) bezeichnet werden. Die Erfindung schließt jedoch Fahrzeug-zu-X-Kommunikation mit Vermittlung beispielsweise über ein Mobilfunknetz explizit nicht aus. In general, it should be pointed out that vehicle-to-X communication means, in particular, direct communication between vehicles and/or between vehicles and infrastructure devices. For example, it can be vehicle-to-vehicle communication or vehicle-to-infrastructure communication. If reference is made to communication between vehicles in the context of this application, this can in principle take place, for example, in the context of vehicle-to-vehicle communication, which typically takes place without mediation through a mobile network or a similar external infrastructure and which is therefore different from other solutions , which are based, for example, on a cellular network. For example, vehicle-to-X communication can be accomplished using the IEEE 802.11p or IEEE 1609.4 standards. Other examples of communication technologies include LTE-V2X, 5G-V2X, C-V2X, WLAN, WiMax, UWB or Bluetooth. Vehicle-to-X communication can also be referred to as C2X communication. The sub-areas can be referred to as C2C (Car-to-Car) or C2I (Car-to-Infrastructure). However, the invention does not explicitly exclude vehicle-to-X communication with switching, for example via a mobile radio network.
Erwähnte Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens können in der angegebenen Reihenfolge ausgeführt werden. Sie können jedoch auch in einer anderen Reihenfolge ausgeführt werden, soweit dies technisch sinnvoll ist. Das erfindungsgemäße Verfahren kann in einer seiner Ausführungen, beispielsweise mit einer bestimmten Zusammenstellung von Schritten, in der Weise ausgeführt werden, dass keine weiteren Schritte ausgeführt werden. Es können jedoch grundsätzlich auch weitere Schritte ausgeführt werden, auch solche welche nicht erwähnt sind. Es sei darauf hingewiesen, dass in den Ansprüchen und in der Beschreibung Merkmale in Kombination beschrieben sein können, beispielsweise um das Verständnis zu erleichtern, obwohl diese auch separat voneinander verwendet werden können. Der Fachmann erkennt, dass solche Merkmale auch unabhängig voneinander mit anderen Merkmalen oder Merkmalskombinationen kombiniert werden können. Mentioned steps of the method according to the invention can be carried out in the order given. However, they can also be executed in a different order, as far as this is technically reasonable. In one of its implementations, for example with a specific combination of steps, the method according to the invention can be carried out in such a way that no further steps are carried out. In principle, however, further steps can also be carried out, including those which are not mentioned. It should be noted that in the claims and in the description features can be described in combination, for example to facilitate understanding, although they can also be used separately. The person skilled in the art recognizes that such features can also be combined independently of one another with other features or combinations of features.
Rückbezüge in Unteransprüchen können bevorzugte Kombinationen der jeweiligen Merkmale kennzeichnen, schließen jedoch andere Merkmalskombinationen nicht aus. Back-references in dependent claims can identify preferred combinations of the respective features, but do not exclude other combinations of features.
Bezugszeichenliste: Reference list:
K Kreuzung K crossing
S1 erste Straße S2 zweite Straße S1 first street S2 second street
10 erstes Fahrzeug 10 first vehicle
15 Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul 15 Vehicle-to-X Communications Module
17 Antenne 17 antenna
20 zweites Fahrzeug 25 Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul 20 second vehicle 25 vehicle-to-X communication module
27 Antenne 27 antenna
30 Recheneinheit 30 unit of account
45 straßenseitiges Fahrzeug-zu-X-Kommunikationsmodul45 roadside vehicle-to-X communication module
47 Antenne 50 Kamera / Umfeldsensor 47 antenna 50 camera / environment sensor

Claims

Patentansprüche patent claims
1. Verfahren zum Erstellen einer Karte mit Kollisionswahrscheinlichkeiten für ein Gebiet, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: Claims 1. A method of creating a collision probabilities map for an area, the method comprising the steps of:
Detektieren eines Fahrzeugs oder mehrerer Fahrzeuge (10, 20), welche in dem Gebiet fahren, dabei Bestimmen von Bewegungsdaten des jeweiligen Fahrzeugs (10, 20), für jedes der Fahrzeuge (10, 20) prädizieren mindestens einer Trajektorie basierend auf den Bewegungsdaten, Detecting a vehicle or multiple vehicles (10, 20) driving in the area, thereby determining movement data of the respective vehicle (10, 20), predicting at least one trajectory for each of the vehicles (10, 20) based on the movement data,
Berechnen von Kollisionswahrscheinlichkeiten basierend auf den Trajektorien, und calculating collision probabilities based on the trajectories, and
Abspeichern der Kollisionswahrscheinlichkeiten in der Karte. Saving the collision probabilities in the map.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Bewegungsdaten während einer Fahrt des jeweiligen Fahrzeugs (10, 20) durch das Gebiet mehrfach bestimmt werden und jeweils basierend darauf mindestens eine Trajektorie prädiziert wird. 2. The method according to claim 1, wherein the movement data are determined several times during a journey of the respective vehicle (10, 20) through the area and at least one trajectory is respectively predicted based thereon.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Bewegungsdaten in vorbestimmten Zeitintervallen bestimmt werden. 3. The method according to claim 2, wherein the movement data is determined at predetermined time intervals.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei immer oder zumindest teilweise mehrere Trajektorien mit jeweiligen zugehörigen Wahrscheinlichkeiten prädiziert werden. 4. The method as claimed in one of the preceding claims, wherein a plurality of trajectories with respective associated probabilities are always or at least partially predicted.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Detektieren und/oder das Bestimmen von Bewegungsdaten mittels einem oder mehreren straßenseitigen Umfeldsensoren (50) erfolgt. 5. The method according to any one of the preceding claims, wherein the detection and / or the determination of movement data by means of one or more roadside environment sensors (50).
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Detektieren und/oder das Bestimmen von Bewegungsdaten mittels über Funk von den Fahrzeugen (10, 20) erhaltenen Informationen erfolgt. 6. The method according to any one of the preceding claims, wherein the detection and/or the determination of movement data takes place by means of information received from the vehicles (10, 20) via radio.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Gebiet eine Kreuzung (K), Abzweigung, Kurve oder Einmündung beinhaltet. 7. The method according to any one of the preceding claims, wherein the area includes an intersection (K), junction, curve or junction.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeiten auf einen Referenzwert normalisiert werden. 8. The method according to any one of the preceding claims, wherein the collision probabilities are normalized to a reference value.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeiten in vorgegebenen Unterteilungen des Gebiets aggregiert abgespeichert werden. 9. The method according to any one of the preceding claims, wherein the collision probabilities are stored in aggregated form in predetermined subdivisions of the area.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei der Prädiktion von Trajektorien und zugehörigen Wahrscheinlichkeiten eine Prädiktionsunsicherheit und/oder Fehlergrenzen beim Bestimmen von Bewegungsdaten berücksichtigt werden. 10. The method according to any one of the preceding claims, wherein in the prediction of trajectories and associated probabilities, a prediction uncertainty and/or error limits are taken into account when determining movement data.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeiten mehrerer Paarungen von Fahrzeugen aggregiert abgespeichert werden. 11. The method according to any one of the preceding claims, wherein the collision probabilities of multiple pairings of vehicles are stored in aggregated form.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeiten in der Karte derart abgespeichert werden, dass die Karte nur Kollisionswahrscheinlichkeiten aus einem vorgegebenen Zeitfenster berücksichtigt. 12. The method according to any one of the preceding claims, wherein the collision probabilities are stored in the map in such a way that the map only takes into account collision probabilities from a predetermined time window.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine oder mehrere Karten erzeugt werden, wobei für jede Karte nur Kollisionswahrscheinlichkeiten berücksichtigt werden, die eine oder mehrere vorgegebene Bedingungen erfüllen. 13. The method according to any one of the preceding claims, wherein one or more cards are generated, where for each card only collision probabilities are taken into account that meet one or more predetermined conditions.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, - wobei eines oder mehrere Fast-Kollisionsereignisse basierend darauf ermittelt werden, dass an einem Ort mit hoher Kollisionswahrscheinlichkeit zwischen zwei Fahrzeugen keine Kollision der Fahrzeuge (10, 20) stattfand. 14. The method according to any one of the preceding claims, - wherein one or more near-collision events are determined based on the fact that no collision of the vehicles (10, 20) took place at a location with a high collision probability between two vehicles.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, - wobei beim Auslesen von Kollisionswahrscheinlichkeiten aus einer Karte jede auszulesende Kollisionswahrscheinlichkeit einem von mehreren vorgegebenen Bereichen zugeordnet wird und dieser Bereich jeweils ausgegeben wird. 15. The method according to any one of the preceding claims, - wherein when reading out collision probabilities from a map, each collision probability to be read out is assigned to one of a plurality of predetermined areas and this area is output in each case.
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