EP4364107A1 - Verfahren und vorrichtung zum unterstützen einer umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes fahrzeug - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zum unterstützen einer umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes fahrzeug

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Publication number
EP4364107A1
EP4364107A1 EP22735133.5A EP22735133A EP4364107A1 EP 4364107 A1 EP4364107 A1 EP 4364107A1 EP 22735133 A EP22735133 A EP 22735133A EP 4364107 A1 EP4364107 A1 EP 4364107A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
vehicle
determined
relevant
environment
areas
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
EP22735133.5A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Robin Philipp
Jana Rehbein
Lukas Hartjen
Andreas Bussler
Fabian Schuldt
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.)
Volkswagen AG
Original Assignee
Volkswagen AG
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 Volkswagen AG filed Critical Volkswagen AG
Publication of EP4364107A1 publication Critical patent/EP4364107A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for supporting an environment detection for an automated vehicle.
  • An environment detection or environment perception (sensors and processing) of automated driving functions has the task of detecting or recognizing surrounding road users, such as vehicles, cyclists or pedestrians. Capturing the road users relevant to a driving task is a prerequisite for safe action by the automated vehicle. In urban traffic in particular, however, there are a large number of different road users, not all of whom are always relevant to the future behavior of the vehicle. For example, not recognizing a vehicle driving ahead is far more critical than not recognizing a cyclist crossing the road at a safe distance behind the vehicle. An environment detection should therefore be targeted.
  • a method for focus-based marking of sensor data is known from US 2019/0374151 A1.
  • Data from a vehicle's sensors is collected along with data tracking a driver's gaze. The route traveled by the vehicle can also be recorded.
  • the driver's gaze is evaluated in relation to the sensor data to determine which feature the driver was focused on.
  • a focus record is created for the feature. Focus records for many drivers can be aggregated to determine a frequency of observing the feature.
  • a machine learning model can be trained using the focus datasets to identify an area of interest for a given scenario to more quickly identify relevant hazards.
  • the security system may be configured to receive vehicle position data indicative of a position of a vehicle, a first lane segment in a lane coordinate system based on the determine vehicle position data, wherein the first lane segment is a lane segment in which the vehicle is located, determine a relevant set of lane segments based on a safe area from the first lane segment, determine or receive obstacle position data indicative of a second lane segment in the lane coordinate system , wherein the second lane segment is a lane segment in which an obstacle is located, and to classify the obstacle either as an irrelevant obstacle if the second lane segment is not included in the relevant set of lane segments, or as a relevant obstacle if the second lane segment is included is included in the corresponding set of lane segments.
  • the invention is based on the object of creating a method and a device for supporting environment detection for an automated vehicle, with which environment detection, in particular with regard to targeted environment detection, can be improved.
  • a method for supporting environment detection for an automated vehicle is provided, with a maneuver category of a maneuver currently being carried out of the vehicle being determined, with at least one of the specific maneuver category being assigned in a stored assignment based on the specific maneuver category being determined an associated relevant surrounding area in the surrounding area of the vehicle is determined for the determined at least one basic area, taking into account current parameters of the vehicle and/or the surrounding area, with the relevant surrounding areas determined for the at least one basic area being provided for the surrounding area detection, so that the surrounding area detection can be carried out taking into account the relevant areas of the environment determined in each case.
  • a device for supporting an environment detection for an automated vehicle comprising a data processing device with at least one computing device and at least one memory, wherein the data processing device is set up to a maneuver category of a currently performed maneuver of the vehicle, starting from the specific maneuver category to determine at least one of the specific maneuver category assigned in a stored assignment base area, to the determined at least one base area, taking into account current parameters of the vehicle and / or the environment in each case an associated relevant environment area in To determine the vehicle's surroundings and to provide the relevant surroundings areas for the surroundings detection that are determined for the at least one base area, so that the surroundings detection can be carried out taking into account the relevant surroundings regions that have been determined in each case.
  • a basic idea here is to subdivide a behavior of the vehicle into maneuvers of different maneuver categories.
  • a maneuver category is in particular a semantic subdivision of a behavior, in particular in sections, of the automated vehicle.
  • a maneuver category can be one of the following, for example: following a lane, changing lanes, approaching an intersection, crossing an intersection, turning left, turning right, approaching a pedestrian crossing or crossing a pedestrian crossing, etc.
  • each maneuver is assigned base regions that define regions relevant to this maneuver relative to the vehicle or in relation to the environment.
  • the base areas are defined in particular in a general manner. This means in particular that the base areas do not (yet) have a specific relationship (e.g. exact dimensions, positions, etc.) to a current environment of the vehicle, but are defined relative to the vehicle or only in relation to a maneuver in general (e.g. base area includes pedestrian crossing). .
  • the base areas can be specified manually for the various maneuver categories and stored in the allocation.
  • provision can also be made for automatically defining the base areas, for example with the aid of machine learning methods and/or artificial intelligence.
  • At least one base area assigned to the specific maneuver category in the stored assignment is determined on the basis of the specific maneuver category.
  • a single or multiple base area(s) can be assigned to a maneuver category in the assignment.
  • an associated relevant area in the area surrounding the vehicle is determined for the determined at least one basic area, taking into account current parameters of the vehicle and/or the area.
  • the generally defined basic areas are transferred, in particular, to specific, relevant environmental areas that are specific to the current environment.
  • Current parameters of the vehicle are in particular a position, a speed and/or an acceleration, etc.
  • Current parameters of the environment are, in particular, lane courses and lanes, which can be determined, for example, based on a road map, as well as a position and/or a configuration of pedestrian crossings, etc.
  • Another current parameter of the environment can be a permissible maximum speed on lanes in the environment, which can also be retrieved from a map or determined from recorded sensor data (eg by evaluating traffic signs in the environment).
  • Parameters of the vehicle and the environment can also include braking and/or acceleration values and/or reaction times for the vehicle and/or other vehicles. In particular, such braking and/or acceleration values and/or reaction times can include typical values or statistical average values.
  • the relevant surrounding areas can be determined on the basis of parameterizable equations that are specified in each case for the individual basic areas. To determine, an equation is then parameterized with the current parameters and the concrete, relevant environmental area is determined via this. Provision is made in particular for the worst case of a given traffic situation to be taken into account (“worst-case scenario”), so that there is a safety tolerance in particular.
  • the relevant surrounding areas determined for the at least one base area are provided for the surrounding area recognition, so that the surrounding area recognition can be carried out taking into account the respectively determined surrounding areas.
  • the specific relevant environmental area(s) can be taken into account in the environmental recognition for the allocation of computing power when processing environmental data, so that the focus when processing and/or evaluating the environmental data is on the specific relevant environmental area(s). (e) can be laid.
  • limited computing and/or memory resources can be used in a targeted manner.
  • An advantage of the method and the device is that the determination of the relevant areas around the area enables a targeted recognition of the area around.
  • the relevant environmental areas are already generally predefined in the assignment and linked to the maneuver categories, so that only the specific configurations based on the current situation (vehicle and environment) have to be made. This procedure simplifies the effort and allows computing power and memory requirements to be saved or kept low even when determining the relevant surrounding areas.
  • Portions of the device may be embodied individually or collectively as a combination of hardware and software, such as program code executing on a microcontroller or microprocessor. However, it can also be provided that parts are designed individually or combined as an application-specific integrated circuit (ASIC) and/or field-programmable gate array (FPGA).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FPGA field-programmable gate array
  • the data processing device comprises in particular at least one of the aforesaid computing devices and at least one memory.
  • One specific embodiment provides for the environment detection to be configured in such a way that the environment detection is limited to the relevant areas of the environment. This allows existing resources (sensors, computing power, memory, etc.) of the vehicle are used in a targeted manner (and possibly completely) for the environment detection in the relevant environment areas.
  • One specific embodiment provides for the measures to be carried out while the vehicle is in operation.
  • the relevant environmental areas are determined during automated driving of the vehicle.
  • the measures for determining the relevant environmental areas are carried out online.
  • the measures are carried out based on stored surroundings data and/or vehicle data, with the specific relevant surroundings areas being stored at corresponding positions in a surroundings map, with the surroundings map being provided for the surroundings recognition.
  • the method can also be used to prepare and/or plan an environment detection that is subsequently carried out. In particular, this can reduce the amount of computing power and/or storage required for the environment detection, since the relevant areas of the environment can be retrieved from the map provided when the vehicle is driving in an automated manner.
  • a respective switching state of light signal systems arranged in the surrounding area is taken into account.
  • the relevant environmental areas can be further restricted, as a result of which the need for computing power and/or memory can be further reduced.
  • relevant surrounding areas or sub-areas of relevant surrounding areas which correspond to areas in which traffic flows have been brought to a standstill by a corresponding switching state of a traffic signal system (e.g. traffic signal system is on "red"), are not intended for the environment detection or that a relevant environmental area is correspondingly reduced by the partial areas that are affected by a corresponding switching state of the traffic signal system.
  • traffic flows that are blocked by a switching state of a traffic signal system are not taken into account in the environment recognition or are taken into account with less effort.
  • a computing-resource-dependent reaction time of the vehicle is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant environmental areas.
  • a relevant area around the area can be enlarged if a reaction time increases, so that in particular vehicles traveling further away, which could potentially collide with the vehicle due to the longer reaction time, can be taken into account in the area detection.
  • the reaction time of the vehicle is usually in the range of a few hundred milliseconds, this being dependent on a total of available or usable computing power in the vehicle and/or a total of available or usable memory space.
  • an acceleration profile of the vehicle which is established on the basis of the specific maneuver category, is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant environmental areas.
  • the acceleration profile can include both acceleration, deceleration (deceleration), and constant velocity (zero acceleration).
  • the respectively associated relevant surrounding area is determined taking into account the guideline for the construction of city streets (RASt).
  • RASt city streets
  • information from the guideline regarding visibility in crossing areas can be taken into account.
  • a relevant surrounding area can be reduced in size as a result, since a range of vision is limited in any case. This makes it possible to save computing power and/or storage space.
  • 1 shows a schematic representation of an embodiment of the device for supporting an environment detection for an automated vehicle
  • FIG. 2 shows a schematic representation to clarify an assignment of maneuver categories to base areas
  • FIGS. 3 to 8 show schematic representations to clarify the determination of the relevant surrounding area from the base area
  • FIG. 9 shows a schematic representation of an exemplary acceleration profile of a vehicle
  • FIGS. 10 and 11 show schematic representations to clarify the determination of the relevant surrounding area from the base area
  • Fig. 12 is a schematic representation to clarify relevant
  • FIG. 13 shows a schematic flow chart of an embodiment of the method for supporting an environment detection for an automated vehicle.
  • the device 1 shows a schematic representation of an embodiment of the device 1 for supporting an environment detection 53 for an automated vehicle 50 .
  • the device 1 is arranged in the vehicle 50, for example, and serves in particular to prepare for the environment recognition 53.
  • the device 1 comprises a data processing device 2 with a computing device 3 and a memory 4.
  • the data processing device 2 is set up to determine a maneuver category 20 of a maneuver currently being carried out by the vehicle 50 .
  • the data processing device 2 receives, for example, status data of the vehicle 50, such as sensor data 10, which is recorded by means of a sensor system 51 of the vehicle 50, and navigation data 11 (e.g. a planned route, maximum speeds, history of the Lanes, etc.), which are provided by a navigation device 52 of the vehicle 50, supplied.
  • the sensor data 10 and the navigation data 11 can include both vehicle data and environment data.
  • the data processing device 2 evaluates the status data and, using methods known per se, uses this to determine the maneuver category 20 of the maneuver currently being carried out.
  • Data processing device 2 at least one base area 21 assigned to the specific maneuver category 20 in a stored assignment 15.
  • the assignment 15 can, for example, comprise a tabular assignment in which base areas 21 assigned to each maneuver category 20 are stored.
  • Data processing device 2 determines an associated relevant surrounding area 22 in the area surrounding vehicle 50 for the determined at least one base area 21, taking into account current parameters of vehicle 50 and/or the surrounding area Determines environmental data of the environment, in particular based on the sensor data 10 and the navigation data 11.
  • the relevant surrounding areas 22 determined for the at least one base area 21 are provided by the data processing device 2 for the surrounding area recognition 53 so that the surrounding area recognition 53 can be carried out taking into account the respectively determined surrounding area 22 .
  • the relevant environmental areas 22 are provided in the form of a data packet, for example.
  • the environment detection 53 is configured in such a way that the environment detection 53 is limited to the relevant areas 22 of the environment.
  • the measures are carried out based on stored surroundings data 12 and/or vehicle data 13, with the specific relevant surroundings areas 22 being stored at corresponding positions in a surroundings map 30, with the surroundings map 30 being provided for the surroundings recognition 53.
  • the device 1 can in particular be arranged outside the vehicle 50 .
  • the device 1 can be designed as a central server, with the environment map 30 being transmitted to the vehicle 50 after the measures have been carried out and the relevant environmental areas 22 stored therein can be retrieved from the environmental map 30 in the environmental recognition 53 .
  • the switching state e.g. "red”, "green” etc.
  • the switching state can be determined, for example, based on the sensor data 10 recorded.
  • the switching state can also be queried and/or received via a car-to-infrastructure interface and/or a car-to-car interface.
  • Relevant environmental areas 22, which include traffic flows and/or roadway sections blocked, for example, by the switching state of a traffic signal system, can then be reduced in size or discarded.
  • an acceleration profile 16 of the vehicle 50 which is established on the basis of the specific maneuver category 20, is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant environmental areas 22.
  • the respectively associated relevant surrounding area 22 is determined taking into account a guideline 17 for the construction of city streets (RASt).
  • visual ranges 18 can be taken into account.
  • FIG. 2 shows a schematic illustration to clarify an assignment 15 of maneuver categories 20-x to base regions 21-x.
  • assignment 15 has the form of a table in which the individual maneuver categories 20-x are linked to the individual base areas 21-x.
  • the maneuver categories 20-x and the basic regions 21-x can, for example, have been determined and/or defined manually or automatically on the basis of empirical data.
  • the base regions 21-x assigned to this maneuver category 20-x are determined using the assignment 15. If the specific maneuver category 20-x is 20-6, for example, then the associated basic areas 21-1 and 21-4 and, if there is a pedestrian crossing at the intersection ahead, also the basic area 21-6 are determined.
  • the base areas 21-x correspond here in particular to the following areas:
  • a base area 21-6 comprising vulnerable road users at pedestrian crossings.
  • the determination of the relevant surrounding areas 22-x starting from the base areas 21-x is explained below by way of example in FIGS. 3 to 11.
  • the determination is based on parameterizable equations by inserting the respective parameters (of the vehicle and/or the environment) into the equations accordingly.
  • FIGS. 3a and 3b Schematic representations are shown in FIGS. 3a and 3b to clarify the determination of the relevant surrounding area 22-1 from the base area 21-1.
  • the determination is made with the aid of an equation using a lane width S t known from a map of the surroundings and an additional tolerance distance S tol .
  • the first summand relates to a distance covered due to a maximum possible acceleration a acell,max during the reaction time t reaction
  • the second summand relates to a distance covered due to a constant speed v 0 in the reaction time t reaction
  • the third summand relates to a braking distance with maximum braking (Deceleration) with a brake,max for the reaction time t reaction .
  • the relevant area then results, as shown in FIG. 3b, from a sum of a vehicle length and S B +S t and the two adjacent lanes with the lane width Si and a width S t of the lane of the vehicle.
  • the relevant surrounding area 22-7 can be calculated from a corresponding basic area 21-7, for example using the above equation for S B with the tolerance S tol additionally taking into account a lateral offset S lat can be calculated as follows, in particular to take into account a swerving onto a laterally adjacent area on an opposite lane:
  • the first summands here relate to a distance through maximum lateral acceleration a ego,lat accel.max or d obj,lat accel,max for a reaction time t reaction,ego of the vehicle 50 (“ego”) or a reaction time t reaction, obj of an oncoming vehicle (“obj").
  • the second summands relate to a lateral acceleration when braking with a ego,lat brake,max or with a obj,lat brake,max for the reaction times t reaction,ego or t reaction,obj .
  • a relevant surrounding area 22 - 7 results from this, as shown in FIG .
  • FIG. 5 shows a schematic representation to clarify the determination of the relevant surrounding area 22 - 2 from the base area 21 - 2 , which includes approaching vehicles in a lane into which a change is to be made.
  • the following equation can also be used to determine the rear partial area with a distance S w : where ⁇ limit denotes a current speed limit.
  • the relevant surrounding area 22-2 can then be determined from the variables shown in FIG. 5 and a lane width S t of the adjacent lane.
  • FIG. 6 shows a schematic illustration to clarify the determination of the relevant surrounding area 22 - 3 from the base area 21 - 3 , which includes approaching vehicles in a lane that is adjacent to a lane into which a change is to be made.
  • the determination is carried out as for the base area 21-2 shown in FIG. 5 or the relevant surrounding area 22-2 determined therefrom.
  • FIG. 7 shows a schematic illustration to clarify the determination of the relevant surrounding area 22 - 8 from the base area 21 - 8 , which includes vehicles that are driving in a lane that merges with a lane in which vehicle 50 is driving. It is assumed here that the vehicle 50 does not have the right of way (“pay attention to the right of way”).
  • t ego ,intersection is the time it takes to reach the lane at the intersection into which the vehicle is to turn and t is a target speed of vehicle 50 in the lane into which the vehicle is turning.
  • t ego is the time it takes to reach the lane at the intersection into which the vehicle is to turn
  • t is a target speed of vehicle 50 in the lane into which the vehicle is turning.
  • S acc ego is the distance covered by the vehicle 50 while it is approaching the target speed t accelerated.
  • S acc ,obj is the distance that other vehicles potentially present complete while the vehicle 50 accelerates to the target speed t .
  • FIG. 8 shows a schematic representation to clarify the determination of the relevant surrounding area 22 - 8 from the base area 21 - 8 , which includes vehicles that are driving in a lane that merges with a lane in which vehicle 50 is driving. It is assumed here that the vehicle has the right of way.
  • an acceleration profile 40 of the vehicle 50 which is established on the basis of the specific maneuver category, is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant surrounding areas 22-x.
  • Such an acceleration profile 16 is shown as an example in FIG. 9 for the situation shown in FIGS.
  • a progression of a speed v of the vehicle over time t is shown.
  • the vehicle is accelerated in a first region 16-1.
  • a subsequent area 16-2 from a time t limit the final speed ⁇ limit is reached and the speed remains constant.
  • the vehicle drives in the direction of the intersection at speed ⁇ limit (cf. FIGS. 7 and 8).
  • t ego ls refers in particular to the time it takes the vehicle to reach the end of the intersection or the position where the two lanes merge.
  • the first summand relates in particular to a route that another vehicle travels in the time t ego,IS , where t ego,IS is in particular the time that vehicle 50 needs to reach the lane. is the maximum permissible speed (speed limit).
  • the second and third addends relate to a braking distance of a potential other road user in the lane into which the vehicle is turning. ⁇ obj designates a reaction time of the other road user.
  • FIG. 10 shows a schematic representation to clarify the determination of the relevant surrounding area 22 - 5 from the base area 21 - 5 , which includes vehicles in crossing lanes. Without considering an acceleration profile 16 (Fig. 9), the relevant environmental area 22-5 can be determined using the following equation:
  • Sc (t ego ,exit - t 0 ) ⁇ ⁇ limit + s tol with t ego ,exit as the time at which the vehicle 50 has crossed the intersection and t 0 a current time.
  • s tol is in particular an additional safety distance selected as an example, but which can also be omitted.
  • the relevant environmental area 22-5 can be determined using the following equation:
  • S sm is in particular an additional safety distance selected as an example (e.g.
  • the relevant surrounding area 22-6 can be determined based on a length l cw and a width (not shown) of the pedestrian crossing and a respective circular area around the two ends of the pedestrian crossing.
  • the circular areas at the ends can still be clipped around areas that are not walkable and/or that belong to driveable areas outside of the pedestrian crossing.
  • FIG. 12 shows a schematic representation to clarify relevant environmental areas 22 - x in a real environment in which vehicle 50 is moving and in which other road users 60 are present. Schematic courses of traffic lanes 70 are also shown (only a few are provided with their own reference numbers as examples), which are stored in particular on a map and are retrieved from this map depending on the position for the current surroundings.
  • FIG. 13 shows a schematic flowchart of an embodiment of the method for supporting an environment detection for an automated vehicle.
  • the environment data include, for example, map data from an environment map with reference to a current position of the vehicle, such as lane positions, lane widths, crossing lanes, etc.
  • the vehicle data include, for example, a current position, a speed and an acceleration of the vehicle.
  • Vehicle data can also include a planned driving route, which can be provided, for example, by a navigation device of the automated vehicle.
  • a maneuver category of a maneuver currently being carried out by the vehicle is determined on the basis of the received environment data and the received vehicle data.
  • the maneuver category can be determined using methods known per se, for example using artificial intelligence.
  • At least one base area assigned to the specific maneuver category in a stored assignment is determined. In this way, several base areas can also be determined for a maneuver category.
  • an associated relevant surrounding area in the surrounding area of the vehicle is determined for the determined at least one base area, taking into account current parameters of the vehicle and/or the surrounding area. This is done in particular by parameterizing equations using parameters that are provided via the received environment data and/or vehicle data. In particular, the equations define dimensions or extents of the relevant environmental areas in the specific environment, taking into account the specific situation (speed, acceleration, reaction time, etc.).
  • the relevant environmental areas determined for the at least one basic area are provided for the environmental recognition, so that the environmental recognition can be carried out taking into account the environmental areas determined in each case.
  • the environment detection is configured in such a way that the environment detection is limited to the relevant areas of the environment.
  • measures 100-104 are carried out based on stored environment data and/or vehicle data, with the specific relevant environment areas being stored at corresponding positions in an environment map, with the environment map being provided for environment detection. Measure 105 can then be carried out using the environment map.
  • a respective switching state of light signal systems arranged in the surrounding area is taken into account.
  • the current switching status can be determined, for example, from recorded sensor data and/or queried from a traffic infrastructure.
  • a computing resource-dependent reaction time of the vehicle is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant environmental areas.
  • an acceleration profile of the vehicle which is determined based on the specific maneuver category, is taken into account when determining at least one of the respectively associated relevant environmental areas.
  • measure 103 the respectively associated relevant surrounding area is determined taking into account the guideline for the construction of city streets (RASt).

Landscapes

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Unterstützen einer Umfelderkennung (53) für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug (50), wobei eine Manöverkategorie (20-x) eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs (50) bestimmt wird, wobei ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie (20-x) mindestens ein der bestimmten Manöverkategorie (20-x) in einer hinterlegten Zuordnung (15) zugeordneter Basisbereich (21-x) ermittelt wird, wobei zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich (21-x) unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs (50) und/oder des Umfelds jeweils ein zugehöriger relevanter Umfeldbereich (22-x) im Umfeld des Fahrzeugs (50) bestimmt wird, wobei die jeweils für den mindestens einen Basisbereich (21-x) bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) für die Umfelderkennung (53) bereitgestellt werden, sodass die Umfelderkennung (53) unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten Umfeldbereiche (22-x) durchgeführt werden kann. Ferner betrifft die Erfindung eine Vorrichtung (1) zum Unterstützen einer Umfelderkennung (53) für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug (50).

Description

Beschreibung
Verfahren und Vorrichtung zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug.
Eine Umfelderkennung bzw. Umfeldwahrnehmung (Sensorik und Verarbeitung) von automatisierten Fahrfunktionen hat die Aufgabe, umliegende Verkehrsteilnehmer, wie z.B. Fahrzeuge, Fahrradfahrer oder Fußgänger, zu erfassen bzw. zu erkennen. Das Erfassen der für eine Fahraufgabe relevanten Verkehrsteilnehmer ist eine Voraussetzung für ein sicheres Handeln des automatisiert fahrenden Fahrzeugs. Vor allem im urbanen Verkehrsraum bewegt sich jedoch eine Vielzahl von verschiedenen Verkehrsteilnehmern, die nicht immer alle relevant für das zukünftige Verhalten des Fahrzeugs sind. So ist das Nichterkennen eines vorausfahrenden Fahrzeugs weitaus kritischer einzustufen als das Nichterkennen eines die Straße überquerenden Fahrradfahrers in sicherer Entfernung hinter dem Fahrzeug. Eine Umfelderkennung sollte daher zielgerichtet sein.
Aus der US 2019/0374151 A1 ist ein Verfahren zum fokusbasiertes Markieren von Sensordaten bekannt. Daten von Sensoren eines Fahrzeugs werden zusammen mit Daten erfasst, die den Blick eines Fahrers verfolgen. Die vom Fahrzeug zurückgelegte Route kann auch erfasst werden. Der Blick des Fahrers wird in Bezug auf die Sensordaten ausgewertet, um festzustellen, auf welches Merkmal der Fahrer fokussiert war. Für das Feature wird ein Fokusdatensatz erstellt. Fokusaufzeichnungen für viele Fahrer können aggregiert werden, um eine Häufigkeit der Beobachtung des Merkmals zu bestimmen. Ein Modell für maschinelles Lernen kann unter Verwendung der Fokusdatensätze trainiert werden, um einen interessierenden Bereich für ein gegebenes Szenario zu identifizieren, um relevante Gefahren schneller zu identifizieren.
Aus der US 2020/0130682 A1 sind ein Sicherheitssystem, ein automatisiertes Fahrsystem und zugehörige Verfahren bekannt. In einigen Aspekten kann das Sicherheitssystem konfiguriert sein, um Fahrzeugpositionsdaten zu empfangen, die eine Position eines Fahrzeugs angeben, ein erstes Fahrspursegment in einem Fahrspurkoordinatensystem basierend auf den Fahrzeugpositionsdaten zu bestimmen, wobei das erste Fahrspursegment ein Fahrspursegment ist, in dem das Fahrzeug lokalisiert wird, einen relevanten Satz von Fahrspursegmenten basierend auf einem Sicherheitsbereich von dem ersten Fahrspursegment zu bestimmen, Hindernispositionsdaten zu bestimmen oder zu empfangen, die ein zweites Fahrspursegment in dem Fahrspurkoordinatensystem anzeigen, wobei das zweite Fahrspursegment ein Fahrspursegment ist, in dem ein Hindernis lokalisiert wird, und das Hindernis entweder als nicht relevantes Hindernis zu klassifizieren, falls das zweite Fahrspursegment nicht in der relevanten Menge von Fahrspursegmenten enthalten ist, oder als relevantes Hindernis, falls das zweite Fahrspursegment im entsprechenden Satz von Fahrstreifensegmenten enthalten ist.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug zu schaffen, mit denen eine Umfelderkennung, insbesondere im Hinblick auf eine zielgerichtete Umfelderkennung, verbessert werden kann.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 9 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Insbesondere wird ein Verfahren zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug zur Verfügung gestellt, wobei eine Manöverkategorie eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs bestimmt wird, wobei ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie mindestens ein der bestimmten Manöverkategorie in einer hinterlegten Zuordnung zugeordneter Basisbereich ermittelt wird, wobei zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs und/oder des Umfelds jeweils ein zugehöriger relevanter Umfeldbereich im Umfeld des Fahrzeugs bestimmt wird, wobei die jeweils für den mindestens einen Basisbereich bestimmten relevanten Umfeldbereiche für die Umfelderkennung bereitgestellt werden, sodass die Umfelderkennung unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten relevanten Umfeldbereiche durchgeführt werden kann.
Ferner wird insbesondere eine Vorrichtung zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug geschaffen, umfassend eine Datenverarbeitungseinrichtung mit mindestens einer Recheneinrichtung und mindestens einem Speicher, wobei die Datenverarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet ist, eine Manöverkategorie eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs zu bestimmen, ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie mindestens einen der bestimmten Manöverkategorie in einer hinterlegten Zuordnung zugeordneten Basisbereich zu ermitteln, zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs und/oder des Umfelds jeweils einen zugehörigen relevanten Umfeldbereich im Umfeld des Fahrzeugs zu bestimmen, und die jeweils für den mindestens einen Basisbereich bestimmten relevanten Umfeldbereiche für die Umfelderkennung bereitzustellen, sodass die Umfelderkennung unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten relevanten Umfeldbereiche durchgeführt werden kann.
Das Verfahren und die Vorrichtung ermöglichen es, für eine Umfelderkennung relevante Umfeldbereiche im Umfeld des Fahrzeug zu bestimmen. Hierdurch kann die Umfelderkennung zielgerichtet auf diese relevanten Umfeldbereiche fokussiert werden, beispielsweise um Hindernisse und andere Verkehrsteilnehmer in diesen relevanten Umfeldbereichen zu erkennen. Ein Grundgedanke ist hierbei, ein Verhalten des Fahrzeugs in Manöver unterschiedlicher Manöverkategorien zu unterteilen. Eine Manöverkategorie ist insbesondere eine semantische Unterteilung eines, insbesondere abschnittsweisen, Verhaltens des automatisiert fahrenden Fahrzeugs. Eine Manöverkategorie kann hierbei beispielsweise eines der folgenden sein: einer Fahrspur folgen, eine Fahrspur wechseln, eine Annäherung an eine Kreuzung, ein Überqueren einer Kreuzung, ein Linksabbiegen, ein Rechtsabbiegen, eine Annäherung an eine Fußgängerüberquerung oder ein Überqueren einer Fußgängerüberquerung etc. In einer Zuordnung, die beispielsweise in einem hierfür vorgesehenen Speicher der Vorrichtung hinterlegt ist, sind jedem Manöver Basisbereiche zugeordnet, die relativ zum Fahrzeug oder in Bezug auf das Umfeld für dieses Manöver relevante Bereiche definieren. Diese Basisbereiche können beispielsweise wie folgt definiert sein:
- ein Bereich, der voranfahrende und benachbarte Fahrzeuge umfasst,
- ein Bereich, der sich nähernde Fahrzeuge auf einer Fahrspur umfasst, in die gewechselt werden soll,
- ein Bereich, der sich nähernde Fahrzeuge auf einer Fahrspur umfasst, die benachbart zu einer Fahrspur liegt, in die gewechselt werden soll,
- ein Bereich, der Fahrzeuge umfasst, die auf einer Fahrspur fahren, die mit einer Fahrspur zusammengeführt wird, auf der das Fahrzeug fährt,
- ein Bereich, der Fahrzeuge in kreuzenden Fahrspuren umfasst,
- ein Bereich, der verletzliche Verkehrsteilnehmer an Fußgängerüberquerungen umfasst
- usw. Die Basisbereiche sind hierbei insbesondere allgemein definiert. Dies bedeutet insbesondere, dass die Basisbereiche (noch) keinen konkreten Bezug (z.B. exakte Abmessungen, Positionen etc.) zu einem aktuellen Umfeld des Fahrzeugs haben, sondern relativ zum Fahrzeug oder nur in Bezug auf ein Manöver allgemein (z.B. Basisbereich umfasst Fußgängerüberquerung) definiert sind.
Die Basisbereiche können beispielsweise manuell für die verschiedenen Manöverkategorien festgelegt und in der Zuordnung hinterlegt werden. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, die Basisbereiche automatisiert festzulegen, beispielsweise mit Hilfe von Maschinenlernverfahren und/oder Künstlicher Intelligenz.
Ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie wird mindestens ein der bestimmten Manöverkategorie in der hinterlegten Zuordnung zugeordneter Basisbereich ermittelt. Einer Manöverkategorie können in der Zuordnung ein einzelner oder mehrere Basisbereich(e) zugeordnet sein.
Da die Basisbereiche lediglich allgemein definiert sind, wird für den ermittelten mindestens einen Basisbereich unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs und/oder des Umfelds jeweils ein zugehöriger relevanter Umfeldbereich im Umfeld des Fahrzeugs bestimmt. Anders ausgedrückt werden die allgemein definierten Basisbereiche insbesondere in konkret für das aktuelle Umfeld bestimmte relevante Umfeldbereiche überführt.
Aktuelle Parameter des Fahrzeugs sind hierbei insbesondere eine Position, eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung etc. Aktuelle Parameter des Umfelds sind insbesondere Fahrspurverläufe und Fahrspuren, welche beispielsweise ausgehend von einer Straßenkarte bestimmt werden können sowie eine Position und/oder eine Ausgestaltung von Fußgängerüberquerungen etc. Ein weiterer aktueller Parameter des Umfelds kann eine zulässige Maximalgeschwindigkeit auf Fahrspuren im Umfeld sein, welche ebenfalls aus einer Karte abgerufen oder aus erfassten Sensordaten bestimmt werden kann (z.B. durch Auswertung von Verkehrsschildern im Umfeld). Parameter des Fahrzeugs und des Umfeldes können ebenfalls Brems- und/oder Beschleunigungswerte und/oder Reaktionszeiten für das Fahrzeug und/oder andere Fahrzeuge umfassen. Insbesondere können derartige Brems- und/oder Beschleunigungswerte und/oder Reaktionszeiten typische Werte oder statistische Durchschnittswerte beinhalten. Das Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche kann insbesondere ausgehend von jeweils für die einzelnen Basisbereiche vorgegebenen parametrierbaren Gleichungen erfolgen. Zum Bestimmen wird eine Gleichung dann mit den aktuellen Parametern parametriert und hierüber der konkrete relevante Umfeldbereich bestimmt. Es ist hierbei insbesondere vorgesehen, dass jeweils der ungünstigste Fall einer gegebenen Verkehrssituation berücksichtigt wird („worst- case-scenario“), sodass insbesondere eine Sicherheitstoleranz vorhanden ist.
Die jeweils für den mindestens einen Basisbereich bestimmten relevanten Umfeldbereiche werden für die Umfelderkennung bereitgestellt, sodass die Umfelderkennung unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten Umfeldbereiche durchgeführt werden kann. Beispielsweise können der oder die bestimmten relevante(n) Umfeldbereich(e) bei der Umfelderkennung zur Zuweisung von Rechenleistung bei der Verarbeitung von Umfelddaten berücksichtigt werden, sodass ein Schwerpunkt beim Verarbeiten und/oder Auswerten der Umfelddaten auf den oder die bestimmten relevante(n) Umfeldbereich(e) gelegt werden kann. Hierdurch können begrenzte Rechen- und/oder Speicherressourcen zielgerichtet verwendet werden.
Ein Vorteil des Verfahrens und der Vorrichtung ist, dass das Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche eine zielgerichtete Umfelderkennung ermöglicht. Die relevanten Umfeldbereiche sind in der Zuordnung bereits allgemein vordefiniert und mit den Manöverkategorien verknüpft, sodass lediglich die konkreten Ausgestaltungen anhand der aktuellen Situation (Fahrzeug und Umfeld) vorgenommen werden müssen. Dieses Vorgehen vereinfacht einen Aufwand und erlaubt es, bereits beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche eine Rechenleistung und einen Speicherbedarf einzusparen bzw. gering zu halten.
Teile der Vorrichtung können einzeln oder zusammengefasst als eine Kombination von Hardware und Software ausgebildet sein, beispielsweise als Programmcode, der auf einem Mikrocontroller oder Mikroprozessor ausgeführt wird. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass Teile einzeln oder zusammengefasst als anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) und/oder feldprogrammierbares Gatterfeld (FPGA) ausgebildet sind. Die Datenverarbeitungseinrichtung umfasst hierbei insbesondere mindestens eine der genannten Recheneinrichtungen und mindestens einen Speicher.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Umfelderkennung derart konfiguriert wird, dass die Umfelderkennung auf die relevanten Umfeldbereiche beschränkt ist. Hierdurch können vorhandene Ressourcen (Sensorik, Rechenleistung, Speicher etc.) des Fahrzeugs zielgerichtet (und gegebenenfalls vollständig) für die Umfelderkennung in den relevanten Umfeldbereichen verwendet werden.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Maßnahmen während des Betriebs des Fahrzeugs durchgeführt werden. Das Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche erfolgt hierbei während des automatisierten Fahrens des Fahrzeugs. Anders ausgedrückt erfolgt das Durchführen der Maßnahmen zum Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche im Onlinebetrieb.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Maßnahmen ausgehend von gespeicherten Umfelddaten und/oder Fahrzeugdaten durchgeführt werden, wobei die bestimmten relevanten Umfeldbereiche an korrespondierenden Positionen in einer Umfeldkarte hinterlegt werden, wobei die Umfeldkarte für die Umfelderkennung bereitgestellt wird. Hierdurch kann das Verfahren auch zum Vorbereiten und/oder Planen einer nachfolgend durchgeführten Umfelderfassung eingesetzt werden. Insbesondere kann hierdurch ein bei der Umfelderkennung benötigter Rechenbedarf und/oder Speicherbedarf reduziert werden, da die relevanten Umfeldbereiche beim automatisierten Fahren des Fahrzeugs aus der bereitgestellten Karte abgerufen werden können.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche ein jeweiliger Schaltzustand von im Umfeld angeordneten Lichtsignalanlagen berücksichtigt wird. Hierdurch können die relevanten Umfeldbereiche weiter eingeschränkt werden, wodurch ein Bedarf an Rechenleistung und/oder an Speicher weiter reduziert werden kann.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass relevante Umfeldbereiche oder Teilbereiche von relevanten Umfeldbereichen, die mit Bereichen korrespondieren, in denen Verkehrsströme durch einen entsprechenden Schaltzustand einer Lichtsignalanlage zum Halten gebracht sind (z.B. Lichtsignalanlage steht auf „Rot“), nicht für die Umfelderkennung vorgesehen sind bzw. dass ein relevanter Umfeldbereich entsprechend um die Teilbereiche, die von einem entsprechenden Schaltzustand der Lichtsignalanlage betroffen sind, verkleinert wird. Anders ausgedrückt werden Verkehrsströme, die durch einen Schaltzustand einer Lichtsignalanlage blockiert sind, bei der Umfelderkennung nicht oder mit einem geringeren Aufwand berücksichtigt.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine rechenressourcenabhängige Reaktionszeit des Fahrzeugs beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche berücksichtigt wird. Hierdurch kann ein relevanter Umfeldbereich in Abhängigkeit von einer aktuellen Leistungsfähigkeit der Umfelderkennung und/oder des automatisiert fahrenden Fahrzeugs bestimmt werden. Muss eine Umfelderkennung beispielsweise viele relevante Umfeldbereiche verarbeiten und/oder sind viele Hindernisse und/oder andere Verkehrsteilnehmer in diesen relevanten Umfeldbereichen zu erkennen und/oder zu verfolgen, so kann eine hierfür benötigte Rechenzeit ansteigen. Dies führt dazu, dass die Reaktionszeit des Fahrzeugs beim automatisierten Fahren größer wird. Um dem Rechnung zu tragen, werden die relevanten Umfeldbereiche unter Berücksichtigung der Reaktionszeit bestimmt. Beispielsweise kann ein relevanter Umfeldbereich vergrößert werden, wenn eine Reaktionszeit ansteigt, damit insbesondere auch weiter entfernt fahrende Fahrzeuge, die aufgrund der größeren Reaktionszeit potentiell mit dem Fahrzeug kollidieren könnten, bei der Umfelderfassung berücksichtigt werden können. Die Reaktionszeit des Fahrzeugs liegt hierbei üblicherweise im Bereich von einigen Hundert Millisekunden, wobei dies abhängig ist von einer insgesamt im Fahrzeug verfügbaren bzw. nutzbaren Rechenleistung und/oder einem insgesamt verfügbaren bzw. nutzbaren Speicherplatz.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass ein ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie festgelegtes Beschleunigungsprofil des Fahrzeugs beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche berücksichtigt wird. Hierdurch kann ein Verhalten des Fahrzeugs beim Ausführen des aktuellen Manövers beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche verbessert berücksichtigt werden. Das Beschleunigungsprofil kann sowohl eine Beschleunigung, ein Abbremsen (Verzögerung) als auch eine konstante Geschwindigkeit (Beschleunigung gleich Null) umfassen.
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Bestimmen des jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereichs unter Berücksichtigung der Richtlinie für die Anlage von Stadtstraßen (RASt) erfolgt. Insbesondere können Angaben aus der Richtlinie bezüglich Sichtweiten in Kreuzungsbereichen berücksichtigt werden. Hierdurch kann in der Regel ein relevanter Umfeldbereich verkleinert werden, da eine Sichtweite ohnehin begrenzt ist. Dies ermöglicht das Einsparen von Rechenleistung und/oder Speicherplatz.
Weitere Merkmale zur Ausgestaltung der Vorrichtung ergeben sich aus der Beschreibung von Ausgestaltungen des Verfahrens. Die Vorteile der Vorrichtung sind hierbei jeweils die gleichen wie bei den Ausgestaltungen des Verfahrens.
Nachfolgend wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die Figuren näher erläutert. Hierbei zeigen: Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug;
Fig. 2 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung einer Zuordnung von Manöverkategorien zu Basisbereichen;
Figuren 3 bis 8 schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs aus dem Basisbereich;
Fig. 9 eine schematische Darstellung eines beispielshaften Beschleunigungsprofils eines Fahrzeugs;
Figuren 10 und 11 schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs aus dem Basisbereich;
Fig. 12 eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung von relevanten
Umfeldbereichen in einem realen Umfeld;
Fig. 13 ein schematisches Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug.
In Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung 1 zum Unterstützen einer Umfelderkennung 53 für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug 50 gezeigt. Die Vorrichtung 1 ist beispielsweise in dem Fahrzeug 50 angeordnet und dient insbesondere einer Vorbereitung der Umfelderkennung 53.
Die Vorrichtung 1 umfasst eine Datenverarbeitungseinrichtung 2 mit einer Recheneinrichtung 3 und einem Speicher 4.
Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 ist dazu eingerichtet, eine Manöverkategorie 20 eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs 50 zu bestimmen. Hierzu werden der Datenverarbeitungseinrichtung 2 beispielsweise Zustandsdaten des Fahrzeugs 50, wie z.B. Sensordaten 10, die mittels einer Sensorik 51 des Fahrzeugs 50 erfasst werden, und Navigationsdaten 11 (z.B. eine geplante Fahrtroute, Maximalgeschwindigkeiten, Verlauf der Fahrspuren etc.), die von einer Navigationseinrichtung 52 des Fahrzeugs 50 bereitgestellt werden, zugeführt. Die Sensordaten 10 und die Navigationsdaten 11 können sowohl Fahrzeugdaten als auch Umfelddaten umfassen. Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 wertet die Zustandsdaten aus und bestimmt hieraus mit an sich bekannten Verfahren die Manöverkategorie 20 des aktuell ausgeführten Manövers.
Ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie 20 ermittelt die
Datenverarbeitungseinrichtung 2 mindestens einen der bestimmten Manöverkategorie 20 in einer hinterlegten Zuordnung 15 zugeordneten Basisbereich 21. Die Zuordnung 15 (vgl. Fig. 2) kann beispielsweise eine tabellarische Zuordnung umfassen, in der zu jeder Manöverkategorie 20 jeweils zugeordnete Basisbereiche 21 hinterlegt sind.
Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 bestimmt zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich 21 unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs 50 und/oder des Umfelds jeweils einen zugehörigen relevanten Umfeldbereich 22 im Umfeld des Fahrzeugs 50. Die Parameter werden hierbei ausgehend von den Zustandsdaten des Fahrzeugs 50 sowie ausgehend von Umfelddaten des Umfelds bestimmt, insbesondere ausgehend von den Sensordaten 10 und den Navigationsdaten 11.
Die jeweils für den mindestens einen Basisbereich 21 bestimmten relevanten Umfeldbereiche 22 werden von der Datenverarbeitungseinrichtung 2 für die Umfelderkennung 53 bereitgestellt, sodass die Umfelderkennung 53 unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten Umfeldbereiche 22 durchgeführt werden kann. Die relevanten Umfeldbereiche 22 werden beispielsweise in Form eines Datenpakets bereitgestellt.
Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass die Umfelderkennung 53 derart konfiguriert wird, dass die Umfelderkennung 53 auf die relevanten Umfeldbereiche 22 beschränkt ist.
Es kann alternativ auch vorgesehen sein, dass die Maßnahmen ausgehend von gespeicherten Umfelddaten 12 und/oder Fahrzeugdaten 13 durchgeführt werden, wobei die bestimmten relevanten Umfeldbereiche 22 an korrespondierenden Positionen in einer Umfeldkarte 30 hinterlegt werden, wobei die Umfeldkarte 30 für die Umfelderkennung 53 bereitgestellt wird. Die Vorrichtung 1 kann in dieser Alternative insbesondere außerhalb des Fahrzeugs 50 angeordnet sein. Beispielsweise kann die Vorrichtung 1 als zentraler Server ausgebildet sein, wobei die Umfeldkarte 30 nach Durchführen der Maßnahmen an das Fahrzeug 50 übermittelt wird und die darin hinterlegten relevanten Umfeldbereiche 22 dort bei der Umfelderkennung 53 aus der Umfeldkarte 30 abgerufen werden.
Es kann vorgesehen sein, dass beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche 22 ein jeweiliger Schaltzustand von im Umfeld angeordneten Lichtsignalanlagen berücksichtigt wird. Der Schaltzustand (z.B. „Rot“, „Grün“ etc.) kann beispielsweise ausgehend von den erfassten Sensordaten 10 bestimmt werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Schaltzustand auch über eine Car-to-lnfrastructure-Schnittstelle und/oder eine Car-to-Car-Schnittstelle abgefragt und/oder empfangen werden. Relevante Umfeldbereiche 22, die beispielsweise durch den Schaltzustand einer Lichtsignalanlage blockierte Verkehrsströme und/oder Fahrbahnabschnitte umfassen, können dann verkleinert oder verworfen werden.
Es kann vorgesehen sein, dass eine rechenressourcenabhängige Reaktionszeit des Fahrzeugs 50 beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche 22 berücksichtigt wird.
Es kann vorgesehen sein, dass ein ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie 20 festgelegtes Beschleunigungsprofil 16 des Fahrzeugs 50 beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche 22 berücksichtigt wird.
Ferner kann vorgesehen sein, dass das Bestimmen des jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereichs 22 unter Berücksichtigung einer Richtlinie 17 für die Anlage von Stadtstraßen (RASt) erfolgt. Insbesondere können Sichtweiten 18 berücksichtigt werden.
In Fig. 2 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung einer Zuordnung 15 von Manöverkategorien 20-x zu Basisbereichen 21 -x gezeigt. Die Zuordnung 15 hat im gezeigten Beispiel die Form einer Tabelle, bei der die einzelnen Manöverkategorien 20-x mit den einzelnen Basisbereichen 21 -x verknüpft sind. Die Manöverkategorien 20-x und die Basisbereiche 21-x können beispielsweise ausgehend von empirischen Daten manuell oder automatisiert bestimmt und/oder definiert worden sein. Für eine bestimmte Manöverkategorie 20-x werden anhand der Zuordnung 15 die dieser Manöverkategorie 20-x zugeordneten Basisbereiche 21-x ermittelt. Ist die bestimmte Manöverkategorie 20-x beispielsweise 20-6, so werden hierzu zugehörig die Basisbereiche 21-1 und 21-4 und, sofern eine Fußgängerüberquerung an der vorausliegenden Kreuzung vorhanden ist, auch der Basisbereich 21-6 ermittelt. Die Basisbereiche 21-x korrespondieren hierbei insbesondere mit den folgenden Bereichen:
- ein Basisbereich 21-1, der voranfahrende und benachbarte Fahrzeuge umfasst,
- ein Basisbereich 21-2, der sich nähernde Fahrzeuge in einer Fahrspur umfasst, in die gewechselt werden soll,
- ein Basisbereich 21-3, der sich nähernde Fahrzeuge in einer Fahrspur umfasst, die benachbart zu einer Fahrspur liegt, in die gewechselt werden soll,
- ein Basisbereich 21-4, der Fahrzeuge umfasst, die auf einer Fahrspur fahren, die mit einer Fahrspur zusammengeführt wird, auf der das Fahrzeug fährt,
- ein Basisbereich 21-5, der Fahrzeuge in kreuzenden Fahrspuren umfasst,
- ein Basisbereich 21-6, der verletzliche Verkehrsteilnehmer an Fußgängerüberquerungen umfasst.
In den Figuren 3 bis 11 wird nachfolgend das Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche 22-x ausgehend von den Basisbereichen 21-x beispielhaft erläutert. In den gezeigten Beispielen erfolgt das Bestimmen ausgehend von parametrierbaren Gleichungen, indem die jeweiligen Parameter (des Fahrzeugs und/oder des Umfelds) entsprechend in die Gleichungen eingesetzt werden.
In den Figuren 3a und 3b sind schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-1 aus dem Basisbereich 21-1 gezeigt. Das Bestimmen erfolgt hierbei mit Hilfe von einer Gleichung über eine aus einer Umfeldkarte bekannten Fahrspurbreite St und eine zusätzliche Toleranzstrecke Stol.
Hierbei ergibt sich eine Strecke SB vor dem Fahrzeug 50, die zu überwachen ist, mit:
Der erste Summand betrifft eine aufgrund einer maximal möglichen Beschleunigung aacell,max zurückgelegte Strecke während der Reaktionszeit treaction, der zweite Summand betrifft eine aufgrund einer konstanten Geschwindigkeit v0 in der Reaktionszeit treaction zurückgelegte Strecke und der dritte Summand betrifft einen Bremsweg bei maximaler Bremsung (Verzögerung) mit abrake,max für die Reaktionszeit treaction. Der relevante Bereich ergibt sich dann wie in Fig. 3b gezeigt aus einer Summe einer Fahrzeuglänge und SB + St sowie der beiden benachbarten Fahrspuren mit der Fahrspurbreite Si und einer Breite St der Fahrspur des Fahrzeugs.
Ist mit Gegenverkehr aus entgegenkommenden Fahrzeugen zu rechnen (Fig. 4), so kann der relevante Umfeldbereich 22-7 aus einem entsprechenden Basisbereich 21-7 beispielsweise unter Verwendung der voranstehenden Gleichung für SB mit der Toleranz Stol zusätzlich unter Berücksichtigung von einem lateralen Versatz Slat wie folgt berechnet werden, um insbesondere ein Ausscheren auf einen lateral benachbarten Bereich auf einer jeweils entgegengesetzten Fahrbahn zu berücksichtigen:
Die ersten Summanden betreffen hierbei eine Strecke durch maximale laterale Beschleunigung aego,lat accel.max , bzw. dobj,lat accel,max für eine Reaktionszeit treaction,ego des Fahrzeugs 50 („ego“) bzw. eine Reaktionszeit treaction,obj eines entgegenkommenden Fahrzeugs („obj“). Die zweiten Summanden betreffen eine laterale Beschleunigung beim Bremsen mit aego,lat brake,max bzw. mit aobj,lat brake,max für die Reaktionszeiten treaction,ego bzw. treaction,obj. Hieraus ergibt sich ein relevanter Umfeldbereich 22-7 wie in Fig. 4 dargestellt unter Berücksichtigung der Größe Sl,ego für die Fahrspurbreite des Fahrzeugs 50, welche der Breite des Fahrzeugs 50 entspricht.
In Fig. 5 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-2 aus dem Basisbereich 21-2, der sich nähernde Fahrzeuge in einer Fahrspur umfasst, in die gewechselt werden soll, gezeigt. Neben der zu Anfang angegeben Gleichung zur Berechnung von SB und einer Länge des Fahrzeugs 50 lego kann ferner die folgende Gleichung zum Bestimmen des rückwärtigen Teilbereichs mit einer Strecke Sw verwendet werden: wobei ʋlimit eine aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzung bezeichnet. Der relevante Umfeldbereich 22-2 kann dann entsprechend aus den in Fig. 5 dargestellten Größen und einer Fahrspurweite St der benachbarten Fahrspur bestimmt werden.
In Fig. 6 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-3 aus dem Basisbereich 21-3 gezeigt, der sich nähernde Fahrzeuge in einer Fahrspur umfasst, die benachbart zu einer Fahrspur liegt, in die gewechselt werden soll. Das Bestimmen erfolgt hierbei grundsätzlich wie für den in Fig. 5 gezeigten Basisbereich 21-2 bzw. den hieraus bestimmten relevanten Umfeldbereich 22-2.
In Fig. 7 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-8 aus dem Basisbereich 21-8 gezeigt, der Fahrzeuge umfasst, die auf einer Fahrspur fahren, die mit einer Fahrspur zusammengeführt wird, auf der das Fahrzeug 50 fährt. Hierbei wird davon ausgegangen, dass das Fahrzeug 50 keine Vorfahrt hat („Vorfahrt beachten“). wobei tego ,intersection die Zeit bis zum Erreichen der Fahrspur auf der Kreuzung ist, in die eingebogen werden soll und ʋt eine Zielgeschwindigkeit des Fahrzeugs 50 auf der Fahrspur, auf die das Fahrzeug einbiegt. Zusammen mit einer Fahrspurbreite der Fahrspur, auf die das Fahrzeug einbiegt, welche beispielsweise aus einer Karte abgerufen werden kann, kann aus dem Basisbereich 21-8 der relevante Umfeldbereich 22-8 bestimmt werden. Der Term Sacc ego ist die Strecke, die das Fahrzeug 50 absolviert, während es auf die Zielgeschwindigkeit ʋt beschleunigt. Der Term Sacc ,obj ist die Strecke, die potentiell vorhandene andere Fahrzeuge absolvieren, während das Fahrzeug 50 auf die Zielgeschwindigkeit ʋt beschleunigt.
In Fig. 8 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-8 aus dem Basisbereich 21-8 gezeigt, der Fahrzeuge umfasst, die auf einer Fahrspur fahren, die mit einer Fahrspur zusammengeführt wird, auf der das Fahrzeug 50 fährt. Hierbei wird davon ausgegangen, dass das Fahrzeug 50 Vorfahrt hat.
Das Bestimmen kann dann mit folgender Gleichung erfolgen:
Gegenüber der in der Fig. 7 dargestellten Situation ist Sm in der in der Fig. 8 gezeigten Situation verkürzt.
Es kann vorgesehen sein, dass ein ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie festgelegtes Beschleunigungsprofil 40 des Fahrzeugs 50 beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche 22-x berücksichtigt wird.
Ein solches Beschleunigungsprofil 16 ist beispielhaft in der Fig. 9 für die in den Figuren 7 und 8 gezeigte Situation gezeigt. Dargestellt ist ein Verlauf einer Geschwindigkeit v des Fahrzeugs über der Zeit t. In einem ersten Bereich 16-1 erfolgt eine Beschleunigung des Fahrzeugs. In einem sich daran anschließenden Bereich 16-2 ab einem Zeitpunkt tlimit ist die Endgeschwindigkeit ʋlimit erreicht und die Geschwindigkeit bleibt konstant. Mit der Geschwindigkeit ʋlimit fährt das Fahrzeug in Richtung der Kreuzung (vgl. Fig. 7 und 8). tego ls bezeichnet insbesondere die Dauer, die das Fahrzeug benötigt, um das Kreuzungsende bzw. die Position, an der beide Fahrstreifen vereinigt werden, zu erreichen.
Ausgehend hiervon ergibt sich für die in der Fig. 7 dargestellte Situation dann die folgende Gleichung zum Bestimmen des relevanten Umfeldbereichs 22-8: Der erste Summand betrifft hierbei insbesondere eine Strecke, die ein anderes Fahrzeug in der Zeit tego,IS zurücklegt, wobei tego,IS insbesondere die Zeit ist, die das Fahrzeug 50 bis zum Erreichen der Fahrspur benötigt. ist die maximal zulässige Geschwindigkeit (Geschwindigkeitsbegrenzung). Der zweite und dritte Summand betrifft eine Bremsstrecke eines potentiellen anderen Verkehrsteilnehmers auf der Fahrspur, in die das Fahrzeug einbiegt. ρobj bezeichnet eine Reaktionszeit des anderen Verkehrsteilnehmers.
In Fig. 10 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-5 aus dem Basisbereich 21-5 gezeigt, der Fahrzeuge in kreuzenden Fahrspuren umfasst. Ohne Beachtung eines Beschleunigungsprofils 16 (Fig. 9) lässt sich der relevante Umfeldbereich 22-5 unter Verwendung der folgenden Gleichung bestimmen:
Sc = (tego ,exit- t0) · ʋlimit + stol mit tego ,exit als Zeitpunkt, an dem das Fahrzeug 50 die Kreuzung überquert hat, und t0 einer aktuellen Zeit. stol ist insbesondere ein beispielhaft gewählter zusätzlicher Sicherheitsabstand, der aber auch weggelassen werden kann.
Wird das Beschleunigungsprofil 16 gemäß Fig. 9 berücksichtigt, so lässt sich der relevante Umfeldbereich 22-5 unter Verwendung der folgenden Gleichung bestimmen:
Sc = tego,IS · ʋlimit + Ssm
Hierbei ist Ssm insbesondere ein beispielhaft gewählter zusätzlicher Sicherheitsabstand (z.B.
20 cm), der aber auch weggelassen werden kann.
In Fig. 11 ist eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung des Bestimmens des relevanten Umfeldbereichs 22-6 aus dem Basisbereich 21-6, der verletzliche Verkehrsteilnehmer an Fußgängerüberquerungen umfasst. Hierbei kann der relevante Umfeldbereich 22-6 ausgehend von einer Länge lcw und einer Breite (nicht gezeigt) der Fußgängerüberquerung und eines jeweils kreisförmigen Bereichs um die beiden Enden der Fußgängerüberquerung bestimmt werden. Die kreisförmigen Bereiche können beispielsweise nach folgender Gleichung bestimmt werden: rcirc = tego, cross · ʋmax,pd wobei rcirc der Radius der kreisförmigen Bereiche ist, tego cross die Zeit, die das Fahrzeug 50 zum Überqueren der Fußgängerüberquerung benötigt und ʋmax,pd eine maximale Geschwindigkeit eines Fußgängers. Die kreisförmigen Bereiche an den Enden können noch um Bereiche beschnitten werden, die nicht begehbar sind und/oder die zu befahrbaren Bereichen außerhalb der Fußgängerüberquerung gehören.
Die Fig. 12 zeigt eine schematische Darstellung zur Verdeutlichung von relevanten Umfeldbereichen 22-x in einem realen Umfeld, in dem sich das Fahrzeug 50 bewegt und in dem andere Verkehrsteilnehmer 60 vorhanden sind. Dargestellt sind ferner schematische Verläufe von Fahrspuren 70 (es sind nur wenige beispielhaft mit einem eigenen Bezugszeichen versehen), welche insbesondere in einer Karte hinterlegt sind und positionsabhängig für das aktuelle Umfeld aus dieser abgerufen werden.
In der Fig. 13 ist ein schematisches Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens zum Unterstützen einer Umfelderkennung für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug gezeigt.
In einer Maßnahme 100 werden Umfelddaten und Fahrzeugdaten empfangen. Die Umfelddaten umfassen beispielsweise Kartendaten aus einer Umfeldkarte mit Bezug auf eine aktuelle Position des Fahrzeugs, wie z.B. Fahrspurpositionen, Fahrspurbreiten, kreuzende Fahrbahnen etc. Die Fahrzeugdaten umfassen beispielsweise eine aktuelle Position, eine Geschwindigkeit und eine Beschleunigung des Fahrzeugs. Fahrzeugdaten können weiter auch eine geplante Fahrroute umfassen, welche beispielsweise von einer Navigationseinrichtung des automatisiert fahrenden Fahrzeugs bereitgestellt werden kann.
In Maßnahme 101 wird ausgehend von den empfangenen Umfelddaten und den empfangenen Fahrzeugdaten eine Manöverkategorie eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs bestimmt. Hierbei gibt es insbesondere eine Vielzahl von vordefinierten Manöverkategorien, in denen Manöver kategorisiert werden können (z.B. Linksabbiegen, Rechtsabbiegen, Spurwechsel etc.). Das Bestimmen der Manöverkategorie kann mit an sich bekannten Verfahren, beispielsweise unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz, erfolgen.
In Maßnahme 102 wird ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie mindestens ein der bestimmten Manöverkategorie in einer hinterlegten Zuordnung zugeordneter Basisbereich ermittelt. Es können hierbei auch mehrere Basisbereiche für eine Manöverkategorie ermittelt werden. ln Maßnahme 103 wird zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs und/oder des Umfelds jeweils ein zugehöriger relevanter Umfeldbereich im Umfeld des Fahrzeugs bestimmt. Dies erfolgt insbesondere durch Parametrierung von Gleichungen mit Hilfe von Parametern, die über die empfangenen Umfelddaten und/oder Fahrzeugdaten bereitgestellt werden. Die Gleichungen definieren insbesondere Abmessungen bzw. Ausmaße der relevanten Umfeldbereiche im konkreten Umfeld unter Berücksichtigung der konkreten Situation (Geschwindigkeit, Beschleunigung, Reaktionszeit etc.).
In Maßnahme 104 werden die jeweils für den mindestens einen Basisbereich bestimmten relevanten Umfeldbereiche für die Umfelderkennung bereitgestellt, sodass die Umfelderkennung unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten Umfeldbereiche durchgeführt werden kann.
In einer Maßnahme 105 kann vorgesehen sein, dass die Umfelderkennung derart konfiguriert wird, dass die Umfelderkennung auf die relevanten Umfeldbereiche beschränkt ist.
Es kann vorgesehen sein, dass die Maßnahmen 100-105 während des Betriebs des Fahrzeugs durchgeführt werden.
Es kann alternativ vorgesehen sein, dass die Maßnahmen 100-104 ausgehend von gespeicherten Umfelddaten und/oder Fahrzeugdaten durchgeführt werden, wobei die bestimmten relevanten Umfeldbereiche an korrespondierenden Positionen in einer Umfeldkarte hinterlegt werden, wobei die Umfeldkarte für die Umfelderkennung bereitgestellt wird. Maßnahme 105 kann dann mit Hilfe der Umfeldkarte durchgeführt werden.
Es kann vorgesehen sein, dass in Maßnahme 103 beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche ein jeweiliger Schaltzustand von im Umfeld angeordneten Lichtsignalanlagen berücksichtigt wird. Der aktuelle Schaltzustand kann beispielsweise aus erfassten Sensordaten bestimmt und/oder bei einer Verkehrsinfrastruktur abgefragt werden.
Es kann vorgesehen sein, dass in Maßnahme 103 eine rechenressourcenabhängige Reaktionszeit des Fahrzeugs beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche berücksichtigt wird. Es kann vorgesehen sein, dass in Maßnahme 103 ein ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie festgelegtes Beschleunigungsprofil des Fahrzeugs beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche berücksichtigt wird.
Es kann vorgesehen sein, dass in Maßnahme 103 das Bestimmen des jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereichs unter Berücksichtigung der Richtlinie für die Anlage von Stadtstraßen (RASt) erfolgt.
Bezugszeichenliste
1 Vorrichtung
2 Datenverarbeitungseinrichtung
3 Recheneinrichtung
4 Speicher 10 Sensordaten 11 Navigationsdaten 12 Umfelddaten 13 Fahrzeugdaten
15 Zuordnung
16 Beschleunigungsprofil 16-1 erster Bereich (Beschleunigungsprofil) 16-2 zweiter Bereich (Beschleunigungsprofil)
17 Richtlinie
18 Sichtweite
20, 20-x Manöverkategorie
21, 21 -x Basisbereich
22, 22-x relevanter Umfeldbereich
30 Umfeldkarte
50 Fahrzeug
51 Sensorik
52 Navigationseinrichtung
53 Umfelderkennung 60 andere Verkehrsteilnehmer 70 Fahrspur
100-105 Maßnahmen des Verfahrens lcw Länge Fußgängerüberquerung
Iego Länge Fahrzeug sB Strecke
Sc Strecke (Fußgängerüberquerung)
Sl Fahrspurbreite
Slat lateraler Versatz Slb Strecke (rückwärtiger Teilbereich)
Sm Strecke (zusammengeführte Fahrspuren)
Stol Toleranzstrecke

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Unterstützen einer Umfelderkennung (53) für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug (50), wobei eine Manöverkategorie (20-x) eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs (50) bestimmt wird, wobei ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie (20-x) mindestens ein der bestimmten Manöverkategorie (20-x) in einer hinterlegten Zuordnung (15) zugeordneter Basisbereich (21-x) ermittelt wird, wobei zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich (21-x) unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs (50) und/oder des Umfelds jeweils ein zugehöriger relevanter Umfeldbereich (22-x) im Umfeld des Fahrzeugs (50) bestimmt wird, wobei die jeweils für den mindestens einen Basisbereich (21-x) bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) für die Umfelderkennung (53) bereitgestellt werden, sodass die Umfelderkennung (53) unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) durchgeführt werden kann.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Umfelderkennung (53) derart konfiguriert wird, dass die Umfelderkennung (53) auf die relevanten Umfeldbereiche (22-x) beschränkt ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Maßnahmen während des Betriebs des Fahrzeugs (50) durchgeführt werden.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Maßnahmen ausgehend von gespeicherten Umfelddaten und/oder Fahrzeugdaten durchgeführt werden, wobei die bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) an korrespondierenden Positionen in einer Umfeldkarte (30) hinterlegt werden, wobei die Umfeldkarte (30) für die Umfelderkennung (53) bereitgestellt wird.
5. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Bestimmen der relevanten Umfeldbereiche (22-x) ein jeweiliger Schaltzustand von im Umfeld angeordneten Lichtsignalanlagen berücksichtigt wird.
6. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine rechenressourcenabhängige Reaktionszeit des Fahrzeugs (50) beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche (22-x) berücksichtigt wird.
7. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie (20-x) festgelegtes Beschleunigungsprofil (16) des Fahrzeugs (50) beim Bestimmen von zumindest einem der jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereiche (22-x) berücksichtigt wird.
8. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmen des jeweils zugehörigen relevanten Umfeldbereichs (22-x) unter Berücksichtigung der Richtlinie (17) für die Anlage von Stadtstraßen (RASt) erfolgt.
9. Vorrichtung (1) zum Unterstützen einer Umfelderkennung (53) für ein automatisiert fahrendes Fahrzeug (50), umfassend: eine Datenverarbeitungseinrichtung (2) mit mindestens einer Recheneinrichtung (3) und mindestens einem Speicher (4), wobei die Datenverarbeitungseinrichtung (2) dazu eingerichtet ist, eine Manöverkategorie (20-x) eines aktuell durchgeführten Manövers des Fahrzeugs (50) zu bestimmen, ausgehend von der bestimmten Manöverkategorie (20-x) mindestens einen der bestimmten Manöverkategorie (20-x) in einer hinterlegten Zuordnung (15) zugeordneten Basisbereich (21 -x) zu ermitteln, zu dem ermittelten mindestens einen Basisbereich (21-x) unter Berücksichtigung von aktuellen Parametern des Fahrzeugs (50) und/oder des Umfelds jeweils einen zugehörigen relevanten Umfeldbereich (22-x) im Umfeld des Fahrzeugs (50) zu bestimmen, und die jeweils für den mindestens einen Basisbereich (21-x) bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) für die Umfelderkennung (53) bereitzustellen, sodass die Umfelderkennung (53) unter Berücksichtigung der jeweils bestimmten relevanten Umfeldbereiche (22-x) durchgeführt werden kann.
10. Fahrzeug (50), umfassend mindestens eine Vorrichtung (1) nach Anspruch 9.
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