EP4500413A1 - Verfahren zum betreiben einer fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung eines kraftfahrzeugs, steuereinrichtung, servervorrichtung, und kraftfahrzeug - Google Patents

Verfahren zum betreiben einer fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung eines kraftfahrzeugs, steuereinrichtung, servervorrichtung, und kraftfahrzeug

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Publication number
EP4500413A1
EP4500413A1 EP23716280.5A EP23716280A EP4500413A1 EP 4500413 A1 EP4500413 A1 EP 4500413A1 EP 23716280 A EP23716280 A EP 23716280A EP 4500413 A1 EP4500413 A1 EP 4500413A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
driver
data
motor vehicle
control
direction indicator
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
EP23716280.5A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Cedric ACQUAVIVA
Michael Baumeister
Martin Bieber
Marcel Debelec
Daniel EHRLICHAUF
Jens HEUSER
Sebastian Lampe
Konstantin NEUROTH
Verena RUSSER
Wenzel Steinbach
Christian Studeny
Dennis WAHL
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
Cariad SE
Original Assignee
Volkswagen AG
Cariad SE
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, Cariad SE filed Critical Volkswagen AG
Publication of EP4500413A1 publication Critical patent/EP4500413A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q1/00—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor
    • B60Q1/26—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic
    • B60Q1/34—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic for indicating change of drive direction
    • B60Q1/346—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic for indicating change of drive direction with automatic actuation
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q1/00—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor
    • B60Q1/26—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic
    • B60Q1/34—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic for indicating change of drive direction
    • B60Q1/40—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic for indicating change of drive direction having mechanical, electric or electronic automatic return to inoperative position
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/09—Supervised learning

Definitions

  • a direction indicator device is a device, a device component or a device group that is set up in terms of lighting technology to announce a change in direction of travel, a lane change or a dangerous situation to road users in road traffic.
  • a direction indicator device comprises at least one, preferably several, direction indicators or turn signals for activating and deactivating a flashing light and a warning light.
  • the direction indicator device is therefore part of vehicle lighting.
  • turn signals or hazard warning lights are often used incorrectly, too late or not at all.
  • Typical situations include turning without signaling, changing lanes without signaling, stopping or driving off without signaling, an indication of an intention to overtake even though the vehicle is already in the passing lane (i.e. jostling), and false-positive use of the indicator in a bend in the right-of-way and/or in a roundabout.
  • the WO 2010/045908 A1 describes a method for automatic direction indicator with the steps: detecting a driver activity and / or vehicle position using a lane keeper support system and / or a lane assistant and activating or deactivating a direction indicator depending on the detected driver activity or vehicle position.
  • the US 2019/0077308 A1 describes systems and methods for activating direction indicators of a motor vehicle.
  • One object underlying the invention is to improve the quality of control of the direction indicator device by a control device of the motor vehicle.
  • the invention is based on the idea, instead of observing a driver, i.e. instead of determining driver behavior by observing the driver, to predict a driver's intention based on the way the driver operates the motor vehicle, and to automatically control the direction indicator device based on the predicted driver's intention to be carried out.
  • Data can preferably be used as an input and/or output channel using vehicle-to-X communication.
  • a generic pre-trained driver intent model can be used that can provide experience data for the widest possible use case, so that this experience data can be made available to other motor vehicles. This means that any driver can benefit from the experiences of a single driver, and a corresponding artificial intelligence can learn from it.
  • the training data and/or experience data can preferably be made available in a cloud system.
  • the system of the invention can “get to know” a driver based on his driving behavior.
  • control device is understood to mean a device, a device component or a device group that is set up to receive signals, evaluate them, and To provide control signals, for example to generate them, and to transmit the provided control signals to other components.
  • control device can, for example, have a corresponding receiving unit, a data processing unit and a transmitting unit.
  • the control device receives traffic situation data from a motor vehicle system of the motor vehicle, the received traffic situation data describing a traffic situation in which the motor vehicle is located.
  • the traffic situation data can preferably be received via vehicle-to-X communication, for example via vehicle-to-vehicle communication, or from a data server external to the vehicle.
  • the received traffic situation data can also be described as driving situation data.
  • the traffic situation data can, for example, describe traffic volume or a traffic jam.
  • the control device also receives driver control data, the received driver control data describing operation of the motor vehicle by its driver.
  • the driver control data can describe a steering sequence with corresponding steering angles and steering angles, as well as technical data on the driver's acceleration and braking behavior.
  • the control device can receive the driver control data within a predetermined test period. Including the driver control data eliminates the need to monitor the driver using cameras, for example.
  • the driver control data is also much more accurate in terms of the driver's possible driving intention.
  • a possible driver intention can in particular be a driving maneuver such as changing lanes or turning.
  • the control device predicts the driver's intention based on the received driver control data in relation to a driving maneuver planned by the driver in the traffic situation described. This provides more precise information about the driver's intentions than driver observation.
  • the control device determines a target control of the direction indicator device based on the traffic situation described by the received traffic situation data and based on the predicted driver intention.
  • the determined target control describes a control of one or more direction indicators of the direction indicator device assigned to the traffic situation described.
  • the determined target control describes a flashing, a deactivation of a turn signal or a Activating and/or deactivating a hazard warning light that is or is very likely to be installed based on the driver's predicted intent.
  • the control device determines the target control only based on the traffic situation data and based on the predicted driver intention. The target control is therefore much more precise than controlling the direction of travel depending on driver observation.
  • the control device provides a control signal, for example generates it, the control signal provided describing the determined target control.
  • the control device then transmits the provided control signal to the direction indicator device.
  • control device can provide the traffic situation and the driving control data and transmit it to a deep learning engine.
  • the data combination can optionally be recorded as a training data set for training the Depp learning engine.
  • a deep learning engine (“deep learning facility”) is a device, device component or program that can apply so-called deep learning (so-called deep learning, machine learning) to a variety of data.
  • the deep learning engine is a sophisticated facility for performing deep learning, an implementation of artificial intelligence.
  • both artificial intelligence, machine learning and deep learning can be implemented using the deep learning engine.
  • the deep learning engine can, for example, be designed and/or designed as a deep, artificial neural network.
  • the deep learning engine can be set up to use a machine learning method to generate a large number of empirical values and/or training data, which can also be referred to as a training data set, or a data set according to a predetermined algorithm and based on the large number already stored to evaluate empirical values, for example via a logic contained therein, for example a correlation. This also allows additional logical connections to be created in the deep learning engine.
  • Experience values or training data can, for example, be statistically summarized into different driver intentions assigned to a large number of traffic situation data and driver control data.
  • the control device can operate the deep learning engine.
  • the control device can operate the deep learning engine to process the provided traffic situation data and driver control data and thereby determine a driver intention prediction.
  • This driver intention prediction includes or describes a probability with which the driver intends to perform a driving maneuver.
  • the control device can then operate the deep learning engine to use the driver's intention prediction to derive a driving maneuver as the driver's intention that the driver intends with a predetermined minimum probability.
  • This embodiment of the method according to the invention significantly increases the variety of possible driving maneuvers and thus predicts the driver's intention much more precisely.
  • the advantages mentioned above increase synergistically.
  • the control device checks whether the received driving control data describes an actuation of the direction indicator device in accordance with the determined target control. In other words, the control device in this embodiment checks whether the driver sets the turn signal or hazard warning lights correctly, or whether it is a false positive or a false negative. The control device can then only provide the control signal if the received driving control data describes an actuation of the direction indicator device that deviates from the determined target control. In other words, the control device only intervenes if the driver uses the direction indicator device incorrectly. In addition to a particularly high learning effect for the driver, which can be corrected and learned if the direction indicators are used incorrectly, this can also be used as a starting point for assessing the driver's driving skills.
  • switching the direction indicator or the direction indicators and hazard warning lights on and/or off can be implemented in accordance with the following embodiment variants.
  • the design variants can optionally be combined with each other as desired.
  • the predicted driver intention can describe an actuation of one of the direction indicators.
  • the control device can then distinguish between comfort flashing and permanent flashing when manual actuation of the direction indicator lever is detected.
  • Comfort flashing is a flashing sequence in which the direction indicator lever is only operated slightly, i.e. without, for example that the lever clicks into place, and/or in which the driver manually controls only a few repetitions of the flashing, for example only flashing 3-5 times.
  • the lever is only lightly tapped for convenient flashing.
  • the control device can, for example, detect a lane change due to a small steering angle and derive the comfort flashing from this.
  • the control device specifies a duration of the flashing (and thus the number of repetitions of the flashing) depending on whether the predicted driver's intention describes a lane change, driving off of the motor vehicle, placing the motor vehicle in a lane, or a turning operation. Additionally or alternatively, the control device can deactivate the activated direction indicator after the driving maneuver has ended. The control device can then control comfort flashing, for example when changing lanes, if it predicts a lane change as the driver's intention, or a longer flashing duration compared to comfort flashing if the predicted driver intention describes a turn. Optionally, a distinction can be made before a turn or the planned turn. In another example, the control device can specify a long flashing duration despite comfort flashing initiated by the driver.
  • the control device can, in a further variant, determine a travel route of the motor vehicle specified by a navigation device.
  • a navigation device is a device, a device component or a device group that is set up to create travel routes and for navigation guidance.
  • the navigation device can preferably be designed as a navigation device or navigation system of the motor vehicle.
  • the control device can then determine an upcoming change in direction based on location data of the motor vehicle, which describe a geographical position of the motor vehicle, and / or based on route guidance data, which describe a course of the travel route, and activate the direction indicator based on the determined change in direction using the control signal provided steer.
  • Routing data can be, for example, map data and/or data collected using traffic sign recognition.
  • control device can refrain from providing and/or transmitting the control signal for activating the direction indicator, or block it withdraw if the traffic situation does not allow the route to be followed safely or if several driving maneuvers are to be carried out before turning.
  • the travel route cannot be safely followed if, for example, the predicted driver intention describes a lane change to an incorrect lane, if a turning lane is blocked, in the case of high traffic volume, and in a situation of several motor vehicles traveling parallel.
  • control device can receive environmental observation data, preferably via vehicle-to-X communication or via its own sensors, for example via radar or LIDAR data.
  • the environment observation data describes an environment of the motor vehicle in the traffic situation. If a current traffic situation and/or several pending driving maneuvers have to be carried out before turning, the control device can generate an advisory signal and transmit it to an output device of the motor vehicle, for example to a screen and/or a loudspeaker.
  • the information signal generated and, for example, output by a screen can describe an indication of the several upcoming driving maneuvers.
  • control device can determine or predict the completion and/or cancellation of a currently initiated driving maneuver based on the received driver control data, and control the deactivation of an activated direction indicator. For example, a currently initiated driving maneuver can be completed if the turn was successful, while the driving maneuver can be canceled if the driver does not turn.
  • the control of the direction indicator can be optimized, for example at construction sites, where, for example, the navigation system does not yet have any information that a lane has been closed due to the construction site.
  • camera data that monitors the surroundings of the motor vehicle can also be included, with the control device then being able to determine, for example, the construction site or the closed lane through, for example, image analysis.
  • control device can support route-based control of the direction indicators through the driving intention recognition.
  • the control device can receive driver observation data from a sensor device of the motor vehicle, i.e. from a device, a device group or a device component for detecting properties of the environment.
  • the sensor device may preferably include a camera for monitoring the interior.
  • the control device can derive the behavior of the driver while driving based on the received driver observation data, and can additionally determine the target control of the direction indicator of the direction indicator device based on the derived driving behavior.
  • a route-based direction indicator that is supported by driving intention recognition using driver observation is if the driver plans to stop following a travel route.
  • the direction indicator cannot then be activated or can be deactivated again before the driving maneuver is completed.
  • the direction indicator can optionally be deactivated automatically after the driving maneuver has been completed.
  • the direction indicators can be set much more precisely if the driver pulls in or out late.
  • control device can use the traffic situation to determine a target control which provides for the activation of the warning flashing, and the control signal provided can describe the activation of the warning flashing. This also optimizes the use of the direction indicator device with regard to warning flashing.
  • Examples of this include automatic hazard warning lights or optional deactivation of the hazard lights.
  • data from the traffic environment of one's own vehicle and optionally from driver observation can be used, for example to recognize the collision at the end of a traffic jam or one's own vehicle as a traffic obstacle.
  • a traffic density can be taken into account here, which can be determined, for example, using a camera, and/or for which, for example, information from mobile online services and/or information from other infrastructures can be used. This can, for example, be information about whether there is, for example, a motor vehicle in the immediate vicinity that has been involved in an accident and whose driver has set up a warning triangle.
  • the invention also includes the control device.
  • the control device can have a data processing device or a processor device that does this is set up to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the processor device can have at least one microprocessor and/or at least one microcontroller and/or at least one FPGA (Field Programmable Gate Array) and/or at least one DSP (Digital Signal Processor).
  • the processor device can have a program code that is designed to carry out the embodiment of the method according to the invention when executed by the processor device.
  • the program code can be stored in a data memory of the processor device.
  • the control device can preferably be designed as a control device, control chip, computer, control device or user program (“app”).
  • control device can include the deep learning engine.
  • the deep learning engine can preferably be set up to carry out the above-mentioned steps of a deep learning engine.
  • a server device for operation on the Internet for example a data server, a backend and/or a data cloud
  • the server device having an embodiment of the storage medium according to the invention and/or an embodiment of the control device according to the invention.
  • the server device is in particular a server device external to the motor vehicle.
  • the invention also includes a motor vehicle which has a direction indicator device and an embodiment of the control device according to the invention.
  • the motor vehicle is preferably designed as a motor vehicle, in particular as a passenger car or truck, or as a passenger bus or motorcycle.
  • the invention also relates to a computer or a computer program product, comprising instructions which, when the program is executed by a computer, cause the computer to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the invention also relates to a computer-readable storage medium comprising instructions which, when executed by a computer, cause the computer to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the invention also includes further developments of the control device according to the invention, the server device according to the invention and the motor vehicle according to the invention Have features as have already been described in connection with the developments of the method according to the invention. For this reason, the corresponding developments of the control device according to the invention, the server device according to the invention and the motor vehicle according to the invention are not described again here.
  • the invention also includes the combinations of the features of the described embodiments.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a first exemplary embodiment of the method according to the invention and the devices according to the invention.
  • Fig. 2 is a schematic representation of a further exemplary embodiment of the method according to the invention and the devices according to the invention.
  • the exemplary embodiments explained below are preferred exemplary embodiments of the invention.
  • the components described each represent individual features of the invention that can be viewed independently of one another, which also develop the invention independently of one another and are therefore to be viewed as part of the invention individually or in a combination other than that shown.
  • the exemplary embodiments described can also be supplemented by further features of the invention that have already been described.
  • FIG. 1 illustrates the principle of the method according to the invention and the device according to the invention using a first exemplary embodiment.
  • Fig. 1 shows a system overview.
  • FIG. 1 shows a motor vehicle 10, for example a passenger car, which can include the control device 12.
  • the control device 12 can, for example, be designed as a control device or control chip and have a communication interface 14, preferably a communication interface 14 for motor vehicle-to-X communication.
  • a mobile phone connection and/or a Internet connection can be used.
  • the motor vehicle 10 can have an antenna 15 for, for example, determining the positioning of the motor vehicle, for example for receiving location data of the motor vehicle, for example a GPS receiver; and/or, for example, have a DAB+ antenna, a radio antenna and/or an antenna 15 for mobile online services.
  • the antenna 15 can then preferably be part of the communication interface 14.
  • communication can take place via a wired data communication connection 18, for example a data bus of the motor vehicle 10, or also with a common wireless data communication connection 18, for example a WiFi connection or Bluetooth LE- Connection.
  • a wired data communication connection 18 for example a data bus of the motor vehicle 10
  • a common wireless data communication connection 18 for example a WiFi connection or Bluetooth LE- Connection.
  • control device 12 can include a processor device 20 and/or a data memory 22.
  • the direction indicator device 16 can preferably comprise two direction indicators 24 on a motor vehicle front, two side direction indicators 26, and two direction indicators 28 on the rear of the motor vehicle as a direction indicator.
  • the data communication connections 18 of the direction indicators 24, 26, 28 to the direction indicator device 16 of FIG. 1 are not shown.
  • the deep learning engine 30 can also be, for example, a deep learning engine 30 external to the vehicle, which can, for example, be part of a data server external to the vehicle (not shown in the figure). Accordingly, the data transmission between control device 12 and a deep learning engine 30 external to the vehicle can take place via, for example, a mobile phone connection or Internet connection.
  • a sensor device 32 of the motor vehicle 10 can ideally have a front sensor system 34 with, for example, a radar and/or a LIDAR and/or an ultrasound-based sensor. Additionally or alternatively, the sensor device 32 can include a front camera 36 and, optionally, a driver observation sensor system (not shown in FIG. 1). Such an optional driver observation sensor can be located inside the Motor vehicle 10 (not visible in Fig. 1). Advantageously, the sensor device 32 can additionally include a rear sensor system 38, which can preferably have a radar and/or a LIDAR and/or a camera and/or an ultrasound-based sensor system.
  • the control device 12 in S1 receives traffic situation data, for example via the communication interface 14, which can describe, for example, a traffic jam or a busy multi-lane road.
  • the control device 12 receives driver control data in S2, which describes, for example, the driver's steering behavior, as well as longitudinal acceleration.
  • driver control data in S2 describes, for example, the driver's steering behavior, as well as longitudinal acceleration.
  • Corresponding steering wheel sensors and acceleration sensors are known to those skilled in the art from the prior art. For example, if the motor vehicle 10 drives close to another motor vehicle in front (not shown in FIG. 1) and the driver steers clearly to the left, the control device 12 can predict, for example, an overtaking maneuver as the driver's intention (S3).
  • control device 12 can transmit the traffic situation data and the driver control data to the deep learning engine 30 (S4) and then operate it (S5), determine a driver intention forecast (S6) and derive the overtaking maneuver based on the driver intention forecast (S7 ).
  • the control device 12 can determine an activation of the left front direction indicator 24 (S8).
  • the control device 12 can generate a corresponding control signal (S9) and transmit this to the direction indicator device 16 (S10).
  • control device 12 checks beforehand (S11) whether the driver activates the left front turn signal on his own initiative. Since this cannot be the case, for example, in the example of FIG. 1, the control signal is provided by the control device 12 (S9) and transmitted to the direction indicator device 16 (S10).
  • the control device 12 can specify the duration of the flashing based on the predicted lane change (S12), so that the left front direction indicator 24 is not only activated three to five times flashes, but for example ten times, or until the motor vehicle 10 is in the left lane. Ideally, the control device 12 can then deactivate the direction indicator 24 again (S13).
  • Location data that the control device 12 can receive, for example via the communication interface 14, from a satellite or a data server external to the motor vehicle (not shown in FIG.
  • the control device 12 can determine in S14, for example, that the motor vehicle 10 will soon have to switch back to the right lane and turn right.
  • the right front direction indicator 24 can then be controlled accordingly (S15).
  • the control device 12 receives environmental observation data (S16), they can, for example, describe a current traffic situation, for example a traffic jam, and accordingly the control device 12 can generate an indication signal indicating the traffic jam (S17) and send it to an output device of the motor vehicle 10, for example Example of a screen of a combination instrument, transferred (S18).
  • the traffic environment can be evaluated (S21).
  • driver observation data can, for example, describe the driver's facial expressions or how the driver generally behaves in the motor vehicle.
  • An optional driver observation sensor system can preferably include one or more interior cameras.
  • FIG. 2 shows an exemplary action diagram for a further embodiment of the method according to the invention.
  • 2 shows a server device 40 external to the vehicle, which can be designed, for example, as a backend or data cloud.
  • the control device 12 which can be designed, for example, as an “electronic control unit” (“ECU”), i.e. as a microcontroller or control device, can include the deep learning engine 30, which uses artificial intelligence to evaluate the traffic accident, the driving intention and optionally can also take over the navigation.
  • the server device 40 may have the deep learning engine 30, which is then in close communication with the control device 12.
  • the control device 12 can preferably take over the sensor and/or data fusion S22.
  • the data sets can also be summarized in a vehicle data set 42, which preferably forms one user-centered learning S23 can be used.
  • a user-specific basic model can be provided that can specify how the deep learning engine 30 should react.
  • the basic model can describe the driver's user preferences, learned route data in which the driver 56 has correctly set the direction indicator 24, 26, 28, and/or legal requirements.
  • the deep learning engine 30 can optionally also learn if, for example, the driver 56 corrects a control of the deep learning engine 30.
  • data 44 about route planning, data from the longitudinal pole switch and/or hazard warning lights can be received as input data and input signals.
  • additional location data 46 can be included, which can be received via a location signal, for example a GPS signal.
  • Further input data and input signals can be: sensor signals 48 from, for example, the front sensor system 34, in particular data from radar, camera, ultrasound, and/or LIDAR; data 50 provided by corresponding signals from online services and/or DAB+ traffic data; Data 52 that can be sent and received via motor vehicle-to-X by appropriate signals; and sensor data 54 from a rear sensor system 38, in particular data from a rear radar, from an ultrasound-based rear sensor system, a rear camera and/or LIDAR.
  • the evaluation from S21 can then be provided, for example, as a display S24 in, for example, a combination instrument, and in the form of the control signal generated in S9 for activating and / or deactivating the direction indicator 24, 26, 28 or the direction indicators 24, 26, 28, and /or a hazard warning light system (S25).
  • the display S24 allows a driver 56 to be much better informed.
  • the activation and/or deactivation of the direction indicators 24, 26, 28 (S25) helps other road users 58 to adapt very well to the driving behavior of the motor vehicle 10.
  • the exemplary embodiments show how an autonomous direction indicator 24, 26, 28 and hazard warning lights, preferably based on artificial intelligence, are made possible.
  • the direction indicators 24, 26, 28 and hazard warning lights can be switched on and off in accordance with the following embodiment variants, the following being the following Design variants can optionally be combined in different combinations:
  • the duration of the flashing is automatically regulated (lane change » short, 3-5 times, turning » long, permanent) ; and or
  • the turn signal is automatically deactivated after the maneuver has been completed (e.g. turning, changing lanes).
  • the journey follows a route planned using the navigation system.
  • the direction indicator 24, 26, 28 is automatically activated, preferably with the help of artificial intelligence; and or
  • Information about the route which can be used to decide whether the display is necessary, can be obtained from the map data and/or traffic sign recognition; and or
  • the direction indicator 24 can be used , 26, 28 cannot be controlled
  • Kl Information about the traffic situation or the number of necessary driving maneuvers before turning can be obtained using Kl from a fusion of information from surrounding observation (e.g. Car2X, radar, LIDAR)
  • the upcoming maneuver (e.g. following the route) could be pointed out early and possibly again; and or
  • the direction indicator 24, 26, 28 can be automatically deactivated. 3) Route based direction indicator 24, 26, 28 supported by
  • driver observation can be included as an additional parameter in the control of the direction indicator 24, 26, 28, preferably with the help of artificial intelligence; and or
  • the direction indicator 24, 26, 28 cannot be activated or can be deactivated again before the maneuver is completed ;
  • the direction indicators 24, 26, 28 can be deactivated automatically after the maneuver has been completed.
  • the driving intention which is preferably estimated using artificial intelligence based on vehicle sensors, can detect a planned driving maneuver at an early stage and the direction indicator 24, 26, 28 can be switched; and or
  • artificial intelligence preferably activates and deactivates the hazard lights automatically;
  • data from the traffic environment and your own vehicle as well as driver observation can be used, for example to recognize when you are driving into the end of a traffic jam or your own vehicle as a traffic obstacle.
  • the autonomous switching of the direction indicator 24, 26, 28 can be used, for example, in the following situations:
  • the driver would like to activate the direction indicators 24, 26, 28 automatically, for example: The driver pulls over to the right to inform/warn other road users.
  • the driver pulls away from the edge of the road to inform/warn the traffic behind.
  • the driver pulls out to overtake.
  • the driver pulls back in after overtaking.
  • the driver wants to move out of an acceleration lane.
  • the driver intends to change lanes.
  • the driver intends to turn around.
  • the driver wants the direction indicator 24, 26, 28 to be deactivated automatically if, for example:
  • direction indicator 24, 26, 28 there is an automatic adaptation of the control of the direction indicator 24, 26, 28 to, for example, legal regulations in different countries (for example flashing in roundabouts); as well as only sensible and correct use of the direction indicators 24, 26, 28 and/or the hazard warning lights.
  • Navigation and route data e.g. GPS supported
  • route planner e.g. route planner
  • Traffic environment for example: Car-2-X, front and/or rear radar, LIDAR, Ultrasound, and/or driver intention detection and/or driver observation (for example interior cameras, steering angle sensors, capacitive steering wheel, pedal and seat sensors, speed), and/or computing unit (i.e. the control device 12) with optional artificial intelligence, steering column switch for actuating the direction indicator 24 , 26, 28, hazard warning lights, mandatory direction indicators 24, 26, 28 / flashing lights on the vehicle.
  • Controls such as steering column switches and/or warning flasher buttons can be omitted in fully autonomous systems unless required by law.
  • the characteristics can apply depending on the equipment variant (the number/type of sensors available).
  • driver model driver model
  • a generic, pre-trained driver observation model can also be stored, which adapts to the driver during runtime. This could also be used as fine tuning of the algorithm based on driver preferences within the framework of legal regulations.
  • Direction indicator device Data communication connection Processor device Data storage Direction indicator Direction indicator Direction indicator Deep learning engine Sensor device
  • Front camera rear sensor system server device vehicle data record data

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) eines Kraftfahrzeugs (10), wobei eine Steuereinrichtung (12): Verkehrssituationsdaten aus einem Kraftfahrzeugsystem des Kraftfahrzeugs (10) empfängt, die eine Verkehrssituation beschreiben, in der sich das Kraftfahrzeug (10) befindet (S1); Fahrersteuerungsdaten empfängt, die ein Bedienen des Kraftfahrzeugs (10) durch dessen Fahrer beschreiben (S2); anhand der empfangenen Fahrersteuerungsdaten eine Fahrerabsicht in Bezug auf ein von dem Fahrer geplantes Fahrmanöver in der beschriebenen Verkehrssituation prädiziert (S3); und anhand der durch die empfangenen Verkehrssituationsdaten beschriebene Verkehrssituation und anhand der prädizierten Fahrerabsicht eine Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) ermittelt (S8), die eine der beschriebenen Verkehrssituation zugeordnete Steuerung einer oder mehrerer Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) beschreibt. Die Steuereinrichtung (12) stellt ein Steuersignal bereit (S9), das die ermittelte Soll-Steuerung beschreibt, und überträgt das bereitgestellte Steuersignal an die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16, S10).

Description

Beschreibung
Verfahren zum Betreiben einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, Steuereinrichtung, Servervorrichtung, und Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung. Unter einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätekomponente oder eine Gerätegruppe verstanden, das/die lichttechnisch dazu eingerichtet ist, Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr eine Änderung der Fahrtrichtung, einen Spurwechsel oder eine Gefahrensituation anzukündigen. Eine Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung umfasst mindestens einen, vorzugsweise mehrere Richtungsanzeiger oder Blinker zum Aktivieren und Deaktivieren eines Blinklichts und eines Warnlichts.
Die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung ist also Bestandteil einer Fahrzeugbeleuchtung. Häufig werden Blinker oder die Warnblinkanlage jedoch falsch, zu spät oder gar nicht verwendet. Typische Situationen sind ein Abbiegen ohne Blinken, ein Spurwechsel ohne Blinken, ein Anhalten oder Losfahren ohne Blinken, eine Anzeige zur Überholabsicht, obwohl das Kraftfahrzeug bereits auf der Überholspur ist (also ein Drängeln), eine falsch-positive Benutzung des Blinkers in einer abknickenden Vorfahrtsstraße und/oder im Kreisverkehr. Weitere typische Situationen der Fehlbedienung einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung ist das Vergessen, den Blinker zum Beispiel nach Spurwechsel, bei Abbruch des Spurwechsels oder nach einem Richtungswechsel oder bei einem Abbruch des Richtungswechsels den Blinker abzuschalten; ein falsch angewendetes Warnblinken; das Blinken beim Anhalten am Straßenrand oder in zweiter Reihe, ohne eine Gefahr für den Verkehr darzustellen; eine falsche Verwendung des Warnblinkens als Hinweis auf Gefahrensituationen, zum Beispiel am Stauende oder bei einem Unfall auf der Autobahn; und/oder ein automatisches Ein- und Ausschalten. Die falsche Verwendung der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung kann zu nicht eindeutigen, also missverständlichen Verkehrssituationen führen und damit zu einer Falscheinschätzung durch andere Verkehrsteilnehmer.
Die WO 2010/045908 A1 beschreibt ein Verfahren zur automatischen Fahrtrichtungsanzeige mit den Schritten: Detektieren einer Fahreraktivität und/oder Fahrzeugposition mittels eines Spurhalterunterstützungssystems und/oder eines Spurassistenten und Aktivieren oder Deaktivieren einer Fahrtrichtungsanzeige abhängig von der detektierten Fahreraktivität beziehungsweise Fahrzeugposition. Die US 2019/0077308 A1 beschreibt Systeme und Verfahren zum Aktivieren von Fahrtrichtungsanzeigern eines Kraftfahrzeugs.
Eine der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe ist das Verbessern einer Qualität einer Steuerung der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung durch eine Steuereinrichtung des Kraftfahrzeugs.
Die gestellte Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen gemäß der nebengeordneten Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind durch die unter Ansprüche gegeben.
Die Erfindung basiert auf der Idee, anstatt einer Fahrerbeobachtung, also anstatt eines Ermittelns eines Fahrerverhaltens durch Beobachtung des Fahrers, eine Fahrerabsicht anhand der Art und Weise, wie der Fahrer des Kraftfahrzeug betätigt, zu prädizieren, sowie das automatische Steuern der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung anhand der prädizierten Fahrerabsicht vorzunehmen. Vorzugsweise können dabei Daten unter Nutzung von Kraftfahrzeug-zu-X-Kommunikation als Input- und/oder Outputkanal verwenden werden. Idealerweise kann ein generisch vorab trainiertes Fahrerabsichtsmodell verwendet werden, das für den größtmöglichsten Anwendungsfall Erfahrungsdaten bereitstellen kann, sodass diese Erfahrungsdaten anderen Kraftfahrzeugen zur Verfügung gestellt werden können. Dadurch kann jeder beliebige Fahrer von den Erfahrungen eines einzelnen Fahrers profitieren, und eine entsprechende künstliche Intelligenz kann dazu lernen. Die Trainingsdaten und/oder Erfahrungsdaten können vorzugsweise in einem Cloudsystem zur Verfügung gestellt werden. Anders als im Stand der Technik, wobei der Fahrer beobachtet wird oder wobei die Steuerung in Abhängigkeit von Verkehrsregeln und einer Annäherung an Fahrbahnmarkierungen erfolgt, kann das System der Erfindung einen Fahrer anhand seines Fahrverhaltens „kennenlernen“.
Es kann vorteilhaft eine automatische Anpassung einer Ansteuerung der Fahrtrichtungsanzeige ermöglicht werden, was insbesondere in Ländern mit unterschiedlichen gesetzlichen Regelungen von großem Vorteil ist. So kann zum Beispiel ein Blinkverhalten in Kreisverkehren in unterschiedlichen Ländern unterschiedlich geregelt sein.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs wird durch eine Steuereinrichtung durchgeführt. Unter einer Steuereinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätekomponente oder eine Gerätegruppe verstanden, das/die dazu eingerichtet ist, Signale zu empfangen, diese auszuwerten, und Steuersignale bereitzustellen, zum Beispiel zu erzeugen, sowie die bereitgestellten Steuersignale an andere Komponenten zu übertragen. Hierzu kann die Steuereinrichtung zum Beispiel eine entsprechende Empfangseinheit, eine Datenverarbeitungseinheit und eine Sendeeinheit aufweisen.
Die Steuereinrichtung empfängt Verkehrssituationsdaten aus einem Kraftfahrzeug system des Kraftfahrzeugs, wobei die empfangenen Verkehrssituationsdaten eine Verkehrssituation beschreiben, in der sich das Kraftfahrzeug befindet. Die Verkehrssituationsdaten können vorzugsweise über Kraftfahrzeug-zu-X-Kommunikation empfangen werden, zum Beispiel über Kraftfahrzeug-zu- Kraftfahrzeug-Kommunikation, oder aus einem kraftfahrzeug extern en Datenserver. Die empfangenen Verkehrssituationsdaten können auch als Fahrtsituationsdaten beschrieben werden. Die Verkehrssituationsdaten können zum Beispiel ein Verkehrsaufkommen beschreiben oder einen Stau.
Die Steuereinrichtung empfängt außerdem Fahrersteuerungsdaten, wobei die empfangenen Fahrersteuerungsdaten ein Bedienen des Kraftfahrzeugs durch dessen Fahrer beschreiben. So können die Fahrersteuerungsdaten zum Beispiel eine Lenksequenz mit entsprechenden Lenkeinschlägen und Lenkwinkeln beschreiben, sowie technische Daten zu einem Beschleunigungs- und Bremsverhalten des Fahrers. Vorzugsweise kann die Steuereinrichtung die Fahrersteuerungsdaten innerhalb eines vorgegebenen Prüfungszeitraumes empfangen. Durch den Einbezug der Fahrersteuerungsdaten entfällt die Notwendigkeit, eine Fahrerbeobachtung durch zum Beispiel Kameras durchzuführen. Die Fahrersteuerungsdaten sind zudem sehr viel genauer in Bezug auf eine mögliche Fahrerabsicht des Fahrers. Eine mögliche Fahrerabsicht kann insbesondere ein Fahrmanöver wie zum Beispiel ein Spurwechsel oder eine Abbiegevorgang sein.
Die Steuereinrichtung prädiziert die Fahrerabsicht anhand der empfangenen Fahrersteuerungsdaten in Bezug auf ein von dem Fahrer geplanten Fahrmanöver in der beschriebenen Verkehrssituation. Dies gibt präziser Aufschluss über ein Vorhaben des Fahrers als eine Fahrerbeobachtung.
Die Steuereinrichtung ermittelt anhand der durch die empfangenen Verkehrssituationsdaten beschriebenen Verkehrssituation und anhand der prädizierten Fahrerabsicht eine Soll- Steuerung der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung. Die ermittelte Soll-Steuerung beschreibt dabei eine der beschriebenen Verkehrssituation zugeordnete Steuerung einer oder mehrerer Fahrtrichtungsanzeiger der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung. Mit anderen Worten beschreibt die ermittelte Soll-Steuerung ein Blinken, ein Deaktivieren eines Blinkers oder ein Aktivieren und/oder Deaktivieren eines Warnblinklichts, das in bei der prädizierten Fahrerabsicht angebracht oder sehr wahrscheinlich angebracht ist. Vorzugsweise ermittelt die Steuereinrichtung die Soll-Steuerung nur anhand der Verkehrssituationsdaten und anhand der prädizierten Fahrerabsicht. Die Soll-Steuerung ist folglich sehr viel präziser als eine Steuerung der Fahrtrichtungsanzeigerichtung in Abhängigkeit einer Fahrerbeobachtung.
Die Steuereinrichtung stellt ein Steuersignal bereit, erzeugt es zum Beispiel, wobei das bereitgestellte Steuersignal die ermittelte Soll-Steuerung beschreibt. Die Steuereinrichtung überträgt dann das bereitgestellte Steuersignal an die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung.
Es ergeben sich die oben erwähnten Vorteile.
Vorzugsweise kann die Steuereinrichtung die Verkehrssituation und die Fahrsteuerungsdaten bereitstellen und an eine Deep-Learning-Engine übertragen. Die Datenkombination kann optional als Trainingsdatensatz zum Trainieren der Depp-Learning- Engine aufgenommen werden.
Eine Deep-Learning-Engine („Deep-Learning-Einrichtung“) ist ein Gerät, eine Gerätekomponente oder ein Programm, welches sogenanntes Deep-Learning (sogenanntes tiefgehendes Lernen, maschinelles Lernen) auf eine Vielzahl von Daten anwenden kann. Mit anderen Worten ist die Deep-Learning-Engine eine hochentwickelte Einrichtung zum Durchführen von tiefgehendem Lernen, also eine Umsetzung von künstlicher Intelligenz. Mit anderen Worten sind sowohl künstliche Intelligenz als Maschinenlernen und tiefgehendes Lernen mittels der Deep-Learning-Engine umsetzbar. Die Deep-Learning-Engine kann beispielsweise als tiefgehendes, künstliches neuronales Netz ausgebildet und/oder ausgestaltet sein. Mit anderen Worten kann die Deep-Learning-Engine dazu eingerichtet sein, mittels einer Methode des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Erfahrungswerten und/oder Trainingsdaten, die auch als Trainierdatensatz bezeichnet werden können, oder ein Dataset nach einem vorbestimmten Algorithmus und anhand der bereits gespeicherten Vielzahl von Erfahrungswerten auszuwerten, beispielsweise über eine darin enthaltene Logik, zum Beispiel eine Korrelation. Hierdurch können auch weitere logische Verknüpfungen in der Deep-Learning-Engine erstellt werden.
Erfahrungswerte oder Trainingsdaten können dabei zum Beispiel zu einer Vielzahl von Verkehrssituationsdaten und Fahrersteuerungsdaten zugeordneten unterschiedlichen Fahrerabsichten statistisch zusammengefasst sein. Zu diesem Trainierschritt kann die Steuereinrichtung die Deep-Learning-Engine betreiben. Die Steuereinrichtung kann die Deep-Learning-Engine betreiben, um die bereitgestellten Verkehrssituationsdaten und Fahrersteuerungsdaten zu verarbeiten und hierdurch eine Fahrerabsichtsprognose zu ermitteln. Diese Fahrerabsichtsprognose umfasst oder beschreibt eine Wahrscheinlichkeit, mit welcher der Fahrer ein Fahrmanöver beabsichtigt. Die Steuereinrichtung kann die Deep-Learning-Engine dann dazu betreiben, anhand der Fahrerabsichtsprognose ein Fahrmanöver als Fahrerabsicht abzuleiten, das der Fahrer mit einer vorgegebenen Mindest-Wahrscheinlichkeit beabsichtigt.
Durch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Vielfalt der möglichen Fahrmanöver deutlich erhöht, und damit die Fahrerabsicht noch viel genauer prädiziert. Die oben genannten Vorteile steigern sich also synergistisch.
In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens überprüft die Steuereinrichtung, ob die empfangenen Fahrsteuerungsdaten ein Betätigen der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung gemäß der ermittelten Soll-Steuerung beschreiben. Mit anderen Worten überprüft die Steuereinrichtung in dieser Ausführungsform, ob der Fahrer den Blinker oder die Warnblinkanlage richtig setzt, oder falsch positiv oder falsch negativ. Die Steuereinrichtung kann dann das Steuersignal nur dann bereitstellen, falls die empfangenen Fahrsteuerungsdaten ein von der ermittelten Soll-Steuerung abweichendes Betätigen der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung beschreiben. Die Steuereinrichtung greift mit anderen Worten dann nur ein, falls der Fahrer die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung falsch benutzt. Neben einem besonders hohen Lerneffekt für den Fahrer, der bei einem falschen Verwenden der Fahrtrichtungsanzeiger korrigiert werden und lernen kann, kann dies auch als Ausgangsbasis zur Beurteilung eines Fahrkönnens des Fahrers herangezogen werden.
Um dem oben beschriebenen Problemsituation wirksam entgegenzuwirken, kann das Ein- und/oder Ausschalten des Fahrtrichtungsanzeigers oder der Fahrtrichtungsanzeiger und Warnblinkers entsprechend den folgenden Ausführungsvarianten umgesetzt werden. Dabei können die Ausführungsvarianten optional beliebig miteinander kombiniert werden.
In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens kann die prädizierte Fahrerabsicht ein Betätigen eines der Fahrtrichtungsanzeiger beschreiben. Die Steuereinrichtung kann dann bei einem festgestellten manuellen Betätigen des Fahrtrichtungsanzeigerhebels zwischen einem Komfortblinken und einen dauerhaften Blinken unterscheiden. Unter einem Komfortblinken wird eine Blinksequenz verstanden, bei der der Fahrtrichtungsanzeigerhebel nur leicht betätigt wird, das heißt zum Beispiel ohne dass der Hebel einrastet, und/oder bei der der Fahrer manuell nur wenige Wiederholungen des Aufblinkens steuert, zum Beispiel nur ein 3-5-maliges Blinken. Üblicherweise wird zum Komfortblinken der Hebel nur leicht angetippt. Optional kann die Steuereinrichtung zum Beispiel einen Spurwechsel durch einen geringen Lenkwinkel feststellen und daran das Komfortblinken ableiten.
In dieser Ausführungsform gibt die Steuereinrichtung eine Dauer des Blinkens (und damit die Anzahl der Wiederholungen des Blinkens) in Abhängigkeit davon vor, ob die prädizierte Fahrerabsicht einen Spurwechsel, ein Losfahren des Kraftfahrzeugs, ein Einordnen des Kraftfahrzeugs in eine Fahrspur, oder einen Abbiegevorgang beschreibt. Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung den aktivierten Fahrtrichtungsanzeiger nach Beenden des Fahrmanövers deaktivieren. Die Steuereinrichtung kann dann ein Komfortblinken zum Beispiel bei einem Spurwechsel steuern, falls sie als Fahrerabsicht einen Spurwechsel prädiziert, oder eine im Vergleich zum Komfortblinken längere Blinkdauer, falls die prädizierte Fahrerabsicht ein Abbiegen beschreibt. Dabei kann optional vor einer Abbiegung oder dem geplanten Abbiegen unterschieden werden. In einem anderen Beispiel kann die Steuereinrichtung trotz eines vom Fahrer eingeleiteten Komfortblinkens eine lange Blinkdauer vorgegeben.
Zum Ermöglichen einer routenbasierten Fahrtrichtungsanzeige kann die Steuereinrichtung in einer weiteren Variante eine von einer Navigationseinrichtung vorgegebenen Reiseroute des Kraftfahrzeugs feststellen. Unter einer Navigationseinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätekomponente oder eine Gerätegruppe verstanden, das/die zum Erstellen von Reiserouten und zur Navigationsführung eingerichtet ist. Die Navigationseinrichtung kann vorzugsweise als Navigationsgerät oder Navigationssystem des Kraftfahrzeugs ausgestaltet sein.
Die Steuereinrichtung kann dann anhand von Standortdaten des Kraftfahrzeugs, die eine geographische Position des Kraftfahrzeugs beschreiben, und/oder anhand von Streckungsführungsdaten, welche einen Verlauf der Reiseroute beschreiben, eine anstehende Richtungsänderung ermitteln, und anhand der ermittelten Richtungsänderung durch das bereitgestellte Steuersignal ein Aktivieren des Fahrtrichtungsanzeigers steuern. Streckenführungsdaten können zum Beispiel Kartendaten sein, und/oder Daten, die anhand einer Verkehrszeichenerkennung erhoben werden.
Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung das Bereitstellen und/oder Übertragen des Steuersignals zum Aktivieren des Fahrtrichtungsanzeiger unterlassen, blockieren oder zurücknehmen, falls die Verkehrssituation es nicht zulässt, dass der Reiseroute sicher gefolgt werden kann, oder falls mehrere Fahrmanöver vor einem Abbiegen durchgeführt werden sollen. Der Reiseroute kann nicht sicher gefolgt werden, falls zum Beispiel die prädizierte Fahrerabsicht einen Spurwechsel auf einen falschen Fahrstreifen beschreiben, falls eine Abbiegespur blockiert ist, im Falle eines hohen Verkehrsaufkommens, und in einer Situation mehrerer parallelfahrender Kraftfahrzeuge.
Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung Umfeldbeobachtungsdaten empfangen, vorzugsweise über Kraftfahrzeug-zu-X-Kommunikation oder per eigener Sensorik zum Beispiel über Radar- oder LIDAR-Daten. Die Umfeldbeobachtungsdaten beschreiben dabei ein Umfeld des Kraftfahrzeugs in der Verkehrssituation. Falls eine aktuelle Verkehrslage und/oder mehrere anstehende Fahrmanöver vor einem Abbiegen durchzuführen sind, kann die Steuereinrichtung ein Hinweissignal erzeugen und an eine Ausgabevorrichtung des Kraftfahrzeugs übertragen, zum Beispiel an einen Bildschirm und/oder einen Lautsprecher. Das erzeugte und zum Beispiel durch einen Bildschirm ausgegebene Hinweissignal kann dabei einen Hinweis auf die mehreren anstehenden Fahrmanöver beschreiben.
Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung anhand der empfangenen Fahrersteuerungsdaten ein Abschließen und/oder ein Abbrechen eines aktuell eingeleiteten Fahrmanövers feststellen oder prädizieren, und ein Deaktivieren eines aktivierten Fahrtrichtungsanzeiger steuern. Ein Abschließen eines aktuell eingeleiteten Fahrmanövers kann zum Beispiel vorliegen, falls das Abbiegen erfolgreich war, während ein Abbrechen des Fahrmanövers vorliegen kann, falls der Fahrer doch nicht abbiegt.
Bei einer solchen Fusion mit Navigationsdaten kann die Steuerung der Fahrtrichtungsanzeige zum Beispiel bei Baustellen optimiert werden, bei der zum Beispiel das Navigationssystem noch keine Informationen dazu hat, dass eine Spur wegen der Baustelle gesperrt wurde. Vorzugsweise können hierbei auch noch Kameradaten miteinbezogen werden, die die Umgebung des Kraftfahrzeugs überwachen, wobei die Steuereinrichtung dann zum Beispiel die Baustelle oder die abgesperrte Spur durch zum Beispiel eine Bildanalyse feststellen kann.
In einer weiteren Variante kann die Steuereinrichtung ein durch die Fahrabsichtserkennung routenbasierte Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger unterstützen. Hierzu kann die Steuereinrichtung Fahrerbeobachtungsdaten aus einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs empfangen, also aus einem Gerät, einer Gerätegruppe oder einer Gerätekomponente zum Erfassen von Eigenschaften der Umwelt. Die Sensoreinrichtung kann vorzugsweise eine Kamera zum Überwachen des Innenraums umfassen. Die Steuereinrichtung kann in dieser Variante anhand der empfangenen Fahrerbeobachtungsdaten ein Verhalten des Fahrers während der Fahrt ableiten, und die Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeige der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung zusätzlich anhand des abgeleiteten Fahrverhaltens ermitteln.
Beispielhaft für eine routenbasierte Fahrtrichtungsanzeige, die durch eine Fahrabsichtserkennung mittels Fahrerbeobachtung unterstützt wird ist, falls der Fahrer plant, einer Reiseroute nicht weiter zu folgen. Der Fahrtrichtungsanzeiger kann dann nicht angesteuert werden oder vor der Beendigung des Fahrmanövers wieder deaktiviert werden. Auch hier kann optional nach dem Abschluss des Fahrmanövers der Fahrtrichtungsanzeiger automatisch deaktiviert werden.
Möchte der Fahrer zum Beispiel eine Pause einlegen, und ist die Fahrerabsicht also zum Beispiel, an einen Rastplatz zu fahren, kann bei einem späten Einscheren oder Ausscheren der Fahrtrichtungsanzeiger sehr viel präziser gesetzt werden.
In einer Variante betreffend ein Warnblinken des Kraftfahrzeugs kann die Steuereinrichtung anhand der Verkehrssituation eine Soll-Steuerung ermitteln, welche ein Aktivieren eines Warnblinkens vorsieht, und das bereitgestellte Steuersignal kann dabei das Aktivieren des Warnblinkens beschreiben. Hierdurch wird der Einsatz der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung auch in Bezug auf ein Warnblinken optimiert.
Beispiele hierfür sind ein automatisches Warnblinken oder ein optionales Deaktivieren des Warnblinkers. Hierzu können zum Beispiel Daten aus dem Verkehrsumfeld des eigenen Kraftfahrzeugs sowie optional der Fahrerbeobachtung verwendet werden, um zum Beispiel das Auffahren auf ein Stauende oder das eigene Fahrteil als Verkehrshindernis zu erkennen.
Hierbei kann vor allem eine Verkehrsdichte berücksichtigt werden, die zum Beispiel mithilfe einer Kamera festgestellt werden kann, und/oder wozu zum Beispiel Informationen von mobilen Onlinediensten und/oder Informationen von anderen Infrastrukturen herangezogen werden können. Dies können zum Beispiel Informationen darüber sein, ob sich in unmittelbarer Nähe zum Beispiel ein verunfalltes Kraftfahrzeug befindet, dessen Fahrer ein Warndreieck aufgestellt hat.
Zu der Erfindung gehört auch die Steuereinrichtung. Die Steuereinrichtung kann eine Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine Prozessoreinrichtung aufweisen, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Prozessoreinrichtung kann hierzu zumindest einen Mikroprozessor und/oder zumindest einen Mikrocontroller und/oder zumindest einen FPGA (Field Programmable Gate Array) und/oder zumindest einen DSP (Digital Signal Processor) aufweisen. Des Weiteren kann die Prozessoreinrichtung einen Programmcode aufweisen, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann in einem Datenspeicher der Prozessoreinrichtung gespeichert sein. Die Steuereinrichtung kann vorzugsweise als Steuervorrichtung, Steuerchip, Computer, Steuergerät oder Anwenderprogramm („App“) ausgestaltet sein.
Vorzugsweise kann die Steuereinrichtung die Deep-Learning-Engine umfassen. Die Deep- Learning-Engine kann vorzugsweise dazu eingerichtet sein, die oben genannten Schritte einer Deep-Learning-Engine durchzuführen.
Die oben gestellte Aufgabe wird gelöst durch eine Servervorrichtung zum Betreiben im Internet, zum Beispiel einem Datenserver, einem Backend und/oder eine Daten-Cloud, wobei die Servervorrichtung eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Speichermediums aufweist, und/oder eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung. Die Servervorrichtung ist insbesondere eine kraftfahrzeugexterne Servervorrichtung.
Zu der Erfindung gehört auch ein Kraftfahrzeug, das eine Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung und eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung aufweist. Das Kraftfahrzeug ist bevorzugt als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, oder als Personenbus oder Motorrad ausgestaltet.
Die Erfindung betrifft auch einen Computer oder ein Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen.
Die Erfindung betrifft auch ein computerlesbares Speichermedium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen.
Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung, der erfindungsgemäßen Servervorrichtung und des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung, der erfindungsgemäßen Servervorrichtung und des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs hier nicht noch einmal beschrieben.
Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der beschriebenen Ausführungsformen.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:
Fig. 1 eine schematische Darstellung zu einem ersten Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtungen; und
Fig. 2 eine schematische Darstellung zu einem weiteren Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtungen.
Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Komponenten jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsbeispiele auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
Die Fig. 1 veranschaulicht das Prinzip des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtung anhand eines ersten Ausführungsbeispiels. Mit anderen Worten zeigt die Fig. 1 eine Systemübersicht. Hierzu zeigt die Fig. 1 ein Kraftfahrzeug 10, zum Beispiel einen Personenkraftwagen, der die Steuereinrichtung 12 umfassen kann. Die Steuereinrichtung 12 kann zum Beispiel als Steuergerät oder Steuerchip ausgestaltet sein, und eine Kommunikationsschnittstelle 14 aufweisen, vorzugsweise eine Kommunikationsschnittstelle 14 für eine Kraftfahrzeug-zu-X-Kommunikation. Zur Datenkommunikation kann vorzugsweise eine Mobilfunkverbindung und/oder eine Internetverbindung verwendet werden. Optional kann das Kraftfahrzeug 10 eine Antenne 15 für zum Beispiel die Ermittlung der Positionierung des Kraftfahrzeugs, also zum Beispiel zum Empfangen von Standortdaten des Kraftfahrzeugs, zum Beispiel einen GPS-Empfänger; und/oder zum Beispiel eine DAB+- Anten ne, eine Radioantenne und/oder eine Antenne 15 für mobile Onlinedienste aufweisen. Die Antenne 15 kann dann vorzugsweise ein Teil der Kommunikationsschnittstelle 14 sein.
Innerhalb des Kraftfahrzeugs 10, insbesondere zur Kommunikation mit einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung 16, kann die Kommunikation über eine drahtgebundene Datenkommunikationsverbindung 18 erfolgen, zum Beispiel einen Datenbus des Kraftfahrzeugs 10, oder ebenfalls bei einer gängigen drahtlosen Datenkommunikationsverbindung 18, zum Beispiel eine WiFi-Verbindung oder Bluetooth LE- Verbindung.
Optional kann die Steuereinrichtung 12 eine Prozessoreinrichtung 20 und/oder einen Datenspeicher 22 umfassen.
Die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung 16 kann im Beispiel der Fig. 1 als Fahrtrichtungsanzeiger vorzugsweise zwei Fahrtrichtungsanzeiger 24 an einer Kraftfahrzeugfront umfassen, zwei seitliche Fahrtrichtungsanzeiger 26, sowie zwei Fahrtrichtungsanzeiger 28 am Kraftfahrzeugheck. Aus Gründen der besseren Übersichtlichkeit sind die Datenkommunikationsverbindungen 18 der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 zu der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung 16 der Fig. 1 nicht gezeigt.
In der Fig. 1 wird eine optionale Deep-Learning-Engine 30 als Komponente der Steuereinrichtung 12 gezeigt. Alternativ zur Darstellung in der Figur kann die Deep-Learning- Engine 30 aber auch zum Beispiel eine kraftfahrzeugexterne Deep-Learning-Engine 30 sein, die zum Beispiel Teil eines kraftfahrzeugexternen Datenservers (in der Figur nicht gezeigt) sein kann. Entsprechend kann die Datenübertragung zwischen Steuereinrichtung 12 und einer kraftfahrzeugexternen Deep-Learning-Engine 30 über zum Beispiel eine Mobilfunkverbindung oder Internetverbindung erfolgen.
Eine Sensoreinrichtung 32 des Kraftfahrzeugs 10 kann idealerweise eine Frontsensorik 34 mit zum Beispiel einem Radar und/oder einem LIDAR und/oder einem Ultraschall-basierten Sensor aufweisen. Zusätzlich oder alternativ kann die Sensoreinrichtung 32 eine Frontkamera 36 umfassen, sowie, optional, eine Fahrerbeobachtungssensorik (in der Fig. 1 nicht gezeigt). Eine solche optionale Fahrerbeobachtungssensorik kann sich im Inneren des Kraftfahrzeugs 10 (in der Fig. 1 nicht zu sehen) befinden. Vorteilhafterweise kann die Sensoreinrichtung 32 zusätzlich eine Heck-Sensorik 38 umfassen, welche vorzugsweise einen Radar und/oder einen LIDAR und/oder eine Kamera und/oder eine Ultraschall-basierte Sensorik aufweisen kann.
Im Beispiel der Fig. 1 empfängt die Steuereinrichtung 12 in S1 über zum Beispiel die Kommunikationsschnittstelle 14 Verkehrssituationsdaten, die zum Beispiel einen Stau oder eine stark befahrene mehrspurige Straße beschreiben können. Außerdem empfängt die Steuereinrichtung 12 in S2 Fahrersteuerungsdaten, die zum Beispiel das Lenkverhalten des Fahrers beschreiben, sowie eine Längsbeschleunigung. Entsprechende Lenkradsensoren und Beschleunigungssensoren sind dem Fachmann aus der Stand der Technik bekannt. Fährt das Kraftfahrzeug 10 zum Beispiel nah auf ein vorherfahrendes anderes Kraftfahrzeug (in der Fig. 1 nicht gezeigt) auf und lenkt der Fahrer deutlich nach links, so kann die Steuereinrichtung 12 als Fahrerabsicht zum Beispiel ein Überholmanöver prädizieren (S3).
Optional kann die Steuereinrichtung 12 in S4 die Verkehrssituationsdaten und die Fahrersteuerungsdaten hierzu an die Deep-Learning-Engine 30 übertragen (S4) und diese dann dazu betreiben (S5), eine Fahrerabsichtsprognose zu ermitteln (S6) und das Überholmanöver anhand der Fahrerabsichtsprognose abzuleiten (S7).
Als Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 kann die Steuereinrichtung 12 hierzu ein Aktivieren des linken vorderen Fahrtrichtungsanzeigers 24 ermitteln (S8). Die Steuereinrichtung 12 kann ein entsprechendes Steuersignal dazu erzeugen (S9) und dieses an die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung 16 übertragen (S10).
Optional kann vorgesehen sein, dass die Steuereinrichtung 12 zuvor überprüft (S11 ), ob der Fahrer von sich aus den linken vorderen Blinker setzt. Da dies zum Beispiel im Beispiel der Fig. 1 nicht der Fall sein kann, wird das Steuersignal durch die Steuereinrichtung 12 bereitgestellt (S9) und an die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung 16 übertragen (S10).
Hat der Fahrer zum Beispiel den Lenkstockschalter zum Betätigen des linken Fahrtrichtungsanzeigers 24 nur leicht angetipt und damit ein Komfortblinken eingeleitet, kann die Steuereinrichtung 12 anhand des prädizierten Spurwechsels die Dauer des Blinkens vorgeben (S12), sodass der linke vordere Fahrtrichtungsanzeiger 24 nicht nur drei bis fünfmal blinkt, sondern zum Beispiel zehnmal, oder solange, bis sich das Kraftfahrzeug 10 auf der linken Spur befindet. Idealerweise kann die Steuereinrichtung 12 den Fahrtrichtungsanzeiger 24 dann wieder deaktivieren (S13). Standortdaten, die die Steuereinrichtung 12 zum Beispiel über die Kommunikationsschnittstelle 14 von einem Satelliten oder einem kraftfahrzeugexternen Datenserver (in der Fig. 1 nicht gezeigt) empfangen kann, und anhand eines Verlaufs einer Reiseroute kann die Steuereinrichtung 12 in S14 zum Beispiel ermitteln, dass das Kraftfahrzeug 10 in Kürze wieder auf die rechte Spur wechseln und rechts abbiegen muss. Entsprechend kann dann der rechte vordere Fahrtrichtungsanzeiger 24 gesteuert werden (S15). Empfängt die Steuereinrichtung 12 Umfeldbeobachtungsdaten (S16), können die zum Beispiel eine aktuelle Verkehrslage beschreiben, zum Beispiel einen Stau, und entsprechend kann die Steuereinrichtung 12 ein Hinweissignal mit dem Hinweis auf den Stau erzeugen (S17) und an eine Ausgabevorrichtung des Kraftfahrzeugs 10, zum Beispiel einen Bildschirm eines Kombiinstruments, übertragen (S18). Optional kann das Verkehrsumfeld bewertet werden (S21).
Empfängt die Sensoreinrichtung 32 zusätzlich Fahrerbeobachtungsdaten (S19), kann das Fahrerverhalten des Fahrers während der Fahrt abgeleitet werden (S20) und dies bei der Ermittlung S8 der Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 berücksichtigen. Solche Fahrerbeobachtungsdaten können zum Beispiel eine Mimik des Fahrers beschreiben, oder wie der Fahrer sich allgemein im Kraftfahrzeug verhält. Eine optionale Fahrerbeobachtungssensorik kann vorzugsweise eine oder mehrere Innenraumkameras umfassen.
Die Fig. 2 zeigt ein beispielhaftes Wirkdiagramm zu einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Fig. 2 zeigt dabei eine kraftfahrzeugexterne Servervorrichtung 40, die zum Beispiel als Backend oder Daten-Cloud ausgestaltet sein kann. Die Steuereinrichtung 12, die zum Beispiel als „Electronic Control Unit“ ausgestaltet sein kann („ECU“), also als Mikrocontroller oder Steuergerät, kann die Deep-Learning- Engine 30 umfassen, die über künstliche Intelligenz eine Bewertung des Verkehrsunfalls, der Fahrabsicht und optional auch der Navigation übernehmen kann. Alternativ kann die Servervorrichtung 40 die Deep-Learning-Engine 30 aufweisen, die dann in enger Kommunikation mit der Steuereinrichtung 12 steht.
Die Steuereinrichtung 12 kann vorzugsweise die Sensor- und/oder Datenfusion S22 übernehmen.
Die Datensätze können zusätzlich zu dem bereits oben beschriebenen Verfahren auch in einem Fahrzeugdatensatz 42 zusammengefasst sein, der vorzugsweise zu einem nutzerzentrierten Lernen S23 verwendet werden kann. Für ein nutzerzentriertes Lernen S23 mithilfe des Fahrzeugdatensatzes 42 kann ein nutzerspezifisches Grundmodell bereitgestellt werden, das vorgeben kann, wie die Deep-Learning-Engine 30 reagieren soll. Das Grundmodell kann Nutzervorlieben des Fahrers beschreiben, angelernte Streckendaten bei denen der Fahrer 56 den Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 richtig gesetzt hat, und/oder gesetzliche Vorgaben. Die Deep-Learning-Engine 30 kann optional auch dazulernen, falls zum Beispiel der Fahrer 56 eine Steuerung der Deep-Learning-Engine 30 korrigiert.
Als Eingangsdaten und Eingangssignale können zum Beispiel Daten 44 über Routenplanung, Daten vom Längsstockschalter und/oder Warnblinktaster eingehen. Vorzugsweise können zusätzlich Standortdaten 46 mit einbezogen werden, die über ein Standortsignal, zum Beispiel ein GPS-Signal, empfangen werden können. Weitere Eingangsdaten und Eingangssignale können sein: Sensorsignale 48 aus zum Beispiel der Front-Sensorik 34, insbesondere Daten aus Radar, Kamera, Ultraschall, und/oder LIDAR; Daten 50, die von entsprechenden Signalen aus Onlinediensten bereitgestellt werden, und/oder DAB+- Verkehrsdaten; Daten 52, die durch entsprechende Signale über Kraftfahrzeuge-zu-X ausgesendet und empfangen werden können; und Sensordaten 54 aus einer Heck-Sensorik 38, insbesondere Daten aus einem Heck-Radar, aus einer Ultraschallbasierten Heck-Sensorik, einer Heckkamera und/oder LIDAR.
Die Bewertung aus S21 kann dann zum Beispiel als Anzeige S24 in zum Beispiel einem Kombiinstrument bereitgestellt werden, und in Form des in S9 erzeugten Steuersignals zur Aktivierung und/oder Deaktivierung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 oder der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28, und/oder einer Warnblinkanlage (S25). Die Anzeige S24 ermöglicht es einem Fahrer 56, sehr viel besser informiert zu werden. Die Aktivierung und/oder Deaktivierung der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 (S25) hilft anderen Verkehrsteilnehmern 58, sich auf das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs 10 sehr gut einzustellen.
Insgesamt zeigen die Ausführungsbeispiele, wie ein vorzugsweise auf einer künstlichen Intelligenz basierter autonomer Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 und Warnblinker ermöglicht wird.
Um den eingangs beschriebenen Problemsituationen entgegenzuwirken, kann das Ein- und Ausschalten des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 und Warnblinkers entsprechend den folgenden Ausführungsvarianten umgesetzt werden, wobei die folgenden Ausführungsvarianten optional auch in unterschiedlichen Kombinationen kombiniert werden können:
1) Automatische Unterscheidung zwischen Komfortblinken (3-5 maliges Blinken) und (dauerhaftem) Blinken:
- Blinkerhebel wird manuell betätigt (ohne Rastung); und/oder
Es wird automatisch die Dauer des Blinkens reguliert (Spurwechsel » kurz, 3-5 Mal, Abbiegen » lang, dauerhaft) ; und/oder
Dabei kann zum Beispiel zwischen Losfahren, Anhalten, Spurwechsel und dem Einordnen kurz vor einer Abbiegung oder dem geplanten Abbiegen unterschieden werden; und/oder
Der Blinker wird jeweils automatisch nach der Beendigung des Manövers (zum Beispiel Abbiegevorgang, Spurwechsel) deaktiviert
2) Routenbasierter Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28
- Die Fahrt folgt einer mithilfe des Navigationssystems geplanten Route; und/oder
- An Wegpunkten dieser Route, an denen eine Richtungsänderung vorgesehen und angezeigt werden muss erfolgt eine automatische Ansteuerung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28, vorzugsweise mithilfe der künstlichen Intelligenz; und/oder
Informationen über die Streckenführung, anhand derer über die Notwendigkeit der Anzeige entschieden werden kann, können den Kartendaten und/oder der Verkehrszeichenerkennung entnommen werden; und/oder
- Wenn es die Verkehrs- und Fahrsituation nicht zulässt, dass der Route sicher gefolgt werden kann (zum Beispiel falscher Fahrstreifen, blockierte Abbiegespur, hohes Verkehrsaufkommen, parallel fahrende Fahrzeuge) oder allgemein mehrere Fahrmanöver vor dem des Abbiegens durchgeführt werden müssen, kann der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 nicht angesteuert werden
Informationen über die Verkehrslage oder die Anzahl notwendiger Fahrmanöver vor dem Abbiegen, kann mithilfe der Kl aus einer Fusion der Informationen aus der Umfeldbeobachtung erfolgen (zum Beispiel Car2X, Radar, LIDAR)
In diesen Fällen könnte frühzeitig und eventuell erneut auf das anstehende Manöver (zum Beispiel dem Folgen der Route) hingewiesen werden; und/oder
- Wird das Manöver abgeschlossen (z.B. Abbiegen erfolgreich) oder abgebrochen (zum Beispiel nicht abgebogen), kann der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 automatisch deaktiviert werden. 3) Routenbasierter Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 unterstützt durch
Fahrabsichtserkennung
Im Vergleich zum zuvor Beschriebenen kann die vorzugsweise mithilfe einer künstlichen Intelligenz eine Fahrerbeobachtung als zusätzlicher Parameter in die Ansteuerung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 mit eingehen; und/oder
- Wird vor oder während eines Manövers erkannt, dass sich die Fahrabsicht des Fahrers geändert hat, zum Beispiel er plant der Route nicht weiter zu folgen, kann der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 nicht angesteuert werden, beziehungsweise vor der Beendigung des Manövers wieder deaktiviert werden; und/oder
- Auch hier kann nach dem Abschluss des Manövers der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 automatisch deaktiviert werden.
4) Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 entsprechend der Fahrabsicht
Im Vergleich zum zuvor Beschriebenen kann die vorzugsweise mithilfe einer künstlichen Intelligenz auf Basis von Fahrzeugsensoren abgeschätzte Fahrabsicht ein geplantes Fahrmanöver frühzeitig erkennen und der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 geschaltet werden; und/oder
- So kann zum Beispiel eine Unterscheidung zwischen dem geplanten Abbiegen und geplanten Spurwechsel auf Basis der Fahrabsichtserkennung erfolgen; und/oder
- Der Blinkvorgang dauert so lange, bis das Fahrmanöver vollständig abgeschlossen ist.
5) Automatisches Warnblinken
In Situationen, in denen das Warnblinken nach der Straßenverkehrsordnung erforderlich ist oder als allgemein gebräuchliche Warnung verwendet wird, aktiviert und deaktiviert vorzugsweise die künstliche Intelligenz den Warnblinker automatisch; und/oder
Dazu können Daten aus dem Verkehrsumfeld und des eigenen Fahrzeugs sowie der Fahrerbeobachtung verwendet werden, um zum Beispiel das Auffahren auf ein Stauende oder das eigene Fahrzeug als Verkehrshindernis zu erkennen.
Beispielszenarien:
Die autonome Schaltung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 kann beispielsweise in den folgenden Situationen Anwendung finden:
Der Fahrer möchte das der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 automatisch betätigen, zum Beispiel: Der Fahrer fährt rechts ran, um andere Verkehrsteilnehmer zu informieren/warnen.
Der Fahrer fährt vom Fahrbahnrand wieder los, um den rückwärtigen Verkehr zu informieren/warnen.
- Der Fahrer parkt aus.
Der Fahrer schert zum Überholen aus.
Es ist während des Überholvorgangs wieder sicher einzuscheren.
Der Fahrer schert nach dem Überholvorgang wieder ein.
Der Fahrer möchte sich von einem Beschleunigungsstreifen einsortieren.
- Der Fahrer beabsichtigt abzubiegen.
- Der Fahrer beabsichtigt die Spur zu wechseln.
Der Fahrer beabsichtigt zu wenden.
Der Fahrer möchte, dass der Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 automatisch deaktiviert wird, wenn zum Beispiel:
- der Fahrer das Ausparken beendet hat.
- der Überholvorgang abgeschlossen ist.
- der Überholvorgang abgebrochen wurde.
- der Fahrer sich vom Beschleunigungsstreifen wieder einsortiert hat.
- der Fahrer das Abbiegen beendet hat.
- der Fahrer das Abbiegen abgebrochen hat.
- der Fahrer die Spur gewechselt hat.
- der Fahrer das Spurwechselmanöver abgebrochen hat.
- das Wendemanöver des Fahrers abgeschlossen ist.
- der Fahrer das Wendemanöver abgebrochen hat.
Vorteilhaft ergibt sich eine automatische Anpassung der Ansteuerung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 an zum Beispiel gesetzliche Regelungen in verschiedenen Ländern (zum Beispiel Blinken in Kreisverkehren); sowie eine nur noch sinnvolle und korrekte Verwendung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28 und/oder des Warnblinkers.
Optionale Systemkomponenten (auch kombinierbar):
- Navigations- und Streckendaten (zum Beispiel GPS gestützt) inklusive Routenplaner
- Multifunktionskamera (vorzugsweise Verkehrszeichen-, Fahrspur-/Fahrbahn- und Objekterkennung)
- Weitere Fahrzeugsensorik und Informationskanäle zur Beobachtung des
Verkehrsumfelds, zum Beispiel: Car-2-X, Front- und/oder Heckradar, LIDAR, Ultraschall, und/oder Fahrerabsichterkennung und/oder Fahrerbeobachtung (zum Beispiel Innenraumkameras, Lenkwinkelsensoren, Kapazitives Lenkrad, Pedal- und Sitzsensoren, Geschwindigkeit), und/oder Recheneinheit (das heißt die Steuereinrichtung 12) mit optionaler künstlicher Intelligenz, Lenkstockschalter zur Betätigung des Fahrtrichtungsanzeigers 24, 26, 28, Warnblinktaster, vorgeschriebene Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 / Blinkleuchten am Fahrzeug. Bedienelemente wie Lenkstockschalter und/oder Warn bl inktaster können, falls nicht gesetzlich vorgeschrieben, bei vollständig autonomen Systemen entfallen.
Die Ausprägungen können je nach Ausstattungsvariante (die Anzahl/Art der zur Verfügung stehenden Sensoren) Anwendung finden.
Wirkdiagramm (s. Fig. 2)
Der Ansatz kommt ohne Fahrerbeobachtung (Fahrermodell) aus und bietet mit allen Informationen der Fahrzeugsensorik ein generisches Modell, was den Fahrtrichtungsanzeiger 24, 26, 28 immer richtig anhand zum Beispiel der gesetzlichen Gegebenheiten und der Verkehrssituation aktiviert und/oder deaktiviert.
Vorzugsweise kann zusätzlich ein generisches vorab trainiertes Fahrerbeobachtungsmodell hinterlegt sein, das sich zur Laufzeit an den Fahrer adaptiert. Dies könnte man auch als Fine Tuning des Algorithmus anhand Fahrervorlieben im Rahmen gesetzlicher Bestimmungen nutzen.
Bezugszeichenliste
Kraftfahrzeug Steuereinrichtung Kommunikationsschnittstelle Antenne
Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung Datenkommunikationsverbindung Prozessoreinrichtung Datenspeicher Fahrtrichtungsanzeiger Fahrtrichtungsanzeiger Fahrtrichtungsanzeiger Deep-Learning-Engine Sensoreinrichtung
Frontsensorik
Frontkamera Heck-Sensorik Servervorrichtung Fahrzeugdatensatz Daten
Daten
Sensordaten
Daten
Daten
Sensordaten
Fahrer
Verkehrsteilnehmer 24 Verfahrensschritte

Claims

Patentansprüche Verfahren zum Betreiben einer Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) eines Kraftfahrzeugs (10), wobei eine Steuereinrichtung (12):
- Verkehrssituationsdaten aus einem Kraftfahrzeugsystem des Kraftfahrzeugs (10) empfängt, die eine Verkehrssituation beschreiben, in der sich das Kraftfahrzeug (10) befindet (S1),
- Fahrersteuerungsdaten empfängt, die ein Bedienen des Kraftfahrzeugs (10) durch dessen Fahrer beschreiben (S2),
- anhand der empfangenen Fahrersteuerungsdaten eine Fahrerabsicht in Bezug auf ein von dem Fahrer geplantes Fahrmanöver in der beschriebenen Verkehrssituation prädiziert (S3),
- anhand der durch die empfangenen Verkehrssituationsdaten beschriebene Verkehrssituation und anhand der prädizierten Fahrerabsicht eine Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) ermittelt (S8), die eine der beschriebenen Verkehrssituation zugeordnete Steuerung einer oder mehrerer Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) beschreibt,
- ein Steuersignal bereitstellt (S9), das die ermittelte Soll-Steuerung beschreibt, und
- das bereitgestellte Steuersignal an die Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) überträgt (S10). Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Steuereinrichtung (12):
- die Verkehrssituationsdaten und die Fahrersteuerungsdaten bereitstellt und an eine Deep-Learning-Engine (30) überträgt (S4), die Deep-Learning-Engine (30, S5), in der zu einer Vielzahl von Verkehrssituationsdaten und Fahrersteuerungsdaten zugeordnete unterschiedlichen Fahrerabsichten statistisch zusammengefasst sind, betreibt, um die bereitgestellten Verkehrssituationsdaten und Fahrersteuerungsdaten zu verarbeiten und hierdurch eine Fahrerabsichtsprognose zu ermitteln (S6), wobei die Fahrerabsichtsprognose eine Wahrscheinlichkeit umfasst, mit welcher der Fahrer ein Fahrmanöver beabsichtigt, und
- die Deep-Learning-Engine (30) betreibt, um anhand der Fahrerabsichtsprognose ein Fahrmanöver als Fahrerabsicht abzuleiten (S7), das der Fahrer mit einer vorgegebenen Mindest-Wahrscheinlichkeit beabsichtigt. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Steuereinrichtung (12):
- überprüft (S11 ), ob die empfangenen Fahrersteuerungsdaten ein Betätigen der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) gemäß der ermittelten Soll-Steuerung beschreiben, und
- das Steuersignal nur dann bereitstellt (S9), falls die empfangenen Fahrersteuerungsdaten ein von der ermittelten Soll-Steuerung abweichendes Betätigen der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) beschreiben. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die prädizierte Fahrerabsicht ein Betätigen eines der Fahrtrichtungsanzeigers (24, 26, 28) beschreibt, und wobei die Steuereinrichtung (12) bei einem festgestellten manuellen Betätigen des Fahrtrichtungsanzeigerhebels zwischen einem Komfortblinken und einem dauerhaftem Blinken unterscheidet, und:
- in Abhängigkeit davon, ob die prädizierte Fahrerabsicht einen Spurwechsel, ein Losfahren des Kraftfahrzeugs (10), ein Einordnen des Kraftfahrzeugs (10) in eine Fahrspur oder einen Abbiegevorgang beschreibt: eine Dauer des Blinkens vorgibt (S12); und/oder den aktivierten Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) nach Beenden des Fahrmanövers deaktiviert (S13). Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Steuereinrichtung
(12) eine von einer Navigationseinrichtung vorgegebenen Reiseroute des Kraftfahrzeugs (10) feststellt, und:
- anhand von Standortdaten des Kraftfahrzeugs (10), die eine geographische Position des Kraftfahrzeugs beschreiben, und/oder Streckenführungsdaten, die einen Verlauf der Reiseroute beschreiben, eine anstehende Richtungsänderung ermittelt (S14), und anhand der ermittelten Richtungsänderung durch das bereitgestellte Steuersignal ein Aktivieren des Fahrtrichtungsanzeigers (24, 26, 28) steuert (S15); und/oder
- das Bereitstellen (S9) und/oder Übertragen (S10) des Steuersignals zum Aktivieren des Fahrtrichtungsanzeigers (24, 26, 28) unterlässt, falls die Verkehrssituation es nicht zulässt, dass der Reiseroute sicher gefolgt werden kann, oder falls mehrere Fahrmanöver vor einem Abbiegen durchgeführt werden sollen, und/oder - Umfeldbeobachtungsdaten empfängt (S16), die ein Umfeld des Kraftfahrzeugs (10) in der Verkehrssituation beschreiben; und, falls eine aktuelle Verkehrslage und/oder mehrere anstehende Fahrmanöver vor einem Abbiegen durchzuführen sind, ein Hinweissignal erzeugt (S17) und an eine Ausgabevorrichtung des Kraftfahrzeugs (10) überträgt (S18), wobei das erzeugte Hinweissignal einen Hinweis auf die mehreren anstehenden Fahrmanöver beschreibt; und/oder
- anhand der empfangenen Fahrersteuerungsdaten ein Abschließen und/oder ein Abbrechen eines aktuell eingeleiteten Fahrmanövers feststellt oder prädiziert, und ein Deaktivieren eines aktivierten Fahrtrichtungsanzeigers (24, 26, 28) steuert. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Steuereinrichtung (12):
Fahrerbeobachtungsdaten aus einer Sensoreinrichtung (32) des Kraftfahrzeugs (10) empfängt (S19),
- anhand der empfangenen Fahrerbeobachtungsdaten ein Fahrerverhalten des Fahrers während der Fahrt ableitet (S20), und,
- die Soll-Steuerung der Fahrtrichtungsanzeiger (24, 26, 28) der Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) zusätzlich anhand des abgeleiteten Fahrerverhaltens ermittelt (S8). Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Steuereinrichtung (12) anhand der Verkehrssituation eine Soll-Steuerung ermittelt (S8), die ein Aktivieren eines Warnblinkens vorsieht, und wobei das bereitgestellte Steuersignal das Aktivieren des Warnblinkens beschreibt. Steuereinrichtung (12), die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen. Steuereinrichtung (12) nach Anspruch 8, die eine Deep-Learning-Engine (30) umfasst, welche dazu eingerichtet ist, die die Deep-Learning-Engine (30) betreffenden Schritte durchzuführen. Servervorrichtung (40) zum Betreiben im Internet, die eine Steuereinrichtung (12) nach Anspruch 8 oder 9 aufweist. Kraftfahrzeug (10), das eine Fahrtrichtungsanzeigeeinrichtung (16) aufweist, und eine Steuereinrichtung (12) nach Anspruch 8 oder 9.
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