JP2021526473A - 運転者支援方法のためのトレーニング方法、運転者支援方法、制御機器、および制御機器を備えた車両 - Google Patents

Abstract

車両（１００）の運転者支援方法のためのトレーニング方法であって、車両（１００）が少なくとも１つのカメラ（１０５，１０６，１０７）を含み、以下のプロセスステップ、所望の軌道（４００）に沿ってユーザによって運転される車両（１００）のトレーニング走行中に、連続カメラ画像を捕捉するステップ（３１０）と；所望の軌道（４００）に沿って、運転者支援方法のための走行コリドー（５００）を、捕捉された連続カメラ画像の画像処理に依存して確定するステップ（３５０）と；ディスプレイ（１０３，１２２）上で、捕捉された連続カメラ画像および／または捕捉された連続カメラ画像に依存して確定された周囲モデルを表示するステップであって、少なくとも確定された走行コリドー（５００）が、表示に重ね合わされたスーパーインポーズ部として示されるステップ（３７０）と；走行コリドー（５００，６００，７００）を車両の電子メモリに保存するステップ（３９５）とを有し、表示の最中に、確定された走行コリドー（５００，６００）の境界線を適合するためのユーザの入力を捕捉するステップ（３８０）と、確定された走行コリドー（５００，６００）を、捕捉された入力に依存して適合するステップ（３９０）とが実施される。

Description

本発明は、車両の運転者支援方法のためのトレーニング方法、運転者支援方法、トレーニング方法の実施および運転者支援方法の実施のための制御機器、ならびに制御機器を備えた車両に関する。

文献、米国特許出願公開第２０１０／００４９４０２号明細書は、車両を駐車するための走行支援システムを開示しており、走行支援システムのユーザにより、目標駐車位置が調整され得る。

文献、米国特許第９５２２６７５号明細書は、駐車コントロールシステムを開示しており、ユーザにより、並列駐車か直角駐車の第１の選択および後進駐車か前進駐車の第２の選択がなされる。

米国特許出願公開第２０１０／００４９４０２号明細書 米国特許第９５２２６７５号明細書

本発明の課題は、公知の地点での、運転者支援方法による運転者の補助を改善することである。

上記の課題は、独立形式請求項１，８，１３、および１４に基づいて解決される。
本発明は、車両の運転者支援方法のためのトレーニング方法に関し、車両は少なくとも１つのカメラを含む。最初にトレーニング方法により、所望の軌道に沿ってユーザによって運転される車両のトレーニング走行中に、連続カメラ画像、とりわけビデオシーケンスの捕捉が行われる。言い換えれば、運転者が、運転者によって所望される軌道に沿って車両を始点から終点へと運転し、このトレーニング走行中にカメラによりビデオシーケンスが捕捉される。例えば、ユーザが車両を地下駐車場の入口から地下駐車場の駐車スペースへと運転する。別の一例では、ユーザが車両を敷地の進入口前の位置から敷地の駐車スペースへと運転する。その後、この所望の軌道に沿って、運転者支援方法のための走行コリドー（Ｆａｈｒｋｏｒｒｉｄｏｒ）が、捕捉された連続カメラ画像の画像処理に依存して確定される。言い換えれば、ユーザによって所望される軌道に対して許容範囲が決定され、この許容範囲または走行コリドーは、車両が後の運転者支援方法の実施中に、例えば非定置の障害物を迂回するために、移動してもよい範囲を表す。その後のステップでは、ユーザに対してディスプレイ上で、捕捉された連続カメラ画像および／または捕捉された連続カメラ画像に依存して確定された周囲モデルが表示される。この表示では、確定された走行コリドーが、この表示に重ね合わされたスーパーインポーズ部として表示される。この表示の最中に、確定された走行コリドーの境界線を適合するためのユーザの入力が捕捉される。言い換えれば、表示の最中に、確定された走行コリドーの境界線をユーザが変更する。その後、確定された走行コリドーが、捕捉された入力に依存して適合され、かつ確定された走行コリドーおよび／または適合された走行コリドーが車両の電子メモリに保存される。

トレーニング方法を使った走行コリドーの決定により、運転者支援方法の実施中に車両が半自動的または自動的に、走行コリドー内の可変の軌道上を移動することができ、つまり運転者支援方法を中断する必要なく、例えばボールのような障害物を避け得るという利点が生じる。それだけでなくユーザによる走行コリドーの適合が、例えば運転者支援方法中に花壇もしくは芝生を通行したりまたは縁石端に乗り上げたりするのを防止するという利点を有する。したがって運転者支援方法の実施中の望ましくない軌道が、トレーニング方法によって回避される。

本発明の好ましい一実施形態では、トレーニング方法中に、車両の地点座標の捕捉が行われる。地点座標は、グローバルな基準点（例えばＧＰＳ座標）に対する位置であることができ、または所望の軌道の特異的な位置もしくは基準点、例えば軌道の始点に対する位置であることができる。その後、保存された走行コリドーが、捕捉された地点座標に割り当てられる。この実施形態により、地点に依存して決定された１つの走行コリドーを使って、運転者支援方法を複数の地点で実施することができ、かつ地点座標の捕捉に依存して半自動的または自動的に運転者支援方法をスタートさせ得るという利点が生じる。

特に好ましい一実施形態では、ユーザによって運転されるトレーニング走行中に、車両と、車両の周囲内のオブジェクトとの間隔の捕捉が行われ、とりわけ、捕捉された間隔に依存して周囲モデルまたは深度マップが決定される。続いて、追加的にこの捕捉された間隔または深度マップまたは周囲モデルに依存して、走行コリドーが確定される。これにより、走行コリドーが周囲に対してより正確に定義されることが有利である。そのうえこの実施形態では、周囲内のオブジェクトおよび／または障害物、例えば縁石端がより確実に認識される。それだけでなく、画像データの捕捉およびその評価をトレーニング方法中にだけ実施すればよい一方で、例えば走行支援方法を不都合な光条件もしくは気象条件の際に確実に実施するため、または走行コリドーの精度を全般的に改善するため、後の運転者支援方法の実施のための走行軌道が、代替的にまたは追加的にこの捕捉された間隔をベースとし得るという利点が生じる。

一変形形態では、少なくとも１つの捕捉されたカメラ画像の画像解析もしくは画像処理に依存して、および／または捕捉された間隔データに依存して、少なくとも１つのセグメント、セグメント境界、オブジェクトエッジ、および／またはオブジェクトの認識が行われる。例えば、セグメント認識またはオブジェクト認識は、それぞれの認識目標について習熟したニューラルネットワークを使って行われる。その後、ディスプレイ上での、捕捉された連続カメラ画像および／または確定された周囲モデルの表示においては、追加的にこの認識されたセグメント、認識されたセグメント境界、認識されたオブジェクトエッジ、および／または認識されたオブジェクトが、表示に重ね合わされたスーパーインポーズ部として表示される。これにより、確定された走行コリドーの境界線を適合するための入力の際に、ユーザが、表示されたセグメント、表示されたセグメント境界、表示されたオブジェクトエッジ、および／または表示されたオブジェクトによって補助されるという利点が生じる。任意選択でまたは代替的に、認識されたセグメント、認識されたセグメント境界、認識されたオブジェクトエッジ、および／または認識されたオブジェクトに依存して、確定された走行コリドーの境界線の前適合が行われる。これにより、ユーザにとっては確定された走行コリドーの境界線を適合するための入力が容易になり、かつ／または走行コリドーが表示または入力の前に自動的に修正されるという利点が生じる。

さらなる一形態では、確定された走行コリドーの境界線の適合が、確定された走行コリドーもしくは所望の軌道に部分的に沿ったユーザの入力に依存して、および／または表示内に示されているスーパーインポーズされた走行コリドーの境界でのマーキングに依存して行われ得る。例えば、ユーザが、確定された走行コリドーの境界線を、タッチスクリーン上での指の変位によって変え得ることが有利である。本発明のこの形態により、確定された走行コリドーの境界線を適合するための入力が容易にされる。

さらに、モバイル電子機器のディスプレイ上での、捕捉された連続カメラ画像および／または確定された周囲モデルの表示と、モバイル電子機器を使った、確定された走行コリドーの境界線を適合するためのユーザの入力の捕捉とが行われ得る。これにより、ユーザによる走行コリドーの決定がより快適になる。

別の一形態では、ユーザによる運転者支援方法を実施するための時間入力が捕捉される。続いて、保存された走行コリドーが捕捉された時間入力に割り当てられる。これにより、例えば毎朝車両を駐車スペースから出すのを、入力された時刻に自動的に行うことができ、これによりユーザの時間消費および操作労力が減少するという利点が生じる。

本発明は、車両のための運転者支援方法にも関する。この運転者支援方法は、スタート入力の捕捉を有する。ユーザにより運転者支援方法をスタートするためのスタート入力が行われることが好ましい。その代わりにスタート入力は、割り当てられた地点座標に依存して、および／または割り当てられた時間入力に依存して自動的に行われ得る。スタート入力の後、連続カメラ画像の捕捉および／または車両と車両の周囲内のオブジェクトとの間隔の捕捉が実施される。その後、保存された走行コリドーがダウンロードされ、この保存された走行コリドーは、本発明によるトレーニング方法によって決定されたものである。続いて車両幾何形状に依存して、捕捉された連続カメラ画像および／または捕捉された間隔に依存して、ならびにダウンロードされた走行コリドーに依存して、走行コリドー内の少なくとも１つの支援される軌道の確定が行われる。その後、確定された支援される軌道に依存して車両の制御が実施され、これにより車両は走行コリドー内だけを移動し、車両の少なくとも１つの駆動モータおよび／またはステアリングモータが制御される。運転者支援方法により、始点から、状況に依存した支援される軌道に沿って終点への、車両の半自動的もしくは自動的な走行、または走行コリドー内の障害物の迂回が可能にされることが有利であり、この走行コリドーはユーザによって正確に定義されたものである。

好ましい一形態では、運転者支援方法において、車両の地点座標の捕捉および捕捉された地点座標に依存した保存された走行コリドーのダウンロードが行われる。
さらに、ダウンロードされた走行コリドー内では障害物のない支援される軌道が確定されない場合には、運転者支援方法は、車両の制御前に、とりわけモバイル電子機器上でのユーザに対する視覚的および／または音響的な警告表示と、運転者支援方法の中断とを有し得る。

本発明は制御機器にも関し、この制御機器は、本発明によるトレーニング方法および本発明による運転者支援方法を実施するように構成されている。
本発明は、本発明による制御機器を備えた車両にも関する。

さらなる利点は、以下の、図を参照した例示的実施形態の説明から明らかである。

車両を示す図である。 制御機器を示す図である。 ブロック図としてのトレーニング方法のフローチャートである。 所望の軌道を有する周囲モデルの表示を示す図である。 走行コリドーがスーパーインポーズされた周囲モデルの表示を示す図である。 走行コリドーが前適合された周囲モデルの表示を示す図である。 走行コリドーが適合された周囲モデルの表示を示す図である。 ブロック図としての運転者支援方法のフローチャートである。

図１では、車両１００が平面図で示されている。車両１００は、車両１００を駆動するための駆動モータ１０１および車両１００を操縦するためのステアリングモータ１０２を有している。車両１００の制御機器１０４は、駆動モータ１０１およびステアリングモータ１０２を制御するように構成されている。車両１００内には、車両１００のユーザに情報を表示するためのディスプレイ１０３がさらに配置されている。ディスプレイ１０３は、制御機器１０４によって制御され、かつユーザの入力を捕捉するためのタッチスクリーンまたは代替的な入力手段を含み得る。制御機器１０４は、前方に向けられたカメラ１０５、後方に向けられたカメラ１０６によって、および横に配置された２つの広角カメラ１０７によってカメラデータまたは捕捉されたカメラ画像および／もしくは連続カメラ画像もしくはビデオシーケンスを捕捉するように、ならびにこれらの捕捉されたカメラデータおよび／または周囲モデルを表示するためのディスプレイ１０３を制御するように構成されている。カメラ１０５，１０６、および１０７は、車両１００の周囲のカメラ画像またはビデオシーケンスを捕捉するように構成されている。さらなるカメラが配置され得る。それだけでなく車両１００は超音波センサシステムを有している。超音波センサシステムは、この例では制御機器１０４と接続された１０個の超音波センサ１０８を含んでいる。それゆえ制御機器１０４は、超音波センサ１０８によって捕捉された車両１００と車両１００の周囲内のオブジェクトとの間隔を捕捉するように構成されている。さらに、表示装置１２２を備えたモバイル電子機器１２１を、無線接続を介して車両１００の制御機器１０４と接続でき、この表示装置１２２は、ユーザ１２０の入力を捕捉するためのタッチスクリーンまたはモバイル電子機器１２１の代替的な入力手段を有し得る。

図２では、図１の例示的実施形態の制御機器１０４がブロック図として示されている。制御機器１０４は、カメラデータ、つまりカメラ画像および／または連続カメラ画像もしくはビデオシーケンスを、前に向けられたカメラ１０５、後ろに向けられたカメラ１０６、および横に配置された２つの広角カメラ１０７によって捕捉する。さらに制御機器１０４は超音波センサシステムの超音波センサ１０８によって間隔データを捕捉する。それだけでなく制御機器１０４は、ディスプレイ１０３のタッチスクリーンまたは表示装置１２２および／または別の入力手段２０３によってユーザの入力を捕捉するように構成されており、この入力手段２０３は、例えば車両１００のハンドルに配置されている。モバイル電子機器１２１のタッチスクリーン１２２との接続は無線接続によって行われる。この制御機器は、制御機器１０４の電子メモリ２０２と接続された計算ユニット２０１をさらに有している。制御機器１０４は、ディスプレイ１０３、表示装置１２２、駆動モータ１０１、および／またはステアリングモータ１０２を制御するように構成されている。

図３では、運転者支援方法のトレーニング方法のフローチャートがブロック図として示されている。最初にステップ３１０では、ユーザによるトレーニング方法の実施中に、つまりユーザが車両１００を所望の軌道に沿って始点から終点へと移動させている間に、少なくとも１つのカメラ１０５，１０６、および／または１０７により、車両１００の周囲の少なくとも１つの連続カメラ画像が捕捉される。さらなるステップ３２０では、超音波センサシステムまたは超音波センサ１０８による間隔の捕捉が行われ得る。任意選択で追加的に、車両１００の地点座標の捕捉３３０が行われ得る。任意選択で、捕捉された連続カメラ画像の少なくとも１つのカメラ画像の画像解析３４０により、カメラ画像内で、オブジェクト、オブジェクト境界、セグメント、および／またはセグメント境界がさらに認識され得る。画像解析３４０による認識は、例えば多数のトレーニングデータによって習熟したニューラルネットワークを使って行われる。続いて、捕捉された連続カメラ画像の画像処理に依存して、所望の軌道に沿った運転者支援方法のための走行コリドーの確定３５０が行われる。簡単な１つの例示的実施形態では、確定された走行コリドーは、車両１００の所望の軌道に沿った、トレーニング方法中に通った走行経路（Ｆａｈｒｓｃｈｌａｕｃｈ）または走行領域に相応しており、この走行コリドーは、通った走行経路および追加的な許容範囲を含むことが好ましい。許容範囲は、通った走行経路を例えば横に１ｃｍ〜５ｍ広げている。走行コリドーは、運転者支援方法中に車両１００の移動が許容されるまたは通行可能な領域を表す。任意選択でステップ３６０では、確定された走行コリドーが、車両１００の周囲内で認識されたセグメント、認識されたセグメント境界、認識されたオブジェクトエッジ、および／または認識されたオブジェクトに依存して前適合され得る。続いてステップ３７０では、ディスプレイ１０３，１２２上で、捕捉された連続カメラ画像および／または捕捉された連続カメラ画像に依存して確定された周囲モデルが表示される。この表示に、少なくとも、確定または前適合された走行コリドーがスーパーインポーズ部として重ね合わされる。さらなるステップ３８０では、表示３７０の最中に、確定された走行コリドーの境界線を適合するためのユーザの入力が捕捉される。例えば、ユーザはディスプレイ１０３または１２２のタッチスクリーン上で指を移動させることにより、走行コリドーの境界線を容易に変位させ得る。ユーザの入力の捕捉３８０は、確定された走行コリドーもしくは所望の軌道に部分的に沿って行うことができ、かつ／または表示内に示された、スーパーインポーズされた走行コリドーの境界でのマーキングに依存して行うことができる。つまりユーザは、保存すべき走行コリドーを自立的に定義する。続いて、ステップ３８０で捕捉された入力に依存して、確定された走行コリドーの適合３９０が行われる。最後に、確定もしくは前適合された走行コリドーまたは運転者によって適合された走行コリドーが、ステップ３９５で保存される。任意選択で、保存された走行コリドーの、捕捉された地点座標への割り当て３９６が行われ得る。それだけでなく任意選択で、ユーザによる運転者支援方法を実施するための時間入力の捕捉３９７を行うことができ、かつステップ３９８でこの時間入力が、保存された走行コリドーに割り当てられ得る。

図４では、通ったまたは所望の軌道４００のスーパーインポーズ部が重ね合わされた周囲モデルが示されている。ユーザは、トレーニング方法中にこの所望の軌道４００を、車両１００を使って手動操縦によりスタート位置４１０から最終位置または駐車位置４０５へと通る。このトレーニング走行中に、カメラ１０５，１０６、および／または１０７が車両１００の周囲を捕捉する。示した周囲モデルは、カメラ１０５，１０６、および／もしくは１０７によって捕捉されたカメラ画像に依存して、ならびに／または超音波センサ１０８によって捕捉された間隔に依存して確定されている。軌道４００は、例えば図４で示されているように、複数の走行区間４０１，４０２，４０３，４０４，４０５、および４１０、つまり第１の右カーブ４０１、直進４０２、第２の右カーブ４０３、およびバックギアでの後退４０４、ならびにスタート位置４１０および最終位置４０５から成る。さらに破線で示した走行経路４５０が認識可能である。走行経路４５０は、トレーニング走行中に車両１００によって実際に通行された領域を表す。車両１００が原則的に通行可能な領域は、走行経路４５０の周りに均一に割り振られているわけではなく、例えば、走行支援方法中に、走行経路のすぐ脇にある花壇４６０および子供の遊び場４８０の上に乗り上げてはならない。

図５では、確定された走行コリドー５００がスーパーインポーズされた、図４に基づく周囲モデルが示されている。走行経路４５０は、確定された走行コリドー５００内にある。確定された走行コリドー５００が、通った走行経路４５０を、ここではハッチングで示された許容範囲５１０の分だけ広げていることが分かり、つまりこの許容範囲も、後に実施すべき運転者支援方法中に車両が通行してよい。

図６では、前適合された走行コリドー６００がスーパーインポーズされた、図４および図５に基づく周囲モデルが示されている。確定された走行コリドーが、画像処理によって認識されたアスファルト舗装された地面セグメントに基づいて広げられていることが分かる。これに加えて子供の遊び場セグメントが画像処理によって認識されており、この領域には所定の最小間隔領域が設けられている。したがって前適合された走行コリドーは、確定された走行コリドー、認識されたセグメント「アスファルト舗装された地面」および「子供の遊び場」に依存して適合されている。任意選択でまたは追加的に、スーパーインポーズされた走行コリドーの表示内で、認識されたセグメント、認識されたセグメント境界、認識されたオブジェクト、および／または認識されたオブジェクト境界をスーパーインポーズ部として強調することができ、これによりユーザは、スーパーインポーズされた走行コリドーの境界線を適合するための入力の捕捉中に、認識されたセグメント、認識されたセグメント境界、認識されたオブジェクト、および／または認識されたオブジェクト境界によって容易に位置を知ることができる。

図７は、図４〜図６に基づく周囲モデルの表示を示しており、周囲モデルに、ユーザによって適合された走行コリドー（７００）がスーパーインポーズ部として重ね合わされている。ユーザは、図６での前適合された走行コリドーの境界線を、例えばタッチスクリーン上で指によってドラッグして変位することで、前適合された走行コリドーの境界線を特定の部位で変更しており、これにより、適合された走行コリドーが特定の領域をもう含まないかまたは追加的に含んでいることが分かる。

図８では、運転者支援方法のフローチャートがブロック図として示されている。運転者支援方法は、スタート入力の捕捉８１０で始まる。このプロセスステップは、ユーザの手入力によって、または車両１００の捕捉されたその時々の地点座標に依存して自動的に行われ得る。続いてステップ８２０では、連続カメラ画像および／または車両１００と車両１００の周囲内のオブジェクトとの間隔が捕捉される。この捕捉８２０は、運転者支援方法中ずっと継続的に実施される。さらなるプロセスステップ８４０では、制御機器１０４の計算ユニット２０１により、制御機器１０４の電子メモリ２０２から、保存された走行コリドー５００，６００、または７００がダウンロードされる。ダウンロード８４０は任意選択で、任意選択のステップ８３０で捕捉された地点座標に依存して行われる。続いてステップ８５０で計算ユニット２０１が、車両幾何形状に依存して、捕捉された連続カメラ画像および／または捕捉された間隔に依存して、ならびにダウンロードされた走行コリドー５００，６００、または７００に依存して、少なくとも１つの支援される軌道を確定する。車両１００の車両幾何形状は、例えば同様にメモリ２０２内に格納されている。支援される軌道は、トレーニング方法中に通った軌道から任意に逸脱し得る。ただし支援される軌道は常に、ダウンロードされた走行コリドー５００，６００、または７００内にある。これに基づき、確定された支援される軌道に依存して、車両１００の例えば時間を遅らせた制御８７０が行われ、車両１００の少なくとも１つの駆動モータ１０１および／またはステアリングモータ１０２が例えば自動的に制御される。これにより運転者支援方法のユーザは、例えばスタート位置でまたはスタート入力の直後に、車両１００を離れ得る。さらにステップ８５０で、ダウンロードされた走行コリドー７００内では障害物のない支援される軌道が確定され得ない場合には、ユーザに例えばモバイル電子機器１２１上で警告することができ、かつ運転者支援方法を終了することができる。連続カメラ画像および／または間隔の捕捉８２０と、支援される軌道の確定８４０と、警告８６０および中断８６１と、車両１００の制御８７０とが、目標位置４０５に達するまで繰り返され、したがって例えば確定された支援される軌道は、継続的に更新または適合され得る。

Claims (13)

1. 車両（１００）の運転者支援方法のためのトレーニング方法であって、前記車両（１００）が少なくとも１つのカメラ（１０５，１０６，１０７）を含み、
   ・ 所望の軌道（４００）に沿ってユーザによって運転される前記車両（１００）のトレーニング走行中に、連続カメラ画像を捕捉するステップ（３１０）と、
   ・ 前記所望の軌道（４００）に沿って、前記運転者支援方法のための走行コリドー（５００）を、前記捕捉された連続カメラ画像の画像処理に依存して確定するステップ（３５０）と、
   ・ ディスプレイ（１０３，１２２）上で、前記捕捉された連続カメラ画像および／または前記捕捉された連続カメラ画像に依存して確定された周囲モデルを表示するステップであって、少なくとも前記確定された走行コリドー（５００）が、前記表示に重ね合わされたスーパーインポーズ部として示されるステップ（３７０）と、
   ・ 前記走行コリドー（５００，６００，７００）を前記車両の電子メモリに保存するステップ（３９５）と、
   を有するトレーニング方法において、
   ・ 前記表示の最中に、前記確定された走行コリドー（５００，６００）の境界線を適合するための前記ユーザの入力を捕捉するステップ（３８０）と、
   ・ 前記確定された走行コリドー（５００，６００）を、前記捕捉された入力に依存して適合するステップ（３９０）と、
   が実施されることを特徴とするトレーニング方法。
2. ・ 前記ユーザによって運転される前記車両（１００）の前記トレーニング走行中に、前記車両（１００）の地点座標を捕捉するステップ（３３０）と、
   ・ 前記保存された走行コリドー（５００，６００，７００）を、前記捕捉された地点座標に割り当てるステップ（３９６）と、
   が実施されることを特徴とする請求項１に記載のトレーニング方法。
3. ・ 前記ユーザによって運転される前記車両（１００）の前記トレーニング走行中に、前記車両（１００）と、前記車両（１００）の周囲内のオブジェクトとの間隔を捕捉し、とりわけ、前記捕捉された間隔に依存して周囲モデルおよび／または深度マップが確定されるステップ（３２０）と、
   ・ 追加的に前記捕捉された間隔に依存して、前記走行コリドー（５００）を確定するステップ（３５０）と、
   が実施されることを特徴とする請求項１または２に記載のトレーニング方法。
4. ・ 少なくとも１つの捕捉されたカメラ画像の画像解析に依存して、および／もしくは捕捉された間隔データに依存して、少なくとも１つのセグメント、セグメント境界、オブジェクトエッジ、および／もしくはオブジェクトを認識するステップ（３４０）と、
   ・ 追加的に前記認識されたセグメント、前記認識されたセグメント境界、前記認識されたオブジェクトエッジ、および／もしくは前記認識されたオブジェクトに依存して、前記確定された走行コリドー（５００）を前適合するステップ（３６０）と、
   ・ ディスプレイ上で、捕捉された連続カメラ画像および／もしくは前記確定された周囲モデルを表示するステップであって、追加的に前記認識されたセグメント、前記認識されたセグメント境界、前記認識されたオブジェクトエッジ、および／もしくは前記認識されたオブジェクトが、前記表示に重ね合わされたスーパーインポーズ部として表示されるステップ（３７０）と、
   が実施されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のトレーニング方法。
5. 前記確定された走行コリドー（５００，６００）の前記適合するステップ（３８０）が、前記確定された走行コリドーに部分的に沿った前記ユーザの前記捕捉された入力に依存して、および／または前記表示内に示されているスーパーインポーズされた前記走行コリドー（５００，６００）の前記境界でのマーキングに依存して行われることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のトレーニング方法。
6. モバイル電子機器（１２１）のディスプレイ（１２２）上で、前記捕捉された連続カメラ画像および／または前記確定された周囲モデルを表示するステップ（３７０）と、前記モバイル電子機器（１２１）を使って、前記確定された走行コリドー（５００，６００）の前記境界線の前記適合するステップ（３８０）のための前記ユーザの前記入力を捕捉するステップ（３８０）とが行われることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のトレーニング方法。
7. ・ 前記ユーザによる前記運転者支援方法を実施するための時間入力を捕捉するステップ（３９７）と、
   ・ 前記保存された走行コリドー（５００，６００，７００）を前記捕捉された時間入力に割り当てるステップ（３９８）と、
   が実施されることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のトレーニング方法。
8. 車両（１００）のための運転者支援方法であって、
   ・ スタート入力を捕捉するステップ（８１０）と、
   ・ 連続カメラ画像および／または前記車両（１００）と前記車両（１００）の周囲内のオブジェクトとの間隔を捕捉するステップ（８２０）と、
   を有する運転者支援方法において、以下のプロセスステップ、
   ・ 保存された走行コリドー（７００）をダウンロードするステップであって、前記走行コリドー（７００）が、請求項１〜７のいずれか一項に記載のトレーニング方法によって決定されたものであるステップ（８４０）と、
   ・ 車両幾何形状に依存して、前記捕捉された連続カメラ画像および／または前記捕捉された間隔に依存して、ならびに前記ダウンロードされた走行コリドー（５００，６００，７００）に依存して、少なくとも１つの支援される軌道を確定するステップ（８５０）と、
   ・ 前記確定された支援される軌道に依存して前記車両（１００）を制御するステップであって、前記車両（１００）の少なくとも１つの駆動モータ（１０１）および／またはステアリングモータ（１０２）が制御されるステップ（８７０）と、
   が実施されることを特徴とする運転者支援方法。
9. ・ 前記車両（１００）の地点座標を捕捉するステップ（８３０）と、
   ・ 前記捕捉された地点座標に依存して、保存された走行コリドー（５００，６００，７００）をダウンロードするステップ（８４０）と、
   を有することを特徴とする請求項８に記載の運転者支援方法。
10. 前記駆動モータおよび／または前記ステアリングモータの前記制御の前に、
    ・ 前記ダウンロードされた走行コリドー（５００，６００，７００）内では障害物のない支援される軌道が確定され得ない場合には、とりわけモバイル電子機器（１２１）上で前記ユーザを警告するステップ（８６０）と、前記運転者支援方法を中断するステップ（８６１）と、
    を有することを特徴とする請求項８または９に記載の運転者支援方法。
11. 前記スタート入力の前記捕捉するステップ（８１０）が、前記ダウンロードされた走行コリドー（７００）に割り当てられた時間提示に依存して自動的に行われることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか一項に記載の運転者支援方法。
12. 制御機器（１０４）であって、請求項１〜７のいずれか一項に記載のトレーニング方法および請求項８〜１１のいずれか一項に記載の運転者支援方法を実施するように構成されている、制御機器（１０４）。
13. 請求項１２に記載の制御機器（１０４）を備えた車両（１００）。
    

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