JP4813716B2 - 車両における自動的な縦及び／又は横制御システムの状態認識方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
本出願は，本特許出願のための基礎として用いられる，同一時間順位及び同一タイトルで提出されたドイツ特許出願ＤＥＸＸＸＸＸＸＸＸ．Ｘ−ＸＸに基づいている。
【０００２】
本発明は，車両における自動的な縦及び／又は横制御システムの状態認識方法及び装置に関する。かかるシステムは，例えば先行車両を検出する車両の自動速度制御の範囲内で使用される。かかるシステム（例えばアダプティブクルーズコントロール）においては，従来の速度制御が距離センサの分だけ拡張されるので，前方に存在する交通状況への自動的な速度適合及び／又は距離適合が可能である。かかるシステムにおいて信頼できる使用を保証するために，通常はシステムの機能が監視される。
【０００３】
技術の状態
ＤＥ１９６４４１６４Ａ１からは，車両レーダシステムが既知であり，同システムにおいては天候の影響から保護するため，さらに集束するために，誘電体が電磁波の光路内に設置される。この誘電体上に堆積する汚れや，氷，雪又は水気からなる被膜を検出し，必要に応じて除去するために，誘電体は導電性のストライプからなる配置を有する。このことにより，誘電体を加熱することができ，被膜の透過損失を測定することができ，さらにレーダシステムの機能試験の目標シミュレーションを実施することができる。氷，雪又は水分からなる被膜を測定するために，このような車両レーダシステムにおいては，誘電体は２つのチャンバ装置に覆われており，それらは互いに接近して組み込まれている（接触はしていない）。各チャンバ装置は，それ自体電気的に導通する構造である。これら２つの組み込まれた装置の間で，抵抗Ｒと容量Ｃを測定することができる。これらは，２つの装置の間の材料の誘電損失角ｔａｎδ，場合によっては存在する被膜の誘電損失角ｔａｎδに従属する。このようにして被膜の信号損失及びそれに伴って汚れの度合いを決定することができる。この被膜測定を実施するためには，電気的に導通する装置を誘電体の外側に取り付けなければならない。
【０００４】
本発明の課題，解決及び利点
本発明の課題は，センサの汚れ及び／又は曇りを，確実，迅速，安価かつできるだけ付加的なハードウェア装置を使用せずに決定する車両における自動的な縦及び／又は横制御システムの状態認識方法及び装置を提供することにある。
【０００５】
本発明によれば，この課題は，特にセンサの汚れ及び／又は曇り認識のためのレーダ原理及び／又はリーダ原理に従って作動する車両における自動的な縦及び／又は横制御システムの状態認識方法において，状態認識が少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）に従属し，インジケータはセンサにより受信及び／又は送信される信号から形成され，少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）は重み付け係数（ａｎ）により重み付けされ，重み付けされたインジケータは，蓋然的なシステムの状態（Ｐ）の説明を形成する唯一の蓋然性（Ｖ）になるように結合されることにより，解決される。
【０００６】
この解決は，センサの汚れ認識及び／又は曇り認識のために，付加的なハードウェア装置を必要とせず，特にセンサ外側の電気的に導通する付加的なストライプを必要としない，という利点を提供する。これは，本発明にかかる方法のコスト的に好ましい転換である。むしろ，この課題の解決は，センサにより受信及び／又は送信される信号から直接形成される少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）により達成される。形成されたインジケータ（Ｉｎ）が重み付け係数（ａｎ）により重み付けされることにより，システムにおける状態認識のために各種インジケータ（Ｉｎ）の様々な意味を考慮することができる。重み付けされたインジケータが，システムの蓋然的な状態（Ｐ）の説明を形成する唯一の蓋然性（Ｖ）に結合されることにより，蓋然的な状態（Ｐ）を迅速かつ確実に決定することができる。解決が唯一の蓋然性（Ｖ）の決定のみを行うことにより，推定的な状態（Ｐ）を特に迅速に決定することができる。
【０００７】
蓋然性（Ｖ）は，０と１の間の値をとるのが好ましい。
【０００８】
特に，重み付け係数（ａｎ）は，２つの異なる走行状況（Ｆ１，Ｆ２）に従属するのが好ましい。これは，本発明にかかる方法を各種走行状況（Ｆ１，Ｆ２）に適合できるという利点を提供する。このとき，以下の２つの走行状況（Ｆ１，Ｆ２）が考慮されるのが効果的である：
【０００９】
１．システムは，制御目標対象として使用される他の車両を検出する。 ２．システムは，制御目標対象として使用される他の車両を検出しない。
【００１０】
２つの異なる走行状況（Ｆ１，Ｆ２）を考慮することにより，典型的に，この分野の種類のシステムにより区別することができる走行状況（Ｆ１，Ｆ２）の分類を行うことができる。
【００１１】
本発明にかかる方法の特別な利点は，しきい値処理により蓋然性（Ｖ）のさらなる評価が行われることである。このとき，しきい値処理は，２つの各走行状況（Ｆ１，Ｆ２）について，各々２つのしきい値（Ｓ１_１／２，Ｓ２_１／２）を設けるか，あるいはしきい値処理が２つの各走行状況（Ｆ１，Ｆ２）について，各々１つのしきい値（Ｓ３_１／２）を設けることが可能である。２つのしきい値（Ｓ１_１／２，Ｓ２_１／２）の場合には，蓋然性（Ｖ）に従ってシステムの３つの状態（Ｐ）を区別することができる：
【００１２】
１．システムは，最適なパフォーマンスを提供する。
２．システムのパフォーマンスは，最適ではない。
３．システムの機能は可能ではない。
【００１３】
１つのしきい値（Ｓ３_１／２）を使用する場合には，蓋然性（Ｖ）に従ってシステムの２つの状態（Ｐ）が区別される。
【００１４】
１．システムは，最適なパフォーマンスを提供する。
２．システムの機能は可能ではない。
【００１５】
１つのしきい値（Ｓ３_１／３）を使用するか２つのしきい値（Ｓ１_１／２，Ｓ２_１／２）を使用するか，という推定は，システムをシステム状態（Ｐ）の所望の数量化に適合させることができる，という利点を提供する。一般的に，任意の数のしきい値を使用することは，本発明にかかる方法の範囲内にある。
【００１６】
特に，蓋然的な状態（Ｐ）は，その結果が所定の期間内（Ｔ）に存在した場合に初めて決定されるのが効果的である。これは，特に蓋然的な状態がシステムの悪いパフォーマンスを示唆する場合及び／又は何らパフォーマンスを示唆しない場合に，システム状態の短時間の妨害又は変化が，蓋然的な状態（Ｐ）の結果に影響がない，という利点を提供する。
【００１７】
好ましくはさらに，予め設定された期間（Ｔ）の達成は，以下の２つの推定の１つにより行われる：
１．測定サイクル内に，予め設定されたしきい値下回りが存在しない場合に，時間測定が０にセットされることによる。従って，時間測定は，しきい値下回りが存在した場合には，常に，再び始めから開始されることが保証される。 ２．測定サイクル内に，しきい値下回りが存在した場合には，タイムカウンタがインクリメントされ，測定サイクル内にしきい値下回りが存在しない場合には，デクリメントされ，タイムカウンタが値０を下回らないことによる。
【００１８】
２つの解決の利点は，測定サイクル内の短時間のしきい値下回り自体は，少なくともこの測定サイクルの間は，システムの悪いパフォーマンスを示す状態，及び／又は何らパフォーマンスを示さない状態の決定を防止することに見られる。
【００１９】
状態がシステムの悪いパフォーマンスを示す場合，及び／又は何らパフォーマンスを示さない場合には，車両運転者に，システムが最適なパフォーマンスを供給しないこと及び／又はシステムの機能が可能ではないことを認識させる信号が，車両室内に伝達されるのがさらに好ましい。信号は，光学的な表示及び／又は音響的な信号であるのが好ましい。かかる信号化は，車両運転者が確実にシステムの状態を認識されることを保証する。さらに，光学的な表示はサービス表示であるのが好ましい。かかるサービス表示は，通常，最近の車両に設置されているので，付加的なハードウェアコストを必要としない。
【００２０】
さらに，車両における自動的な縦及び／又は横制御システムを，システムの蓋然的な状態に従って非作動にするのが，特に効果的である。
【００２１】
実施例の説明
【００２２】
図１は，ハウジング１と集束手段２とを具備する車両レーダシステムを示しており，その手段は例えば各実施形態の誘電レンズとすることができる。ハウジング１内にはベースプレート３が設けられており，その上に導体基板４が配置されている。導体基板４上には，特に電子構成部品５が取り付けられており，その構成部品は，特に本発明にかかる車両における自動的な縦及び／又は横制御のためのシステムにおける状態認識装置を含む。導体基板４上には，さらに，放射素子６が取り付けられており，その放射素子は例えばパッチアンテナ素子として形成することができる。この放射素子６を介して，高周波のマイクロ波放射が送信及び／又は受信される。このとき，送信は，最終的に集束手段２により集束される前に，集束手段７によって集束される。受信方向では順序が反対になる。集束手段７は，カバー８により放射素子６自体の上方位置に保持される。
【００２３】
さらに，本発明にかかる方法が電磁マイクロ波放射に基づく及び／又はリーダ原理に基づく各々の種類のレーダシステムにおいて使用されることは，本発明にかかる方法の範囲内にある。
【００２４】
図２は，本発明にかかる方法の第１の実施例を実施するための概略的な説明を示す。状態決定ユニット９内において，一般的な場合に，ｎ個の蓋然性（Ｖｎ）が定められる。
【００２５】
定めるべき蓋然性（Ｖｎ）は，システムの推定的な状態（Ｐ）を定めるために用いられる。定めるべき蓋然性（Ｖｎ）（そのうちの例えば最大のものがその後システムの蓋然的な状態（Ｐ）として定められる）として，本実施例の範囲内においては，例えば以下のものを使用することができる：
１．システムは，最適なパフォーマンス（Ｖ１）を提供する。これは，例えば，システムのセンサが何らの汚れもないことを意味することができる。
２．システムのパフォーマンスは，最適ではない（Ｖ２）。これは，例えば，システムのセンサが汚れていることを意味することができる。
３．システムの機能は不可能である（Ｖ３）。これは，例えば，システムのセンサが曇っていることを意味することができる。
【００２６】
定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の決定は，ここで紹介される実施例に相当する。当然ながら，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の数をさらに減じたり，あるいは増やすことができる。これは，第１に，定められた状態信号（Ｐ）を何のためにさらに利用すべきか，その場合に質的な説明（機能／不機能）が重要であるか，あるいは量的な説明（正確な状態値）が重要であるか，に依存する。
【００２７】
蓋然性（Ｖｎ）を定めるために，状態決定ユニット９はインジケータ（Ｉｎ）１０を使用することができ，そのインジケータについてさらに詳細に説明する。インジケータ（Ｉｎ）の数は，本実施例においては，一般的にｎと仮定している。状態決定ユニット９には，さらに実際の走行状況／走行状態（Ｆｎ）１１が伝達される。本実施例においては一般的にｎの異なる走行状況（Ｆｎ）が示されている。可能な走行状況（Ｆｎ）についても，同様に以下で詳細に説明する。どの蓋然性（Ｖｎ）を，各々状態決定ユニット９において実際に定めるべきかに応じて，かつ各々現在の走行状況（Ｆｎ）１１に応じて，対応する重み付け係数（ａ１からａｎ）が重み付け係数テーブル１２から選択される。この重み付け係数テーブル１２は，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）と可能な走行状況（Ｆｎ）の各々可能な組合せについて，各々付属の好適に適合された重み付け係数（ａ１からａｎ）を有する。好適に選択された重み付け係数（ａ１からａｎ）が，状態決定ユニット９において，好適なインジケータ（Ｉｎ）により乗算される。このようにして重み付けされたインジケータは，状態決定ユニット９において加算され，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）が形成される。一般に，インジケータ（Ｉｎ）と重み付け係数（ａ１からａｎ）を結合するために，各任意の結合形式が可能であって，その結合形式が説得力のある成果をもたらす。このプロセスが，各々決定すべき蓋然性（Ｖｎ）について繰り返される。インジケータも重み付け係数（ａｎ）も０と１の間の値領域に規格化されることにより，合計においては，同様に０と１の間の値領域にある蓋然性（Ｖｎ）が得られる。このとき，インジケータ（Ｉｎ）の場合には，０はセンサの完全な汚れ／曇りを，１は汚れのないことを意味している。定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の場合には，１はセンサが１００％自由であって，０はセンサが０％自由であることを意味している。状態決定ユニット９により全ての定めるべき蓋然性（Ｖｎ）が定められた後に，最も大きい蓋然性（Ｖｎ）が選択される。特に，このようにして定められた蓋然性（Ｖｎ）が，システムの悪い状態（Ｐ）を信号で示した場合には，タイミング素子１３を使用して，定められた推定が少なくとも期間（Ｔ）の間，タイミング素子１３に従って，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の最も大きいものであるか，が調べられる。そうである場合（即ち，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の１つが，少なくとも期間（Ｔ）の間，定めるべき蓋然性（Ｖｎ）の一番大きいものであった場合）には，この蓋然性（Ｖｎ）がシステムの蓋然的な状態（Ｐ）として選択され，センサ１４の状態（Ｐ）として以降の処理に使用される。
【００２８】
重み付け係数（ａｎ）を使用する場合の利点は，特に，ほぼ可能な各走行状況（Ｆｎ）及び／又は定めるべき蓋然性（Ｖｎ）への適合を行うことができることにある。このとき，テーブルに格納すべき重み係数の数は，各種走行状況の数，定めるべき各種推定の数及び使用されるインジケータの数に依存する。従って，２つの走行状況，１つの定めるべき推定及び２つのインジケータを有する最も簡単な場合には，全体で２×１×２＝４の重みづけ係数が必要となる。例えば３つの走行状況，３つの定めるべき推定及び６つのインジケータを有する複雑な形態においては，全体で３×３×６＝５４の重み付け係数が必要となる。使用される組合せの選択は，例えば使用されるセンサシステム，あるいは必要とされる精度及び多様性などの複数の要因に依存し，当業者の裁量に委ねられる。
【００２９】
上記走行状況（Ｆｎ）は，各々使用されるセンサシステムに適応的に適合される。各センサがどのように敏感であるか，あるいはどれだけ多く，どの走行状況（Ｆｎ）をセンサにより区別できるかに応じて，考慮すべき走行状況が決定される。各場合に考慮すべき最も重要な走行状況は，システムが，縦及び／又は横制御のための制御対象として選択される他の車両を検出することである。この走行状況（Ｆｎ）を考慮することは，制御の目標対象が選択されているモードにおいては，車両における自動的な縦及び／又は横制御システムが通常最も確実で最も正確なデータを供給するので，重要である。考慮すべき他の走行状況（Ｆｎ）として，システムが制御のための可能な対象を検出しないが，他の移動対象／目標対象を検出する，という走行状況（Ｆｎ）が提供される。これは，例えば対向車両，道路端の移動対象又は制御対象としては選択されていない（例えば他の走行車線内を走行しているので）先行対象／目標対象とすることができる。さらに，システムが制御のための可能な目標対象及び他の移動対象／目標対象を検出しない走行状況（Ｆｎ）も可能である。本発明の範囲内においては，システムにより区別できる全ての走行状況（Ｆｎ）が考えられる。
【００３０】
さらに，本発明にかかる方法の信頼性にとって最も重要な点は，重み付け係数（ａｎ）と共に本方法の計算の基礎となる，使用されるインジケータ（Ｉｎ）の選択である。本実施例の範囲内において，以下に６つの可能なインジケータ（Ｉｎ）を示す。しかし，センサにより受信及び／又は送信される信号から形成できる，他のインジケータも考えられる。かかるインジケータ（Ｉｎ）の最も重要な判断基準は，それが少なくともセンサの状態（Ｐ）に応じて変化することである。
【００３１】
第１の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，システムにより検出された全ての対象の平均的な角度品質である。この角度品質は，例えば実際の対象角度と実際の対象角度及び測定された対象角度に基づく差との商から定めることができる。所定の対象角度品質に関する説明を行う説得力のあるインジケータ（Ｉｎ）を得るためには，全ての検出対象の角度品質が平均される。このインジケータ（Ｉｎ）を他の以下のインジケータ（Ｉｎ）と互いに比較可能あるいは結合可能にするために，インジケータ（Ｉｎ）は０と１の間の値領域に規格化される。電磁マイクロ波放射に基づくレーダシステムにおいては，一般的に高品質が予測される領域においてのみ角度品質を考慮することが推奨される。これは，例えば自動的に走行速度制御及び距離制御するためのレーダシステムにおいては，約±３°の角度領域である。このとき，この角度領域において平均的な角度品質が崩壊した場合には，高い蓋然性でセンサシステムの汚れ及び／又は曇りを推定することができる。例えば完全に曇ることあるいは絶対的な単独走行により，センサシステムが対象を検出しない場合には，このインジケータ（Ｉｎ）は意味を失う。インジケータ（Ｉｎ）の様々な意味は，本発明にかかる方法においては，対応する走行状況（Ｆｎ）に適合された重み付け係数（ａｎ）により得られる。このようにして，本発明にかかる方法においては，各走行状況（Ｆｎ）において，特にその走行状況（Ｆｎ）において高い情報力を有するインジケータ（Ｉｎ）が，より強く重み付けされる。これは，ここに存在している，システムにより検出された全ての対象の平均的な角度品質のインジケータ（Ｉｎ）においては，例えばシステムが先行車両／目標対象を制御対象として選択している（制御される追従走行）という走行状況（Ｆｎ）である。
【００３２】
他の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，車両縦制御のために選択された目標対象あるいは制御対象の検出欠損の割合を示す対象安定性である。例えば車両内の自動的な速度及び／又は距離制御のためのシステムが，先行車両を制御対象として選択している場合には，いわゆるトラッキングが実施される。このトラッキングの際に，各時間部分においてセンサシステムにより求められたデータが，時間ステップにおいて，従前に検出されているデータと比較される。このようにして，システムのメモリ内に，検出された各対象についてある種のバーチャルトラックを格納することができる。このとき，通常は，選択された制御対象自体が各時間部分において検出されないことが生じる。このことにより，バーチャルトラック内に検出間隙が発生する。対象安定性は，対象が検出された時間ステップ数と，対象が観察された時間部分の数全体との商から定めることができる。このインジケータ（Ｉｎ）も，他のインジケータと比較可能にするために，０と１の間の値領域に規格化される。このインジケータ（Ｉｎ）がフィルタリングされ規格化されて比較的長時間にわたって観察される場合には，そのインジケータは，特に先行制御対象が存在しているあるいは制御の目標対象が選択されている場合に，変更されたシステム状態に対して極めて鋭敏になる。これは，通常，かかる走行状況（Ｆｎ）においては，極めて高い対象安定性が予測されるからである。まさに，自己車両が先行制御対象の後方を走行するというこの状況が，システムの状態（Ｐ）がしばしば著しく悪化する状況の１つである。これは，例えば，先行制御対象がごみ，雪又はどろどろの雪を舞い上げて，自動的な走行速度及び／又は距離制御の固有のシステムのセンサを汚すことにより生じることがある。かかる理由から，インジケータ，対象安定性は，特に，制御目標対象が使用される走行状況（Ｆｎ）においては，極めて高く重み付けされる。
【００３３】
他の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，センサにより受信された信号の平均的な出力である。センサにより複数の出力が受信される場合には，これは例えば１つの強い対象あるいは複数の弱い対象からもたらされることがある。一方，目標が存在していない場合，あるいはセンサが汚れており及び／又は見えなくなっている場合には，それに応じてセンサによってはわずかな出力しか受信されない。インジケータ（Ｉｎ）を計算するために，受信信号のスペクトル内の全ての検出ピークの出力が加算され，平均値が形成される。次に，他のインジケータ（Ｉｎ）との比較を可能にするために，このインジケータ（Ｉｎ）を０と１の間の値に規格化することが推奨される。このインジケータ（Ｉｎ）は，特に，センサの完全な曇りが検出された場合，及び制御の目標対象が選択されていないが，他の目標対象が検出されるという走行状況（Ｆｎ）において，重要である。従って，このインジケータ（Ｉｎ）は，それに応じた蓋然性（Ｖｎ）を定める場合に，それに応じて高く重み付けされる（ａｎ）。
【００３４】
他の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，測定の間にシステムにより検出された全ての対象の合計である。このインジケータ（Ｉｎ）においても，０と１の間の値領域における規格化が推奨される。このインジケータ（Ｉｎ）は，特に，センサの完全な曇りが評価される場合及び，制御の目標対象は選択されていないが，他の目標対象が検出される走行状況（Ｆｎ）において，高い重要性を有する。従ってこのインジケータ（Ｉｎ）は，それに応じた蓋然性（Ｖｎ）を定める場合に，それに応じて高く重み付けされる（ａｎ）。
【００３５】
他の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，最も離れて検出された対象の距離と振幅の結合である。このとき，システムはまず，最も離れて検出された目標対象の距離と振幅を定める。次に，対象幾何学配置に依存しない変量を得るために，これら２つの値が乗算される。好ましくは０と１の間の値領域における，好適な規格化の後に，このインジケータ（Ｉｎ）は，特にセンサの最大到達距離及び検出された目標の信号強度に関する説明を与える。このインジケータ（Ｉｎ）が，比較的長時間にわたって所定の限界値を下回った場合には，センサの曇りを推定することができる。目標対象が検出されない場合には，このインジケータ（Ｉｎ）は，０にセットされる。このインジケータ（Ｉｎ）は，特に，直接的な制御対象は検出されないが，他の目標対象が検出される場合に，高く重み付けされる（ａｎ）。
【００３６】
他の可能なインジケータ（Ｉｎ）は，システムにより検出された道路反射である。この場合には，センサには，その垂直の検出領域にわたって道路反射を認識することが可能である。このインジケータ（Ｉｎ）は，特に，目標対象及び／又は制御対象が全く存在しない場合に，評価に利用することができる。この走行状況（Ｆｎ）において，このインジケータ（Ｉｎ）は，それに応じて強く重み付けされる（ａｎ）。システムにより検出された道路反射は，通常，極めて微弱にしか検出されないので，センサの汚れ及び／又は曇りは，極めて早期に認識できる。これは，汚れ及び／又は曇りの場合には，システムにより検出された道路反射の微弱な信号はもはや全ての検出された信号のスペクトル内に発現しないことにより検出できる。このインジケータ（Ｉｎ）の場合にも，それを他のインジケータ（Ｉｎ）と比較可能にするために，０と１の間の値領域への規格化が提供される。
【００３７】
全てのインジケータ（Ｉｎ）は，通常，多少なりとも周囲構造に依存している。この事実は，各場合においてそれに応じた信号を評価する際に考慮しなければならない。例えばこの影響及び他の影響を考慮するために，インジケータ（Ｉｎ）を定めるために信号がフィルタリングされ及び／又は他の信号処理を受けることは本発明の範囲内にある。インジケータ（Ｉｎ）の規格化は，０と１の間の値領域で行われるのが好ましいが，他の方法で行うこともできる。
【００３８】
一般に，紹介された方法を各種車両及び／又はセンサシステム及び／又は周囲構造に適応的に適合させることができる。そのために，使用されるインジケータ（Ｉｎ）の数を増大あるいは減少させ，インジケータ（Ｉｎ）の種類／選択を変化させることができ，区別すべき走行状況（Ｆｎ）を変化させることができ，適当に他の蓋然性（Ｖｎ）を定めることができ，定められた各種蓋然性（Ｖｎ）に従ってそれに応じてシステムのための各種状態を定めることができ，及び例えば重み付け係数（ａｎ）を各種走行状況（Ｆｎ）と定めるべき蓋然性（Ｖｎ）に適応的に適合させることができる。このとき，本方法を好適な方法で適合させることは，当業者の知識に委ねられる。
【００３９】
図３は，本発明にかかる第２の実施例のシーケンスを概略的に示している。このとき，状態決定ユニット１５において唯一の蓋然性（Ｖ）が定められる。ここで蓋然性（Ｖ）を定めるために，５つのインジケータ（Ｉ１…Ｉ５）１６と２つの異なる走行状況（Ｆ１，Ｆ２）１７が評価のために利用される。インジケータ（Ｉ１…Ｉ５）として，システムにより検出された道路反射に関する説明を行うインジケータ以外に，第１の実施例（図２）の範囲内で説明されたインジケータ（Ｉ１…Ｉ５）が使用される。走行状況（Ｆ１，Ｆ２）１７としては，システムが制御の目標対象として使用される他の車両を検出する走行状況と，システムが車両を検出しない走行状況との間の区別のみが行われる。各々どの走行状況（Ｆ１，Ｆ２）１７が優勢であるかに従って，重み付け係数テーブル１８から走行状況１７に相当する重み付け係数（ａ１…ａ５）が伝達される。状態決定ユニット１５は，インジケータＩ１からＩ５を付属の重み付け係数ａ１からａ５により重み付けし，蓋然性（Ｖ）として結合することができる。この唯一の定められた蓋然性（Ｖ）から，システムの蓋然的な状態（Ｐ）を推定可能にするために，しきい値テーブル１９からしきい値Ｓ１_１／２とＳ２_１／２が状態決定ユニット１５に伝達される。定められた蓋然性（Ｖ）がしきい値Ｓ１_１／２よりも大きいかあるいは等しい場合には，システムが最適なパフォーマンスを提供すると推定することができる。定められた蓋然性（Ｖ）が，しきい値Ｓ１_１／２よりも小さいが，しきい値Ｓ２_１／２より大きいかあるいは等しい場合には，システムのパフォーマンスが最適ではないと推定される。蓋然性（Ｖ）がしきい値Ｓ２_１／２よりも小さい場合には，システムは機能を可能としないことが推定される。このようにして定められたシステムの推定的な状態（Ｐ）がセンサ２１の状態として伝達される前に，悪いパフォーマンスが推定され，及び／又はパフォーマンスが推定されない場合においては，所定の蓋然的な状態（Ｐ）が予め定められた期間（Ｔ）２０の間存在するか，が調べられる。予め定められた期間（Ｔ）が達成されたかの検査は，２つの異なる方法で行うことができる。まず，測定サイクル内に予め設定されたしきい値下回りがもはや存在しない場合に時間測定が０にセットされるか，あるいは測定サイクル内にしきい値下回りが存在する場合にはタイムカウンタが増分され，かつ測定サイクル内にしきい値下回りがもはや存在しない場合に，デクリメントされ，その場合にタイムカウンタは値ゼロを下回らない。予め設定された期間（Ｔ）を考慮することにより，短期間の変化及び／又は障害がシステムの定めるべき状態（Ｐ）に直接の影響を与えることを防止することができる。しきい値下回りが予め定められた期間内（Ｔ）に存在した場合に初めて，それからもたらされる状態がセンサの状態（Ｐ）として伝達される。このとき，当業者が本方法に時間測定のための他の推定を結合することは，本発明にかかる方法の範囲内にある。
【００４０】
車両における自動的な縦及び／又は横制御のシステムにおいては，通常，内部信号（フラグ）が存在し，その時に制御のために使用される目標対象が検出されていることを示すか，あるいは制御のために使用される目標対象が検出されていないことを示す。各々車両の電気／電子システムのアーキテクチャに応じて，この信号（フラグ）を車両内部バスシステム上で使用することができる。この信号（フラグ）は，例えば２つの走行状況（Ｆ１，Ｆ２）を区別するために使用することができる。
【００４１】
図３に示される実施例は，図２に示す実施例に比較して，システムの推定的な状態（Ｐ）を定めるために，唯一の蓋然性（Ｖ）の計算／決定しか必要としない，という利点を提供する。そのために，図２の実施例に比較して，さらにしきい値１９を本方法に取り入れることができる。
【００４２】
図４は，本発明にかかる方法を実施するための第３の実施例を概略的に示している。上記実施例に対する差は，第１に，使用されるインジケータ（Ｉ１…Ｉ４）の数が４つに低減され，唯一のしきい値（Ｓ３_１／２）のみに基づいてシステムの蓋然的な状態（Ｐ）の決定が行われることにある。状態決定ユニット２２には，ここでもインジケータ（Ｉ１…Ｉ４）２３と走行状態（Ｆ１，Ｆ２）２４が伝達される。インジケータ（Ｉ１…Ｉ４）においては，上記実施例の仕様に比較して，最も離れて検出された目標に関する説明を行うインジケータが省略されている。区別すべき走行状態／走行状況２４は，上記実施例のものに相当する。優勢な走行状況（Ｆ１，Ｆ２）２４に応じて状態決定ユニット２２に，重み付け係数テーブル２５から好適なセットの重み付け係数（ａ１…ａ４）が伝達される。上記実施例と同様に，これに基づいてインジケータの重み付けと結合が実施される。結果は，ここでも，唯一の蓋然性（Ｖ）であり，しきい値処理を用いて評価される。そのために，しきい値メモリ２６からしきい値Ｓ３_１／２が状態決定ユニット２２に伝達される。所定の蓋然性（Ｖ）が，しきい値Ｓ３_１／２よりも大きいかあるいは等しい場合には，システムは最適なパフォーマンスを提供すると推定される。そうでない場合には，システムの機能が可能ではないことが推定される。蓋然性（Ｖ）が，システムの機能が可能ではないことを示す場合には，上記実施例と同様に，タイミング素子２７が考慮される。そして，状態決定ユニット２２によりセンサ２８の状態（Ｐ）が，他の使用のための信号として提供される。
【００４３】
上記実施例に対する図４に示す実施例の利点は，さらに減少された計算の手間に見られる。これは，システムの状態（Ｐ）を定めるために４つのインジケータ（Ｉ１…Ｉ４）と１つのしきい値（Ｓ３_１／２）しか必要とされないからである。このとき，実際のテストは，特に，「機能」又は「機能しない」の状態の間だけで区別しようとする場合には，図４に示すインジケータ，走行状態，重み付け係数，しきい値及びタイミング素子の組合せが迅速で十分に正確な結果をもたらすことを示している。
【００４４】
図５は，車両運転者にシステムの状態（Ｐ）を信号で知らせるための，実施例の概略図を示す。所定の状態（Ｐ）２９がシステムの悪いパフォーマンスを示し，及び／又はパフォーマンスを示さない場合に，車両運転者にこの状態（Ｐ）２９を認識させるために，信号（３０，３１，３２）が車両室内に伝達される。信号は，光学的な信号化（３０）及び／又は音響的な信号（３１）及び／又は光学的な表示（３２）とすることができる。光学的な信号化は，例えば点滅するランプである。音響的な信号としては，例えばラウドスピーカ，又は，車両内に既存の例えば車両運転者に対し，車両を離れる際に減光ライトをオフにするのを忘れたことを示す音響的な信号発生器などの信号発生器が該当する。光学的な表示器（３２）としては，特に，今日では殆どの車両に設置されている車両のサービス表示が提案される。サービス表示は，車両運転者に，センサのクリーニングが必要であることを認識させるために，例えば「クリーンセンサ（Ｃｌｅａｎ Ｓｅｎｓｏｒ）（ＣＳ）」のように明確な文章で通知を出力することができる。上記信号化種類が，任意に組み合わせられる。
【００４５】
同様に，センサの状態（Ｐ）が，必要に応じて，自動的な縦及び／又は横制御システムをオフにできる装置に伝達されることもできる。このことにより，例えば測定エラーの場合に自動的な縦及び／又は横制御へ重大な作用が及ばないことが，阻止される。
【図面の簡単な説明】
次に，本発明の実施例を図面を用いて説明する。その場合に，
【図１】 図１は，本発明にかかる方法が搭載されている車両レーダシステムを示し，
【図２】 図２は，本発明にかかる方法の第１の実施例のシーケンスを概略的に説明するものであり，
【図３】 図３は，本発明にかかる方法の第２の実施例のシーケンスを概略的に説明するものであり，
【図４】 図４は，本発明にかかる方法の第３の実施例のシーケンスを概略的に説明するものであり，
【図５】図５は，車両運転者にシステムの所定の状態を信号で知らせるための，実施例を概略的に示している。

Claims (14)

1. 特にセンサの汚れ認識及び／又は曇り認識のために，レーダ原理及び／又はライダ原理に従って作動し，その場合に状態認識が，センサによる受信及び送信される信号によって形成される少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）に依存する，車両における自動的な縦及び／又は横制御システムの状態認識方法であって，
   −少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）が，重み付け係数（ａｎ）により重み付けされ，
   −及び，重み付けされたインジケータが唯一の蓋然性（Ｖ）になるように結合されて，前記蓋然性がシステムの蓋然的な状態（Ｐ）を示し，
   前記重み付け係数（ａｎ）が，次の２つの走行状況（Ｆ１，Ｆ２），即ち：
   −システムは，制御の目標対象として使用される他の車両を検出する；
   −システムは，制御の目標対象として使用される他の車両を検出しない；
   に依存することを特徴とする状態認識方法。
2. 前記蓋然性（Ｖ）は，ゼロと１の間の値をとる，ことを特徴とする請求項１に記載の状態認識方法。
3. 前記蓋然性（Ｖ）はしきい値処理を用いてさらに評価される，ことを特徴とする請求項１に記載の状態認識方法。
4. 前記しきい値処理は，２つの各走行状況（Ｆ１，Ｆ２）について，各々２つのしきい値（Ｓ１_１／２，Ｓ２_１／２）を設けて行われる，ことを特徴とする請求項３に記載の状態認識方法。
5. 前記蓋然性（Ｖ）に従って，システムの３つの状態（Ｐ），即ち，
   １≧Ｖ≧Ｓ１_１／２：
   システムは，最適なパフォーマンスを提供する；
   Ｓ１_１／２＞Ｖ≧Ｓ２_１／２：
   システムのパフォーマンスは，最適ではない；
   Ｓ２_１／２＞Ｖ≧０：
   システムの機能は可能ではない；
   が区別される，ことを特徴とする請求項４に記載の状態認識方法。
6. 前記しきい値処理は，前記２つの各走行状況（Ｆ１，Ｆ２）について，各々１つのしきい値（Ｓ３_１／２）を設けて行われる，ことを特徴とする請求項３に記載の状態認識方法。
7. 蓋然性（Ｖ）に従って，システムの２つの状態（Ｐ），即ち，
   １≧Ｖ≧Ｓ３_１／２：
   システムは，最適なパフォーマンスを提供する；
   Ｓ３_１／２＞Ｖ≧０：
   システムの機能は可能ではない；
   が区別される，ことを特徴とする請求項６に記載の状態認識方法。
8. 蓋然的な状態（Ｐ）は，結果が予め定められた期間中（Ｔ）に存在する場合に初めて定められたとみなされる，
   ことを特徴とする請求項５又は７に記載の状態認識方法。
9. 予め定められた期間（Ｔ）の到達が，
   −測定サイクル内に予め設定されたしきい値下回りがもはや存在しない場合に，時間測定がゼロにセットされることにより，あるいは，
   −測定サイクル内にしきい値下回りが存在する場合に，タイムカウンタがインクリメントされ，かつ測定サイクル内にしきい値下回りがもはや存在しない場合に，タイムカウンタがデクリメントされ，その場合にタイムカウンタはゼロを下回らないことにより，
   実行される，
   ことを特徴とする請求項８に記載の状態認識方法。
10. 状態がシステムの悪いパフォーマンスを示し，あるいは何らパフォーマンスを示さない場合に，車両運転者に対して，システムが最適なパフォーマンスを提供しない及び／又はシステムの機能が可能ではないことを認識させる信号が車両室内に伝達される，ことを特徴とする請求項８又は９に記載の状態認識方法。
11. 前記信号は，光学的な表示及び／又は音響的な信号である，ことを特徴とする請求項１０に記載の状態認識方法。
12. 前記光学的な表示は，サービス表示である，ことを特徴とする請求項１１に記載の状態認識方法。
13. 車両における自動的な縦及び／又は横制御システムが，システムの蓋然的な状態（Ｐ）に応じて非作動にされる，ことを特徴とする請求項１に記載の状態認識方法。
14. 特にセンサの汚れ及び／又は曇り認識のために，レーダ原理及び／又はライダ原理に従って作動し，その場合に少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）を考慮して状態認識を実施する手段が設けられており，前記インジケータは他の手段によってセンサにより受信及び送信される信号から形成される，車両における縦及び／又は横制御システムの状態認識装置であって，
    −少なくとも２つのインジケータ（Ｉｎ）を重み付け係数（ａｎ）により重み付けする他の手段が設けられており，
    −及び，重み付けされたインジケータを，システムの蓋然的な状態（Ｐ）に関する説明を行う唯一の蓋然性（Ｖ）になるように結合する他の手段が設けられていて，
    前記重み付け係数（ａｎ）が，次の２つの走行状況（Ｆ１，Ｆ２），即ち：
    −システムは，制御の目標対象として使用される他の車両を検出する；
    −システムは，制御の目標対象として使用される他の車両を検出しない；
    に依存することを特徴とする状態認識装置。

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