JP6776373B2 - 逆走ドライバを検出するための方法、装置、およびシステム - Google Patents
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Description
車両が通行可能な道路網の多数の道路要素を示すマップデータを読み取るステップと、
測定された車両の位置データを使用して、粒子フィルタに基づいて複数の粒子を決定するステップであって、1つの粒子が、仮定される車両の位置および仮定される位置に割り当てられた重みを表すステップと、
複数の粒子に基づいて、多数の道路要素から車両の走行に関して少なくとも1つのもっともらしい道路要素を決定するステップと、
少なくとも1つの点検した道路要素を得るために、分類方法を使用して、少なくとも1つのもっともらしい道路要素を、少なくとも1つの点検した道路要素またはもっともらしくない道路要素のいずれかに分類するステップと、
を含む。
走行形式が正しい場合のフォールスポジティブ、すなわち誤検知は、内部警告の場合および/または能動的な介入の場合にできるだけ防止するか、もしくは完全に防止する必要がある。警告概念に応じてASIL‐Aまでの基準を満たす必要がある。
逆走ドライバによって他の交通利用者に及ぼされる危険をできるだけ小さく抑えるためには、介入もしくは警告はできるだけ素早く行うことが望ましい。すなわち、危険な状況を検出してから逆走ドライバを検出し、介入もしくは警告に至るまでの全ての機能の流れをできるだけ短時間に実施することが望ましい。このような機能を包括的に使用する場合には、サーバ、例えば装置110の稼働率やこれに伴い要求される性能が極めて重要な役割を果たす。作動時間の他にコスト効率も重要な側面である。
特に携帯機器においては、許容できる電池寿命を達成するために通信量および電流消費をできるだけ効率良くする、すなわち少なくする必要がある。移動通信機器電池または他の無線通信ユニットの過負荷をデータ効率のよい通信によって抑制する必要がある。データ量、ひいてはデータ量に伴うコストもできるだけ制限されるべきである。計算能力の理由でサーバ側においても通信効率は最も重要な要素である。
および重み付け係数、
粒子が走行方向とは反対に向いている道路と、粒子が走行方向に移動しており、空間的に隣接する道路との間隔
粒子が位置している可能性がある道路の確率
粒子が位置している道路の湾曲とセンサデータ106との差
粒子が位置している道路の走行方向規定とセンサデータ106もしくは粒子940との差
道路に入らないほど極めて多くの粒子が移動される(オフロード確率)
粒子と測定された車両位置(GPS)との間の間隔のメジアン/平均値/最小値/最大値が異常に大きい
全てのエラーを評価するために推定された粒子フィルタ532の集中度。
Claims (11)
- 逆走ドライバを検出する方法であって、
車両(100)が通行可能な道路網の多数の道路要素を示すマップデータ(116)を読み取る第1のステップ(201)と、
測定された車両(100)の位置データ(106)を使用して、粒子フィルタに基づいて複数の粒子(940)を決定するステップ(203)であって、前記複数の粒子のうちの各粒子が、仮定された車両(100)の位置および当該仮定された位置に割り当てられた重みを表す第2のステップ(203)と、
前記複数の粒子(940)に基づいて、前記マップデータに示される多数の道路要素から車両(100)の走行に関して少なくとも1つのもっともらしい道路要素(942)を決定する第3のステップ(205)と、
分類方法(933)を使用して、前記少なくとも1つのもっともらしい道路要素(942)を、少なくとも1つの点検した道路要素(944)またはもっともらしくない道路要素のいずれかに分類する第4のステップ(207)と、
前記少なくとも1つの点検した道路要素(944)を使用して、前記車両(100)の逆走が生じているか否かを示す逆走信号(112)を供給する第5のステップと
を含み、
前記第4のステップ(207)で、測定された車両(100)の移動データ(107)および道路要素に割り当てられたパラメータを前記分類方法(933)のために使用する、逆走ドライバを検出する方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記第4のステップ(207)で、前記分類方法として機械学習の分類方法(933)を使用する方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記移動データ(107)が、車両(100)の横方向加速度および/または走行方向を示す方法。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法において、
前記パラメータが、前記複数の粒子(940)のうちの少なくとも1つの粒子に割り当てられているか、または割り当て可能な、前記マップデータ(116)によって表示された道路要素の湾曲の仕方および/または走行方向規定を示す方法。 - 請求項3または4に記載の方法において、
前記第4のステップ(207)で、前記マップデータ(116)によって表示された道路要素に前記複数の粒子(940)を割り当てる可能性を前記分類方法(933)のために使用する方法。 - 請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法において、
前記複数の粒子(940)と、当該測定された位置データ(106)が示す測定された車両(100)の位置との間の間隔を前記分類方法(933)のために使用する方法。 - 請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法において、
クラウド・コンピューティング(118)の通信インターフェイスを介して、当該測定された位置データ(106)を読み取るステップを備える方法。 - 請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法のステップを対応するユニットで実施するように構成されている逆走ドライバ検出装置(110)。
- 逆走ドライバ検出システムであって、
車両(100)内に配置可能であるか、または配置されており、測定された車両(100)の位置を表す位置データ(106)を送信するように構成された少なくとも1つの送信機構(102)と、
少なくとも1つの送信機構(102)から送信された位置データ(106)を受信するように構成されている、請求項8に記載の逆走ドライバ検出装置(110)と、
を含む逆走ドライバ検出システム。 - 請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されたコンピュータプログラム。
- 請求項10に記載のコンピュータプログラムが記憶された機械読取り可能なメモリ媒体。
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