JP7298981B2 - 自動車の運転挙動を適応させるための方法 - Google Patents

Description

本発明は、自動車の運転挙動を適応させるための方法、かかる方法を実行するための搭載コンピュータを有する自動車、自動車の運転挙動を適応させるための方法を実行するためのコンピュータプログラム及びコンピュータプログラム製品に関する。

道路交通では、とりわけ自動車の場合、通常、道路ユーザが互いにとって最大の危険をもたらす。標準的な事故原因は、先行車両に近づいて走行する操縦又は追い越し操縦である。これに関連して、車両運転者の運転挙動、即ち速度及び／又はハンドル操作挙動にコンピュータ支援介入を取り入れるか、又は車両運転者が適切な方法で反応することができるフィードバックを与えるための様々な方法が既に知られている。かかる方法は、例えば、運転者支援又は高度自動化運転の名称で知られている。例として、連続的に走行している道路ユーザ間で所定の距離を設定することは、既知の慣習であり、その結果、従って速度が互いにそろう。これは、自動車の完全自動運転、即ち例えば人間の車両運転者がいない完全自動運転にも必要な条件である。流動的に合流する状態、即ち連続的に走行している道路ユーザの相対位置に関する全ての可能性に適切に対処できるようにするために、確認すべき所要データ及び／又はセンサに関して膨大な費用が必要になる。かかる費用は、自動車のコスト及び測定技術に関する費用の両方にとって不満足なものである。

この背景に対して、本発明は、従来技術で知られている不利点の少なくとも一部を克服する目的に基づく。本発明による特徴は、独立請求項から得られ、有利な構成は、従属請求項に示される。特許請求の範囲の特徴は、任意の技術的に有意味の方法で組み合わせることができ、その目的のために、本発明の追加の構成を含む以下の記述の説明及び図面の特徴を参考にすることもできる。

本発明は、自動車の運転挙動を適応させるための方法であって、少なくとも以下のステップ：
ａ．道路ユーザと共に連続的に走行している自動車の運転挙動を検査するステップであって、連続的走行は、自動車の少なくとも１つのセンサによって検出される、ステップ、
ｂ．道路ユーザの検出が失われた場合に交通データを確認するステップであって、交通データは、道路ユーザの位置を予測するための基礎として取られる、ステップ、及び
ｃ．道路ユーザの予測位置が連続的走行を明らかにする場合、少なくとも１つのセンサによって検出される連続的走行の場合のように自動車の運転挙動を検査するステップ
を含む方法に関する。

明確に異なる指示なしに軸方向、半径方向又は円方向及び対応する用語が使用される場合、以下の文章は、挙げられている回転軸を指す。上記及び下記の説明で使用する序数は、明確に他に示されていない限り、単に明瞭に識別することに役立ち、表記するコンポーネントの順序又は順位を示唆するわけではない。１を上回る序数は、別のかかるコンポーネントが存在することを必ずしも必要としない。

本明細書で適応される自動車の運転挙動は、自動車の縦誘導及び横誘導、即ち速度及び／又はハンドル操作挙動に関する車両誘導に関し、その方法は、例えば、運転者支援システムによって実行される。それにより実現される効果は、介入誤り及び誤介入が減り、同時に快適性及び／又は安心感が高まるため、これらのシステムが自動車の運転者又は乗員によってより受け入れられることである。一実施形態では、この方法は、運転挙動に能動的に影響を及ぼす。別の実施形態では、この方法は、車両運転者にフィードバックを単に与え、その結果、運転者は、自らの運転挙動を変えるように忠告される。一実施形態では、あまり危険でない状況において車両運転者が自らの運転挙動を適応させるように忠告される限り、運転挙動を適応させるための方法が調整され、自動車の制御が（例えば、一層又は即座に、急な）危機的状況において車両運転者から奪われるか、或いは例えばこの方法を実行するために使用される運転者支援システムのスイッチを切らなければならないこと又は相当なペダル力若しくはハンドル操作力に打ち勝たなければならないことにより、自動車の運転挙動の制御を維持することがより困難にされる。

本明細書でステップａ．と呼ぶ方法の状態では、道路ユーザと共に連続的に走行している車両の運転挙動が検査される。道路ユーザとは、例えば、同じく自動車又は自転車である。従って、以下では、運転挙動を適応させるための方法を実行する自動車を実行側自動車と呼ぶ。連続的走行は、道路ユーザの後方にいる実行側自動車の速度が、かかる他の道路ユーザが前方を走行していない場合の見通しのよい走行である場合に上がる点において定義される。第２に、連続的走行は、他の道路ユーザからの距離が交通安全及び／又は快適な運転挙動に貢献するよりも短い点において定義され、その場合、道路ユーザは、実行側自動車の前方又は後方を走行している。交通安全及び／又は快適性を促進する距離は、経路の種類、即ち例えば地面及び／又はカーブの状態にも依存する場合がある。実行側自動車の運転挙動を検査することは、運転者支援システムが車両を完全に制御していることを必ずしも意味せず、むしろ現在の交通安全又は快適性の状態をモニタするに過ぎず、必要に応じて実行側自動車の車両運転者にフィードバックを与えるか、又は危険な交通状況で実行側自動車を制御する（上記を参照されたい）。

連続的走行は、少なくとも１つのセンサによって検出され、センサは、例えば、自動車を駐車するための支援として既に十分によく知られているように、例えばフロントレーダ、フロントカメラ、リアレーダ及び／又はリアカメラである。次に、ステップｂ．において道路ユーザの検出が失われた場合、連続的走行に関する運転挙動の適応がここで中止され、例えば実行側自動車の所望の加速が再び許可される。この方法は、道路ユーザが例えば加速するか又は実行側自動車との共用経路から離れる（例えば、脇道に入る）ことによって連続的走行から消える場合には正しい。しかし、道路ユーザの検出が失われることが少なくとも１つのセンサの欠陥に専ら基づき、実際には連続的走行が存在し続けている状況も生じる。例えば、シャドウィング又は他の妨害効果等の測定誤りの結果として、非常に長い安全距離を伴って例えばコーナリングする場合、検出が誤っている可能性がある。好ましい実施形態では、この方法は、車両自体の運転状態、例えば運転力学を考慮に入れることを含む。かかる運転状態を考慮に入れることは、例えば、道路ユーザからの（望ましい、安全な）距離、少なくとも１つのセンサにおけるあり得る誤差（例えば、ブレーキ及び／又は凸凹の地面による高速走行時の縦揺れの激化）並びにとりわけ快適性に不可欠な横加速に影響を及ぼす。一態様によれば、（少なくとも臨界）タイヤ空気圧も考慮に入れられる。

本明細書では、ステップｂ．において交通データを確認することが提案され、交通データは、道路ユーザの位置を予測する、即ち仮想的に決定するための基礎として取られる。この場合の交通データは、例えば、霧、豪雨又は落葉等、例えば少なくとも１つのセンサに関係する道路プロファイル若しくは信号灯のシーケンス又は気象データである。かかるデータは、運転力学、例えばヨーレートに関連し、連続的に走行している自動車に対する道路ユーザの相対位置も考慮に入れられるか又は計算の基礎として取られる。

次に、道路ユーザの予測位置が連続的走行に引き続き対応することをステップｃ．が明らかにする場合に運転挙動を引き続き検査し、それにより交通安全及び／若しくは快適性を促進する方法で実行側自動車が誘導されるか、又は交通安全を促進する運転及び／若しくは快適な運転を得るために自らの運転挙動を適応させるように車両運転者が促される。

この方法の有利な実施形態では、ステップｃ．の実行は、１秒未満の時間範囲、好ましくは０．５秒未満に限定されることが更に提案される。

本明細書では、一連のステップｃ．と共に検出が失われることは、１秒未満の時間範囲、好ましくは０．５秒未満に限定されることが提案され、なぜなら、ある応用では、まず、検出が失われている時間がそれよりも長い場合、道路ユーザがもはや実際に連続的に走行していないと想定できるからであり、第２に、（道路ユーザがもはや実際に連続的に走行していない場合に）この方法による運転挙動の誤った勧告又は介入がある場合、期間が１秒未満（又は０．５秒未満）であれば、車両運転者の忍耐力（容認度）が過度に求められないことが多いからである。

この方法の有利な実施形態では、ヒューマンマシンインタフェースは、自動車の運転挙動の検査が道路ユーザの予測位置に基づく場合、自動車の乗員に知らせるために使用されることが更に提案される。例として、ヒューマンマシンインタフェースは、予測位置における（連続的に走行している）道路ユーザの仮想表現を、この方法を実行している自動車の運転者に表示するか又は報告して返すために使用される。

本明細書では、ヒューマンマシンインタフェース、例えば画面又は投影は、ステップｃ．が実行される場合、実行側自動車の乗員、例えば車両運転者に対して視覚的に認知可能なメッセージを出力することが提案される。一実施形態では、ステップｃ．の実行の指示は、該当する警告灯である。別の実施形態では又は加えて、乗員のディスプレイ内において、例えば（フロントガラス内又はフロントガラスを介した前方への視野内の）オーバヘッドディスプレイ上で乗員に対して仮想的な後方が表示される。

この方法の有利な実施形態では、道路ユーザは、走行方向において自動車に続き、且つ追い越し操縦を実行し、
追い越し操縦の開始は、自動車の少なくとも１つのセンサ及び／又は交通データによって検出され、且つ実際の追い越し操縦は、少なくとも１つのセンサの検出可能範囲外で行われ、
道路ユーザの現在位置は、道路ユーザの予測位置として交通データによって確認され、且つ自動車の運転挙動は、道路ユーザの予測位置に従って検査されることが更に提案される。

この方法のこの改変形態では、他の道路ユーザは、実行側自動車を追い越している過程にあり、この追い越し操縦の大部分は、まず、実行側自動車自体の交通安全又は快適性に（直接）関係せず、第２に、標準のフロントセンサ及び／又はリアセンサによって検出できない。しかし、とりわけ実行側自動車自体が連続的に走行しているか又は走行していた場合、追い越している道路ユーザが再び入ることは、実行側自動車又は他の道路ユーザにとって危険である。

次に、ここで、追い越し操縦の開始が実行側自動車の少なくとも１つのセンサによって検出され、追い越している道路ユーザの予測位置が確認されることが提案される。追い越している道路ユーザのこの予測位置に基づき、現在追い越されている（実行側）自動車の運転挙動を検査し、例えば追い越している道路ユーザに向けた加速又はハンドル操作の動きが防がれるか、又は適切な勧告が車両運転者に出力される。例として、実行側自動車が、前方を走行している道路ユーザと共に連続的に走行しており、少なくとも交通安全及び／又は快適性を促進する方法において、追い越している道路ユーザがその間隙に入ることを認めない、かかる前方の道路ユーザからの安全距離にある場合、急な減速又は更に回避的操縦（ハンドル操作の挙動）が実行又は勧告される。例として、（例えば、追い越しており、郊外の道路の反対車線にある）道路ユーザが潜在的に自らを危険にさらす時間を減らすために、これらの措置は、一般的に又は交通データ（例えば、郊外の道路）に基づいて実行又は勧告される。

追い越し操縦の開始は、例えば、実行側自動車のリアレーダが、追い越している道路ユーザがレーダレンジから横方向に出ていくことを確認し、且つ／又は追い越している自動車からの距離の減少を検出することによって検出される。代替的実施形態では、追い越している道路ユーザが自らの現在位置データを伝送し、それを他の道路ユーザ、少なくとも追い越されている（実行側）自動車に提供することによって自動車の現在位置がクラウドシステム内でデジタル的に知られる。それから確認される、追い越している道路ユーザの軌道を使用して予測位置を計算する。一実施形態では、ヒューマンマシンインタフェースによる実行側自動車の少なくとも１人の乗員向けのディスプレイを用いて、例えば道路ユーザの予測位置に対応する相対位置において、実行側自動車の仮想表現に加えて仮想車両を表示する。

この方法の有利な実施形態では、交通データは、記憶された地図、局所的な速度制限、気象データ、道路ユーザの経路データ及び／又は以前にその位置において走行した道路ユーザの位置関連運転挙動に基づいて、好ましくは種類に固有の方法で確認されることが更に提案される。

交通データは、カーブ形状、信号灯、勾配、道路上の車線数及び道路の種類並びに他のデータを含め、記憶された地図、例えばデジタル地図マテリアルに基づくことが本明細書で提案される。例として、例えば記憶されたデータ内に交通量及び信号灯のシーケンスに関する更なる最新データがある。更に、交通データは、例えば、局所的な速度制限を含み、これらも同様に地図マテリアルから得ることができ、且つ／又は実行側自動車の適切な捕捉システムによって入手可能な道路標識から得られる。一実施形態では、交通データは、気象データ、例えば薄氷、強風若しくは運転の物理的過程の他の妨げに関する情報又はデータを確認する少なくとも１つのセンサを妨げる気象データ、例えば霧、豪雨若しくは降雪も含む。

一実施形態では、交通データは、（例えば、追い越し操縦において）連続的に走行している道路ユーザの経路データも含み、その結果、道路ユーザの経路データが実行側自動車の経路データと比較可能であり、従って道路ユーザの検出が失われても道路ユーザが依然として連続的に走行している確率を求めることができる。別の実施形態では、位置関連運転挙動が交通データに含まれ、実行側自動車の現在位置において過去に走行した道路ユーザ又は実行側自動車に対して連続的に走行している道路ユーザの予測位置に基づき、現在の道路ユーザが適切に振る舞っていることが一定の確率で分かり、想定される。例えば、（特定の）長いカーブにおいて、そこを走行している道路ユーザが急ブレーキをかけることが多いことが分かっている場合、前方を走行している道路ユーザの予測位置は、その運転挙動に従って確認される。好ましくは、過去に走行している道路ユーザを種類に固有の方法で考慮に入れ、例えば現在の道路ユーザが（どちらかと言えば高加速の）乗用車である場合、そこを過去に走行している（どちらかと言えば低加速の）トラックの運転挙動は、考慮されない。この方法には、例えば、人工知能、例えば機械学習、好ましくはディープラーニングアルゴリズム及び／又は人工神経網［ＡＮＮ］が関与する。この場合、データの選択、データの関連性及びデータ処理の種類が自動で学習される。例として、特異性の欠如、アンプリチュードの低さ又は関係に関する知識の欠如が原因で単純な制御ループでは無視されるが、事前に知られている（デジタル的に入手可能な）同一の又は同様のイベントに関する大量のデータにおいて知覚可能イベントに統計的に確実につながるマージナルコントロールエクスカーションも含められる。

この方法の有利な実施形態では、自動車は、
－ クラウドシステム、
－ 位置検出システム、
－ 連続的に走行している道路ユーザ、及び／又は
－ 他の道路ユーザ
と通信するように構成されることが更に提案される。

この方法の有利な実施形態では、実行側自動車は、様々なインスタンスと通信し、且つそれらのインスタンスの提供データを使用して実行側自動車の運転挙動を適応させ得ることが本明細書で提案される。かかるインスタンスは、例えば、クラウドシステムであり、その場合、中央サーバ又は複数の通信可能に相互接続されたサーバユニットを有するサーバシステムは、記憶されたデータを含み、本明細書に記載の方法に使用可能なデータがそのクラウドシステムから実行側自動車に（実行側自動車の要求時に又はクラウドシステムの主導で）与えられる。かかるデータは、例えば、現在の交通量、前方の経路上の障害物に関する情報及び／又は気象データである。位置検出システムは、例えば、ＧＰＳ［全地球測位システム］又はガリレオであり、それにより車両自体の位置を確認することができ、デジタル地図マテリアル（実行側自動車のナビゲーションシステム）において使用することができる。

有利な実施形態では、実行側自動車は、連続的に走行している道路ユーザと通信することができ、その結果、相対位置及び軌道が実行側自動車又は実行側システム、例えば運転者支援システムに知られる。別の実施形態では、実行側自動車は、他の道路ユーザと通信するように構成され、その結果、例えば実行側自動車の運転挙動を適応させるために集団的知能（群知能とも呼ぶ）を使用することができる。

別の態様によれば、自動車であって、少なくとも以下のコンポーネント：
－ 少なくとも１つの駆動機械、
－ 少なくとも１つの駆動輪、
－ 道路ユーザを検出するための少なくとも１つのセンサ、及び
－ 少なくとも１つのセンサに通信可能に接続され、且つ自動車の運転挙動を検査するように構成される少なくとも１つの搭載コンピュータ
を有し、搭載コンピュータは、上記の説明による実施形態による方法を実行するために使用され得る、自動車が提案される。

自動車は、少なくとも１つの駆動機械、例えば内燃機関及び／又は少なくとも１つの電気駆動機械並びに自動車の推進力を生じさせることができ、駆動機械の少なくとも１つによって駆動され得る少なくとも１つ、多くの場合に２つ又は４つの駆動輪を含む。例として、かかる自動車は、人（乗員）を運ぶための乗用車として具現化される。かかる自動車は、例えば、先の説明による実行側自動車である。

少なくとも１つのセンサは、例えば、フロントレーダ、フロントカメラ、リアレーダ及び／又はリアカメラとして例えば上記で既に説明したように設けられ且つ構成され、その結果、道路ユーザが検出可能になる。上記の方法の全て又は一部が搭載コンピュータによって実行され得るように、実行側自動車の搭載コンピュータは、少なくとも１つのセンサのデータを処理することができる。搭載コンピュータは、実行側自動車の運転挙動を検査する、即ち実行側自動車の運転挙動に実際に介入し、且つ／又は車両運転者に勧告を出力することができ、その結果、かかる介入及び勧告は、必要に応じて運転挙動を適応させることができる。かかる搭載コンピュータは、例えば、バスシステム（例えば、ＣＡＮ、ＣＡＮ ＦＤ（登録商標）又はＦｌｅｘＲａｙ（登録商標））によってセンサに通信可能に接続され、且つ／又は複数のサブユニット、いわゆるサブノードを含む。例として、搭載コンピュータは、少なくとも１つのヒューマンマシンインタフェースに通信可能に接続される。好ましくは、本明細書に記載の方法を実行することは、物理レベルでの適応を殆ど又は全く必要とせず、好ましくは追加のヒューマンマシンインタフェースが設けられるのみである。

自動車の有利な実施形態では、無線トランシーバが更に設けられ、それにより、搭載コンピュータは、
－ クラウドシステム、
－ 位置検出システム、
－ 連続的に走行している道路ユーザ、及び／又は
－ 他の道路ユーザ
に通信可能に接続可能であることが更に提案される。

本明細書では、トランシーバ、即ち（好ましくはデジタル）データの送信及び受信の両方を行うように構成される装置が更に設けられることが提案される。搭載コンピュータは、このトランシーバに通信可能に接続され、その結果、搭載コンピュータは、実行側自動車の外部からデータを受信することができる。この種の外部データについては、例えば、上記で説明した。一実施形態では、搭載コンピュータがこの方法を完全に独立に実行するのではなく、生データ又は調整されたデータを例えばクラウドシステム内の少なくとも１つの他のコンピュータに転送し、適宜調整されたデータ又は完成した結果を受信する。かかるデータ又は結果に基づき、搭載コンピュータは、実行側自動車の運転挙動を検査することができる。

本明細書では、クラウドシステム、コンピュータ、サーバ又はサーバユニットという用語を従来技術で知られている装置と同義で使用する。従って、コンピュータは、１つ又は複数の汎用プロセッサ（ＣＰＵ）若しくはマイクロプロセッサ、ＲＩＳＣプロセッサ、ＧＰＵ及び／又はＤＳＰを含む。コンピュータは、例えば、通信インタフェースの記憶域インタフェース等の追加要素を有する。任意選択的に又は加えて、これらの用語は、好ましくは、標準プログラミング言語（例えば、Ｃ＋＋、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）又はＰｙｔｈｏｎ）で提供されるか又はそれに含まれるプログラムを実行可能な装置、並びに／又はデータ記憶装置、並びに／又は入力インタフェース及び出力インタフェース等、他の装置を制御可能であり、且つ／又はかかる装置にアクセス可能な装置を指す。コンピュータという用語は、相互接続、及び／又は接続、及び／又は他に通信可能に接続され、場合により例えばメモリ等の１つ又は複数の他の資源を共用する複数のプロセッサ又は複数の（サブ）コンピュータも指す。

（データ）メモリは、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）又は（不揮発性）固体メモリ、例えばＲＯＭ記憶域又はフラッシュメモリ［フラッシュＥＥＰＲＯＭ］である。メモリは、多くの場合、複数の個々の物理ユニットを含むか、又は複数の別個の装置にわたって分散され、その結果、メモリへのアクセスは、データ通信、例えばパッケージデータサービスによって行われる。後者は、分散型のソリューションであり、複数の別個のコンピュータ、例えば関与している自動車の搭載コンピュータのメモリ及びプロセッサが（単一の）中央サーバの代わりに又は中央サーバに加えて使用される。

送受信のための少なくとも１つのアンテナを有するトランシーバによるデータ伝送は、好ましくは、例えばＧＳＭ（広域自動車通信システム）、３Ｇ、４Ｇ若しくは５Ｇ、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、ＵＭＴＳ（ユニバーサル移動電話システム）又はＬＴＥ（ロングタームエボリューション）等の従来の移動無線接続の周波数及び形式を使用して行われる。代わりに又は加えて、携帯機器（例えば、スマートフォン）を用いた通信は、（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘ標準の１つによる）ＷＬＡＮ、（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５．ｉ標準の１つによる）ＷＰＡＮ若しくは赤外線によって無線で行うことができるか、又は（有線式に）ケーブルによって行うことができる。

例えば、上記の伝送アルゴリズムの１つ及び／又は要求側ユーザ端末のプログラミング言語についてデータを適応させ且つ調整し、それらを例えばＴＣＰ／ＩＰプロトコルのためのインターネットプロトコルデータグラムとしてデータパケットに調整し、且つ／又はデータを圧縮する目的のため、トランシーバによって伝送するか又は受信データを処理するためにデータをそのように好ましくは同等のプログラム層の機械コード又は機械可読コマンド形式として調整する通信インタフェースが設けられる。

別の態様によれば、コンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムであって、
コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのコンピュータ上で実行可能であり、それにより、少なくとも１つのコンピュータは、上記の説明による実施形態による方法を実行するように促され、
コンピュータの少なくとも１つは、
－ 自動車に組み込まれ、及び／又は
－ 自動車の搭載コンピュータと通信するように構成され、
自動車は、好ましくは、上記の説明による実施形態に従って具現化される、コンピュータプログラムが提案される。

この実施形態によれば、本明細書に記載の方法は、コンピュータによって実装方法で具現化される。コンピュータ実装方法は、コンピュータプログラムコードとして記憶され、コンピュータプログラムコードは、コンピュータ上で実行されるとき、上記の説明による実施形態による方法を実行するようにコンピュータを促す。

コンピュータ実装方法は、例えば、コンピュータプログラムによって実現され、コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムコードを含み、コンピュータプログラムコードは、コンピュータ上で実行されるとき、上記の説明による実施形態による方法を実行するようにコンピュータを促す。コンピュータプログラムコードは、例えば、アルゴリズム及び／又は他の処理方法を表す一連の操作を実行するようにコンピュータ又はプロセッサを促す１つ又は複数の命令又はコマンドを同義的に指す。

好ましくは、コンピュータプログラムの一部又は全ては、クラウドシステムのサーバ又はサーバユニット上、携帯機器（例えば、スマートフォン）上及び／又は実行側自動車のある若しくはその搭載コンピュータ上で実行可能である。サーバ又はサーバユニットという用語は、データ及び／若しくは動作サービス又は１つ若しくは複数の他のコンピュータ支援装置若しくはコンピュータ向けのサービスを提供し、従ってクラウドシステムを形成するコンピュータを指すために本明細書で使用される。

別の態様によれば、コンピュータプログラムコードが記憶されているコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのコンピュータ上で実行可能であり、それにより、少なくとも１つのコンピュータは、上記の説明による実施形態による方法を実行するように促され、
コンピュータの少なくとも１つは、
－ 自動車に組み込まれ、及び／又は
－ 自動車の搭載コンピュータと通信するように構成され、
自動車は、好ましくは、上記の説明による実施形態に従って具現化される、コンピュータプログラム製品が提案される。

コンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＤカード、メモリカード、フラッシュメモリカード若しくはディスク等の媒体であるか、又はサーバ上に記憶され、ダウンロード可能である。コンピュータプログラムが読み出しユニット、例えばドライブ及び／又はインストレーションによって読み出し可能にされると直ちに、コンピュータプログラムコード及びそれに含まれる方法は、例えば、上記の説明に従ってコンピュータによって又は複数のサーバユニットと通信して実行可能になる。

関連する技術的背景に対して、好ましい構成を示す関連図面を参照しながら上記で説明した本発明を以下で詳細に説明する。本発明は、完全に概略的な図面によって決して限定されず、図面は、縮尺通りではないこと及びサイズ比を定めるのに適していないことに留意すべきである。

２つの道路ユーザと共に自動車を示す。 運転挙動を適応させるための方法のフローチャートを示す。

図１は、２つの道路ユーザ２と共に、（実行側）自動車１の平面図を完全に概略的に且つ単純化した形式で示す。実行側自動車１は、（連続的に走行している）後方の道路ユーザ２によって追い越されており、この後方の道路ユーザ２は、実行側自動車１のリアセンサ５、６の捕捉範囲外に位置しており、場合により実行側自動車１の乗員８の死角にある。実行側自動車１の前方を走行して図示されているのは、前方の道路ユーザ２であり、この道路ユーザは、コーナリングによって実行側自動車１のフロントセンサ３、４の捕捉範囲から消えている。実行側自動車１は、駆動機械１３及び駆動機械１３によって駆動される駆動輪１４を有し、これらは、乗員８によってのみ又は加えて運転者支援システムによって制御可能であり、更に、実行側自動車１の走行方向９は、乗員８及び運転者支援システムによって適応可能である。図示の実施形態における実行側自動車１は、後部にリアレーダ５及びリアカメラ６を有し、それにより、連続的に走行している後続の道路ユーザ２（ここでは同じく自動車）が捕捉可能であり、追い越している道路ユーザ２が追い越し車線に出ることが捕捉可能である。実行側自動車１の前部には、フロントレーダ３及びフロントカメラ４が設けられており、それにより、前方を走行している道路ユーザ２が連続的に走行して捕捉可能である。実行側自動車１の搭載コンピュータ１５は、センサのデータ及びこの好ましい例示的実施形態ではトランシーバ１６経由でクラウドシステム１１から受信されるデータを処理するためのプロセッサ１７及びメモリ１８を含む。更に、ヒューマンマシンインタフェース７（例えば、画面）が設けられており、（簡潔にするために）その上で搭載コンピュータ１５によって処理されることが好ましい経路データ１０を象徴的に図示している。更に、（簡潔にするために）位置検出システム１２（ここでは衛星として示す）がヒューマンマシンインタフェース７と直接データ伝送接触していることを象徴的に図示しており、この接触は、好ましくは、アンテナ（不図示）によって実現される。

図２は、実行側自動車１の運転挙動を適応させるための方法のフローチャートを例として示し、最初に、ステップａ．において、例えば既に十分によく知られている通り、連続的に走行している実行側自動車１の運転挙動が検査される。ここで図１を参照し、対応する特徴及び参照記号に言及する。次に、連続的に走行している実行側自動車１の運転挙動の検査を必要とする道路ユーザ２の検出が失われること（ここではマイナス記号で示す）が発生した場合、ステップｂ．が実行され、即ち交通データが確認され、道路ユーザ２の予測位置が求められる。更に、その予測位置が連続的走行を明らかにする場合（ここではプラス記号で示す）、次にステップｃ．が実行され、ステップｃ．は、例えば、実質的にステップａ．に対応するが、この例では、実行側自動車１の少なくとも１つのセンサ３、４、５、６のデータではなく、ステップｂ．で確認された予測位置に基づく。ここでも連続的走行が依然として明らかにされるかどうかを少なくとも１つのセンサ３、４、５、６が検査し続けることが好ましく、その場合（ここではプラス記号で示す）、ステップａ．が実行される。道路ユーザ２をセンサによって確認することができない場合、ステップｂ．が（例えば、事前に設定された例えば１秒未満の時間枠内で）繰り返される。確認された予測位置が連続的走行をもはや明らかにしない場合（ここではマイナス記号で示す）、実行側自動車１の運転挙動を適応させるための方法が終了される。しかし、連続的走行が予測位置によって明らかにされる場合、ステップｃ．が繰り返されるか又は継続的に実行される。有利な実施形態では、次の確認が（例えば、１秒未満の）時間枠の経過後にステップｂ．を繰り返さないことをもたらし、（実行側）自動車１の運転挙動を適応させるための方法が終了される（ここでは破線矢印で示す）。これらのステップ及び連続的に走行している道路ユーザ２の位置に関する確認は、重複する時点において行われることが指摘されるべきである。例えば、ステップｃ．は、ステップａ．後にシームレスに起こる。

本明細書で提案される、自動車の運転挙動を適応させるための方法は、高水準の交通安全及び／又は高水準の運転快適性を提供するために幾つかのセンサが使用されることを可能にする。任意選択的に、ヒューマンマシンインタフェースは、予測位置における道路ユーザの仮想表現を自動車の運転者に表示するか又は報告して返すために使用される。

１：（実行側）自動車
２：道路ユーザ
３：フロントレーダ
４：フロントカメラ
５：リアレーダ
６：リアカメラ
７：ヒューマンマシンインタフェース
８：乗員
９：走行方向
１０：経路データ
１１：クラウドシステム
１２：位置検出システム
１３：駆動機械
１４：駆動輪
１５：搭載コンピュータ
１６：トランシーバ
１７：プロセッサ
１８：メモリ

Claims (10)

1. 自動車（１）の運転挙動を適応させるための方法であって、少なくとも以下のステップ：
   ａ．道路ユーザ（２）と共に連続的に走行していることを示し、かつ、前記道路ユーザ（２）からの距離が所定の距離よりも短いことを示す連続的走行を行っている自動車（１）の運転挙動を検査するステップであって、前記連続的走行は、前記自動車（１）の少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）によって検出される、ステップ、
   ｂ．前記道路ユーザ（２）の検出が失われた場合に交通データを確認して、前記自動車（１）が依然として前記連続的走行を行っている確率を求めるステップであって、前記交通データは、前記道路ユーザ（２）の現在位置についての予測位置を予測するための基礎として取られる、ステップ、
   ｃ．前記自動車（１）と前記道路ユーザ（２）との前記連続的走行が行われていることを前記道路ユーザ（２）の前記予測位置と前記確率とが示す場合、前記ステップa．において前記少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）によって連続的走行が検出された場合のように、前記自動車（１）の前記運転挙動を検査するステップ
   をコンピュータが実行する方法。
2. ステップｃ．の実行は、１秒未満の時間範囲、好ましくは０．５秒未満に限定される、請求項１に記載の方法。
3. ヒューマンマシンインタフェース（７）は、前記自動車（１）の前記運転挙動の前記検査が前記道路ユーザ（２）の予測位置に基づく場合、前記自動車（１）の乗員（８）に知らせるために使用される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記道路ユーザ（２）は、走行方向（９）において前記自動車（１）に続き、且つ追い越し操縦を実行し、
   前記追い越し操縦の開始は、前記自動車（１）の前記少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）及び／又は交通データによって検出され、且つ実際の前記追い越し操縦は、前記少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）の検出可能範囲外で行われ、
   前記道路ユーザ（２）の現在位置は、前記道路ユーザ（２）の予測位置として交通データによって確認され、且つ前記自動車（１）の前記運転挙動は、前記道路ユーザ（２）の前記予測位置に従って検査される、請求項１～３の何れか一項に記載の方法。
5. 前記交通データは、記憶された地図、局所的な速度制限、気象データ、前記道路ユーザ（２）の経路データ（１０）及び／又は以前にその位置において走行した道路ユーザ（２）の位置関連運転挙動に基づいて、好ましくは種類に固有の方法で確認される、請求項１～４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記自動車（１）は、
   － クラウドシステム（１１）、
   － 位置検出システム（１２）、
   － 連続的に走行している前記道路ユーザ（２）、及び／又は
   － 他の道路ユーザ（２）
   と通信するように構成される、請求項１～５の何れか一項に記載の方法。
7. 自動車（１）であって、少なくとも以下のコンポーネント：
   － 少なくとも１つの駆動機械（１３）、
   － 少なくとも１つの駆動輪（１４）、
   － 道路ユーザ（２）を検出するための少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）、及び
   － 前記少なくとも１つのセンサ（３、４、５、６）に通信可能に接続され、且つ前記自動車（１）の運転挙動を検査するように構成される少なくとも１つの搭載コンピュータ
   （１５）
   を有し、前記搭載コンピュータ（１５）は、請求項１～６の何れか一項に記載の方法を実行するために使用され得る、自動車（１）。
8. 無線トランシーバ（１６）が更に設けられ、それにより、前記搭載コンピュータ（１５）は、
   － クラウドシステム（１１）、
   － 位置検出システム（１２）、
   － 連続的に走行している前記道路ユーザ（２）、及び／又は
   － 他の道路ユーザ（２）
   に通信可能に接続可能である、請求項７に記載の自動車（１）。
9. コンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムであって、
   前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのコンピュータ（１５）上で実行可能であり、それにより、前記少なくとも１つのコンピュータ（１５）は、請求項１～５の何れか一項に記載の方法を実行するように促され、
   前記コンピュータ（１５）の少なくとも１つは、
   － 自動車（１）に組み込まれ、及び／又は
   － 自動車（１）の搭載コンピュータ（１５）と通信するように構成され、
   前記自動車（１）は、好ましくは、請求項７又は８に記載の通りに具現化される、コンピュータプログラム。
10. コンピュータプログラムコードが記憶されているコンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのコンピュータ（１５）上で実行可能であり、それにより、前記少なくとも１つのコンピュータ（１５）は、請求項１～５の何れか一項に記載の方法を実行するように促され、
    前記コンピュータ（１５）の少なくとも１つは、
    － 自動車（１）に組み込まれ、及び／又は
    － 自動車（１）の搭載コンピュータ（１５）と通信するように構成され、
    前記自動車（１）は、好ましくは、請求項７又は８に記載の通りに具現化される、コンピュータプログラム製品。

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