WO2003096068A1 - Method for determining a risk of an accident between a first object and at least one second object - Google Patents

Method for determining a risk of an accident between a first object and at least one second object Download PDF

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WO2003096068A1
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collision
risk
vehicle
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Stephan Simon
Brad Ignaczak
Robert Lyons
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Definitions

  • the invention is based on a method for determining an accident risk of a first object with at least one second object according to the category of the independent patent claim.
  • the method according to the invention for determining a risk of an accident of a first object with at least one second object with the features of the independent patent claim has the advantage that the probability of a vehicle colliding with one or more other objects can now be determined.
  • These collision probabilities can, for example, be evaluated and used by a control unit for restraint systems or other safety systems in order to initiate measures before the collision occurs that alleviate the effects of the collision or even prevent it.
  • the method according to the invention requires the detection of objects and determines the state of one's own object and the other objects in the environment, the collision probability and a risk probability between one's own object and the other objects being determined in particular. An accident risk is then derived from this.
  • the risk probability is understood here to mean a probability of at least a narrow failure, which means that an area is drawn around your own object and the probability is calculated that other objects in this area can occur around your own object. The collision itself is therefore also covered by the risk probability.
  • the collision probability on the other hand, means that there is an overlap or collision between your own object and at least one other object.
  • An optional classification can be used to refine the accuracy of the collision prediction.
  • the method according to the invention receives the current status of its own object and the status of the other objects in real time from other functions, for example a Cayman filter, which run in the object.
  • the method according to the invention receives the object types, for example pedestrians, cyclists, small motor vehicles, medium-sized motor vehicles, large motor vehicles or trucks, from an optional classification function in order to use this information and a predetermined dynamic vehicle model - specifically for a specific vehicle class and possibly depending on one Driver behavior model - to determine the probability of collision and the probability of danger.
  • a dynamic model is assigned to each object in order to be able to optimally estimate the future behavior of the object taking into account the current parameters such as speed and acceleration.
  • a behavioral model for the driver or pedestrian can come into play here. This model then indicates how likely behaviors are under the given boundary conditions. Including this model also improves the prediction of the future position of an object or road user.
  • a caiman filter can be created for each observed object.
  • the movement possibilities of the object are modeled in the Cayman filter.
  • the Cayman filter allows the new observations, which are generally faulty, and the model knowledge to be optimally linked.
  • This information then makes it possible to determine the risk of an accident, in order, if necessary, to trigger an actuator system even before a possible collision. This can then provide optimal protection for a vehicle occupant and / or others Lead vehicle occupants like pedestrians. Control aids to avoid the collision can also be used optimally.
  • the method according to the invention enables this and thus the corresponding use of countermeasures.
  • the method according to the invention enables countermeasures to be used which require more time than those which can be used in the event of a collision which has already occurred. For example, a visual or acoustic warning based on the method according to the invention for determining an accident risk can be issued in good time to provide the driver with enough time to react to avoid the collision.
  • the method according to the invention enables a driver behavior model to be modified in order to react accordingly in the event of a high risk of an accident. It is thus possible that the method according to the invention can adapt to behavior patterns of individual drivers.
  • the method according to the invention makes it possible to assign probabilities to various movement sequences in order to then initiate countermeasures depending on the probability of danger.
  • the initiation of a countermeasure can only be indicated if the combination of some conditions leads to a high risk of danger.
  • the method according to the invention is particularly suitable for the two-dimensional case, ie movements, for example in road traffic or at sea. However, it is also possible to use the method according to the invention in a three-dimensional space.
  • the method according to the invention can thus also be used for air traffic and the movement of robots or for use in underwater traffic.
  • the measures and developments listed in the dependent claims enable advantageous improvements to the method for determining an accident risk of a first object with at least one second object specified in the independent patent claim. It is particularly advantageous that the movement and the object class of the at least one second object is determined by a sensor system and the movement and the object class of the first object is retrieved from at least one data source.
  • the other objects surrounding the first object for example a vehicle, that is pedestrians, cyclists and other vehicles, are detected by sensors such as a pre-crash sensor system in order to classify them and to assign movement parameters.
  • Your own values are retrieved from internal data sources, i.e. the vehicle type, the current speed, the direction and also a driver behavior model. Such sources are internal sensors and memories.
  • the movement of the first object is defined by at least its current position and its speed. This gives a speed vector that defines the relationship to the other objects.
  • the movement of the other objects is at least defined by their current position. If it is a matter of stationary objects, the determination of their speed is not necessary, but only of their position in order to determine the collision or To determine the likelihood of danger.
  • the longitudinal and / or transverse acceleration and / or its angle of rotation or the quantities derived from it and / or its steering angle can also be used for the first object as further parameters for defining the movement.
  • their longitudinal and / or transverse acceleration and / or their angle of rotation or quantities derived therefrom can also be used.
  • a display that is to say a warning to the driver, and / or a message and / or at least one signal to an actuator system are generated.
  • a control device in a vehicle or a restraint system can preferably be used in the method according to the invention. Motor vehicles, ships, missiles and robots are possible objects.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a device according to the invention
  • FIG. 2 shows a flow diagram of the method according to the invention
  • FIG. 3 shows a block diagram of the method according to the invention
  • FIG. 4 shows a diagram of the times required for various countermeasures for their activation
  • FIG. 5 shows a first model for determining the
  • Risk probability and Figure 6 shows a second model for determining the risk probability.
  • Impact sensors are already widely used in motor vehicles. Precrash sensors such as radar or ultrasound or video are also increasingly being used to monitor the vehicle environment. Depending on such an all-round view, for example, reversible restraint devices such as belt tensioners can be used in the event of an approaching danger. However, a more precise analysis of the movement of the objects surrounding the vehicle is necessary in order to use suitable countermeasures as early as possible and according to the situation.
  • a method for determining an accident risk is now proposed, which analyzes environmental data in more detail in order to be able to use countermeasures as appropriate for the situation.
  • a risk probability is calculated here in addition to a collision probability, which also takes the surrounding area around an object into account.
  • the method according to the invention is not only limited to use in road traffic, it can also be used in air traffic, ship traffic and when using robots and other applications.
  • FIG. 1 shows a device according to the invention as a block diagram.
  • An environmental sensor system 1 is connected to a processor 2.
  • the sensor system 1 transmits measurement data to the processor 2, which processes it.
  • the processor 2 is connected to a memory 3 via a data input / output.
  • the processor 2 is connected to a display 4 via a first data output.
  • This display 4 serves to warn a driver and is preferably designed here as an optical display. Alternatively, it is possible that the display 4 additionally or instead of one Has loudspeakers to warn the driver acoustically or alternatively. A haptic warning by moving elements is also conceivable to warn the driver by touch.
  • the processor 2 is connected via a second data output to a restraint system 5 which is used to protect the occupants in the event of an impact.
  • the restraint system 5 comprises restraint devices such as a belt tensioner and airbags, which are used for different parts of the body.
  • the belt tensioners can be pyrotechnic and / or reversible, a reversible belt tensioner mostly being operated by an electric motor.
  • side airbags, knee bags and other airbags can be used for special types of accidents.
  • the processor 2 uses data about an interior sensor. This ensures that if the restraint is used in a potentially dangerous manner, this is suppressed in order to avoid injuries from such restraint. This applies, for example, if the person in question is too close to a restraining device, for example in the so-called out-of-position, or if it is a person who is so light that an airbag could cause injuries .
  • a restraining device for example in the so-called out-of-position
  • pressure-based systems such as a seat mat or force sensors or wave-based indoor sensor systems such as ultrasound, video or infrared or high frequency can be used.
  • the processor 2 is connected to an active steering aid 6 via a third data output in order to assist the driver in avoiding a collision. It is possible that the processor is only connected to the restraint means 5 and / or the display 4 and / or the steering aid 6.
  • the restraining means 5 also include restraining means for protecting pedestrians or cyclists. This includes lifting the bonnet to protect these people from impact with the engine block or windscreen.
  • the absorption characteristics of the bumper can also be adapted accordingly and the vehicle or the vehicle front can be raised or lowered in order to improve crash compatibility.
  • Outside airbags can also be used to protect pedestrians and other road users, such as in a vehicle-vehicle collision.
  • the processor 2 now evaluates the sensor signals of the sensor system 1 in order to link them to a model, the dynamic vehicle model and, if appropriate, the driver model that is loaded from the memory 3. To calculate the collision speed and the speed of occurrence, data from data sources in the vehicle are also necessary, which are temporarily stored in the memory 3. This includes the type of own vehicle, the speed, the direction of the speed, acceleration in the vehicle and also rotational acceleration, which is expressed in angles of rotation.
  • the processor 2 With the collision or hazard probability, the processor 2 is able to calculate the accident risk for the current scenario as a function of the loaded data. Appropriate countermeasures are initiated depending on this risk of accident. A restraint system or a system for intervening in driving behavior can then operate in a manner appropriate to the situation.
  • FIG. 2 shows the method according to the invention for determining an accident risk as a first flow diagram.
  • the sensors 1 characterize the movement of collision objects in the vicinity of the vehicle. This characterization is based on the following parameters: the current position, the relative speed to the observation object as well as the longitudinal and lateral acceleration and their rotational acceleration of the respective objects.
  • an optional classification by the processor 2 of the individual collision objects is carried out.
  • the vehicle type is included in this classification. This vehicle type is determined by means of the sensor system 1.
  • pattern recognition means can preferably be used to evaluate the sensor signals, for example video, radar or ultrasound signals, and to assign them to vehicle types.
  • the movement parameters of the vehicle to be observed are also determined by the sensor system 1.
  • this includes the vehicle position, the vehicle speed, accelerations in the longitudinal and transverse directions and rotational accelerations, all of which can be derived from such all-round visual signals.
  • the movement and object class are retrieved from a memory, memory 3, for example.
  • the speed is known from the tachometer, longitudinal and lateral or angular accelerations can be determined by internal acceleration sensors, and the steering angle can be determined by means of a corresponding sensor.
  • the object class i.e. the vehicle type, can be stored in a memory.
  • the speed can be determined by a satellite-based location signal such as GPS, radar sensors can also be used here in combination with inertial sensors.
  • a dynamic model of the vehicles is used. This dynamic model is dependent on the object class and can therefore be loaded from the memory 3 for each vehicle.
  • a driver behavior model can also be taken into account. This driver behavior model contains at least one model that assigns a probability to an action by the driver. In connection with the dynamic model of the vehicle, this enables the method according to the invention to assign probabilities to all possible future states of the one vehicle and the other objects.
  • a state comprises at least the position and furthermore optionally the speed and orientation as well as accelerations, rotation rates and rotational accelerations.
  • driver behavior model In the simplest case, only a driver behavior model is used, which is then the same for your own vehicle and the other objects. This model can be improved for the own vehicle by an adaptive model using a driver's observation sensor or by observing his reaction in critical situations.
  • method step 11 the risk of an accident is then estimated using the determined collision probability and the probability of danger.
  • countermeasures are then initiated in method step 12. These countermeasures include activating restraint systems, issuing warnings to the driver and assisting the driver in avoiding collisions.
  • FIG. 3 shows the sequence of the method according to the invention in a block diagram.
  • the sensor system 1 here has impact sensors 22, sensors for detecting the Vehicle dynamics 23, environmental sensors 24, environmental sensors 25 and driver observation sensors 26. It is possible to dispense with the environmental sensors 25 and the driver observation sensors 26.
  • the impact sensors 22 deliver a signal that is used in block 27 to determine the risk of an accident and to control the actuator system.
  • the vehicle dynamics sensors 23 are used to track the movement of the own vehicle in block 31. These data then enter block 34, in which the probability of the collision and the probability of danger are determined.
  • the environment sensors 24 deliver their data to an object detection 28.
  • the object detection 28 introduces the object detection data into a classification module 29 in order to classify the surrounding objects.
  • These objects are then tracked in the subsequent block 30 by data from the object classification and the object detection.
  • These tracking data of block 30 are also used in block 34 to determine the probability of collision and the probability of danger.
  • the vehicle dynamics model 32 and possibly the driver behavior model 33 are also taken into account.
  • Data from the environmental sensors 25 go into the vehicle dynamic model 32. These sensors 25 provide data about the road, the friction and possibly the temperature as well as other parameters.
  • the vehicle dynamics model 32 is then adapted in this way.
  • Data from the driver observation sensor 26 go into the error behavior model 33. This sensor 26 provides data on the driver's attention. For example, sensors that observe the blinking of the eye can be used for this. However, other vigilance sensors can also be used.
  • block 27 The probabilities for the collision and the occurrence determined in block 34 are fed to the module 27 in order to determine the risk of an accident.
  • block 27 also sends data to the error behavior model 33 in order to adapt the driver behavior model as a function of its actions.
  • the module 27 then controls the actuator system 35 as a function of the risk of an accident.
  • a restraint system 36 for example by means of an automatic steering intervention or an automatic braking
  • a mitigation of the crash 38 such as an adaptation of the bumper, raising / lowering the front of the vehicle, vehicle-vehicle airbags or buckled front wheels in order to slide off to favor the colliding vehicle
  • a pedestrian protection device 39 for example lifting the bonnet or pedestrian airbags and a driver warning 40, which can be implemented by the display 4 or a loudspeaker.
  • Haptic output is also possible here.
  • FIG. 4 shows in a diagram the times required by various countermeasures for their activation and, for example, the dependence of the calculated probabilities on the time until the collision.
  • the ordinate 41 shows the collision probability
  • Probability of danger deducted which can each take a maximum of 1.
  • the value 1 means that the collision or hazard occurs safely within the prediction time.
  • the abscissa 42 shows the time that is necessary before the collision to initiate a countermeasure. This time requirement is described qualitatively in FIG. 43. Some measures can still be initiated after the collision, other measures take milliseconds to seconds before the collision.
  • Various countermeasures are arranged under the time axis in accordance with the respective time requirement on the time axis. The double arrows qualitatively indicate time periods for the start of the activation. When this period of time has passed, the countermeasure should no longer be activated.
  • curve 44 shows the probability of a collision increasing with decreasing time until the collision and the curve 45 increasing in the same way for the probability of danger.
  • the risk of danger is generally greater than or equal to the probability of a collision, since the risk, which means driving past too close, includes the event of a collision.
  • Curves 44 and 45 are shaded in each case the unavoidable uncertainty about the result for the collision or hazard probability. This uncertainty is caused, for example, by measurement errors. It tends to decrease over time as the number of observations grows and the measurement errors also become small with a smaller object distance.
  • the probability of endangerment can be compared with thresholds. If the considered probability exceeds the threshold during the period indicated by the double arrow, the corresponding countermeasure can be activated. Activation also takes place if the threshold has already been exceeded during this period. The time for the activation to be released is given by the first intersection 47 of curve 44 or 45 with curve 46.
  • the threshold 46 does not necessarily have to be constant; time-varying thresholds can also be used.
  • curve 46 is shown as an example, which represents the threshold for activating a warning (no further thresholds have been drawn in for reasons of clarity.) Exceeds the probability of danger during the If the time period marked by the double arrow indicates this threshold, a warning is issued, and if this time period has elapsed, there is no longer any need to issue a warning because the driver no longer has enough time to react.
  • the collision probability is only a special case of the risk probability.
  • the time it takes to take a countermeasure is very short.
  • the airbag deployment algorithm can be modified as a measure. If the time to initiate countermeasures is somewhat longer, the pyrotechnic belt tensioner can still be used. If more time is available, the reversible belt tensioner can also be used. If there is even more time, measures can be taken to increase vehicle compatibility for a crash. The next stage is to activate automatic braking. If more time is available, automatic steering can also be considered. As the lowest measure, the driver's reaction can be observed in order to give him acoustic or visual indications if necessary.
  • Figure 5 shows schematically from a bird's eye view how the probability of collision can be determined.
  • the own object 48 is folded here with the second object 49, so that the area 50 is created in the coordinate system of the own object.
  • the own object with its reference point + is placed in the origin and the second object 49 is arranged several times around the own object 48 in such a way that there is just contact between the objects 48 and 49.
  • the reference point x of the second object describes a contour that represents the outline (edge) of the area 50. This is the area that is considered for the collision probability. For this area, it must be checked whether the reference point x of the second object will be located at a future point in time. If this is the case, this corresponds to a collision. If this is not the case, there is no collision.
  • FIG. 5 shows a simplified and therefore less precise variant for determining the area, since the objects here are assumed to be circular, which in turn leads to a circular area as a result of the folding.
  • This simplification is dispensed with in FIG. Two oriented objects are shown, the own object 52 and the second object 53.
  • the folding then leads to the area 55, which is shown on the right side.
  • the own object 52 is in turn encircled by the other object 54 with touch, the orientation now being taken into account here.
  • the reference point x of the second object describes the outline (edge) of the area 55.
  • the procedure is initially the same as that shown in FIGS. 5 and 6.
  • the area 50 or 55 is folded with another area arranged in a circle around the origin.
  • the radius of this circle is to be interpreted as the minimum safety distance between the objects.
  • the order of the two folds is arbitrary, ie instead one of the objects with the circular area and then the intermediate result can be folded with the other object without changing the end result.
  • the probabilities are determined via calculations of probability density functions and their integration, whereby for each combination of the locations of the two objects (where a location is determined by the position of the reference point of the object) it is determined based on the area 50 or 55 whether a collision or There is a danger or not.
  • a quantization is used for the locations, the sampling being dense for short prediction times and having a greater spacing for longer prediction times.
  • the idle course is the course that the vehicle takes when no action is taken by the driver to change the vehicle parameters, that is, the speed and the acceleration vector. This course will be followed if no changes are made to the steering, braking or acceleration by the driver. This typically occurs when the driver has not yet recognized the threatening situation or has misjudged it.
  • the probability of the resting course which is provided by the driver behavior model, is generally significantly greater than the probabilities of other possible courses. It is therefore advisable to model this rest course separately and with a high degree of precision in order to then distribute the remaining probability over all other courses that a driver can take. These other courses are caused by braking, steering or accelerating.
  • the method according to the invention for determining the risk of an accident, the collision probability and the likelihood of declining being determined depend on three input parameters: 1.
  • the initial state of the first and the further objects which are provided by real-time sensor information.
  • a Vehicle dynamics model is used to predict future positions of one's own vehicle and other objects, taking into account the real-time sensor information.
  • a driver behavior model is used to assign probabilities to possible future positions of the own vehicle and the other objects.
  • the quality of the method according to the invention can be increased by improving these input parameters.
  • using the object class as an input parameter increases the accuracy of the collision and declination probability.
  • Physical limits of the individual objects reduce the number of possible future positions of the respective object.

Abstract

The invention relates to a method for determining a risk of an accident between a first object and at least one second object, according to which a probability of collision and a probability of danger posed by the at least one second object are determined in a predetermined area around the first object. The probability of collision and the probability of danger are determined according to movements and object classes of the first object and of the at least one second object. The risk of accident is then determined based on the probability of collision and the probability of danger.

Description

Verfahren zur Bestimmung einer Unfall gefahr eines ersten Objekts mit wenigstens einem zweiten ObjektMethod for determining an accident risk of a first object with at least one second object
Stand der TechnikState of the art
Die Erfindung geht aus von einem Verfahren zur Bestimmung einer Unfallgefahr eines ersten Objekts mit wenigstens einem zweiten Objekt nach der Gattung des unabhängigen Patentanspruchs.The invention is based on a method for determining an accident risk of a first object with at least one second object according to the category of the independent patent claim.
Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Bestimmung einer Unfallsgefahr eines ersten Objekts mit wenigstens einem zweiten Objekt mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs hat den Vorteil, dass nunmehr die Kollisionswahrscheinlichkeit eines eigenen Fahrzeugs mit einem oder mehreren anderen Objekten bestimmbar wird. Diese Kollisionswahrscheinlichkeiten können beispielsweise von einem Steuergerät für Rückhalte- oder andere Sicherheitssysteme ausgewertet und genutzt werden, um bereits vor Eintreten der Kollision Maßnahmen einzuleiten, die die Auswirkungen der Kollision lindern oder diese sogar verhindern.The method according to the invention for determining a risk of an accident of a first object with at least one second object with the features of the independent patent claim has the advantage that the probability of a vehicle colliding with one or more other objects can now be determined. These collision probabilities can, for example, be evaluated and used by a control unit for restraint systems or other safety systems in order to initiate measures before the collision occurs that alleviate the effects of the collision or even prevent it.
Das erfindungsgemäße Verfahren bedingt die Detektion von Objekten, und bestimmt den Zustand des eigenen Objekts und der anderen Objekte in der Umgebung, wobei nun insbesondere die Kollisionswahrscheinlichkeit und eine Gefährdungswahscheinlichkeit zwischen dem eigenen Objekt und den anderen Objekten bestimmt wird. Daraus wird dann eine Unfallgefahr abgeleitet. Unter Gefährdungswahscheinlichkeit wird hier eine Walrrscheinlichkeit des wenigstens knappen Verfehlens verstanden, das bedeutet, dass um das eigene Objekt ein Gebiet gezogen wird und die Wahrscheinlichkeit dafür berechnet wird, dass andere Objekte in diesem Gebiet um das eigene Objekt auftreten können. Die Kollision ist damit selbst auch von der Gefährdungswahscheinlichkeit erfaßt. Die Kollisionswahrscheinlichkeit bedeutet dagegen, dass es zu einer Überdeckung bzw. einem Zusammenstoss zwischen dem eigenen Objekt und wenigstens einem anderen Objekt kommt. Eine optionale Klassifizierung kann zur Verfeinerung der Genauigkeit der Kollisionsvorhersage verwendet werden.The method according to the invention requires the detection of objects and determines the state of one's own object and the other objects in the environment, the collision probability and a risk probability between one's own object and the other objects being determined in particular. An accident risk is then derived from this. The risk probability is understood here to mean a probability of at least a narrow failure, which means that an area is drawn around your own object and the probability is calculated that other objects in this area can occur around your own object. The collision itself is therefore also covered by the risk probability. The collision probability, on the other hand, means that there is an overlap or collision between your own object and at least one other object. An optional classification can be used to refine the accuracy of the collision prediction.
Das erfindungsgemäße Verfahren empfängt von anderen Funktionen, beispielsweise einem Kaiman-Filter, die im Objekt ablaufen, den aktuellen Status des eigenen Objekts und den Status der anderen Objekte in Echtzeit. Von einer optionalen Klassifizierungsfunktion erhält das erfindungsgemäße Verfahren die Objekttypen, beispielsweise Fußgänger, Fahrradfahrer, kleines Kraftfahrzeug, mittleres Kraftfahrzeug, großes Kraftfahrzeug oder Lastwagen, um mit diesen Informationen und einem vorgegebenen dynamischen Fahrzeugmodell - und zwar jedes für eine bestimmte Fahrzeugklasse und gegebenenfalls in Abhängigkeit von einem Fahrerverhaltensmodell - die Kollisionswahrscheinlichkeit und die Gefährdungswahscheinlichkeit zu bestimmen. Dabei wird jedem Objekt ein solches dynamisches Modell zugeordnet, um das zukünftige Verhalten des Objekts unter Berücksichtigung der aktuellen Parameter wie Geschwindigkeit und Beschleunigung optimal abschätzen zu können. Zusätzlich kann hier ein Verhaltensmodell für den Fahrer beziehungsweise den Fußgänger zum Tragen kommen. Dieses Modell gibt dann jeweils an, wie wahrscheinlich Verhaltensweisen unter den gegebenen Randbedingungen sind. Auch das Einbeziehen dieses Modells verbessert die Vorhersage der zukünftigen Position eines Objekts beziehungsweise Verkehrsteilnehmers .The method according to the invention receives the current status of its own object and the status of the other objects in real time from other functions, for example a Cayman filter, which run in the object. The method according to the invention receives the object types, for example pedestrians, cyclists, small motor vehicles, medium-sized motor vehicles, large motor vehicles or trucks, from an optional classification function in order to use this information and a predetermined dynamic vehicle model - specifically for a specific vehicle class and possibly depending on one Driver behavior model - to determine the probability of collision and the probability of danger. Such a dynamic model is assigned to each object in order to be able to optimally estimate the future behavior of the object taking into account the current parameters such as speed and acceleration. In addition, a behavioral model for the driver or pedestrian can come into play here. This model then indicates how likely behaviors are under the given boundary conditions. Including this model also improves the prediction of the future position of an object or road user.
Ein Kaiman-Filter kann für jedes beobachtete Objekt erzeugt werden. Im Kaiman-Filter sind die Bewegungsmöglichkeiten des Objekts modellhaft unterlegt. Der Kaiman-Filter erlaubt es, die neuen Beobachtungen, die im allgemeinen fehlerbehaftet sind, und das Modellwissen in optimaler Weise zu verknüpfen.A caiman filter can be created for each observed object. The movement possibilities of the object are modeled in the Cayman filter. The Cayman filter allows the new observations, which are generally faulty, and the model knowledge to be optimally linked.
Diese Information ermöglicht dann eine Bestimmung der Unfallgefahr, um gegebenenfalls eine Aktuatorik bereits vor einer möglichen Kollision auszulösen. Dies kann dann zu einem optimalen Schutz eines Fahrzeuginsassen und/oder weiterer Fahrzeuginsassen wie Fußgänger führen. Auch Steuerhilfen zur Vermeidung der Kollision können so optimal eingesetzt werden.This information then makes it possible to determine the risk of an accident, in order, if necessary, to trigger an actuator system even before a possible collision. This can then provide optimal protection for a vehicle occupant and / or others Lead vehicle occupants like pedestrians. Control aids to avoid the collision can also be used optimally.
Heutige Sicherheitssysteme für Fahrzeuge detektieren Kollisionen, nachdem der Unfall begonnen hat, so dass im allgemeinen keine Möglichkeit für eine Aktion zur Verfügung steht, die die Kollision vermeiden oder lindern könnte. Dies aber könnte wertvolle Zeit für die Fahrzeuginsassen und/oder weitere Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger bedeuten. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht dies und damit auch den entsprechenden Einsatz von Gegenmaßnahmen. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht den Einsatz von Gegenmaßnahmen, die mehr Zeit benötigen als solche, die im Fall einer bereits eingetretenen Kollision verwendet werden können. Beispielsweise kann eine visuelle oder akustische Warnung, ausgehend von dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Bestimmung einer Unfallgefahr, rechtzeitig genug ausgegeben werden, um dem Fahrer genügend Zeit zu einer Reaktion zum Vermeiden der Kollision bereitzustellen. Zusätzlich ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren, dass ein Fahrerverhaltensmodell derart modifiziert werden kann, um bei einer hohen Unfallgefahr entsprechend zu reagieren. Damit ist es möglich, dass das erfmdungsgemäße Verfahren sich auf Verhaltensmuster von individuellen Fahrern einstellen kann.Today's vehicle safety systems detect collisions after the accident begins, so there is generally no way for an action to be taken to avoid or mitigate the collision. However, this could mean valuable time for vehicle occupants and / or other road users such as pedestrians. The method according to the invention enables this and thus the corresponding use of countermeasures. The method according to the invention enables countermeasures to be used which require more time than those which can be used in the event of a collision which has already occurred. For example, a visual or acoustic warning based on the method according to the invention for determining an accident risk can be issued in good time to provide the driver with enough time to react to avoid the collision. In addition, the method according to the invention enables a driver behavior model to be modified in order to react accordingly in the event of a high risk of an accident. It is thus possible that the method according to the invention can adapt to behavior patterns of individual drivers.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren ist es möglich, verschiedene Bewegungsabläufe mit Wahrscheinlichkeiten zu belegen, um dann in Abhängigkeit von der Gefährdungswahrscheinlichkeit Gegenmaßnahmen einzuleiten. Nur wenn die Zusammenfassung von einigen Zuständen zu einer hohen Gefährdungswahrscheinlichkeit führt, kann das Einleiten einer Gegenmaßnahme angezeigt sein. Das erfmdungsgemäße Verfahren ist insbesondere für den zweidimensionalen Fall, also Bewegungen beispielsweise im Straßenverkehr oder auf See, geeignet. Es ist jedoch auch möglich, das erfmdungsgemäße Verfahren in einem dreidimensionalen Raum einzusetzen. Damit ist das erfindungsgemäße Verfahren auch für den Flugverkehr und die Bewegung von Robotern oder dem Einsatz beim Unterwasserverkehr verwendbar.The method according to the invention makes it possible to assign probabilities to various movement sequences in order to then initiate countermeasures depending on the probability of danger. The initiation of a countermeasure can only be indicated if the combination of some conditions leads to a high risk of danger. The method according to the invention is particularly suitable for the two-dimensional case, ie movements, for example in road traffic or at sea. However, it is also possible to use the method according to the invention in a three-dimensional space. The method according to the invention can thus also be used for air traffic and the movement of robots or for use in underwater traffic.
Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen und Weiterbildungen sind vorteilhafte Verbesserungen des im unabhängigen Patentanspruch angegebenen Verfahrens zur Bestimmung einer Unfallgefahr eines ersten Objekts mit wenigstens einem zweiten Objekt möglich. Besonders vorteilhaft ist, dass die Bewegung und die Objektklasse des wenigstens einen zweiten Objekts durch eine Sensorik bestimmt wird und die Bewegung und die Objektklasse des ersten Objekts aus wenigstens einer Datenquelle abgerufen wird. Dies bedeutet, dass die das erste Objekt, beispielsweise ein Fahrzeug, umgebenden anderen Objekte, also Fußgänger, Radfahrer und andere Fahrzeuge, durch Sensorik wie eine Precrash-Sensorik erfasst werden, um sie zu klassifizieren und Bewegungsparametern zuzuordnen. Die eigenen Werte werden aus internen Datenquellen abgerufen, das ist also der Fahrzeugtyp, die aktuelle Geschwindigkeit, die Richtung und auch ein Fahrerverhaltensmodell. Solche Quellen sind also interne Sensoren und Speicher.The measures and developments listed in the dependent claims enable advantageous improvements to the method for determining an accident risk of a first object with at least one second object specified in the independent patent claim. It is particularly advantageous that the movement and the object class of the at least one second object is determined by a sensor system and the movement and the object class of the first object is retrieved from at least one data source. This means that the other objects surrounding the first object, for example a vehicle, that is pedestrians, cyclists and other vehicles, are detected by sensors such as a pre-crash sensor system in order to classify them and to assign movement parameters. Your own values are retrieved from internal data sources, i.e. the vehicle type, the current speed, the direction and also a driver behavior model. Such sources are internal sensors and memories.
Weiterhin ist es von Vorteil, dass die Bewegung des ersten Objekts durch wenigstens seine aktuelle Position und seine Geschwindigkeit definiert wird. Damit ist ein Geschwindigkeitsvektor gegeben, der die Beziehung zu den anderen Objekten festlegt. Die Bewegung der anderen Objekte wird wenigstens durch deren aktuelle Position definiert. Handelt es sich also um stillstehende Objekte, ist die Bestimmung von deren Geschwindigkeit nicht notwendig, sondern nur von deren Position, um die Kollisionsbzw. Gefährdungswahscheinlichkeit zu bestimmen. Als weitere Parameter zur Definition der Bewegung können für das erste Objekt zusätzlich dessen Längs- und/oder Querbeschleunigung und/oder dessen Drehwinkel bzw. davon abgeleitete Größen und/oder dessen Lenkwinkel verwendet werden. Für die anderen Objekte können zusätzlich deren Längs- und/oder Querbeschleunigung und/oder deren Drehwinkel bzw. davon abgeleitete Größen eingesetzt werden. Bei der Bestimmung der Bewegung können Umwelteinflüsse, also Zustand der Straße bzw. vorgegebene Höchstgeschwindigkeiten, und/oder ein jeweiliges Fahrerverhalten durch das entsprechende Modell berücksichtigt werden.It is also advantageous that the movement of the first object is defined by at least its current position and its speed. This gives a speed vector that defines the relationship to the other objects. The movement of the other objects is at least defined by their current position. If it is a matter of stationary objects, the determination of their speed is not necessary, but only of their position in order to determine the collision or To determine the likelihood of danger. The longitudinal and / or transverse acceleration and / or its angle of rotation or the quantities derived from it and / or its steering angle can also be used for the first object as further parameters for defining the movement. For the other objects, their longitudinal and / or transverse acceleration and / or their angle of rotation or quantities derived therefrom can also be used. When determining the movement, environmental influences, that is to say the state of the road or predetermined maximum speeds, and / or a respective driver behavior can be taken into account by the corresponding model.
Schließlich ist es auch von Vorteil, dass in Abhängigkeit von der Unfallgefahr eine Anzeige, also eine Warnung an den Fahrer, und/oder eine Nachricht und/oder wenigstens ein Signal an eine Aktuatorik erzeugt werden. In dem erfindungsgemäßen Verfahren kann vorzugsweise ein Steuergerät in einem Fahrzeug bzw. ein Rückhaltesystem eingesetzt werden. Als Objekte kommen Kraftfahrzeuge, Schiffe, Flugkörper und Roboter in Frage.Finally, it is also advantageous that, depending on the risk of an accident, a display, that is to say a warning to the driver, and / or a message and / or at least one signal to an actuator system are generated. A control device in a vehicle or a restraint system can preferably be used in the method according to the invention. Motor vehicles, ships, missiles and robots are possible objects.
Zeichnung Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen Figur 1 ein Blockschaltbild einer erfindungsgemäßen Vorrichtung, Figur 2 ein Flussdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens, Figur 3 ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Verfahrens, Figur 4 ein Diagramm die von verschiedenen Gegenmaßnahmen benötigten Zeiten für deren Aktivierung, Figur 5 ein erstes Modell zur Bestimmung derdrawing Exemplary embodiments of the invention are shown in the drawing and are explained in more detail in the following description. 1 shows a block diagram of a device according to the invention, FIG. 2 shows a flow diagram of the method according to the invention, FIG. 3 shows a block diagram of the method according to the invention, FIG. 4 shows a diagram of the times required for various countermeasures for their activation, FIG. 5 shows a first model for determining the
Gefährdungswahscheinlichkeit und Figur 6 ein zweites Modell zur Bestimmung der Gefährdungswahscheinlichkeit.Risk probability and Figure 6 shows a second model for determining the risk probability.
Beschreibungdescription
Bei Kraftfahrzeugen sind bereits Aufprallsensoren weit verbreitet. Zusätzlich werden auch zunehmend Precrash-Sensoren wie Radar oder Ultraschall oder Video eingesetzt, um die Fahrzeugumgebung zu überwachen. In Abhängigkeit von einer solchen Rundumsicht können beispielsweise reversible Rückhaltemittel wie Gurtstraffer bei einer nahenden Gefahr eingesetzt werden. Es ist jedoch eine genauere Analyse der Bewegung der das Fahrzeug umgebenden Objekte notwendig, um geeignete Gegenmaßnahmen möglichst frühzeitig und situationsgerecht einzusetzen.Impact sensors are already widely used in motor vehicles. Precrash sensors such as radar or ultrasound or video are also increasingly being used to monitor the vehicle environment. Depending on such an all-round view, for example, reversible restraint devices such as belt tensioners can be used in the event of an approaching danger. However, a more precise analysis of the movement of the objects surrounding the vehicle is necessary in order to use suitable countermeasures as early as possible and according to the situation.
Erfindungsgemäß wird nun ein Verfahren zur Bestimmung einer Unfallgefahr vorgeschlagen, das Umgebungsdaten genauer analysiert, um damit Gegenmaßnahmen situationsgerecht einsetzen zu können. Insbesondere wird hier eine Gefährdungswahscheinlichkeit neben einer Kollisionswahrscheinlichkeit berechnet, die das nächste Umfeld um ein Objekt mit berücksichtigt. Das erfindungsgemäße Verfahren ist jedoch nicht nur auf den Einsatz im Straßenverkehr beschränkt, es kann auch im Luftverkehr, im Schiffsverkehr und beim Einsatz von Robotern und anderen Anwendungen verwendet werden.According to the invention, a method for determining an accident risk is now proposed, which analyzes environmental data in more detail in order to be able to use countermeasures as appropriate for the situation. In particular, a risk probability is calculated here in addition to a collision probability, which also takes the surrounding area around an object into account. However, the method according to the invention is not only limited to use in road traffic, it can also be used in air traffic, ship traffic and when using robots and other applications.
Figur 1 zeigt als Blockschaltbild eine erfindungsgemäße Vorrichtung. Eine Umgebungssensorik 1 ist mit einem Prozessor 2 verbunden. Die Sensorik 1 überträgt Messdaten an den Prozessor 2, der diese verarbeitet. Der Prozessor 2 ist zu dieser Verarbeitung über einen Datenein-/-ausgang mit einem Speicher 3 verbunden. Über einen ersten Datenausgang ist der Prozessor 2 mit einer Anzeige 4 verbunden. Diese Anzeige 4 dient zur Warnung an einen Fahrer und ist hier vorzugsweise als eine optische Anzeige ausgebildet. Alternativ ist es möglich, dass die Anzeige 4 zusätzlich oder anstatt einen Lautsprecher aufweist, um den Fahrer auch oder alternativ akustisch zu warnen. Auch eine haptische Warnung durch sich bewegende Elemente ist hier denkbar, um den Fahrer durch Berührung zu warnen.FIG. 1 shows a device according to the invention as a block diagram. An environmental sensor system 1 is connected to a processor 2. The sensor system 1 transmits measurement data to the processor 2, which processes it. For this processing, the processor 2 is connected to a memory 3 via a data input / output. The processor 2 is connected to a display 4 via a first data output. This display 4 serves to warn a driver and is preferably designed here as an optical display. Alternatively, it is possible that the display 4 additionally or instead of one Has loudspeakers to warn the driver acoustically or alternatively. A haptic warning by moving elements is also conceivable to warn the driver by touch.
Über einen zweiten Datenausgang ist der Prozessor 2 mit einem Rückhaltesystem 5 verbunden, das zum Schutz der Insassen bei einem Aufprall verwendet wird. Das Rückhaltesystem 5 umfasst dabei Rückhaltemittel wie einen Gurtstraffer und Airbags, die für verschiedene Körperteile eingesetzt werden. Die Gurtstraffer können pyrotechnisch und/oder reversibel ausgeführt sein, wobei ein reversibler Gurtstraffer meist von einem Elektromotor betrieben wird. Neben normalen Frontairbags können hier Seitenairbags, Kniebags und andere Airbags für spezielle Unfallarten eingesetzt werden.The processor 2 is connected via a second data output to a restraint system 5 which is used to protect the occupants in the event of an impact. The restraint system 5 comprises restraint devices such as a belt tensioner and airbags, which are used for different parts of the body. The belt tensioners can be pyrotechnic and / or reversible, a reversible belt tensioner mostly being operated by an electric motor. In addition to normal front airbags, side airbags, knee bags and other airbags can be used for special types of accidents.
Der Prozessor 2 verwendet beim Einsatz dieser Rückhaltemittel 5 Daten über eine Innenraumsensierung. Damit wird erreicht, dass bei einem möglicherweise gefährlichen Einsatz der Rückhaltemittel dieser unterdrückt wird, um Verletzungen durch solche Rückhaltemittel zu vermeiden. Dies gilt beispielsweise, wenn die betreffende Person sich zu nah an einem Rücl haltemittel befindet, beispielsweise in der sogenannten Out-of- Position oder wenn es sich um eine Person handelt, die derart leicht ist, dass eine Krafteinwirkung durch einen Airbag zu Verletzungen führen könnte. Als Innenraumsensorik können druckbasierte Systeme wie eine Sitzmatte oder Kraftsensoren oder auch wellenbasierte Innenraumsensoriken wie Ultraschall, Video oder Infrarot oder Hochfrequenz verwendet werden. Über einen dritten Datenausgang ist der Prozessor 2 mit einer aktiven Lenkhilfe 6 verbunden, um bei einer Kollisionsvermeidung den Fahrer zu unterstützen. Es ist möglich, dass der Prozessor nur mit den Rückhaltemitteln 5 und/oder der Anzeige 4 und/oder der Lenkhilfe 6 verbunden ist.When using these restraint devices 5, the processor 2 uses data about an interior sensor. This ensures that if the restraint is used in a potentially dangerous manner, this is suppressed in order to avoid injuries from such restraint. This applies, for example, if the person in question is too close to a restraining device, for example in the so-called out-of-position, or if it is a person who is so light that an airbag could cause injuries , As an indoor sensor system, pressure-based systems such as a seat mat or force sensors or wave-based indoor sensor systems such as ultrasound, video or infrared or high frequency can be used. The processor 2 is connected to an active steering aid 6 via a third data output in order to assist the driver in avoiding a collision. It is possible that the processor is only connected to the restraint means 5 and / or the display 4 and / or the steering aid 6.
Zu den Rücklialtemitteln 5 werden auch Rückhaltemittel zum Schutz von Fußgängern bzw. Radfahrern gezählt. Dazu zählt das Heben der Motorhaube zum Schutz dieser Personen vor dem Aufprall auf den Motorblock bzw. die Frontscheibe. Auch die Absorptionscharakteristik der Stoßstange kann entsprechend angepasst werden und das Fahrzeug bzw. die Fahrzeugfront kann gehoben oder gesenkt werden, um eine Verbesserung der Crash-Kompatibilität zu erreichen. Auch Außenairbags sind hier zum Schutz von Fußgängern und anderen Verkehrsteilnehmern wie bei einer Fahrzeug- Fahrzeug-Kollision einsetzbar. Der Prozessor 2 wertet nun die Sensorsignale der Sensorik 1 aus, um sie mit einem Modell, das dynamische Fahrzeugmodell und gegebenenfalls das Fahrermodell, das aus dem Speicher 3 geladen wird, zu verknüpfen. Zur Berechnung der Kollisionsgeschwindigkeit und der Auftrittsgeschwindigkeit sind auch Daten aus Datenquellen im Fahrzeug notwendig, die im Speicher 3 zwischengelagert werden. Dazu zählen der Typ des eigenen Fahrzeugs, die Geschwindigkeit, die Richtung der Geschwindigkeit, Beschleunigung im Fahrzeug und auch Drehbeschleunigung, die sich in Drehwinkeln ausdrückt.The restraining means 5 also include restraining means for protecting pedestrians or cyclists. This includes lifting the bonnet to protect these people from impact with the engine block or windscreen. The absorption characteristics of the bumper can also be adapted accordingly and the vehicle or the vehicle front can be raised or lowered in order to improve crash compatibility. Outside airbags can also be used to protect pedestrians and other road users, such as in a vehicle-vehicle collision. The processor 2 now evaluates the sensor signals of the sensor system 1 in order to link them to a model, the dynamic vehicle model and, if appropriate, the driver model that is loaded from the memory 3. To calculate the collision speed and the speed of occurrence, data from data sources in the vehicle are also necessary, which are temporarily stored in the memory 3. This includes the type of own vehicle, the speed, the direction of the speed, acceleration in the vehicle and also rotational acceleration, which is expressed in angles of rotation.
Mit der Kollisions- bzw. Gefährdungswahscheinlichkeit ist es dem Prozessor 2 möglich, die Unfallgefahr für das aktuelle Szenario in Abhängigkeit von den geladenen Daten zu berechnen. In Abhängigkeit von dieser Unfallgefahr werden entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet. Damit kann dann ein Rückhaltesystem bzw. ein System zum Eingriff ins Fahrverhalten situationsgerecht operieren.With the collision or hazard probability, the processor 2 is able to calculate the accident risk for the current scenario as a function of the loaded data. Appropriate countermeasures are initiated depending on this risk of accident. A restraint system or a system for intervening in driving behavior can then operate in a manner appropriate to the situation.
Figur 2 zeigt als ein erstes Flussdiagramm das erfindungsgemäße Verfahren zur Bestimmung einer Unfallgefahr. In Verfahrensschritt 7 wird mittels der Sensorik 1 eine Charakterisierung der Bewegung von Kollisionsobjekten in der Umgebung des Fahrzeugs durchgeführt. Diese Charakterisierung erfolgt anhand folgender Parameter: die aktuelle Position, die Relativgeschwindigkeit zum Beobachtungsobjekt sowie die Längs- und Querbeschleunigung und deren Drehbeschleunigung der jeweiligen Objekte. Darüber hinaus wird eine optionale Klassifizierung durch den Prozessor 2 der einzelnen Kollisionsobjekte durchgeführt. Zu dieser Klassifizierung zählt der Fahrzeugtyp. Dieser Fahrzeugtyp wird mittels der Sensorik 1 ermittelt. Dabei können vorzugsweise Mustererkennungsmittel eingesetzt werden, um die Sensorsignale, beispielsweise Video-, Radar- oder Ultraschallsignale, auszuwerten und Fahrzeugtypen zuzuordnen. Auch die Bewegungsparameter des zu beobachtenden Fahrzeugs werden durch die Sensorik 1 ermittelt. Wie oben dargestellt zählen dazu die Fahrzeugposition, die Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigungen in Längs- und Querrichtung sowie Drehbeschleunigungen, die alle durch solche Rundumsichtsignale ableitbar sind. Alternativ ist es möglich, dass eine Kommunikation zwischen den Fahrzeugen besteht, die einen Austausch solcher Fahrzeugdaten ermöglichen.FIG. 2 shows the method according to the invention for determining an accident risk as a first flow diagram. In method step 7 the sensors 1 characterize the movement of collision objects in the vicinity of the vehicle. This characterization is based on the following parameters: the current position, the relative speed to the observation object as well as the longitudinal and lateral acceleration and their rotational acceleration of the respective objects. In addition, an optional classification by the processor 2 of the individual collision objects is carried out. The vehicle type is included in this classification. This vehicle type is determined by means of the sensor system 1. In this case, pattern recognition means can preferably be used to evaluate the sensor signals, for example video, radar or ultrasound signals, and to assign them to vehicle types. The movement parameters of the vehicle to be observed are also determined by the sensor system 1. As shown above, this includes the vehicle position, the vehicle speed, accelerations in the longitudinal and transverse directions and rotational accelerations, all of which can be derived from such all-round visual signals. Alternatively, it is possible for there to be communication between the vehicles, which enables such vehicle data to be exchanged.
In Verfahrensschritt 8 werden im Fahrzeug, in dem das erfindungsgemäße Verfahren abläuft, die Bewegung und Objektklasse durch den Abruf aus einem Speicher, beispielsweise Speicher 3, vorgenommen. Durch den Tachometer ist die Geschwindigkeit bekannt, durch interne Beschleunigungssensoren können Längs- und Quer- bzw. Winkelbeschleunigungen bestimmt werden, der Lenkwinkel kann mittels eines entsprechenden Sensors ermittelt werden. Die Objektklasse, also der Fahrzeugtyp, kann in einem Speicher abgelegt sein. Alternativ zum Tachometer kann die Geschwindigkeit durch ein satellitengestütztes Ortungssignal wie GPS bestimmt werden, auch Radarsensoren können hier in Kombination mit Trägheitssensoren verwendet werden.In method step 8, in the vehicle in which the method according to the invention is carried out, the movement and object class are retrieved from a memory, memory 3, for example. The speed is known from the tachometer, longitudinal and lateral or angular accelerations can be determined by internal acceleration sensors, and the steering angle can be determined by means of a corresponding sensor. The object class, i.e. the vehicle type, can be stored in a memory. As an alternative to the speedometer, the speed can be determined by a satellite-based location signal such as GPS, radar sensors can also be used here in combination with inertial sensors.
Aus diesen Daten ist es dann möglich, in den Verfahrensschritten 9 und 10 die Kollisionswahrscheinlichkeit bzw. die Gefährdungswahscheinlichkeit zu bestimmen. Dabei wird ein Dynamikmodell der Fahrzeuge verwendet. Dieses Dynamikmodell ist von der Objektklasse abhängig und kann für jedes Fahrzeug damit von dem Speicher 3 geladen werden. Zusätzlich kann ein Fahrerverhaltensmodell berücksichtigt werden. Dieses Fahrerverhaltensmodell enthält wenigstens ein Modell, das eine Wahrscheinlichkeit zu einer Aktion des Fahrers zuordnet. Im Zusammenhang mit dem Dynamikmodell des Fahrzeugs ermöglicht dies dem erfindungsgemäßen Verfahren, allen möglichen zukünftigen Zuständen des einen Fahrzeugs und der anderen Objekte Wahrscheinlichkeiten zuzuordnen. Ein Zustand umfaßt mindestens die Position und weiterhin optional die Geschwindigkeit und Orientierung sowie Beschleunigungen, Drehraten und Drehbeschleunigungen.From this data, it is then possible to determine the probability of collision or the probability of danger in method steps 9 and 10. A dynamic model of the vehicles is used. This dynamic model is dependent on the object class and can therefore be loaded from the memory 3 for each vehicle. A driver behavior model can also be taken into account. This driver behavior model contains at least one model that assigns a probability to an action by the driver. In connection with the dynamic model of the vehicle, this enables the method according to the invention to assign probabilities to all possible future states of the one vehicle and the other objects. A state comprises at least the position and furthermore optionally the speed and orientation as well as accelerations, rotation rates and rotational accelerations.
Im einfachsten Fall wird lediglich ein Fahrerverhaltensmodell verwendet, das dann gleich für das eigene Fahrzeug und die anderen Objekte ist. Dieses Modell kann für das eigene Fahrzeug durch ein adaptives Modell mittels eines Beobachtungssensors des Fahrers oder durch die Beobachtung seiner Reaktion in kritischen Situationen verbessert werden.In the simplest case, only a driver behavior model is used, which is then the same for your own vehicle and the other objects. This model can be improved for the own vehicle by an adaptive model using a driver's observation sensor or by observing his reaction in critical situations.
In Verfahrensschritt 11 wird dann mittels der bestimmten Kollisionswahrscheinlichkeit und der Gefährdungswahscheinlichkeit die Unfallgefahr abgeschätzt. In Abhängigkeit von der Unfallgefahr wird dann in Verfahrensschritt 12 eine Einleitung von Gegenmaßnahmen vorgenommen. Zu diesen Gegenmaßnahmen zählen das Aktivieren von Rückhaltesystemen, die Ausgabe von Warnungen an den Fahrer und die Fahrerunterstützung bei der Vermeidung von Kollisionen.In method step 11, the risk of an accident is then estimated using the determined collision probability and the probability of danger. Depending on the risk of an accident, countermeasures are then initiated in method step 12. These countermeasures include activating restraint systems, issuing warnings to the driver and assisting the driver in avoiding collisions.
Figur 3 zeigt in einem Blockdiagramm den Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Sensorik 1 weist hier Aufprallsensoren 22, Sensoren zur Erfassung der Fahrzeugdynamik 23, Umgebungssensoren 24, Umweltsensoren 25 und Fahrerbeobachtungssensoren 26 auf. Es ist möglich, auf die Umweltsensoren 25 und die Fahrerbeobachtungssensoren 26 zu verzichten. Die Aufprallsensoren 22 liefern ein Signal, das in Block 27 zur Bestimmung der Unfallgefahr und der Ansteuerung der Aktuatorik verwendet wird. Die Fahrzeugdynamiksensoren 23 werden zur Verfolgung der Bewegung des eigenen Fahrzeugs in Block 31 verwendet. Diese Daten gehen dann in den Block 34 ein, in dem die Wahrscheinlichkeit für die Kollision und die Gefährdungswahscheinlichkeit bestimmt werden.FIG. 3 shows the sequence of the method according to the invention in a block diagram. The sensor system 1 here has impact sensors 22, sensors for detecting the Vehicle dynamics 23, environmental sensors 24, environmental sensors 25 and driver observation sensors 26. It is possible to dispense with the environmental sensors 25 and the driver observation sensors 26. The impact sensors 22 deliver a signal that is used in block 27 to determine the risk of an accident and to control the actuator system. The vehicle dynamics sensors 23 are used to track the movement of the own vehicle in block 31. These data then enter block 34, in which the probability of the collision and the probability of danger are determined.
Die Umgebungssensoren 24 liefern ihre Daten an eine Objektdetektion 28. Die Objektdetektion 28 führt die Objektdetektionsdaten in ein Klassifikationsmodul 29 ein, um die umgebenden Objekte zu klassifizieren. Diese Objekte werden dann im nachfolgenden Block 30 durch Daten von der Objektklassifikation und der Objektdetektion verfolgt. Auch diese Verfolgungsdaten des Blocks 30 werden dann im Block 34 zur Bestimmung der Kollisionswahrscheinlichkeit und der Gefährdungswahscheinlichkeit verwendet. Dabei werden jedoch auch das Fahrzeugdynamikmodell 32 und gegebenenfalls das Fahrerverhaltensmodell 33 berücksichtigt. In das Fahrzeugdynamilαnodell 32 gehen Daten der Umweltsensoren 25 ein. Diese Sensoren 25 liefern Daten über die Straße, die Reibung und gegebenenfalls die Temperatur sowie andere Parameter. Damit wird dann das Fahrzeugdynamikmodell 32 adaptiert. In das Falirerverhaltensmodell 33 gehen Daten des Fahrerbeobachtungssensors 26 ein. Dieser Sensor 26 liefert Daten über die Aufmerksamkeit des Fahrers. Dafür können beispielsweise Sensoren, die den Lidschlag beobachten, eingesetzt werden. Es sind jedoch auch andere Vigilanzsensoren einsetzbar.The environment sensors 24 deliver their data to an object detection 28. The object detection 28 introduces the object detection data into a classification module 29 in order to classify the surrounding objects. These objects are then tracked in the subsequent block 30 by data from the object classification and the object detection. These tracking data of block 30 are also used in block 34 to determine the probability of collision and the probability of danger. However, the vehicle dynamics model 32 and possibly the driver behavior model 33 are also taken into account. Data from the environmental sensors 25 go into the vehicle dynamic model 32. These sensors 25 provide data about the road, the friction and possibly the temperature as well as other parameters. The vehicle dynamics model 32 is then adapted in this way. Data from the driver observation sensor 26 go into the error behavior model 33. This sensor 26 provides data on the driver's attention. For example, sensors that observe the blinking of the eye can be used for this. However, other vigilance sensors can also be used.
Die in Block 34 bestimmten Wahrscheinlichkeiten für die Kollision und den Auftritt werden dem Modul 27 zugeführt, um die Unfallgefahr zu bestimmen. Vom Block 27 werden jedoch auch Daten zum Falirerverhaltensmodell 33 weitergefühlt, um das Fahrerverhaltensmodell in Abhängigkeit von seinen Handlungen zu adaptieren. Das Modul 27 führt dann in Abhängigkeit von der Unfallgefahr eine Ansteuerung der Aktuatorik 35 durch. Dazu zählen ein Rückhaltesystem 36, eine Kollisionsvermeidung 37, beispielsweise durch einen automatischen Lenkeingriff oder eine automatische Bremsung, eine Milderung des Crashes 38 wie beispielsweise eine Adaption der Stoßstange, Heben/Senken der Fahrzeugfront, Fahrzeug-Fahrzeug-Airbags oder einknickbare Vorderräder, um ein Abgleiten der kollidierenden Fahrzeug zu begünstigen, eine Fußgängerschutzvorrichtung 39, beispielsweise ein Anheben der Motorhaube oder Fußgängerairbags und eine Fahrerwarnung 40, die durch die Anzeige 4 oder einen Lautsprecher realisiert sein kann. Auch eine haptische Ausgabe ist hier möglich.The probabilities for the collision and the occurrence determined in block 34 are fed to the module 27 in order to determine the risk of an accident. However, block 27 also sends data to the error behavior model 33 in order to adapt the driver behavior model as a function of its actions. The module 27 then controls the actuator system 35 as a function of the risk of an accident. These include a restraint system 36, a collision avoidance 37, for example by means of an automatic steering intervention or an automatic braking, a mitigation of the crash 38, such as an adaptation of the bumper, raising / lowering the front of the vehicle, vehicle-vehicle airbags or buckled front wheels in order to slide off to favor the colliding vehicle a pedestrian protection device 39, for example lifting the bonnet or pedestrian airbags and a driver warning 40, which can be implemented by the display 4 or a loudspeaker. Haptic output is also possible here.
Figur 4 zeigt in einem Diagramm die von verschiedenen Gegenmaßnahmen benötigten Zeiten für deren Aktivierung sowie beispielhaft die Abhängigkeit der berechneten Wahrscheinlichkeiten von der Zeit bis zur Kollision.FIG. 4 shows in a diagram the times required by various countermeasures for their activation and, for example, the dependence of the calculated probabilities on the time until the collision.
Auf der Ordinate 41 wird die Kollisions Wahrscheinlichkeit und dieThe ordinate 41 shows the collision probability and the
Gefährdungswahrscheinlichkeit abgetragen, die jeweils maximal den Wert 1 annehmen können. Der Wert 1 bedeutet sicheres Eintreten der Kollision bzw. Gefährdung innerhalb der Vorhersagezeit.Probability of danger deducted, which can each take a maximum of 1. The value 1 means that the collision or hazard occurs safely within the prediction time.
Auf der Abszisse 42 wird die Zeit dargestellt, die vor der Kollision notwendig ist, um eine Gegenmaßnahme einzuleiten. In 43 ist dieser Zeitbedarf qualitativ beschrieben. Einige Maßnahmen können noch nach der Kollision eingeleitet werden, andere Maßnahmen benötigen Millisekunden bis Sekunden vor der Kollision. Unter der Zeitachse sind verschiedene Gegenmaßnahmen gemäß dem jeweiligen Zeitbedarf auf der Zeitachse angeordnet. Die Doppelpfeile zeigen qualitativ Zeitspannen für den Beginn der Aktivierung an. Wenn diese Zeitspanne verstrichen ist, sollte die Gegenmaßnahme nicht mehr aktiviert werden.The abscissa 42 shows the time that is necessary before the collision to initiate a countermeasure. This time requirement is described qualitatively in FIG. 43. Some measures can still be initiated after the collision, other measures take milliseconds to seconds before the collision. Various countermeasures are arranged under the time axis in accordance with the respective time requirement on the time axis. The double arrows qualitatively indicate time periods for the start of the activation. When this period of time has passed, the countermeasure should no longer be activated.
Die Kurve 44 zeigt als typisches Beispiel die mit abnehmender Zeit bis zur Kollision ansteigende Kollisionswahrscheinlichkeit und die in gleicher Art ansteigende Kurve 45 für die Gefährdungswahrscheinlichkeit. Diese Verläufe sind typisch, wenn später tatsächlich eine Kollision eintritt.As a typical example, curve 44 shows the probability of a collision increasing with decreasing time until the collision and the curve 45 increasing in the same way for the probability of danger. These courses are typical when a collision actually occurs later.
Die Gefährdungswahrscheinlichkeit ist grundsätzlich größer oder gleich der Kollisionswahrscheinliclikeit, da die Gefährdung, die eine zu nahe Vorbeifahrt bedeutet, den Fall der Kollision einschließt.The risk of danger is generally greater than or equal to the probability of a collision, since the risk, which means driving past too close, includes the event of a collision.
Den Kurven 44 und 45 ist jeweils schraffiert hinterlegt die unvermeidbare Unsicherheit über das Ergebnis für die Kollisions- bzw. Gefährdungswahrscheinlichkeit. Diese Unsicherheit wird z.B. durch Messfehler hervorgerufen. Sie nimmt nimmt tendenziell mit fortschreitender Zeit ab, da die Anzahl der Beobachtungen wächst und die Messfehler bei kleinerem Objektabstand ebenfalls klein werden.Curves 44 and 45 are shaded in each case the unavoidable uncertainty about the result for the collision or hazard probability. This uncertainty is caused, for example, by measurement errors. It tends to decrease over time as the number of observations grows and the measurement errors also become small with a smaller object distance.
Je früher die Gegenmaßnahme eingeleitet werden muss, umso größer ist zu diesem Zeitpunkt die verbleibende Wahrscheinlichkeit, dass die Kollision nicht eintritt, die Gegenmaßnahme also unnötigerweise eingeleitet wird. Dies kann z.B. daran liegen, dass es noch eine Ausweichmöglichkeit gibt, die ein geübter Fahrer wahrnehmen könnte.The earlier the countermeasure has to be initiated, the greater the remaining probability at this point in time that the collision will not occur, i.e. the countermeasure will be initiated unnecessarily. This can e.g. is because there is still an alternative that an experienced driver could take.
Folglich sollten Gegenmaßnahmen, die eine lange Aktivierungszeit benötigen, im Falle einer Fehlauslösung möglichst keinen oder nur geringen Schaden anrichten.As a result, countermeasures that take a long time to activate should cause little or no damage if triggered incorrectly.
Die berechneten Werte für die Kollisionswahrscheinlichl eit und dieThe calculated values for the collision probability and the
Gefährdungswahrscheinlichkeit können mit Schwellen verglichen werden. Überschreitet die betrachtete Wahrscheinlichkeit während des durch Doppelpfeil gekennzeichneten Zeitraums die Schwelle, so kann die entsprechende Gegenmaßnahme aktiviert werden. Die Aktivierung findet auch statt, wenn die Schwelle bereits beim Eintreten in diesen Zeitraum überschritten ist. Der Zeitpunkt für die Freigabe der Aktivierung ist durch den ersten Schnittpunkt 47 der Kurve 44 bzw. 45 mit der Kurve 46 gegeben. Die Schwelle 46 muss nicht zwangsläufig konstant sein, zeitlich veränderliche Schwellen sind ebenfalls anwendbar.The probability of endangerment can be compared with thresholds. If the considered probability exceeds the threshold during the period indicated by the double arrow, the corresponding countermeasure can be activated. Activation also takes place if the threshold has already been exceeded during this period. The time for the activation to be released is given by the first intersection 47 of curve 44 or 45 with curve 46. The threshold 46 does not necessarily have to be constant; time-varying thresholds can also be used.
Beispiel: Für die Gegenmaßnahme ""Warnung des Fahrers'" ist die Kurve 46 exemplarisch eingezeichnet, die die Schwelle für die Aktivierung einer Warnung darstellt. (Auf das Einzeichnen weiterer Schwellen wurde aus Gründen der Übersichtlichkeit verzichtet.) Überschreitet die Gefährdungswahrscheinlichkeit während der durch den Doppelpfeil gekennzeichneten Zeitspanne diese Schwelle, so wird eine Warnung ausgegeben. Ist diese Zeitspanne verstrichen, so braucht keine Warnung mehr ausgegeben zu werden, da dem Fahrer nicht mehr ausreichend viel Zeit für eine Reaktion bliebe.Example: For the countermeasure "" Warning of the driver '", curve 46 is shown as an example, which represents the threshold for activating a warning (no further thresholds have been drawn in for reasons of clarity.) Exceeds the probability of danger during the If the time period marked by the double arrow indicates this threshold, a warning is issued, and if this time period has elapsed, there is no longer any need to issue a warning because the driver no longer has enough time to react.
Für Gegenmaßnahmen wie z.B. die Warnung des Fahrers, die ihrerseits im Normalfall keinen Schaden verursachen, kann die Gefährdungswahrscheinlichkeit für den Vergleich mit der Schwelle herangezogen werden, um bereits vor einer drohenden zu nahen Vorbeifahrt zu warnen. Für andere Gegenmaßnahmen ist dieFor countermeasures such as the driver's warning, which in turn normally does not cause any damage, can be used to compare the probability of danger with the threshold in order to warn of an impending near passage. For other countermeasures
Kollisionswahrscheinlichkeit zu bevorzugen. Es existiert kein prinzipieller Unterschied zwischen beiden Wahrscheinlichkeiten; die Kollisionswahrscheinlichkeit stellt lediglich einen Sonderfall der Gefährdungswahrscheinlichkeit dar. Nahe beim Ursprung des Diagramms ist die Zeit, die notwendig ist, um eine Gegenmaßnahme einzuleiten, sehr gering. Hier kann letztlich als Maßnahme lediglich der Airbagauslösealgorithmus modifiziert werden. Ist die Zeit für die Einleitung der Gegenmaßnahmen etwas größer, dann kann auch der pyrotechnische Gurtstraffer noch verwendet werden. Ist noch mehr Zeit zur Verfügung, kann auch der reversible Gurtstraffer eingesetzt werden. Bei noch mehr Zeit können Maßnahmen zur Erhöhung der Fahrzeugkompatibilität für einen Crash eingeleitet werden. Als nächste Stufe ist es möglich, ein automatisches Bremsen zu aktivieren. Ist noch mehr Zeit zur Verfügung, kann auch eine automatische Lenkung in Betracht gezogen werden. Als niedrigste Maßnahme kann die Reaktion des Fahrers beobachtet werden, um ihm gegebenenfalls akustisch oder optisch Hinweise zu geben.Prefer collision probability. There is no fundamental difference between the two probabilities; the collision probability is only a special case of the risk probability. Near the origin of the chart, the time it takes to take a countermeasure is very short. Ultimately, only the airbag deployment algorithm can be modified as a measure. If the time to initiate countermeasures is somewhat longer, the pyrotechnic belt tensioner can still be used. If more time is available, the reversible belt tensioner can also be used. If there is even more time, measures can be taken to increase vehicle compatibility for a crash. The next stage is to activate automatic braking. If more time is available, automatic steering can also be considered. As the lowest measure, the driver's reaction can be observed in order to give him acoustic or visual indications if necessary.
Figur 5 zeigt schematisch aus der Vogelperspektive, wie die Kollisionswahrscheinlichkeit bestimmt werden kann. Das eigene Objekt 48 wird hier mit dem zweiten Objekt 49 gefaltet, so dass im Koordinatensystem des eigenen Objekts das Gebiet 50 entsteht. Dabei wird das eigene Objekt mit seinem Referenzpunkt + im Ursprung platziert und das zweite Objekt 49 derart um das eigene Objekt 48 mehrfach angeordnet, dass es gerade zu einer Berührung zwischen den Objekten 48 und 49 kommt. Bei der mehrfachen Anordnung 51 beschreibt der Referenzpunkt x des zweiten Objekts eine Kontur, die den Umriss (Rand) des Gebiets 50 darstellt. Dies ist das Gebiet, das für die Kollisionswahrscheinlichkeit berücksichtigt wird. Für dieses Gebiet muss überprüft werden, ob sich zu einem zukünftigen Zeitpunkt der Referenzpunkt x des zweiten Objekts darin befinden wird. Ist dies der Fall, so entspricht dies einer Kollision. Ist dies nicht der Fall, so liegt keine Kollision vor.Figure 5 shows schematically from a bird's eye view how the probability of collision can be determined. The own object 48 is folded here with the second object 49, so that the area 50 is created in the coordinate system of the own object. The own object with its reference point + is placed in the origin and the second object 49 is arranged several times around the own object 48 in such a way that there is just contact between the objects 48 and 49. In the multiple arrangement 51, the reference point x of the second object describes a contour that represents the outline (edge) of the area 50. This is the area that is considered for the collision probability. For this area, it must be checked whether the reference point x of the second object will be located at a future point in time. If this is the case, this corresponds to a collision. If this is not the case, there is no collision.
Figur 5 stellt eine vereinfachte und daher ungenauere Variante für die Bestimmung des Gebiets dar, da die Objekte hier als kreisförmig angenommen werden, was wiederum zu einem kreisförmigen Gebiet als Ergebnis der Faltung führt. In Figur 6 wird auf diese Vereinfachung verzichtet. Es sind zwei orientierte Objekte dargestellt, das eigene Objekt 52 und das zweite Objekt 53. Die Faltung führt dann zu dem Gebiet 55, das auf der rechten Seite dargestellt ist. Das eigene Objekt 52 wird durch das andere Objekt 54 wiederum unter Berührung umkreist, wobei hier nun die Orientierung zu berücksichtigen ist. Wieder beschreibt dabei der Referenzpunkt x des zweiten Objekts den Umriss (Rand) des Gebiets 55. Für die Bestimmung des Gebiets, das für die Gefährdungs Wahrscheinlichkeit berücksichtigt wird, wird zunächst genauso vorgegangen wie in den Figuren 5 und 6 dargestellt. Zusätzlich wird das Gebiet 50 bzw. 55 noch mit einem weiteren kreisförmig um den Ursprung angeordneten Gebiet gefaltet. Dabei ist der Radius dieses Kreises als minimaler Sicherheitabstand zwischen den Objekten zu interpretieren. Die Reihenfolge der beiden Faltungen ist beliebig, d.h. es kann stattdessen eines der Objekte mit dem kreisförmigen Gebiet und anschließend das Zwischenergebnis mit dem anderen Objekt gefaltet werden, ohne dass sich das Endergebnis verändert.FIG. 5 shows a simplified and therefore less precise variant for determining the area, since the objects here are assumed to be circular, which in turn leads to a circular area as a result of the folding. This simplification is dispensed with in FIG. Two oriented objects are shown, the own object 52 and the second object 53. The folding then leads to the area 55, which is shown on the right side. The own object 52 is in turn encircled by the other object 54 with touch, the orientation now being taken into account here. Again, the reference point x of the second object describes the outline (edge) of the area 55. For the determination of the area that is taken into account for the hazard probability, the procedure is initially the same as that shown in FIGS. 5 and 6. In addition, the area 50 or 55 is folded with another area arranged in a circle around the origin. The radius of this circle is to be interpreted as the minimum safety distance between the objects. The order of the two folds is arbitrary, ie instead one of the objects with the circular area and then the intermediate result can be folded with the other object without changing the end result.
Die Wahrscheinlichkeiten werden über Berechnungen von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und deren Integration bestimmt, wobei für jede Kombination der Aufenthaltsorte der beiden Objekte (wobei ein Aufenthaltsort jeweils durch die Position des Referenzpunktes des Objekts bestimmt ist) anhand des Gebiets 50 bzw. 55 bestimmt wird, ob eine Kollision bzw. Gefährdung vorliegt oder nicht.The probabilities are determined via calculations of probability density functions and their integration, whereby for each combination of the locations of the two objects (where a location is determined by the position of the reference point of the object) it is determined based on the area 50 or 55 whether a collision or There is a danger or not.
Für die Aufenthaltsorte wird eine Quantisierung verwendet, wobei die Abtastung für kurze Vorhersagezeiten dicht ist und für längere Vorhersagezeiten eine größere Beabstandung aufweist.A quantization is used for the locations, the sampling being dense for short prediction times and having a greater spacing for longer prediction times.
Der Ruhezustandskurs ist der Kurs, den das Fahrzeug nimmt, wenn keine Aktion des Fahrers vorgenommen wird, um die Fahrzeugparameter, das ist die Geschwindigkeit und der Beschleunigungsvektor, zu verändern. Damit wird dieser Kurs weiterverfolgt, wenn keine Änderungen in der Lenkung bzw. der Bremsung bzw. der Beschleunigung durch den Fahrer vorgenommen wird. Dies tritt typischerweise dann auf, wenn der Fahrer die bedrohende Situation noch nicht erkannt hat oder sie falsch einschätzt. Die Wahrscheinlichkeit des Ruhekurses, die durch das Fahrerverhaltensmodell bereitgestellt wird, ist im allgemeinen deutlich größer als die Wahrscheinlichkeiten von anderen möglichen Kursen. Daher ist es empfehlenswert, diesen Ruhekurs getrennt zu modellieren und zwar mit einer hohen Präzision, um dann die verbleibende Wahrscheinlichkeit über alle anderen Kurse, die ein Fahrer einnehmen kann, zu verteilen. Diese anderen Kurse werden durch Bremsen, Lenken oder Beschleunigen verursacht. Das erfindungsgemäße Verfahren zur Bestimmung der Unfallgefahr, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeit und die Gefälirdungswahscheinlichkeit bestimmt werden, hängen von drei Input-Parametern ab: 1. Der Anfangszustand des ersten und der weiteren Objekte, die durch Echtzeitsensorinformationen bereitgestellt werden. 2. Ein Fahrzeugdynamikmodell wird zur Vorhersage von zukünftigen Positionen des eigenen Fahrzeugs und der anderen Objekte verwendet, wobei die Echtzeitsensorinformationen berücksichtigt werden. 3. Ein Fahrerverhaltensmodell wird verwendet, um Wahrscheinlichkeiten möglichen zukünftigen Positionen des eigenen Fahrzeugs und der anderen Objekte zuzuordnen.The idle course is the course that the vehicle takes when no action is taken by the driver to change the vehicle parameters, that is, the speed and the acceleration vector. This course will be followed if no changes are made to the steering, braking or acceleration by the driver. This typically occurs when the driver has not yet recognized the threatening situation or has misjudged it. The probability of the resting course, which is provided by the driver behavior model, is generally significantly greater than the probabilities of other possible courses. It is therefore advisable to model this rest course separately and with a high degree of precision in order to then distribute the remaining probability over all other courses that a driver can take. These other courses are caused by braking, steering or accelerating. The method according to the invention for determining the risk of an accident, the collision probability and the likelihood of declining being determined, depend on three input parameters: 1. The initial state of the first and the further objects, which are provided by real-time sensor information. 2. A Vehicle dynamics model is used to predict future positions of one's own vehicle and other objects, taking into account the real-time sensor information. 3. A driver behavior model is used to assign probabilities to possible future positions of the own vehicle and the other objects.
Die Qualität des erfindungsgemäßen Verfahrens kann durch die Verbesserung dieser Eingabeparameter erhöht werden. Beispielsweise erhöht die Verwendung der Objektklasse als ein ϊnput-Parameter die Genauigkeit der Kollisions- und Gefälirdungswahscheinlichkeit. Physikalische Grenzen der einzelnen Objekte reduzieren nämlich die Anzahl der möglichen zukünftigen Positionen des jeweiligen Objekts.The quality of the method according to the invention can be increased by improving these input parameters. For example, using the object class as an input parameter increases the accuracy of the collision and declination probability. Physical limits of the individual objects reduce the number of possible future positions of the respective object.
Anstatt Fahrzeugdynamikmodelle zu betrachten, ist es möglich auch allgemeine Dynamikmodelle zu wählen, die auch den Fußgänger mit einbeziehen. Dies betrifft auch den Begriff des Fahrerverhaltensmodell, der auf das allgemeine Verhaltensmodell erweitert werden kann und auch den Fußgänger berücksichtigt. Instead of looking at vehicle dynamics models, it is also possible to choose general dynamics models that also include pedestrians. This also applies to the concept of the driver behavior model, which can be extended to the general behavior model and also takes the pedestrian into account.

Claims

Ansprüche Expectations
1. Verfahren zur Bestimmung einer Unfallgefahr eines ersten Objekts (48, 52) mit wenigstens einem zweiten Objekt (49; 53), wobei die Unfallgefahr in Abhängigkeit von einer Kollisionswahrscheinlichkeit und einer Gefährdungswahscheinlichkeit des wenigstens einen zweiten Objekts (49, 53) in einem vorgegebenen Gebiet (50, 55) bestimmt wird, wobei die Kollisionswahrscheinlichkeit und die Gefährdungswahscheinlichkeit in Abhängigkeit von Bewegungen des ersten und wenigstens einen zweiten Objekts bestimmt werden.1. A method for determining a risk of an accident of a first object (48, 52) with at least one second object (49; 53), the risk of accident depending on a probability of collision and a risk of danger of the at least one second object (49, 53) in a predetermined one Area (50, 55) is determined, the collision probability and the hazard probability being determined as a function of movements of the first and at least one second object.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung der Kollisionswahrscheinlichkeit und der Gefährdungswahrscheinlichkeit eine Objektklasse des ersten und wenigstens zweiten Objekts berücksichtigt werden.2. The method according to claim 1, characterized in that an object class of the first and at least second objects are taken into account when determining the collision probability and the risk probability.
3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegung und die Objektklasse des wenigstens einen zweiten Objekts durch eine Sensorik (1) bestimmt wird und die Bewegung und die Objektklasse des ersten Objekts (48, 52) aus wenigstens einer Datenquelle abgerufen wird.3. The method according to claim 1 and 2, characterized in that the movement and the object class of the at least one second object is determined by a sensor system (1) and the movement and the object class of the first object (48, 52) are retrieved from at least one data source becomes.
4. Verfaliren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegung des ersten Objekts (48, 52) durch wenigstens eine aktuelle Position und seine Geschwindigkeit definiert wird.4. Verfaliren according to claim 1 or 2, characterized in that the movement of the first object (48, 52) is defined by at least one current position and its speed.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegung des wenigstens einen zweiten Objekts (49, 53) durch wenigstens eine aktuelle Position definiert wird. 5. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the movement of the at least one second object (49, 53) is defined by at least one current position.
6. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegung des ersten Objekts zusätzlich durch seine erste Längs- und/oder Querbeschleunigung und/oder einen ersten Drehwinkel und/oder einen Lenkwinkel bestimmt wird.6. The method according to claim 4, characterized in that the movement of the first object is additionally determined by its first longitudinal and / or transverse acceleration and / or a first angle of rotation and / or a steering angle.
7. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegung des wenigstens einen zweiten Objekts zusätzlich durch seine Relativgeschwindigkeit zum ersten Objekt und/oder eine zweite Längsbeschleunigung und/oder eine zweite Querbeschleunigung und/oder einen zweiten Drehwinkel bestimmt wird.7. The method according to claim 5, characterized in that the movement of the at least one second object is additionally determined by its relative speed to the first object and / or a second longitudinal acceleration and / or a second transverse acceleration and / or a second angle of rotation.
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung der jeweiligen Bewegung Umwelteinflüsse und/oder ein jeweiliges Fahrverhalten berücksichtigt wird.8. The method according to claim 6 or 7, characterized in that environmental influences and / or a respective driving behavior is taken into account when determining the respective movement.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von der Unfallgefahr eine Anzeige (4) und/oder wenigstens ein Signal an eine Aktuatorik (35) erzeugt werden.9. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that a display (4) and / or at least one signal to an actuator system (35) are generated depending on the risk of an accident.
10. Verwendung eines Steuergeräts in einem Fahrzeug als Objekt in einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9.10. Use of a control device in a vehicle as an object in a method according to one of claims 1 to 9.
11. Verwendung eines Rückhaltesystems (5) in einem Fahrzeug als Objekt in einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9. 11. Use of a restraint system (5) in a vehicle as an object in a method according to one of claims 1 to 9.
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