WO2005025918A1 - Verfahren und vorrichtung zur fahrerunterstützung - Google Patents

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WO2005025918A1
WO2005025918A1 PCT/EP2004/051906 EP2004051906W WO2005025918A1 WO 2005025918 A1 WO2005025918 A1 WO 2005025918A1 EP 2004051906 W EP2004051906 W EP 2004051906W WO 2005025918 A1 WO2005025918 A1 WO 2005025918A1
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lane
lane change
vehicle
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unintentional
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Carsten Schmitz
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Robert Bosch Gmbh
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    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/18—Steering angle

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for driver assistance.
  • driver assistance systems Such methods or devices, so-called driver assistance systems, are known in various forms from the prior art.
  • driver assistance systems are adaptive vehicle speed controllers (Adaptive Crouse Control, ACC), which adapt the vehicle's driving speed with a view to a distance from a vehicle in front, lane departure swimmers, which the
  • Warn drivers when leaving the lane systems for monitoring the blind spot, which warn when changing lanes for objects in the blind spot of the driver's field of vision, etc.
  • An example of an adaptive vehicle speed controller is shown in DE-A 101 18265, an example of a Spurwasenswamer the EP 1 074430 AI.
  • a significant improvement in function would be achieved here if a distinction could be made between an intended and an unintentional lane change, for example between a lane change for overgrowth purposes and a lane change due to inattentiveness of the driver.
  • a classifier is used, which is based on
  • a neural network as a classifier, which uses the supplied operating variables to make a decision as to whether the lane change is intended or unintentional. This leads to a very satisfactory accuracy of the classification and a further reduction of false alarms.
  • the procedure illustrated is also advantageous in connection with other driver assistance systems, for example with an adaptive vehicle speed controller, in which the deceleration of the vehicle when driving onto a slower object could be suppressed if the lane change is intended.
  • classifier which, based on the available operating variables of the vehicle, classifies according to predetermined criteria as to whether the lane change is intended or unintentional.
  • FIG. 1 shows an overview image for a processing unit in which the lane change detection is carried out. This processing unit is shown using the example of a lane departure warning.
  • a flow diagram is shown in FIG. 2, which shows the basic procedure for lane change classification. represents in connection with the lane departure warning.
  • FIG. 3 shows a flow chart for a first exemplary embodiment to distinguish between an unintentional and an intended lane change. Flow charts are sketched in FIGS. 4 and 5, which represent a second exemplary embodiment for recognizing whether a lane change is intended or not.
  • Figure 1 shows a device which is part of a system for driver assistance (e.g. for warning and or for actuating an actuating element to keep the lane when leaving or threatening to leave the lane).
  • a tax or Evaluation unit 10 which has at least one input circuit 12, a microcomputer 14 and an output circuit 16. These elements are connected to one another with a bus system for mutual data exchange.
  • the input circuit 12 is supplied with input lines from various measuring devices, via which measuring signals or measuring information are transmitted.
  • a first input line 20 connects the input circuit 12 to an image sensor system 22, which records the scene in front of the vehicle. Corresponding image data are transmitted via the input line 20.
  • Input lines 24 to 26 are also provided, which connect the input circuit 12 to measuring devices 30 to 34.
  • These measuring devices are, for example, measuring devices for measuring the vehicle speed, for registering the steering angle, for registering a variable which represents a driver's request for acceleration, for example the extent of the accelerator pedal actuation by the driver, and for registering further operating variables of the vehicle, which in connection with the described below
  • At least one warning device 38 is actuated via the output circuit 16 and output line 36, for example a warning lamp and / or a loudspeaker for an acoustic warning and / or for a voice output and / or for a display for displaying an image and / or a position for one haptic display, with the help of which the driver is informed of the (impending) departure from the lane.
  • provision is made, via the output circuit 16 and an output line 40, to actuate an actuating system to 41 which automatically returns the vehicle to the lane, for example by intervening in the steering of the vehicle, and thus leaving the lane prevented.
  • lane departure warning system methods of image analysis are used to determine lane data that represent the course and the size of the lane on the basis of the image data of the scene in front of the vehicle supplied by the image sensor system.
  • the lane edge markings (left and / or right lane edge) are detected and the course of the respective lane edge is approximated, for example, as a polynomial (power function of third order).
  • the course of the lane of the vehicle for example for the right and / or left wheel, is calculated from vehicle geometry variables, the current and possibly past variables of the vehicle speed, the steering angle or the lateral acceleration, etc. and is also represented as a polynomial.
  • a driver warning or a lane keeping reaction is carried out if the two functions (course of the lane marking and course of the lane of the vehicle) have intersections in a certain area that corresponds to a certain distance.
  • the warning is given when the left-hand lane marking and the right-hand lane marking are exceeded.
  • Further lane data are calculated from the data mentioned, for example the lateral distance between lane marking and lane of the vehicle (right side to right edge, left side to left edge), the curvature of the lane, and / or the angle between lane and lane marking (right lane to the right edge, left lane to the left edge) using tangent comparisons.
  • FIG. 2 shows a flowchart in which the sketched lane departure wamer is supplemented by a classifier which evaluates the lane change situation on the basis of operating variables of the vehicle and classifies it into “unintentional lane change” or “intended lane change”.
  • the flowchart in FIG. 2 outlines a corresponding program which runs in the microcomputer of the device outlined in FIG. 1.
  • the lane data outlined above is read in (once for one vehicle side, in another pass for the other vehicle side), that is to say the course of the lane edge marking, the course of the actual lane of the vehicle, a variable for the lateral distance between the vehicle and the lane edge , a variable for the angle between the vehicle lane and the lane edge, as well as the other operating variables mentioned above, etc.
  • the subsequent step 102 it is checked whether a Leaving the lane is present or whether such a departure threatens. If this is not the case, step 100 is repeated. If an exit or an impending exit is detected, the classifier uses step 104 to determine whether the lane change is intentional or unintentional on the basis of operating variables.
  • step 106 It is then checked in step 106 whether the intention is to leave the lane or not. If it is intended, the warning or the lane keeping reaction is omitted and the program is repeated with step 100. If, in the other case, it has been recognized that leaving the lane is unintentional, a warning is given according to step 108 optically, acoustically and / or haptically, or a lane keeping reaction, for example the activation of an actuating element
  • the basic procedure for classification is based on the evaluation of at least two operating variables of the vehicle, on the basis of which the behavior of the driver can be concluded.
  • Operating variables that are suitable for this are, for example, the steering angle, the speed of the vehicle or the acceleration or deceleration, the lateral offset between the vehicle lane and the lane edge, in particular its change, and / or the angle of the vehicle lane to the lane edge.
  • the steering behavior is checked in relation to the steering angle, which is clearly recognizable if the driver intends to change lanes.
  • the curve curvature determined must be taken into account when cornering.
  • a predetermined threshold value is the lateral distance of the vehicle from the lane marking, in particular its change over time. This represents a measure of the strength with which a vehicle approaches the lane marking. This measure is considerably greater when the lane is changed intentionally than when it is not wanted. The same applies to the angle to the lane marking, which is significantly larger when deliberate lane changes than when unintentional.
  • the lane change process is classified into unwanted and intentional lane changes on the basis of operating variables of the vehicle, in particular if the steering angle exceeds a threshold value, and / or the acceleration request of the driver exceeds a threshold value, and / or the temporal course of the lateral distance to the edge marking exceeds a threshold value, and / or the angle to the edge marking exceeds a threshold value. Weighted, these criteria are used to classify the lane change process into intentional and unintentional lane changes, with an intentional lane change being recognized in the presence of at least one of the situations described, and an unintentional one in the absence of one.
  • neural networks are suitable for realizing the classifier according to the procedure described above.
  • an MLP network multilayer perceptron
  • the variables shown above for the left and for the right side are fed to this neural network.
  • the neural network forms an output variable which indicates a desired lane change or an unwanted lane change.
  • a second implementation possibility consists in specifying specific conditions for the individual variables, from the existence of which an intended or an undesired lane change behavior is derived, a combination of the criteria being used to secure the decision, at least in unclear cases. If e.g. B. the angle to the lane when touching the lane is greater than 4 °, then an inattention of the
  • a corresponding decision rule can be formed for each size used.
  • a remaining feature for example the change in the distance to the lane boundary over time
  • the decision criteria, or at least their weighting, are usually different for the left and right side.
  • FIG. 3 shows the first exemplary embodiment outlined above on the basis of a flow chart.
  • the individual blocks represent corresponding programs or program parts, while the connecting lines represent the signal flow.
  • the course of the left lane edge 200, the course of the left lane 202 of the vehicle, the course of the right edge marking 204, the course of the right lane of the vehicle are supplied
  • the distance of the vehicle from the lane edge (offset) and the angle between the vehicle lane and the lane edge are calculated separately for the left and for the right side from the lane edge and lane profiles.
  • the sizes mentioned are fed to a neural network 218.
  • Output signal 219 of the neural network is information that there is an intended lane change or an unintentional lane change.
  • This information goes to the driver assistance function 220 (in the preferred exemplary embodiment to the lane departure swimmer), who actuates a warning device 222 and / or controls an actuating element 224 in the manner mentioned at the beginning when the lane is left unintentionally.
  • the output signal 219 is not 0 or 1, but takes on a value in the unit interval [0.1].
  • a "sure” detected lane change will, for example, have an output value close to 1, for example 0.99998 or 0.95887 (or also 1.0) or similar, accordingly a "sure” detected inattentiveness will have a value close to 0.
  • a lane change in which the decision is not certain will not show a value near 0 or 1 in the output of the neural network, but about 0.771 or 0.334 or also 0.501.
  • the decision of the classification can then be evaluated sharply with a threshold ("defuzzification"), for example with the decision ">? 0.5". This threshold can now be adaptively adapted to the driver.
  • the lane departure warning will warn you “more often", because in the unsafe case a warning is given.
  • a sporty driver who would like to have fewer warnings can choose ">0.2" as the threshold, but then has to put up with not being warned even if they are inattentive.
  • the threshold of the network will be set depending on what an acceptance study will say about the number of permissible false alarms / hour. It would also be possible to make this threshold adjustable in the end product via a "rotary wheel" by the driver or another person.
  • the neural network is a multilayer perceptron, the structure of which is indicated in FIG. 3.
  • the weights (threshold values for evaluating the input variables) of the individual neurons are determined in the course of training. This training is based on the results of test series in which the respective behavior of the evaluated operating variables is recorded with the actual driver behavior (intended lane change / unintentional lane change).
  • the weights of the neurons are optimized in such a way that the test data are classified as successfully as possible by means of a lemgraphy (back propagation for exemplary MLP training).
  • no neural network is used for the classification, but rigid criteria are specified for the respective evaluated operating variables. These criteria, preferably linear dividing lines, are also determined on the basis of the test results mentioned above.
  • the flow diagrams of FIGS. 4 and 5 show a program with the aid of which the classification is carried out on the basis of such criteria for the left (FIG. 4) and for the right side of the vehicle (FIG. 5).
  • the specific criteria can represent extensive functions, are determined empirically and differ for the left and right side for one or more criteria.
  • a program is outlined as a flow chart in FIG. 4, which allows a distinction to be made between intended lane change and unintentional lane change on the left side of the vehicle.
  • the operating parameters of the edge profile already mentioned above are read in on the left side, the lane profile on the left side, the speed of the vehicle, the steering angle of the vehicle and the driver's desired acceleration.
  • the angle between the lane and the edge marking, the lateral distance to the edge marking and the change in the steering angle are determined.
  • earlier values of these values are read out of the memory in this step, for example values that are 10 times units and / or 30 time units were calculated beforehand.
  • a criterion for the distance to the edge marking is first checked. The change in this distance between the current time and a previous value and between the current time and an even earlier value is checked. Changes the distance to the previous value compared to the
  • step 306 If the distance changes to an even earlier value, it is assumed that there is an intended lane change. A corresponding signal is passed on in step 306. On the other hand, according to step 308, there is a signal for an unintentional lane change if the change in the distance also decreases the previous value compared to the change in the distance also the earlier value.
  • the criterion is set in such a way that a range of values for the changes in distance arises in which no decision can be made.
  • the driver's acceleration request is used in step 310. If this exceeds a predetermined value, an intended lane change is assumed in step 306.
  • the criterion for the steering angle is checked in step 312. This consists in the fact that an intended lane change can be assumed in the event of a strong change in the steering angle. If the change in the steering angle is greater than a threshold value, step 306 (display of intended lane changes) is initiated. If the steering angle criterion is not met in step 312, then an angle / speed criterion is used in step 314.
  • the speed change of the vehicle is evaluated with the angle to the lane edge. If the speed change is greater than a variable dependent on this angle, an intended lane change is assumed, if the speed change is smaller than this value, an unintentional lane change is assumed (step 308). In this way, the lane change process is classified.
  • FIG. 5 outlines a flow chart for the classification of the lane change processes on the right side.
  • steps 400 and 402 the above-mentioned variables for the right side of the vehicle are read in or calculated.
  • step 404 this is first checked. If there is only a small change in the steering angle, inattention is assumed in accordance with step 406. If this criterion is not met, the acceleration non-criterion is checked in step 407. If this variable exceeds a certain threshold value, which speaks before a large acceleration request by the driver, an intended lane change is assumed in step 408.
  • step 410 the angle / speed criterion is checked in step 410.
  • An intended lane change (step 408) is assumed here if the change in speed is greater than a limit value dependent on the angle to the lane edge, while an unintentional lane change (step 406) is assumed if the speed change is less than a limit value dependent on the angle is.
  • the limit values are set in such a way that a value zone also arises here in which no decision can be made. If the value lies in this range, the distance to the boundary line is evaluated in step 412. If the change in this distance is greater than a certain value, an intended lane change (408) is assumed; if it is smaller than this value, an unintentional change is assumed (406).
  • the described procedure for lane change classification is used not only in connection with the lane departure swimmer mentioned at the beginning, but also with other driver assistance systems such as, for example, an adaptive driving speed controller, a blind spot detection system or a lane change support system.
  • one or the other of the operating variables shown for classification is dispensed with.
  • not only two past sizes, but several past sizes are used to form the criteria.
  • An alternative to using a steering angle variable is to use a yaw rate, and to the lateral distance to the lane marking, the lateral acceleration of the vehicle, both of which can be detected by corresponding measuring devices.

Abstract

Es wird ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Fahrerunterstützung vorgeschlagen, bei welchem mit Hilfe von Betriebsgrössen und einem Klassifikator zwischen einem beab­sichtigten und einem unbeabsichtigten Spurwechsel des Fahrzeugs unterschieden wird.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur Fahrerunterstützung
Stand der Technik
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Fahrerunterstützung.
Derartige Verfahren bzw. Vorrichtungen, sogenannte Fahrerassistenzsysteme, sind aus dem Stand der Technik in verschiedenen Ausprägungen bekannt. Beispiele für solche Fahrerassistenzsysteme sind adaptive Fahrgeschwindigkeitsregler (Adaptive Crouse Control, ACC), welche die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs mit Blick auf einen Ab- stand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug anpassen, Spurverlassenswamer, welche den
Fahrer bei Verlassen der Fahrspur warnen, Systeme zur Überwachung des toten Winkels, welche bei einem Spurwechsel bei Objekten im toten Winkel des Sichtfeldes des Fahrers warnen, etc.. Ein Beispiel für einen adaptiven Fahrgeschwindigkeitsregler zeigt die DE-A 101 18265, ein Beispiel für einen Spurverlassenswamer die EP 1 074430 AI. Vor allem bei Spurverlassenswarnern, aber auch in einigen ACC-Ausführungen wird überprüft, ob das Fahrzeug die beispielsweise durch Fahrbahnrandmarkierungen begrenzte Fahrbahn verläset bzw. zu verlassen droht. Eine deutliche Funktionsverbesserung würde hierbei erreicht werden, wenn zwischen einem beabsichtigten und einem unbeabsichtigten Spurwechsel, also beispielsweise zwischen einem Spurwechsel zu Überholzwecken und einem Spurwechsel aufgrund von Unaufmerksamkeit des Fahrers, unterschieden werden könnte.
Vorteile der Erfindung
Zur Unterscheidung, ob ein vom Fahrer beabsichtigter Spurwechsel oder ein unbeabsich- tigter Spurwechsel vorliegt, wird ein Klassifikator herangezogen, der auf der Basis von
Betriebsgrößen des Fahrzeugs die Spurwechselvorgänge klassifiziert. Dadurch wird in vorteilhafter Weise eine erhebliche Reduzierung von Fehlalarmen bei einem Spurverlas- senswarnungssystem erreicht, da der Fahrer nur dann gewarnt wird, wenn der Spurwechsel nicht beabsichtigt ist, insbesondere dann, wenn aufgrund einer Unaufmerksamkeit des Fahrers der Spurwechsel erfolgt bzw. zu erfolgen droht.
Besonders vorteilhaft ist der Einsatz eines neuronalen Netzes als Klassifikator, welches aufgrund der zugeführten Betriebsgrößen eine Entscheidung vornimmt, ob der Spurwechsel beabsichtigt oder unbeabsichtigt ist. Dies führt zu einer sehr zufriedenstellenden Ge- nauigkeit der Klassifizierung und zu einer weiteren Reduzierung von Fehlalarmen.
Besonders zuverlässige Unterscheidungen ergeben sich, wenn als Betriebsgrößen der Lenkwinkel, der Abstand des Fahrzeugs zum Fahrbahnrand, des Winkels zwischen Fabr- bahnrand und Fahrspur des Fahrzeugs und/oder einer Größe, welche den Beschleuni- gungswunsch des Fahrers repräsentiert, ausgewählt werden.
In vorteilhafter Weise wird die dargestellte Vorgehensweise auch im Zusammenhang mit anderen Fahrerassistenzsystemen, beispielsweise mit einem adaptiven Fahrgeschwindigkeitsregler, bei welchem bei beabsichtigtem Spurwechsel die Verzögerung des Fahrzeug bei Auffahren auf ein langsameres Objekt unterdrückt werden könnte.
Besonders vorteilhaft ist der Einsatz eines Klassifikators, welcher aufgrund der zur Verfügung stehenden Betriebsgrößen des Fahrzeugs eine Klassifizierung nach vorgegebenen Kriterien vornimmt, ob der Spurwechsel beabsichtigt oder unbeabsichtigt ist.
Weitere Vorteile ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen bzw. aus den abhängigen Patentansprüchen.
Zeichnung
Die Erfindung wird nachstehend anhand der in der Zeichnung dargestellten Ausführungsformen näher erläutert. Figur 1 zeigt dabei ein Übersichtsbild für eine Verarbeitungseinheit, in welcher die Spurwechselerkennung durchgeführt wird. Diese Verarbeitungseinheit ist am Beispiel eines Spurverlassenswarners dargestellt. In Figur 2 ist ein Flussdia- gramm dargestellt, welches die grundsätzliche Vorgehensweise zur Spurwechselklassifϊ- zierung im Zusammenhang mit der Spurverlassenswarnung darstellt. Figur 3 zeigt ein Ablaufdiagramm für ein erstes Ausführαngsbeispiel zur Unterscheidung eines unbeabsichtigten und eines beabsichtigten Spurwechsels. In den Figuren 4 und 5 sind Flussdiagramme skizziert, welche ein zweites Ausführungsbeispiel zur Erkennung, ob ein Spur- Wechsel beabsichtigt ist oder nicht, darstellen.
Beschreibung von Ausführungsbeispielen
Figur 1 zeigt eine Vorrichtung, welche Teil eines Systems zur Fahrerunterstützung ist (z.B. zur Warnung und oder zum Ansteuern eines Stellelements zum Einhalten der Fahrspur bei Verlassen oder drohendem Verlassen der Fahrspur). Dargestellt ist eine Steuerbzw. Auswerteeinheit 10, welche wenigstens eine Eingangsschaltung 12, einen Mikrocomputer 14 und eine Ausgangsschaltung 16 aufweist. Diese Elemente sind mit einem Bussystem zum gegenseitigen Datenaustausch miteinander verbunden. Der Eingangs- Schaltung 12 werden Eingangsleitungen von verschiedenen Messeinrichtungen zugeführt, über die Messsignale bzw. Messinformationen übermittelt werden. Eine erste Eingangsleitung 20 verbindet die Eingangsschaltung 12 mit einem Bildsensorsystem 22, welches die Szene vor dem Fahrzeug aufnimmt. Entsprechende Bilddaten werden über die Eingangsleitung 20 übermittelt. Ferner sind Eingangsleitungen 24 bis 26 vorgesehen, welche die Eingangsschaltung 12 mit Messeinrichtungen 30 bis 34 verbinden. Bei diesen Messeinrichtungen handelt es sich beispielsweise um Messeinrichtungen zur Messung der Fahrzeuggeschwindigkeit, zur Erfassung des Lenkwinkels, zur Erfassung einer Größe, welche einen Beschleunigungswunsch des Fahrers repräsentiert, beispielsweise das Ausmaß der Fahrpedalbetätigung durch den Fahrer, sowie zur Erfassung weiterer Betriebs- großen des Fahrzeugs, welche im Zusammenhang mit der nachfolgend beschriebenen
Vorgehensweise Bedeutung haben. Über die Ausgangsschaltung 16 und Ausgangsleitung 36 wird wenigstens eine Warneinrichtung 38 angesteuert, beispielsweise eine Warnlampe und/oder ein Lautsprecher für eine akustische Warnung und/oder für eine Sprachausgabe und/oder für ein Display für die Anzeige eines Bildes und/oder eines Stellements für eine haptische Anzeige, mit deren Hilfe der Fahrer über das (drohende) Verlassen der Fahrspur informiert wird. Darüber hinaus oder alternativ dazu ist in einigen Ausführungsbeispielen vorgesehen, über die Ausgangsschaltung 16 und eine Ausgangsleitung 40 ein Stellsystem zu 41 anzusteuern, welches automatisch beispielsweise durch Eingriff in die Lenkung des Fahrzeugs das Fahrzeug wieder in die Spur zurückführt und so das Verlas- sen der Fahrspur verhindert. Mittels Methoden der Bildanalyse wird im Ausführungsbeispiel des Spurverlassenswar- ners auf der Basis der vom Bildsensorsystem zugeführten Bilddaten der Szene vor dem Fahrzeug Spurdaten ermittelt, die den Verlauf und die Größe der Fahrspur repräsentieren. So werden z.B. die Fahrspurrandmarkierungen (linker und/oder rechter Fahrspurrand) er- fasst und der Verlauf des jeweiligen Fahrspurrandes beispielsweise als Polynom (Potenzfunktion dritter Ordnung) angenähert. Femer wird der Verlauf die Fahrspur des Fahrzeugs, beispielsweise für das rechte und/oder linke Rad, aus Fahrzeuggeometriegrößen, den Aktuellen und ggf. vergangenen Größen der Fahrzeuggeschwindigkeit, dem Lenk- winkel oder der Querbeschleunigung, etc. berechnet und ebenfalls als Polynom dargestellt. In einem Beispiel wird eine Fahrerwarnung bzw. eine Spurhaltereaktion vorgenommen, wenn die beiden Funktionen (Verlauf der Spurmarkierung und Verlauf der Fahrspur des Fahrzeugs) in einem bestimmten Bereich, der einer bestimmten Entfernung entspricht, Schnittpunkte aufweisen. Die Warnung erfolgt im bevorzugtem Ausführungs- beispiel bei Überschreiten der linken und bei Überschreiten der rechten Spurmarkierung.
Aus den genannten Daten werden weitere Spurdaten berechnet, beispielsweise der laterale Abstand zwischen Spurmarkierung und Spur des Fahrzeugs (rechte Seite zum rechten Rand, linke Seite zum linken Rand), die Krümmung der Fahrspur, und/oder der Winkel zwischen Fahrspur und Spurmarkierung (rechte Fahrspur zum rechten Rand, linke Fahrspur zum linken Rand) anhand von Tangentenvergleichen.
Wesentlich bei einer solchen Funktion ist, dass der Fahrer nur dann gewarnt wird, wenn er ein Überfahren der Spurmarkierung tatsächlich nicht beabsichtigt.
Figur 2 zeigt ein Flussdiagramm, bei welchem der skizzierte Spurverlassenswamer durch einen Klassifikator ergänzt ist, der auf der Basis von Betriebsgrößen des Fahrzeugs die Spurwechselsituation bewertet und in „unbeabsichtigter Spurwechsel" oder „beabsichtigter Spurwechsel" klassifiziert. Das Flussdiagramm der Figur 2 skizziert dabei ein entsprechendes Programm, welches im Mikrocomputer der in Figur 1 skizzierten Vorrich- hing abläuft. Im ersten Schritt 100 werden (einmal für die eine Fahrzeugseite, in einem anderen Durchlauf für die andere Fahrzeugseite) die oben skizzierten Fahrspurdaten eingelesen, d. h. der Verlauf der Fahrspurrandmarkierung, der Verlauf der Istfahrspur des Fahrzeugs, eine Größe für den lateralen Abstand zwischen Fahrzeug und Fahrspurrand, eine Größe für den Winkel zwischen Fahrzeugspur und Fahrspurrand, sowie die weiteren oben genanten Betriebsgrößen, etc. Im darauffolgenden Schritt 102 wird überprüft, ob ein Verlassen der Fahrspur vorliegt bzw. ob ein solches Verlassen droht. Ist dies nicht der Fall, wird Schritt 100 wiederholt. Wird ein Verlassen bzw. ein drohendes Verlassen erkannt, so wird in Schritt 104 durch den Klassifikator anhand von Betriebsgrößen ermittelt, ob der Spurwechsel beabsichtigt oder unbeabsichtigt ist. Λusführungsbeispiele für diesen Klassifikator werden nachfolgend dargestellt. Daraufhin wird in Schritt 106 überprüft, ob das Verlassen der Fahrspur beabsichtigt ist oder nicht. Ist es beabsichtigt, unterbleibt die Warnung bzw. die Spurhaltereaktion und das Programm wird mit Schritt 100 wiederholt. Ist im anderen Fall jedoch erkannt worden, dass das Verlassen der Fahrspur unbeabsichtigt ist, so wird gemäß Schritt 108 optisch, akustisch und/oder haptisch ge- warnt bzw. eine Spurhaltereaktion, beispielsweise das Ansteuern eine Stellelements zur
Beeinflussung der Lenkung, ausgeführt.
Die grundsätzliche Vorgehensweise zur Klassifikation baut auf der Auswertung von wenigstens zwei Betriebsgrößen des Fahrzeugs auf, anhand derer auf das Verhalten des Fah- rers geschlossen werden kann. Betriebsgrößen, die dafür geeignet sind, sind beispielsweise der Lenkwinkel, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs bzw. die Beschleunigung oder Verzögerung, der laterale Offset zwischen Fahrzeugspur und Fahrspurrand, insbesondere seine Veränderung, und/oder der Winkel der Fahrzeugspur zum Fahrbahnrand. Dabei wird in Bezug auf den Lenkwinkel das Lenkverhalten abgeprüfl, welches bei Spurwech- selabsicht deutlich erkennbar ist. Ein Lenkwinkel größer als ein vorbestimmter Wert, insbesondere eine entsprechend zeitliche Änderung des Lenkwinkels deutet auf Spurwechselabsicht hin. Während einer Kurvenfahrt ist hierbei die ermittelte Falnbahnkrümmung zu berücksichtigen. Ferner liegt bei Spurwechselabsicht insbesondere nach links meistens eine Beschleunigung des Fahrzeugs vor, so dass bei einer Beschleunigung des Fahrzeugs bzw. einem Beschleunigungswunsch des Fahrers größer als ein vorgegebener Schwellenwert von einem beabsichtigten Spurwechsel auszugehen ist. Eine weitere geeignete Größe ist der laterale Abstand des Fahrzeugs zur Spurmarkierung, insbesondere dessen zeitliche Änderung. Diese stellt ein Maß für die Stärke, mit der sich ein Fahrzeug der Fahrspurrandmarkierung nähert, dar. Dieses Maß ist bei gewollten Spurwechseln erheb- lieh größer als bei ungewollten. Entsprechendes gilt für den Winkel zur Fahrspurmarkierung, der bei gewollten Spurwechseln deutlich größer ist als bei ungewollten.
Zusammenfassend ist festzustellen, dass eine Klassifikation des Spurwechselvorgangs in ungewollte und gewollle Spurwechsel anhand von Betriebsgrößen des Fahrzeugs erfolgt, insbesondere wenn der Lenkwinkel einen Schwellenwert überschreitet, und/oder der Be- schleunigungswunsch des Fahrers einen Schwellenwert überschreitet, und/oder der zeitliche Verlauf des lateralen Abstände zur Randmarkierung einen Schwellenwert überschreitet, und/oder der Winkel zur Randmarkierung einen Schwellenwert überschreitet. Diese Kriterien werden gewichtet zur Klassifizierung des Spurwechselvorgangs in beab- sichtigte und unbeabsichtigte Spurwechsel ausgenutzt, wobei im Allgemeinen ein beabsichtigter Spurwechsel bei Vorliegen wenigstens einer der beschriebenen Situationen erkannt wird, ein unbeabsichtigter bei Nichtvorliegen.
Es hat sich gezeigt, dass ein Spurwechsel nach links und ein Spurwechsel nach rechts mit unterschiedlichen Kriterien zu bewerten ist, da der Spurwechsel nach links meist mit einem Überholvorgang verbunden ist und das Fahrzeug beschleunigt wird. Auch ist in diesem Fall bei gewolltem Spurwechsel das Lenkverhalten deutlich verstärkt und der Winkel zur Spurmarkierung sehr groß. Entsprechend ist die Gewichtung dieser Kriterien bei einem Spurwechsel nach rechts gegenüber einem Spurwechsel nach links zu verändern, insbesondere zu senken.
Zur Realisierung des Klassifϊkators nach Maßgabe der oben dargestellten Vorgehensweise eignen sich in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel neuronale Netze. In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel hat sich ein MLP-Netz (Mehrlagiges Perzeptron) als ge- eignet erwiesen. Diesem neuronalen Netz werden die oben dargestellten Größen für die linke und für die rechte Seite zugeführt. Nach Maßgabe der den einzelnen Neuronen zugeordneten Gewichten (Schwellenwerte) wird durch das neuronale Netz eine Ausgangsgröße gebildet, welche einen gewollten Spurwechsel oder einen ungewollten Spurwechsel anzeigt.
Eine zweite Realisierungsmöglichkeit besteht in der Vorgäbe konkreter Bedingungen für die einzelnen Größen, aus deren Vorliegen ein gewolltes oder ein ungewolltes Spurwechselverhalten abgeleitet wird, wobei zur Absicherung der Entscheidung zumindest in unklaren Fällen eine Kombination der Kriterien heranzuziehen ist. Wenn z. B. der Winkel zur Fahrspur beim Spurberühren größer als 4° ist, dann kann eine Unaufmerksamkeit des
Fahrers ausgeschlossen werden, sofern keine erhebliche Spurkrümmung vorliegt. Entsprechend kann man für jede verwendete Größe eine entsprechende Entscheidungsregel bilden. Für die verbleibenden Situationen, die in keiner Entscheidungsregel ein eindeutiges Ergebnis ergeben, wird anhand eines verbleibenden Merkmals (beispielsweise der zeitlichen Änderung des Abstände zur Spurgrenze) scharf entschieden, ob ein gewollter oder ein ungewollter Spurwechsel vorliegt. Die Entscheidungskriterien, zumindest ihre Gewichtung, sind dabei in der Regel für die linke und die rechte Seite verschieden.
In Figur 3 ist anhand eines Ablaufdiagramms das oben skizzierte erste Ausführungsbei- spiel dargestellt. Die einzelnen Blöcke repräsentieren dabei entsprechende Programme o- der Programmteile, während die Verbindungslinien den Signalfluss darstellen.
Zugeführt werden in dem in Figur 3 dargestellten Ausführungsbeispiel der Verlauf des linken Fahrspurrands 200, der Verlauf der linken Fahrspur 202 des Fahrzeugs, der Ver- lauf der rechten Randmarkierung 204, der Verlauf der rechten Fahrspur des Fahrzeugs
206, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 208, der Lenkwinkel 210 sowie der Beschleunigungswunsch 212 des Fahrers. In 214 bzw.216 wird aus den Fahrspurrand- bzw. Fahrspurverläufen jeweils getrennt für die linke und für die rechte Seite der Abstand des Fahrzeugs vom Fahrspurrand (Offset) sowie der Winkel zwischen Fahrzeugspur und Fahr- spurrand ausgerechnet. Femer hegen in einem Speicher 217 gespeicherte frühere Werte für die Größen vor, z.B die Größen von 10 Zeiteinheiten, vor 30 Zeiteinheiten, etc. Die genannten Größen werden einem neuronalen Netz 218 zugeführt. Ausgangssignal 219 des neuronalen Netzes ist eine Information, dass ein beabsichtigter Spurwechsel oder ein unbeabsichtigter Spurwechsel vorliegt. Diese Information geht zur Fahrerassistenzfunkti- on 220 (im bevorzugten Ausführungsbeispiel zum Spurverlassenswamer), der auf die eingangs genannte Art bei einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur eine Warneinrichtung 222 betätigt und/oder ein Stellelement 224 ansteuert.
In einer anderen vorteilhaften Ausführungsform ist das Ausgangssignal 219 nicht 0 oder 1, son- dem nimmt einen Wert in dem Einheitsintervall [0,1] an. Dies ist eine zusätzlich hilfreiche Information bei der Klassifikation. Ein "sicher" erkannter Spurwechsel wird beispielsweise einen Ausgabewert nahe bei 1 haben, etwa 0.99998 oder 0.95887 (oder auch 1.0) oder ähnlich, entsprechend wird eine "sicher" erkannte Unaufmerksamkeit einen Wert nahe 0 aufweisen. Ein Spurwechsel, bei welchen die Entscheidung nicht sicher ausgefallen ist, wird in der Ausgabe des neuronalen Netzes einen Wert nicht nahe 0 oder 1 zeigen, sondern etwa 0.771 oder 0.334 o- der auch 0.501. Die Entscheidung der Klassifikation kann dann mit einer Schwelle scharf ausgewertet werden ("Defuzzifizierung"), z.B. mit der Entscheidung ">? 0.5". Diese Schwelle kann nun aber adaptiv dem Fahrer angepaßt werden. Wählt man als Schwelle z.B. "> 0.9", dann wird der Spurverlassenswamer "häufiger" warnen, da im unsicheren Fall dann eine Warnung erfolgt. Ein sportlicher Fahrer, der weniger Warnungen haben möchte, kann als Schwelle "> 0.2" wählen, muß dann aber in Kauf nehmen, auch bei Unaufmerksamkeit einmal nicht gewarnt zu werden. Je nachdem, was eine Akzeptanzstudie über die Anzahl der zulässigen Fehlwamungen / Stunde aussagen wird, wird die Schwelle des Netzes eingestellt werden. Möglich wäre auch, diese Schwelle im Endprodukt über ein "Drebrädchen" von fahrer oder einer anderen Person einstellbar zu machen.
Im bevorzugten Ausführungsbeispiel ist das neuronale Netz ein mehrlagiges Perzeptron, dessen Struktur in Figur 3 angedeutet ist. Die Gewichte (Schwellenwerte für die Bewertung der Ein- gangsgrößen) der einzelnen Neuronen werden dabei im Rahmen eines Trainings bestimmt. Dieses Training basiert auf Ergebnissen von Versuchsreihen, in denen das jeweilige Verhalten der ausgewerteten Betriebsgrößen mit dem tatsächlichen Fahrerverhalten (beabsichtigter Spurwechsel / unbeabsichtigter Spurwechsel) aufgezeichnet wird. Durch einen Lemalghoritmus (backpropagation für musterweises MLP-Training) werden die Gewichte der Neuronen derart optimiert, dass sich ein möglichst großer Klassifizierungserfolg der Versuchsdaten ergibt.
In einem anderen Ausführungsbeispiel wird zur Klassifizierung kein neuronales Netz eingesetzt, sondern starre Kriterien für die jeweiligen ausgewerteten Betriebsgrößen vorgegeben. Diese Kriterien, vorzugsweise lineare Trenngeraden, werden ebenfalls auf der Basis der oben erwähnten Versuchsergebnisse festgelegt. Die Flussdiagramme der Figuren 4 und 5 zeigen ein Programm, mit dessen Hilfe die Klassifizierung auf der Basis derartiger Kriterien für die linke (Figur 4) und für die rechte Fahrzeugseite (Figur 5) durchgeführt wird. Die konkreten Kriterien können dabei umfangreiche Funktionen darstellen, sind empirisch festgelegt und für die linke und rechte Seite für ein oder mehrere Kriterien unterschiedlich.
In Figur 4 ist als Flussdiagramm ein Programm skizziert, welches auf der linken Seite des Fahrzeugs eine Unterscheidung zwischen beabsichtigtem Spurwechsel und unbeabsichtigtem Spurwechsel erlaubt. Im ersten Schritt 300 werden die bereits oben erwähnten Be- triebsgrößen Randverlauf auf der linken Seite, Fahrspurverlauf auf der linken Seite, Geschwindigkeit des Fahrzeugs, Lenkwinkel des Fahrzeugs sowie Beschleunigungswunsch des Fahrers eingelesen. Im darauffolgenden Schritt 302 werden der Winkel zwischen Fahrspur und Randmarkierung, der laterale Abstand zur Randmarkierung sowie die Änderung des Lenkwinkels bestimmt. Darüber hinaus werden in diesem Schritt aus dem Speicher frühere Werte dieser Größen ausgelesen, beispielsweise Werte die 10 Zeitein- heiten und/oder 30 Zeiteinheiten vorher berechnet wurden. Im darauffolgenden Schritt 304 wird zunächst ein Kriterium für den Abstand zur Randmarkierung überprüft. Dabei wird die Änderung dieses Abstandes zwischen dem jetzigen Zeitpunkt und einem vorhergehenden sowie zwischen dem jetzigen Zeitpunkt und einem noch früheren Wert über- prüft. Nimmt die Änderung des Abstandes zu dem vorangegangenen Wert gegenüber der
Änderung des Abstandes zudem noch früheren Wert zu, so wird davon ausgegangen, dass ein beabsichtigter Spurwechsel vorliegt. Ein entsprechendes Signal wird in Schritt 306 weitergegeben. Auf der anderen Seite ergibt sich gemäß Schritt 308 ein Signal für einen unbeabsichtigten Spurwechsel, wenn die Änderung des Abstandes zudem vorangegange- nen Wert gegenüber der Änderung des Abstandes zudem noch früheren Wert abnimmt.
Das Kritierium ist derart festgelegt, dass ein Wertebereich für die Abständänderungen entsteht, in dem keine Entscheidung getroffen werden kann. In diesem Fall wird in Schritt 310 der Beschleunigungswunsch des Fahrers herangezogen. Überschreitet dieser einen vorgegebenen Wert, so wird gemäß Schritt 306 von einem beabsichtigten Spurwechsel ausgegangen. Im gegenteiügen Fall wird in Schritt 312 das Kriterium für den Lenkwinkel abgeprüft. Dieses besteht darin, dass bei einer starken Lenkwinkeländerung von einem beabsichtigten Spurwechsel ausgegangen werden kann. Ist die Änderung des Lenkwinkels also größer als ein Schwellenwert, wird Schritt 306 (Anzeige beabsichtigter Spurwechsel) eingeleitet. Ist das Lenkwinkelkriterium in Schritt 312 nicht erfüllt, so wird in Schritt 314 ein Winkel-/Geschwindigkeitskriterium herangezogen. Dabei wird die Geschwindigkeitsänderung des Fahrzeugs mit dem Winkel zum Fahrspurrand bewertet. Ist die Geschwindigkeitsänderung größer als ein von diesem Winkel abhängige Größe, wird ein beabsichtigter Spurwechsel angenommen, ist die Geschwindigkeitsänderung kleiner als dieser Wert, so wird von einem unbeabsichtigten Spurwechsel ausgegangen (Schritt 308). Auf diese Weise wird eine Klassifizierung des Spurwechselvorgangs vorgenommen.
Wesentlich ist, dass nur sichere Fallunterscheidungen zur Anzeige des entsprechenden Ergebnisses führen, somit zunächst auch keine Entscheidung akzeptiert wird und erst das letzte Kritierium führt in allen verbleibenden Fällen zur definitiven Entscheidung.
Für die rechte Seite hat es sich gezeigt, dass das Fahrerverhalten sich gegenüber der linken unterscheidet, so dass die Kriterien angepasst und auch die Reihenfolge der Abprü- fung der Kriterien verändert werden muss. Figur 5 skizziert ein Flussdiagramm zur Klas- sifikation der Spurwechselvorgänge auf der rechten Seite. In den Schritten 400 und 402 werden die oben erwähnten Größen für die rechte Fahrzeugseite eingelesen bzw. berechnet. In Schritt 404 wird zunächst das
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überprüft. Liegt nur eine kleine Lenkwinkeländerung vor, so wird gemäß Schritt 406 von einer Unaufmerksamkeit ausgegangen. Ist dieses Kriterium nicht erfüllt, wird in Schritt 407 das Beschleunigungs- unschkriterium abgeprüft. Überschreitet diese Größe einen bestimmten Schwellenwert, der vor einen großen Beschleunigungswunsch des Fahrers spricht, wird in Schritt 408 von einem beabsichtigten Spurwechsel ausgegangen. Ist auch dieses Kriterium nicht erfüllt, so wird in Schritt 410 das Winkel-/Geschwindigkeitskriterium abgeprüft. Hier wird von einem beabsichtigten Spurwechsel (Schritt 408) ausgegangen, wenn die Geschwindig- keitsänderung größer als ein vom Winkel zum Fahrspurrand abhängiger Grenzwert ist, während von einem unbeabsichtigten Spurwechsel (Schritt 406) ausgegangen wird, wenn die Geschwindigkeitsänderung kleiner als ein vom Winkel abhängiger Grenzwert ist. Die Grenzwerte sind dabei derart festgelegt, dass auch hier eine Wertezone entsteht, in der keine Entscheidung getroffen werden kann. Liegt der Wert in diesem Bereich, so wird in Schritt 412 der Abstand zur Grenzlinie bewertet. Ist die Änderung dieses Abstandes größer als ein bestimmter Wert, so wird von einem beabsichtigten Spurwechsel (408) ausgegangen, ist er kleiner als dieser Wert, so wird von einem unbeabsichtigten ausgegangen (406).
Wie oben dargestellt wird die geschilderte Vorgehensweise zur Spurwechselklassifizierung nicht nur in Verbindung mit dem eingangs erwähnten Spurverlassenswamer sondern auch mit anderen Fahrerassistenzsystemen wie beispielsweise einem adaptiven Fahrge- schwindigkeitsregler, einem Toten- Winkel-Erkennungssystem oder einem Spurwechselunterstützungssystem eingesetzt.
Darüber hinaus wird je nach Ausführungsbeispiel auf eine oder die andere der dargestellten Betriebsgrößen zur Klassifizierung verzichtet. Femer werden in einem anderen Ausführungsbeispiel nicht nur zwei zurückliegende Größen sondern mehrere zurückliegende Größen zur Kriterienbildung herangezogen.
Alternativen zur Verwendung einer Lenkwinkelgröße ist die Verwendung einer Gierrate, zum lateralen Abstand zur Fahrspurmarkierung die laterale Beschleunigung des Fahrzeugs, die beide durch entsprechende Messeinrichtungen erfasst werden können.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Fahrerunterstützung, wobei ein Ausgangssignal erzeugt wird, wenn ein Spurwechselvorgang des Fahrzeugs erkannt wird, dadurch gekennzeichnet, dass der erkannte Spurwechselvorgang anhand von Betriebsgrößen klassifiziert wird, ob der Spurwechsel beabsichtigt oder unbeabsichtigt ist, und das Ausgangssignal abhängig von diesem Ergebnis erzeugt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine der Betriebsgrößen der Lenkwinkel oder die Gierrale des Fahrzeugs ist.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine der Betriebsgrößen der Beschleunigungswunsch des Fahrers, insbesondere eine aus der Auslenkung des Fahrpedals abgeleitete Größe ist.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine der Betriebsgrößen die Geschwindigkeit des Fahrzeugs ist.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine der Betriebsgrößen der Winkel zwischen der Fahrspur des Fahrzeugs und der Grenze der Fahrspur ist.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine der Betriebsgrößen der Abstand des Fahrzeugs zur Randmarkierung der Fahrspur oder die laterale Beschleunigung des Fahrzeugs ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Unterscheidung, ob ein beabsichtigter oder ein unbeabsichtigter Spurwechsel vorliegt, mit Hilfe eines Klassifikators vorgenommen, welcher als neuronales Netz aufgebaut ist.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Ausgangsgröße des Klassifikators eine Größe erzeugt wird, die Werte zwischen den Werten für einen sicher erkannten beabsichtigten Spurwechsel und für einen sicher erkannten unbeabsichtigten Spurwechsel annimmt.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgangsgröße des Klassifikators mit einem vorzugsweise einstellbaren Schwellenwert verglichen wird, in dessen Abhängigkeit festgestellt wird, ob ein beabsichtigter oder ein unbeabsichtigter Spurwechsel vorliegt.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Unterscheidung, ob ein beabsichtigter oder ein unbeabsichtigter Spurwechsel vorliegt, anhand eines Klassifikators vorgenommen wird, bei welchem die Betriebsgrößen Kriterien unterworfen werden, anhand derer die Unterscheidung vorgenom- men wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung, ob ein beabsichtigter oder ein unbeabsichtigter Spurwechsel vorliegt auch zurückliegende Werte und/oder die zeitliche Änderung wenigstens einer der Betriebsgrößen berücksichtigt wird.
12. Vorrichtung zur Fahrerunterstützung, mit wenigstens einer Auswerteeinheit zur Erzeugung eines Ausgangssignals, wenn ein Spurwechselvorgang des Fahrzeugs erkannt wird, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit einen Klassifikator umfasst, der derart ausgebildet ist, dass er anhand von Betriebsgrößen zwischen einem beabsichtigten und einem unbeabsichtigten Spurwechsel unterscheidet, und die Auswerteeinheit derart ausgebildet ist, dass sie das Ausgangssignal abhängig von Ergebnis der Klassifikation erzeugt wird.
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