WO2017054956A1 - Verfahren und system zum ermitteln von verkehrsteilnehmern mit interaktionspotential - Google Patents

Verfahren und system zum ermitteln von verkehrsteilnehmern mit interaktionspotential Download PDF

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WO2017054956A1
WO2017054956A1 PCT/EP2016/067855 EP2016067855W WO2017054956A1 WO 2017054956 A1 WO2017054956 A1 WO 2017054956A1 EP 2016067855 W EP2016067855 W EP 2016067855W WO 2017054956 A1 WO2017054956 A1 WO 2017054956A1
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road
road user
route section
road users
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PCT/EP2016/067855
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Alexander Augst
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Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
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    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes

Definitions

  • the invention relates to a method and a corresponding system for
  • Standardization authorities ETSI and CEN as well as standardized in the USA at ISO, SAE and IEEE communication protocols and cooperative security applications, which are to enable in the future a car manufacturer comprehensive, cooperative, and if possible accident-free driving.
  • the addressed security applications, as well as the associated transmission protocols and data formats are i.a. documented in the ETSI standard EN 302 637 or in the SAE standard SAEJ2735.
  • the standard EN 302 637-2 e.g. a so-called cooperative notice message (the so-called
  • Cooperative Awareness Message which is periodically sent from one ITS station (eg, a vehicle) to another ITS station (eg, a so-called ego vehicle) in the environment via selected information (eg, speed, acceleration, and / or position) of the sending ITS station.
  • ITS station e.g. a vehicle
  • ego vehicle e.g. a so-called ego vehicle
  • selected information e.g, speed, acceleration, and / or position
  • the present document is concerned with the technical problem of providing a method, a corresponding system and a computer program with which an (ego) vehicle can be provided with enhanced information about a traffic situation, in particular in a lane section lying in front of the ego vehicle.
  • a method for determining one or more road users in a route section (also referred to as a road section) is described.
  • the method comprises detecting, by a unit outside a first vehicle (the unit being outside the first
  • Vehicle is also referred to as vehicle-external unit and wherein the first vehicle is also referred to as an ego vehicle), of payload information with respect to a plurality of road users who enter the route section at an entry point to a route section.
  • the unit outside the first vehicle may preferably be installed together with a substantially immobile infrastructure device (e.g., a highway bridge, guardrail, etc.).
  • a unit outside the first vehicle may be movably connected to another vehicle.
  • a unit outside the first vehicle may have one or more
  • Computing units and one or more sensors can be set up to determine useful information.
  • one or more sensors for example a camera or a laser scanner, can be set up to determine useful information.
  • the payload includes information about one or more characteristics of the plurality of road users.
  • the one or more characteristics of a road user may be, in particular, a permanent property of the road user, a variable, current property of the road user
  • Traffic participant, and / or a relative property of the road user, relative to a current traffic situation include. These properties can be determined in particular on the basis of sensor data of a sensor of the unit outside the first vehicle.
  • the method further comprises determining service data based on the payload with respect to at least one of the plurality of road users.
  • the service data may include one or more properties of at least one of the plurality of
  • the service data may include: information relating to a lane area of the
  • Section of the route which should or should not be used an action instruction to a driver of the first vehicle;
  • Route section can be traveled manually or automatically; and / or a motion planning with respect to a movement of a road user and / or the first vehicle in the route section.
  • the movement planning may relate in particular to a possible path guidance of the first vehicle, in particular longitudinal guidance and / or transverse guidance, in a near future. This can be due to temporal and geometric
  • Relationships e.g. concerning a corresponding vehicle trajectory.
  • the motion planning may be a sequence of two or more coordinates of the first vehicle at particular time intervals in the near Represent the future.
  • Such a sequence may represent information about the order and / or time intervals for occupying at least one respective lane area (or a position within the driving area) by the first vehicle.
  • the respective (absolute or relative) coordinates may also represent an orientation of the first vehicle, eg with respect to its current position or with respect to certain landmarks, eg a traffic light, a stop line or a particular lane.
  • service data may be determined with respect to one or more particular road users having one or more particular characteristics.
  • Service data may relate to one or more specific characteristics of the road user or users.
  • the properties may also be properties which themselves have no direct relevance with regard to a control of the first vehicle.
  • Such properties may be, e.g. geometric dimensions or proportions of the road user; Design features of the externally visible parts of the road user; a color information, e.g. a color or a
  • the method comprises determining that the first vehicle is in the route section or after the expiration of a predefined one
  • Time interval will be located in the route section. It can thus be determined that service data for a drive of the first vehicle by the
  • Route section could be relevant. If it has been determined that the first vehicle is already in the route section or will be there in the near future, then the service data may be in the first
  • the service data may also include information representing a specific spatial and / or temporal validity of the service data, in particular a specific spatial and / or temporal validity of certain information contained therein.
  • the service data may also include information about a mode of operation or operating parameters for one or more vehicle functions.
  • the provision of the service data may include direct or indirect transmission, by the unit outside the first vehicle, of the service data to the first vehicle.
  • the service data determined by the unit may e.g. may be ⁇ "pushed ⁇ " to one or more vehicles that are or will soon be located in the travel route section.
  • providing the service data may include
  • the requested service data can then be transmitted to the first vehicle.
  • the method may further include using the service data for a vehicle function of the first vehicle.
  • the service data from the first vehicle may be used to at least partially automatically guide the first vehicle.
  • the service data can be used by the first vehicle to at least partially output the service data to a driver of the first vehicle.
  • the service data from the first vehicle can be used to output an action instruction and / or a warning regarding road users in the route section to the driver of the first vehicle. The method allows a first vehicle in an efficient manner
  • Determine route section and use for a vehicle function may be provided by the method (e.g., in relation to the total amount of road users in a route section) that may not or only in a complex manner
  • the method may further comprise determining one or more relevant road users from the plurality of road users who may be relevant when driving the route section for the first vehicle. It can then (possibly reduced) service data in relation to the one or more relevant road users determined and provided in the first vehicle.
  • the amount of data exchanged can be reduced to essential data, whereby the evaluation of the service data in the first vehicle can be facilitated and improved.
  • road users are, in particular, road users who are responsible for another road user, e.g. for the first vehicle, with a probability exceeding a certain level, will have an immediate effect on the longitudinal guidance and / or lateral guidance of the other road user, or will attract particular or particular attention, e.g. due to certain types of risks.
  • the determination of a relevant road user may include determining an interaction measure for a road user.
  • a potential interaction of the road user with the first vehicle can be considered.
  • the interaction measure may indicate a likelihood that the first vehicle will be the one
  • the measure of interaction for a road user may be one or more properties of the vehicle
  • the quality of the determined and transmitted service data (and thus also the quality of the vehicle function in the first vehicle) can be further increased.
  • the service data can be provided only or predominantly for road users who have a certain (one or more extent exceeding) interaction potential for the first vehicle.
  • the method may further comprise detecting, by another unit outside the first vehicle, payload information relating to at least one road user exiting the travel route section at an exit location.
  • the service data can then also be determined on the basis of the payload with respect to the at least one road user.
  • Exit point can be the amount of road users in one
  • Route section can be determined in a precise manner.
  • the quality of the service data and the quality of the vehicle functions implemented with it can thus be further increased.
  • a unit outside the first vehicle may include a detecting road user (eg, a vehicle) located in the travel route section.
  • the detecting road user may for this purpose comprise one or more environment sensors arranged to detect other road users in an environment of the detecting road user.
  • payload information relating to road users in a route section can be detected and provided in a particularly efficient manner.
  • the environment of the detecting road user may include a portion of the entire route section. Payload information relating to a total amount of road users in the travel route section may be detected by a plurality of detecting road users in the travel route section.
  • a crowd-sourcing approach can be used to provide useful information about the road users in a route section in a particularly efficient manner.
  • Determining service data may include determining, based on the payload with respect to the plurality of road users, sequence information indicating an order of the road users in the traffic
  • the first vehicle may be at increased speed on a trip in the
  • the method may further include detecting, by the first vehicle, environmental data relating to an environment of the first vehicle.
  • the service data can then be compared by the first vehicle with the environmental data.
  • the service data may include external recognition information regarding at least one first road user in the route section. In this case, the external recognition information allows the first one
  • the method may further comprise detecting, by the first vehicle, vehicle-side recognition information that enables the first road user to be recognized in a limited set of different road users. It can then, in
  • payload information with respect to the first road user from the service data to be extracted is thus possible for the first vehicle to be concrete in a precise manner
  • payload information such as properties
  • Vehicle functions are further improved in the first vehicle.
  • service data may include an assignment of a payload and one or more recognition properties.
  • service data may include an assignment of a payload and one or more recognition properties.
  • mapping may be at a substantial match between an external recognition information and the vehicle-side
  • two or more external recognition information may be assigned to the two or more vehicle-side recognition information.
  • a (complete) correspondence of the external recognition information and the vehicle-side recognition information is not absolutely necessary for the execution of the method.
  • a degree of plausibility of a specific association between an external recognition information and a vehicle-side recognition information can be determined.
  • the assignment may then depend on one or more degrees of agreement and / or
  • a vehicle or a road user can preferably a
  • a road user can alternatively also correspond to a different type of vehicle (watercraft, aircraft) or a pedestrian.
  • the method is applied to mobile, in particular currently moving road users.
  • the method discussed here mainly from the point of view of a (first or an ego) vehicle can be mutually applied to a large number of road users, such that a large number of road users simultaneously or alternately take on a role of the "first vehicle” a gradual optimization of security or the
  • the method can also be applied in such a way that it leads to the optimization of the traffic flow in the lane section.
  • Another result of the method is also the advantage that no identification of the road users is necessary for carrying out the method.
  • computer program in particular a computer program product
  • the computer program can be loaded directly into the internal memory of a digital device (in particular an electronic control unit of a driver assistance system in a vehicle having a computing unit).
  • the computer program may comprise software code sections with which the steps of the method according to one of the described method claims are executed when the computer product is running on the digital device. It can
  • a unit outside the first vehicle which is set up, the method steps performed by the unit outside the first vehicle in this document
  • FIG. 1 shows a block diagram of an exemplary system for providing useful information about road users in a road section
  • FIG. 3 shows a flowchart of an exemplary method for determining useful information about road users in a road section.
  • the present document deals with the technical task of providing a vehicle, which can be referred to as an ego vehicle, as comprehensive as possible information about a traffic situation in a section of the route.
  • a vehicle which can be referred to as an ego vehicle
  • advanced driver assistance systems in particular partially and highly automated driving, can be provided for this section of the route in a reliable and robust manner in the ego vehicle.
  • Arrangements of road users are located in proximity to the ego vehicle.
  • the ego vehicle does not have complete knowledge of the road users and their characteristics involved in a traffic situation.
  • the sensory detection by environmental sensors of the ego vehicle is typically limited (eg with respect to range), so that there is insufficient information about which, especially in difficult conditions (occlusion, weather, etc.) Road users (and with what characteristics) the ego vehicle will face in the near future.
  • the provision of environmental sensors for high-quality driver assistance systems and for other vehicle functions is typically very cost-intensive.
  • FIG. 1 shows an exemplary system 100 for providing useful information about a traffic situation (in particular about road users or
  • the system 100 includes a vehicle-external unit 130, 131 that includes at least one sensor 131 (e.g., a camera, a radar sensor, an ultrasonic sensor, etc.) to detect sensor data in a particular link.
  • the sensor 131 may be configured one or more
  • Traffic participants 120 i.e., generally one or more objects
  • Traffic participants 120 i.e., generally one or more objects
  • a link section For example, by a camera
  • Image data indicative of a road user 120 e.g., a vehicle in the route section.
  • the vehicle-external unit 130, 131 comprises a processing unit 130 (eg a server), which is set up to evaluate the sensor data of the at least one sensor 131.
  • the vehicle-external unit 130, 131 may be configured to determine useful information about the one or more road users 120 in a route section based on the sensor data (eg a position of a road user 120, a movement direction of a road user 120, a type or a type a road user 120, etc.).
  • the payload information about the one or more road users 120 may be stored in a memory unit of the vehicle external unit 130, 131.
  • the system 100 further includes an ego vehicle 110 located in front of or in the track section.
  • the ego vehicle 110 typically includes at least one environment sensor 112 configured to capture environmental data relating to an environment of the ego vehicle 110.
  • the environment sensor 112 may be configured to detect environment data relating to one or more of the road user 120 in the route section.
  • a control unit 111 of the ego vehicle 110 may be configured via a
  • Communication unit 113 to send a request message to the vehicle-external unit 130, 131.
  • the communication unit 113 may be configured to communicate with the vehicle external unit 130, 131 (in particular with the processing unit 130) via a wireless communication link 132.
  • the request message includes e.g. a request to the vehicle-external unit 130, 131 payload about the particular
  • the processing unit 130 is configured to send to the ego vehicle 110, via the communication link 132, a response message containing the payload information relating to the (requested) link (and the one or more links therein)
  • the ego vehicle 110 may be the payload with respect to the
  • control unit 111 of the ego vehicle 110 may include one or more actuators 114 (e.g.
  • a stationary sensor 131 e.g., on a highway bridge
  • a lane section e.g.
  • the sensor 131 detects from a favorable Perspective and with a certain level of detail, a specific number of road users 120 in the stretch with respective
  • Movement data or the current driving style or the current behavior of the road users 120 are detected. An identification of the individual
  • Road user 120 is typically not required.
  • Another (optional) stationary sensor 131 at the end of a track section can, in an analogous manner, determine the characteristics of the
  • payload information about a set of road users 120 may be provided that may interact with a (partially) automated ego vehicle 110 in a link.
  • This payload can be provided eg by a wireless router (WLAN, LTE, etc.) on a highway bridge or in a backend.
  • the ego vehicle 110 may be set up, the road users 120 at least roughly detected by the vehicle-own sensor 112 based on the provided useful information, which includes, for example, a description of the road users 120 in the route section, the detected by the vehicle-external unit 130, 131 Attributable to road users 120.
  • the vehicle functions of the ego vehicle 110 have a larger and more precise amount of information about relevant road users 120. This additional useful information alone would not be determinable with the vehicle sensor system 112 or only with great effort.
  • it can be ensured by the provision of vehicle-external sensors 131 that all road users 120 in
  • the ego vehicle 110 can thus plan and execute driving maneuvers in a reliable manner on the basis of the payload. In particular, the ego vehicle 110 receives from the
  • FIG. 2 a shows a route section 213 on a freeway 210. This route section 213 comprises one or more entrance areas 211 through which
  • Road users 120 may enter the route section 213, and one or more exit areas 212 through which road users 120 may leave the route section 213.
  • the route section 213 may include a core area 214 that all road users 120 must pass. Furthermore, in the case of a plurality of entrance areas 211 and / or a plurality of exit areas 212, the route section 213 may include subregions 215, which only a part of the road users 120 must pass through.
  • the link section 213 includes one or more off-vehicle stationary sensors 131 configured to receive payload information relating to the vehicle
  • Payload may be provided to an ego vehicle 110.
  • Fig. 2b shows a roundabout 220 with a central sensor 131c
  • FIG. 3 shows a flow chart of an exemplary method 300 for
  • Method 300 includes detecting 301, by a unit 130, 131 outside an ego vehicle 110 (also referred to as a first vehicle), of payload information related to a plurality of road users 120 arriving at a gate 211
  • Route section 214 enter the route section 214.
  • the payload includes information about one or more characteristics of the plurality of road users 120.
  • the method 300 further comprises determining 302 service data based on the payload with respect to the plurality of road users 120. Further, the method 300 includes determining 303, that the ego vehicle 110 is in the route section 214 or will be in the route section 214 after a predefined time interval has elapsed. If so, then the service data may be provided in the ego vehicle 110 (step 304). The ego vehicle 110 may then use the service data in the implementation of a vehicle function. Thus, improved vehicle functions can be efficiently provided in the ego vehicle 110.
  • exemplary aspects of the method 300 for determining payload information over a link are described.
  • the method 300 described in this document may be designed to determine relevant road users 120 within a route section 213. This can be one or more properties of
  • a device 130, 131 which is located outside an ego vehicle 110.
  • a data record can be determined which represents the characteristics of the detected road users 120 who enter the route section 213.
  • service data i.e., payload
  • This service data may be sent to at least one ego vehicle 110 located in the
  • Relevant road users are road users 120 who should be taken into account when driving the ego vehicle 110 within the route section 213, in particular for certain vehicle functions when driving within the route section 213.
  • relevant road users are road users 120 who may have or have a (greater or lesser) potential for interaction with one another and / or with the ego vehicle 110.
  • the ego vehicle 110 may have or have a (greater or lesser) potential for interaction with one another and / or with the ego vehicle 110.
  • Route section 213 must cope. Possibly. the relevant road users 120 all road users within the
  • Route section 213 include. Furthermore, the
  • the device 130, 131 outside the ego vehicle 110 may include a
  • the device 130, 131 may include a backend computer and / or means for access to backend or cloud information.
  • the device 130, 131 outside the ego vehicle 110 may be movable, e.g. move with another vehicle (as illustrated in Fig. 2c). That As an alternative or in addition to a stationary sensor system, the detection of the properties of the
  • the characteristics of the road users 120 can be determined at least for one direction of travel of the route section 213. Furthermore, the properties of the road users 120 can be detected at one or more possible entry areas 211 to the route section 213.
  • a route section 213 may be a structurally separate section of a road network (e.g., a highway).
  • the route section 213 can be configured such that without additional measures it can be assumed that no additional road user 120 appears within the route section 213 or out of it
  • the route section 213 can thus be part of a road, in particular structurally separate.
  • the detection of the road users 120 can take place (possibly only) at an entry point 211 to the route section 213.
  • a route section may be "dynamic" and currently defined as a moving section of the roadway, e.g., -200 meters to +200 meters around a particular road user 120.
  • Route section 213 may also be one for a particular maneuver of an ego Vehicle 110 required course, in particular a specific road surface, be.
  • Exemplary properties of a road user 120 are at least one contour of the road user 120 (from a certain perspective).
  • the contour is e.g. from a highway bridge from well and is advantageous for the planning and implementation of a driving maneuver of the ego vehicle 110.
  • a one-time detection of a property of a road user 120 is sufficient, i. constant camera observation for maneuvering is typically not required.
  • the one or more ego vehicles 110 may then control their respective vehicle functions through one or more road users 120 based on the service data (i.e., the payload) and the characteristics therein.
  • the service data includes data that preferably serves to support a FAS (driver assistance system), TAF (partially automated driving), or HAF (highly automated driving) function of at least one ego vehicle 110 or driver information in an ego vehicle 110 vehicle.
  • the service data may correspond to the record of the properties determined by the vehicle-external device 130, 131.
  • the complete data record with the recorded data about the road users 120 can be transmitted to at least one ego vehicle 110.
  • the service data for use in a particular vehicle function can then be determined on the basis of the data record by a control unit 111 of the ego vehicle 110.
  • the service data (possibly specific to an ego vehicle 110) may be determined by the vehicle-external device 130, 131 outside the ego vehicle 110 and transmitted to the ego vehicle 110.
  • the service data may include the number, in particular a specific amount, of road users 120 with respective particular characteristics
  • Road users 120 may be relevant to each other and / or for a particular ego vehicle 110. That is, depending on the service data, a set of interaction partners (relevant to the ego vehicle 110) in traffic (especially for a particular maneuver) within the travel route section 213 may be determined.
  • the relevant road users 120 can preferably be determined within the ego vehicle 110 or alternatively outside the ego vehicle 110.
  • the service data can be generated outside the ego vehicle 110 and can be determined and provided specifically for at least one particular ego vehicle 110. This can be the service data
  • Payload of one or more road users 120 include, which have a relatively high relevance.
  • the relevance may indicate a measure of the interaction potential with a specific ego vehicle 110 and / or for the interaction potential of the road users 120 with one another.
  • the relevance may indicate whether a road user 120 is likely to overtake 120, is likely to be overtaken, likely to impede onward travel (on a particular lane), etc.
  • the service data may include only the relevant road users 120, if applicable.
  • the service data may include an expanded set of road users 120 and highlight the relevant road users 120 relative to other road users 120.
  • the service data may display one or more of the following information:
  • a movement planning of a road user 120 and or A time interval and / or a lane area for manual or automated maneuvers.
  • service data can be transmitted to a highly automated moving ego vehicle 110, the service data representing the following information: "Lane areas in which motorcyclists can occur, in particular currently or within a specific time interval.” Based on this information, a vehicle function (eg a highly automated lane change assistant), which does not have sufficient reliability when maneuvering with motorcyclists, postpone the maneuver or generate specific instructions for the driver.
  • a vehicle function eg a highly automated lane change assistant
  • Route section 213 are detected.
  • Road users 120 at a point of entry 211 and exit 212 may be provided with a closed system. In particular, it can be determined in a precise manner which road users 120 are located in a route section 213. For example, like this
  • branches may also be considered as exit points 212.
  • a total section 213 or a partial section 214, 215 can be taken into account as route sections.
  • the properties of the road users 120 can be determined for the respectively entering and / or for the respectively departing road users 120 (via the respective entry points 211 or the respective exit points 212). Possibly. can properties of quantities of Road users 120 are also determined for "nested" route sections and / or plausibility.
  • the quantity of road users 120 entering and leaving a structural situation is determined, and from this service data for one or more ego vehicles 110 are determined and provided, for which this roundabout 220 is relevant or (based on the coordinates or route) will be relevant in the near future.
  • an ego vehicle 110 or a corresponding driver assistance system can receive information about other road users 120 even before the other road users 120 can be detected by the environment sensors 112 of the ego vehicle 110.
  • a sensor 131 may be arranged on a vehicle 120.
  • the vehicle 120 may thus have, at least in part, the function of a route monitoring unit (i.e., a vehicle-external unit) 130, 131.
  • a route monitoring unit i.e., a vehicle-external unit
  • Such a vehicle 120, 131 can be detected as
  • a sensing vehicle 120, 131 may be configured (as shown in FIG. 2c), other road users 120, and / or characteristics of the other road users 120 in one
  • Road users 120 are detected that overtake the vehicle 120, 131 or that overtakes the vehicle 120, 131.
  • a first quantity (S1) of road users 120 located in a partial section of the route section 214 in front of the vehicle 120, 131 can then be determined, and / or a second quantity (S2) of road users 120 can be determined. which are located in a partial section of the route section 214 behind the vehicle 120, 131.
  • Road users 120 may then be conveyed to an ego vehicle 110 (possibly directly or indirectly) that is in the route section 214 or will be in the near future.
  • payload information of the first set S1 can be transmitted to an ego vehicle 110 for a route section 214 in front of the capturing vehicle 120, 131 and payload of the second set to an ego vehicle 110 for a route section 214 behind the capturing vehicle 120, 131.
  • Route section 214 into sub-areas (even without that dedicated sub-areas dedicated stationary route monitoring units 130, 131 must be provided). Several such acquisitions of subareas (iterative or recursive) can be performed. As required, an arbitrarily small division of the route sections 214 can take place, in which the order or a relatively accurate arrangement of all
  • Road users 120 in a route section 214 with a relatively small number of detecting vehicles 120, 131 can be determined.
  • a virtual division of a route section 214 can be vertical or oblique to the roadway course. The latter may be useful in certain oblique detection areas of the vehicle sensor system 131.
  • the boundaries between the partial sections of a route section 214 may
  • route sections 214 may be nested. That may mean that these nested
  • Route sections 214 form partitions from each other or
  • an order information of the set of road users 120 for at least a partial section of the route section 214 may be determined or updated.
  • a vehicle may be arranged in a route section 214 to detect which other road users 120 (e.g., vehicles of certain classes and / or with certain other characteristics) are overtaking each other, or how those road users 120 associate with each other, e.g. by changing lanes, etc.). Determining a
  • Sequence information and / or the determination of corresponding service data can take place within the vehicle 102, 131 itself or within a central infrastructure device 130.
  • a measure of the relevance of a road user 120 can be determined.
  • a measure of the interaction potential of a road user 120 can be determined.
  • Road user 120 are determined with another road user. Such a measure may depend on one or more determined
  • Characteristics of the road user 120 e.g. from a class of road users (cars, trucks, vans, motorcycles, trailers, etc.); of movement data of the road user 120; from a motion difference to an average speed or to a speed of a certain other vehicle; a signaling / lane / driving style of the road user 120; from a determined intention, in particular from a maneuver intention, of the road user 120; and / or from one currently being driven by the road user 120,
  • the interaction potential relates in particular to a (possible) mutual influence of other road users 120 in traffic, eg when carrying out a maneuver.
  • the interaction potential may relate to a particular vehicle (possible interaction with this vehicle) and / or to a possible mutual interaction within a group of road users 120 (quasi with each other).
  • the characteristics of a road user 120 may be permanent
  • Permanent features may include: technical characteristics such as (outer) contour, weight, maneuverability, fixed or variable shape (e.g., a variable contour in trailers or semi-trailers), make, model, etc. This may include information on the class of the
  • Road user (car, truck, motorcyclist, pedestrian, animal). Contours of the road user can optionally be detected with sensors 131 from two or more perspectives, in particular: essentially from above, substantially from the side, and / or substantially from the front.
  • the properties of a traffic participant 120 can be determined or aggregated from a plurality of such contours, which may be represented in a vector format, and from further information. For example, can they
  • Characteristics of the road user 120 a (possibly simplified) 3-D model, e.g. from the outside dimensions of the road user 120.
  • Variable (current) characteristics may preferably include: a position and / or movement data of the road user 120; relative
  • Movement data of the road user 120 in particular relative to the ego Vehicle 110 a current driving style (eg, gradations from: “little changeable position" to the surrounding road users 120 to "permanent"
  • Information about active functions of the road user 120 in particular about active light functions; Maneuver information, in particular automatically recognized (certain) maneuvers carried out by the road user 120 or an intention to perform a (specific) maneuver; and / or signaling status of road user 120 (turn signal actuation, light or audio signals, etc.).
  • Road users 120 may preferably comprise: driving in a particular arrangement, e.g. in the blind spot area, parallel, etc .; overtaking a vehicle or vice versa; Driving a same lane at the same time as another vehicle; Etc.
  • the detection of properties of a road user 120 with means outside of the road user 120 can thereby consist of at least two different perspectives, e.g. by several means outside the
  • Road user 120 take place. By detecting from different perspectives, properties of a road user 120 can be determined with increased accuracy.
  • Route section 214 receives, an adjustment of the received from an ego vehicle 110 service data with the detected by means 112 within the ego vehicle 110 characteristics of a road user 120.
  • an assignment of a road user 120 to certain data from the service data can take place in this way.
  • the ego vehicle 110 can thus classify a road user 120 that the ego vehicle 110 can detect with the vehicle-specific sensor system 112.
  • the ego vehicle 110 can count, for example, how many road users 120 of which class have been overtaken or have overtaken. Furthermore, it can thus be determined, for example, how many road users 120 of which class can be expected in front of and behind the ego vehicle 110.
  • the adjustment can be used to complete the
  • Properties of a road user 120 take place. For example, an alignment or fusion of the properties acquired from different perspectives (external perspective and vehicle-specific perspective) can take place.
  • the service data may include at least one external recognition information of at least one road user 120 for which payload information (i.e., characteristics) is provided in the service data. Furthermore, with means 112 of the ego vehicle 110 on the vehicle side
  • Detection information to be detected It can then service data, in particular representing properties of at least one particular road user 120, depending on the detected vehicle-side
  • Identification information to be assigned can thus additionally (re) recognition or assignment of concrete road users 120 done.
  • the identification information of a road user 120 can be detected with the infrastructure sensor system 131 and / or by other means outside the ego vehicle 110.
  • the identification information may include or depend on one of a property or a combination of characteristics of the traffic participant 120 dependent information.
  • the one or more properties used are preferably such that they include the road user 120 at least within a limited number of To identify, identify and / or re-identify road users 120 in an environment with a high probability.
  • the recognition information may include identification information, e.g. the registration plate of a vehicle.
  • identification information e.g. the registration plate of a vehicle.
  • a recognition information of a road user 120 may be dependent on the following data: an official license plate of a vehicle; a portion of a record stored in a machine-readable code (e.g., a vignette or a special sticker); a certain property of
  • the at least one property of the traffic participant 120 may be a property that is particularly easy to detect with the vehicle sensor system 112 or from the vehicle perspective.
  • the vehicle sensor system 112 may be a property that is particularly easy to detect with the vehicle sensor system 112 or from the vehicle perspective.
  • the vehicle sensor system 112 may be a property that is particularly easy to detect with the vehicle sensor system 112 or from the vehicle perspective.
  • the vehicle sensor system 112 may be a property that is particularly easy to detect with the vehicle sensor system 112 or from the vehicle perspective.
  • Detection information depends on: an ID code of wireless communication of the traffic participant 120; and / or a SIM card number / MAC address in connection with the road user 120.
  • vehicle-side detection information of another road user 120 can be determined (eg official Identifier, QR code or a combination of characteristic features) and then much more information about the characteristics of the road user 120 are read from the received service data. These can then be beneficial be used for the provision of vehicle functions in the ego vehicle 110.
  • the transmitted user information can be transmitted in such a way that
  • a type of intervention of a vehicle function for example a driver assistance function or a vertical dynamic function, which are required when driving on the specific route section 214 in connection with a probable interaction with a road user 120, and / or a probability measure can be determined that a such action due to a (probable)
  • the method 300 may also include varying the parameters of a driver assistance function in an at least partially automated execution of a maneuver, depending on the provided service data.
  • a driver assistance function in an at least partially automated execution of a maneuver, depending on the provided service data.
  • Driver assistance function which relate at least partially to the control of the longitudinal guidance and / or lateral guidance of the ego vehicle 110, be varied depending on the service data.
  • driver information for example a warning, an action instruction, an indication of a spatial area relative to the ego vehicle 110 (eg "in front of the vehicle”, “behind the vehicle”, “ right / left of the vehicle ",” in your own lane “,” on a right or left
  • the vehicle function may be responsive to execution of a particular action, e.g. an intervention in the chassis of the ego vehicle 110 or a function of active or passive safety, prepared and / or parameterized or preconditioned.
  • a particular action e.g. an intervention in the chassis of the ego vehicle 110 or a function of active or passive safety, prepared and / or parameterized or preconditioned.
  • the method 300 can be applied in (structural) special areas of a driving route, e.g. Entrance or exit to one
  • the method 300 can help to cope with special challenges such areas also with vehicles 110, in particular for an at least partially automated driving without a very complex sensors or environment detection.
  • the method 300 may be configured such that it does not require continuous or continuous detection of the road users 120 in a route section 214.
  • the method 300 may also be performed in part by means of the devices already available, e.g. Motorway bridges, driveways, etc are executed.
  • the overall scope or the performance of the actions that are well controllable by the vehicle functions within the roadway section 214, eg, at least partially executable maneuvers, can be increased.
  • the method described in this document has a number of advantages. In particular, the method described enables efficient support of an ego vehicle 110 in implementing a high level of performance
  • HAF Degree of automation
  • Combinations of surrounding road users 120 can also be applied to existing vehicles.

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Abstract

Es wird ein Verfahren (300) zum Ermitteln ein oder mehrerer Verkehrsteilnehmer (120) mit einem Interaktionspotential in einem Fahrstreckenabschnitt (214) beschrieben. Das Verfahren (300) umfasst das Erfassen (301), durch eine Einheit (130, 131) außerhalb eines ersten Fahrzeugs (110), von Nutzinformation in Bezug auf eine Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120), die an einer Einfahrtstelle (211) zu einem Fahrstreckenabschnitt (214) in den Fahrstreckenabschnitt (214) eintreten. Dabei umfasst die Nutzinformation Information über ein oder mehrere Eigenschaften der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120). Das Verfahren (300) umfasst weiter das Ermitteln (302) von Service-Daten auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf einen oder mehrere Verkehrsteilnehmer (120). Außerdem umfasst das Verfahren (300) das Ermitteln (303), dass sich das erste Fahrzeug (110) in dem Fahrstreckenabschnitt (214) befindet oder sich nach Ablauf eines vordefinierten Zeitintervalls in dem Fahrstreckenabschnitt (214) befinden wird. Daraufhin umfasst das Verfahren (300) das Bereitstellen (304) der Service-Daten im ersten Fahrzeug (110).

Description

Verfahren und System zum Ermitteln von Verkehrsteilnehmern mit
Interaktionspotential
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein entsprechendes System zum
Ermitteln von Verkehrsteilnehmern mit Interaktionspotential und insbesondere zur unmittelbaren oder mittelbaren Bereitstellung entsprechender Service-Daten zur Verwendung in einer Fahrzeugfunktion.
Derzeit werden im Rahmen diverser Initiativen zum Thema "Intelligent
Transportation Systems" (ITS) u.a. bei den Europäischen
Standardisierungsbehörden ETSI und CEN, sowie in den USA bei ISO, SAE und IEEE Kommunikationsprotokolle und kooperative Sicherheitsanwendungen standardisiert, die zukünftig ein Fahrzeughersteller-übergreifendes, kooperatives, und nach Möglichkeit unfallfreies Fahren ermöglichen sollen. Die adressierten Sicherheitsanwendungen, sowie die zugehörigen Übertragungsprotokolle und Datenformate sind u.a. in dem ETSI Standard EN 302 637 bzw. in dem SAE Standard SAEJ2735 dokumentiert. So wird in dem Standard EN 302 637-2 z.B. eine sogenannte kooperative Bekanntmachungsnachricht (die sogenannte
Cooperative Awareness Message, CAM) definiert, welche in periodischen Abständen von einer ITS Station (z.B. von einem Fahrzeug) gesendet wird, um eine andere ITS Station (z.B. ein sogenanntes Ego-Fahrzeug) in der Umgebung über ausgewählte Informationen (z.B. Geschwindigkeit, Beschleunigung und/oder Position) der sendenden ITS Station zu informieren. Die zwischen den ITS Stationen, z.B. anhand von CAM-Nachrichten, ausgetauschten Informationen können in den jeweiligen ITS Stationen dazu verwendet werden,
Kollisionsgefahren zu erkennen und ggf. geeignete Gegenmaßnahmen (z.B.
Warnhinweise) einzuleiten. Die Information, welche über eine ITS Nachricht an ein Ego-Fahrzeug übermittelt werden kann, ist jedoch begrenzt bzw. beschränkt. Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, ein Verfahren, ein entsprechendes System und ein Computerprogramm bereitzustellen, mit denen einem (Ego- )Fahrzeug erweiterte Information über eine Verkehrssituation, insbesondere in einem vor dem Ego-Fahrzeug liegenden Fahrbahnabschnitt, bereitgestellt werden kann.
Die Aufgabe wird durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.
Gemäß einem Aspekt wird ein Verfahren zum Ermitteln eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer in einem Fahrstreckenabschnitt (auch als Fahrbahnabschnitt bezeichnet) beschrieben. Das Verfahren umfasst das Erfassen, durch eine Einheit außerhalb eines ersten Fahrzeugs (wobei die Einheit außerhalb des ersten
Fahrzeugs auch als Fahrzeug-externe Einheit bezeichnet wird und wobei das erste Fahrzeug auch als Ego-Fahrzeug bezeichnet wird), von Nutzinformation in Bezug auf eine Vielzahl von Verkehrsteilnehmern, die an einer Einfahrtstelle zu einem Fahrstreckenabschnitt in den Fahrstreckenabschnitt eintreten.
Die Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs kann bevorzugt als zusammen mit einer im Wesentlichen unbeweglichen Infrastrukturvorrichtung (z.B. mit einer Autobahn-Brücke, Leitplanke, etc.) verbaut sein. Alternativ kann eine Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs mit einem anderen Fahrzeug beweglich verbunden sein.
Eine Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs kann eine oder mehrere
Recheneinheiten und einen oder mehreren Sensoren umfassen. Dabei können ein oder mehrere Sensoren, z.B. eine Kamera oder ein Laser-Scanner, zum Ermitteln von Nutzinformation eingerichtet sein. Die Nutzinformation umfasst Information über eine oder mehrere Eigenschaften der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern. Die ein oder mehreren Eigenschafen eines Verkehrsteilnehmers können insbesondere eine permanente Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers, eine veränderliche, aktuelle Eigenschaft des
Verkehrsteilnehmers, und/oder eine relative Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers, relativ zu einer aktuellen Verkehrssituation, umfassen. Diese Eigenschaften können insbesondere auf Basis von Sensordaten eines Sensors der Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs ermittelt werden. Das Verfahren umfasst weiter, das Ermitteln von Service-Daten auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf zumindest einen Verkehrsteilnehmer aus der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern. Dabei können die Service-Daten ein oder mehrere Eigenschaften von zumindest einem der Vielzahl von
Verkehrsteilnehmern umfassen. Alternativ oder ergänzend können die Service- Daten umfassen: Information in Bezug auf einen Fahrbahnbereich des
Fahrstreckenabschnittes, der befahren werden sollte oder nicht befahren werden sollte; eine Handlungsanweisung an einen Fahrer des ersten Fahrzeugs;
Information über einen Zeitpunkt und/oder einen Bereich, in dem der
Fahrstreckenabschnitt manuell oder automatisiert befahren werden kann; und/oder eine Bewegungsplanung in Bezug auf eine Bewegung eines Verkehrsteilnehmers und/oder des ersten Fahrzeugs im Fahrstreckenabschnitt.
Die Bewegungsplanung kann dabei insbesondere eine mögliche Bahnführung des ersten Fahrzeugs, insbesondere Längsführung und/oder Querführung, in einer nahen Zukunft betreffen. Diese kann durch zeitliche und geometrische
Zusammenhänge, z.B. betreffend eine entsprechende Fahrzeugtrajektorie, ausgedrückt werden.
Insbesondere kann die Bewegungsplanung eine Sequenz von zwei oder mehreren Koordinaten des ersten Fahrzeugs zu bestimmten Zeitintervallen in der nahen Zukunft repräsentieren. Eine solche Sequenz kann eine Information über die Reihenfolge und/oder Zeitintervalle zum Einnehmen zumindest eines jeweiligen Fahrbahnbereichs (oder einer Position innerhalb des Fahrbereichs) durch das erste Fahrzeug repräsentieren. Die jeweiligen (absoluten oder relativen) Koordinaten können auch eine Ausrichtung des ersten Fahrzeugs, z.B. in Bezug auf seine aktuelle Position oder in Bezug auf bestimmte Orientierungspunkte, z.B. eine Ampel, eine Haltelinie oder eine bestimmte Spur, repräsentieren.
Insbesondere können Service-Daten ermittelt werden in Bezug auf einen oder mehrere bestimmte Verkehrsteilnehmer mit einer oder mehreren bestimmten Eigenschaften. Dabei können sich Service-Daten auf eine oder mehrere bestimmten Eigenschaften des oder der Verkehrsteilnehmern beziehen. Dabei kann es sich bei den Eigenschaften auch um Eigenschaften handeln, die selbst keine unmittelbare Relevanz im Bezug auf eine Steuerung des ersten Fahrzeugs haben.
Solche Eigenschaften können, z.B. geometrische Abmessungen oder Proportionen des Verkehrsteilnehmers; Designmerkmale der nach außen sichtbaren Teile des Verkehrsteilnehmers; eine Farbinformation, z.B. eine Farbe bzw. eine
Farbkombination eines Verkehrsteilnehmers; eine Information zu einer Kleidung eines Fußgängers oder eines Fahrers, insbes. Zweiradfahrers; und/oder eine Herstellermarke des Verkehrsteilnehmers.
Außerdem umfasst das Verfahren das Ermitteln, dass sich das erste Fahrzeug in dem Fahrstreckenabschnitt befindet oder sich nach Ablauf eines vordefinierten
Zeitintervalls in dem Fahrstreckenabschnitt befinden wird. Es kann somit ermittelt werden, dass Service-Daten für eine Fahrt des ersten Fahrzeugs durch den
Fahrstreckenabschnitt von Relevanz sein könnten. Wenn ermittelt wurde, dass sich das erste Fahrzeug bereits im Fahrstreckenabschnitt befindet oder sich in naher Zukunft dort befinden wird, so können die Service-Daten im ersten
Fahrzeug bereitgestellt werden. Die Service-Daten können auch eine Information umfassen, welche eine bestimmte räumliche und/oder zeitliche Gültigkeit der Service-Daten, insbesondere eine bestimmte räumliche und/oder zeitliche Gültigkeit bestimmter darin enthaltener Informationen, repräsentiert. Die Service-Daten können auch Information über einen Betriebsmodus oder Betriebsparameter für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen umfassen.
Das Bereitstellen der Service-Daten kann dabei umfassen, das unmittelbare oder mittelbare Senden, durch die Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs, der Service- Daten an das erste Fahrzeug. Die von der Einheit ermittelten Service-Daten können z.B. an ein oder mehrere Fahrzeuge„gepusht" werden, die sich in dem Fahrstreckenabschnitt befinden oder bald dort befinden werden. Alternativ kann das Bereitstellen der Service-Daten umfassen, das
Senden, durch das erste Fahrzeug, einer Anfrage-Nachricht an die Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs, wobei die Anfrage-Nachricht anzeigt, für welchen Fahrstreckenabschnitt Service-Daten von dem ersten Fahrzeug angefragt werden. Die angefragten Service-Daten können dann an das erste Fahrzeug übermittelt werden.
Das Verfahren kann weiter umfassen, das Verwenden der Service-Daten für eine Fahrzeugfunktion des ersten Fahrzeugs. Insbesondere können die Service-Daten von dem ersten Fahrzeug dazu verwendet werden, das erste Fahrzeug zumindest teilweise automatisch zu führen. Alternativ oder ergänzend können die Service- Daten von dem ersten Fahrzeug dazu verwendet werden, die Service-Daten zumindest teilweise an einen Fahrer des ersten Fahrzeugs auszugeben. Alternativ oder ergänzend können die Service-Daten von dem ersten Fahrzeug dazu verwendet werden, eine Handlungsanweisung und/oder einen Warnhinweis in Bezug auf Verkehrsteilnehmer im Fahrstreckenabschnitt an den Fahrer des ersten Fahrzeugs auszugeben. Das Verfahren ermöglicht es einem ersten Fahrzeug in effizienter Weise
Information über Verkehrsteilnehmer in einem bevorstehenden
Fahrstreckenabschnitt zu ermitteln und für eine Fahrzeugfunktion zu verwenden. Insbesondere kann durch das Verfahren Information (z.B. in Bezug auf die Gesamtmenge von Verkehrsteilnehmern in einem Fahrstreckenabschnitt) bereitgestellt werden, die nicht oder nur in aufwändiger Weise durch
Umfeldsensoren des ersten Fahrzeugs ermittelt werden kann. Das Verfahren kann weiter umfassen, das Ermitteln ein oder mehrerer relevanter Verkehrsteilnehmer aus der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern, die beim Befahren des Fahrstreckenabschnitts für das erste Fahrzeug relevant sein können. Es können dann (ggf. reduzierte) Service-Daten in Bezug auf die ein oder mehreren relevanten Verkehrsteilnehmer ermittelt und im ersten Fahrzeug bereitgestellt werden. So kann die Menge an ausgetauschten Daten auf wesentliche Daten reduziert werden, wodurch die Auswertung der Service-Daten im ersten Fahrzeug erleichtert und verbessert werden kann.
Bei relevanten Verkehrsteilnehmern handelt es sich dabei insbesondere um Verkehrsteilnehmer, die für einen anderen Verkehrsteilnehmer, z.B. für das erste Fahrzeug, mit einer Wahrscheinlichkeit, die ein bestimmtes Maß überschreitet, eine unmittelbare Auswirkung auf die Längsführung und/oder Querführung des anderen Verkehrsteilnehmers haben werden, oder eine besondere oder besonders hohe Aufmerksamkeit, z.B. aufgrund bestimmter Arten von Risiken, erfordern.
Das Ermitteln eines relevanten Verkehrsteilnehmers kann das Ermitteln eines Interaktionsmaßes für einen Verkehrsteilnehmer umfassen. Dabei kann insbesondere eine potentielle Interaktion des Verkehrsteilnehmers mit dem ersten Fahrzeug betrachtet werden. Das Interaktionsmaß kann beispielsweise eine Wahrscheinlichkeit dafür anzeigen, dass das erste Fahrzeug den
Verkehrsteilnehmer überholen wird; dass das erste Fahrzeug von dem Verkehrsteilnehmer überholt wird; und/oder dass der Verkehrsteilnehmer eine Fahrt des ersten Fahrzeugs auf einer Fahrbahn des Fahrstreckenabschnittes behindern wird. Alternativ oder ergänzend kann das Interaktionsmaß für einen Verkehrsteilnehmer von ein oder mehreren Eigenschaften des
Verkehrsteilnehmers abhängen, insbesondere von einem Typ (d.h. von einer Klasse) des Verkehrsteilnehmers, von Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers, von einer Relativgeschwindigkeit des Verkehrsteilnehmers, von einer prädizierten Intention des Verkehrsteilnehmers, von einer aktuellen Fahrspur des
Verkehrsteilnehmers und/oder von einem Automatisierungsgrad des
Verkehrsteilnehmers .
Durch das Ermitteln eines Interaktionsmaßes und durch die Auswahl von relevanten Verkehrsteilnehmern auf Basis des Interaktionsmaßes kann die Qualität der ermittelten und übertragenen Service-Daten (und damit auch die Qualität der Fahrzeugfunktion im ersten Fahrzeug) weiter erhöht werden.
Insbesondere können die Service-Daten nur oder vorwiegend bereitgestellt werden für Verkehrsteilnehmer, die ein bestimmtes (ein oder mehrere Maße überschreitendes) Interaktionspotential für das erste Fahrzeug haben.
Das Verfahren kann weiter umfassen, das Erfassen, durch eine weitere Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs, von Nutzinformation in Bezug auf zumindest einen Verkehrsteilnehmer, der an einer Ausfahrtstelle den Fahrstreckenabschnitt verlässt. Die Service-Daten können dann auch auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf den zumindest einen Verkehrsteilnehmer ermittelt werden. Durch die Erfassung der Verkehrsteilnehmer an einer Einfahrtstelle und an einer
Ausfahrtstelle kann die Menge der Verkehrsteilnehmer in einem
Fahrstreckenabschnitt in präziser Weise bestimmt werden. Die Qualität der Service-Daten und die Qualität der damit umgesetzten Fahrzeugfunktionen können so weiter erhöht werden. Wie bereits oben dargelegt kann eine Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs einen erfassenden Verkehrsteilnehmer (z.B. ein Fahrzeug) umfassen, der sich in dem Fahrstreckenabschnitt befindet. Der erfassende Verkehrsteilnehmer kann zu diesem Zweck ein oder mehrere Umfeldsensoren umfassen, die eingerichtet sind, andere Verkehrsteilnehmer in einem Umfeld des erfassenden Verkehrsteilnehmers zu erfassen. So kann Nutzinformation in Bezug auf Verkehrsteilnehmer in einem Fahrstreckenabschnitt in besonders effizienter Weise erfasst und bereitgestellt werden. Das Umfeld des erfassenden Verkehrsteilnehmers kann dabei einem Teilbereich des gesamten Fahrstreckenabschnittes umfassen. Nutzinformation in Bezug auf eine Gesamtmenge der Verkehrsteilnehmer im Fahrstreckenabschnitt kann durch eine Vielzahl von erfassenden Verkehrsteilnehmern in dem Fahrstreckenabschnitt erfasst werden. Es kann somit ein Crowd-Sourcing Ansatz verwendet werden, um in besonders effizienter Weise Nutzinformation über die Verkehrsteilnehmer in einem Fahrstreckenabschnitt bereitzustellen.
Das Ermitteln von Service-Daten kann umfassen, das Ermitteln, auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf die Vielzahl von Verkehrsteilnehmern, von Reihenfolge-Information, die eine Reihenfolge der Verkehrsteilnehmer im
Fahrstreckenabschnitt anzeigt. Bei Verwendung der Reihenfolge-Information kann sich das erste Fahrzeug mit erhöhter Genauigkeit auf eine Fahrt im
Fahrstreckenabschnitt vorbereiten. Das Verfahren kann weiter umfassen, das Erfassen, durch das erste Fahrzeug, von Umfelddaten in Bezug auf ein Umfeld des ersten Fahrzeugs. Die Service-Daten können dann von dem ersten Fahrzeug mit den Umfelddaten abgeglichen werden. So kann die Qualität einer Fahrzeugfunktion im ersten Fahrzeug weiter erhöht werden. Die Service-Daten können externe Erkennungsinformation in Bezug auf zumindest einen ersten Verkehrsteilnehmer im Fahrstreckenabschnitt umfassen. Dabei ermöglicht es die externe Erkennungsinformation, den ersten
Verkehrsteilnehmer in der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern im
Fahrstreckenabschnitt zu erkennen. Das Verfahren kann weiter umfassen, das Erfassen, durch das erste Fahrzeug, von fahrzeugseitiger Erkennungsinformation, die es ermöglicht, den ersten Verkehrsteilnehmer in einer begrenzten Menge von unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern zu erkennen. Es kann dann, in
Abhängigkeit von der externen Erkennungsinformation und in Abhängigkeit von der fahrzeugseitigen Erkennungsinformation, Nutzinformation in Bezug auf den ersten Verkehrsteilnehmer aus den Service-Daten extrahiert werden. Es wird somit dem ersten Fahrzeug ermöglicht, in präziser Weise konkrete
Zusatzinformation (d.h. Nutzinformation, etwa Eigenschaften) über einzelne Verkehrsteilnehmer im Fahrstreckenabschnitt zu beziehen. So können
Fahrzeugfunktionen im ersten Fahrzeug weiter verbessert werden.
Bevorzugt können Service-Daten eine Zuordnung einer Nutzinformation und ein oder mehrerer Erkennungseigenschaften umfassen. Insbesondere kann im ersten Fahrzeug abhängig von den bereitgestellten Service- Daten und abhängig von der fahrzeugseitigen Erkennungsinformation ein
Zuordnen der Service-Daten, insbesondere der darin enthaltenen Nutzinformation, zu einem Verkehrsteilnehmer erfolgen. Das Zuordnen kann bei einer wesentlichen Übereinstimmung zwischen einer externen Erkennungsinformation und der fahrzeugseitigen
Erkennungsinformation oder bei Erkennung einer bestimmten
naturwissenschaftlichen Abhängigkeit zwischen diesen Erkennungsinformationen erfolgen. Dabei können zwei oder mehrere externe Erkennungsinformationen zu den zwei oder mehreren fahrzeugseitigen Erkennungsinformationen zugeordnet werden. Eine (vollständige) Übereinstimmung der externen Erkennungsinformation und der fahrzeugseitigen Erkennungsinformation ist dabei für die Ausführung des Verfahrens nicht unbedingt erforderlich. Insbesondere kann das Zuordnen der externen Erkennungsinformation und der fahrzeugseitigen
Erkennungsinformation abhängig von einem ermittelten Maß von Ähnlichkeit und/oder einem ermittelten Maß von einer Plausibilität erfolgen.
Beispielsweise kann ein Maß an Plausibilität einer bestimmten Zuordnung zwischen einer externen Erkennungsinformation und einer fahrzeugseitigen Erkennungsinformation ermittelt werden. Die Zuordnung kann daraufhin abhängig von einem oder mehreren Übereinstimmungsgraden und/oder
Plausibilitätsgraden erfolgen. Ein Fahrzeug oder ein Verkehrsteilnehmer kann dabei bevorzugt ein
Kraftfahrzeug oder ein Zweirad (Motorrad, Moped, Pedelec, Segway, Fahrrad) sein. Daraus resultieren hier diskutierte und weitere für den Fachmann unschwer nachvollziehbare Vorteile. Ferner kann ein Verkehrsteilnehmer alternativ auch einer anderen Art von Fahrzeugen (Wasserfahrzeuge, Luftfahrzeuge) oder einem Fußgänger entsprechen. Bevorzugt wird das Verfahren auf bewegliche, insbesondere sich aktuell bewegende Verkehrsteilnehmer, angewandt.
Das hier hauptsächlich aus Sicht eines (ersten bzw. eines Ego-) Fahrzeugs diskutierte Verfahren kann für eine Vielzahl der Verkehrsteilnehmer gegenseitig angewandt werden, derart, dass eine Vielzahl der Verkehrsteilnehmer gleichzeitig oder abwechselnd eine Rolle des„ersten Fahrzeugs" inne haben. Dabei kann beispielsweise eine schrittweise Optimierung der Sicherheit oder der
gleichmäßigen Fahrweise der am Verfahren teilnehmenden Verkehrsteilnehmer erfolgen. Ferner kann das Verfahren auch derart angewandt werden, dass es zur Optimierung des Verkehrsflusses in dem Fahrbahnabschnitt führt. Unter Anderem ergibt sich im Verfahren auch der Vorteil, dass zur Ausführung des Verfahrens keine Identifikation der Verkehrsteilnehmer notwendig ist.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird Computerprogramm, insbesondere ein Computerprogrammprodukt, beschrieben. Das Computerprogramm kann ggf. direkt in den internen Speicher einer digitalen Vorrichtung (insbesondere einer elektronischen Steuereinheit eines Fahrerassistenzsystems in einem Fahrzeug mit einer Recheneinheit) geladen werden. Desweiteren kann das Computerprogramm Softwarecodeabschnitte umfassen, mit denen die Schritte des Verfahrens gemäß einem der beschriebenen Verfahrensansprüche ausgeführt werden, wenn das Computerprodukt auf der digitalen Vorrichtung läuft. Dabei können
unterschiedliche Computerprogramme für eine Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs und für ein erstes Fahrzeug bereitgestellt werden. Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Fahrzeug beschrieben, das eingerichtet ist, die fahrzeugseitigen Verfahrensschritte des in diesem Dokument
beschriebenen Verfahrens auszuführen.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird eine Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs beschrieben, die eingerichtet ist, die seitens der Einheit außerhalb des ersten Fahrzeugs ausgeführten Verfahrensschritte des in diesem Dokument
beschriebenen Verfahrens auszuführen.
Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Desweiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
Figur 1 ein Blockdiagramm eines beispielhaften Systems zur Bereitstellung von Nutzinformation über Verkehrsteilnehmer in einem Fahrbahnabschnitt;
Figur 2a, 2b, 2c beispielhafte Verkehrssituationen; und
Figur 3 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Ermittlung von Nutzinformation über Verkehrsteilnehmer in einem Fahrbahnabschnitt.
Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument mit der technischen Aufgabe, einem Fahrzeug, das als Ego-Fahrzeug bezeichnet werden kann, möglichst umfassende Information über eine Verkehrssituation in einem Streckenabschnitt bereitzustellen. So können im Ego-Fahrzeug in zuverlässiger und robuster Weise erweiterte Fahrerassistenzsysteme, insbesondere teil- und hochautomatisiertes Fahren, für diesen Streckenabschnitt bereitgestellt werden.
Hochautomatisiertes Fahren ist derzeit für viele, doch nicht für alle denkbaren, Kombinationen diverser Verkehrsteilnehmer in verschiedenen Konstellationen beherrschbar. Je nach konkreter Verkehrssituation können unterschiedliche und zum Teil schwer abschätzbare Risiken vorliegen. Desweiteren können
typischerweise nicht alle möglichen Manöver durch ein Ego-Fahrzeug automatisiert durchgeführt werden, wenn sich bestimmte Arten und/oder
Anordnungen von Verkehrsteilnehmern (z.B. Motorradfahrer, Fahrzeuge, die eine hohe Differenzgeschwindigkeit zu dem Ego-Fahrzeug aufweisen, etc.) in der Nähe des Ego-Fahrzeugs befinden.
Typischerweise hat das Ego-Fahrzeug keine vollständige Kenntnis über die Verkehrsteilnehmer und deren Eigenschaften, die an einer Verkehrssituation beteiligt sind bzw. beteiligt sein könnten. Die sensorische Erfassung durch Umfeldsensoren des Ego-Fahrzeugs ist typischerweise beschränkt (z.B. in Bezug auf Reichweite), so dass besonders bei erschwerten Bedingungen (Verdeckung, Wetter, etc.) keine ausreichende Information darüber vorliegt, mit welchen Verkehrsteilnehmern (und mit welchen Eigenschaften) das Ego-Fahrzeug in naher Zukunft konfrontiert wird. Desweiteren ist die Bereitstellung von Umfeldsensoren für hochwertige Fahrerassistenzsysteme und für weitere Fahrzeugfunktionen typischerweise sehr kostenintensiv.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele eines Verfahrens beschrieben, durch das die o.g. Nachteile überwunden werden können.
Fig. 1 zeigt ein beispielhaftes System 100 zur Bereitstellung von Nutzinformation über eine Verkehrssituation (insbesondere über Verkehrsteilnehmer bzw.
allgemein über ein oder mehrere Objekte) in einem Streckenabschnitt. Das System 100 umfasst eine Fahrzeug-externe Einheit 130, 131, die zumindest einen Sensor 131 (z.B. eine Kamera, einen Radarsensor, einen Ultraschallsensor, etc.) umfasst, um Sensordaten in einem bestimmten Streckenabschnitt zu erfassen. Insbesondere kann der Sensor 131 eingerichtet sein, ein oder mehrere
Verkehrsteilnehmer 120 (d.h. allgemein ein oder mehrere Objekte) in einem Streckenabschnitt zu erfassen. Beispielsweise können durch eine Kamera
Bilddaten erfasst werden, die einen Verkehrsteilnehmer 120 (z.B. ein Fahrzeug) in dem Streckenabschnitt anzeigen.
Die Fahrzeug-externe Einheit 130, 131 umfasst eine Verarbeitungseinheit 130 (z.B. einen Server), die eingerichtet ist, die Sensordaten des mindestens einen Sensors 131 auszuwerten. Insbesondere kann die Fahrzeug-externe Einheit 130, 131 eingerichtet sein, auf Basis der Sensordaten Nutzinformation über die ein oder mehrere Verkehrsteilnehmer 120 in einem Streckenabschnitt zu ermitteln (z.B. eine Position eines Verkehrsteilnehmers 120, eine Bewegungsrichtung eines Verkehrsteilnehmers 120, ein Typ bzw. eine Art eines Verkehrsteilnehmers 120, etc.). Die Nutzinformation über die ein oder mehreren Verkehrsteilnehmer 120 kann in einer Speichereinheit der Fahrzeug-externen Einheit 130, 131 gespeichert werden. Das System 100 umfasst weiter ein Ego-Fahrzeug 110, das sich vor oder in dem Streckenabschnitt befindet. Das Ego-Fahrzeug 110 umfasst typischerweise mindestens einen Umfeldsensor 112, der eingerichtet ist, Umfelddaten bezüglich eines Umfelds des Ego-Fahrzeugs 110 zu erfassen. Insbesondere kann der Umfeldsensor 112 eingerichtet sein, Umfelddaten bezüglich ein oder mehrerer der Verkehrsteilnehmers 120 in dem Streckenabschnitt zu erfassen. Eine Steuereinheit 111 des Ego-Fahrzeugs 110 kann eingerichtet sein, über eine
Kommunikationseinheit 113 eine Anfrage-Nachricht an die Fahrzeug-externe Einheit 130, 131 zu senden. Die Kommunikationseinheit 113 kann eingerichtet sein, über eine drahtlose Kommunikationsverbindung 132 mit der Fahrzeug- Externen Einheit 130, 131 (insbesondere mit der Verarbeitungseinheit 130) zu kommunizieren. Die Anfrage-Nachricht umfasst z.B. eine Aufforderung an die Fahrzeug-externe Einheit 130, 131 Nutzinformation über den bestimmten
Streckenabschnitt bereitzustellen. Die Verarbeitungseinheit 130 ist eingerichtet, dem Ego-Fahrzeug 110 über die Kommunikationsverbindung 132 eine Antwort- Nachricht zu senden, die die Nutzinformation bezüglich des (angefragten) Streckenabschnitts (und der darin befindlichen ein oder mehreren
Verkehrsteilnehmers 120) umfasst. Das Ego-Fahrzeug 110 kann die Nutzinformation bezüglich des
Streckenabschnitts dazu verwenden, eine Fahrzeugfunktion, insbesondere eine Fahrerassistenzfunktion, bereitzustellen. Insbesondere kann die Steuereinheit 111 des Ego-Fahrzeugs 110 ein oder mehrere Aktuatoren 114 (z.B. einen
Antriebsmotor, eine Bremse und/oder eine Lenkung) des Ego-Fahrzeugs 110 in Abhängigkeit von der Nutzinformation steuern. Durch die Verwendung von Fahrzeug-externer Nutzinformation kann der Funktionsumfang und/oder die Zuverlässigkeit von Fahrerassistenzfunktionen verbessert werden.
Es kann somit eine stationäre Sensorik 131 (z.B. auf einer Autobahnbrücke) an der Einfahrt zu einem Fahrbahn- bzw. Streckenabschnitt (z.B. auf einer
Autobahn) bereitgestellt werden. Die Sensorik 131 erfasst aus einer günstigen Perspektive und mit einem bestimmten Detaillierungsgrad eine konkrete Anzahl der Verkehrsteilnehmer 120 in dem Streckenabschnitt mit jeweiligen
Eigenschaften. Insbesondere können die jeweilige Klasse (PKW, LKW,
Motorradfahrer, Fußgänger, Tier) und die jeweiligen Konturen bzw.
Abmessungen erfasst und ermittelt werden. Zusätzlich können auch die
Bewegungsdaten oder der aktuelle Fahrstil bzw. das aktuelle Verhalten der Verkehrsteilnehmer 120 erfasst werden. Eine Identifikation der einzelnen
Verkehrsteilnehmer 120 ist typischerweise nicht erforderlich. Eine weitere (optionale) stationäre Sensorik 131 am Ende eines Fahrbahn- bzw. Streckenabschnitts kann auf eine analoge Weise die Eigenschaften der
Verkehrsteilnehmer 120 ermitteln, die den Fahrbahn- bzw. Streckenabschnitt verlassen. Es kann somit Nutzinformation über die Menge an Verkehrsteilnehmern 120 (mit bestimmten Klassen / Eigenschaften) ermittelt werden, die sich innerhalb eines Fahrbahnabschnitts befinden, und die innerhalb des Fahrbahnabschnitts miteinander und/oder mit dem Ego- Fahrzeug 110 interagieren können. Diese Information kann in dem Ego-Fahrzeug 110 zur Unterstützung von
Fahrerassistenzfunktionen oder von hochautomatisiertem Fahren verwendet werden.
Es kann somit Nutzinformation über eine Menge von Verkehrsteilnehmern 120 bereitgestellt werden, die mit einem (teil-)automatisiert fahrenden Ego-Fahrzeug 110 in einem Streckenabschnitt interagieren können. Diese Nutzinformation kann z.B. durch einen Drahtlos-Router (WLAN, LTE, etc.) an einer Autobahnbrücke oder in einem Backend bereitgestellt werden. Das Ego-Fahrzeug 110 kann eingerichtet sein, die mit der Fahrzeug-eigenen Sensorik 112 zumindest grob detektierten Verkehrsteilnehmer 120 anhand der bereitgestellten Nutzinformation, die z.B. eine Beschreibung der Verkehrsteilnehmer 120 im Streckenabschnitt umfasst, den von der Fahrzeug-externen Einheit 130, 131 erfassten Verkehrsteilnehmern 120 zuzuordnen. Damit verfügen die Fahrzeugfunktionen des Ego-Fahrzeugs 110 über eine größere und präzisere Menge an Information zu relevanten Verkehrsteilnehmern 120. Diese zusätzliche Nutzinformation wäre allein mit der Fahrzeugsensorik 112 nicht oder nur mit großem Aufwand ermittelbar. Desweiteren kann durch die Bereitstellung von Fahrzeug-externer Sensorik 131 gewährleistet werden, dass alle Verkehrsteilnehmer 120 im
Streckenabschnitt erfasst werden können. Das Ego-Fahrzeug 110 kann somit auf Basis der Nutzinformation in zuverlässiger Weise Fahrmanöver planen und durchführen. Insbesondere erhält das Ego-Fahrzeug 110 anhand der
Nutzinformation Vorwissen darüber, welche Verkehrsteilnehmer 120 mit welchen Eigenschaften in einem Streckenabschnitt zu erwarten sind. Desweiteren kann das Ego-Fahrzeug 110 durch eine Zuordnung detaillierte Nutzinformation über die einzelnen Verkehrsteilnehmer 120 beziehen. Figuren 2a, 2b und 2c zeigen beispielhafte Verkehrssituationen. Fig. 2a zeigt einen Streckenabschnitt 213 auf einer Autobahn 210. Dieser Streckenabschnitt 213 umfasst ein oder mehrere Eingangsbereiche 211, durch die
Verkehrsteilnehmer 120 in den Streckenabschnitt 213 eintreten können, und ein oder mehrere Ausgangsbereiche 212, durch die Verkehrsteilnehmer 120 den Streckenabschnitt 213 verlassen können. Der Streckenabschnitt 213 kann einen Kernbereich 214 aufweisen, den alle Verkehrsteilnehmer 120 passieren müssen. Desweiteren kann der Streckenabschnitt 213 bei mehreren Eingangsbereichen 211 und/oder mehreren Ausgangsbereichen 212 Teilbereiche 215 umfassen, den nur ein Teil der Verkehrsteilnehmer 120 passieren muss.
Der Streckenabschnitt 213 umfasst ein oder mehrere Fahrzeug-externe, stationäre Sensoren 131, die eingerichtet sind, Nutzinformation bezüglich der
Verkehrsteilnehmer 120 an den ein oder mehreren Eingangsbereichen 211 bzw. an den ein oder mehreren Ausgangsbereichen 212 zu erfassen. Diese
Nutzinformation kann einem Ego-Fahrzeug 110 bereitgestellt werden. Fig. 2b zeigt einen Kreisverkehr 220 mit einem zentralen Sensor 131zur
Erfassung der Verkehrsteilnehmer 120 an den Eingangsbereichen 211 und/oder an den Ausgangsbereichen 212 des Kreisverkehrs 220 als Streckenabschnitt. Fig. 2c zeigt einen virtuellen Streckenabschnitt, bei dem die Sensorik eines Fahrzeugs als„Fahrzeug-externer" Sensor 131 verwendet wird, um an einem Eingangsbereich 211 und/oder an einem Ausgangsbereich 212 des virtuellen Streckenabschnitts Nutzinformation über Verkehrsteilnehmer 120 zu erfassen. Fig. 3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 300 zur
Ermittlung ein oder mehrerer Verkehrsteilnehmer 120 in einem
Fahrstreckenabschnitt 214. Das Verfahren 300 umfasst das Erfassen 301, durch eine Einheit 130, 131 außerhalb eines Ego-Fahrzeugs 110 (auch als erstes Fahrzeug bezeichnet), von Nutzinformation in Bezug auf eine Vielzahl von Verkehrsteilnehmern 120, die an einer Einfahrtstelle 211 zu einem
Fahrstreckenabschnitt 214 in den Fahrstreckenabschnitt 214 eintreten. Die Nutzinformation umfasst dabei Information über ein oder mehrere Eigenschaften der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern 120. Das Verfahren 300 umfasst weiter das Ermitteln 302 von Service-Daten auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf die Vielzahl von Verkehrsteilnehmern 120. Desweiteren umfasst das Verfahren 300 das Ermitteln 303, dass sich das Ego- Fahrzeug 110 in dem Fahrstreckenabschnitt 214 befindet oder sich nach Ablauf eines vordefinierten Zeitintervalls in dem Fahrstreckenabschnitt 214 befinden wird. Ist dies der Fall, so können daraufhin die Service-Daten im Ego-Fahrzeug 110 bereitgestellt werden (Schritt 304). Das Ego-Fahrzeug 110 kann dann die Service-Daten bei der Umsetzung einer Fahrzeugfunktion verwenden. So können in effizienter Weise verbesserte Fahrzeugfunktionen im Ego-Fahrzeug 110 bereitgestellt werden. Im Folgenden werden beispielhafte Aspekte des Verfahrens 300 zur Ermittlung von Nutzinformation über einen Streckenabschnitt beschrieben. Insbesondere kann das in diesem Dokument beschriebene Verfahren 300 auf das Ermitteln von relevanten Verkehrsteilnehmern 120 innerhalb eines Fahrstreckenabschnitts 213 ausgelegt sein. Dazu können ein oder mehrere Eigenschaften von
Verkehrsteilnehmern 120 an einer Einfahrtstelle 211 (d.h. an einem
Eingangsbereich) zu dem Fahrstreckenabschnitt 213 ermittelt werden. Dies erfolgt durch eine Vorrichtung 130, 131, die sich außerhalb eines Ego-Fahrzeugs 110 befindet. Desweiteren kann ein Datensatz ermittelt werden, der die Eigenschaften der erfassten Verkehrsteilnehmer 120, die in den Fahrstreckenabschnitt 213 eintreten, repräsentiert. Außerdem können Service-Daten (d.h. Nutzinformation) ermittelt werden, die von dem ermittelten Datensatz abhängig sind. Diese Service- Daten können an zumindest ein Ego-Fahrzeug 110, das sich in dem
Fahrstreckenabschnitt 213 befindet oder in der nahen Zukunft in dem
Fahrstreckenabschnitt 213 befinden wird, übertragen werden.
Relevante Verkehrsteilnehmer sind dabei Verkehrsteilnehmer 120, die bei einer Fahrt des Ego-Fahrzeugs 110 innerhalb des Fahrstreckenabschnitts 213, insbesondere für bestimmte Fahrzeugfunktionen bei der Fahrt innerhalb des Fahrstreckenabschnitts 213, berücksichtigt werden sollten. Mit anderen Worten, relevante Verkehrsteilnehmer sind Verkehrsteilnehmer 120, die ein (mehr oder minder großes) Interaktionspotential untereinander und/oder mit dem Ego- Fahrzeug 110 aufweisen bzw. aufweisen können. Beispielsweise kann die
Nutzinformation anzeigen, mit welchen Verkehrsteilnehmern 120 das Ego- Fahrzeug 110, z.B. für das hochautomatisierte Fahren, in dem
Fahrstreckenabschnitt 213 zurechtkommen muss. Ggf. können die relevanten Verkehrsteilnehmer 120 alle Verkehrsteilnehmer innerhalb des
Fahrstreckenabschnitts 213 umfassen. Desweiteren können die
Verkehrsteilnehmer 120 nach Relevanz bzw. nach Interaktionspotential unterschieden werden. Die Vorrichtung 130, 131 außerhalb des Ego-Fahrzeugs 110 kann eine
(stationäre) Infrastrukturvorrichtung umfassen, die bevorzugt mit anderen technischen Mitteln, z.B. mit einer Ampel oder mit einer Autobahnbrücke oder mit einer Toll-Collect-Eirichtung, kombiniert ist. Die Vorrichtung 130, 131 kann einen Backend-Rechner und/oder Mittel für einen Zugriff zu Backend- oder Cloud-Information umfassen. Die Vorrichtung 130, 131 außerhalb des Ego- Fahrzeugs 110 kann ggf. beweglich sein, und sich z.B. mit einem anderen Fahrzeug bewegen (wie in Fig. 2c veranschaulicht). D.h. alternativ oder zusätzlich zu einer stationären Sensorik kann die Erfassung der Eigenschaften der
Verkehrsteilnehmer 120 in einem Streckenabschnitt 213 durch die Sensorik von anderen fahrenden Fahrzeugen erfolgen.
Die Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer 120 können zumindest für eine Fahrtrichtung des Streckenabschnitts 213 ermittelt werden. Desweiteren können die Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer 120 an ein oder mehreren möglichen Eingangsbereichen 211 zum Fahrstreckenabschnitt 213 erfasst werden.
Ein Fahrstreckenabschnitt 213 kann ein baulich getrennter Abschnitt eines Straßennetzes (z.B. eine Schnellstraße bzw. eine Autobahn) sein. Dabei kann der Streckenabschnitt 213 derart ausgestaltet sein, dass ohne Zusatzmaßnahmen davon ausgegangen werden kann, dass kein zusätzlicher Verkehrsteilnehmer 120 innerhalb des Fahrstreckenabschnitts 213 auftaucht bzw. aus diesem
verschwindet. Der Fahrstreckenabschnitt 213 kann somit ein Teil einer, insbesondere baulich getrennten, Straße sein. Die Erfassung der Verkehrsteilnehmer 120 kann (ggf. nur) an einer Einfahrstelle 211 zu dem Fahrstreckenabschnitt 213 erfolgen. Ggf. kann ein Fahrstreckenabschnitt„dynamisch" sein, und als ein beweglicher Abschnitt der Fahrbahn, z.B. -200 Meter bis + 200 Meter um einen bestimmten Verkehrsteilnehmer 120 herum, aktuell definiert werden. Ein
Fahrstreckenabschnitt 213 kann auch ein für ein bestimmtes Manöver eines Ego- Fahrzeugs 110 benötigter Parcours, insbesondere eine bestimmte Fahrbahnfläche, sein.
Beispielhafte Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 sind zumindest eine Kontur des Verkehrsteilnehmers 120 (aus einer bestimmten Perspektive). Die Kontur ist z.B. von einer Autobahnbrücke aus gut erfassbar und ist für die Planung und Durchführung eines Fahrmanövers des Ego-Fahrzeugs 110 vorteilhaft. Typischerweise ist eine einmalige Erfassung einer Eigenschaft eines Verkehrsteilnehmers 120 ausreichend, d.h. eine ständige Kamerabeobachtung zur Manöverdurchführung ist typischerweise nicht erforderlich. Die ein oder mehreren Ego-Fahrzeuge 110 können dann ihre jeweiligen Fahrzeugfunktionen anhand der Service-Daten (d.h. anhand der Nutzinformation) und der darin enthaltenen Eigenschaften über ein oder mehrere Verkehrsteilnehmer 120 steuern. Die Service-Daten umfassen Daten, die bevorzugt zur Unterstützung einer FAS- (Fahrerassistenzsystem), TAF- (Teilautomatisiertes Fahren) oder HAF- (Hochautomatisiertes Fahren) Funktion zumindest eines Ego-Fahrzeugs 110 oder zur Fahrerinformation in einem Ego-Fahrzeug 110 Fahrzeug dienen. Die Service- Daten können dem Datensatz der Eigenschaften entsprechen, der durch die Fahrzeug-externe Vorrichtung 130, 131 ermittelt wird. Beispielsweise kann der komplette Datensatz mit den erfassten Daten über die Verkehrsteilnehmer 120 an zumindest ein Ego-Fahrzeug 110 übertragen werden. Die Service-Daten für die Verwendung in einer bestimmten Fahrzeugfunktion können dann, auf Basis des Datensatzes, durch eine Steuereinheit 111 des Ego-Fahrzeugs 110 ermittelt werden. Alternativ können die Service-Daten (ggf. spezifisch für ein Ego- Fahrzeug 110) durch die Fahrzeug-externe Vorrichtung 130, 131 außerhalb des Ego-Fahrzeugs 110 ermittelt und an das Ego-Fahrzeug 110 übermittelt werden.
Die Service-Daten können die Anzahl, insbesondere eine konkrete Menge, von Verkehrsteilnehmern 120 mit jeweiligen bestimmten Eigenschaften
repräsentieren, die beim Befahren des Fahrstreckenabschnitts 213 für die Verkehrsteilnehmer 120 untereinander und/oder für ein bestimmtes Ego-Fahrzeug 110 relevant sein können. D.h. abhängig von den Service-Daten kann eine Menge von (für das Ego-Fahrzeug 110 relevanten) Interaktionspartnern im Verkehr (insbesondere für ein bestimmtes Manöver) innerhalb des Fahrstreckenabschnitts 213 ermittelt werden. Die relevanten Verkehrsteilnehmer 120 können dabei bevorzugt innerhalb des Ego-Fahrzeugs 110 oder alternativ außerhalb des Ego- Fahrzeugs 110 ermittelt werden.
Wie bereits oben dargelegt, können die Service-Daten außerhalb des Ego- Fahrzeugs 110 generiert und speziell für zumindest ein bestimmtes Ego-Fahrzeug 110 ermittelt und bereitgestellt werden. Dabei können die Service-Daten
Nutzinformation von ein oder mehreren Verkehrsteilnehmern 120 umfassen, die eine relativ hohe Relevanz aufweisen. Die Relevanz kann dabei ein Maß für das Interaktionspotential mit einem bestimmten Ego-Fahrzeug 110 und/oder für das Interaktionspotential der Verkehrsteilnehmer 120 untereinander anzeigen.
Beispielsweise kann die Relevanz anzeigen, ob ein Verkehrsteilnehmer 120 wahrscheinlich überholen wird, wahrscheinlich überholt wird, eine Weiterfahrt (auf einer bestimmten Fahrspur) wahrscheinlich behindern wird, etc. Die Service-Daten können ggf. nur die relevanten Verkehrsteilnehmer 120 umfassen. Alternativ können die Service-Daten eine erweiterte Menge von Verkehrsteilnehmern 120 umfassen und die relevanten Verkehrsteilnehmer 120 relativ zu anderen Verkehrsteilnehmern 120 hervorheben. Die Service-Daten können eine oder mehrere der folgenden Informationen anzeigen:
• eine Empfehlung einen bestimmten Fahrbahnbereich zu befahren oder nicht zu befahren; und/oder
• eine Handlungsanweisungen für den Fahrer eines bestimmten Ego- Fahrzeugs 110; und/oder
• eine Bewegungsplanung eines Verkehrsteilnehmers 120; und/oder • ein Zeitintervall und/oder einen Fahrbahnbereich für manuell oder automatisiert durchzuführende Manöver.
Z.B. können Service-Daten an ein sich hochautomatisiert bewegendes Ego- Fahrzeug 110 übertragen werden, wobei die Service-Daten folgende Information repräsentieren:„Fahrbahnbereiche, in welchen Motorradfahrer, insbesondere aktuell oder in einem bestimmten Zeitintervall vorkommen können". Basierend auf dieser Information kann eine Fahrzeugfunktion (z.B. ein hochautomatisierter Spurwechselassistent), die beim Manövrieren mit Motorradfahrern keine ausreichende Zuverlässigkeit aufweist, das Manöver zeitlich verschieben oder konkrete Handlungsanweisungen für den Fahrer generieren.
Desweiteren können ein oder mehrere Eigenschaften zumindest eines
Verkehrsteilnehmers 120 an zumindest einer Ausfahrtstelle 212 des
Fahrstreckenabschnitts 213 erfasst werden. Durch das Erfassen von
Verkehrsteilnehmern 120 an einer Einfahrtstelle 211 und an einer Ausfahrtstelle 212 kann ein geschlossenes System bereitgestellt werden. Insbesondere kann in präziser Weise ermittelt werden, welche Verkehrsteilnehmer 120 sich in einem Fahrstreckenabschnitt 213 befinden. Beispielsweise können so
Fahrstreckenabschnitte 213 auf Kreisverkehren 220, Parkhäuser, etc. definiert werden.
Dabei können auch (wie in Fig. 2a dargestellt) Abzweigungen als Ausfahrtstellen 212 berücksichtigt werden. Wie in Fig. 2a dargestellt können ein Gesamtabschnitt 213 oder ein Teilabschnitt 214, 215 als Fahrstreckenabschnitte berücksichtigt werden. Für jeden Fahrstreckenabschnitt kann jeweils die Menge aus dort zu erwartenden Verkehrsteilnehmern 120 mit deren Eigenschaften ermittelt werden. Die Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer 120 können dabei für die jeweils eintretenden und/oder für die jeweils austretenden Verkehrsteilnehmer 120 ermittelt werden (über die jeweiligen Einfahrtstellen 211 bzw. die jeweiligen Ausfahrtstellen 212). Ggf. können Eigenschaften von Mengen von Verkehrsteilnehmern 120 auch für„verschachtelte" Fahrstreckenabschnitte ermittelt und/oder dadurch plausibilisiert werden.
In dem in Fig. 2b dargestellten Beispiel werden die Menge der, in eine bauliche Sondersituation (insbesondere in einen Kreisverkehr 220) ein- und austretenden, Verkehrsteilnehmer 120 ermittelt, und daraus Service-Daten für ein oder mehrere Ego-Fahrzeuge 110 ermittelt und bereitgestellt, für die dieser Kreisverkehr 220 relevant ist oder (anhand der Koordinaten bzw. Fahrroute) in der nahen Zukunft relevant sein wird. Somit kann ein Ego-Fahrzeug 110 bzw. ein entsprechendes Fahrerassistenzsystem Information über andere Verkehrsteilnehmer 120 erhalten, noch bevor die anderen Verkehrsteilnehmer 120 durch die Umfeldsensoren 112 des Ego-Fahrzeugs 110 erfasst werden können.
Wie bereits oben dargelegt, kann ein Sensor 131 an einem Fahrzeug 120 angeordnet sein. Das Fahrzeug 120 kann somit, zumindest teilweise, die Funktion einer Fahrstreckenüberwachung-Einheit (d.h. einer Fahrzeug-externen Einheit) 130, 131 aufweisen. Ein solches Fahrzeug 120, 131 kann als erfassender
Verkehrsteilnehmer bezeichnet werden. Ein erfassendes Fahrzeug 120, 131 kann eingerichtet sein (wie in Fig. 2c gezeigt), andere Verkehrsteilnehmer 120 und/oder Eigenschaften der anderen Verkehrsteilnehmer 120 in einem
Fahrstreckenabschnitt 214 zu ermitteln. Insbesondere können solche
Verkehrsteilnehmer 120 ermittelt werden, die das Fahrzeug 120, 131 überholen oder die das Fahrzeug 120, 131 überholt. Es kann dann eine erste Menge (Sl) von Verkehrsteilnehmern 120 ermittelt werden, die sich in einem Teil- Abschnitt des Fahrstreckenabschnitts 214 vor dem Fahrzeug 120, 131 befinden, und/oder es kann eine zweite Menge (S2) von Verkehrsteilnehmern 120 ermittelt werden, die sich in einem Teil-Abschnitt des Fahrstreckenabschnitts 214 hinter dem Fahrzeug 120, 131 befinden. Die Nutzinformation zu den ermittelten Mengen (S 1 , S2) von
Verkehrsteilnehmern 120 kann dann an ein Ego-Fahrzeug 110 übermittelt werden (ggf. direkt oder indirekt), das sich in dem Fahrstreckenabschnitt 214 befindet oder in naher Zukunft befinden wird. Dabei kann Nutzinformation der ersten Menge Sl an ein Ego-Fahrzeug 110 für einen Fahrstreckenabschnitt 214 vor dem erfassenden Fahrzeug 120, 131 und Nutzinformation der zweiten Menge an ein Ego-Fahrzeug 110 für einen Fahrstreckenabschnitt 214 hinter dem erfassenden Fahrzeug 120, 131 übermittelt werden.
Es kann somit eine virtuelle Teilung eines möglicherweise großen
Fahrstreckenabschnitts 214 in Teilbereiche erfolgen (auch ohne, dass für die Teilbereiche dedizierte stationäre Fahrstreckenüberwachung-Einheiten 130, 131 bereitgestellt werden müssen). Es können mehrere solcher Erfassungen von Teilbereichen (iterativ oder auch rekursiv) durchgeführt werden. Je nach Bedarf kann so eine beliebig kleine Aufteilung der Fahrstreckenabschnitte 214 erfolgen, bei der die Reihenfolge bzw. eine relativ genaue Anordnung aller
Verkehrsteilnehmer 120 in einem Fahrstreckenabschnitt 214 mit einer relativ geringen Anzahl von erfassenden Fahrzeugen 120, 131 ermittelt werden kann. Eine virtuelle Aufteilung eines Fahrstreckenabschnitts 214 kann senkrecht oder schräg zum Fahrbahnverlauf erfolgen. Letzteres kann bei bestimmten schrägen Erfassungsbereichen der Fahrzeug-Sensorik 131 sinnvoll sein. Die Grenzen zwischen den Teil-Abschnitten eines Fahrstreckenabschnitts 214 können
„dynamisch" bzw. beweglich definiert sein. Auch eine Kombination von realen Eintrittsstellen 211 und/oder Austrittstellen 212 (an fixen Fahrzeug-externen Einheiten 130, 131) mit virtuellen Eintrittsstellen 211 und/oder Austrittstellen 212 (an erfassenden Fahrzeugen 120, 131) ist möglich und vorteilhaft.
Wie bereits dargelegt können Fahrstreckenabschnitte 214 verschachtelt zueinander sein. Das kann heißen, dass diese verschachtelten
Fahrstreckenabschnitte 214 Teilbereiche voneinander bilden oder
Überschneidungsbereiche zueinander aufweisen. Somit können detailliertere und präzisere Mengen von Verkehrsteilnehmern 120 (und deren Eigenschaften) ermittelt werden. Mit einer Vorrichtung (insbesondere Sensorik 131) innerhalb zumindest eines in einem betrachteten Fahrstreckenabschnitt 214 befindlichen Fahrzeugs 120, 131 kann die Reihenfolge oder eine Veränderung der Reihenfolge von anderen Verkehrsteilnehmern 120 in dem Fahrstreckenabschnitt 214 mit bestimmten
Eigenschaften ermittelt werden. Daraufhin kann eine Reihenfolge-Information der Menge von Verkehrsteilnehmern 120 für zumindest einen Teil- Abschnitt des Fahrstreckenabschnitts 214 ermittelt oder aktualisiert werden. Es kann somit ein Fahrzeug in einem Fahrstreckenabschnitt 214 eingerichtet sein, zu erfassen, welche anderen Verkehrsteilnehmer 120 (z.B. Fahrzeuge mit bestimmten Klassen und/oder mit bestimmten weiteren Eigenschaften) sich gegenseitig überholen, bzw. auf welche Weise sich diese Verkehrsteilnehmer 120 zueinander anordnen, z.B. durch Spurwechsel, etc.). Das Ermitteln einer
Reihenfolge-Information und/oder das Ermitteln von entsprechenden Service- Daten können dabei innerhalb des Fahrzeugs 102, 131 selbst oder innerhalb einer zentralen Infrastrukturvorrichtung 130 erfolgen.
Es kann ein Maß für die Relevanz eines Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden. Insbesondere kann ein Maß für das Interaktionspotential eines
Verkehrsteilnehmers 120 mit einem anderen Verkehrsteilnehmer ermittelt werden. Ein derartiges Maß kann abhängig von einem oder mehreren ermittelten
Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden, z.B. von einer Klasse des Verkehrsteilnehmers (PKW, LKW, Transporter, Motorrad, Anhänger, etc.); von Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120; von einer Bewegungs- Differenz zu einer Durchschnittsgeschwindigkeit oder zu einer Geschwindigkeit eines bestimmten anderen Fahrzeugs; von einer Signalisierung / Fahrspur / Fahrweise des Verkehrsteilnehmers 120; von einer ermittelten Absicht, insbesondere von einer Manöverabsicht, des Verkehrsteilnehmers 120; und/oder von einem, von dem Verkehrsteilnehmer 120 aktuell gefahrenen,
Automatisierungsgrad. Das Interaktionspotential bezieht sich dabei insbesondere auf eine (mögliche) gegenseitige Beeinflussung von anderen Verkehrsteilnehmern 120 im Verkehr, z.B. bei der Durchführung eines Manövers. Das Interaktionspotential kann sich auf ein bestimmtes Fahrzeug (mögliche Interaktion mit diesem Fahrzeug) und/oder auf eine mögliche gegenseitige Interaktion innerhalb einer Gruppe von Verkehrsteilnehmern 120 (quasi untereinander) beziehen.
Die Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 können permanente
Eigenschaften und/oder veränderliche Eigenschaften und/oder relative
Eigenschaften im Bezug auf einen bestimmten anderen Verkehrsteilnehmer 120 umfassen.
Permanente Eigenschaften können umfassen: technische Charakteristika wie die (Außen-)Kontur, Gewicht, Manövrierfähigkeit, feste oder veränderliche Form (z.B. bei Wohnanhängern oder Sattelschleppern eine veränderliche Kontur), Marke, Model, etc. Dazu kann auch eine Information zu der Klasse des
Verkehrsteilnehmers (PKW, LKW, Motorradfahrer, Fußgänger, Tier) gehören. Konturen des Verkehrsteilnehmers können ggf. mit Sensoren 131 aus zwei oder mehreren Perspektiven erfasst werden, insbesondere: im Wesentlichen von oben, im Wesentlichen von der Seite, und/oder im Wesentlichen von vorne. Die Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 können dabei aus mehreren derartigen Konturen, die in einem Vektorformat dargestellt sein können, und aus weiteren Informationen ermittelt bzw. aggregiert werden. Z.B. können die
Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 ein (ggf. vereinfachtes) 3 D-Modell, z.B. von den Außenabmessungen des Verkehrsteilnehmers 120, umfassen.
Veränderliche (aktuelle) Eigenschaften können bevorzugt umfassen: eine Position und/oder Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120; relative
Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers 120 insbesondere relativ zum Ego- Fahrzeug 110, ein aktueller Fahrstil (z.B. Abstufungen von:„wenig veränderliche Position" zu den umgebenden Verkehrsteilnehmern 120 bis„ständiges
Manövrieren", bzw.„Hopping", etc.), ein für die aktuelle Verkehrssituation oder für den aktuellen Fahrbetrieb angemessener Sicherheitsabstand; Information über aktive Funktionen des Verkehrsteilnehmers 120, insbesondere über aktive Lichtfunktionen; Manöverinformation, insbesondere automatisch erkannte vom Verkehrsteilnehmer 120 durchgeführte (bestimmte) Manöver oder eine Absicht ein (bestimmtes) Manöver durchzuführen; und/oder Signalisierungsstatus des Verkehrsteilnehmers 120 (Blinker-Betätigung, Licht- oder Audiosignale, etc).
Relative Eigenschaften (in Bezug auf einen bestimmten anderen
Verkehrsteilnehmer 120) können bevorzugt umfassen: in einer bestimmten Anordnung fahrend, z.B. im Blind-Spot-Bereich, parallel, etc.; ein Fahrzeug überholend oder umgekehrt; Ansteuern einer gleichen Fahrbahnstelle zur selben Zeit wie ein anderes Fahrzeug; etc.
Die Erfassung von Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit Mitteln außerhalb des Verkehrsteilnehmers 120 kann dabei aus zumindest zwei unterschiedlichen Perspektiven, z.B. mit mehreren Mitteln außerhalb des
Verkehrsteilnehmers 120, erfolgen. Durch die Erfassung aus unterschiedlichen Perspektiven können Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 mit einer erhöhten Genauigkeit ermittelt werden.
In dem Ego-Fahrzeug 110, welches Service-Daten über einen
Fahrstreckenabschnitt 214 empfängt, kann ein Abgleich der von einem Ego- Fahrzeug 110 empfangenen Service-Daten mit den mit Mitteln 112 innerhalb des Ego-Fahrzeugs 110 erfassten Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 erfolgen. Insbesondere kann so eine Zuordnung eines Verkehrsteilnehmers 120 zu bestimmten Daten aus den Service-Daten erfolgen. Das Ego-Fahrzeug 110 kann somit einen Verkehrsteilnehmer 120 klassifizieren, den das Ego-Fahrzeug 110 mit der Fahrzeug-eigenen Sensorik 112 erfassen kann. Dabei kann das Ego-Fahrzeug 110 z.B. abzählen, wie viele Verkehrsteilnehmer 120 von welcher Klasse überholt wurden bzw. überholt haben. Desweiteren kann so z.B. ermittelt werden, wie viele Verkehrsteilnehmer 120 von welcher Klasse vor bzw. hinter dem Ego-Fahrzeug 110 zu erwarten sind.
Alternativ oder ergänzend kann der Abgleich zur Vervollständigung der
Eigenschaften eines Verkehrsteilnehmers 120 erfolgen. Beispielsweise kann ein Abgleich bzw. eine Fusion der aus unterschiedlichen Perspektiven erfassten Eigenschaften (Außen-Perspektive und fahrzeugeigene Perspektive) erfolgen.
Die Service-Daten können zumindest eine externe Erkennungsinformation zumindest eines Verkehrsteilnehmers 120 umfassen, für den Nutzinformation (d.h. Eigenschaften) in den Service-Daten bereitgestellt werden. Desweiteren kann mit Mitteln 112 des Ego-Fahrzeugs 110 fahrzeugseitige
Erkennungsinformation erfasst werden. Es können dann Service-Daten, insbesondere repräsentierende Eigenschaften zumindest eines bestimmten Verkehrsteilnehmers 120, abhängig von der erfassten fahrzeugseitigen
Erkennungsinformation und/oder abhängig von der externen
Erkennungsinformation zugeordnet werden. Es kann somit zusätzlich eine (Wieder-)Erkennung bzw. eine Zuordnung konkreter Verkehrsteilnehmer 120 erfolgen. Die Erkennungsinformation eines Verkehrsteilnehmers 120 kann dabei mit der Infrastruktur-Sensorik 131 und/oder mit anderen Mitteln außerhalb des Ego- Fahrzeugs 110 erfasst werden. Die Erkennungsinformation kann eine von einer Eigenschaft oder einer Kombination von Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120 abhängige Information umfassen oder von einer solchen abhängig sein. Dabei sind die verwendeten ein oder mehreren Eigenschaften bevorzugt derart, dass sie den Verkehrsteilnehmer 120 zumindest innerhalb einer begrenzten Anzahl von Verkehrsteilnehmern 120 in einer Umgebung mit einer hohen Wahrscheinlichkeit auszeichnen, identifizieren und/oder wieder erkennen lassen.
Desweiteren kann die Erkennungsinformation eine Identifikationsinformation, z.B. das amtliche Kennzeichen eines Fahrzeugs, umfassen. Z.B. kann die
Erkennungsinformation eine charakteristische Kombination von
Merkmalen eines Verkehrsteilnehmers 120 umfassen, die diesen
Verkehrsteilnehmer 120 (innerhalb einer begrenzten Anzahl von
Verkehrsteilnehmern 120 in einer Umgebung des Ego-Fahrzeugs 110)
wiedererkennbar machen.
Eine Erkennungsinformation eines Verkehrsteilnehmers 120 kann abhängig von folgenden Daten sein: ein amtliches Kennzeichen eines Fahrzeugs; ein Teil eines in einem maschinenlesbaren Code gespeicherten Datensatzes (z.B. einer Vignette oder eines speziellen Aufklebers); eine bestimmte Eigenschaft des
Verkehrsteilnehmers 120 oder eine Kombination aus zwei oder mehr
Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers 120. Insbesondere kann es sich bei der zumindest einen Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers 120 um eine Eigenschaft handeln, die besonders einfach mit der Fahrzeug-Sensorik 112 bzw. aus der Fahrzeug-Perspektive erfassbar ist. Alternativ oder zusätzlich kann die
Erkennungsinformation abhängig sein von: einem ID-Code einer drahtlosen Kommunikation des Verkehrsteilnehmers 120; und/oder einer SIM-Karten- Nummer / MAC-Adresse im Zusammenhang mit dem Verkehrsteilnehmer 120. Somit können mit relativ einfachen Mitteln 112 eines Ego-Fahrzeugs 110 (z.B. mit einer Kamera) eine fahrzeugseitige Erkennungsinformation eines anderen Verkehrsteilnehmers 120 ermittelt werden (z.B. amtliches Kennzeichen, QR-Code oder eine Kombination charakteristischer Merkmale) und daraufhin sehr viel mehr Information über die Eigenscharen des Verkehrsteilnehmers 120 aus den empfangenen Service-Daten ausgelesen werden. Diese können dann vorteilhaft für die Bereitstellung von Fahrzeugfunktionen im Ego-Fahrzeug 110 verwendet werden.
Die übermittelte Nutzinformation kann derart übermittelt werden, dass
Anforderungen des Datenschutzes erfüllt sind.
Abhängig von den im Verfahren 300 ermittelten Daten, insbesondere abhängig von den bereitgestellten Service-Daten, können eine Art einer Aktion,
insbesondere eine Art eines Eingriffs einer Fahrzeugfunktion, beispielsweise einer Fahrerassistenzfunktion oder einer Vertikaldynamikfunktion, ermittelt werden, die beim Befahren des bestimmten Fahrstreckenabschnitts 214 im Zusammenhang mit einer wahrscheinlichen Interaktion mit einem Verkehrsteilnehmer 120 benötigt werden, und/oder es können ein Wahrscheinlichkeitsmaß ermittelt werden, dass eine solche Aktion aufgrund von einer (wahrscheinlichen)
Interaktion mit einem Verkehrsteilnehmer 120 tatsächlich durchgeführt werden muss.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 auch umfassen das Variieren der Parameter einer Fahrerassistenzfunktion bei einer zumindest teilweise automatisierten Durchführung eines Manövers, abhängig von den bereitgestellten Service-Daten. Dabei können z.B. bestimmte Eingriffe einer
Fahrerassistenzfunktion, die sich zumindest teilweise auf die Steuerung der Längsführung und/oder Querführung des Ego-Fahrzeugs 110 beziehen, abhängig von den Service-Daten variiert werden.
Auch kann abhängig von den übermittelten Service-Daten beispielsweise entschieden werden, welche Eingriffe in das Fahrwerk des Ego-Fahrzeugs 110 mehr oder minder automatisiert durchgeführt werden können, und/oder welche Eingriffe in das Fahrwerk des Ego-Fahrzeugs 110 dem Fahrer (z.B. mittels einer Fahrerinformation) empfohlen bzw. nahegelegt werden. Auch kann im Verfahren 300 abhängig von den bereitgestellten Service-Daten eine entsprechende Fahrerinformation, beispielsweise eine Warnung, eine Handlungsanweisung, ein Hinweis auf einen räumlichen Bereich relativ zum Ego- Fahrzeug 110 (z.B.„vor dem Fahrzeug",„hinter dem Fahrzeug",„rechts / links vom Fahrzeug",„auf der eigenen Spur",„auf einer rechten oder linken
Nachbarspur") ausgegeben werden.
Auch kann die Fahrzeugfunktion abhängig von den bereitgestellten Service-Daten auf eine Ausführung einer bestimmten Aktion, z.B. einen Eingriff ins Fahrwerk des Ego-Fahrzeugs 110 oder einer Funktion der aktiven oder passiven Sicherheit, vorbereitet und/oder parametriert bzw. vorkonditioniert werden.
Besonders bevorzugt kann das Verfahren 300 in (baulichen) Sonderbereichen einer Fahrstrecke angewendet werden, z.B. Ein- oder Ausfahrt zu einer
Schnellstraße, ein Rangier- oder Wendebereich, ein Tunnel, eine Kreuzung, ein Parkhaus. Dabei kann das Verfahren 300 helfen besondere Herausforderungen solcher Bereiche auch mit Fahrzeugen 110 insbesondere für ein zumindest teilweise automatisiertes Fahren ohne eine sehr aufwändige Sensorik oder Umfelderfassung zu bewältigen.
Das Verfahren 300 kann insbesondere derart gestaltet werden, dass es keine durchgehende oder ständige Erfassung der Verkehrsteilnehmer 120 in einem Fahrstreckenabschnitt 214erfordert. Das Verfahren 300 kann auch zum Teil mit Hilfe der bereits zur Verfügung stehenden Vorrichtungen, z.B. Autobahnbrücken, Einfahrten, etc ausgeführt werden.
Mit dem Verfahren 300 kann unter Anderem auch der Gesamtumfang oder die Performance der von den Fahrzeugfunktionen innerhalb des Fahrbahnabschnitts 214 gut beherrschbarer Aktionen, z.B. zumindest teilweise ausführbare Manöver, erhöht werden. Das in diesem Dokument beschriebene Verfahren weist eine Vielzahl von Vorteilen auf. Insbesondere ermöglicht das beschriebene Verfahren eine effiziente Unterstützung eines Ego-Fahrzeugs 110 bei der Umsetzung eines hohen
Automatisierungsgrades (HAF) mit geringen Risiken. Desweiteren verringert das beschriebene Verfahren eine für eine Fahrzeugfunktionen (insbesondere HAF) eines Ego-Fahrzeugs 110 mögliche Ungewissheit über die Vielfalt an
Kombinationen von umgebenden Verkehrsteilnehmern 120. Das Verfahren kann auch auf bereits bestehende Fahrzeuge angewendet werden. Die Bereitstellung von Nutzinformation über Sensorik 131, die sich außerhalb eines Fahrzeugs befindet, ermöglicht es, die Kosten des Fahrzeugs für Sensoren 112 und/oder für Rechenleistung zu reduzieren.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.

Claims

Ansprüche
1) Verfahren (300) zum Ermitteln eines oder mehrerer Verkehrsteilnehmer (120) mit einem Interaktionspotential in einem Fahrstreckenabschnitt (214), wobei das Verfahren (300) umfasst,
- Erfassen (301), durch eine Einheit (130, 131) außerhalb eines ersten Fahrzeugs (110), von Nutzinformation in Bezug auf eine Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120), die an einer Einfahrtstelle (211) zu einem Fahrstreckenabschnitt (214) in den Fahrstreckenabschnitt (214) eintreten; wobei die Nutzinformation Information über ein oder mehrere Eigenschaften der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120) umfasst;
- Ermitteln (302) von Service-Daten auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf einen oder mehrere Verkehrsteilnehmer (120) der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120);
- Ermitteln (303), dass sich das erste Fahrzeug (110) in dem
Fahrstreckenabschnitt (214) befindet oder sich nach Ablauf eines vordefinierten Zeitintervalls in dem Fahrstreckenabschnitt (214) befinden wird; und
- daraufhin, Bereitstellen (304) der Service-Daten im ersten Fahrzeug
(110).
2) Verfahren (300) gemäß Anspruch 1, wobei
- das Verfahren (300) weiter umfasst, Ermitteln ein oder mehrerer
relevanter Verkehrsteilnehmer (120) aus der Vielzahl von
Verkehrsteilnehmern (120), die beim Befahren des
Fahrstreckenabschnitts (214) für das erste Fahrzeug (110) relevant sein können; und
- Service-Daten in Bezug auf die ein oder mehreren relevanten
Verkehrsteilnehmer ermittelt und im ersten Fahrzeug (110) bereitgestellt werden.
3) Verfahren (300) gemäß Anspruch 2, wobei das Ermitteln eines relevanten Verkehrsteilnehmers (120) das Ermitteln eines Interaktionsmaßes für einen Verkehrsteilnehmer (120) umfasst, wobei das Interaktionsmaß insbesondere ein oder mehrere Wahrscheinlichkeitsmaße für eine oder mehrere bestimmte Arten von Interaktionen umfasst.
4) Verfahren (300) gemäß Anspruch 3, wobei das Interaktionsmaß insbesondere eine Wahrscheinlichkeit dafür anzeigt, dass
- das es zu einer ein bestimmtes Maß übersteigenden räumlichen
Annäherung des ersten Fahrzeugs (110) und des Verkehrsteilnehmer (120), insbesondere innerhalb einer Fahrbahnspur oder einer Nachbarspur, kommen wird; und/oder
- das erste Fahrzeug (110) den Verkehrsteilnehmer (120) überholen wird; und/oder
- das erste Fahrzeug (110) von dem Verkehrsteilnehmer (120) überholt wird; und/oder
- das der Verkehrsteilnehmer (120) eine Fahrt des ersten Fahrzeugs (110) auf einer Fahrbahn des Fahrstreckenabschnittes (214) behindern wird.
5) Verfahren (300) gemäß Anspruch 3 oder 4, wobei das Interaktionsmaß für einen Verkehrsteilnehmer abhängig von einer oder mehreren Eigenschaften des Verkehrsteilnehmers ermittelt wird, insbesondere von einem Typ des
Verkehrsteilnehmers, von Bewegungsdaten des Verkehrsteilnehmers, von einer Relativgeschwindigkeit des Verkehrsteilnehmers, von einer prädizierten Intention des Verkehrsteilnehmers, von einer aktuellen Fahrspur des
Verkehrsteilnehmers und/oder von einem Automatisierungsgrad des
Verkehrsteilnehmers. 6) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Service-Daten weiter umfassen,
- Information in Bezug auf einen Fahrbahnbereich des
Fahrstreckenabschnittes (214), der befahren werden sollte oder nicht befahren werden sollte;
- eine Handlungsanweisung an einen Fahrer des ersten Fahrzeugs (110);
- Information über einen Zeitpunkt und/oder einen Bereich, in dem der Fahrstreckenabschnitt (214) manuell oder automatisiert befahren werden kann; und/oder
- eine Bewegungsplanung in Bezug auf eine Bewegung eines
Verkehrsteilnehmers (120) und/oder des ersten Fahrzeugs (110) im Fahrstreckenabschnitt (214).
7) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Service-Daten weiter anzeigen,
- die Art einer bestimmten Aktion, insbesondere eines Eingriffs einer Fahrzeugfunktion ins Fahrwerk des ersten Fahrzeugs (100) aufgrund einer Interaktion mit einem Verkehrsteilnehmer (120), die durchgeführt werden sollte; und/oder
- die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine bestimmte Aktion einer
Fahrzeugfunktion des ersten Fahrzeugs (110) aufgrund einer Interaktion mit einem Verkehrsteilnehmer (120) notwendig sein wird.
8) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei
- das Verfahren (300) weiter umfasst, Erfassen (301), durch eine weitere
Einheit (130, 131) außerhalb des ersten Fahrzeugs (110), von Nutzinformation in Bezug auf zumindest einen Verkehrsteilnehmer (120), der an einer Ausfahrtstelle (212) den Fahrstreckenabschnitt (214) verlässt; und - die Service-Daten auch auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf den zumindest einen Verkehrsteilnehmer (120) ermittelt werden.
9) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei
- eine Einheit (130, 131) außerhalb des ersten Fahrzeugs (110) einen erfassenden Verkehrsteilnehmer (120) umfasst, der sich in dem Fahrstreckenabschnitt (214) befindet; und
- der erfassende Verkehrsteilnehmer (120) ein oder mehrere
Umfeldsensoren (112, 131) umfasst, die eingerichtet sind, andere Verkehrsteilnehmer (120) in einem Umfeld des erfassenden Verkehrsteilnehmers (120) zu erfassen.
10) Verfahren (300) gemäß Anspruch 9, wobei
- das Umfeld des erfassenden Verkehrsteilnehmers (120) einen
Teilbereich des Fahrstreckenabschnittes (214) umfasst; und
- Nutzinformation in Bezug auf eine Gesamtmenge oder einen Großteil der Verkehrsteilnehmer (120) im Fahrstreckenabschnitt (214) durch eine Vielzahl von erfassenden Verkehrsteilnehmern (120) in dem Fahrstreckenabschnitt (214) erfasst wird.
11) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln (302) von Service-Daten umfasst, Ermitteln, auf Basis der
Nutzinformation in Bezug auf die Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120), von Reihenfolge-Information, die eine Reihenfolge der Verkehrsteilnehmer (120) im Fahrstreckenabschnitt (214), insbesondere auf einer oder mehreren bestimmten Fahrbahnspuren, repräsentiert.
12) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die oder mehreren Eigenschafen eines Verkehrsteilnehmers (120) ein oder mehrere umfassen von:
- eine permanente Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers (120); - eine veränderliche, aktuelle Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers (120); und/oder
- eine relative Eigenschaft des Verkehrsteilnehmers (120), relativ zu einem anderen Verkehrsteilnehmer oder zu einer aktuellen Verkehrssituation.
13) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei
- das Verfahren (300) weiter umfasst, Erfassen, durch das erste
Fahrzeug (110), von Umfelddaten in Bezug auf ein Umfeld des ersten Fahrzeugs (110); und
- Abgleichen der Service-Daten mit den Umfelddaten.
14) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei
- die Service-Daten externe Erkennungsinformation in Bezug auf
zumindest einen ersten Verkehrsteilnehmer (120) umfassen;
- es die externe Erkennungsinformation ermöglicht, den ersten
Verkehrsteilnehmer (120) in der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120) im Fahrstreckenabschnitt (214) zu erkennen;
- das Verfahren (300) weiter umfasst, Erfassen, durch das erste
Fahrzeug (110), von fahrzeugseitiger Erkennungsinformation, die es ermöglicht, den ersten Verkehrsteilnehmer (120) in einer begrenzten Menge von unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern (120) zu erkennen; und
- das Verfahren (300) weiter umfasst, Extrahieren von Nutzinformation in Bezug auf den ersten Verkehrsteilnehmer (120) aus den Service- Daten, in Abhängigkeit von der externen Erkennungsinformation und von der fahrzeugseitigen Erkennungsinformation. 15) Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Verfahren (300) weiter umfasst, Verwenden der Service-Daten für eine Fahrzeugfunktion des ersten Fahrzeugs (110), insbesondere für eine Ausgabe einer Fahrerinformation und/oder für eine Vorbereitung einer
Fahrzeugfunktion auf zumindest eine wahrscheinliche Aktion.
16) Computerprogramm , das eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das Verfahren (300) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
17) Eine Einheit (130, 131) außerhalb eines ersten Fahrzeugs (110), die
eingerichtet ist,
- Nutzinformation in Bezug auf eine Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120) zu ermitteln, die an einer Einfahrtstelle (211) zu einem Fahrstreckenabschnitt (214) in den Fahrstreckenabschnitt (214) eintreten; wobei die Nutzinformation Information über ein oder mehrere Eigenschaften der Vielzahl von Verkehrsteilnehmern (120) umfasst;
- auf Basis der Nutzinformation in Bezug auf die Vielzahl von
Verkehrsteilnehmern (120) Service-Daten zu ermitteln;
- zu ermitteln, dass sich das erste Fahrzeug (110) in dem
Fahrstreckenabschnitt (214) befindet oder sich nach Ablauf eines vordefinierten Zeitintervalls in dem Fahrstreckenabschnitt (214) befinden wird; und
- daraufhin, die Service-Daten dem ersten Fahrzeug (110) unmittelbar oder mittelbar bereitzustellen.
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