WO2018104191A1 - Automated open space identification by means of difference analysis for vehicles - Google Patents

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WO2018104191A1
WO2018104191A1 PCT/EP2017/081283 EP2017081283W WO2018104191A1 WO 2018104191 A1 WO2018104191 A1 WO 2018104191A1 EP 2017081283 W EP2017081283 W EP 2017081283W WO 2018104191 A1 WO2018104191 A1 WO 2018104191A1
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grid
sensor data
vehicle
occupancy map
map
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PCT/EP2017/081283
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Torsten Baier
Christian KLIER
Navid Nourani-Vatani
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Siemens Aktiengesellschaft
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Publication date
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    • G01S2013/9328—Rail vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for detecting a collision obstacle.
  • the invention relates to a automa ⁇ tanalysises anti-collision system.
  • LiDAR and radar can be used to determine distances to detected objects in the vicinity of the vehicle.
  • the sensor data are mostly affected by noise, so that the position of de- tekt convinced object can not be determined accurately; and usually the raw data are so extensive that the required computing capacities are too expensive or could not be accommodated in a vehicle. For this reason, as part of the "Occupancy grid map" -
  • an area to be traveled for example, a Be ⁇ zirk, a state or the entire earth's surface, divided into small grid squares or grid areas, for example, with a size of 0.1 m * 0.1 m, and thus a grid-based occupancy map created.
  • Each sensor event which can be assigned to one of the mentioned screen areas, leads to an increase of the respective screen area to ⁇ ordered count. Total is thus obtained for each Ras ⁇ terconstruction a count, which provides information about whether and how often each raster area using the
  • the sensor Since the sensor is typically impaired by the effects of noise, it makes sense, an occupancy of a raster surface is not in a single hit, so a count value equal to 1, but only when it exceeds the count value of a predetermined threshold, for example the value 10 provide festzu ⁇ , Depending on the count values, different probability values for an occupancy of a grid area with an object can also be defined.
  • DE 10 2011 100 820 A1 describes a method for detecting an obstacle in the surroundings of a vehicle during the stance phase of the vehicle.
  • US 2011/0 040 481 A1 describes a collision warning system for a vehicle which compares GPS coordinates of possible collision objects with position data of the vehicle.
  • the approaches described all share the problem that objects in the environment must be explicitly recognized. However, this is never completely reliable mög ⁇ Lich. In addition, increases in computational effort for the conventional methods.
  • sensor data from a surrounding area of a vehicle are initially detected with the aid of a sensor unit, depending on location.
  • the surrounding area may include, for example, an area located in front of the vehicle. This area located in front of the vehicle is intended to include the Be ⁇ reaching the direction of travel in any case.
  • the surrounding area can also include sections located on the right and left of the direction of travel and on the side of the vehicle. rich ones.
  • the surrounding area can also have areas located on the left and right behind the vehicle and also an area directly behind the vehicle. For example, a moving collision object behind the vehicle may start to overtake or be in collision with a turning maneuver of the vehicle.
  • a vehicle can, for example, a stretch-guided vehicle, in particular a road vehicle or a rail vehicle ver ⁇ applies to.
  • the sensor unit for sensor-based detection of the surroundings of the vehicle can be arranged, for example, on the respective vehicle.
  • the sensor data can also be determined with the aid of stationary trackside arranged sensors which are integrated in a trackside surveil ⁇ monitoring system that can communicate with the vehicle.
  • the grid-based occupancy map includes information about which grid area is occupied by an object and which not.
  • the data amount of grid-based allocation map is quite small. Therefore, such a grid-based occupancy ⁇ card can be quickly created and also involved in a real-time process.
  • one of the grid-based allocation map is Corresponding reference grating-based allocation map determined in depen ⁇ dependence on the location. That is, a grid-based reference occupancy map is searched whose associated reference sensor data is assigned to the same locations where the currently acquired sensor data was acquired. Because only in this case, the data affect the same location area or the same recording area and can be the two records also compare. In the simplest case it is sufficient if the reference sensor data for the grid-based reflection Reference occupancy map were recorded at the same point of a route as the currently recorded sensor data. In this example it is assumed in a vehicle-side arrangement of the sensors that the vehicle or the sensors of the vehicle at the actual recording of the sensor data are ge ⁇ nauso oriented, as in the recording of reference sensor data. In an improved embodiment, deviations of the orientation of the vehicle or of the sensors, if vehicle-side sensors are present, are taken into account in the comparison of the position of the sensor data with the position of the reference sensor data.
  • the grid-based reference assignment card may be he ⁇ witness, for example, during a test drive along a predetermined route, wherein the environment is put ⁇ samples with the aid of sensors and the grid-based reference assignment map ( "occupancy grid map") with the described count values is created Since, so that visibility of the grid area is occupied by an object and which are not.
  • the grating-based allocation map so obtained may be used as a grating-based Refe ⁇ rence assignment card, is carried out with at a RETRY ⁇ th traveling the route a comparison.
  • the lattice-based occupancy map successively created on re-driving the route, or their individual rasters, are compared with the corresponding raster areas of the reference occupancy map. If free grid areas in the reference occupancy map are suddenly occupied in the currently created occupancy map, this may indicate the occurrence of an obstacle.
  • a simple sub ⁇ traction of two areas of the map can be used to detect changes. Since during the test drive the route is drive, it is also known which grid areas are located on the trajectory of the vehicle. Is an occupied grid ⁇ area on the route, this can be regarded as a threat to a colli ⁇ sion.
  • the test is thus based on a comparison of the grid-based occupancy map based on the acquired location-dependent sensor data with the determined grid-based reference occupancy map.
  • differences between the grid-based reference occupancy map and the current grid-based occupancy map are interpreted as indicative of a potential collision obstacle.
  • the recorded sensor data need not necessarily be interpreted. It is therefore necessary by the sensor no explicit Whether ⁇ jekterkennung. It is sufficient to compare the sensor data with reference data in order to obtain clues for an existing collision obstacle.
  • the Sen ⁇ sorrtz and the reference data is transformed for comparison in grid-based assignment cards.
  • the sensor data and the reference data can also be further evaluated and processed, for example, interpreted in ⁇ and include semantic additional information. Changes in the environment may be detected by determining differences between the sensor data and the reference sensor data. Thus, the required computational effort for the evaluation of the acquired sensor data is reduced.
  • the automated anti-collision system of the invention for a vehicle includes a sensor unit for location-dependent He ⁇ take sensor data from an area surrounding a vehicle.
  • automatic ⁇ catalyzed anti-collision system of the invention comprises an occupancy map generation unit for generating a grating-based allocation map based on the acquired sensor data.
  • Part of the automated anti-collision system according to the invention is also a reference occupancy map determination unit for determining one of grid-based occupancy map corresponding lattice-based reference occupancy map depending on location.
  • the dung OF INVENTION ⁇ modern anti-collision system further comprises a checking unit for checking whether an obstacle collision occurs, WO at the test is carried out on the basis of a comparison of gitterbasier ⁇ th assignment map at the determined lattice-based reference assignment map.
  • the automatic ⁇ catalyzed anti-collision system according to the invention divides obstacle the advantages of the method for detection of a collision.
  • Some essential components of the automated anti-collision system according to the invention can be in the form of software components ⁇ . This concerns in particular the reference sensor data set acquisition unit and the sketchein ⁇ ness.
  • these components can also be partly realized, in particular in the case of particularly fast calculations, in the form of software-supported hardware, for example FPGAs or the like.
  • a largely software implementation has the advantage of being already used up control system of vehicles that take eg automated assistance systems to ⁇ , nachge by a software update ⁇ can be upgraded easily to work in the inventive manner.
  • the object is also achieved by a computer program product which can be loaded directly into a memory of a control device, with program code sections in order to carry out all steps of the method according to the invention when the program is executed in the control device.
  • Such a computer program product can next to the computer program ⁇ any additional ingredients such as egg ⁇ ne documentation and / or additional components and hardware components, such as hardware keys (dongles, etc.) to use the software.
  • a computer-readable medium for example a memory stick, a hard disk or another portable or permanently installed data carrier can serve for transport to the control device and / or for storage on or in the control device, on which program sections of the computer program which can be read and executed by a computer unit are stored.
  • the computer unit may be for example a purpose or more cooperating micro ⁇ processors or the like.
  • a wireless transmission of the computer program is possible.
  • Radar can be used, for example, in poor visibility conditions to get an idea of the surroundings of a vehicle.
  • Laser-based sensor systems are suitable for a particularly accurate measurement of an environment of a vehicle.
  • Cameras allow one high-resolution scanning of the environment with a relatively low technical effort.
  • the geographical position of the vehicle is particularly preferred ermit ⁇ telt wherein the position-dependent detection of the sensor data.
  • the knowledge of the geographical position of the vehicle already allows a basic local assignment of the detected sensor data to an absolute position.
  • the sensors can be aligned differently when taking the reference sensor data, and in the case of a vehicle-side sensor arrangement, the vehicle can also be oriented differently.
  • a relative position of objects assigned to the sensor data to the vehicle can therefore additionally be determined.
  • the relative position can be given eg by an orientation of the sensors as well as the distance between sensor and object.
  • a location associated with the sensor data is determined on the basis of the determined geographical position of the vehicle and the determined relative position.
  • a kind of three-dimensional image recording takes place during the detection of the sensor data, so that individual pixels can be assigned relative positions to the sensor unit.
  • knowing the position of the vehicle and the orientation angle of the Sen ⁇ sensors is sufficient already.
  • a knowledge of the position and, where appropriate, ⁇ orientation of the vehicle, the sensors are rigidly or trackside angeord ⁇ net, so is sufficient.
  • the choice of a suitable reference sensor data set or a suitable grid-based reference occupancy map can be facilitated.
  • sensor data recorded from different directions can also be correspondingly corrected or converted in order to be better comparable with a reference sensor data set or a grid-based reference occupancy map.
  • a database is searched for the determination of the grid-based reference assignment card, which includes a multi ⁇ number of grid-based reference assignment cards.
  • a database can be designed, for example, as a vehicle-side non-volatile data memory. It may also be designed as a stationary data storage station that communicates with one or more automated anti-collision systems.
  • the grid-based reference occupancy map is taken, which comprises the positions assigned to the currently detected sensor data.
  • the removed from the database reference Bele ⁇ supply map of the grid-based assignment map generated from the current sensor data largely corresponds to the case that has not changed at the same position since the recording of the sensor data for the grid-based reference assignment map the scenario. Differences between the grid-based occupancy map based on the currently recorded sensor data and the lattice-based reference occupancy map thus provide indications of an occurrence of possible collision obstacles.
  • the proper grid based reference assignment map on the basis of a Ver ⁇ equalization of several grid-based reference assignment cards with the currently acquired sensor data determined grid-based occupancy map.
  • a choice of a suitable grid-based reference occupancy map is then made based on a similarity between the current grid-based occupancy map and the respective grid-based occupancy maps. Consequently, an appropriate grid-based Refe ⁇ ence allocation map can be selected from the database even when only imprecisely known spatial dependence of the currently recorded sensor data.
  • one or more collision obstacle candidates are determined at positions at which there is a difference between the currently generated grid-based occupancy map and the determined grid-based reference occupancy map. That is, it ⁇ the determined based on the sensor data and the grid-based allocation map produced therefrom spatial positions or Receivepo ⁇ sitions in which differences between the aktu- eil grid-based allocation map generated and the grid-based reference assignment map available.
  • the Posi ⁇ these functions assigned to map areas are classified as a collision obstacle candidates and subjected to detailed analysis.
  • only a few occupancy card areas must be examined more closely, so that the computational effort for the evaluation of the sensor data or the grid-based occupancy maps based thereon is greatly reduced. The more detailed analysis can then take place, for example, on the basis of high-resolution data, such as image data, in the identified candidate areas.
  • the grid-based reference occupancy map is determined by location-dependent detection of sensor data along an obstacle-free route.
  • recorded late sensor data can be retrieved targeted which include the positio ⁇ nen the later recorded sensor data appropriate grid-based reference assignment cards, without a comparison must be made for the selection of a suitable grid-based reference assignment card.
  • the recording of the sensor data for the grid-based reference occupancy ⁇ map takes place in the absence of collision obstacles, so that Un- Differences in lattice-based occupancy maps based on later recorded sensor data can be categorized as potential collision obstacles to lattice-based occupancy maps.
  • the réellenom ⁇ menen for the grating-based reference assignment map sensor data can be obtained with a vehicle along the obstacle-free route when performing a test run, wherein the sensor data is collected depending on the location of an area surrounding the vehicle using a vehicle-mounted sensor unit.
  • This variant can be used particularly advantageously if the surrounding area is also detected by vehicle-side sensors during later runs in regular operation.
  • the reference sensor data with the sensor data recorded later or their assigned occupancy maps are easily comparable due to the same recording perspective.
  • the advertising to different points in time he holds sensor data from the surrounding area of the vehicle with the aid of a sensor unit ⁇ . Furthermore, a grating-based occupancy ⁇ map based on the acquired sensor data for the different points in time is created in each case. In addition, a grid-based assignment to map corresponding grid-based Refe ⁇ ence assignment card is determined or selected from a database forth ⁇ . For example, it is possible to use the knowledge of a position of the vehicle taken at different times. Finally, it is checked whether a collision obstacle occurs. The test is performed on the basis of the equalization Ver ⁇ determined for different time points gitterba ⁇ overbased occupancy cards with the determined reference grid-based allocation map.
  • Information about the dynamics of an environment scenario of a vehicle are advantageously included in this Vari ⁇ ante so that an assessment be ⁇ wag can be specified to a collision of a moving vehicle with a possibly even moving obstacle.
  • a ge ⁇ underestimated path as a function of time is determined when examining whether a collision obstacle occurs. That is, it is ermit ⁇ telt future trajectory of the vehicle.
  • the future Trajektiorie can, for example using a route based on a road or ei ⁇ nem track history, and based on a current direction and a current steering angle are determined. Then, a position of a collision obstacle candidate is compared with the estimated driving route.
  • the dynamic behavior of the vehicle is included in the estimation of a collision.
  • determination of collision obstacles can advantageously be carried out more accurately than without consideration of the future travel path of the vehicle.
  • a time-dependent trajectory of a collision obstacle candidate is determined and it becomes the estimated
  • the dynamic behavior of the collision obstacle candidates is also included in the determination of collision obstacles, so that a more accurate determination, in particular of moving collision obstacles can be made.
  • a collision obstacle candidates when considering whether a collision obstacle occurs, whether ⁇ jekteigenschaften determined.
  • an evaluation of potential collision obstacles with regard to their dangerousness can take place. This review can be used to ANPAS ⁇ sung a response to a particular obstacle to ⁇ .
  • the risk assessment is based on the difference information between the setpoint and actual sensor signal or sensor data and reference sensor data or grid-based occupancy maps generated therefrom.
  • a suitable combination of different parameters determined by comparison is used: eg the temporal development of the difference between the occupancy maps, a geometric value (location, extent %), the own Trajectory, the trajectory of the supposed obstacle, location information, etc. These values are used to determine a confidence interval. The determined quality or the determined confidence interval are then used to determine whether a difference flows directly into a hazard assessment or is subjected to a further classification / assessment step.
  • a position of the vehicle is determined, for example by self-localization of the vehicle.
  • self-localization of the vehicle e.g. at least one of the following technologies:
  • Real-time kinematics-based methods also operate using satellite signals from global civil satellite navigation systems. This satellite signals are received simultaneously. On the basis of phase-based correction methods, greater accuracies are achieved than with simple satellite navigation.
  • Mobi le ⁇ transmitting / receiving devices can be a cell in which they happen to be, assign and locate that.
  • Local transmission / reception systems include, for example, RFID systems, beacon systems and others on short-range com munication ⁇ based devices.
  • Sensor-based technologies include imaging systems or systems equipped with additional emission units, such as LiDAR or radar. These technologies can also be used in combination to achieve increased redundancy in Edlinki ⁇ tion and to make the collision warning even more robust.
  • additional emission units such as LiDAR or radar.
  • FIG. 1 is a schematic representation of a path on which a vehicle moves with a collision warning system according to an embodiment of the invention
  • FIG. 3 shows a flowchart illustrating a method of detecting a collision obstacle according to a ⁇ execution example of the invention
  • FIG 4 is a flow diagram showing a comparison step of the process illustrated in FIG 3 the method in detail
  • FIG 5 is a schematic representation of a Kollisionswarnsys ⁇ tems according to an embodiment of the invention.
  • a railway line section 10 is shown on which a locomotive 11 moves.
  • the locomotive 11 comprises an anti-collision system designed as a collision warning system 50 with a sensor unit 12, with which it scans a surrounding area Bu lying in front of it, and a collision warning device 50a serving as an evaluation device.
  • the sensor data SD determined during the sampling are stored in the Collision warning system 50 evaluated, as described in connection with FIG 4.
  • an object 0 is located at the edge of the environmental region Bu scanned by the sensor unit 12. Reaches the object 0 in the sampled area surrounding Bu, it is detected by the collision warning system 50 and it is output a warning to the Fah ⁇ rer the locomotive 11 that an obstacle on the route of the locomotive 11 is located.
  • FIG. 2 shows a flowchart 200 with which a
  • Test drive in which a section without existing col ⁇ lisionshindernisse is traversed, is illustrated.
  • this test drive is a locomotive 11 (see FIG 1) on a track section 10 and departs a predetermined route.
  • a Posi tion ⁇ P of the locomotive is first determined on the track.
  • the position P may for example be read with reference to markings on the side of the track, or are determined by means of another Dilinkisie ⁇ approximation method.
  • II sensor data SD are then detected at an ascertained position P from an environmental region B 0 of the locomotive 11 situated in front of the locomotive 11 with the aid of a sensor unit 12. An ⁇ closing in the step 2.
  • step 2 IV it is determined whether the engine 11 has reached the end of the EoT to he ⁇ comprehensive route section 10 and at the end point of the test ⁇ ride. If the end EoT is not yet reached, which is marked with "n" in FIG.
  • Etc returned Step 2.1, and again a position P of the saw ⁇ leaders locomotive 11 determines .. If the end EOT of the route section is reached, which is shown in FIG 2 with "j" marked in ⁇ distinguished, it proceeds to step 2.V and Test drive finished.
  • FIG. 3 shows a flow chart with which a method for detecting a collision obstacle in accordance with an embodiment of the invention is shown. embodiment of the invention is illustrated.
  • step 3.1 a position P of the locomotive is first determined on the track. Subsequently, in the step 3. II at the determined position P sensor data SD from a located in front of the locomotive 11 surrounding area Bu of
  • step 3. III based on the sensor ⁇ data SD a current grid-based occupancy card GBK he ⁇ averages. Further, in the step 3 is IV searches a database DB to a respective grating-based reference Bele ⁇ supply card GRBK. In step 3.V, it is then determined by comparing the current grid-based occupancy map GBK with the grid-based reference occupancy map GRBK whether one or more collision obstacles KH are present. In the event that no collision obstacles KH were determined, which is characterized in FIG 3, with "n", the flow returns to step 3.1 and the process wei ⁇ terumble. In contrast, if one or more collision obstacles KH determined, which in Figure 3 with the " j is characterized ", it proceeds to step 3. VI and are output to the type and position of the collision obstacle KH Informa ⁇ functions, and output a warning W.
  • FIG. 4 shows a flowchart 400, with which the comparison step 3.V is illustrated in greater detail.
  • a substep 3.Va first Kollisionshindernis- candidates K-KH be determined on the basis of comparison between the aktuel ⁇ len grid-based allocation map GBK and a gitterba ⁇ overbased reference assignment map GRBK over several time points.
  • sub-step 3.Vb trajectories T (K-KH) of the collision obstacle candidates K-KH are determined.
  • a travel path of the locomotive 10 is determined.
  • sub-step 3.Vd a comparison is made between the trajectories T (K-KH) of the collision obstacle candidates K-KH and the determined travel path FW.
  • the trajectories T (K-KH) of one of the collision obstacle candidates K-KH meets with the determined travel path FW, which is shown in FIG "J" is marked, is transferred to the step 3. VI and there are collision obstacles KH and a corre sponding W warning ⁇ issued.However, if no collision obstacle KH is determined, which is marked in Figure 4 with the "n", then as also shown in FIG 3, returned to the step 3.1.
  • automated countermeasures such as e.g. the initiation of a braking maneuver be performed.
  • an automated collision warning system 50 is shown ge ⁇ Telss an embodiment of the invention.
  • the au ⁇ tomatinstrumentin warning system 50 may be, for example, part of an au- tomatis striv driver assistance system of a vehicle 11, as shown in Fig. 1
  • the automated collision ⁇ warning system 50 includes a sensor unit 12 and a Kollisi ⁇ onswarn prepared 50a.
  • the sensor unit 12 in this exemplary embodiment a camera system, records sensor data SD from the surroundings of the vehicle and sends the sensor data SD to the collision warning device 50a.
  • the camera system captures an area of the vehicle in front of the vehicle.
  • the collision warning device 50 a comprises a sensor data input interface 51, which receives the sensor data SD from the sensor unit 12.
  • the sensor data SD comprising image data in the exemplary embodiment is transmitted via the sensor data input interface 51 to an occupancy-card generation unit 54a.
  • the Bele ⁇ supply map generating unit generates a grid-based loading legungs juice GBK based on the acquired sensor data SD.
  • the assignment card determination unit 54a receives, via a position determining unit 52 position information P ⁇ Vietnamese be a current position of the vehicle. Further, the occupancy map determination unit 54a receives also, since ⁇ th SA with respect to a orientation of the camera via a sensor SA orientation data acquisition unit 53, by means of which a spatial dependence of the sensor data SD or gitterba ⁇ overbased occupancy map GBK is determined.
  • the grid-based occupancy map GBK is transmitted to a reference occupancy map determination unit 54b. Is then Da ⁇ tenbank DB retrieved a grid-based reference assignment map GRBK and together with the grid-based allocation map GBK transmitted from the reference assignment map obtaining unit 54b from a to a checking unit 55 based on the grid-based allocation map GBK.
  • the check unit 55 checks on the basis of the received data GBK, GRBK whether a collision obstacle KH occurs, and performs a comparison of the grid-based occupancy map GBK with the determined grid-based reference occupancy map GRBK. In the event that a collision obstacle KH has been determined, the corresponding information KH is output via an output interface 56. In addition, the result KH can also be used to initiate automated countermeasures, such as performing a braking maneuver.

Abstract

A method for detecting a collision obstacle (KH) is described. In the method, sensor data (SD) are captured from an area (Bu) surrounding a vehicle (11) in a location-dependent manner with the aid of a sensor unit (12). A grid-based occupancy map (GBK) is then generated on the basis of the captured sensor data (SD). A grid-based reference occupancy map (GRBK) corresponding to the grid-based occupancy map (GBK) is also determined on the basis of the location. A check is then carried out in order to determine whether a collision obstacle (KH) occurs. This checking step is carried out on the basis of a comparison of the current grid-based occupancy map (GBK) with the determined grid-based reference occupancy map (GRBK). An automated anti-collision system (50) is also described.

Description

Beschreibung description
Automatisierte Freiraumerkennung mittels Differenzanalyse für Fahrzeuge Automated free space detection using differential analysis for vehicles
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion eines Kollisionshindernisses. Zudem betrifft die Erfindung ein automa¬ tisiertes Antikollisionssystem. The invention relates to a method for detecting a collision obstacle. In addition, the invention relates to a automa ¬ tisiertes anti-collision system.
Fahrerassistenzsysteme und Fahrzeugautomatisierungstechnolo¬ gien für Straßenfahrzeuge und Schienenfahrzeuge benötigen In¬ formationen bezüglich der Umgebung, in der sie sich bewegen, um die aktuelle Verkehrssituation zu erfassen und zu inter- pretieren. Hierzu werden mit Hilfe von Sensorsystemen eineDriver assistance systems and Fahrzeugautomatisierungstechnolo ¬ technologies for road vehicles and rail vehicles require in ¬ mation relating to the environment in which they move to capture the current traffic situation and pretieren to international. For this purpose, with the help of sensor systems a
Abbildung der Umwelt und eine Erzeugung von bearbeitbaren Daten vorgenommen. Auf Basis einer Auswertung der Daten werden Objekte wahrgenommen und es wird versucht, deren Relevanz für die eigene Fortbewegung anhand von verschiedenen Bewertungs- methoden und Klassifikationen zu ermitteln. Mittels spezialisierter Sensorik oder Auswertung wir eine explizite Erkennung von Objekten durchgeführt. Diese Objekte werden dann in Rela¬ tion zur eigenen Position bzw. Fortbewegung gesetzt und bezüglich ihrer Relevanz bewertet. Um eine solche Objektdetek- tion zu ermöglichen, muss dem betreffenden Sensorsystem die Situation vorab beschrieben werden. Dies kann z.B. durch mathematische Modelle und Klassifikatoren erfolgen. Ein weite¬ rer Ansatz, welcher auch ohne eine spezifische Klassifizie¬ rung erkannter Objekte auskommen kann, wird über eine gitter- basierte Belegungskarte, im Englischen auch als „Occupancy grid map" bezeichnet, realisiert. Hierbei werden alle vom Sensor erkannten Objekte einem umliegenden Raster zugeordnet. Belegte Rasterzellen sind dann bezüglich Relevanz für die eigene Bewegungstraj ektorie zu bewerten. Illustration of the environment and a generation of editable data made. On the basis of an evaluation of the data, objects are perceived and an attempt is made to determine their relevance to their own locomotion on the basis of various assessment methods and classifications. By means of specialized sensors or evaluation we perform an explicit recognition of objects. These objects are then placed in Rela ¬ tion for their own position or locomotion and evaluated for their relevance. In order to enable such object detection, the situation must be described in advance for the relevant sensor system. This can be done eg by mathematical models and classifiers. A wide ¬ rer approach that even without a specific CLASSIFICA ¬ tion of detected objects can get along is called a grid-based assignment card, in English as "Occupancy grid map", can be realized. This all detected by the sensor objects are a surrounding grid Occupied grid cells are then to be evaluated with regard to their relevance to their own movement laws.
Zur Aufnahme der Umgebung eines Fahrzeugs werden hauptsächlich LiDAR-Systeme, Radarsysteme und/oder Kameras genutzt. LiDAR und Radar kann dazu genutzt werden, Abstände zu detek- tierten Objekten in der Umgebung des Fahrzeugs zu ermitteln. Es bestehen zwei Gründe dafür, dass die mit Hilfe der Senso¬ ren erfassten Rohdaten meist nicht direkt als Grundlage für eine Objekterkennung dienen können: Die Sensordaten sind meist mit Rauschen behaftet, so dass die Position eines de- tektierten Objekts nicht exakt ermittelt werden kann; und meist sind die Rohdaten derart umfangreich, dass die dafür benötigten Rechenkapazitäten zu teuer sind bzw. nicht in einem Fahrzeug unterzubringen wären. Aus diesem Grund wird im Rahmen des „Occupancy grid map"-To capture the environment of a vehicle mainly LiDAR systems, radar systems and / or cameras are used. LiDAR and radar can be used to determine distances to detected objects in the vicinity of the vehicle. There are two reasons that the most can not serve as the basis for an object recognition using the Senso ¬ ren captured raw data directly: The sensor data are mostly affected by noise, so that the position of de- tektierten object can not be determined accurately; and usually the raw data are so extensive that the required computing capacities are too expensive or could not be accommodated in a vehicle. For this reason, as part of the "Occupancy grid map" -
Verfahrens ein zu befahrendes Gebiet, beispielsweise ein Be¬ zirk, ein Staat oder die gesamte Erdoberfläche, in kleine Rasterquadrate bzw. Rasterflächen, zum Beispiel mit einer Größe von 0,1 m * 0,1 m, eingeteilt und damit eine gitterba- sierte Belegungskarte erstellt. Jedes Sensorereignis, welches einem der genannten Rasterflächen zugeordnet werden kann, führt zu einer Erhöhung eines der jeweiligen Rasterfläche zu¬ geordneten Zählwerts. Insgesamt erhält man also für jede Ras¬ terfläche einen Zählwert, welcher darüber Auskunft gibt, ob und wie oft eine jeweilige Rasterfläche mit Hilfe der Method an area to be traveled, for example, a Be ¬ zirk, a state or the entire earth's surface, divided into small grid squares or grid areas, for example, with a size of 0.1 m * 0.1 m, and thus a grid-based occupancy map created. Each sensor event, which can be assigned to one of the mentioned screen areas, leads to an increase of the respective screen area to ¬ ordered count. Total is thus obtained for each Ras ¬ terfläche a count, which provides information about whether and how often each raster area using the
Sensorik detektiert wurde und ob diese Rasterfläche mit einem Objekt belegt ist.  Sensor was detected and whether this grid area is occupied by an object.
Da die Sensorik durch Rauscheffekte üblicherweise beeinträch- tigt ist, ist es sinnvoll, eine Belegung einer Rasterfläche nicht bei einem einzigen Treffer, also einem Zählwert gleich 1, sondern erst bei einem Überschreiten des Zählwerts einer vorbestimmten Schwelle, beispielsweise dem Wert 10, festzu¬ stellen. Es können auch je nach Zählwerten unterschiedliche Wahrscheinlichkeitswerte für eine Belegung einer Rasterfläche mit einem Objekt festgelegt werden. Since the sensor is typically impaired by the effects of noise, it makes sense, an occupancy of a raster surface is not in a single hit, so a count value equal to 1, but only when it exceeds the count value of a predetermined threshold, for example the value 10 provide festzu ¬ , Depending on the count values, different probability values for an occupancy of a grid area with an object can also be defined.
In US 2003/0 004 644 AI werden Verfahren zur Erkennung stationärer Objekte beschrieben. US 2003/0 004 644 A1 describes methods for identifying stationary objects.
In DE 10 2011 086 433 AI wird ein Manövrierverfahren für ein Fahrzeug beschrieben, bei dem ein erfasstes Umfeld repräsentierende Umfelddaten derart gespeichert werden, dass sie bei einem erneuten Start des Systems verfügbar sind. Bei einem erneuten Start wird erneut das Umfeld des Fahrzeugs erfasst und ein Abgleich der erfassten Umfelddaten mit den gespeicherten Umfelddaten durchgeführt. In DE 10 2011 086 433 AI a maneuvering method for a vehicle is described, in which a surrounding environment representing surrounding data are stored so that they a restart of the system are available. Upon a restart, the environment of the vehicle is detected again and carried out a comparison of the recorded environment data with the stored environment data.
In DE 10 2011 100 820 AI wird ein Verfahren zum Detektieren eines Hindernisses in der Umgebung eines Fahrzeugs während der Standphase des Fahrzeugs beschrieben. In US 2011/0 040 481 AI wird ein Kollisionswarnsystem für ein Fahrzeug beschrieben, welches GPS-Koordinaten von möglichen Kollisionsobjekten mit Positionsdaten des Fahrzeugs vergleicht . Die beschriebenen Herangehensweisen haben alle das Problem gemeinsam, dass Objekte in der Umgebung explizit erkannt werden müssen. Allerdings ist dies nie absolut zuverlässig mög¬ lich. Außerdem steigt bei erhöhten Anforderungen der Rechenaufwand für die herkömmlichen Verfahren. DE 10 2011 100 820 A1 describes a method for detecting an obstacle in the surroundings of a vehicle during the stance phase of the vehicle. US 2011/0 040 481 A1 describes a collision warning system for a vehicle which compares GPS coordinates of possible collision objects with position data of the vehicle. The approaches described all share the problem that objects in the environment must be explicitly recognized. However, this is never completely reliable mög ¬ Lich. In addition, increases in computational effort for the conventional methods.
Es besteht daher das Problem, ein Verfahren und eine entspre¬ chende Einrichtung zur Hinderniserkennung zu entwickeln, welche wenig Aufwand erfordern und zuverlässig sind. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Detektion eines Kollisionshindernisses gemäß Patentanspruch 1 und durch ein automatisiertes Antikollisionssystem gemäß Patentanspruch 12 gelöst . Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Detektion eines Kollisionshindernisses werden zunächst ortsabhängig Sensordaten von einem Umgebungsbereich eines Fahrzeugs mit Hilfe einer Sensoreinheit erfasst. Der Umgebungsbereich kann z.B. einen vor dem Fahrzeug befindlichen Bereich umfassen. Dieser vor dem Fahrzeug befindliche Bereich soll auf jeden Fall den Be¬ reich der Fahrtrichtung umfassen. Zusätzlich kann der Umgebungsbereich auch rechts und links von der Fahrtrichtung befindliche Abschnitte und seitlich zum Fahrzeug gelegene Be- reiche umfassen. Weiterhin kann der Umgebungsbereich auch links und rechts hinter dem Fahrzeug befindliche Bereiche und auch einen direkt hinter dem Fahrzeug vorhandenen Bereich aufweisen. Beispielsweise kann ein sich bewegendes Kollisi- onsobjekt hinter dem Fahrzeug zu einem Überholvorgang ansetzen oder bei einem Abbiegemanöver des Fahrzeugs mit diesem auf Kollisionskurs liegen. There is therefore the problem, a method and entspre ¬ sponding device for obstacle detection to develop, requiring little effort and are reliable. This object is achieved by a method for detecting a collision obstacle according to claim 1 and by an automated anti-collision system according to claim 12. In the method according to the invention for detecting a collision obstacle, sensor data from a surrounding area of a vehicle are initially detected with the aid of a sensor unit, depending on location. The surrounding area may include, for example, an area located in front of the vehicle. This area located in front of the vehicle is intended to include the Be ¬ reaching the direction of travel in any case. In addition, the surrounding area can also include sections located on the right and left of the direction of travel and on the side of the vehicle. rich ones. Furthermore, the surrounding area can also have areas located on the left and right behind the vehicle and also an area directly behind the vehicle. For example, a moving collision object behind the vehicle may start to overtake or be in collision with a turning maneuver of the vehicle.
Als Fahrzeug kann z.B. ein streckengebundenes Fahrzeug, ins- besondere ein Straßenfahrzeug oder ein Schienenfahrzeug ver¬ wendet werden. Die Sensoreinheit zur sensoriellen Erfassung der Umgebung des Fahrzeugs kann z.B. an dem jeweiligen Fahrzeug angeordnet sein. Die Sensordaten können aber auch mit Hilfe von stationären streckenseitig angeordneten Sensoren ermittelt werden, welche in ein streckenseitiges Überwa¬ chungssystem eingebunden sind, das mit dem Fahrzeug kommunizieren kann. As a vehicle can, for example, a stretch-guided vehicle, in particular a road vehicle or a rail vehicle ver ¬ applies to. The sensor unit for sensor-based detection of the surroundings of the vehicle can be arranged, for example, on the respective vehicle. However, the sensor data can also be determined with the aid of stationary trackside arranged sensors which are integrated in a trackside surveil ¬ monitoring system that can communicate with the vehicle.
Auf Basis der erfassten Sensordaten wird eine gitterbasierte Belegungskarte erzeugt. Die gitterbasierte Belegungskarte um- fasst Informationen darüber, welche Rasterfläche mit einem Objekt belegt ist und welche nicht. Da die gitterbasierte Be¬ legungskarte nur belegte und unbelegte Rasterflächen auf¬ weist, ist die Datenmenge der gitterbasierten Belegungskarte recht klein. Daher kann eine solche gitterbasierte Belegungs¬ karte schnell erstellt und auch in einen Echtzeitprozess miteinbezogen werden. Based on the acquired sensor data, a grid-based occupancy map is generated. The grid-based occupancy map includes information about which grid area is occupied by an object and which not. As the grating-based, Be ¬ legungskarte only occupied and unoccupied grid areas has ¬, the data amount of grid-based allocation map is quite small. Therefore, such a grid-based occupancy ¬ card can be quickly created and also involved in a real-time process.
Weiterhin wird eine der gitterbasierten Belegungskarte ent- sprechende gitterbasierte Referenz-Belegungskarte in Abhän¬ gigkeit vom Ort ermittelt. D.h., es wird eine gitterbasierte Referenz-Belegungskarte gesucht, deren zugeordnete Referenz- Sensordaten denselben Positionen zugeordnet sind, an denen auch die aktuell erfassten Sensordaten aufgenommen wurden. Denn nur in diesem Fall betreffen die Daten denselben Ortsbereich bzw. denselben Aufnahmebereich und lassen sich die beiden Datensätze auch vergleichen. Im einfachsten Fall genügt es, wenn die Referenz-Sensordaten für die gitterbasierte Re- ferenz-Belegungskarte an derselben Stelle einer Fahrstrecke aufgenommen wurden wie die aktuell erfassten Sensordaten. Dabei wird z.B. bei einer fahrzeugseitigen Anordnung der Sensoren davon ausgegangen, dass das Fahrzeug bzw. die Sensoren des Fahrzeugs bei der aktuellen Aufnahme der Sensordaten ge¬ nauso orientiert sind, wie bei der Aufnahme der Referenz- Sensordaten. In einer verbesserten Ausgestaltung werden Abweichungen der Orientierung des Fahrzeugs bzw. der Sensoren, falls fahrzeugseitige Sensoren vorhanden sind, bei dem Ver- gleich der Position der Sensordaten mit der Position der Referenz-Sensordaten mitberücksichtigt . Furthermore, one of the grid-based allocation map is Corresponding reference grating-based allocation map determined in depen ¬ dependence on the location. That is, a grid-based reference occupancy map is searched whose associated reference sensor data is assigned to the same locations where the currently acquired sensor data was acquired. Because only in this case, the data affect the same location area or the same recording area and can be the two records also compare. In the simplest case it is sufficient if the reference sensor data for the grid-based reflection Reference occupancy map were recorded at the same point of a route as the currently recorded sensor data. In this example it is assumed in a vehicle-side arrangement of the sensors that the vehicle or the sensors of the vehicle at the actual recording of the sensor data are ge ¬ nauso oriented, as in the recording of reference sensor data. In an improved embodiment, deviations of the orientation of the vehicle or of the sensors, if vehicle-side sensors are present, are taken into account in the comparison of the position of the sensor data with the position of the reference sensor data.
Die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte kann zum Beispiel während einer Testfahrt längs einer vorbestimmten Route er¬ zeugt werden, wobei die Umgebung mit Hilfe der Sensoren abge¬ tastet wird und die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte („occupancy grid map") mit den beschriebenen Zählwerten erstellt wird, so dass erkennbar wird, welche Rasterfläche mit einem Objekt belegt ist und welche nicht. Die so erhaltene gitterbasierte Belegungskarte kann als gitterbasierte Refe¬ renz-Belegungskarte genutzt werden, mit der bei einem erneu¬ ten Abfahren der Route ein Vergleich durchgeführt wird. Da die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte nur belegte und unbelegte Rasterflächen aufweist, ist die Datenmenge der Re¬ ferenz-Belegungskarte recht klein. Daher kann eine solche Re¬ ferenz-Belegungskarte schnell erstellt und auch in einen Echtzeitprozess miteinbezogen werden. The grid-based reference assignment card may be he ¬ witness, for example, during a test drive along a predetermined route, wherein the environment is abge ¬ samples with the aid of sensors and the grid-based reference assignment map ( "occupancy grid map") with the described count values is created Since, so that visibility of the grid area is occupied by an object and which are not. the grating-based allocation map so obtained may be used as a grating-based Refe ¬ rence assignment card, is carried out with at a RETRY ¬ th traveling the route a comparison. comprises grid-based reference assignment map only occupied and unoccupied grid spaces, the data amount of Re ¬ conference assignment map is quite small. Therefore, such Re ¬ conference assignment map can be quickly created and also involved in a real-time process.
Zudem wird geprüft, ob ein Kollisionshindernis auftritt. In addition, it is checked whether a collision obstacle occurs.
D.h., die bei dem erneuten Befahren der Route sukzessive erstellte gitterbasierte Belegungskarte bzw. deren einzelne Raster werden mit den entsprechenden Rasterflächen der Referenz-Belegungskarte verglichen. Sind nun in der Referenz- Belegungskarte noch freie Rasterflächen plötzlich in der ak- tuell erstellen Belegungskarte belegt, so kann dies auf das Auftreten eines Hindernisses hinweisen. Eine einfache Sub¬ traktion zweier Kartenbereiche kann dazu genutzt werden, Änderungen festzustellen. Da bei der Testfahrt die Route abge- fahren wurde, ist auch bekannt, welche Rasterflächen auf der Trajektorie des Fahrzeugs liegen. Liegt eine belegte Raster¬ fläche auf der Route, so kann dies als Gefahr für eine Kolli¬ sion betrachtet werden. That is, the lattice-based occupancy map successively created on re-driving the route, or their individual rasters, are compared with the corresponding raster areas of the reference occupancy map. If free grid areas in the reference occupancy map are suddenly occupied in the currently created occupancy map, this may indicate the occurrence of an obstacle. A simple sub ¬ traction of two areas of the map can be used to detect changes. Since during the test drive the route is drive, it is also known which grid areas are located on the trajectory of the vehicle. Is an occupied grid ¬ area on the route, this can be regarded as a threat to a colli ¬ sion.
Die Prüfung erfolgt also auf Basis eines Vergleichs der auf den erfassten ortsabhängigen Sensordaten basierenden gitterbasierten Belegungskarte mit der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte. Bei dem Vergleich werden Unterschie- de zwischen der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte und der aktuellen gitterbasierten Belegungskarte als Hinweis auf ein mögliches Kollisionshindernis gedeutet. The test is thus based on a comparison of the grid-based occupancy map based on the acquired location-dependent sensor data with the determined grid-based reference occupancy map. In the comparison, differences between the grid-based reference occupancy map and the current grid-based occupancy map are interpreted as indicative of a potential collision obstacle.
Vorteilhaft müssen die aufgenommenen Sensordaten nicht unbe- dingt interpretiert werden. Es ist also keine explizite Ob¬ jekterkennung durch die Sensorik notwendig. Es genügt ein Vergleich der Sensordaten mit Referenzdaten, um Anhaltspunkte für ein vorhandenes Kollisionshindernis zu erhalten. Die Sen¬ sordaten sowie die Referenzdaten werden für den Vergleich in gitterbasierte Belegungskarten transformiert. Alternativ oder zusätzlich können die Sensordaten und die Referenzdaten auch weitergehend ausgewertet und bearbeitet, beispielsweise in¬ terpretiert worden sein und semantische Zusatzinformationen umfassen. Änderungen in der Umwelt können durch das Ermitteln von Unterschieden zwischen den Sensordaten und den Referenz- Sensordaten ermittelt werden. Mithin wird der benötigte Rechenaufwand für die Auswertung der erfassten Sensordaten reduziert . Das erfindungsgemäße automatisierte Antikollisionssystem für ein Fahrzeug weist eine Sensoreinheit zum ortsabhängigen Er¬ fassen von Sensordaten von einem Umgebungsbereich eines Fahrzeugs auf. Weiterhin umfasst das erfindungsgemäße automati¬ sierte Antikollisionssystem eine Belegungskarten-Erzeugungs- einheit zum Erzeugen einer gitterbasierten Belegungskarte auf Basis der erfassten Sensordaten. Teil des erfindungsgemäßen automatisierten Antikollisionssystems ist auch eine Referenz- Belegungskarten-Ermittlungseinheit zum Ermitteln einer der gitterbasierten Belegungskarte entsprechenden gitterbasierten Referenz-Belegungskarte in Abhängigkeit vom Ort. Das erfin¬ dungsgemäße Antikollisionssystem umfasst außerdem eine Prüfeinheit zum Prüfen, ob ein Kollisionshindernis auftritt, wo- bei die Prüfung auf Basis eines Vergleichs der gitterbasier¬ ten Belegungskarte mit der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte erfolgt. Das erfindungsgemäße automati¬ sierte Antikollisionssystem teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Detektion eines Kollisions- hindernisses . Advantageously, the recorded sensor data need not necessarily be interpreted. It is therefore necessary by the sensor no explicit Whether ¬ jekterkennung. It is sufficient to compare the sensor data with reference data in order to obtain clues for an existing collision obstacle. The Sen ¬ sordaten and the reference data is transformed for comparison in grid-based assignment cards. Alternatively or additionally, the sensor data and the reference data can also be further evaluated and processed, for example, interpreted in ¬ and include semantic additional information. Changes in the environment may be detected by determining differences between the sensor data and the reference sensor data. Thus, the required computational effort for the evaluation of the acquired sensor data is reduced. The automated anti-collision system of the invention for a vehicle includes a sensor unit for location-dependent He ¬ take sensor data from an area surrounding a vehicle. Furthermore, automatic ¬ catalyzed anti-collision system of the invention comprises an occupancy map generation unit for generating a grating-based allocation map based on the acquired sensor data. Part of the automated anti-collision system according to the invention is also a reference occupancy map determination unit for determining one of grid-based occupancy map corresponding lattice-based reference occupancy map depending on location. The dung OF INVENTION ¬ modern anti-collision system further comprises a checking unit for checking whether an obstacle collision occurs, WO at the test is carried out on the basis of a comparison of gitterbasier ¬ th assignment map at the determined lattice-based reference assignment map. The automatic ¬ catalyzed anti-collision system according to the invention divides obstacle the advantages of the method for detection of a collision.
Einige wesentliche Komponenten des erfindungsgemäßen automatisierten Antikollisionssystems können in Form von Software¬ komponenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere die Referenz-Sensordatensatz-Ermittlungseinheit und die Prüfein¬ heit. Some essential components of the automated anti-collision system according to the invention can be in the form of software components ¬. This concerns in particular the reference sensor data set acquisition unit and the Prüfein ¬ ness.
Grundsätzlich können diese Komponenten aber auch zum Teil, insbesondere wenn es um besonders schnelle Berechnungen geht, in Form von softwareunterstützter Hardware, beispielsweise FPGAs oder dergleichen, realisiert sein. In principle, however, these components can also be partly realized, in particular in the case of particularly fast calculations, in the form of software-supported hardware, for example FPGAs or the like.
Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete Steuerungseinrichtungen von Fahrzeugen, welche z.B. automatisierte Assistenzsysteme um¬ fassen, auf einfache Weise durch ein Software-Update nachge¬ rüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein Computerprogrammprodukt gelöst, welches direkt in einen Speicher ei- ner Steuerungseinrichtung ladbar ist, mit Programmcodeabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Steuerungseinrichtung ausgeführt wird. Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computer¬ programm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z.B. ei¬ ne Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten auch Hard- ware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen. A largely software implementation has the advantage of being already used up control system of vehicles that take eg automated assistance systems to ¬, nachge by a software update ¬ can be upgraded easily to work in the inventive manner. In this respect, the object is also achieved by a computer program product which can be loaded directly into a memory of a control device, with program code sections in order to carry out all steps of the method according to the invention when the program is executed in the control device. Such a computer program product can next to the computer program ¬ any additional ingredients such as egg ¬ ne documentation and / or additional components and hardware components, such as hardware keys (dongles, etc.) to use the software.
Zum Transport zu der Steuerungseinrichtung und/oder zur Spei- cherung an oder in der Steuerungseinrichtung kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikro¬ prozessoren oder dergleichen aufweisen. Auch eine drahtlose Übertragung des Computerprogramms ist möglich. Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhän¬ gigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie und deren Beschreibungsteilen weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Ausführungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Ausfüh¬ rungsbeispielen kombiniert werden. In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zum Erfassen der Sensordaten mindestens eine der folgenden Sensorarten eingesetzt: A computer-readable medium, for example a memory stick, a hard disk or another portable or permanently installed data carrier can serve for transport to the control device and / or for storage on or in the control device, on which program sections of the computer program which can be read and executed by a computer unit are stored. The computer unit may be for example a purpose or more cooperating micro ¬ processors or the like. A wireless transmission of the computer program is possible. The dependent claims and the following description each contain particularly advantageous embodiments and further developments of the invention. The claims of claim category may also be further formed in accordance with depen ¬ Gigen claims of a different category of claim and the description parts in particular. In addition, in the context of the invention, the various features of different embodiments and claims can also be combined to new Ausfüh ¬ tion examples. In a variant of the method according to the invention, at least one of the following sensor types is used to acquire the sensor data:
- Radar,  - radar,
- LiDAR,  - LiDAR,
- ein Laserscanner, - a laser scanner,
- eine Kamera,  - a camera,
- ein Kamerasystem.  - a camera system.
Radar kann zum Beispiel besonders bei schlechten Sichtver- hältnissen eingesetzt werden, um sich ein Bild von der Umgebung eines Fahrzeugs machen zu können. Auf Laser basierende Sensorsysteme eignen sich für eine besonders exakte Vermes¬ sung einer Umgebung eines Fahrzeugs. Kameras ermöglichen eine hochaufgelöste Abtastung der Umgebung mit einem relativ geringen technischen Aufwand. Radar can be used, for example, in poor visibility conditions to get an idea of the surroundings of a vehicle. Laser-based sensor systems are suitable for a particularly accurate measurement of an environment of a vehicle. Cameras allow one high-resolution scanning of the environment with a relatively low technical effort.
Besonders bevorzugt wird bei dem ortsabhängigen Erfassen der Sensordaten die geographische Position des Fahrzeugs ermit¬ telt. Die Kenntnis der geographischen Position des Fahrzeugs ermöglicht bereits eine grundlegende örtliche Zuordnung der erfassten Sensordaten zu einer Absolutposition. Wie bereits erwähnt, können die Sensoren bei der Aufnahme der Referenz- Sensordaten anders ausgerichtet sein und bei einer fahrzeug- seitigen Sensoranordnung kann auch das Fahrzeug unterschiedlich orientiert sein. Für eine weitere Präzisierung kann daher zusätzlich eine Relativposition von den Sensordaten zugeordneten Objekten zum Fahrzeug ermittelt werden. Die Rela- tivposition kann z.B. durch eine Ausrichtung der Sensoren sowie den Abstand zwischen Sensor und Objekt gegeben sein. The geographical position of the vehicle is particularly preferred ermit ¬ telt wherein the position-dependent detection of the sensor data. The knowledge of the geographical position of the vehicle already allows a basic local assignment of the detected sensor data to an absolute position. As already mentioned, the sensors can be aligned differently when taking the reference sensor data, and in the case of a vehicle-side sensor arrangement, the vehicle can also be oriented differently. For additional clarification, a relative position of objects assigned to the sensor data to the vehicle can therefore additionally be determined. The relative position can be given eg by an orientation of the sensors as well as the distance between sensor and object.
Schließlich wird ein den Sensordaten zugeordneter Ort auf Basis der ermittelten geographischen Position des Fahrzeugs und der ermittelten Relativposition ermittelt. Finally, a location associated with the sensor data is determined on the basis of the determined geographical position of the vehicle and the determined relative position.
Im günstigsten Fall erfolgt bei der Erfassung der Sensordaten eine Art dreidimensionaler Bildaufnahme, so dass einzelnen Bildpunkten Relativpositionen zur Sensoreinheit zugeordnet werden können. Um einen Vergleich mit einem Referenzbild durchführen zu können, genügt auch bereits die Kenntnis der Position des Fahrzeugs und des Ausrichtungswinkels der Sen¬ soren. Sind die Sensoren starr oder streckenseitig angeord¬ net, so genügt bereits eine Kenntnis der Position und gege¬ benenfalls Orientierung des Fahrzeugs. Durch die genannten zusätzlichen Informationen kann die Wahl eines geeigneten Referenz-Sensordatensatzes bzw. einer geeigneten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte erleichtert werden. Eventuell können auch aus unterschiedlichen Richtungen aufgenommene Sensordaten entsprechend korrigiert bzw. umgerechnet werden, um mit einem Referenz-Sensordatensatz bzw. einer gitterbasierten Referenz-Belegungskarte besser vergleichbar gemacht zu werden. In einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei dem Ermitteln der gitterbasierten Referenz- Belegungskarte eine Datenbank durchsucht, welche eine Mehr¬ zahl von gitterbasierten Referenz-Belegungskarten umfasst. Eine Datenbank kann z.B. als fahrzeugseitiger nicht-flüchtiger Datenspeicher ausgebildet sein. Sie kann auch stationär als zentraler Datenspeicher ausgebildet sein, die mit einem oder mehreren automatisierten Antikollisionssystemen kommuniziert. Aus der Datenbank wird diejenige gitterbasierte Refe- renz-Belegungskarte entnommen, welche die den aktuell erfass- ten Sensordaten zugeordneten Positionen umfasst. Vorteilhaft entspricht die aus der Datenbank entnommene Referenz-Bele¬ gungskarte der aus den aktuellen Sensordaten erzeugten gitterbasierten Belegungskarte weitgehend für den Fall, dass sich seit der Aufnahme der Sensordaten für die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte das Szenario an derselben Position nicht geändert hat. Unterschiede zwischen der auf den aktuell aufgenommenen Sensordaten basierenden gitterbasierten Belegungskarte und der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte liefern mithin Hinweise auf ein Auftreten von möglichen Kollisionshindernissen . In the most favorable case, a kind of three-dimensional image recording takes place during the detection of the sensor data, so that individual pixels can be assigned relative positions to the sensor unit. To be able to perform a comparison with a reference image, knowing the position of the vehicle and the orientation angle of the Sen ¬ sensors is sufficient already. A knowledge of the position and, where appropriate, ¬ orientation of the vehicle, the sensors are rigidly or trackside angeord ¬ net, so is sufficient. By means of said additional information, the choice of a suitable reference sensor data set or a suitable grid-based reference occupancy map can be facilitated. Optionally, sensor data recorded from different directions can also be correspondingly corrected or converted in order to be better comparable with a reference sensor data set or a grid-based reference occupancy map. In a preferred embodiment of the method according to the invention, a database is searched for the determination of the grid-based reference assignment card, which includes a multi ¬ number of grid-based reference assignment cards. A database can be designed, for example, as a vehicle-side non-volatile data memory. It may also be designed as a stationary data storage station that communicates with one or more automated anti-collision systems. From the database, the grid-based reference occupancy map is taken, which comprises the positions assigned to the currently detected sensor data. Advantageously, the removed from the database reference Bele ¬ supply map of the grid-based assignment map generated from the current sensor data largely corresponds to the case that has not changed at the same position since the recording of the sensor data for the grid-based reference assignment map the scenario. Differences between the grid-based occupancy map based on the currently recorded sensor data and the lattice-based reference occupancy map thus provide indications of an occurrence of possible collision obstacles.
In einer bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden für den Fall, dass die Positionen der aktuell er- fassten Sensordaten nicht exakt bekannt sind, die richtige gitterbasierte Referenz-Belegungskarte auf Basis eines Ver¬ gleichs mehrerer gitterbasierter Referenz-Belegungskarten mit der auf den aktuell erfassten Sensordaten basierenden gitterbasierten Belegungskarte ermittelt. Bei dieser Variante wird dann eine Wahl einer geeigneten gitterbasierten Referenz- Belegungskarte nach einer Ähnlichkeit zwischen der aktuellen gitterbasierten Belegungskarte mit den jeweiligen gitterbasierten Referenz-Belegungskarten getroffen. Mithin kann auch bei einer nur ungenau bekannten Ortsabhängigkeit der aktuell aufgenommenen Sensordaten eine geeignete gitterbasierte Refe¬ renz-Belegungskarte aus der Datenbank ausgewählt werden. In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden bei dem Prüfen, ob ein Kollisionshindernis auftritt, ein oder mehrere Kollisionshindernis-Kandidaten an Positionen ermittelt, an denen eine Differenz zwischen der aktuell erzeug- ten gitterbasierten Belegungskarte und der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte vorliegt. D.h., es wer¬ den anhand der Sensordaten bzw. der daraus erzeugten gitterbasierten Belegungskarte räumliche Positionen bzw. Kartenpo¬ sitionen ermittelt, an denen Unterschiede zwischen der aktu- eil erzeugten gitterbasierten Belegungskarte und der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte vorliegen. Die diesen Posi¬ tionen zugeordneten Kartenbereiche werden dann als Kollisionshindernis-Kandidaten eingestuft und einer eingehenden Analyse unterzogen. Vorteilhaft müssen bei dieser Variante nur wenige Belegungskartenbereiche näher untersucht werden, so dass der Rechenaufwand für die Auswertung der Sensordaten bzw. der darauf basierende gitterbasierten Belegungskarten stark reduziert ist. Die eingehendere Analyse kann dann zum Beispiel auf der Basis von hochaufgelösten Daten, wie zum Beispiel Bilddaten, in den ermittelten Kandidatenbereichen erfolgen . In a preferred variant of the inventive method for the case that the positions of currently detected sensor data are not precisely known, the proper grid based reference assignment map on the basis of a Ver ¬ equalization of several grid-based reference assignment cards with the currently acquired sensor data determined grid-based occupancy map. In this variant, a choice of a suitable grid-based reference occupancy map is then made based on a similarity between the current grid-based occupancy map and the respective grid-based occupancy maps. Consequently, an appropriate grid-based Refe ¬ ence allocation map can be selected from the database even when only imprecisely known spatial dependence of the currently recorded sensor data. In one embodiment of the method according to the invention, when checking whether a collision obstacle occurs, one or more collision obstacle candidates are determined at positions at which there is a difference between the currently generated grid-based occupancy map and the determined grid-based reference occupancy map. That is, it ¬ the determined based on the sensor data and the grid-based allocation map produced therefrom spatial positions or Kartenpo ¬ sitions in which differences between the aktu- eil grid-based allocation map generated and the grid-based reference assignment map available. The Posi ¬ these functions assigned to map areas are classified as a collision obstacle candidates and subjected to detailed analysis. Advantageously, in this variant, only a few occupancy card areas must be examined more closely, so that the computational effort for the evaluation of the sensor data or the grid-based occupancy maps based thereon is greatly reduced. The more detailed analysis can then take place, for example, on the basis of high-resolution data, such as image data, in the identified candidate areas.
In einer besonders effektiven Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte durch ortsabhängiges Erfassen von Sensordaten entlang einer hindernisfreien Fahrstrecke ermittelt. Vorteilhaft erfolgt bei dieser Variante eine Zuordnung der Referenz-Sensordaten zu den Positionen, an denen die Referenz-Sensordaten aufgenommen wurden. In a particularly effective variant of the method according to the invention, the grid-based reference occupancy map is determined by location-dependent detection of sensor data along an obstacle-free route. Advantageously, in this variant, an assignment of the reference sensor data to the positions at which the reference sensor data were recorded.
Mithin können zu später aufgenommenen Sensordaten geeignete gitterbasierte Referenz-Belegungskarten, welche die Positio¬ nen der später aufgenommenen Sensordaten umfassen, zielgerichtet herausgesucht werden, ohne dass für die Wahl einer geeigneten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte ein Vergleich vorgenommen werden muss. Weiterhin erfolgt die Aufnahme der Sensordaten für die gitterbasierte Referenz-Belegungs¬ karte bei Abwesenheit von Kollisionshindernissen, so dass Un- terschiede bei auf später aufgenommenen Sensordaten basierenden gitterbasierten Belegungskarten zu den gitterbasierten Referenz-Belegungskarten als mögliche Kollisionshindernisse eingestuft werden können. Thus recorded late sensor data can be retrieved targeted which include the positio ¬ nen the later recorded sensor data appropriate grid-based reference assignment cards, without a comparison must be made for the selection of a suitable grid-based reference assignment card. Furthermore, the recording of the sensor data for the grid-based reference occupancy ¬ map takes place in the absence of collision obstacles, so that Un- Differences in lattice-based occupancy maps based on later recorded sensor data can be categorized as potential collision obstacles to lattice-based occupancy maps.
Die für die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte aufgenom¬ menen Sensordaten können beim Durchführen einer Testfahrt mit einem Fahrzeug entlang der hindernisfreien Fahrstrecke gewonnen werden, wobei Sensordaten von einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs mit Hilfe einer fahrzeugseitigen Sensoreinheit ortsabhängig erfasst werden. Diese Variante ist besonders vorteilhaft einsetzbar, wenn auch bei späteren Fahrten im regulären Betrieb der Umgebungsbereich durch fahrzeugseitige Sensoren erfasst wird. Mithin sind die Referenz-Sensordaten mit den später aufgenommenen Sensordaten bzw. die diesen zugeordneten Belegungskarten aufgrund derselben Aufnahmeperspektive leicht vergleichbar. The aufgenom ¬ menen for the grating-based reference assignment map sensor data can be obtained with a vehicle along the obstacle-free route when performing a test run, wherein the sensor data is collected depending on the location of an area surrounding the vehicle using a vehicle-mounted sensor unit. This variant can be used particularly advantageously if the surrounding area is also detected by vehicle-side sensors during later runs in regular operation. Thus, the reference sensor data with the sensor data recorded later or their assigned occupancy maps are easily comparable due to the same recording perspective.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wer- den zu verschiedenen Zeitpunkten Sensordaten von dem Umgebungsbereich des Fahrzeugs mit Hilfe einer Sensoreinheit er¬ fasst. Weiterhin wird jeweils eine gitterbasierte Belegungs¬ karte auf Basis der erfassten Sensordaten für die unterschiedlichen Zeitpunkte erstellt. Zudem wird eine den gitter- basierten Belegungskarten entsprechende gitterbasierte Refe¬ renz-Belegungskarte ermittelt bzw. aus einer Datenbank her¬ ausgesucht. Hierfür kann z.B. die Kenntnis einer zu den verschiedenen Zeitpunkten eingenommene Position des Fahrzeugs genutzt werden. Schließlich wird geprüft, ob ein Kollisions- hindernis auftritt. Die Prüfung erfolgt auf Basis eines Ver¬ gleichs der für verschiedene Zeitpunkte ermittelten gitterba¬ sierten Belegungskarten mit der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte. Vorteilhaft werden bei dieser Vari¬ ante Informationen über die Dynamik eines Umgebungsszenarios eines Fahrzeugs mit einbezogen, so dass eine Einschätzung be¬ züglich einer Kollision eines bewegten Fahrzeugs mit einem möglicherweise selbst beweglichen Hindernis präzisiert werden kann . In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei der Prüfung, ob ein Kollisionshindernis auftritt, ein ge¬ schätzter Fahrweg in Abhängigkeit von der Zeit ermittelt. D.h., es wird eine künftige Trajektorie des Fahrzeugs ermit¬ telt. Die zukünftige Trajektiorie kann z.B. anhand einer Streckenführung, basierend auf einem Straßenverlauf oder ei¬ nem Gleisverlauf sowie auf Basis einer aktuellen Fahrtrichtung und eines aktuellen Lenkeinschlags ermittelt werden. Dann wird eine Position eines Kollisionshindernis-Kandidaten mit dem geschätzten Fahrweg verglichen. Bei dieser Variante wird das dynamische Verhalten des Fahrzeugs mit in die Ab¬ schätzung einer Kollision mit einbezogen. Vorteilhaft kann bei dieser Variante eine Ermittlung von Kollisionshindernis- sen genauer erfolgen als ohne eine Berücksichtigung des künftigen Fahrwegs des Fahrzeugs. In one embodiment of the method according to the invention the advertising to different points in time he holds sensor data from the surrounding area of the vehicle with the aid of a sensor unit ¬. Furthermore, a grating-based occupancy ¬ map based on the acquired sensor data for the different points in time is created in each case. In addition, a grid-based assignment to map corresponding grid-based Refe ¬ ence assignment card is determined or selected from a database forth ¬. For example, it is possible to use the knowledge of a position of the vehicle taken at different times. Finally, it is checked whether a collision obstacle occurs. The test is performed on the basis of the equalization Ver ¬ determined for different time points gitterba ¬ overbased occupancy cards with the determined reference grid-based allocation map. Information about the dynamics of an environment scenario of a vehicle are advantageously included in this Vari ¬ ante so that an assessment be ¬ züglich can be specified to a collision of a moving vehicle with a possibly even moving obstacle. In a variant of the method, a ge ¬ underestimated path as a function of time is determined when examining whether a collision obstacle occurs. That is, it is ermit ¬ telt future trajectory of the vehicle. The future Trajektiorie can, for example using a route based on a road or ei ¬ nem track history, and based on a current direction and a current steering angle are determined. Then, a position of a collision obstacle candidate is compared with the estimated driving route. In this variant, the dynamic behavior of the vehicle is included in the estimation of a collision. In this variant, determination of collision obstacles can advantageously be carried out more accurately than without consideration of the future travel path of the vehicle.
Bevorzugt wird bei der Prüfung, ob ein Kollisionshindernis auftritt, eine zeitabhängige Trajektorie eines Kollisions- hindernis-Kandidaten ermittelt und es wird der geschätztePreferably, in the test of whether a collision obstacle occurs, a time-dependent trajectory of a collision obstacle candidate is determined and it becomes the estimated
Fahrweg in Abhängigkeit von der Zeit mit der ermittelten Tra¬ jektorie des Kollisionshindernis-Kandidaten verglichen. Track as a function of time compared with the determined Tra ¬ jectorie the collision obstacle candidate.
Bei dieser Variante wird zusätzlich das dynamische Verhalten der Kollisionshindernis-Kandidaten mit in die Ermittlung von Kollisionshindernissen miteinbezogen, so dass eine exaktere Ermittlung, insbesondere von bewegten Kollisionshindernissen erfolgen kann. In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden bei der Prüfung, ob ein Kollisionshindernis auftritt, Ob¬ jekteigenschaften eines Kollisionshindernis-Kandidaten ermittelt. Vorteilhaft kann auf Basis der Objekteigenschaften eine Bewertung potentieller Kollisionshindernisse bezüglich ihrer Gefährlichkeit erfolgen. Diese Bewertung kann zu einer Anpas¬ sung einer Reaktion auf ein spezielles Hindernis genutzt wer¬ den . Bei dem angewendeten Vergleichsverfahren basiert die Gefahrenbewertung auf der Differenzinformation zwischen Soll- und Ist-Sensorsignal bzw. Sensordaten und Referenz-Sensordaten bzw. daraus erzeugten gitterbasierten Belegungskarten. Um ei- ne Bewertung oder Güte festzustellen, wird in einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens eine geeignete Kombination verschiedener durch Vergleich ermittelter Parameter herangezogen: z.B. die zeitliche Entwicklung der Differenz zwischen den Belegungskarten, ein geometrischer Wert (Ort, Ausdehnung ...) , die eigene Trajektorie, die Trajektorie des vermeintlichen Hindernisses, Ortsinformationen usw. Diese Werte dienen der Ermittlung eines Vertrauensintervalls. Die ermittelte Güte bzw. das ermittelte Vertrauensintervall wer¬ den dann dazu genutzt, zu ermitteln, ob ein Unterschied di- rekt in eine Gefahrenbewertung einfließt oder einem weiteren Klassifikations-/Bewertungsschritt unterzogen wird. In this variant, the dynamic behavior of the collision obstacle candidates is also included in the determination of collision obstacles, so that a more accurate determination, in particular of moving collision obstacles can be made. In one embodiment of the method according to the invention of a collision obstacle candidates when considering whether a collision obstacle occurs, whether ¬ jekteigenschaften determined. Advantageously, on the basis of the object properties, an evaluation of potential collision obstacles with regard to their dangerousness can take place. This review can be used to ANPAS ¬ sung a response to a particular obstacle to ¬. In the comparison method used, the risk assessment is based on the difference information between the setpoint and actual sensor signal or sensor data and reference sensor data or grid-based occupancy maps generated therefrom. In order to determine a rating or quality, in one embodiment of the method according to the invention a suitable combination of different parameters determined by comparison is used: eg the temporal development of the difference between the occupancy maps, a geometric value (location, extent ...), the own Trajectory, the trajectory of the supposed obstacle, location information, etc. These values are used to determine a confidence interval. The determined quality or the determined confidence interval are then used to determine whether a difference flows directly into a hazard assessment or is subjected to a further classification / assessment step.
In einer speziellen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Position des Fahrzeugs, beispielsweise durch Selbstlokalisierung des Fahrzeugs, ermittelt. Hierzu kann z.B. mindestens eine der folgenden Technologien genutzt werden : In a specific embodiment of the method according to the invention, a position of the vehicle is determined, for example by self-localization of the vehicle. For this, e.g. at least one of the following technologies:
- ein globales ziviles Satellitennavigationssystem,  - a global civil satellite navigation system,
- Echtzeitkinematik,  - real-time kinematics,
- mobilfunkbasierte Verfahren, - mobile radio-based procedures,
- lokale Sende/Empfangssysteme,  - local transmit / receive systems,
- sensorbasierte Technologien.  - Sensor-based technologies.
Auf Echtzeitkinematik basierende Verfahren arbeiten ebenfalls mit Hilfe von Satellitensignalen von globalen zivilen Satellitennavigationssystemen. Dabei werden Satellitensignale simultan empfangen. Auf Basis von phasenbasierten Korrekturverfahren werden dabei größere Genauigkeiten erreicht als bei einer einfachen Satellitennavigation. Real-time kinematics-based methods also operate using satellite signals from global civil satellite navigation systems. This satellite signals are received simultaneously. On the basis of phase-based correction methods, greater accuracies are achieved than with simple satellite navigation.
Mobilfunknetze sind üblicherweise in Zellen eingeteilt. Mobi¬ le Sende/Empfangsgeräte lassen sich einer Zelle, in der sie sich gerade aufhalten, zuordnen und so lokalisieren. Lokale Sende/Empfangssysteme umfassen beispielsweise RFID- Systeme, Beacon-Systeme und andere auf kurzreichweitiger Kom¬ munikation basierende Geräte. Mobile networks are usually divided into cells. Mobi le ¬ transmitting / receiving devices can be a cell in which they happen to be, assign and locate that. Local transmission / reception systems include, for example, RFID systems, beacon systems and others on short-range com munication ¬ based devices.
Sensorbasierte Technologien umfassen bildgebende Systeme oder auch mit zusätzlichen Emissionseinheiten ausgerüstete Systeme, wie z.B. LiDAR oder Radar. Die genannten Technologien können auch in Kombination eingesetzt werden, um eine erhöhte Redundanz bei der Selbstlokali¬ sierung zu erzielen und die Kollisionswarnung noch robuster zu gestalten. Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beige¬ fügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen: Sensor-based technologies include imaging systems or systems equipped with additional emission units, such as LiDAR or radar. These technologies can also be used in combination to achieve increased redundancy in Selbstlokali ¬ tion and to make the collision warning even more robust. The invention will be explained in more detail below with reference to the beige ¬ added figures using exemplary embodiments. Show it:
FIG 1 eine schematische Darstellung eines Wegstücks, auf dem sich ein Fahrzeug mit einem Kollisionswarnsystem gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung bewegt, 1 is a schematic representation of a path on which a vehicle moves with a collision warning system according to an embodiment of the invention,
FIG 2 ein Flussdiagramm, mit dem die Akquisition von Referenz-Sensordaten veranschaulicht wird, 2 shows a flow chart illustrating the acquisition of reference sensor data,
FIG 3 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zur Detektion eines Kollisionshindernisses gemäß einem Ausführungs¬ beispiel der Erfindung veranschaulicht, 3 shows a flowchart illustrating a method of detecting a collision obstacle according to a ¬ execution example of the invention,
FIG 4 ein Flussdiagramm, welches einen Vergleichsschritt des in FIG 3 veranschaulichten Verfahrens im Detail zeigt, FIG 5 eine schematische Darstellung eines Kollisionswarnsys¬ tems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. FIG 4 is a flow diagram showing a comparison step of the process illustrated in FIG 3 the method in detail, FIG 5 is a schematic representation of a Kollisionswarnsys ¬ tems according to an embodiment of the invention.
In FIG 1 ist ein Eisenbahnstreckenabschnitt 10 gezeigt, auf dem sich eine Lokomotive 11 bewegt. Die Lokomotive 11 umfasst ein als Kollisionswarnsystem 50 ausgebildetes Antikollisions- System mit einer Sensoreinheit 12, mit der sie einen vor ihr liegenden Umgebungsbereich Bu abtastet, und einer als Auswertungseinrichtung dienenden Kollisionswarneinrichtung 50a. Die bei der Abtastung ermittelten Sensordaten SD werden in dem Kollisionswarnsystem 50 ausgewertet, wie es im Zusammenhang mit FIG 4 beschrieben ist. In dem in FIG 1 gezeigten Szenario befindet sich ein Objekt 0 am Rand des von der Sensoreinheit 12 abgetasteten Umgebungsbereich Bu. Gelangt das Objekt 0 in den abgetasteten Umgebungsbereich Bu, so wird es mit Hilfe des Kollisionswarnsystems 50 erkannt und es wird an den Fah¬ rer der Lokomotive 11 ein Warnhinweis ausgegeben, dass sich ein Hindernis auf der Fahrstrecke der Lokomotive 11 befindet. In FIG 2 ist ein Flussdiagramm 200 gezeigt, mit dem eineIn Figure 1, a railway line section 10 is shown on which a locomotive 11 moves. The locomotive 11 comprises an anti-collision system designed as a collision warning system 50 with a sensor unit 12, with which it scans a surrounding area Bu lying in front of it, and a collision warning device 50a serving as an evaluation device. The sensor data SD determined during the sampling are stored in the Collision warning system 50 evaluated, as described in connection with FIG 4. In the scenario shown in FIG. 1, an object 0 is located at the edge of the environmental region Bu scanned by the sensor unit 12. Reaches the object 0 in the sampled area surrounding Bu, it is detected by the collision warning system 50 and it is output a warning to the Fah ¬ rer the locomotive 11 that an obstacle on the route of the locomotive 11 is located. FIG. 2 shows a flowchart 200 with which a
Testfahrt, bei der ein Streckenabschnitt ohne vorhandene Kol¬ lisionshindernisse abgefahren wird, veranschaulicht wird. Bei dieser Testfahrt befindet sich eine Lokomotive 11 (siehe FIG 1) auf einem Gleisabschnitt 10 und fährt eine vorbestimmte Fahrtroute ab. Bei dem Schritt 2.1 wird zunächst eine Posi¬ tion P der Lokomotive auf der Strecke ermittelt. Die Position P kann z.B. anhand von Markierungen am Rand der Strecke abgelesen werden oder mit Hilfe eines anderen Selbstlokalisie¬ rungsverfahrens ermittelt werden. Bei dem Schritt 2. II werden dann an der ermittelten Position P Sensordaten SD von einem vor der Lokomotive 11 befindlichen Umgebungsbereich Bu der Lokomotive 11 mit Hilfe einer Sensoreinheit 12 erfasst. An¬ schließend wird bei dem Schritt 2. III auf Basis der erfassten Daten SD sowie der ermittelten Position P der Lokomotive 11 eine gitterbasierte Referenz-Belegungskarte GRBK erzeugt und in einer Datenbank DB abgespeichert. Bei dem Schritt 2. IV wird ermittelt, ob die Lokomotive 11 am Ende EoT des zu er¬ fassenden Streckenabschnitts 10 bzw. am Endpunkt der Test¬ fahrt angekommen ist. Falls das Ende EoT noch nicht erreicht ist, was in FIG 2 mit „n" gekennzeichnet ist, wird zu demTest drive, in which a section without existing col ¬ lisionshindernisse is traversed, is illustrated. In this test drive is a locomotive 11 (see FIG 1) on a track section 10 and departs a predetermined route. In the step 2.1 a Posi tion ¬ P of the locomotive is first determined on the track. The position P may for example be read with reference to markings on the side of the track, or are determined by means of another Selbstlokalisie ¬ approximation method. In the step 2. II sensor data SD are then detected at an ascertained position P from an environmental region B 0 of the locomotive 11 situated in front of the locomotive 11 with the aid of a sensor unit 12. An ¬ closing in the step 2. III generated based on the acquired data SD as well as the determined position P of the locomotive 11, a grating-based reference assignment map GRBK and stored in a database DB. In step 2 IV, it is determined whether the engine 11 has reached the end of the EoT to he ¬ comprehensive route section 10 and at the end point of the test ¬ ride. If the end EoT is not yet reached, which is marked with "n" in FIG
Schritt 2.1 zurückgekehrt und erneut eine Position P der fah¬ renden Lokomotive 11 ermittelt usw.. Falls das Ende EoT des Streckenabschnitts erreicht ist, was in FIG 2 mit „j" gekenn¬ zeichnet ist, wird zu dem Schritt 2.V übergegangen und die Testfahrt beendet. Etc returned Step 2.1, and again a position P of the saw ¬ leaders locomotive 11 determines .. If the end EOT of the route section is reached, which is shown in FIG 2 with "j" marked in ¬ distinguished, it proceeds to step 2.V and Test drive finished.
In FIG 3 ist ein Flussdiagramm gezeigt, mit dem ein Verfahren zum Detektieren eines Kollisionshindernisses gemäß einem Aus- führungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht wird. Bei dem Schritt 3.1 wird zunächst eine Position P der Lokomotive auf der Strecke ermittelt. Anschließend werden bei dem Schritt 3. II an der ermittelten Position P Sensordaten SD von einem vor der Lokomotive 11 befindlichen Umgebungsbereich Bu derFIG. 3 shows a flow chart with which a method for detecting a collision obstacle in accordance with an embodiment of the invention is shown. embodiment of the invention is illustrated. In step 3.1, a position P of the locomotive is first determined on the track. Subsequently, in the step 3. II at the determined position P sensor data SD from a located in front of the locomotive 11 surrounding area Bu of
Lokomotive 11 mit Hilfe einer Sensoreinheit 12 erfasst. Nach¬ folgend wird bei dem Schritt 3. III basierend auf den Sensor¬ daten SD eine aktuelle gitterbasierte Belegungskarte GBK er¬ mittelt. Weiterhin wird bei dem Schritt 3. IV eine Datenbank DB nach einer entsprechenden gitterbasierte Referenz-Bele¬ gungskarte GRBK durchsucht. Bei dem Schritt 3.V wird dann durch Vergleich der aktuellen gitterbasierten Belegungskarte GBK mit der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte GRBK ermittelt, ob ein oder mehrere Kollisionshindernisse KH vorhan- den sind. Für den Fall, dass keine Kollisionshindernisse KH ermittelt wurden, was in FIG 3 mit „n" gekennzeichnet ist, wird zu dem Schritt 3.1 zurückgekehrt und das Verfahren wei¬ tergeführt. Werden dagegen ein oder mehrere Kollisionshindernisse KH ermittelt, was in FIG 3 mit „j" gekennzeichnet ist, wird zu dem Schritt 3. VI übergegangen und es werden Informa¬ tionen zu der Art und Position der Kollisionshindernisse KH ausgegeben und ein Warnhinweis W ausgegeben. Locomotive 11 detected by means of a sensor unit 12. After ¬ following, in step 3. III based on the sensor ¬ data SD a current grid-based occupancy card GBK he ¬ averages. Further, in the step 3 is IV searches a database DB to a respective grating-based reference Bele ¬ supply card GRBK. In step 3.V, it is then determined by comparing the current grid-based occupancy map GBK with the grid-based reference occupancy map GRBK whether one or more collision obstacles KH are present. In the event that no collision obstacles KH were determined, which is characterized in FIG 3, with "n", the flow returns to step 3.1 and the process wei ¬ tergeführt. In contrast, if one or more collision obstacles KH determined, which in Figure 3 with the " j is characterized ", it proceeds to step 3. VI and are output to the type and position of the collision obstacle KH Informa ¬ functions, and output a warning W.
In FIG 4 ist ein Flussdiagramm 400 gezeigt, mit dem der Ver- gleichsschritt 3.V ausführlicher veranschaulicht wird. Bei einem Teilschritt 3.Va werden zunächst Kollisionshindernis- Kandidaten K-KH auf Basis des Vergleichs zwischen der aktuel¬ len gitterbasierten Belegungskarte GBK und einer gitterba¬ sierten Referenz-Belegungskarte GRBK über mehrere Zeitpunkte ermittelt. Anschließend werden bei dem Teilschritt 3.Vb Tra- jektorien T (K-KH) der Kollisionshindernis-Kandidaten K-KH ermittelt. Weiterhin wird bei dem Teilschritt 3.Vc ein Fahrweg der Lokomotive 10 ermittelt. Schließlich erfolgt bei dem Teilschritt 3.Vd ein Vergleich zwischen den Trajektorien T (K- KH) der Kollisionshindernis-Kandidaten K-KH und dem ermittelten Fahrweg FW. Für den Fall, dass sich mindestens eine der Trajektorien T (K-KH) eines der Kollisionshindernis-Kandidaten K-KH mit dem ermittelten Fahrweg FW trifft, was in FIG 4 mit „j" gekennzeichnet ist, wird zu dem Schritt 3. VI übergegangen und es werden Kollisionshindernisse KH sowie eine entspre¬ chende Warnung W ausgegeben. Wird dagegen kein Kollisionshindernis KH ermittelt, was in FIG 4 mit dem „n" gekennzeichnet ist, so wird, wie auch in FIG 3 gezeigt, zu dem Schritt 3.1 zurückgekehrt . FIG. 4 shows a flowchart 400, with which the comparison step 3.V is illustrated in greater detail. In a substep 3.Va first Kollisionshindernis- candidates K-KH be determined on the basis of comparison between the aktuel ¬ len grid-based allocation map GBK and a gitterba ¬ overbased reference assignment map GRBK over several time points. Subsequently, in sub-step 3.Vb trajectories T (K-KH) of the collision obstacle candidates K-KH are determined. Furthermore, in the sub-step 3.Vc, a travel path of the locomotive 10 is determined. Finally, in sub-step 3.Vd, a comparison is made between the trajectories T (K-KH) of the collision obstacle candidates K-KH and the determined travel path FW. In the event that at least one of the trajectories T (K-KH) of one of the collision obstacle candidates K-KH meets with the determined travel path FW, which is shown in FIG "J" is marked, is transferred to the step 3. VI and there are collision obstacles KH and a corre sponding W warning ¬ issued.However, if no collision obstacle KH is determined, which is marked in Figure 4 with the "n", then as also shown in FIG 3, returned to the step 3.1.
Für den Fall, dass ein Kollisionshindernis erkannt wurde, können zusätzlich auch automatisierte Gegenmaßnahmen, wie z.B. das Einleiten eines Bremsmanövers durchgeführt werden. In addition, in the event that a collision obstacle has been detected, automated countermeasures, such as e.g. the initiation of a braking maneuver be performed.
In FIG 5 ist ein automatisiertes Kollisionswarnsystem 50 ge¬ mäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gezeigt. Das au¬ tomatisierte Kollisionswarnsystem 50 kann z.B. Teil eines au- tomatisierten Fahrerassistenzsystems eines Fahrzeugs 11 sein, wie es in FIG 1 gezeigt ist. Das automatisierte Kollisions¬ warnsystem 50 umfasst eine Sensoreinheit 12 und eine Kollisi¬ onswarneinrichtung 50a. Die Sensoreinheit 12, in diesem Ausführungsbeispiel ein Kamerasystem, erfasst Sensordaten SD von der Umgebung des Fahrzeugs und sendet die Sensordaten SD an die Kollisionswarneinrichtung 50a. Mit dem Kamerasystem wird ein vor dem Fahrzeug befindlicher Umgebungsbereich des Fahrzeugs bildlich erfasst. Die Kollisionswarneinrichtung 50a umfasst eine Sensordaten-Eingangsschnittstelle 51, welche die Sensordaten SD von der Sensoreinheit 12 empfängt. Die in die¬ sem Ausführungsbeispiel Bilddaten umfassenden Sensordaten SD werden über die Sensordaten-Eingangsschnittstelle 51 an eine Belegungskarten-Erzeugungseinheit 54a übermittelt. Die Bele¬ gungskarten-Erzeugungseinheit erzeugt eine gitterbasierte Be- legungskarte GBK auf Basis der erfassten Sensordaten SD. In FIG 5 an automated collision warning system 50 is shown ge ¬ Mäss an embodiment of the invention. The au ¬ tomatisierte collision warning system 50 may be, for example, part of an au- tomatisierten driver assistance system of a vehicle 11, as shown in Fig. 1 The automated collision ¬ warning system 50 includes a sensor unit 12 and a Kollisi ¬ onswarneinrichtung 50a. The sensor unit 12, in this exemplary embodiment a camera system, records sensor data SD from the surroundings of the vehicle and sends the sensor data SD to the collision warning device 50a. The camera system captures an area of the vehicle in front of the vehicle. The collision warning device 50 a comprises a sensor data input interface 51, which receives the sensor data SD from the sensor unit 12. The sensor data SD comprising image data in the exemplary embodiment is transmitted via the sensor data input interface 51 to an occupancy-card generation unit 54a. The Bele ¬ supply map generating unit generates a grid-based loading legungskarte GBK based on the acquired sensor data SD.
Die Belegungskarten-Ermittlungseinheit 54a empfängt über eine Positionsermittlungseinheit 52 Positionsinformationen P be¬ züglich einer aktuellen Position des Fahrzeugs. Weiterhin empfängt die Belegungskarten-Ermittlungseinheit 54a auch Da¬ ten SA bezüglich einer Ausrichtung SA der Kamera über eine Sensorausrichtung-Datenerfassungseinheit 53, mit deren Hilfe eine Ortsabhängigkeit der Sensordaten SD bzw. der gitterba¬ sierten Belegungskarte GBK ermittelt wird. The assignment card determination unit 54a receives, via a position determining unit 52 position information P ¬ züglich be a current position of the vehicle. Further, the occupancy map determination unit 54a receives also, since ¬ th SA with respect to a orientation of the camera via a sensor SA orientation data acquisition unit 53, by means of which a spatial dependence of the sensor data SD or gitterba ¬ overbased occupancy map GBK is determined.
Die gitterbasierte Belegungskarte GBK wird an eine Referenz- Belegungskarten-Ermittlungseinheit 54b übermittelt. Auf Basis der gitterbasierten Belegungskarte GBK wird dann von der Referenz-Belegungskarten-Ermittlungseinheit 54b aus einer Da¬ tenbank DB eine gitterbasierte Referenz-Belegungskarte GRBK herausgesucht und zusammen mit der gitterbasierten Belegungs- karte GBK an eine Prüfeinheit 55 übermittelt. Die Prüfeinheit 55 prüft auf Basis der empfangenen Daten GBK, GRBK, ob ein Kollisionshindernis KH auftritt, wobei sie einen Vergleich der gitterbasierten Belegungskarte GBK mit der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte GRBK durchführt. Für den Fall, dass ein Kollisionshindernis KH ermittelt wurde, werden die entsprechenden Information KH über eine Ausgangsschnittstelle 56 ausgegeben. Zusätzlich kann das Ergebnis KH auch zum Einleiten von automatisierten Gegenmaßnahmen, wie z.B. das Durchführen eines Bremsmanövers, verwendet werden. The grid-based occupancy map GBK is transmitted to a reference occupancy map determination unit 54b. Is then Da ¬ tenbank DB retrieved a grid-based reference assignment map GRBK and together with the grid-based allocation map GBK transmitted from the reference assignment map obtaining unit 54b from a to a checking unit 55 based on the grid-based allocation map GBK. The check unit 55 checks on the basis of the received data GBK, GRBK whether a collision obstacle KH occurs, and performs a comparison of the grid-based occupancy map GBK with the determined grid-based reference occupancy map GRBK. In the event that a collision obstacle KH has been determined, the corresponding information KH is output via an output interface 56. In addition, the result KH can also be used to initiate automated countermeasures, such as performing a braking maneuver.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen lediglich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung han¬ delt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. So wurden das Verfahren und die Vorrichtung in erster Linie im Zusammenhang mit dem Einsatz von Schienenfahrzeugen erläutert. Das genannte Verfahren und das beschriebene Kollisionswarnsystem sind jedoch nicht auf die Anwendung auf Eisenbahnzüge beschränkt, sondern können auch im Zusammenhang mit Straßenfahrzeugen oder anderen Umgebungen, wie z.B. freiem Gelände abseits von Straßen oder anderen Fahrzeugen, wie z.B. Geländefahrzeugen oder Straßenbahnen eingesetzt werden. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein" bzw. „eine" nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit" nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die ggf. auch räum¬ lich verteilt sein können. It is finally pointed out once again that this han ¬ punched in the above-described methods and devices by only preferred embodiments of the invention and that the invention can be varied by the skilled person without departing from the scope of the invention in so far as determined by the claims is. Thus, the method and the device have been explained primarily in connection with the use of rail vehicles. However, said method and collision warning system described are not limited to railroad applications but may also be used in connection with road vehicles or other environments such as off-road off-road or other vehicles such as off-road vehicles or trams. For the sake of completeness, it is also pointed out that the use of indefinite articles does not exclude "a" or "one", that the characteristics in question can also be present multiple times. Similarly, the term "entity" does not exclude that This consists of several components, which may possibly be distributed spatially ¬ .

Claims

Patentansprüche claims
1. Verfahren zur Detektion eines Kollisionshindernisses (KH) , aufweisend die Schritte: 1. A method for detecting a collision obstacle (KH), comprising the steps:
- ortsabhängiges Erfassen von Sensordaten (SD) von einem Umgebungsbereich (Bu) eines Fahrzeugs (11) mit Hilfe einer Sensoreinheit (12), location-dependent detection of sensor data (SD) from a surrounding area (Bu) of a vehicle (11) by means of a sensor unit (12),
- Erzeugen einer gitterbasierten Belegungskarte (GBK) auf Basis der erfassten Sensordaten (SD) ,  Generating a grid-based occupancy map (GBK) on the basis of the acquired sensor data (SD),
- Ermitteln einer der gitterbasierten Belegungskarte (GBK) entsprechenden gitterbasierten Referenz-Belegungskarte (GRBK) in Abhängigkeit vom Ort, Determining a lattice-based occupancy map (GRBK) corresponding to the lattice-based occupancy map (GBK) depending on the location,
- Prüfen, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, auf Basis eines Vergleichs der gitterbasierten Belegungskarte (GBK) mit der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte Checking for a collision obstacle (KH) based on a comparison of the Grid Based Occupancy Map (GBK) with the determined grid based occupancy map
(GRBK) . (GRBK).
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das ortsabhängige Erfas¬ sen der Sensordaten (SD) die Schritte umfasst: 2. The method of claim 1, wherein the location-dependent Erfas ¬ sen of the sensor data (SD) comprises the steps of:
- Ermitteln der geographischen Position (P) des Fahrzeugs - Determining the geographical position (P) of the vehicle
(11) ,  (11),
- Ermitteln einer Relativposition von den Sensordaten (SD) zugeordneten Objekten zum Fahrzeug (11),  Determining a relative position of objects assigned to the sensor data (SD) to the vehicle (11),
- Ermitteln eines den Sensordaten (SD) zugeordneten Orts (P) auf Basis der ermittelten geographischen Position des Fahrzeugs (11) und der ermittelten Relativposition.  - Determining a sensor data (SD) associated location (P) based on the determined geographical position of the vehicle (11) and the determined relative position.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Ermitteln der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte (GBK) die Schritte umfasst: The method of claim 1 or 2, wherein determining the grid-based reference occupancy map (GBK) comprises the steps of:
- Durchsuchen einer Datenbank (DB) , welche eine Mehrzahl von ortsabhängig erfassten gitterbasierten Referenz- Belegungskarten (GRBK) umfasst,  - searching a database (DB) which comprises a plurality of location-dependent grid-based reference occupancy maps (GRBK),
- Entnehmen der gitterbasierten Referenz-Belegungskarte  - Remove the grid-based reference occupancy card
(GRBK) aus der Datenbank (DB) , deren zugeordnete Position (GRBK) from the database (DB), its assigned position
(P) der Position (P) der durch die aktuell erfassten Sensordaten (SD) erzeugten gitterbasierten Belegungskarte (GBK) entspricht. (P) corresponds to the position (P) of the grid-based occupancy map (GBK) generated by the currently acquired sensor data (SD).
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei für den Fall, dass die Position (P) der aktuell erfassten Sensordaten (SD) und/oder die Position (P) der gitterbasierten Referenz-Belegungskarten (GRBK) der Datenbank (DB) nicht exakt bekannt sind, die richtige gitterbasierte Referenz-Belegungskarte (GRBK) auf Basis eines Vergleichs mehrerer gitterbasierter Referenz-Belegungs¬ karten (GRBK) mit der den aktuell erfassten Sensordaten (SD) zugeordneten gitterbasierten Belegungskarte (GBK) ermittelt wird. 4. The method of claim 3, wherein for the case that the position (P) of the currently detected sensor data (SD) and / or the position (P) of the grid-based reference occupancy maps (GRBK) of the database (DB) are not known exactly , the correct reference grating-based allocation map (GRBK) with the sensor data currently recorded (SD) assigned based on a comparison of several grid-based reference occupancy ¬ cards (GRBK) grid-based allocation map (GBK) is determined.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei bei dem Prüfen, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, ein oder mehrere Kollisionshindernis-Kandidaten (K-KH) an Positi- onen (P) ermittelt werden, an denen eine Differenz zwischen der aktuell erzeugten gitterbasierten Belegungskarte (GBK) und der ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarte (GRBK) vorliegt. 5. Method according to one of the preceding claims, wherein when checking whether a collision obstacle (KH) occurs, one or more collision obstacle candidates (K-KH) are determined at positions (P) at which a difference between the actual generated lattice-based occupancy map (GBK) and the determined grid-based reference occupancy map (GRBK) is present.
6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die gitterbasierte Referenz-Belegungskarte (GRBK) durch ortsab¬ hängiges Erfassen von Sensordaten (SD) entlang einer hindernisfreien Fahrstrecke (10) ermittelt wird. 6. The method according to any preceding claim, wherein the grating-based reference assignment map (GRBK) by ortsab ¬ hängiges detecting sensor data (SD) along an obstacle-free route (10) is determined.
7. Verfahren nach Anspruch 6, aufweisend die Schritte: 7. The method according to claim 6, comprising the steps:
- Durchführen einer Testfahrt mit einem Fahrzeug (11) entlang der hindernisfreien Fahrstrecke (10),  Performing a test drive with a vehicle (11) along the obstacle-free route (10),
- Ortsabhängiges Erfassen der Sensordaten (SD) von einem Umgebungsbereich (Bu) des Fahrzeugs (11) mit Hilfe einer fahrzeugseitigen Sensoreinheit (12),  Location-dependent detection of the sensor data (SD) from a surrounding area (Bu) of the vehicle (11) with the aid of a vehicle-side sensor unit (12),
- Erzeugen einer gitterbasierten Referenz-Belegungskarte  Create a grid-based reference occupancy map
(GRBK) auf Basis der erfassten Sensordaten (SD) .  (GRBK) based on the collected sensor data (SD).
8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei - zu verschiedenen Zeitpunkten Sensordaten (SD) von dem Umgebungsbereich (Bu) des Fahrzeugs (11) mit Hilfe einer Sen¬ soreinheit (12) erfasst werden, - jeweils eine gitterbasierte Belegungskarte (GBK) auf Basis der erfassten Sensordaten (SD) erstellt wird, 8. The method according to any one of the preceding claims, wherein - at different times sensor data (SD) from the surrounding area (Bu) of the vehicle (11) by means of a Sen ¬ soreinheit (12) are detected, in each case a grid-based occupancy map (GBK) is created on the basis of the acquired sensor data (SD),
- jeweils eine der gitterbasierten Belegungskarte (GBK) ent¬ sprechende gitterbasierten Referenz-Belegungskarte (GRBK) ermittelt wird, in each case one of the grid-based occupancy map (GBK) ent ¬ speaking grid-based reference occupancy map (GRBK) is determined,
- die Prüfung, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, auf Basis eines Vergleichs der für verschiedene Zeitpunkte er¬ mittelten gitterbasierten Belegungskarten (GBK) mit den ermittelten gitterbasierten Referenz-Belegungskarten (GRBK) erfolgt. - The check of whether a collision obstacle (KH) occurs, based on a comparison of he ¬ averaged time ¬ averaged grid-based occupancy maps (GBK) with the determined grid-based reference occupancy maps (GRBK) takes place.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei die Prüfung, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, umfasst:9. The method of claim 5, wherein the checking whether a collision obstacle (KH) occurs comprises:
- das Ermitteln eines geschätzten Fahrwegs (FW) in Abhängig- keit von der Zeit, the determination of an estimated travel path (FW) as a function of time,
- einen Vergleich einer Position eines Kollisionshindernis- Kandidaten (K-KH) mit dem geschätzten Fahrweg (FW) .  a comparison of a position of a collision obstacle candidate (K-KH) with the estimated travel path (FW).
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Prüfen, ob ein Kol- lisionshindernis (KH) auftritt, umfasst: 10. The method of claim 9, wherein examining whether a collision obstruction (KH) occurs comprises:
- das Ermitteln einer zeitabhängigen Trajektorie ( (K-KH) ) eines Kollisionshindernis-Kandidaten (K-KH) und  - Determining a time-dependent trajectory ((K-KH)) of a collision obstacle candidate (K-KH) and
- das Vergleichen des geschätzten Fahrwegs (FW) in Abhängigkeit von der Zeit mit der ermittelten Trajektorie ( (K-KH) ) des Kollisionshindernis-Kandidaten (K-KH) .  - comparing the estimated travel path (FW) as a function of time with the determined trajectory ((K-KH)) of the collision obstacle candidate (K-KH).
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 10, wobei das Prüfen, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, das Ermit¬ teln von Objekteigenschaften eines Kollisionshindernis- Kandidaten (K-KH) umfasst. 11. The method according to any one of claims 5 to 10, wherein the checking whether a collision obstacle (KH) occurs, the Ermit ¬ stuffs of object properties of a candidate Kollisionshindernis- (K-KH) comprises.
12. Automatisiertes Antikollisionssystem (50), aufweisend:12. Automated anti-collision system (50), comprising:
- eine Sensoreinheit (12) zum ortsabhängigen Erfassen von - A sensor unit (12) for location-dependent detection of
Sensordaten (SD) von einem Umgebungsbereich (Bu) eines Fahrzeugs (11),  Sensor data (SD) from a surrounding area (Bu) of a vehicle (11),
- eine Belegungskarten-Erzeugungseinheit (54a) zum Erzeugen einer gitterbasierten Belegungskarte (GBK) auf Basis der erfassten Sensordaten (SD) , - eine Referenz-Belegungskarten-Ermittlungseinheit (54b) zum Ermitteln einer der gitterbasierten Belegungskarte (GBK) entsprechenden gitterbasierten Referenz-Belegungskarte (GRBK) in Abhängigkeit vom Ort, an occupancy map generating unit (54a) for generating a grid-based occupancy map (GBK) on the basis of the acquired sensor data (SD), a reference occupancy map determination unit (54b) for determining a lattice-based occupancy map (GBK) corresponding lattice-based occupancy map (GRBK) depending on the location,
- eine Prüfeinheit (55) zum Prüfen, ob ein Kollisionshindernis (KH) auftritt, auf Basis eines Vergleichs der gitterba¬ sierten Belegungskarte (GBK) mit der ermittelten gitterba¬ sierten Referenz-Belegungskarte (GRBK) . - A test unit (55) for checking whether a collision obstacle (KH) occurs, based on a comparison of gitterba ¬ sierten assignment card (GBK) with the determined gitterba ¬ based reference occupancy card (GRBK).
13. Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, wel¬ ches direkt in eine Speichereinrichtung einer Steuerungseinrichtung eines Fahrzeugs (11) ladbar ist, mit Programmab¬ schnitten, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuerungseinrichtung ausgeführt wird. 13. Computer program product with a computer program wel ¬ Ches directly into a memory device of a control device of a vehicle (11) is loadable, cut with Programmab ¬ to perform all the steps of a method according to one of claims 1 to 11, when the computer program executed in the control device becomes.
14. Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit einlesbare und ausführbare Programmabschnitte ge¬ speichert sind, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmab¬ schnitte von der Rechnereinheit ausgeführt werden. 14. The computer-readable medium on which-loadable by a computer unit and executable portions are ge ¬ stores to carry out all steps of a method according to any one of claims 1 to 11 when the Programmab ¬ sections are executed by the computer unit.
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