WO2019063266A1 - Verfahren zur lokalisierung eines höher automatisierten fahrzeugs (haf), insbesondere eines hochautomatisierten fahrzeugs, und ein fahrzeugsystem - Google Patents
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Definitions
- HAF higher automated vehicle
- the invention relates to a method for locating a higher automated vehicle (HAF), in particular a highly automated vehicle, in a digital map and a vehicle system for controlling a higher one
- HAF higher automated vehicle
- HAF Automated Vehicle
- the prior art discloses a variety of ways to perform a method for locating a higher automated vehicle (HAF), particularly a highly automated vehicle.
- HAF higher automated vehicle
- ADAS advanced vehicle assistance systems
- UAD urban automated driving
- Action decisions can be taken.
- information from maps is increasingly being used as additional sources, with the maps being dependent on a central map or map.
- Backend server can be transferred to the respective vehicle. Subsequently, in the vehicle system, the received
- GNSS global satellite navigation systems such as GPS, GLONASS or Galileo
- vehicle dynamics sensors such as yaw rate sensors, acceleration sensors
- Steering wheel angle sensors or wheel speed sensors are based.
- Vehicle localization is known to be the quality of GNSS resolution, but it is subject to local and temporal variations. This accuracy can be improved by correction services.
- HAF higher automated vehicle
- HAF higher automated vehicle
- HAF higher automated vehicle
- a locating module of a vehicle system of the HAF the global pose estimation comprising a position and orientation of the HAF
- Landmark property is detectable
- the method according to the invention furthermore includes that, depending on the value of the error indicator, at least one of the following steps S6, S7 and / or S8 is executed.
- step S6 a confirmation of the performed in step S1
- Pose estimation is made in the case that the error indicator reflects that at least one landmark property was detected at the relative position.
- the pose estimation performed in step S1 is discarded in the event that the error indicator reflects that at least one landmark property is not detectable at the relative position.
- the landmark position transmitted in step S2 is disregarded in the event that the error indicator reflects that no observations are possible at the relative position.
- the method according to the invention includes the following additional steps S9 and S10, wherein step S9 comprises re-performing steps S3 to S5 for a defined number of further landmarks transmitted in step S2 and step S10 resetting the localization module in the
- step S7 results in rejecting the pose estimation performed in step S1 for all the landmarks examined in step S9, and performing relocation; wherein the relocalization is preferably carried out by a particle-based approach.
- step S1 it is advantageous if the pose estimation carried out in step S1 is carried out on the basis of a map matching algorithm.
- step S1 the pose estimation carried out in step S1 can be performed on the basis of a dense assignment grid transmitted by a backend server.
- the pose estimation carried out in step S1 takes place at least partially by sensor measurements. It is conceivable that the pose estimation performed in step S1 is based at least in part on a satellite-based
- Localization method in particular GPS, is performed.
- Pose estimation is at least partially based on a transformation between current sensor observations and a stored in a digital map map section. It has proven to be an advantage that in step S2 a plurality
- Landmark positions and associated landmark properties are transmitted, and that the steps S3 to S8 for each of the transmitted
- Another object of the invention is a vehicle system for controlling a higher automated vehicle (HAF), in particular one highly automated vehicle, wherein the vehicle system at least one localization module, at least one sensor for detecting detection of landmark characteristics in the environment of the HAF and a
- Control device wherein the control device is arranged for carrying out a method according to one of claims 1 to 9.
- Is related to passenger cars it is not limited thereto, but can be used with any type of vehicle trucks (P) and / or passenger cars (PKW).
- Fig. 2 shows a vehicle environment shown in the form of sensor measurements and landmarks.
- a global pose estimation for a higher automated vehicle (HAF) is performed by a localization module of a HAF, wherein, under a pose estimation, the sum of the
- This localization can be done by the localization module of a
- Vehicle system based on a transmitted from a backend server dense occupancy grid and carried out by means of sensor measurements. This is preferably done using so-called map-matching algorithms, which estimate the transformation between the current sensor observations and the current map section stored in a digital map.
- the pose estimation can be based at least in part on a basis of
- satellite-based localization method in particular GPS.
- the environment of the HAF is subdivided into cells, whereby for each cell, for example, a classification in "passable” and "occupied” is stored.
- a classification based on other features may be stored, such as a reflected radar energy.
- the good compressibility is an advantage of the occupancy grid, the high level of abstraction, which also allows a fusion of various sensors, such as stereo camera, radar, LiDAR or ultrasound.
- a step S2 at least one, preferably a plurality of landmark positions 200 and at least one, preferably a plurality of assigned landmark properties are transmitted to the automated one
- This transmission is in addition to the transmission of the allocation grid.
- a step S3 relative positions of the landmark positions 200 with respect to the HAF are determined based at least in part on the pose estimate and the landmark positions 200.
- a step S4 at least one sensor measurement 100, preferably a plurality of sensor measurements 101, 102, 103 is performed and a check is made as to whether the transmitted position is at the relative position Landmark properties are detectable. For a correct map matching result, the landmark positions 200 are known in the current sensor measurements.
- step S5 the output of an error indicator takes place as a result of the check carried out in step S4.
- Option 1 Confirmation of the pose estimation carried out in step S1 in the event that the error indicator reflects that the at least one landmark feature was detected at the relative position. This is represented in FIG. 1 by the step S6 and is equivalent to the fact that in the
- Sensor measurements 100 such as LiDAR measurements are available. Can be in these sensor measurements 100 with sufficiently high
- Possibility 2 Discard the pose estimation carried out in step S1 in the event that the error indicator reflects that at least one landmark property is not detectable at the relative position. This is represented in FIG. 1 by the step S7 and is equivalent to the fact that no sensor measurements 100 are present in the area of the presumed landmark positions 200. This is interpreted as a clear indication of an invalid matching result.
- Landmark position 201, 202, 203 in the case that the error indicator reflects that no observations are possible at the relative position. This is represented in FIG. 1 by the step S8. Such a case occurs For example, when in the area of the suspected landmark positions 200 significant occlusion of the vehicle environment occur, for example by parked vehicles or temporary obstacles. In this case, no statement is possible.
- step S2 Depending on the number of transmitted landmark positions 200, 201, 202, 203, the steps S3 to S5 for the defined number of in step S2
- Landmark positions 200, 201, 202, 203 performed sequentially, which is indicated in the figure 1 by the step S9.
- step S7 for all of the landmarks studied in step S9 results in that the pose estimation performed in step S1 is discarded.
- a pose estimation performed in step S1 is discarded.
- Relocalization of the localization module carried out wherein the relocalization is preferably carried out by a particle-based approach.
- Algorithms based on such an approach are known in the art.
- a vehicle system for controlling a HAF according to the invention
- a highly automated vehicle must therefore include:
- At least one sensor for detecting landmark characteristics in an environment of the HAF
- a control device for executing a
- Combinations of features may include.
Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs, in einer digitalen Karte, umfassend die Schritte: S1 Ermittlung einer globalen Posenschätzung für das HAF durch ein Lokalisierungsmodul eines Fahrzeugsystems des HAF, wobei die globale Posenschätzung eine Position und Orientierung des HAF umfasst; S2 Übermittlung von zumindest einer Landmarkenposition und zumindest einer zugeordneten Landmarkeneigenschaft an das Fahrzeugsystem; S3 Ermittlung einer relativen Position der Landmarkenposition bezüglich des HAF zumindest teilweise auf Grundlage der Posenschätzung und der Landmarkenposition; S4 Durchführung zumindest einer Sensormessung und Überprüfung dahingehend, dass an der relativen Position die zumindest eine Landmarkeneigenschaft detektierbar ist; und S5 Ausgabe eines Fehlerindikators als Ergebnis der in Schritt S4 durchgeführten Überprüfung. Die Erfindung betrifft ferner ein entsprechendes System sowie ein Computerprogramm.
Description
Beschreibung
Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs, und ein Fahrzeugsvstem.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs, in einer digitalen Karte und ein Fahrzeugsystem zur Steuerung eines höher
automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs.
Stand der Technik
Angesichts einer Zunahme des Automatisierungsgrades von Fahrzeugen werden immer komplexere Fahrzeugsysteme eingesetzt. Für solche Fahrzeugsysteme und Funktionen, wie z.B. dem hochautomatisierten Fahren oder dem
vollautomatisierten Fahren, wird eine große Anzahl an Sensoren im Fahrzeug benötigt, die eine exakte Erfassung des Fahrzeugumfelds ermöglichen.
Im Folgenden werden unter höher automatisiert all diejenigen
Automatisierungsgrade verstanden, die im Sinne der Bundesanstalt für
Straßenwesen (BASt) einer automatisierten Längs- und Querführung mit steigender Systemverantwortung entsprechen, z.B. das hoch- und
vollautomatisierte Fahren.
Im Stand der Technik ist eine Vielzahl von Möglichkeiten offenbart, ein Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs, durchzuführen. So setzen beispielsweise aktuelle Fahrzeugsysteme (engl. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)) und hochautomatisierte Fahrzeugsysteme für UAD (urban automated driving) in steigendem Maße detailliertes Wissen über das Fahrzeugumfeld und
Situationsbewusstsein voraus. Als Grundlage für die Wahrnehmung des Umfelds
werden dabei Sensormessdaten verwendet, aus denen mit Hilfe sogenannter Detektor-Algorithmen verschiedene Objekte wie z.B. Fahrbahnmarkierungen, Masten und Verkehrsschilder extrahiert werden können. Anhand dieser Objekte kann dann ein Fahrzeugumfeld modelliert werden, anhand dessen
beispielsweise eine Trajektorie für ein Ego-Fahrzeug geplant oder sonstige
Handlungsentscheidungen getroffen werden können. Neben der Onboard- Sensorik werden in zunehmendem Maße auch Informationen aus Karten als zusätzliche Quellen verwendet, wobei die Karten von einem zentralen Kartenbzw. Backend-Server an das jeweilige Fahrzeug übertragen werden können. Anschließend werden in dem Fahrzeugsystem die empfangenen
Umfeldinformationen aus den Karten mit den detektierten Umfeldinformationen gematcht. Auf diese Weise wird eine globale Fahrzeuglokalisierung ermöglicht. Um benötigte Informationen aus der Karte nutzen zu können, muss eine minimale Lokalisierungsgenauigkeit überschritten werden.
So sind beispielsweise Lokalisierungsverfahren bekannt, die auf einer
Kombination von GNSS genannten globalen Satellitennavigationssystemen, wie beispielsweise GPS, GLONASS oder Galileo, und Fahrdynamiksensoren, wie beispielsweise Drehratensensoren, Beschleunigungssensoren,
Lenkradwinkelsensoren oder Raddrehzahlensensoren basieren.
Ausschlaggebend für die Genauigkeit einer auf GNSS basierenden
Fahrzeuglokalisierung ist bekanntermaßen die Qualität der GNSS-Auflösung, die jedoch örtlichen und zeitlichen Schwankungen unterliegt. Diese Genauigkeit kann durch Korrekturdienste verbessert werden.
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes
Verfahren zum Betreiben eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs und ein verbessertes Fahrzeugsystem zur Steuerung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs bereitzustellen, mit dem die oben genannten Nachteile zumindest verbessert werden.
Offenbarung der Erfindung Diese Aufgabe wird mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen
Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.
Nach einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines
hochautomatisierten Fahrzeugs, in einer digitalen Karte bereitgestellt, umfassend die folgenden Schritte:
51 Ermittlung einer globalen Posenschätzung für das HAF durch ein
Lokalisierungsmodul eines Fahrzeugsystems des HAF, wobei die globale Posenschätzung eine Position und Orientierung des HAF umfasst;
52 Übermittlung von zumindest einer Landmarkenposition und zumindest einer zugeordneten Landmarkeneigenschaft an das Fahrzeugsystem;
53 Ermittlung einer relativen Position der Landmarkenposition bezüglich des HAF zumindest teilweise auf Grundlage der Posenschätzung und der Landmarkenposition;
54 Durchführung zumindest einer Sensormessung und Überprüfung
dahingehend, dass an der relativen Position die zumindest eine
Landmarkeneigenschaft detektierbar ist; und
55 Ausgabe eines Fehlerindikators als Ergebnis der in Schritt S4
durchgeführten Überprüfung.
In einer bevorzugten Ausführungsform beinhaltet das erfindungsgemäße Verfahren desweiteren, dass in Abhängigkeit von dem Wert des Fehlerindikators zumindest einer der folgenden Schritt S6, S7 und/oder S8 ausgeführt wird.
Wobei im Schritt S6 eine Bestätigung der in Schritt S1 durchgeführten
Posenschätzung in dem Fall erfolgt, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position die zumindest eine Landmarkeneigenschaft detektiert wurde. Im Schritt S7 wird die im Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung in dem Fall verworfen, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position zumindest eine Landmarkeneigenschaft nicht detektierbar ist. Im Schritt S8 wird die in Schritt S2 übermittelte Landmarkenposition in dem Fall außer Acht gelassen, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position keine Beobachtungen möglich sind.
Vorzugsweise beinhaltet das erfindungsgemäße Verfahren die folgenden zusätzlichen Schritte S9 und S10, wobei Schritt S9 ein erneutes Durchführen der Schritte S3 bis S5 für eine definierte Anzahl weiterer in Schritt S2 übermittelter Landmarken umfasst und Schritt S10 ein Reset des Lokalisierungsmoduls in dem
Fall, dass der Schritt S7 für alle der in Schritt S9 untersuchten Landmarken dazu führt, dass die in Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung verworfen wird, sowie ein Durchführen einer Relokalisierung; wobei die Relokalisierung vorzugsweise durch einen Partikel-basierten Ansatz erfolgt.
Dabei ist es von Vorteil, wenn die in Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung auf Basis eines Map-Matching-Algorithmus durchgeführt wird.
Grundsätzlich kann die in Schritt S1 erfolgte Posenschätzung auf Grundlage eines von einem Backendserver übertragenen dichten Belegungsgitters erfolgt.
Vorteilhafterweise erfolgt dabei die in Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung zumindest teilweise durch Sensormessungen. Dabei ist denkbar, dass die in Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung zumindest teilweise auf Grundlage eines satellitenbasierten
Lokalisierungsverfahrens, insbesondere GPS, durchgeführt wird.
Für das weitere Vorgehen ist es in einer Ausführungsform der Erfindung vorteilhafterweise vorgesehen, dass die in Schritt S1 durchgeführte
Posenschätzung zumindest teilweise auf Grundlage einer Transformation zwischen aktuellen Sensorbeobachtungen und einem in einer digitalen Karte hinterlegten Kartenausschnitt erfolgt. Dabei hat es sich als Vorteil herausgestellt, dass in Schritt S2 eine Vielzahl
Landmarkenpositionen und zugeordneter Landmarkeneigenschaften übertragen werden, und dass die Schritte S3 bis S8 für jede der übermittelten
Landmarkenpositionen und zugeordneter Landmarkeneigenschaften
durchgeführt werden.
Einen weiteren Gegenstand der Erfindung bildet ein Fahrzeugsystem zur Steuerung eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines
hochautomatisierten Fahrzeugs, wobei das Fahrzeugsystem zumindest ein Lokalisierungsmodul, zumindest einen Sensor zur Detektierung Erfassung von Landmarkeneigenschaften in der Umgebung des HAF und eine
Steuervorrichtung umfasst, wobei die Steuervorrichtung zur Ausführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 eingerichtet ist.
Ferner bildet auch Computerprogramm, umfassend Programmcode zur
Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird, einen Gegenstand der Erfindung.
Obwohl die vorliegende Erfindung im Folgenden hauptsächlich in
Zusammenhang mit Personenkraftwagen beschrieben wird, ist sie darauf nicht beschränkt, sondern kann mit jeder Art von Fahrzeug Lastkraftfahrzeuge (LKW) und/oder Personenkraftwagen (PKW) genutzt werden.
Weitere Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele der Erfindung, welche in der Figur dargestellt sind. Dabei ist zu beachten, dass die dargestellten Merkmale nur einen beschreibenden Charakter haben und auch in
Kombination mit Merkmalen anderer oben beschriebener Weiterentwicklungen verwendet werden können und nicht dazu gedacht sind, die Erfindung in irgendeiner Form einzuschränken. Zeichnungen
Die Erfindung wird im Folgenden anhand eines bevorzugten
Ausführungsbeispiels näher erläutert, wobei für gleiche Merkmale gleiche Bezugszeichen verwendet werden. Die Zeichnung ist schematisch und zeigt:
Fig. 1 ein Ablaufschema einer ersten Ausführungsform des
erfindungsgemäßen Verfahrens; und
Fig. 2 ein Fahrzeugumfeld dargestellt in Form von Sensormessungen und Landmarken.
ln Schritt S1 der Figur 1 wird eine globale Posenschätzung für ein höher automatisiertes Fahrzeug (HAF) durch ein Lokalisierungsmodul eines HAF durchgeführt, wobei unter einer Posenschätzung hierbei die Summe der
Informationen einer Position und einer Orientierung des HAF verstanden wird. Dabei kann diese Lokalisierung durch das Lokalisierungsmodul eines
Fahrzeugsystems auf Basis eines von einem Backendserver übertragenen dichten Belegungsgitters sowie anhand von Sensormessungen durchgeführt werden. Dies geschieht vorzugsweise unter Verwendung sogenannter Map- Matching-Algorithmen, welche die Transformation zwischen den aktuellen Sensorbeobachtungen und dem in einer digitalen Karte hinterlegten aktuellen Kartenausschnitt schätzen.
Die Posenschätzung kann zumindest teilweise auf Grundlage eines
satellitenbasierten Lokalisierungsverfahrens, insbesondere GPS, durchgeführt werden.
In dem Belegungsgitter ist das Umfeld des HAF in Zellen unterteilt, wobei für jede Zelle beispielsweise eine Klassifikation in„befahrbar" und„belegt" gespeichert ist. Neben der Befahrbarkeit kann auch eine Klassifikation anhand anderer Merkmale gespeichert sein, beispielsweise eine reflektierte Radar-Energie. Neben der guten Komprimierbarkeit ist ein Vorteil des Belegungsgitters der hohe Abstraktionsgrad, der auch eine Fusion von verschiedenartigen Sensoren, wie beispielsweise Stereokamera, Radar, LiDAR oder Ultraschall ermöglicht.
In einem Schritt S2 erfolgt eine Übermittlung von zumindest einer, vorzugsweise mehrerer Landmarkenpositionen 200 und zumindest einer, vorzugsweise mehrerer zugeordnete Landmarkeneigenschaften an das automatisierte
Fahrzeugsystem. Diese Übermittlung erfolgt zusätzlich zu der Übermittlung des Belegungsgitters.
In einem Schritt S3 werden relative Positionen der Landmarkenpositionen 200 bezüglich des HAF zumindest teilweise auf Grundlage der Posenschätzung und der Landmarkenpositionen 200 ermittelt.
In einem Schritt S4 wird zumindest eine Sensormessung 100, bevorzugterweise mehrere Sensormessungen 101 , 102, 103 durchgeführt und eine Überprüfung dahingehend, ob an der relativen Position die übertragenen
Landmarkeneigenschaften detektierbar sind. Für ein korrektes Map-Matching Ergebnis sind die Landmarkenpositionen 200 in den aktuellen Sensormessungen bekannt.
In einem Schritt S5 erfolgt die Ausgabe eines Fehlerindikators als Ergebnis der in Schritt S4 durchgeführten Überprüfung.
Dabei gibt es mehrere Möglichkeiten, die Gültigkeit des Matching-Ergebnisses zu überprüfen:
Möglichkeit 1 : Bestätigung der in Schritt S1 durchgeführten Posenschätzung in dem Fall, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position die zumindest eine Landmarkeneigenschaft detektiert wurde. Dies ist in Figur 1 durch den Schritt S6 repräsentiert und ist gleichbedeutend damit, dass im
Bereich der vermuteten Landmarkenpositionen 200 korrespondierende
Sensormessungen 100, beispielsweise LiDAR-Messungen, vorhanden sind. Lässt sich in diesen Sensormessungen 100 mit hinreichend hoher
Wahrscheinlichkeit der vorgegebene Landmarkentyp detektieren, so wird auch das gesamte Matching-Ergebnis als gültig anerkannt.
Ein derartiger Fall wird beispielsweise in Figur 2 dargestellt. Das Matching- Ergebnis wurde auf Basis der dargestellten Sensormessungen 100, 101 , 102, 103 ermittelt. Zweifach umrandet sind beispielsweise Landmarkenpositionen 201 , 202, 203 welche in dem LiDAR Scan gefunden werden konnten.
Möglichkeit 2: Verwerfen der in Schritt S1 durchgeführten Posenschätzung in dem Fall, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position zumindest eine Landmarkeneigenschaft nicht detektierbar ist. Dies ist in Figur 1 durch den Schritt S7 repräsentiert und gleichbedeutend damit, dass im Bereich der vermuteten Landmarkenpositionen 200 keine Sensormessungen 100 vorhanden sind. Dies wird als deutlicher Hinweis auf ein ungültiges Matching- Ergebnis gewertet.
Möglichkeit 3: Außer Acht lassen der in Schritt S2 übermittelten
Landmarkenposition 201 , 202, 203 in dem Fall, dass der Fehlerindikator wiedergibt, dass an der relativen Position keine Beobachtungen möglich sind. Dies ist in Figur 1 durch den Schritt S8 repräsentiert. Ein solcher Fall tritt
beispielsweise auf, wenn im Bereich der vermuteten Landmarkenpositionen 200 nennenswerte Verdeckungen des Fahrzeugumfelds auftreten, beispielsweise durch parkende Fahrzeuge oder temporäre Hindernisse. In diesem Fall ist keine Aussage möglich.
Je nach Anzahl der übermittelten Landmarkenpositionen 200, 201 , 202, 203 werden die Schritte S3 bis S5 für die definierte Anzahl der in Schritt S2
Landmarkenpositionen 200, 201 , 202, 203 sequenziell durchgeführt, was in der Figur 1 durch den Schritt S9 angedeutet ist.
In einem in Figur 1 mit S10 bezeichneten Schritt wird ein Reset des
Lokalisierungsmoduls in dem Fall durchgeführt, dass der Schritt S7 für alle der in Schritt S9 untersuchten Landmarken dazu führt, dass die in Schritt S1 durchgeführte Posenschätzung verworfen wird. In diesem Fall wird eine
Relokalisierung des Lokalisierungsmoduls ausgeführt, wobei die Relokalisierung vorzugsweise durch einen Partikel-basierten Ansatz erfolgt. Auf einem solchen Ansatz basierende Algorithmen sind im Stand der Technik bekannt.
Ein Fahrzeugsystem zur erfindungsgemäßen Steuerung eines HAF,
insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs, muss demnach umfassen:
• zumindest ein Lokalisierungsmodul;
• zumindest einen Sensor zur Erfassung von Landmarkeneigenschaften in einer Umgebung des HAF;
· eine Steuervorrichtung, wobei die Steuervorrichtung zur Ausführung eines
Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 eingerichtet ist.
Die Erfindung ist nicht auf das beschriebene und dargestellte
Ausführungsbeispiel beschränkt. Sie umfasst vielmehr auch alle fachmännischen Weiterbildungen im Rahmen der durch die Patentansprüche definierten
Erfindung.
Neben den beschriebenen und abgebildeten Ausführungsformen sind weitere Ausführungsformen vorstellbar, welche weitere Abwandlungen sowie
Kombinationen von Merkmalen umfassen können.
Claims
1 . Computerprogramm, umfassend Programmcode zur Durchführung des
Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
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Publications (1)
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