WO2019242909A1 - Verfahren zum bereitstellen von daten für ein fahrzeug - Google Patents

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WO2019242909A1
WO2019242909A1 PCT/EP2019/059748 EP2019059748W WO2019242909A1 WO 2019242909 A1 WO2019242909 A1 WO 2019242909A1 EP 2019059748 W EP2019059748 W EP 2019059748W WO 2019242909 A1 WO2019242909 A1 WO 2019242909A1
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WO
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vehicle
data
paths
route
electronic horizon
Prior art date
Application number
PCT/EP2019/059748
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English (en)
French (fr)
Inventor
Christian SKUPIN
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch Gmbh filed Critical Robert Bosch Gmbh
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Publication of WO2019242909A1 publication Critical patent/WO2019242909A1/de

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments

Definitions

  • the invention relates to a method for providing data, in particular card-based data, for a vehicle and an arrangement for performing the method.
  • motor vehicles are usually equipped with a large number of sensors, the detected signals of which are fed to one or more vehicle assistance systems, which in turn support and relieve the driver in guiding and controlling the vehicle.
  • vehicle assistance systems can be divided into safety and comfort systems.
  • Driver assistance systems can actively intervene in the vehicle control system in order to avoid accidents completely in critical situations, or at least to keep the consequences of the accident as low as possible for those affected.
  • the sensors of the driver assistance systems only detect an event that has already occurred.
  • a so-called electronic horizon can be formed.
  • the electronic horizon contains information taken from the digitized map about the roads in the vicinity of the motor vehicle. Information about possible future influences from the vehicle environment can thus be made available to the individual driver assistance systems.
  • the electronic horizon which predicts the route of the motor vehicle in the near future, serves as the basis for various assistance or information functions in the motor vehicle.
  • the electronic horizon is typically using a heuristic, i. H. an algorithm, which is characterized by a low computing effort and short running time, generated on the basis of map information of the road network in the vicinity of the current position of the motor vehicle.
  • EP 1 775 552 A2 describes a method for providing an electronic horizon for driver assistance systems, in which the current position of the motor vehicle is determined and a map information of a digitized map of a road network is used to generate data for the electronic horizon based on the map information in to generate the surroundings of the current position of the motor vehicle, which are forwarded to the driver assistance systems.
  • the data are generated divided into several data units with different amounts of information.
  • the electronic horizon is introduced as a procedure to supply control units with relevant map-based data on the route ahead of their own vehicle.
  • the document DE 10 2009 028 070 A1 describes a method for providing an electronic horizon for a driver assistance system of a motor vehicle, in which the current position of the motor vehicle is determined and the electronic horizon using a heuristic based on map information of the road network in the vicinity of the current position of the motor vehicle is generated. A probability assessment of the heuristic is carried out and an accuracy of the heuristic is determined. It will thus the electronic horizon with the help of a heuristic based on map information of the road network in the vicinity of the current position of the motor vehicle.
  • the document DE 10 2011 083 375 A1 describes a method for providing traffic-telematic information about the route of a vehicle which is moved in a road system with several roads, the roads being connected to one another between road connection points, and where in the method at least the steps the determination and assignment of a probability to a respective road connection point with which the vehicle approaches the road connection point, and the transmission of the road connection points which are traveled with increased probability.
  • the method presented serves for the efficient coding of possible upcoming routes or path segments in the road network.
  • control devices in the vehicle are now supplied with map-based data, such as speed limits for a function for automated longitudinal control.
  • the electronic horizon is calculated in the navigation component by using the map located in the navigation map.
  • a backend system represents a server infrastructure that can be used, for example, via wireless communication, e.g. B. cellular, is connected.
  • wireless communication e.g. B. cellular
  • a backend system represents a server infrastructure that can be used, for example, via wireless communication, e.g. B. cellular, is connected.
  • wireless communication e.g. B. cellular
  • the electronic horizon and information and assistance systems based on it can be made available in vehicles in which no navigation component is provided. This also reduces the hardware requirements for the vehicle or vehicle systems, which means a reduction in CPU and memory costs.
  • - Use of current map data on the backend Since the electronic horizon is calculated directly on the backend and the current map data is always available to the backend, vehicle functions are always supplied with current map-based data. There is also no need to update a map in the vehicle with updates.
  • NDS Navigation Data Standard
  • a tile is a rectangular surface element that is created by dividing the map. This approach means that significantly more data is downloaded than is necessary.
  • the electronic horizon which is provided by a bakend, on the other hand, conceptually provides only the data that is expediently required or absolutely necessary for the route ahead.
  • possible paths are determined taking into account the current position of the vehicle.
  • a probability is assigned to each of the determined paths.
  • the travel profile and thus the behavior of the driver in the past can also be taken into account.
  • at least one path is selected depending on the assigned probabilities.
  • Data for example map-based data, such as an electronic horizon, are generated for this at least one path.
  • the data can then be transmitted to the vehicle or to a system operated by the vehicle.
  • the data can generally be provided in the vehicle. Alternatively, it can be provided that the data are provided by a unit external to the vehicle and then transmitted to the vehicle or to a system operated on the vehicle side.
  • a technical solution is presented here that enables an efficient transmission of data, in particular map-based data, such as, for example, an electronic horizon and / or map data, from a back-end system to a vehicle.
  • map-based data such as, for example, an electronic horizon and / or map data
  • an algorithm is presented that selects or selects a filtering of relevant route sections, whereby the individual travel profile of the vehicle user can be taken into account.
  • the arrangement presented serves to carry out the method and typically comprises components for carrying out the calculations of the probabilities and for carrying out the selection of the paths depending on the probabilities.
  • These components have access to data storage in which, for example, trip profiles, map data and electronic horizons are stored.
  • These data memories can also individually, in any combination or together represent components of the arrangement. However, this is not absolutely necessary since the arrangement should only be set up to access the data memories.
  • Figure 1 shows components of the arrangement for performing an execution of the described method be.
  • FIG. 2 shows an embodiment of the method in a flow chart.
  • Figure 1 shows a schematic representation of units of an arrangement, which is denoted overall by the reference number 10. This includes units in one
  • Back-end system 50 to which a unit in a vehicle 52 is assigned.
  • the illustration shows a first component, LearningDrivingPatterns 12, which is used to learn driving patterns or driving profiles of different drivers.
  • This first component 12 thus records driving patterns of the drivers over a certain period of time and can also adapt them continuously.
  • a first data memory LearnedDrivingPatterns 14 in which the driving patterns or travel profiles are created, and a second data memory MapData 16, in which a map of the road network is stored, are provided.
  • a minimum length L eH.min 40 of the electronic horizon and a vehicle position Veh-Pos 42 go into the second component 20.
  • a probability value X% 44 is included in the third component 22.
  • the electronic horizon If the required foresight, ie the route ahead along the electronic horizon from the current vehicle position Veh-Pos 42, the electronic horizon to enable a vehicle function Dv or , is required and if a mobile radio failure is to be intercepted via route D 0 ffiine, then the electroni cal horizon with a minimum length of
  • the selection of the forward path segments of the electronic horizon to be transmitted is adapted to the individual travel profile of the vehicle user. Path segments that are frequently traveled by the driver are thus preferred. For this purpose, the probability of use of used paths is learned by the first component LearningDrivingPatterns 12 and stored in the first data memory LearnedDrivingPatterns 14.
  • FIG. 2 shows a possible embodiment of the method presented in a flow chart.
  • the illustration shows that trip profiles are user-related or z. B. can be abstracted for a user group.
  • the second component MPP prognosis (reference number 20 in FIG. 1) calculates the possible paths ahead in the road network, following the scheme:
  • the path is calculated based on a map of the road network, e.g. B. in NDS format (NDS: Navigation Data Standards), which is stored in the second MapData data storage (reference number 16 in FIG. 1).
  • NDS Navigation Data Standards
  • the probability of use is assigned to each path on the basis of the learned travel profile of the user in the first data store LearnedDrivingPatterns (reference number 14 in FIG. 1).
  • a conventional heuristic can be used. This provides, for example, that the electronic horizon is generated on the basis of map information from the road network in the vicinity of the current position of the motor vehicle. A heuristic probability assessment can be carried out and a heuristic probability of occurrence can be determined. The electronic horizon is thus generated with the aid of a heuristic on the basis of map information from the road network in the vicinity of the current position of the motor vehicle.
  • a third step 104 the paths are sorted according to their probability of use, typically the most likely path in the first place.
  • the cumulative probability is formed by adding the usage probabilities of the paths over the paths in order of their probability.
  • a fifth step 108 the selection or selection of the first N_x paths takes place, which after the cumulative probability formation leads to a cumulative probability of X%, e.g. B. 90%. This selects the most probable paths of the user so that the driver will move within the selected paths by selecting a few paths with the probability of X%. A kind of threshold value is thus introduced which can be exceeded by the accumulated probabilities.
  • the electronic horizon is coded for the paths N_x selected in the fifth step 108, typically by means of the component eHorEncoding (reference number 24 in FIG. 1) and transmitted to the vehicle.
  • the electronic horizon With a probability of 1-X%, the electronic horizon will not be the vehicle for the route traveled by the user with map-based data supply.
  • remedial action can be taken, for example, by reloading the electronic horizon for the route not yet supported when entering the corresponding route area or by setting a tolerable, sufficiently high value X%.
  • a path is composed of a combination of path segments, the electronic horzonton and their interrelationship between the latter are transmitted in the form of a list, e.g. B. in the form of a neighborhood list, a so-called adjacency list.
  • a determination and assignment of a probability to a respective road connection point with which the vehicle approaches the road connection point and a transmission of the road connection points which are driven with increased probability can be provided. This enables the complete reconstruction of the tree structure of the path segments of the electronic horizon.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
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  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen von Daten für ein Fahrzeug (52), bei dem ausgehend von einer aktuellen Position (42) des Fahrzeugs (52) mögliche Pfade ermittelt werden, den ermittelten Pfaden jeweils eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird und anschließend mindestens ein Pfad in Abhängigkeit der zugeordneten Wahrscheinlichkeiten ausgewählt wird und zu diesem mindestens einen Pfad Daten erzeugt werden.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Bereitstellen von Daten für ein Fahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen von Daten, insbesondere von kartenbasierten Daten, für ein Fahrzeug und eine Anordnung zum Durchfüh ren des Verfahrens.
Stand der Technik
Viele Kraftfahrzeuge sind bereits mit einem Navigationssystem ausgerüstet. Die ses greift üblicherweise auf einen Positionssensor und eine digitalisierte Karte eines Straßennetzes zu, um eine Route von der aktuellen Position zu einem vor gegebenen Ziel zu berechnen. Anschließend wird die berechnete Route dem Fahrer des Kraftfahrzeugs in geeigneter Weise mitgeteilt, um ihn entlang dieser Route zu dem Ziel zu führen.
Daneben sind Kraftfahrzeuge üblicherweise mit einer Vielzahl von Sensoren aus gestattet, deren erfasste Signale einem oder mehreren Fahrzeugassistenzsyste men zugeführt werden, die wiederum den Fahrer bei der Führung und Steuerung des Fahrzeugs unterstützen und entlasten. Diese Systeme lassen sich in Sicher- heits- und Komfortsysteme unterteilen. Fahrerassistenzsysteme können aktiv in die Fahrzeugsteuerung eingreifen, um in kritischen Situationen Unfälle vorzugs weise ganz zu vermeiden oder zumindest die Unfallfolgen für die Betroffenen so gering wie möglich zu halten.
Die Sensoren der Fahrerassistenzsysteme erfassen aber lediglich ein Ereignis, das bereits eingetreten ist. Um mögliche zukünftige Ereignisse prognostizieren zu können, kann aus der Position des Kraftfahrzeugs und der für das Navigati- onssystem vorhandenen Karteninformation ein sogenannter elektronischer Hori zont gebildet werden. Der elektronische Horizont enthält aus der digitalisierten Karte entnommene Informationen über die Straßen in der Umgebung des Kraft fahrzeugs. Somit kann den einzelnen Fahrerassistenzsystemen eine Information über mögliche zukünftige Einflüsse aus der Fahrzeugumgebung zur Verfügung gestellt werden.
Der elektronische Horizont, der die Fahrstrecke des Kraftfahrzeugs in der nächs ten Zukunft vorhersagt, dient als Basis für verschiedene Assistenz- oder Informa tionsfunktionen in dem Kraftfahrzeug. Der elektronische Horizont wird dabei typi scherweise mithilfe einer Heuristik, d. h. eines Algorithmus, der sich durch einen geringen Rechenaufwand und kurze Laufzeit auszeichnet, anhand von Kartenin formationen des Straßennetzes in der Umgebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs erzeugt.
Die Druckschrift EP 1 775 552 A2 beschreibt ein Verfahren zum Bereitstellen ei nes elektronischen Horizonts für Fahrerassistenzsysteme, bei dem die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs bestimmt und eine Karteninformation einer digitali sierten Karte eines Straßennetzes verwendet wird, um Daten für den elektroni schen Horizont anhand der Karteninformationen in der Umgebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs zu erzeugen, die an die Fahrerassistenzsysteme weitergeleitet werden. Um einen flexiblen elektronischen Horizont bereitzustellen, ist vorgesehen, dass die Daten unterteilt in mehrere Dateneinheiten mit unter schiedlichem Informationsumfang erzeugt werden. Der elektronische Horizont wird dabei als Verfahren eingeführt, um Steuergeräte mit relevanten kartenba sierten Daten auf der vorausliegenden Strecke des eigenen Fahrzeugs zu ver sorgen.
Die Druckschrift DE 10 2009 028 070 Al beschreibt ein Verfahren zum Bereit stellen eines elektronischen Horizonts für ein Fahrerassistenzsystem eines Kraft fahrzeugs, bei dem die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs ermittelt und der elektronische Horizont mithilfe einer Heuristik anhand von Karteninformationen des Straßennetzes in der Umgebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs erzeugt wird. Dabei wird eine Wahrscheinlichkeitsbetrachtung der Heuristik durchgeführt und eine Zutreffwahrscheinlichkeit der Heuristik ermittelt. Es wird somit der elektronischen Horizont mit Hilfe einer Heuristik anhand von Kartenin formationen des Straßennetzes in der Umgebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs erzeugt.
Die Druckschrift DE 10 2011 083 375 Al beschreibt ein Verfahren zur verkehrs- telematischen Informationsbereitstellung über die Fahrroute eines Fahrzeugs, das in einem Straßensystem mit mehreren Straßen bewegt wird, wobei die Stra ßen zwischen Straßenverbindungspunkten miteinander verbunden sind, und wo bei das Verfahren wenigstens die Schritte der Bestimmung und Zuordnung einer Wahrscheinlichkeit zu einem jeweiligen Straßenverbindungspunkt, mit der das Fahrzeug den Straßenverbindungspunkt anfährt, und der Übermittlung der Stra ßenverbindungspunkte, die mit erhöhter Wahrscheinlichkeit befahren werden, umfasst. Das vorgestellte Verfahren dient zur effizienten Codierung von mögli chen bevorstehenden Routen bzw. Pfadsegmenten im Straßennetz.
Mit dem elektronischen Horizont werden heute im Fahrzeug Steuergeräte mit kartenbasierten Daten versorgt, wie bspw. Geschwindigkeitsbegrenzungen für eine Funktion zur automatisierten Längsregelung. Der elektronische Horizont wird dazu in der Navigationskomponente durch Verwendung der in der Navigati onskarte befindlichen Karte berechnet.
Es soll zukünftig möglich sein, Fahrzeugfunktionen mit einem elektronischen Ho rizont zu versorgen, der von einem Backend-System bereitgestellt wird. Ein Ba- ckend-System stellt eine Server-Infrastruktur dar, die beispielsweise über eine Drahtlos- Kommunikation, z. B. Mobilfunk, angebunden ist. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von einem cloud-basierten elektronischen Horizont. Vor teile hierbei sind:
- Reduzierte Hardware-Anforderungen an das Fahrzeug bzw. fahrzeugseitige Systeme. Der elektronische Horizont und darauf basierende Informations- und Assistenzsysteme können in Fahrzeugen verfügbar gemacht werden, in denen keine Navigationskomponente vorgesehen ist. Damit sinken auch die Hardware- Anforderungen an das Fahrzeug bzw. fahrzeugseitige Systeme, was eine Redu zierung von CPU- und Speicherkosten mit sich bringt. - Verwendung stets aktueller Kartendaten auf dem Backend. Da der elektroni sche Horizont direkt auf dem Backend berechnet wird und dem Backend stets die aktuellen Kartendaten vorliegen, werden Fahrzeugfunktionen stets mit aktuel len karten basierten Daten versorgt. Es entfällt damit auch der Aufwand, eine Karte im Fahrzeug durch Updates zu aktualisieren.
- Gesteigerte Dateneffizienz. Möchte man in einer Alternativlösung eine stets ak tuelle Karte im Fahrzeug mitführen, so ist es hierzu üblicherweise erforderlich, ganze Kacheln z. B. eine NDS-Karte (NDS: Navigation Data Standard) beispiels weise über Mobilfunk zu aktualisieren. In einer Kachel befinden sich in der Regel jedoch wesentlich mehr Daten, als zur Befahrung einer Strecke in der Kachel bzw. in dem durch die Kachel abgedeckten Gebiet erforderlich sind. Unter einer Kachel ist ein rechteckiges Flächenelement zu verstehen, das durch Unterteilung der Karte entsteht. Es werden bei diesem Ansatz also wesentlich mehr Daten heruntergeladen als erforderlich. Der elektronische Horizont, der von einem Ba ckend bereitgestellt wird, liefert dagegen konzeptionell vorzugsweise lediglich die Daten, die für die vorausliegende Strecke zweckmäßig benötigt oder unbedingt erforderlich sind.
Als Anforderung an den sogenannten cloud-basierten elektronischen Horizont sind ferner zu nennen:
- Robustheit gegenüber Mobilfunkabbrüchen,
- geringe erforderliche Kommunikationsbandbreite.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren nach Anspruch 1, eine Anordnung gemäß Anspruch 10, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 11 und ein maschinenlesbares Speichermedium nach Anspruch 12 vorgestellt. Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und aus der Beschreibung. Mit dem vorgestellten Verfahren ist es möglich, ein Fahrzeug mit Daten, insbe sondere mit karten basierten Daten, zu versorgen, die beispielsweise von einer externen Einheit bereitgestellt werden. Das vorgestellte Verfahren ermöglicht ins besondere eine effiziente Übermittlung eines elektronischen Horizonts von einem Backend-System.
Hierzu ist vorgesehen, dass unter Berücksichtigung der aktuellen Position des Fahrzeugs mögliche Pfade ermittelt werden. Den ermittelten Pfaden wird jeweils eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet. Dabei kann auch das Fahrtprofil und damit das Verhalten des Fahrers in der Vergangenheit berücksichtigt werden. Anschlie ßend wird mindestens ein Pfad in Abhängigkeit der zugeordneten Wahrschein lichkeiten ausgewählt. Zu diesem mindestens einen Pfad werden Daten, bei spielsweise karten basierte Daten, wie ein elektronischer Horizont, erzeugt.
Werden die Daten fahrzeugextern bereitgestellt, so können diese anschließend zu dem Fahrzeug bzw. an ein fahrzeugseitig betriebenes System übermittelt wer den.
Die Bereitstellung der Daten kann grundsätzlich in dem Fahrzeug erfolgen. Alter nativ kann vorgesehen sein, dass die Daten von einer fahrzeugexternen Einheit bereitgestellt werden und anschließend zu dem Fahrzeug bzw. an ein fahrzeug seitig betriebenes System übermittelt werden.
Es wird hierin eine technische Lösung vorgestellt, die eine effiziente Übermittlung von Daten, insbesondere von kartenbasierten Daten, wie bspw. einen elektroni schen Horizont und/oder Kartendaten, von einem Backend-System an ein Fahr zeug ermöglicht. Es wird in diesem Zusammenhang ein Algorithmus vorgestellt, der eine Filterung von relevanten Streckenabschnitten auswählt bzw. selektiert, wobei das individuelle Fahrtprofil des Fahrzeugnutzers berücksichtigt werden kann.
Es wird insbesondere ein neues Verfahren zur effizienten Selektion und Codie rung von zu übermittelnden karten basierten Daten vorgestellt, um den vorste hend genannten Anforderungen des cloud-basierten elektronischen Horizonts gerecht zu werden. Die vorgestellte Anordnung dient zur Durchführung des Verfahrens und umfasst typischerweise Komponenten zur Durchführung der Berechnungen der Wahr scheinlichkeiten und zur Durchführung der Auswahl der Pfade in Abhängigkeit der Wahrscheinlichkeiten. Diese Komponenten haben Zugriff auf Datenspeicher, in denen bspw. Fahrtprofile, Kartendaten und elektronische Horizonte abgelegt sind. Auch diese Datenspeicher können einzeln, in beliebigen Kombinationen o- der zusammen Komponenten der Anordnung darstellen. Dies ist aber nicht unbe dingt erforderlich, da die Anordnung lediglich dazu eingerichtet sein sollte, auf die Datenspeicher zuzugreifen.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschrei bung und den beiliegenden Zeichnungen.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu er läuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt Komponenten der Anordnung zur Durchführung einer Ausführung des be schriebenen Verfahrens.
Figur 2 zeigt eine Ausführung des Verfahrens in einem Flussdiagramm. Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung Einheiten einer Anordnung, die insge samt mit der Bezugsziffer 10 bezeichnet ist. Diese umfasst Einheiten in einem
Backend-System 50, denen eine Einheit in einem Fahrzeug 52 zugeordnet ist. Die Darstellung zeigt eine erste Komponente LearningDrivingPatterns 12, die zum Lernen von Fahrmustern bzw. Fahrtprofilen unterschiedlicher Fahrer dient. Diese erste Komponente 12 erfasst somit über einen gewissen Zeitraum Fahr muster der Fahrer und kann diese auch kontinuierlich anpassen. Weiterhin sind ein erster Datenspeicher LearnedDrivingPatterns 14, in dem die Fahrmuster bzw. Fahrtprofile angelegt sind, und ein zweiter Datenspeicher MapData 16, in dem eine Karte des Straßennetzes abgelegt ist, vorgesehen.
Weiterhin sind eine zweite Komponente MPPPrognosis (= Most Probable Path Vorhersage) 20 zum Berechnen möglicher Pfade, eine dritte Komponente MPP- Selection (= Most Probable Path Auswahl) 22 zur Auswahl von Pfaden und eine vierte Komponente eHorEncoding 24 zum Codieren eines elektronischen Hori zonts vorgesehen. Dieser wird einem dritten Datenspeicher eHorData 30 in dem Fahrzeug 52 bereitgestellt. In die zweite Komponente 20 gehen eine Mindest länge LeH.min 40 des elektronischen Horizonts und eine Fahrzeugposition Veh-Pos 42 ein. In die dritte Komponente 22 geht ein Wahrscheinlichkeitswert X% 44 ein.
Im Falle von Mobilfunkausfällen kann auf folgende Weise reagiert werden:
Ist die erforderliche Vorausschau, d. h. die vorausliegende Strecke entlang des elektronischen Horizonts ab aktueller Fahrzeugposition Veh-Pos 42, des elektro nischen Horizonts zur Ermöglichung einer Fahrzeugfunktion Dvor,erf und soll ein Mobilfunkausfall über die Strecke D0ffiine abgefangen werden, so ist der elektroni sche Horizont mit einer Mindestlänge von
LeH ,min — Dvor.erf Doffline (1) vom Backend an das Fahrzeug oder fahrzeugseitige System zu übermitteln. Der vorgeladene elektronische Horizont wird im Fahrzeug in dem dritten Datenspei cher eHorData 30 gespeichert.
Die Daten, die an das Fahrzeug übermittelt werden, werden somit derart erzeugt, dass diese Informationen zu der Strecke Doffiine enthalten. Existiert eine Mobilfunkverfügbarkeitskarte und wird mithilfe dieser die Einfahrt in ein Mobilfunkloch prognostiziert, so kann für dieses Mobilfunkloch über die Stre cke ÜMFoff, die der elektronische Horizont bereits vorgeladen werden, durch ent sprechende adaptive Parametrisierung des Werts von D0ffiine =
Figure imgf000010_0001
und damit mittelbar
LeH ,min — Dvor.erf Doffline (2) berechnet werden.
Es können auch Lösungen zur Reduktion der erforderlichen Kommunikations bandbreite des cloud-basierten elektronischen Horizonts vorgesehen sein:
Die Auswahl der zu übermittelnden vorausliegenden Pfadsegmente des elektro nischen Horizonts erfolgt angepasst an das individuelle Fahrtprofil des Fahrzeug nutzers. Damit werden Pfadsegmente bevorzugt, die häufig vom Fahrer befahren werden. Die Nutzungswahrscheinlichkeit genutzter Pfade wird dazu durch die erste Komponente LearningDrivingPatterns 12 erlernt und in dem ersten Daten speicher LearnedDrivingPatterns 14 gespeichert.
Figur 2 zeigt in einem Flussdiagramm eine mögliche Ausführung des vorgestell ten Verfahrens. Die Darstellung verdeutlicht, dass Fahrtprofile nutzerbezogen o- der z. B. für eine Nutzergruppe abstrahiert sein können. Auf Basis dieser erlern ten Fahrtprofile berechnet die zweite Komponente MPPPrognosis (Bezugsziffer 20 in Figur 1) die vorausliegenden möglichen Pfade im Straßennetz, nach folgen dem Schema:
In einem ersten Schritt 100 erfolgt die Berechnung ausgehend von der gegen wärtigen Fahrzeugposition (Veh-Pos 42 in Figur 1) sämtlicher möglicher Pfade, vorzugsweise unter Ausschluss von Ringschlüssen, mit einer Pfadlänge von je weils Lpfad = LeH, min. In der Regel erfolgt die Pfad-Berechnung auf Basis einer Karte des Straßennetzes, z. B. im NDS- Format (NDS: Navigation Data Stan dards), die im zweiten Datenspeicher MapData (Bezugsziffer 16 in Figur 1) abge legt ist. In einem zweiten Schritt 102 erfolgt die Zuordnung der Nutzungswahrscheinlich keit zu jedem Pfad auf Grundlage des erlernten Fahrtprofils des Nutzers im ers ten Datenspeicher LearnedDrivingPatterns (Bezugsziffer 14 in Figur 1). Für den Fall, dass für einen Pfad noch keine Fahrtprofile erlernt sind, kann z. B. eine kon ventionelle Heuristik verwendet werden. Diese sieht bspw. vor, dass der elektro nische Horizont anhand von Karteninformationen des Straßennetzes in der Um gebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs erzeugt wird. Dabei kann eine Wahrscheinlichkeitsbetrachtung der Heuristik durchgeführt und eine Zutreffwahr scheinlichkeit der Heuristik ermittelt werden. Es wird somit der elektronischen Horizont mit Hilfe einer Heuristik anhand von Karteninformationen des Straßen netzes in der Umgebung der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs erzeugt.
Zu beachten ist, dass die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Pfade 100 % ergibt.
In einem dritten Schritt 104 werden die Pfade nach ihrer Nutzungswahrschein lichkeit sortiert, typischerweise der wahrscheinlichste Pfad an erster Stelle.
In einem vierten Schritt 106 wird die kumulative Wahrscheinlichkeit durch Addi tion der Nutzungswahrscheinlichkeiten der Pfade über die Pfade in Reihenfolge nach ihrer Wahrscheinlichkeit gebildet.
In einem fünften Schritt 108 erfolgt die Selektion bzw. Auswahl der ersten N_x Pfade, die nach der kumulativen Wahrscheinlichkeitsbildung zu einer kumulati ven Wahrscheinlichkeit von X %, z. B. 90 %, führen. Damit werden die wahr scheinlichsten Pfade des Nutzers ausgewählt, so dass der Fahrer durch Auswahl von wenigen Pfaden mit der Wahrscheinlichkeit von X % sich im Rahmen dieser ausgewählten Pfade fortbewegen wird. Es wird somit eine Art Schwellwert einge führt, der durch die kumulierten Wahrscheinlichkeiten zu übertreffen ist.
In einem sechsten Schritt 110 wird für die im fünften Schritt 108 ausgewählten Pfade N_x der elektronische Horizont codiert, typischerweise mittels der Kompo nente eHorEncoding (Bezugsziffer 24 in Figur 1) und an das Fahrzeug übermit telt. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 1-X % wird der elektronische Horizont das Fahrzeug für die vom Nutzer befahrene Strecke nicht mit kartenbasierten Daten versorgen. In diesem Fall kann bspw. Abhilfe durch Nachladen des elektroni schen Horizonts für die noch nicht unterstützte Strecke bei Eintritt in entspre chenden Streckenbereich oder durch Setzen eines tolerierbaren ausreichend ho hen Werts X% erfolgen.
Zur redundanzfreien Codierung von Pfadsegmenten, wobei ein Pfadsegment eine Kante zwischen zweier benachbarter Knoten beschreibt; ein Pfad setzt sich aus einer Kombination von Pfadsegmenten zusammen, des elektronischen Hori zonts und deren Verknüpfungsbeziehung untereinander werden letztere in Form einer Liste übermittelt, z. B. in Form einer Nachbarschaftsliste, eine sogenannte adjacency list. Dabei können eine Bestimmung und Zuordnung einer Wahr scheinlichkeit zu einem jeweiligen Straßenverbindungspunkt, mit der das Fahr zeug den Straßenverbindungspunkt anfährt, und eine Übermittlung der Straßen verbindungspunkte, die mit erhöhter Wahrscheinlichkeit befahren werden, vorge- sehen sein. Dies ermöglicht die vollständige Rekonstruktion der Baumstruktur der Pfadsegmente des elektronischen Horizonts.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Bereitstellen von Daten für ein Fahrzeug (52), bei dem ausge hend von einer aktuellen Position (42) des Fahrzeugs (52) mögliche Pfade ermit telt werden, den ermittelten Pfaden jeweils eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird und anschließend mindestens ein Pfad in Abhängigkeit der zugeordneten Wahrscheinlichkeiten ausgewählt wird und zu diesem mindestens einen Pfad Da ten erzeugt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Daten von einer fahrzeugexternen Einheit bereitgestellt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die Daten über Mobilfunk dem Fahrzeug (52) bereitgestellt werden und bei dem im Falle eines Mobilfunkausfalls für eine Strecke Doffiine die Daten, die an das Fahrzeug (52) übermittelt werden, derart er zeugt werden, dass diese Informationen zu der Strecke Doffiine enthalten.
4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem mit einer Mobilfunkverfügbarkeitskarte die Einfahrt in die Strecke Doffiine prognostiziert wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem karten basierte Daten erzeugt werden, die einen elektronischen Horizont für den mindestens einen aus gewählten Pfad repräsentieren.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem die ermittelten Pfade entsprechend der zugeordneten Wahrscheinlichkeiten sortiert werden und aus diesen eine Anzahl an Pfaden mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten ausge wählt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem die Pfade so ausgewählt werden, so dass die Summe von deren zugeordneten Wahrscheinlichkeiten einen Schwel lenwert übersteigt.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, bei dem Daten nachgeladen werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, bei dem das Fahrtprofil des Fah rers berücksichtigt wird.
10. Anordnung zum Bereitstellen von Daten für ein Fahrzeug (52), die zur Durch führung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 eingerichtet ist.
11. Computerprogramm mit Programmcodemitteln, das dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn das Computer programm auf einer Recheneinheit, insbesondere einer Recheneinheit in einer Anordnung (10) gemäß Anspruch 10, ausgeführt wird.
12. Maschinenlesbares Speichermedium mit einem darauf gespeicherten Com puterprogramm nach Anspruch 11.
PCT/EP2019/059748 2018-06-20 2019-04-16 Verfahren zum bereitstellen von daten für ein fahrzeug WO2019242909A1 (de)

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