WO2020151879A1 - Vorrichtung und verfahren zum überwachen von fahrzeugfunktionen eines fahrzeugs - Google Patents

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WO2020151879A1
WO2020151879A1 PCT/EP2019/085265 EP2019085265W WO2020151879A1 WO 2020151879 A1 WO2020151879 A1 WO 2020151879A1 EP 2019085265 W EP2019085265 W EP 2019085265W WO 2020151879 A1 WO2020151879 A1 WO 2020151879A1
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Matthias Fischer
Jan Butz
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Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/20—Data confidence level

Definitions

  • the disclosure relates to a device and a method for monitoring vehicle functions of a vehicle, and relates to a vehicle with such a device.
  • the present disclosure particularly relates to monitoring driver assistance functions.
  • driver assistance functions for example for (partially) autonomous driving
  • the driver is permanently obliged to monitor the driver assistance function.
  • it is sometimes difficult even for experienced drivers to understand how the systems react in certain situations and / or which situations the systems cannot control.
  • the driver currently assumes maximum availability and control quality of the driver assistance functions. However, this cannot be the case due to various influences. This can lead to critical situations that can endanger the vehicle and / or uninvolved third parties.
  • a device for monitoring vehicle functions of a vehicle in particular a motor vehicle
  • the device comprises a computing module which is set up to determine a confidence for at least one vehicle function, which specifies the reliability with which the at least one vehicle function operates; and an output device configured to output information regarding the determined confidence to the user.
  • the confidence can also be referred to as “functional confidence”.
  • a measure of trust for one or more vehicle functions is determined and displayed to the user, such as the driver of the vehicle. For example, negative influences on vehicle functions can be identified to determine the confidence and processed.
  • the display of the confidence makes the vehicle functions more intuitive for the user, since the confidence can adapt flexibly to environmental influences.
  • the display gives the user a better understanding of possible restrictions in vehicle functions. Critical situations that can endanger the vehicle and / or uninvolved third parties can thus be avoided.
  • the confidence indicates a reliability or a measure of trust, which indicates, for example, the probability with which the vehicle functions work correctly.
  • the confidence can in particular be a value that represents the reliability of a vehicle function (or a combination of vehicle functions) in a specific environmental situation, such as e.g. a specific traffic scenario, indicates or maps.
  • the device preferably comprises a reception module that is set up to receive surroundings data of the vehicle, which indicate a surroundings of the vehicle.
  • the computing module can be set up to calculate the confidence based on the environment data.
  • the environmental data can be used to determine a current environmental situation or traffic situation of the vehicle.
  • the confidence can indicate the reliability with which a vehicle function or a combination of vehicle functions works in this particular environmental situation. This enables the driver to be informed, depending on the situation, about the reliability of the vehicle function.
  • the vehicle preferably comprises an environmental sensor system that is set up to record the environmental data.
  • the environmental sensor system comprises at least one LiDAR system and / or at least one radar system and / or at least one camera and / or at least one ultrasound system.
  • the environmental sensor system can provide the environmental data (also referred to as “environmental data”) that map an environmental area of the vehicle.
  • the confidence is preferably determined by an empirical approach and / or machine learning.
  • the present disclosure is not limited to the empirical approach and machine learning, and other suitable methods can be used to determine the confidence of the vehicle function or a combination of multiple vehicle functions.
  • environment confidence data can be stored in advance, for example, in a memory module of the device or of the vehicle.
  • the environment confidence data can be provided to the vehicle from outside, such as from a backend.
  • the environment confidence data can indicate the confidence or reliability depending on a particular environment or traffic situation.
  • the confidence can be empirically determined in advance for different environmental situations or traffic situations and stored in the device.
  • the computing module can then select the appropriate confidence for the current environment or traffic situation and display it to the driver.
  • the computing module can determine the confidence using machine learning, and in particular monitored learning.
  • a function can be created here that assigns this to a given class based on different attributes of a feature vector.
  • training data are first used, which consist of different feature vectors and their associated class.
  • a trained classifier has a generalization ability after the training phase. This means that the trained classifier can correctly classify unknown new feature vectors within the framework of the specifications.
  • a methodology for classifying the environmental data can first be used to create the confidence, after which the feature vectors can be defined.
  • the output device is preferably configured to output the determined confidence to a control module of the at least one vehicle function.
  • the control module can control or regulate the at least one vehicle function based on the determined confidence. For example, if the confidence falls below a threshold, the vehicle function, e.g. an automated driving function, deactivated and control of the vehicle handed over to the driver. This can increase safety for the vehicle and the occupants.
  • the output device is preferably configured to output an absolute value of the determined confidence and / or a change in the determined confidence.
  • the absolute value can be specified in percent, where 100% can be defined for absolute or maximum reliability and 0% for lack of reliability. Alternatively, 100% can indicate a lack of reliability and 0% an absolute or maximum reliability. For example, changing the confidence may indicate an increasing confidence or a decreasing confidence.
  • the output device is preferably set up to output the determined confidence to the user in terms of language and / or visual.
  • the device or the vehicle can comprise at least one loudspeaker via which the user can be informed of the current confidence or a change in the confidence by means of a voice output.
  • the device or the vehicle can have at least one display unit, e.g. comprise a display via which the user can be informed of the current confidence or a change in the confidence by means of a visual display.
  • a vehicle is specified, in particular a motor vehicle, comprising the device for monitoring vehicle functions according to the embodiments described in this document.
  • vehicle includes cars, trucks, buses, campers, motorcycles, etc., which are used to transport people, goods, etc.
  • the term includes motor vehicles for the transportation of people.
  • the vehicle preferably comprises the at least one vehicle function or at least one device / system for executing the at least one vehicle function, such as a driver assistance system.
  • the at least one vehicle function can include a driving function for automated driving.
  • automated driving can be understood to mean driving with automated longitudinal or transverse guidance or autonomous driving with automated longitudinal and transverse guidance.
  • Automated driving can be, for example, driving on the motorway for a longer period of time or driving for a limited time as part of parking or maneuvering.
  • automated driving encompasses automated driving with any degree of automation. Exemplary levels of automation are assisted, semi-automated, highly automated or fully automated driving. These levels of automation were defined by the Federal Highway Research Institute (B ASt) (see B ASt publication "Research compact", edition 11/2012).
  • assisted driving the driver continuously performs longitudinal or lateral guidance, while the system takes on the other function within certain limits.
  • TAF semi-automated driving
  • the system takes over the longitudinal and lateral guidance for a certain period of time and / or in specific situations, whereby the driver has to monitor the system permanently as with assisted driving.
  • HAF highly automated driving
  • the system takes over longitudinal and lateral guidance for a certain period of time without the driver having to monitor the system permanently; however, the driver must be able to take control of the vehicle within a certain time.
  • VAF fully automated driving
  • VAF the system can automatically handle driving in all situations for a specific application; no driver is required for this application.
  • SAE levels 1 to 4 of standard SAE J3016 SAE - Society of Automotive Engineering.
  • SAE J3016 highly automated driving (HAF) Level 3 corresponds to the SAE J3016 standard.
  • SAE J3016 also provides SAE level 5 as the highest level of automation, which is not included in the BASt definition.
  • SAE level 5 corresponds to driverless driving, in which the system can automatically handle all situations like a human driver throughout the journey; a driver is generally no longer required.
  • a method for monitoring vehicle functions of a vehicle is specified.
  • the method comprises determining a confidence for at least one vehicle function, the confidence indicating the reliability with which the at least one vehicle function works; and outputting information regarding the determined confidence to a user.
  • the method can implement the aspects of the device for monitoring vehicle functions of a vehicle described in this document.
  • the device can implement the aspects of the method for monitoring vehicle functions of a vehicle described in this document.
  • SW software program
  • the SW program can be set up to run on a processor and thereby perform the method described in this document.
  • the storage medium can comprise a software program which is set up to be executed on a processor and thereby to carry out the method described in this document.
  • FIG. 1 schematically shows a device for monitoring vehicle functions according to embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 schematically shows a vehicle with a device for monitoring vehicle functions according to embodiments of the present disclosure
  • FIG. 3 shows confidence according to embodiments of the present disclosure
  • FIG. 4 shows a flowchart of a method for monitoring vehicle functions according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 schematically shows a device 100 for a vehicle according to embodiments of the present disclosure.
  • the device 100 comprises a computing module 110, which is set up to determine a confidence for at least one vehicle function, which indicates the reliability with which the at least one vehicle function works, and an output device 120, which is set up to provide information relating to the determined confidence output to the user.
  • the confidence gives a measure of trust for the correct functioning of the vehicle function (s).
  • Confidence can be determined, for example, using an empirical approach and / or machine learning.
  • environment confidence data can be stored in advance, for example, in a memory module of the device 100.
  • the surrounding Confidence data can indicate the confidence depending on a particular environment.
  • the confidence can be empirically determined in advance for different environmental situations, for example based on expert knowledge, and stored in the device 100.
  • the computing module 110 can then select the appropriate confidence for the current environmental situation of the vehicle and display it to the driver.
  • computing module 110 may determine confidence using machine learning, and particularly monitored learning.
  • machine learning a function can be created that uses various attributes of a feature vector to assign it to a given class. Unknown, new feature vectors can be correctly classified within the framework of the specifications and the confidence can be determined.
  • the output device 120 is preferably configured to output the determined confidence to a control module of the at least one vehicle function.
  • the control module can control or regulate the at least one vehicle function based on the determined confidence. For example, if the confidence falls below a threshold (e.g. 75%), the vehicle function, e.g. an automated driving function, deactivated and control of the vehicle handed over to the driver. This can increase safety for the vehicle and the occupants.
  • FIG. 2 schematically shows a vehicle 1 with a device 100 for monitoring vehicle functions in accordance with embodiments of the present disclosure.
  • the vehicle 1 includes the device 100 for monitoring vehicle functions according to the embodiments described in this document.
  • the vehicle preferably comprises the at least one driver assistance system, such as a driver assistance system for automated driving.
  • the vehicle 1 preferably comprises an environmental sensor system 10, 12, 14, 16, which is set up to record the environmental data of the vehicle 1.
  • the environment sensor system comprises at least one LiDAR system 10 and / or at least one radar system 12 and / or at least one camera 14 and / or at least one ultrasound system 16.
  • the environment sensor system can provide environment data that can be used to detect the to determine current confidence of the at least one vehicle function.
  • the device 100 comprises a reception module that is configured to receive the surroundings data of the surroundings sensors 10, 12, 14, 16.
  • the computing module can be set up to calculate the confidence based on the environment data.
  • the environmental data can be used to determine or classify a current environmental situation or traffic situation of the vehicle.
  • the confidence can indicate the reliability with which the at least one vehicle function works in this particular environmental situation.
  • FIG. 3 shows confidence indications according to various embodiments of the present disclosure.
  • the output device is preferably set up to output the determined confidence to the user in terms of language and / or visually and / or haptically.
  • the device or the vehicle can comprise at least one loudspeaker via which the user can be informed of the current confidence or a change in the confidence by means of a voice output.
  • at least one display unit e.g. a display can be provided via which the user can be informed of the current confidence or a change in the confidence by means of a visual display.
  • FIG. 3 shows three exemplary visual representations of the confidence or the change in the confidence.
  • Figure 3 (a) shows the confidence as an absolute value in percent. 100% can indicate an absolute reliability, and 0% can indicate a completely missing reliability of the at least one vehicle function. Alternatively, 100% can indicate a lack of reliability and 0% an absolute or maximum reliability (not shown).
  • Figure 3 (b) shows an arrow indicating a trend or a change in confidence.
  • the down arrow indicates a decreasing confidence.
  • An arrow pointing up would indicate increasing confidence.
  • Figure 3 (c) shows a bar showing the confidence e.g. represented as an absolute value. "1" can indicate an absolute reliability, and "0" can indicate a completely missing reliability of the at least one vehicle function.
  • FIGS. 3 (a), (b) and (c) give the driver intuitive information about how reliably the at least one vehicle function is working. Critical situations that endanger the vehicle and / or uninvolved third parties can thus be avoided.
  • FIG. 4 shows a flowchart of a method 400 for monitoring vehicle functions according to embodiments of the present disclosure.
  • method 400 includes determining a confidence for at least one vehicle function, the confidence indicating the reliability with which the at least one vehicle function works, and in block 420 outputting information relating to the determined confidence to a user.
  • the information can be given verbally and / or visually to the user, such as the driver of the vehicle.
  • the present disclosure is not limited to this and other types of output can be used, such as haptic output.
  • a measure of trust for one or more vehicle functions is determined and displayed to the user, such as the driver of the vehicle.
  • the user such as the driver of the vehicle.
  • negative influences on vehicle functions can be identified and processed.
  • the display of the confidence makes the vehicle functions more intuitive for the user, since the confidence can adapt to environmental influences.
  • the display gives the user a better understanding of possible restrictions in vehicle functions. Critical situations that can endanger the vehicle and / or uninvolved third parties can thus be avoided.

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Abstract

Eine Vorrichtung (100) zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs (1), insbesondere eines Kraftfahrzeugs, umfasst ein Rechenmodul (110), das eingerichtet ist, um für wenigstens eine Fahrzeugfunktion eine Konfidenz zu bestimmen, die angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet. Die Vorrichtung (100) umfasst eine Ausgabevorrichtung (120), die eingerichtet ist, um Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an den Nutzer auszugeben.

Description

Vorrichtung und Verfahren zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs
Die Offenbarung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs, und betrifft ein Fahrzeug mit einer solchen Vorrichtung. Die vorliegende Offenbarung betrifft insbesondere die Überwachung von Fahrassistenzfunktionen. Stand der Technik
Die Entwicklung von Fahrassistenzfunktionen beispielsweise zum (teil-)autonom Fahren gewinnt stetig an Bedeutung. Bei einer Fahrassistenzfunktion zum (teil-)autonom Fahren ist der Fahrer jedoch dauerhaft dazu verpflichtet, die Fahrassistenzfunktion zu überwachen. Allerdings ist es bei heutigen Fahrassistenzfunktionen selbst für erfahrene Fahrer teilweise schwer nachzuvollziehen, wie die Systeme in bestimmten Situationen reagieren und/oder welche Situationen von den Systemen nicht beherrscht werden können. Zudem geht der Fahrer aktuell von einer maximalen Verfügbarkeit sowie Regelungsgüte der Fahrassistenzfunktionen aus. Dies kann jedoch aufgrund von verschiedenen Einflüssen nicht gegeben sein. Somit kann es zu kritischen Situationen kommen, die das Fahrzeug und/oder unbeteiligte Dritte in Gefahr bringen können.
Offenbarung der Erfindung
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs bereitzustellen, die eine verbesserte und intuitive Überwachung von Fahrzeugfunktionen durch einen Nutzer ermöglichen. Insbesondere ist es eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, dem Nutzer Informationen über das korrekte Funktionieren von Fahrzeugfunktionen bereitzustellen.
Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist eine Vorrichtung zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, angegeben. Die Vorrichtung umfasst ein Rechenmodul, das eingerichtet ist, um für wenigstens eine Fahrzeugfunktion eine Konfidenz zu bestimmen, die angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet; und eine Ausgabevorrichtung, die eingerichtet ist, um Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an den Nutzer auszugeben. Die Konfidenz kann auch als„Funktionskonfidenz“ bezeichnet werden.
Erfindungsgemäß wird ein Vertrauensmaß für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen bestimmt und dem Nutzer, wie zum Beispiel dem Fahrer des Fahrzeugs, angezeigt. Für die Bestimmung der Konfidenz können zum Beispiel negative Einflüsse auf Fahrzeugfunktionen identifiziert und verarbeitet werden. Durch die Anzeige der Konfidenz werden die Fahrzeugfunktionen für den Nutzer intuitiver, da sich die Konfidenz flexibel an Umgebungseinflüsse anpassen kann. Zudem bekommt der Nutzer aufgrund der Anzeige ein besseres Verständnis für mögliche Einschränkungen der Fahrzeugfunktionen. Somit können kritische Situationen, die das Fahrzeug und/oder unbeteiligte Dritte in Gefahr bringen können, vermieden werden.
Die Konfidenz, wie sie in der vorliegenden Offenbarung verwendet wird, gibt eine Zuverlässigkeit oder ein Vertrauensmaß an, die/das zum Beispiel angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Fahrzeugfunktionen korrekt arbeiten. Die Konfidenz kann insbesondere ein Wert sein, der die Zuverlässigkeit einer Fahrzeugfunktion (oder einer Kombination von Fahrzeugfunktionen) in einer bestimmten Umgebungssituation, wie z.B. einem bestimmten Verkehrsszenario, angibt bzw. abbildet.
Vorzugsweise umfasst die Vorrichtung ein Empfangsmodul, das eingerichtet ist, um Umfelddaten des Fahrzeugs, die eine Umgebung des Fahrzeugs angeben, zu empfangen. Das Rechenmodul kann eingerichtet sein, um die Konfidenz basierend auf den Umfelddaten zu berechnen. Insbesondere können die Umfelddaten verwendet werden, um eine aktuelle Umgebungssituation oder Verkehrssituation des Fahrzeugs zu bestimmen. Die Konfidenz kann die Zuverlässigkeit angeben, mit der eine Fahrzeugfunktion oder eine Kombination von Fahrzeugfunktionen in dieser bestimmten Umgebungssituation arbeitet. Damit kann der Fahrer situationsabhängig und aktuell darüber unterrichtet werden, wie zuverlässig die Fahrzeugfunktion funktioniert.
Vorzugsweise umfasst das Fahrzeug eine Umgebungssensorik, die eingerichtet ist, um die Umfelddaten zu erfassen. In einigen Ausführungsformen umfasst die Umgebungssensorik wenigstens ein LiDAR-System und/oder wenigstens ein Radar-System und/oder wenigstens eine Kamera und/oder wenigstens ein Ultraschall -System. Die Umgebungssensorik kann die Umfelddaten (auch als „Umgebungsdaten“ bezeichnet) bereitstellen, die einen Umgebungsbereich des Fahrzeugs abbilden.
Vorzugsweise wird die Konfidenz durch einen empirischen Ansatz und/oder maschinelles Lernen ermittelt. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht auf den empirischen Ansatz und das maschinelle Lernen beschränkt, und es können andere geeignete Methoden verwendet werden, um die Konfidenz der Fahrzeugfunktion oder einer Kombination von mehreren Fahrzeugfunktionen zu bestimmen. Beim empirischen Ansatz können Umfeld-Konfidenzdaten vorab zum Beispiel in einem Speichermodul der Vorrichtung oder des Fahrzeugs hinterlegt sein. Alternativ können die Umfeld-Konfidenzdaten dem Fahrzeug von außerhalb bereitgestellt werden, wie zum Beispiel von einem Backend. Die Umfeld-Konfidenzdaten können die Konfidenz bzw. Zuverlässigkeit in Abhängigkeit einer bestimmten Umfeldsituation oder Verkehrssituation angeben. Anders gesagt kann die Konfidenz vorab für verschiedene Umfeldsituationen oder Verkehrs Situationen empirisch ermittelt und in der Vorrichtung hinterlegt werden. Das Rechenmodul kann dann die passende Konfidenz für die aktuelle Umfeldsituation oder Verkehrssituation auswählen und dem Fahrer anzeigen.
In einem weiteren Ansatz kann das Rechenmodul die Konfidenz unter Verwendung von maschinellem Lernen, und insbesondere überwachtem Lernen bestimmen. Hier kann eine Funktion erstellt werden, die anhand unterschiedlicher Attribute eines Merkmalsvektors diesen einer vorgegebenen Klasse zuordnet. Zum Erstellen einer solchen Funktion werden zunächst Trainingsdaten verwendet, die aus verschiedenen Merkmalsvektoren und ihrer dazugehörigen Klasse bestehen. Ein trainierter Klassifikator hat dabei im Anschluss an die Trainingsphase eine Generalisierungsfähigkeit. Das heißt, der trainierte Klassifikator kann für ihn unbekannte, neue Merkmalsvektoren im Rahmen der Vorgaben richtig klassifizieren. Typischerweise kann für eine Erstellung der Konfidenz zunächst eine Methodik zum Klassifizieren der Umgebungsdaten verwendet werden, wobei anschließend die Merkmalsvektoren festgelegt werden können.
Vorzugsweise ist die Ausgabevorrichtung eingerichtet, um die bestimmte Konfidenz an ein Steuermodul der wenigstens einen Fahrzeugfunktion auszugeben. Das Steuermodul kann die wenigstens eine Fahrzeugfunktion basierend auf der bestimmten Konfidenz ansteuern oder regeln. Wenn die Konfidenz zum Beispiel einen Schwellwert unterschreitet, kann die Fahrzeugfunktion, wie z.B. eine automatisierte Fahrfunktion, deaktiviert und die Kontrolle über das Fahrzeug an den Fahrer übergeben werden. Hierdurch kann eine Sicherheit für das Fahrzeug und die Insassen erhöht werden.
Vorzugsweise ist die Ausgabevorrichtung eingerichtet, um einen Absolutwert der bestimmten Konfidenz und/oder eine Änderung der bestimmten Konfidenz auszugeben. Der Absolutwert kann zum Beispiel in Prozent angegeben werden, wobei 100% für absolute bzw. maximale Zuverlässigkeit und 0% für fehlende Zuverlässigkeit definiert sein kann. Alternativ kann 100% eine fehlende Zuverlässigkeit und 0% eine absolute bzw. maximale Zuverlässigkeit angeben. Die Änderung der Konfidenz kann zum Beispiel eine steigende Konfidenz oder eine sinkende Konfidenz angeben.
Vorzugsweise ist die Ausgabevorrichtung eingerichtet, um die bestimmte Konfidenz sprachlich und/oder visuell an den Nutzer auszugeben. Beispielsweise kann die Vorrichtung oder das Fahrzeug wenigstens einen Lautsprecher umfassen, über den der Nutzer über die aktuelle Konfidenz oder eine Änderung der Konfidenz mittels einer Sprachausgabe informiert werden kann. Ergänzend oder alternativ kann die Vorrichtung oder das Fahrzeug wenigstens eine Anzeigeeinheit, wie z.B. ein Display umfassen, über die der Nutzer über die aktuelle Konfidenz oder eine Änderung der Konfidenz mittels einer visuellen Anzeige informiert werden kann.
Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Fahrzeug angegeben, insbesondere ein Kraftfahrzeug, umfassend die Vorrichtung zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß den in diesem Dokument beschriebenen Ausführungsformen. Der Begriff Fahrzeug umfasst PKW, LKW, Busse, Wohnmobile, Krafträder, etc., die der Beförderung von Personen, Gütern, etc. dienen. Insbesondere umfasst der Begriff Kraftfahrzeuge zur Personenbeförderung.
Vorzugsweise umfasst das Fahrzeug die wenigstens eine Fahrzeugfunktion bzw. wenigstens eine Vorrichtung / ein System zum Ausführen der wenigstens einen Fahrzeugfunktion umfassen, wie zum Beispiel ein Fahrassistenzsystem.
Die wenigstens eine Fahrzeugfunktion kann eine Fahrfunktion zum automatisierten Fahren umfassen. Unter dem Begriff„automatisiertes Fahren“ kann im Rahmen des Dokuments ein Fahren mit automatisierter Längs- oder Querführung oder ein autonomes Fahren mit automatisierter Längs- und Querführung verstanden werden. Bei dem automatisierten Fahren kann es sich beispielsweise um ein zeitlich längeres Fahren auf der Autobahn oder um ein zeitlich begrenztes Fahren im Rahmen des Einparkens oder Rangierens handeln. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst ein automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Diese Automatisierungsgrade wurden von der Bundesanstalt für Straßenwesen (B ASt) definiert (siehe B ASt-Publikation„Forschung kompakt“, Ausgabe 11/2012).
Beim assistierten Fahren führt der Fahrer dauerhaft die Längs- oder Querführung aus, während das System die jeweils andere Funktion in gewissen Grenzen übernimmt. Beim teilautomatisierten Fahren (TAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum und/oder in spezifischen Situationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim hochautomatisierten Fahren (HAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung zu übernehmen. Beim vollautomatisierten Fahren (VAF) kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich.
Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Beispielsweise entspricht das hochautomatisierte Fahren (HAF) Level 3 der Norm SAE J3016. Ferner ist in der SAE J3016 noch der SAE-Level 5 als höchster Automatisierungsgrad vorgesehen, der in der Definition der BASt nicht enthalten ist. Der SAE-Level 5 entspricht einem fahrerlosen Fahren, bei dem das System während der ganzen Fahrt alle Situationen wie ein menschlicher Fahrer automatisch bewältigen kann; ein Fahrer ist generell nicht mehr erforderlich.
Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Verfahren zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, angegeben. Das Verfahren umfasst ein Bestimmen einer Konfidenz für wenigstens eine Fahrzeugfunktion, wobei die Konfidenz angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet; und ein Ausgeben von Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an einen Nutzer.
Das Verfahren kann die Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Vorrichtung zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs implementieren. Zudem kann die Vorrichtung die in diesem Dokument beschriebenen Aspekte des Verfahrens zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs implementieren.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Software (SW) Programm beschrieben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen. Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Ausführungsbeispiele der Offenbarung sind in den Figuren dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:
Figur 1 schematisch eine Vorrichtung zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
Figur 2 schematisch ein Fahrzeug mit einer Vorrichtung zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
Figur 3 Anzeigen einer Konfidenz gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und
Figur 4 ein Flussdiagram eines Verfahrens zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Ausführungsformen der Offenbarung
Im Folgenden werden, sofern nicht anders vermerkt, für gleiche und gleichwirkende Elemente gleiche Bezugszeichen verwendet.
Figur 1 zeigt schematisch eine Vorrichtung 100 für ein Fahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Die Vorrichtung 100 umfasst ein Rechenmodul 1 10, das eingerichtet ist, um für wenigstens eine Fahrzeugfunktion eine Konfidenz zu bestimmen, die angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet, und eine Ausgabevorrichtung 120, die eingerichtet ist, um Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an den Nutzer auszugeben. Die Konfidenz gibt ein Vertrauensmaß für das korrekte Funktionieren der Fahrzeugfunktion(en) an.
Die Konfidenz kann zum Beispiel durch einen empirischen Ansatz und/oder maschinelles Lernen ermittelt werden. Beim empirischen Ansatz können Umfeld-Konfidenzdaten vorab zum Beispiel in einem Speichermodul der Vorrichtung 100 hinterlegt sein. Die Umfeld- Konfidenzdaten können die Konfidenz in Abhängigkeit einer bestimmten Umfeldsituation angeben. Insbesondere kann die Konfidenz vorab für verschiedene Umfeldsituationen zum Beispiel basierend auf Expertenwissen empirisch bestimmt und in der Vorrichtung 100 hinterlegt werden. Das Rechenmodul 110 kann dann die passende Konfidenz für die aktuelle Umfeldsituation des Fahrzeugs auswählen und dem Fahrer anzeigen.
In weiteren Ausführungsformen kann das Rechenmodul 110 die Konfidenz unter Verwendung von maschinellem Lernen, und insbesondere überwachtem Lernen bestimmen. Beim maschinellen Lernen kann eine Funktion erstellt werden, die anhand unterschiedlicher Attribute eines Merkmalsvektors diesen einer vorgegebenen Klasse zuordnet. Unbekannte, neue Merkmalsvektoren können im Rahmen der Vorgaben richtig klassifiziert und die Konfidenz bestimmt werden.
Vorzugsweise ist die Ausgabevorrichtung 120 eingerichtet, um die bestimmte Konfidenz an ein Steuermodul der wenigstens einen Fahrzeugfunktion auszugeben. Das Steuermodul kann die wenigstens eine Fahrzeugfunktion basierend auf der bestimmten Konfidenz ansteuern oder regeln. Wenn die Konfidenz zum Beispiel einen Schwellwert (z.B. 75%) unterschreitet, kann die Fahrzeugfunktion, wie z.B. eine automatisierte Fahrfunktion, deaktiviert und die Kontrolle über das Fahrzeug an den Fahrer übergeben werden. Hierdurch kann eine Sicherheit für das Fahrzeug und die Insassen erhöht werden.
Figur 2 zeigt schematisch ein Fahrzeug 1 mit einer Vorrichtung 100 zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Das Fahrzeug 1 umfasst die Vorrichtung 100 zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß den in diesem Dokument beschriebenen Ausführungsformen. Vorzugsweise umfasst das Fahrzeug die wenigstens ein Fahrassistenzsystem, wie zum Beispiel ein Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren.
Vorzugsweise umfasst das Fahrzeug 1 eine Umgebungssensorik 10, 12, 14, 16, die eingerichtet ist, um die Umfelddaten des Fahrzeugs 1 zu erfassen. In einigen Ausführungsformen umfasst die Umgebungssensorik wenigstens ein LiDAR-System 10 und/oder wenigstens ein Radar- System 12 und/oder wenigstens eine Kamera 14 und/oder wenigstens ein Ultraschall-System 16. Die Umgebungssensorik kann Umfelddaten bereitstellen, die verwendet werden, um die aktuelle Konfidenz der wenigstens einen Fahrzeugfunktion zu bestimmen. Zum Beispiel umfasst die Vorrichtung 100 ein Empfangsmodul, das eingerichtet ist, um die Umfelddaten der Umgebungssensorik 10, 12, 14, 16 zu empfangen. Das Rechenmodul kann eingerichtet sein, um die Konfidenz basierend auf den Umfelddaten zu berechnen. Insbesondere können die Umfelddaten verwendet werden, um eine aktuelle Umgebungssituation oder Verkehrs Situation des Fahrzeugs zu bestimmen oder klassifizieren. Die Konfidenz kann die Zuverlässigkeit angeben, mit der die wenigstens eine Fahrzeugfunktion in dieser bestimmten Umgebungssituation arbeitet.
Figur 3 zeigt Anzeigen einer Konfidenz gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Vorzugsweise ist die Ausgabevorrichtung eingerichtet, um die bestimmte Konfidenz sprachlich und/oder visuell und/oder haptisch an den Nutzer auszugeben. Beispielsweise kann die Vorrichtung oder das Fahrzeug wenigstens einen Lautsprecher umfassen, über den der Nutzer über die aktuelle Konfidenz oder eine Änderung der Konfidenz mittels einer Sprachausgabe informiert werden kann. Ergänzend oder alternativ kann wenigstens eine Anzeigeeinheit, wie z.B. ein Display vorgesehen sein, über den der Nutzer über die aktuelle Konfidenz oder eine Änderung der Konfidenz mittels einer visuellen Anzeige informiert werden kann. In der Figur 3 sind drei beispielhafte visuelle Darstellungen der Konfidenz bzw. der Änderung der Konfidenz gezeigt.
In Figur 3 (a) ist die Konfidenz als Absolutwert in Prozent dargestellt. 100% kann dabei eine absolute Zuverlässigkeit angeben, und 0% kann eine vollständig fehlende Zuverlässigkeit der wenigstens einen Fahrzeugfunktion angeben. Alternativ kann 100% eine fehlende Zuverlässigkeit und 0% eine absolute bzw. maximale Zuverlässigkeit angeben (nicht gezeigt).
Figur 3 (b) zeigt eine Anzeige eines Trends bzw. einer Änderung der Konfidenz durch einen Pfeil. Der nach unten zeigende Pfeil gibt eine sinkende Konfidenz an. Ein nach oben zeigender Pfeil würde eine steigende Konfidenz angeben.
Figur 3 (c) zeigt einen Balken, der die Konfidenz z.B. als Absolutwert dargestellt.„1“ kann dabei eine absolute Zuverlässigkeit angeben, und „0“ kann eine vollständig fehlende Zuverlässigkeit der wenigstens einen Fahrzeugfunktion angeben.
Die in den Figuren 3 (a), (b) und (c) beispielhaft dargestellten Anzeigen geben dem Fahrer intuitiv Auskunft darüber, wie zuverlässig die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet. Kritische Situationen, die das Fahrzeug und/oder unbeteiligte Dritte in Gefahr bringen, können somit vermieden werden.
Figur 4 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 400 zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren 400 umfasst im Block 410 ein Bestimmen einer Konfidenz für wenigstens eine Fahrzeugfunktion, wobei die Konfidenz angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet, und im Block 420 ein Ausgeben von Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an einen Nutzer. Die Informationen können sprachlich und/oder visuell an den Nutzer, wie zum Beispiel den Fahrer des Fahrzeugs, ausgegeben werden. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht hierauf beschränkt und andere Arten der Ausgabe könne verwendet werden, wie zum Beispiel eine haptische Ausgabe.
Erfindungsgemäß wird ein Vertrauensmaß für eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen bestimmt und dem Nutzer, wie zum Beispiel dem Fahrer des Fahrzeugs, angezeigt. Für die Bestimmung der Konfidenz können zum Beispiel negative Einflüsse auf Fahrzeugfunktionen identifiziert und verarbeitet werden. Durch die Anzeige der Konfidenz werden die Fahrzeugfunktionen für den Nutzer intuitiver, da sich die Konfidenz an Umgebungseinflüsse anpassen kann. Zudem bekommt der Nutzer aufgrund der Anzeige ein besseres Verständnis für mögliche Einschränkungen der Fahrzeugfunktionen. Somit können kritische Situationen, die das Fahrzeug und/oder unbeteiligte Dritte in Gefahr bringen können, vermieden werden.

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung (100) zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs (1), umfassend: ein Rechenmodul (110), das eingerichtet ist, um für wenigstens eine Fahrzeugfunktion eine Konfidenz zu bestimmen, die angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet; und eine Ausgabevorrichtung (120), die eingerichtet ist, um Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an den Nutzer auszugeben.
2. Die Vorrichtung (100) nach Anspruch 1, weiter umfassend ein Empfangsmodul, das eingerichtet ist, um Umfelddaten des Fahrzeugs (1), die eine Umgebung des Fahrzeugs (1) angeben, zu empfangen, wobei das Rechenmodul (110) weiter eingerichtet ist, um die Konfidenz basierend auf den Umfelddaten zu bestimmen.
3. Die Vorrichtung (100) nach Anspruch 2, wobei das Rechenmodul (110) eingerichtet ist, um die Konfidenz basierend auf den Umfelddaten und Umfeld-Konfidenzdaten, die angeben, wie zuverlässig die wenigstens eine Fahrzeugfunktion in einer den Umfelddaten entsprechenden Situation arbeitet, zu bestimmen.
4. Die Vorrichtung (100) nach Anspruch 3, weiter umfassend ein Speichermodul, in dem die Umfeld-Konfidenzdaten gespeichert sind.
5. Die Vorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, weiter wobei das Rechenmodul (110) weiter für maschinelles Lernen eingerichtet ist, und wobei das Rechenmodul (110) eingerichtet ist, um die Konfidenz unter Verwendung des maschinellen Lernens zu bestimmen.
6. Die Vorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Ausgabevorrichtung (120) eingerichtet ist, um einen Absolutwert der berechneten Konfidenz und/oder eine Änderung der bestimmten Konfidenz auszugeben.
7. Die Vorrichtung (100) nach Anspruch 6, wobei die Ausgabevorrichtung (120) eingerichtet ist, um den Absolutwert der bestimmten Konfidenz und/oder die Änderung der berechneten Konfidenz akustisch und/oder visuell auszugeben.
8. Fahrzeug (1), insbesondere Kraftfahrzeug, umfassend die Vorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 7.
9. Verfahren (400) zum Überwachen von Fahrzeugfunktionen eines Fahrzeugs (1), umfassend:
Bestimmen (410) einer Konfidenz für wenigstens eine Fahrzeugfunktion, wobei die Konfidenz angibt, mit welcher Zuverlässigkeit die wenigstens eine Fahrzeugfunktion arbeitet; und
Ausgeben (420) von Informationen bezüglich der bestimmten Konfidenz an einen
Nutzer.
10. Speichermedium mit einem Software-Programm, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das Verfahren (400) nach Anspruch 9 auszuführen.
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