WO2020229153A1 - Verfahren zum betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen fahrbetrieb ausgebildeten fahrzeugs - Google Patents

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Bianca Mix
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Definitions

  • the invention relates to a method for operating a vehicle designed for an automated, in particular highly automated or autonomous ferry operation according to the preamble of claim 1.
  • operable vehicle in which a number of different driving profiles is output to a vehicle user for selection, with a corresponding driving pattern being determined by the vehicle as a function of at least one driving profile selected by the vehicle user and the vehicle being operated as a function of the driving pattern determined.
  • the determined driving pattern is transmitted wirelessly to road users in the vicinity of the vehicle.
  • the invention is based on the object of specifying a method, which is improved over the prior art, for operating a vehicle designed as an automated, in particular highly automated or autonomous ferry operation.
  • the object is achieved with a method which includes the
  • Claim 1 has specified features.
  • a control of the ferry operation is adapted to the weather conditions of the vehicle environment.
  • control of the ferry operation is adapted by means of reference control parameters if the weather conditions deviate from a predetermined criterion, with the generation of the Reference control parameters driving behavior a variety of to the vehicle
  • a mean speed value, a mean distance value, a mean acceleration value and a mean deceleration value are determined from the determined driving behavior and at the
  • Adjusted the driving behavior of the other vehicles takes place if it is determined that there is an unfavorable weather condition, and if it is furthermore determined that other vehicles that are detected by the highly automated vehicle are driving more defensively on average than with a normal vehicle
  • vehicles are taken into account that are located adjacent to the vehicle in the vehicle environment at different times.
  • both vehicles that are currently in the vehicle environment and vehicles that were in the vehicle environment within a predetermined previous period are recorded.
  • Vehicles that are in the immediate vicinity are also taken into account
  • a distance threshold value In a further exemplary embodiment, a distance threshold value, a
  • Acceleration threshold value and a deceleration threshold value determined as a function of the determined average speed value are a function of the determined average speed value.
  • the distance threshold value is, in particular, a safety distance dependent on the average speed value, which is used as a minimum distance between two to avoid an accident, in particular a rear-end collision Vehicles is specified.
  • T achometer value is used.
  • the threshold values form a reliable criterion for adapting the control of the ferry operation of one's own vehicle if, for example, the control of the ferry operation is then adapted by means of the reference control parameters, if the mean distance value from the distance threshold value, the mean acceleration value from the acceleration threshold value and / or if the mean deceleration value from
  • Delay threshold deviate or deviate.
  • one exemplary embodiment provides that the average speed value, the average distance value, the average acceleration value and / or the average deceleration value are or will have a correction factor applied to them.
  • the correction factor includes, for example, regional and / or cultural factors, so that a need for security and comfort can be taken into account as a function of the region.
  • road users are in northern latitudes and / or
  • Mountain regions are used to snow and ice-covered roads and therefore have a safer driving behavior in wintry weather conditions compared to road users in southern latitudes and / or lowland regions.
  • the road users with the safer driving behavior will therefore drive less defensively than other, especially inexperienced road users.
  • the driving behavior of the road users is thus regionally different, whereby the method this
  • the neighboring vehicles are classified as a function of a vehicle type. This makes it possible for the determination and analysis of the driving behavior of the other vehicles to only take into account vehicles that are of the same vehicle type as your own vehicle. For example, if the own vehicle is a passenger car, only vehicles that are also passenger cars are taken into account. All other vehicles, e.g. B. trucks, buses, special vehicles, cyclists and other road users such. B. pedestrians are not taken into account in the determination and analysis of driving behavior. This enables an adaptation of the driving behavior of your own vehicle to vehicles that are of the same vehicle type. This prevents, for example, an acceleration behavior of the as
  • Passenger vehicle trained vehicle adapts to an acceleration behavior of a truck or bus, since this could be perceived by other passenger vehicles as a nuisance.
  • one embodiment provides that when determining the
  • Driving behavior only vehicles are taken into account whose vehicle type corresponds to the vehicle type of your own vehicle and which are in the same lane as your own vehicle and which are in an adjacent lane whose course is parallel to the lane of your own vehicle for a specified distance. In the latter case, it is checked, for example, whether the adjacent lane branches off or is blocked within a distance ahead of the vehicle, for example two kilometers. If this is the case and this does not apply to your own lane, those in this adjacent lane will be
  • the course and a state of the adjacent lane can be determined, for example, using a map stored in the vehicle or in a data processing unit external to the vehicle, information from a traffic information center and / or using an optical detection of the vehicle environment.
  • the data processing unit external to the vehicle is, for example, a back-end server which, by means of vehicle-to-X communication, has knowledge of the course and / or status of the adjacent lane.
  • Various recorded, determined and / or stored parameters can be used to determine the weather conditions. In particular, it can
  • Weather conditions based on a determined coefficient of friction of a road surface, a determined level of precipitation, a recorded ambient temperature, a recorded by means of at least one camera, a radar and / or lidar sensor
  • Ambient image and / or information from a vehicle-external weather service or a traffic control center can be determined.
  • the coefficient of friction is determined and provided, for example, by an electronic stability program of the vehicle.
  • the amount of precipitation can be recorded by a rain sensor or from the
  • Rain sensor detected signals are determined.
  • the ambient temperature can range from a temperature sensor.
  • the image of the surroundings captured by the camera can be used, for example, to identify a snow-covered roadway, for example due to a very low contrast between a roadway surface and a lane marking or an unrecognizable lane marking.
  • environmental data recorded by means of radar and / or lidar sensors can be used accordingly
  • a reflection behavior of a non-snow-covered road differs significantly from a snow-covered road.
  • a normal weather condition which is a slippery road surface and / or a visual impairment z.
  • Slippery road surface and / or impaired visibility z. B. includes precipitation.
  • one embodiment provides that a conformity of
  • Reference control parameters are continuously checked with the weather conditions. It is continuously checked whether the weather conditions have changed and whether, as a result, an adjustment of the control of the ferry operation by means of the
  • FIG. 1 schematically shows a vehicle environment with a vehicle and a plurality of neighboring vehicles in a bird's eye view
  • FIG. 2 shows a flow diagram of a method for operating an autonomously driving
  • FIG. 1 shows schematically a vehicle environment U from a bird's eye view.
  • the vehicle environment U includes a roadway FB with three lanes FS1 to FS3, with a plurality of vehicles Fs go , F1 to F8 located in the lanes FS1 to FS3, which are moving in a direction of travel x along the roadway FB.
  • a middle lane FS2 there are two vehicles F2, F6 and an ego vehicle Fsg o , which is hereinafter referred to as own vehicle Fsg o .
  • the own vehicle F go is located between the vehicles F2, F6.
  • Controllable parameters such as a maximum speed, a maximum acceleration
  • Weather conditions W such as B. with grippy road surface FB and one
  • the driver drives more defensively in an unfavorable weather condition W than in a normal or good weather condition W.
  • Vehicle Fs go and / or may be perceived by other road users as inappropriate driving behavior.
  • a method is therefore proposed by means of which a control of the highly automated ferry operation of one's own vehicle F go is adapted to the driving behavior of the other vehicles F1 to F8 in the event of an unfavorable weather condition W.
  • Weather ratio W determined (see Figure 2).
  • various recorded, determined and / or stored parameters can be used.
  • the weather ratio W can be determined on the basis of a determined coefficient of friction of a road surface
  • Precipitation intensity a recorded ambient temperature, an image of the surroundings recorded by means of at least one camera arranged in and / or on one's own vehicle Fs go , a radar and / or lidar sensor and / or information from a weather service external to the vehicle or a traffic control center.
  • the coefficient of friction is determined and made available, for example, by an electronic stability program for one's own vehicle F go .
  • the amount of precipitation can be detected by a rain sensor arranged on one's own vehicle F go or based on from
  • Rain sensor detected signals are determined.
  • the ambient temperature can be detected by a temperature sensor of the own vehicle F g o .
  • the image of the surroundings captured by the camera can be used, for example, to identify whether the roadway FB is covered with snow. This is e.g. B. when evaluating the surrounding image based on a very low contrast between a road surface and a
  • Lane marking or an unrecognizable lane marking Likewise, the vehicle environment U can be detected by means of radar and / or lidar sensors arranged on one's own vehicle Fs go .
  • a reflection behavior of the roadway FB can be used to conclude that there is snow coverage, since the reflection behavior of the
  • Road FB changes significantly when there is snow cover compared to no snow cover.
  • Visual impairment e.g. B. by precipitation, includes.
  • Weather ratio W becomes a highly automated ferry operation of its own
  • Vehicle Fs go regulated and / or controlled independently of the driving behavior of the other vehicles F1 to F8.
  • the highly automated ferry operation of one's own vehicle Fs go is adapted to the driving behavior of the other vehicles F1 to F8.
  • the control of the highly automated Ferry operation relates in particular to a setting of a driving speed, driving dynamics, vehicle acceleration and / or deceleration and also one
  • vehicles F1 to F8 that are adjacent to the own vehicle Fsg o are taken into account, which are detected by a sensor system (not shown) of the own vehicle Fsg o .
  • the detection of the vehicles F1 to F8 can be carried out by means of cameras, lidar and / or cameras arranged in and / or on the vehicle F go
  • Radar sensors take place. Vehicles (not shown) that were recorded within a specified previous period are also taken into account. In other words: both the vehicles F1 to F8 that are currently located in the vehicle environment U and vehicles that were in the vehicle environment U within a predetermined previous period are recorded. Vehicles that were detected in the immediate past but are currently outside a detection area of the own vehicle Fs go are thus also taken into account because the own vehicle Fs go has overtaken the other vehicle, for example.
  • F1 to F8 To determine and analyze a driving behavior of the detected vehicles F1 to F8, distances d18, d20, d34, d87, d06, d45 between the vehicles Fs go , F1 to F8 are determined. Furthermore, a speed, an acceleration and a deceleration of the vehicles F1 to F8 are determined. From the determined
  • a speed mean value is determined in a fourth step.
  • a mean acceleration value a M (see FIG. 2) is determined from the accelerations determined.
  • An average delay value -a M (see FIG. 2) is determined from the delays determined. From the determined distances d18, d20, d34, d87, d06, d45 - excluding the distance d20 between the own vehicle Fsg o and the
  • a distance average value d (see FIG. 2) is determined.
  • median values are formed as mean values.
  • arithmetic mean values can also be formed.
  • the mean values are calculated by means of a computing unit (not shown), e.g. B. a vehicle control unit, which is coupled to the previously described sensor system of the own vehicle F go .
  • Delay threshold value -as determined (see Figure 2). For example, the Distance threshold value ds with increasing average speed value, whereas the acceleration threshold value as or the deceleration threshold value -as decreases with increasing average speed value.
  • the distance threshold value ds is, in particular, a safety distance that is dependent on the average speed value and which is used to avoid an accident, in particular a rear-end collision
  • Minimum distance between two road users is specified.
  • a correction factor is or will be applied to the mean delay value -au.
  • the correction factor includes, for example, regional and / or cultural factors, so that a need for security and comfort can be taken into account as a function of the region. For example, road users in northern latitudes and / or mountain regions are used to snow- and ice-covered roadways FB and therefore have safe driving behavior in wintry weather conditions W compared to road users in southern latitudes and / or lowland regions.
  • Road users with the safer driving behavior will therefore drive less defensively than other, especially inexperienced road users.
  • the driving behavior of road users is therefore regionally different, the method described here taking these differences into account.
  • the threshold values described above form a reliable criterion for adapting the control of the highly automated ferry operation of your own
  • Vehicle F ego If the mean distance d M from the distance threshold ds, the mean acceleration au from the acceleration threshold as and / or if the mean deceleration -au deviates from the deceleration threshold -as, it can be concluded that the other vehicles F1 to F8 are driving more defensively on average than with normal weather conditions W. In other words:
  • the drivers of vehicles F1 to F8 have adapted their driving behavior to the
  • the reference vehicle is a fictitious vehicle that drives at a speed that is determined
  • the reference control parameters R thus include the average speed value, the average distance value d M , the
  • Average acceleration value a M and / or the average deceleration value -a M takes place, for example, in the form of a sluggish, technical control process.
  • the vehicles F1 to F8 are optionally classified as a function of a vehicle type. It is thus possible for only vehicles F1 to F8 to be taken into account that are of the same vehicle type as the own vehicle Fs go . If the own vehicle F go is, for example, a passenger car, only vehicle types that are also passenger cars are taken into account. All other types of vehicles, e.g. B. trucks, buses, special vehicles, cyclists and other road users such. B. pedestrians are not taken into account in the determination and analysis of driving behavior. This can prevent, for example, a
  • Vehicle F go adapts to an acceleration behavior of a truck or bus, since this could be perceived as disturbing by other passenger vehicles.
  • a distance of one block of houses can be specified as the distance ahead, as long as there are no exclusive turning lanes.
  • the course as well as a state of the adjacent lane FS1, FS3 can, for example, be based on an Fs go in one's own vehicle or in an external one
  • Data processing unit stored card, information from a
  • Traffic information center and / or based on an optical detection of the
  • Vehicle environment U can be determined.
  • the data processing unit external to the vehicle is, for example, a backend server which, by means of vehicle-to-X communication, has knowledge of the course and / or status of the adjacent lane FS1, FS3.
  • FIG. 2 shows an exemplary flow chart of the method described above.
  • a first step S1 the weather ratio W is determined in accordance with the description from FIG.
  • a second step S2 it is checked whether the weather conditions W is favorable. If this is favorable, the method is returned to the first step S1. Is this
  • the driving behavior of the detected vehicles F1 to F8 are determined. This includes the determination of the distances d18, d20, d34, d87, d06, d45,
  • Vehicles F1 to F8 the formation of the mean values Q M , -Q M , ⁇ M and the
  • Threshold values as, -as, ds.
  • a fourth step S4 it is checked whether the mean values a, -Q M , M of the
  • Threshold values as, -as, ds differ. If the distance mean value d M from Distance threshold ds, the mean acceleration value SM from
  • a fifth step S5 follows. If the mean values a M , -a M , ⁇ M do not differ from the threshold values as, -as, ds, the method is returned to the third step S3 or optionally to the first step S1.
  • the control of the ferry operation of one's own vehicle Fsg o is adapted by means of the reference control parameters R.
  • conformity of the reference control parameters R with the weather conditions W is continuously checked. In particular, it is continuously checked whether the

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen Fahrbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs (FEgo), bei welchem eine Steuerung des Fahrbetriebs an ein Witterungsverhältnis (W) einer Fahrzeugumgebung (U) angepasst wird. Dabei ist vorgesehen, dass die Steuerung des Fahrbetriebs dann mittels Referenzsteuerungsparametern (R) angepasst wird, wenn das Witterungsverhältnis (W) von einem vorgegebenen Kriterium abweicht, wobei - zur Erzeugung der Referenzsteuerungsparameter (R) Fahrverhalten einer Vielzahl von zum Fahrzeug (FEgo) benachbarten Fahrzeugen (F1 bis F8) in der Fahrzeugumgebung (U) ermittelt werden und - aus den ermittelten Fahrverhalten ein Geschwindigkeitsmittelwert, ein Abstandsmittelwert (dM), ein Beschleunigungsmittelwert (aM) und ein Verzögerungsmittelwert (-aM) ermittelt und bei der Erzeugung der Referenzsteuerungsparameter (R) berücksichtigt werden.

Description

Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
Aus der DE 10 2016 012 774 A1 ist ein Verfahren zum Betrieb eines autonom
betreibbaren Fahrzeugs bekannt, bei dem einem Fahrzeugnutzer eine Anzahl von unterschiedlichen Fahrprofilen zur Auswahl ausgegeben wird, wobei in Abhängigkeit zumindest eines vom Fahrzeugnutzer ausgewählten Fahrprofils ein entsprechendes Fahrmuster vom Fahrzeug ermittelt wird und das Fahrzeug in Abhängigkeit des ermittelten Fahrmusters betrieben wird. Das ermittelte Fahrmuster wird dabei drahtlos an sich in einer Umgebung des Fahrzeugs befindende Verkehrsteilnehmer übermittelt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs anzugeben.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß mit einem Verfahren gelöst, welches die in
Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
Bei einem Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs, wird eine Steuerung des Fährbetriebs an ein Witterungsverhältnis einer Fahrzeugumgebung angepasst.
Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Steuerung des Fährbetriebs dann mittels Referenzsteuerungsparametern angepasst wird, wenn das Witterungsverhältnis von einem vorgegebenen Kriterium abweicht, wobei zur Erzeugung der Referenzsteuerungsparameter Fahrverhalten einer Vielzahl von zum Fahrzeug
benachbarten Fahrzeugen in der Fahrzeugumgebung ermittelt werden und wobei aus den ermittelten Fahrverhalten ein Geschwindigkeitsmittelwert, ein Abstandsmittelwert, ein Beschleunigungsmittelwert und ein Verzögerungsmittelwert ermittelt und bei der
Erzeugung der Referenzsteuerungsparameter berücksichtigt werden.
Mittels des Verfahrens wird ein Fahrverhalten des eigenen Fahrzeugs an das
Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge angepasst. Insbesondere erfolgt die Anpassung, wenn festgestellt wird, dass ein ungünstiges Witterungsverhältnis vorliegt, und wenn weiterhin festgestellt wird, dass andere Fahrzeuge, die vom hochautomatisiert fahrenden Fahrzeug erfasst werden, im Mittel defensiver fahren als bei einem normalen
Witterungsverhältnis. Da sich das Fahrzeug im Mittel entsprechend der anderen
Fahrzeuge verhält, kann infolgedessen ein Unfallrisiko signifikant verringert werden.
Zudem können mittels des Verfahrens regionale oder kulturelle Besonderheiten in Bezug auf das Fahrverhalten berücksichtigt werden.
In einem Ausführungsbeispiel werden bei der Ermittlung der Fahrverhalten Fahrzeuge berücksichtigt, die sich zu verschiedenen Zeitpunkten benachbart zum Fahrzeug in der Fahrzeugumgebung befinden. Hierbei werden sowohl Fahrzeuge erfasst, die sich aktuell in der Fahrzeugumgebung befinden als auch Fahrzeuge, die sich innerhalb eines vorgegebenen zurückliegenden Zeitraums in der Fahrzeugumgebung befanden. Mit anderen Worten: Es werden auch Fahrzeuge berücksichtigt, die in unmittelbarer
Vergangenheit erfasst wurden, aktuell jedoch außerhalb eines Erfassungsbereichs des eigenen Fahrzeugs liegen, weil das eigene Fahrzeug das weitere Fahrzeug
beispielsweise überholt hat. Dies steigert eine Effizienz des Verfahrens, so dass eine Anpassung des Fahrverhaltens optimiert wird.
In einem weiteren Ausführungsbeispiel werden ein Abstandsschwellwert, ein
Beschleunigungsschwellwert und ein Verzögerungsschwellwert in Abhängigkeit des ermittelten Geschwindigkeitsmittelwerts ermittelt. Beispielsweise erhöht sich der
Abstandsschwellwert mit zunehmendem Geschwindigkeitsmittelwert, wohingegen sich der Beschleunigungsschwellwert oder der Verzögerungsschwellwert mit zunehmendem Geschwindigkeitsmittelwert verringert. Der Abstandsschwellwert ist insbesondere ein vom Geschwindigkeitsmittelwert abhängiger Sicherheitsabstand, welcher zur Vermeidung eines Unfalls, insbesondere eines Auffahrunfalls, als Mindestabstand zwischen zwei Fahrzeugen vorgegeben ist. Beispielsweise wird der Sicherheitsabstand zwischen zwei Fahrzeugen in Fahrtrichtung gemäß der Faustformel "Sicherheitsabstand = halber Tachometerwert in Meter" berechnet, wobei der Geschwindigkeitsmittelwert als
T achometerwert verwendet wird.
Die Schwellwerte bilden dabei ein zuverlässiges Kriterium zur Anpassung der Steuerung des Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs, wenn beispielsweise die Steuerung des Fährbetriebs dann mittels den Referenzsteuerungsparametern angepasst wird, wenn der Abstandsmittelwert vom Abstandsschwellwert, der Beschleunigungsmittelwert vom Beschleunigungsschwellwert und/oder wenn der Verzögerungsmittelwert vom
Verzögerungsschwellwert abweichen bzw. abweicht.
Des Weiteren sieht ein Ausführungsbeispiel vor, dass der Geschwindigkeitsmittelwert, der Abstandsmittelwert, der Beschleunigungsmittelwert und/oder der Verzögerungsmittelwert mit einem Korrekturfaktor beaufschlagt werden bzw. wird. Der Korrekturfaktor umfasst beispielsweise regionale und/oder kulturelle Faktoren, so dass ein Bedürfnis nach Sicherheit und Komfort in Abhängigkeit der Region berücksichtigt werden kann.
Beispielsweise sind Verkehrsteilnehmer in nördlichen Breitengraden und/oder
Gebirgsregionen schnee- und eisbedeckte Fahrbahnen gewohnt und verfügen daher über ein sichereres Fahrverhalten bei winterlichen Witterungsverhältnissen gegenüber Verkehrsteilnehmern in südlichen Breitengraden und/oder Flachlandregionen. Die Verkehrsteilnehmer mit dem sichereren Fahrverhalten werden daher weniger defensiv fahren als andere, insbesondere ungeübte Verkehrsteilnehmer. Das Fahrverhalten der Verkehrsteilnehmer ist somit regional unterschiedlich, wobei das Verfahren diese
Unterschiede berücksichtigt.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel sieht vor, dass eine Klassifizierung der benachbarten Fahrzeuge in Abhängigkeit eines Fahrzeugtyps durchgeführt wird. Damit ist es möglich, dass bei der Ermittlung und Analyse der Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge nur Fahrzeuge berücksichtigt werden, die vom gleichen Fahrzeugtyp sind wie das eigene Fahrzeug. Wenn das eigene Fahrzeug beispielsweise ein Personenkraftwagen ist, werden nur Fahrzeuge berücksichtigt, die ebenfalls Personenkraftwagen sind. Alle anderen Fahrzeuge, z. B. Lastkraftwagen, Busse, Sonderfahrzeuge, Radfahrer sowie andere Verkehrsteilnehmer, wie z. B. Fußgänger, bleiben bei der Ermittlung und Analyse des Fahrverhaltens unberücksichtigt. Dies ermöglicht eine Anpassung des Fahrverhaltens des eigenen Fahrzeugs an Fahrzeuge, die vom gleichen Fahrzeugtyp sind. Somit wird verhindert, dass sich beispielsweise ein Beschleunigungsverhalten des als
Personenkraftwagen ausgebildeten Fahrzeugs an ein Beschleunigungsverhalten eines Lastkraftwagens oder Busses anpasst, da dies von anderen Personenkraftwagen als störend wahrgenommen werden könnte.
Darüber hinaus sieht ein Ausführungsbeispiel vor, dass bei der Ermittlung der
Fahrverhalten ausschließlich Fahrzeuge berücksichtigt werden, deren Fahrzeugtyp dem Fahrzeugtyp des eigenen Fahrzeugs entspricht und die sich auf der gleichen Fahrspur wie das eigene Fahrzeug befinden und die sich auf einer benachbarten Fahrspur befinden, deren Verlauf für eine vorgegebene Entfernung parallel zur Fahrspur des eigenen Fahrzeugs ist. Bei Letzterem wird beispielsweise überprüft, ob die benachbarte Fahrspur innerhalb einer dem Fahrzeug vorausliegenden Entfernung, beispielsweise von zwei Kilometern, abzweigt oder blockiert ist. Ist dies der Fall und gilt dies für die eigene Fahrspur nicht, werden die sich auf dieser benachbarten Fahrspur befindenden
Fahrzeuge bei der Ermittlung und Analyse der Fahrverhalten nicht berücksichtigt.
Der Verlauf sowie ein Zustand der benachbarten Fahrspur kann beispielsweise anhand einer im Fahrzeug oder in einer fahrzeugexternen Datenverarbeitungseinheit hinterlegten Karte, einer Information einer Verkehrsinformationszentrale und/oder anhand einer optischen Erfassung der Fahrzeugumgebung ermittelt werden. Die fahrzeugexterne Datenverarbeitungseinheit ist beispielsweise ein Backend-Server, welcher mittels einer Fahrzeug-zu-X-Kommunikation Kenntnis vom Verlauf und/oder Zustand der benachbarten Fahrspur hat.
Zur Ermittlung des Witterungsverhältnisses können verschiedene erfasste, ermittelte und/oder hinterlegte Parameter herangezogen werden. Insbesondere kann das
Witterungsverhältnis anhand eines ermittelten Reibwerts einer Fahrbahnoberfläche, einer ermittelten Niederschlagsstärke, einer erfassten Umgebungstemperatur, eines mittels mindestens einer Kamera, eines Radar- und/oder Lidarsensors erfassten
Umgebungsbilds und/oder einer Information eines fahrzeugexternen Wetterdienstes oder einer Verkehrsleitzentrale ermittelt werden. Der Reibwert wird beispielsweise von einem elektronischen Stabi I itätsprog ram m des Fahrzeugs ermittelt und bereitgestellt. Die Niederschlagsstärke kann von einem Regensensor erfasst oder anhand von vom
Regensensor erfassten Signalen ermittelt werden. Die Umgebungstemperatur kann von einem Temperatursensor erfasst werden. Anhand des mittels der Kamera erfassten Umgebungsbilds kann beispielsweise eine schneebedeckte Fahrbahn erkannt werden, beispielsweise aufgrund eines sehr geringen Kontrasts zwischen einem Fahrbahnbelag und einer Spurmarkierung oder einer nicht erkennbaren Spurmarkierung. Ebenso können mittels Radar- und/oder Lidarsensor erfasste Umgebungsdaten entsprechend
ausgewertet werden, da sich ein Reflexionsverhalten einer nicht verschneiten Fahrbahn von einer verschneiten Fahrbahn signifikant unterscheidet. Somit kann anhand der Parameter festgestellt werden, ob ein normales Witterungsverhältnis vorliegt, welches eine Fahrbahnglätte und/oder eine Sichtbeeinträchtigung z. B. durch Niederschlag ausschließt oder ob ein ungünstiges Witterungsverhältnis vorliegt, welches
Fahrbahnglätte und/oder Sichtbeeinträchtigung z. B. durch Niederschlag einschließt.
Darüber hinaus sieht ein Ausführungsbeispiel vor, dass eine Konformität der
Referenzsteuerungsparameter mit dem Witterungsverhältnis kontinuierlich überprüft wird. Hierbei wird fortlaufend überprüft, ob sich das Witterungsverhältnis verändert hat und ob infolgedessen eine Anpassung der Steuerung des Fährbetriebs mittels der
Referenzsteuerungsparameter weiterhin erforderlich ist.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
Dabei zeigen:
Fig. 1 schematisch eine Fahrzeugumgebung mit einem Fahrzeug und einer Vielzahl benachbarter Fahrzeuge in einer Vogelperspektive und
Fig. 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Betrieb eines autonom fahrenden
Fahrzeugs.
Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
Figur 1 zeigt schematisch eine Fahrzeugumgebung U aus einer Vogelperspektive. Die Fahrzeugumgebung U umfasst eine Fahrbahn FB mit drei Fahrspuren FS1 bis FS3, wobei sich auf den Fahrspuren FS1 bis FS3 eine Vielzahl von Fahrzeugen Fsgo, F1 bis F8 befindet, die sich in eine Fahrtrichtung x entlang der Fahrbahn FB bewegen. Auf einer mittleren Fahrspur FS2 befinden sich zwei Fahrzeuge F2, F6 sowie ein Ego- Fahrzeug Fsgo, welches im Weiteren als eigenes Fahrzeug Fsgo bezeichnet wird. Das eigene Fahrzeug F go befindet sich dabei zwischen den Fahrzeugen F2, F6. Auf den anderen Fahrspuren FS1 , FS3 befinden sich jeweils drei weitere
Fahrzeuge F1 , F3 bis F5, F7, F8.
Das eigene Fahrzeug Fsgo ist zu einem automatisierten, insbesondere
hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildet. Regelbare Parameter, wie beispielsweise eine Maximalgeschwindigkeit, eine Maximalbeschleunigung
und/oder -Verzögerung und ein Mindestabstand sind üblicherweise derart ausgelegt, dass das eigene Fahrzeug Fsgo Verkehrssituationen bei einem normalen
Witterungsverhältnis W, wie z. B. bei griffiger Fahrbahn FB und einem
Nichtvorhandensein signifikant sichtbeeinträchtigender Niederschläge, sicher bewältigen kann. Bei einem ungünstigen Witterungsverhältnis W, bei welchem beispielsweise eine Fahrbahnglätte und/oder Sichtbeeinträchtigungen durch Niederschläge vorherrschen bzw. vorherrscht, passt ein Fahrer im manuellen Fährbetrieb sein Fahrverhalten üblicherweise an das vorherrschende Witterungsverhältnis W an. Beispielsweise verringert dieser eine Fahrgeschwindigkeit, hält einen größeren Abstand zu vorausfahrenden
Verkehrsteilnehmern und verringert im Allgemeinen eine Fahrdynamik. Mit anderen Worten: Der Fahrer fährt bei einem ungünstigen Witterungsverhältnis W defensiver als bei einem normalen bzw. guten Witterungsverhältnis W.
Wird das eigene Fahrzeug Fsgo unter solch einem ungünstigen Witterungsverhältnis W im hochautomatisierten Fährbetrieb mit den für ein normales Witterungsverhältnis W ausgelegten Parametern geregelt, so kann dies von den Insassen des eigenen
Fahrzeugs Fsgo und/oder von anderen Verkehrsteilnehmern möglicherweise als ein unangemessenes Fahrverhalten empfunden werden. Es wird deshalb ein Verfahren vorgeschlagen, mittels welchem eine Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs F go bei einem ungünstigen Witterungsverhältnis W an ein Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge F1 bis F8 angepasst wird.
Bei dem im Folgenden näher beschriebenen Verfahren wird zu Beginn ein lokales
Witterungsverhältnis W ermittelt (siehe Figur 2). Zur Ermittlung des Witterungsverhältnisses W können verschiedene erfasste, ermittelte und/oder hinterlegte Parameter herangezogen werden. Insbesondere kann das Witterungsverhältnis W anhand eines ermittelten Reibwerts einer Fahrbahnoberfläche, einer ermittelten
Niederschlagsstärke, einer erfassten Umgebungstemperatur, eines mittels mindestens einer im und/oder am eigenen Fahrzeug Fsgo angeordneten Kamera, eines Radar- und/oder Lidarsensors erfassten Umgebungsbilds und/oder einer Information eines fahrzeugexternen Wetterdienstes oder einer Verkehrsleitzentrale ermittelt werden. Der Reibwert wird beispielsweise von einem elektronischen Stabilitätsprogramm des eigenen Fahrzeugs F go ermittelt und bereitgestellt. Die Niederschlagsstärke kann von einem am eigenen Fahrzeug F go angeordneten Regensensor erfasst oder anhand von vom
Regensensor erfassten Signalen ermittelt werden. Die Umgebungstemperatur kann von einem Temperatursensor des eigenen Fahrzeugs F go erfasst werden. Anhand des mittels der Kamera erfassten Umgebungsbilds kann beispielsweise erkannt werden, ob die Fahrbahn FB schneebedeckt ist. Dies ist z. B. bei der Auswertung des Umgebungsbilds anhand eines sehr geringen Kontrasts zwischen einem Fahrbahnbelag und einer
Spurmarkierung oder einer nicht erkennbaren Spurmarkierung erkennbar. Ebenso kann die Fahrzeugumgebung U mittels am eigenen Fahrzeug Fsgo angeordneter Radar- und/oder Lidarsensoren erfasst werden. Bei der Auswertung von dabei bereitgestellten Umgebungsdaten kann aufgrund eines Reflexionsverhaltens der Fahrbahn FB auf eine Schneebedeckung geschlossen werden, da sich das Reflexionsverhalten der
Fahrbahn FB bei Schneebedeckung gegenüber keiner Schneebedeckung signifikant ändert.
Somit kann anhand der zuvor beschriebenen Parameter festgestellt werden, ob ein normales Witterungsverhältnis W vorliegt, welches eine Fahrbahnglätte und/oder eine Sichtbeeinträchtigung z. B. durch Niederschlag ausschließt, oder ob ein ungünstiges Witterungsverhältnis W vorliegt, welches eine Fahrbahnglätte und/oder
Sichtbeeinträchtigung, z. B. durch Niederschlag, einschließt. Bei einem normalen
Witterungsverhältnis W wird ein hochautomatisierter Fährbetrieb des eigenen
Fahrzeugs Fsgo unabhängig vom Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge F1 bis F8 geregelt und/oder gesteuert.
Bei einem ungünstigen Witterungsverhältnis W wird die Steuerung des
hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs Fsgo an das Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge F1 bis F8 angepasst. Die Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs betrifft insbesondere eine Einstellung einer Fahrgeschwindigkeit, einer Fahrdynamik, einer Fahrzeugbeschleunigung und/oder -Verzögerung sowie eines
Sicherheitsabstands.
Wie das vorliegende Ausführungsbeispiel zeigt, werden dabei zum eigenen Fahrzeug Fsgo benachbarte Fahrzeuge F1 bis F8 berücksichtigt, die von einer nicht gezeigten Sensorik des eigenen Fahrzeugs Fsgo erfasst werden. Die Erfassung der Fahrzeuge F1 bis F8 kann mittels im und/oder am Fahrzeug F go angeordneter Kameras, Lidar- und/oder
Radarsensoren erfolgen. Berücksichtigt werden weiterhin auch Fahrzeuge (nicht dargestellt), die innerhalb eines vorgegebenen zurückliegenden Zeitraums erfasst wurden. Mit anderen Worten: Es werden sowohl die Fahrzeuge F1 bis F8 erfasst, die sich aktuell in der Fahrzeugumgebung U befinden, als auch Fahrzeuge, die sich innerhalb eines vorgegebenen zurückliegenden Zeitraums in der Fahrzeugumgebung U befanden. Somit werden auch Fahrzeuge berücksichtigt, die in unmittelbarer Vergangenheit erfasst wurden, aktuell jedoch außerhalb eines Erfassungsbereichs des eigenen Fahrzeugs Fsgo liegen, weil das eigene Fahrzeug Fsgo das weitere Fahrzeug beispielsweise überholt hat.
Zur Ermittlung und Analyse eines Fahrverhaltens der erfassten Fahrzeuge F1 bis F8 werden Abstände d18 d20, d34, d87, d06, d45 zwischen den Fahrzeugen Fsgo, F1 bis F8 ermittelt. Des Weiteren werden jeweils eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung und eine Verzögerung der Fahrzeuge F1 bis F8 ermittelt. Aus den ermittelten
Geschwindigkeiten wird in einem vierten Schritt ein Geschwindigkeitsmittelwert ermittelt. Aus den ermittelten Beschleunigungen wird ein Beschleunigungsmittelwert aM (siehe Figur 2) ermittelt. Aus den ermittelten Verzögerungen wird ein Verzögerungsmittelwert -aM (siehe Figur 2) ermittelt. Aus den ermittelten Abständen d18 d20, d34, d87, d06, d45 wird - exklusive dem Abstand d20 zwischen dem eigenen Fahrzeug Fsgo und dem
vorausfahrenden Fahrzeug F2 - ein Abstandsmittelwert d (siehe Figur 2) ermittelt. Als Mittelwerte werden hierbei insbesondere Medianwerte gebildet. Alternativ können auch arithmetische Mittelwerte gebildet werden. Die Mittelwerte sind mittels einer nicht gezeigten Recheneinheit, z. B. einem Fahrzeugsteuergerät, ermittelbar, welche mit der zuvor beschriebenen Sensorik des eigenen Fahrzeugs F go gekoppelt ist.
In Abhängigkeit des ermittelten Geschwindigkeitsmittelwerts werden ein
Abstandsschwellwert ds, ein Beschleunigungsschwellwert as und ein
Verzögerungsschwellwert -as ermittelt (siehe Figur 2). Beispielsweise erhöht sich der Abstandsschwellwert ds mit zunehmendem Geschwindigkeitsmittelwert, wohingegen sich der Beschleunigungsschwellwert as oder der Verzögerungsschwellwert -as mit zunehmendem Geschwindigkeitsmittelwert verringert. Der Abstandsschwellwert ds ist insbesondere ein vom Geschwindigkeitsmittelwert abhängiger Sicherheitsabstand, welcher zur Vermeidung eines Unfalls, insbesondere eines Auffahrunfalls, als
Mindestabstand zwischen zwei Verkehrsteilnehmern vorgegeben ist. Beispielsweise werden der Sicherheitsabstand gemäß der Faustformel "Sicherheitsabstand = halber Tachometerwert in Meter" ermittelt, wobei der Geschwindigkeitsmittelwert als
Tachometerwert verwendet wird.
Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass der Geschwindigkeitsmittelwert, der
Abstandsmittelwert dM, der Beschleunigungsmittelwert aM und/oder der
Verzögerungsmittelwert -au mit einem Korrekturfaktor beaufschlagt werden bzw. wird. Der Korrekturfaktor umfasst beispielsweise regionale und/oder kulturelle Faktoren, so dass ein Bedürfnis nach Sicherheit und Komfort in Abhängigkeit der Region berücksichtigt werden kann. Beispielsweise sind Verkehrsteilnehmer in nördlichen Breitengraden und/oder Gebirgsregionen schnee- und eisbedeckte Fahrbahnen FB gewohnt und verfügen daher über ein sicheres Fahrverhalten bei einem winterlichen Witterungsverhältnis W gegenüber Verkehrsteilnehmern in südlichen Breitengraden und/oder Flachlandregionen. Die
Verkehrsteilnehmer mit dem sichereren Fahrverhalten werden daher weniger defensiv fahren als andere, insbesondere ungeübte Verkehrsteilnehmer. Das Fahrverhalten der Verkehrsteilnehmer ist somit regional unterschiedlich, wobei das hier beschriebene Verfahren diese Unterschiede berücksichtigt.
Die zuvor beschriebenen Sch well werte bilden dabei ein zuverlässiges Kriterium zur Anpassung der Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen
Fahrzeugs FEgo. Wenn der Abstandsmittelwert dM vom Abstandsschwellwert ds, der Beschleunigungsmittelwert au vom Beschleunigungsschwellwert as und/oder wenn der Verzögerungsmittelwert -au vom Verzögerungsschwellwert -as abweichen bzw. abweicht, kann darauf geschlossen werden, dass die anderen Fahrzeuge F1 bis F8 im Mittel defensiver fahren als bei einem normalen Witterungsverhältnis W. Mit anderen Worten:
Die Fahrer der Fahrzeuge F1 bis F8 haben ihr Fahrverhalten an das
Witterungsverhältnis W angepasst. Wenn dies der Fall ist, wird auch eine Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs Fsgo an das Witterungsverhältnis W angepasst. Wenn dies nicht der Fall ist, findet keine Anpassung statt.
Die Anpassung der Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs Fsgo an das Witterungsverhältnis W erfolgt mittels
Referenzsteuerungsparametern R (siehe Figur 2). Insbesondere wird die Steuerung des hochautomatisierten Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs Fsgo an das
Witterungsverhältnis W derart angepasst, dass das eigene Fahrzeug F go das
Fahrverhalten eines Referenzfahrzeugs nachbildet. Das Referenzfahrzeug ist dabei ein fiktives Fahrzeug, welches mit einer Geschwindigkeit fährt, die dem ermittelten
Geschwindigkeitsmittelwert entspricht, das einen Abstand zum Vordermann einhält, der dem Abstandsmittelwert dM entspricht, und das bei einer Geschwindigkeitsänderung maximal mit dem Beschleunigungsmittelwert aM oder dem Verzögerungsmittelwert -aM beschleunigt oder verzögert wird. Die Referenzsteuerparameter R umfassen somit den Geschwindigkeitsmittelwert, den Abstandsmittelwert dM, den
Beschleunigungsmittelwert aM und/oder den Verzögerungsmittelwert -aM. Die Anpassung an die Referenzsteuerparameter R erfolgt dabei beispielsweise in Form eines trägen, technischen Reglungsvorgangs.
Zur Ermittlung und Analyse der Fahrverhalten der anderen Fahrzeuge F1 bis F8 wird optional eine Klassifizierung der Fahrzeuge F1 bis F8 in Abhängigkeit eines Fahrzeugtyps durchgeführt. Damit ist es möglich, dass nur Fahrzeuge F1 bis F8 berücksichtigt werden, die vom gleichen Fahrzeugtyp sind wie das eigene Fahrzeug Fsgo. Wenn das eigene Fahrzeug F go beispielsweise ein Personenkraftwagen ist, werden nur Fahrzeugtypen berücksichtigt, die ebenfalls Personenkraftwagen sind. Alle anderen Fahrzeugtypen, z. B. Lastkraftwagen, Busse, Sonderfahrzeuge, Radfahrer sowie andere Verkehrsteilnehmer, wie z. B. Fußgänger, bleiben bei der Ermittlung und Analyse des Fahrverhaltens unberücksichtigt. Somit kann verhindert werden, dass sich beispielsweise ein
Beschleunigungsverhalten des als Personenkraftwagen ausgebildeten eigenen
Fahrzeugs F go an ein Beschleunigungsverhalten eines Lastkraftwagens oder Busses anpasst, da dies von anderen Personenkraftwagen als störend wahrgenommen werden könnte.
Des Weiteren werden bei der Ermittlung der Fahrverhalten ausschließlich Fahrzeuge berücksichtigt, die sich auf der gleichen Fahrspur FS2 wie das eigene Fahrzeug F go befinden und die sich auf einer benachbarten Fahrspur FS1 , FS3 befinden, deren Verlauf für eine vorgegebene, insbesondere vorausliegende Entfernung parallel zur eigenen Fahrspur FS2 ist. Hierbei wird beispielsweise überprüft, ob die benachbarte
Fahrspur FS1 , FS3 innerhalb einer dem eigenen Fahrzeug Fsgo vorausliegenden
Entfernung, beispielsweise von zwei Kilometern, abzweigt oder blockiert ist. Ist dies der Fall und gilt dies für die eigene Fahrspur FS2 nicht, werden die sich auf dieser benachbarten Fahrspur FS1 , FS3 befindenden Fahrzeuge F1 , F3 bis F5, F7, F8 bei der Ermittlung und Analyse der Fahrverhalten nicht berücksichtigt. Innerorts kann hierbei beispielsweise eine Distanz von einem Häuserblock als vorausliegende Entfernung vorgegeben werden, so lange es sich nicht um exklusive Abbiegespuren handelt.
Der Verlauf sowie ein Zustand der benachbarten Fahrspur FS1 , FS3 kann beispielsweise anhand einer im eigenen Fahrzeug Fsgo oder in einer fahrzeugexternen
Datenverarbeitungseinheit hinterlegten Karte, einer Information einer
Verkehrsinformationszentrale und/oder anhand einer optischen Erfassung der
Fahrzeugumgebung U ermittelt werden. Die fahrzeugexterne Datenverarbeitungseinheit ist beispielsweise ein Backend-Server, welcher mittels einer Fahrzeug-zu-X- Kommunikation Kenntnis vom Verlauf und/oder Zustand der benachbarten Fahrspur FS1 , FS3 hat.
Figur 2 zeigt ein beispielhaftes Ablaufdiagramm des zuvor beschrieben Verfahrens.
In einem ersten Schritt S1 wird das Witterungsverhältnis W gemäß der Beschreibung aus Figur 1 ermittelt.
In einem zweiten Schritt S2 wird überprüft, ob das Witterungsverhältnis W günstig ist. Ist dieses günstig, wird das Verfahren zum ersten Schritt S1 zurückgeführt. Ist das
Witterungsverhältnis W ungünstig, folgt ein dritter Schritt S3, bei dem gemäß der
Beschreibung aus Figur 1 die Fahrverhalten der erfassten Fahrzeuge F1 bis F8 ermittelt werden. Dies umfasst die Ermittlung der Abstände d18, d20, d34, d87, d06, d45,
Geschwindigkeiten, Beschleunigungen und/oder Verzögerungen der
Fahrzeuge F1 bis F8, die Bildung der Mittelwerte QM, -QM, ÖM und der
Schwellwerte as, -as, ds.
In einem vierten Schritt S4 wird überprüft, ob die Mittelwerte a , -QM, M von den
Schwellwerten as, -as, ds abweichen. Wenn der Abstandsmittelwert dM vom Abstandsschwellwert ds, der Beschleunigungsmittelwert SM vom
Beschleunigungsschwellwert as und/oder wenn der Verzögerungsmittelwert -aM vom Verzögerungsschwellwert -as abweichen bzw. abweicht, folgt ein fünfter Schritt S5. Falls die Mittelwerte aM, -aM, ÖM nicht von den Schwellwerten as, -as, ds abweichen, wird das Verfahren zum dritten Schritt S3 oder optional zum ersten Schritt S1 zurückgeführt.
Im fünften Schritt S5 erfolgt die Anpassung der Steuerung des Fährbetriebs des eigenen Fahrzeugs Fsgo mittels der Referenzsteuerungsparameter R. Darüber hinaus wird eine Konformität der Referenzsteuerungsparameter R mit dem Witterungsverhältnis W kontinuierlich überprüft. Insbesondere wird fortlaufend überprüft, ob sich das
Witterungsverhältnis W verändert hat und ob infolgedessen eine Anpassung der Steuerung des Fährbetriebs mittels der Referenzsteuerungsparameter R weiterhin erforderlich ist.

Claims

Patentansprüche
1 Verfahren zum Betrieb eines zu einem automatisierten, insbesondere
hochautomatisierten oder autonomen Fährbetrieb ausgebildeten Fahrzeugs (Fsgo) , bei welchem eine Steuerung des Fährbetriebs an ein Witterungsverhältnis (W) einer Fahrzeugumgebung (U) angepasst wird,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Steuerung des Fährbetriebs dann mittels Referenzsteuerungsparametern (R) angepasst wird, wenn das Witterungsverhältnis (W) von einem vorgegebenen Kriterium abweicht, wobei
- zur Erzeugung der Referenzsteuerungsparameter (R) Fahrverhalten einer Vielzahl von zum Fahrzeug (Fsgo) benachbarten Fahrzeugen (F1 bis F8) in der
Fahrzeugumgebung (U) ermittelt werden und
- aus den ermittelten Fahrverhalten ein Geschwindigkeitsmittelwert, ein
Abstandsmittelwert (dw), ein Beschleunigungsmittelwert (a ) und ein
Verzögerungsmittelwert (-QM) ermittelt und bei der Erzeugung der
Referenzsteuerungsparameter (R) berücksichtigt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
bei der Ermittlung der Fahrverhalten Fahrzeuge (F1 bis F8) berücksichtigt werden, die sich zu verschiedenen Zeitpunkten benachbart zum Fahrzeug (F go) in der Fahrzeugumgebung (U) befinden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet, dass
ein Abstandsschwellwert (ds), ein Beschleunigungsschwellwert (as) und ein
Verzögerungsschwellwert (-as) in Abhängigkeit des ermittelten
Geschwindigkeitsmittelwerts ermittelt werden.
4. Verfahren nach Anspruch 3,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Steuerung des Fährbetriebs dann mittels der Referenzsteuerungsparameter (R) angepasst wird, wenn der Abstandsmittelwert (dn/i) vom Abstandsschwellwert (ds), wenn der Beschleunigungsmittelwert (ai«) vom Beschleunigungsschwellwert (as) und/oder wenn der Verzögerungsmittelwert (-aw) vom Verzögerungsschwellwert (- as) abweichen bzw. abweicht.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Geschwindigkeitsmittelwert, der Abstandsmittelwert (diu), der
Beschleunigungsmittelwert (au) und/oder der Verzögerungsmittelwert (-ai«) mit einem Korrekturfaktor beaufschlagt werden bzw. wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
eine Klassifizierung der benachbarten Fahrzeuge (F1 bis F8) in Abhängigkeit eines Fahrzeugtyps durchgeführt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet, dass
bei der Ermittlung der Fahrverhalten ausschließlich Fahrzeuge (F1 bis F8) berücksichtigt werden:
- deren Fahrzeugtyp dem Fahrzeugtyp des eigenen Fahrzeugs (Fsgo) entspricht,
- die sich auf der gleichen Fahrspur (FS2) wie das eigene Fahrzeug (Fsgo) befinden und
- die sich auf einer benachbarten Fahrspur (FS1 , FS3) befinden, deren Verlauf für eine vorgegebene Entfernung parallel zur Fahrspur (FS2) des eigenen
Fahrzeugs (F go) ist.
8. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Verlauf sowie ein Zustand der benachbarten Fahrspur (FS1 , FS3) anhand einer im Fahrzeug (Fsgo) oder in einer fahrzeugexternen Datenverarbeitungseinheit hinterlegten digitalen Karte, einer Information einer Verkehrsinformationszentrale und/oder anhand einer optischen Erfassung der Fahrzeugumgebung (LJ) ermittelt werden.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
das Witterungsverhältnis (W) anhand
- eines ermittelten Reibwerts einer Fahrbahnoberfläche,
- einer ermittelten Niederschlagsstärke,
- einer erfassten Umgebungstemperatur,
- eines mittels mindestens einer Kamera, eines Radar- und/oder /Lidarsensors erfassten Umgebungsdaten und/oder
- einer Information eines fahrzeugexternen Wetterdienstes oder einer
Verkehrsleitzentrale ermittelt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
eine Konformität der Referenzsteuerungsparameter (R) mit dem
Witterungsverhältnis (W) kontinuierlich überprüft wird.
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