WO2021043650A1 - VERFAHREN ZUM VORHERSAGEN EINER ZUKÜNFTIGEN FAHR-SITUATION EINES AM STRAßENVERKEHR TEILNEHMENDEN FREMD-OBJEKTES, VORRICHTUNG, FAHRZEUG - Google Patents

VERFAHREN ZUM VORHERSAGEN EINER ZUKÜNFTIGEN FAHR-SITUATION EINES AM STRAßENVERKEHR TEILNEHMENDEN FREMD-OBJEKTES, VORRICHTUNG, FAHRZEUG Download PDF

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Volkmar SCHÖNING
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Definitions

  • the invention relates to a method for predicting a future driving situation of a foreign object participating in road traffic, in particular a foreign vehicle, wherein at least one piece of first information is recorded which corresponds to at least one first foreign object participating in road traffic and detected, and wherein the first foreign object is assigned to an object class as a function of the first information.
  • the invention also relates to a device for carrying out the above-mentioned method, as well as a vehicle with such a device
  • the laid-open specification EP 2 840006 A1 discloses a method according to which a vehicle silhouette of a third-party vehicle participating in road traffic is recorded as information. It is provided that the third-party vehicle is assigned to an object class or vehicle class as a function of the detected vehicle silhouette. A probable trajectory of the third-party vehicle is then predicted as a future driving situation as a function of the vehicle class.
  • the laid-open specification DE 102017 115988 A1 also discloses a method according to which a foreign object participating in road traffic is assigned to an object class. A planned trajectory of a vehicle in which the method is carried out is then modified as a function of the object class.
  • the invention is based on the object of providing a method by which the reliability of the prediction of the future driving situation of the foreign object is increased.
  • the aim is therefore to increase the probability with which an actual future driving situation of the first foreign object corresponds to the predicted future driving situation.
  • At least one second item of information is recorded, which is recorded with at least one second item of information participating in traffic Foreign object corresponds that is located in the vicinity of the first foreign object, the second foreign object being assigned to an object class as a function of the second information, and a future position, a future travel speed and / or a future trajectory of the first foreign object can be predicted as a future driving situation of the first foreign object depending on the object class of the first foreign object on the one hand and the object class of the second foreign object on the other.
  • both the object class of the first foreign object and the object class of the second foreign object are taken into account.
  • the object classes differ from one another in such a way that a foreign object assigned to a first object class of the object classes is likely to change its driving situation differently in at least one specific traffic situation than a foreign object assigned to a second object class of the object classes Foreign object would do in the same specific traffic situation.
  • the future driving situation of the first foreign object is thus influenced by the object class of the first foreign object.
  • the second foreign object is located in the vicinity of the first foreign object. It is therefore to be assumed that the first foreign object or a driver of the first foreign object will take the second foreign object into account when changing his current driving situation.
  • the object class of the second foreign object is relevant because the first foreign object or the driver of the first foreign object will associate a certain behavior of the second foreign object with the object class of the second foreign object in traffic .
  • the future driving situation of the second foreign object is preferably predicted as a function of a current driving situation of the second foreign object.
  • the precisely predicted future driving situation of the first foreign object can then be used by other road users, for example to adapt a driving situation of these road users so that a desired distance from the first foreign object is not undershot.
  • a foreign object is to be understood in principle as any foreign object that participates in road traffic.
  • a motor vehicle, a bicycle or a pedestrian is a foreign object.
  • the future driving situation of the first foreign object is determined at least by the future position, the future driving speed and / or the future trajectory of the first foreign object described.
  • at least one visual image of the first and / or the second foreign object is recorded as first and / or second information.
  • the visual image can be recorded in a technically simple manner, for example by means of a camera sensor.
  • the external objects can be assigned to an object class in a particularly reliable manner on the basis of the visual image, for example on the basis of a silhouette of the external objects and / or a dimensioning of the external objects.
  • the visual image is used to determine whether a detected motor vehicle is a truck, an agricultural vehicle, a passenger car or a motorcycle.
  • the motor vehicle is then assigned to one of the object classes “truck”, “agricultural vehicle”, “passenger car” or “motorcycle”.
  • An actual position, an actual trajectory and / or an actual travel speed of the first and / or the second foreign object is preferably recorded as first and / or second information.
  • This enables the foreign objects to be assigned particularly precisely to a suitable object class. For example, it is determined that a detected third-party motor vehicle is a third-party motor vehicle operated by a novice driver if it is determined on the basis of the actual position of the third-party vehicle that the third-party motor vehicle is a relatively large distance from a third party driving ahead - Motor vehicle complies if a particularly cautious driving style is determined on the basis of the actual trajectory and / or if a relatively slow driving behavior is determined on the basis of the actual driving speed.
  • the third-party vehicle is then assigned to the “motor vehicle, driver: novice driver” object class, for example. However, if an average driving behavior is determined based on the actual position, the actual trajectory and / or the actual speed of the third-party motor vehicle, the third-party motor vehicle is assigned to the object class “motor vehicle, driver: normal driver”, for example.
  • a driving style of a driver of the first foreign object is determined as a function of the first information, the first foreign object being assigned to the object class as a function of the determined driving style. For example, depending on the first information, a risky driving style of the driver or a restrained driving style of the driver is determined as the driving style. It is assumed that the future driving situation is influenced by the driving style of the driver of the first foreign object. For example, a driver with a risky driving style is likely to have more overtaking maneuvers, whereas a driver with a cautious driving style will generally avoid overtaking maneuvers.
  • a driving style of a driver of the second foreign object is preferably determined as a function of the second information, the second foreign object being assigned to the object class as a function of the determined driving style.
  • the method is preferably carried out in an ego vehicle.
  • the predicted future position can be taken into account when the ego vehicle is operated. For example, a warning signal perceptible by a driver of the ego vehicle is generated if, depending on the predicted future driving situation of the first foreign vehicle, a distance between the ego vehicle and the first foreign vehicle is likely to fall below a distance threshold value.
  • the first item of information and / or the second item of information is preferably recorded by means of an environment sensor system of the ego vehicle.
  • the environment sensor system preferably has at least one camera sensor, a radar sensor, an ultrasonic sensor and / or a laser sensor.
  • the ego vehicle itself therefore has the sensors through which the first information and / or the second information is detected. External devices that are not part of the ego vehicle are therefore not necessary to carry out the method. As a result, the error rate of the method is low.
  • the first foreign object is monitored for the transmission of first data and / or the second foreign object for the transmission of second data, wherein, if it is detected that the first data and / or the second data are sent out, the first data and / or the second data are recorded as first information and / or as second information.
  • the method according to this embodiment can also be carried out if the first foreign object and / or the second foreign object are not located within a detection range of the environment sensor system of the ego vehicle, for example if one of the foreign objects is passed through the other -Objects is obscured.
  • an actual future driving situation of the first foreign object is compared with the predicted future driving situation, with at least one first parameter assigned to the object class of the first foreign object, depending on which the future driving situation was predicted, is replaced by a second parameter corresponding to the actual future driving situation.
  • the first parameter is preferably replaced if a discrepancy between the predicted future driving situation and the actual future driving situation exceeds a predetermined threshold value. If the deviation falls below the threshold value, the first parameter is preferably retained.
  • a future driving situation of the second foreign object is predicted as a function of the object class of the first foreign object on the one hand and the object class of the second foreign object on the other hand.
  • a future driving situation is therefore predicted with respect to both foreign objects.
  • the driving situation of other road users for example the ego vehicle, can thus be adapted taking into account the predicted future driving situation of the first foreign object and the predicted future driving situation of the second foreign object, so that the desired distance to the foreign object Objects is not fallen below.
  • the future driving situation of the second foreign object is preferably predicted as a function of the predicted future driving situation of the first foreign object.
  • more than two foreign objects that take part in road traffic are recorded, with at least one piece of information then being recorded for each of the foreign objects, which corresponds to the respective foreign object, and each of the foreign objects is dependent on the respective information is assigned to an object class.
  • a future driving situation is then preferably predicted for each of the foreign objects. The future driving situation is predicted as a function of the object class of the respective foreign object and the object class of the foreign objects that are in the vicinity of the respective foreign object.
  • a driving situation of the ego vehicle is changed automatically as a function of the predicted future driving situation of the first foreign object and optionally the predicted future driving situation of the second foreign object.
  • a driving speed of the ego vehicle and / or a steering angle of the ego vehicle is changed automatically if, depending on the predicted future driving situation of the first foreign object, it is determined that otherwise a distance between the first foreign object Object and the ego vehicle would fall below the specified distance threshold in the future.
  • the future driving situation of the first foreign object and optionally the future driving situation of the second foreign object are preferably continuously predicted.
  • Predicted future driving situations of the first foreign object and optionally of the second foreign object are therefore continuously available in order to continuously achieve the advantages of the method.
  • the at least one first item of information and the at least one second item of information are preferably recorded continuously, that is to say at several successive points in time, so that at least one current first item of information and at least one current second item of information are always available for carrying out the method.
  • the respectively current first information item and the respectively current second information item are used to predict the future driving situation.
  • the foreign object of the foreign objects whose distance from the ego vehicle is smaller is detected as the first foreign object.
  • the second foreign object is then the foreign object of the foreign objects whose distance from the ego vehicle is greater.
  • the distance is preferably the distance in the direction of travel. Predicting the future driving situation of the foreign object whose distance from the ego vehicle is smaller is particularly advantageous because the future driving situation of this foreign object is particularly relevant to any changes in the driving situation of the ego vehicle .
  • the device according to the invention for a motor vehicle has a unit for acquiring a first piece of information that corresponds to a first foreign object participating in road traffic and acquired, and a second piece of information that corresponds to a second foreign object that is acquired and participating in road traffic, and is characterized by the features of claim 13 by a control device, the device being specially designed to predict a future driving situation of the first foreign object according to the method according to the invention by means of the unit and the control device when used as intended.
  • the unit has an environment sensor system and / or a communication device.
  • the environment sensor system is preferably designed to detect at least one visual image of the first and / or the second foreign object as first information and / or as second information.
  • the communication device is preferably designed to receive first data transmitted by the first foreign object and / or second data transmitted by the second foreign object as first information and / or as second information.
  • Figure 1 shows a road on which an ego vehicle, a first foreign object and a second
  • FIG. 2 shows a method for predicting a future driving situation for the first foreign object.
  • FIG. 1 shows a road 1 on which an ego vehicle 2, a first foreign object 3 and a second foreign object 4 are moved in a direction of travel 5.
  • the first third-party object 3 is a third-party vehicle 3, namely a passenger car 3.
  • the second third-party object 4 is also a third-party vehicle 4, namely an agricultural vehicle 4.
  • the second Foreign vehicle 4 is located in the vicinity of the first foreign vehicle 3
  • the ego vehicle 2 has a device 6 with an environment sensor system 7.
  • the environment sensor system 7 has at least one environment sensor 8 which is designed to monitor an environment of the host vehicle 2.
  • the environment sensor 8 is a camera sensor 8.
  • the environment sensor 8 is designed, for example, as a laser sensor, as a radar sensor or as an ultrasonic sensor.
  • There are preferably several such environment sensors that are distributed around the ego vehicle 2 on the ego vehicle 2 are arranged.
  • the ego vehicle 2 also has a communication device 9.
  • the communication device 9 is designed to pass through the first third-party vehicle 3, through the second third-party vehicle 4, through not shown to receive further foreign objects participating in road traffic and / or data transmitted by infrastructure facilities (not shown).
  • the device 6 also has a data memory 10.
  • Object classes are stored in the data memory 10.
  • Third-party vehicles 3 and 4 and other third-party objects participating in road traffic can be assigned to at least one of these object classes.
  • the device 6 also has a control unit 11.
  • the control device 11 is connected to the environment sensor 8, the communication device 9 and the data memory 10.
  • a method for predicting a future driving situation of the first foreign vehicle 3 is described with the aid of a flow chart.
  • the method is started in a first step S1.
  • the environment sensor 8 begins to detect the environment of the ego vehicle 2 and the communication device 9 begins to monitor whether the first third-party vehicle 3, the second third-party vehicle 4 or an infrastructure device (not shown) are sending out data.
  • the first third-party vehicle 3 is detected by the surroundings sensor 8.
  • the environment sensor 8 designed as a camera sensor 8 detects visual images of the first third-party vehicle 3 on the basis of a time sequence of the recorded visual images
  • the control device 11 determines an actual trajectory of the first third-party vehicle 3 and an actual speed of the first third-party vehicle 3 Depending on the actual trajectory and the actual driving speed, the control unit 11 also determines a driving style of a driver of the first foreign vehicle 3. For example, the control unit 11 determines that the driver has a restrained driving style, as is often the case with novice drivers Case, or a risky driving style, as is often the case, for example, with frequent drivers.
  • the visual images of the first third-party vehicle 3, the actual trajectory of the third-party vehicle 3, the actual speed of the third-party vehicle 3 and the driving style of the driver of the third-party vehicle 3 are first information.
  • the control device 11 assigns the first third-party vehicle 3 to an object class, of the object classes stored in the data memory 10, as a function of the first information recorded or determined in the step S2.
  • the control device 11 assigns the third-party vehicle 3 to the object class “passenger vehicle, driver: novice driver” on the basis of the first information.
  • stored object classes are, for example, the object classes "Passenger car, driver: normal driver”, “Passenger car, driver: frequent driver”, “Omnibus”, “waste disposal vehicle”, “transporter”, “moving vehicle”, “sewer cleaning vehicle”, “construction vehicle”, “bicycle, driver: child”, “bicycle, driver: adult”, “pedestrian "," Motorcyclist "or” Animal ".
  • This list of object classes is of course not exhaustive. Rather, further additional object classes are preferably provided.
  • Different first parameters are assigned to each object class. Depending on the first parameters, it can be predicted how a foreign object assigned to the respective object class is likely to react in a specific traffic situation. Because it can be assumed that a foreign object assigned to a first one of the object classes will react differently in a certain traffic situation than a foreign object assigned to a second one of the object classes, different first parameters are assigned to the various object classes.
  • the second foreign vehicle 4 is detected.
  • the second third-party vehicle 4 is initially detected by an environment sensor system (not shown) of the first third-party vehicle 3.
  • the second third-party vehicle 4 cannot be detected by the environment sensors of the ego vehicle 2 because the second third-party vehicle 4 is covered by the first third-party vehicle 3.
  • the control device 11 also assigns the second foreign vehicle 4 to an object class depending on the data received by the communication device 9, in the present case the object class “agricultural vehicle”.
  • the control device 11 says a future driving situation of the first third-party vehicle 3 depending on the object class of the first third-party vehicle 3 on the one hand and the object class of the second third-party vehicle 4 on the other hand beforehand.
  • the control device 11 predicts, for example, a future speed of travel, a future position and / or a future trajectory of the first foreign vehicle 3. Because the second third-party vehicle 4 was assigned to the “agricultural vehicle” object class, it can generally be assumed that the first third-party vehicle 3 will overtake the second third-party vehicle 4. In the present case, however, the first third-party vehicle 3 was assigned to the object class “Passenger car, driver: novice driver”.
  • the control device 11 determines the future driving situation of the first third-party vehicle 3 predicted that the first foreign object 3 will reduce its speed and drive behind the second foreign vehicle 4. If the first foreign vehicle 3 were assigned to the object class “Passenger car, driver: frequent driver” in the third step S3, then based on the first parameters assigned to this object class it would be predicted as a future driving situation that the first foreign vehicle Vehicle 3 will increase its driving speed and change its trajectory in order to overtake the second foreign vehicle 4.
  • a driving situation of the ego vehicle 2 is automatically changed as a function of the predicted future driving situation of the first foreign vehicle 3. Because it was predicted that the first third-party vehicle 3 will drive behind the second third-party vehicle 3, the first third-party vehicle 3 and the second third-party vehicle 4 can be overtaken by the ego vehicle 2 in the present case.
  • a driving speed of the ego vehicle 2 is therefore increased in an automated manner and a trajectory of the ego vehicle 2 is adapted in such a way that the ego vehicle 2 overtakes the first external vehicle 3 and the second external vehicle 4.
  • an eighth step S8 the actual future driving situation of the first foreign vehicle 3 is recorded.
  • a ninth step S9 the actual future driving situation detected in the eighth step S8 is compared with the predicted future driving situation.
  • the first parameters assigned to the object class of the first foreign object 3 are replaced by second parameters corresponding to the actual future driving situation. If, for example, it is determined in the comparison that the actual future driving situation deviates from the predicted future driving situation, at least one of the first parameters is replaced. However, if the comparison shows that the actual future driving situation corresponds to the predicted future driving situation, then the first parameters are preferably retained.
  • the future driving situation of the second foreign vehicle 4 is preferably also predicted by means of the method. Because the object class of the second third-party vehicle 4 and the object class of the first third-party vehicle 3 are determined in the method anyway, this is easily possible without any particular additional additional effort.
  • the method steps S2 to S10 shown in FIG. 2 are preferably carried out continuously. This results in a reliable ongoing forecast of future driving Situation of the first foreign object 3 and, as a result, an advantageous automated control of the driving situation of the ego vehicle 2.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation eines am Straßenverkehr teilnehmenden Fremd-Objektes, insbesondere Fremd-Fahrzeuges, wobei zumindest eine erste Information erfasst wird, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten ersten Fremd-Objekt (3) korrespondiert, und wobei das erste Fremd-Objekt (3) in Abhängigkeit von der ersten Information zu einer Objekt-Klasse zugeordnet wird. Es ist vorgesehen, dass zumindest eine zweite Information erfasst wird, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten zweiten Fremd-Objekt (4) korrespondiert, das sich im Umfeld des ersten Fremd-Objektes (3) befindet, wobei das zweite Fremd-Objekt (4) in Abhängigkeit von der zweiten Information zu einer Objekt-Klasse zugeordnet wird, und wobei eine zukünftige Position, eine zukünftige Fahrtgeschwindigkeit und/oder eine zukünftige Trajektorie des ersten Fremd-Objektes (3) als zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes (3) in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes (3) einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes (4) andererseits vorhergesagt werden.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation eines am Straßenverkehr teilnehmenden Fremd-Objektes, Vorrichtung, Fahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation eines am Straßenverkehr teilnehmenden Fremd-Objektes, insbesondere Fremd-Fahrzeuges, wobei zumindest eine erste Information erfasst wird, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten ersten Fremd-Objekt korrespondiert, und wobei das erste Fremd- Objekt in Abhängigkeit von der ersten Information zu einer Objekt-Klasse zugeordnet wird.
Weiterhin betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur Durchführung des vorstehend genannten Verfahrens, sowie ein Fahrzeug mit einer solchen Vorrichtung
Verfahren der eingangs genannten Art sind aus dem Stand der Technik bekannt. So offenbart beispielsweise die Offenlegungsschrift EP 2 840006 A1 ein Verfahren gemäß dem als Information eine Fahrzeugsilhouette eines am Straßenverkehr teilnehmenden Fremd-Fahrzeugs erfasst wird. Dabei ist vorgesehen, dass das Fremd-Fahrzeug in Abhängigkeit von der erfassten Fahrzeugsilhouette einer Objekt-Klasse beziehungsweise Fahrzeug-Klasse zugeordnet wird ln Abhängigkeit von der Fahrzeug-Klasse wird dann als zukünftige Fahr-Situation eine voraussichtliche Bahnkurve des Fremd-Fahrzeugs vorhergesagt. Auch die Offenlegungsschrift DE 102017 115988 A1 offenbart ein Verfahren, gemäß dem ein am Straßenverkehr teilnehmendes Fremd-Objekt einer Objekt-Klasse zugeordnet wird. In Abhängigkeit von der Objekt-Klasse wird dann eine geplante Trajektorie eines Fahrzeugs, in dem das Verfahren durchgeführt wird, modifiziert.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren bereitzustellen, durch welches die Zuverlässigkeit des Vorhersagens der zukünftigen Fahr-Situation des Fremd-Objekts gesteigert wird. Es soll also die Wahrscheinlichkeit, mit der eine tatsächliche zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objekts der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation entspricht, gesteigert werden.
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass zumindest eine zweite Information erfasst wird, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten zweiten Fremd-Objekt korrespondiert, das sich im Umfeld des ersten Fremd-Objektes befindet, wobei in Abhängigkeit von der zweiten Information das zweite Fremd-Objekt zu einer Objekt-Klasse zugeordnet wird, und wobei eine zukünftige Position, eine zukünftige Fahrt-Geschwindigkeit und/oder eine zukünftige Trajektorie des ersten Fremd-Objektes als zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes andererseits vorhergesagt werden. Beim Vorhersagen der zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes wird also sowohl die Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes als auch die Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes berücksichtigt. Es wird dabei davon ausgegangen, dass zumindest zwei verschiedene mögliche Objekt-Klassen vorhanden sind. Die Objekt-Klassen unterscheiden sich derart voneinander, dass ein einer ersten Objekt-Klasse der Objekt-Klassen zugeordnetes Fremd-Objekt seine Fahr-Situation in zumindest einer bestimmten Verkehrssituation voraussichtlich anders ändern wird als dies ein einer zweiten Objekt-Klasse der Objekt- Klassen zugeordnetes Fremd-Objekt in derselben bestimmten Verkehrssituation tun würde. Die zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes wird also durch die Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes beeinflusst. Das zweite Fremd-Objekt befindet sich im Umfeld des ersten Fremd-Objektes. Es ist deshalb davon auszugehen, dass das erste Fremd-Objekt beziehungsweise ein Fahrer des ersten Fremd-Objektes das zweite Fremd-Objekt beim Verändern seiner aktuellen Fahr-Situation berücksichtigen wird. Insbesondere ist dabei die Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes relevant, weil das erste Fremd-Objekt beziehungsweise der Fahrer des ersten Fremd-Objektes mit der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes ein bestimmtes Verhalten des zweiten Fremd-Objektes im Straßenverkehr assoziieren wird. Durch das Berücksichtigen der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes wird somit eine zuverlässige und besonders präzise Vorhersage der zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes erreicht. Vorzugsweise wird die zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes in Abhängigkeit von einer aktuellen Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes vorhergesagt. Die präzise vorhergesagte zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes kann dann durch andere Verkehrsteilnehmer genutzt werden, beispielsweise um eine Fahr-Situation dieser Verkehrsteilnehmer anzupassen, sodass ein gewünschter Abstand zu dem ersten Fremd- Objekt nicht unterschritten wird. Unter einem Fremd-Objekt ist prinzipiell ein beliebiges Fremd- Objekt zu verstehen, das am Straßenverkehr teilnimmt. Beispielsweise handelt es sich bei einem Kraftfahrzeug, einem Fahrrad oder einem Fußgänger um ein Fremd-Objekt Die zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes wird dabei zumindest durch die zukünftige Position, die zukünftige Fahrtgeschwindigkeit und/oder die zukünftige Trajektorie des ersten Fremd-Objektes beschrieben. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass als erste und/oder als zweite Information zumindest ein visuelles Abbild des ersten und/oder des zweiten Fremd-Objektes erfasst wird. Das visuelle Abbild ist technisch einfach, beispielsweise mittels eines Kamerasensors, erfassbar. Außerdem sind die Fremd-Objekte anhand des visuellen Abbildes besonders sicher, beispielsweise anhand einer Silhouette der Fremd-Objekte und/oder einer Dimensionierung der Fremd-Objekte, einer Objekt-Klasse zuordenbar. Darüber hinaus ist anhand des visuellen Abbildes auch eine besonders detaillierte Zuordnung der Fremd-Objekte zu einer korrekten Objekt-Klasse möglich. Beispielsweise wird anhand des visuellen Abbilds festgestellt, ob es sich bei einem erfassten Kraftfahrzeug um einen Lastkraftwagen, ein landwirtschaftliches Fahrzeug, einen Personenkraftwagen oder ein Kraftrad handelt. Das Kraftfahrzeug wird dann entsprechend einer der Objekt-Klassen „Lastkraftwagen“, „landwirtschaftliches Fahrzeug“, „Personenkraftwagen“ oder „Kraftrad“ zugeordnet.
Vorzugsweise wird als erste und/oder als zweite Information eine Ist-Position, eine Ist- Trajektorie und/oder eine Ist-Fahrtgeschwindigkeit des ersten und/oder des zweiten Fremd- Objektes erfasst. Hierdurch ist eine besonders präzise Zuordnung der Fremd-Objekte zu einer geeigneten Objekt-Klasse möglich. Beispielsweise wird festgestellt, dass es sich bei einem erfassten Fremd- Kraftfahrzeug um ein durch einen Fahranfänger betriebenes Fremd- Kraftfahrzeug handelt, wenn anhand der Ist-Position des Fremd-Fahrzeugs festgestellt wird, dass das Fremd- Kraftfahrzeug einen verhältnismäßig großen Abstand zu einem vorausfahrenden Fremd- Kraftfahrzeug einhält, wenn anhand der Ist-Trajektorie eine besonders zurückhaltende Fahrweise festgestellt wird und/oder wenn anhand der Ist-Fahrtgeschwindigkeit ein verhältnismäßig langsames Fahrverhalten festgestellt wird. Das Fremd-Fahrzeug wird dann beispielsweise der Objekt-Klasse „Kraftfahrzeug, Fahrer: Fahranfänger“ zugeordnet. Wird jedoch anhand der Ist-Position, der Ist-Trajektorie und/oder der Ist-Geschwindigkeit des Fremd- Kraftfahrzeugs ein durchschnittliches Fahrverhalten festgestellt, so wird das Fremd- Kraftfahrzeug beispielsweise der Objekt-Klasse „Kraftfahrzeug, Fahrer: Normalfahrer“ zugeordnet.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit von der ersten Information ein Fahrstil eines Fahrers des ersten Fremd-Objektes ermittelt wird, wobei das erste Fremd-Objekt der Objekt-Klasse in Abhängigkeit von dem ermittelten Fahrstil zugeordnet wird. Beispielsweise wird in Abhängigkeit von der ersten Information als Fahrstil ein risikoreicher Fahrstil des Fahrers oder ein zurückhaltender Fahrstil des Fahrers ermittelt. Es wird dabei davon ausgegangen, dass die zukünftige Fahr-Situation durch den Fahrstil des Fahrers des ersten Fremd-Objektes beeinflusst wird. Beispielsweise ist bei einem Fahrer mit einem risikoreichen Fahrstil vermehrt mit Überholvorgängen zu rechnen, wohingegen ein Fahrer mit einem zurückhaltenden Fahrstil Überholvorgänge in der Regel vermeiden wird. Durch das Vorsehen von fahrstil-abhängigen Objekt-Klassen und die Zuordnung des Fremd-Objektes zu der Objekt-Klasse in Abhängigkeit von dem ermittelten Fahrstil wird somit die Zuverlässigkeit der Vorhersage der zukünftigen Fahr-Situation weiter gesteigert. Vorzugsweise wird in Abhängigkeit von der zweiten Information ein Fahrstil eines Fahrers des zweiten Fremd- Objektes ermittelt, wobei das zweite Fremd-Objekt der Objekt-Klasse in Abhängigkeit von dem ermittelten Fahrstil zugeordnet wird.
Vorzugsweise wird das Verfahren in einem Ego-Fahrzeug durchgeführt. Es ist also zusätzlich zu dem ersten Fremd-Objekt und dem zweiten Fremd-Objekt ein weiteres am Straßenverkehr teilnehmendes Objekt, nämlich das Ego-Fahrzeug, vorhanden. Durch die Durchführung des Verfahrens in dem Ego-Fahrzeug kann die vorhergesagte zukünftige Position beim Betreiben des Ego-Fahrzeugs berücksichtigt werden. Beispielsweise wird ein durch einen Fahrer des Ego- Fahrzeugs wahrnehmbares Warnsignal erzeugt, wenn in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Fahrzeugs ein Abstand zwischen dem Ego- Fahrzeug und dem ersten Fremd-Fahrzeug voraussichtlich einen Abstands-Schwellenwert unterschreiten wird.
Vorzugsweise wird die erste Information und/oder die zweite Information mittels einer Umfeldsensorik des Ego-Fahrzeugs erfasst. Vorzugsweise weist die Umfeldsensorik zumindest einen Kamerasensor, einen Radarsensor, einen Ultraschallsensor und/oder einen Lasersensor auf. Das Ego-Fahrzeug selbst weist also die Sensoren auf, durch welche die erste Information und/oder die zweite Information erfasst wird. Externe Einrichtungen, die nicht Teil des Ego- Fahrzeugs sind, sind somit zur Durchführung des Verfahrens nicht notwendig. Dadurch ist die Fehleranfälligkeit des Verfahrens gering.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass das erste Fremd-Objekt auf das Aussenden von ersten Daten und/oder das zweite Fremd-Objekt auf das Aussenden von zweiten Daten überwacht werden, wobei, wenn erfasst wird, dass die ersten Daten und/oder die zweiten Daten ausgesendet werden, die ersten Daten und/oder die zweiten Daten als erste Information und/oder als zweite Information erfasst werden. Daraus ergibt sich zum einen der Vorteil, dass das erste Fremd-Objekt und/oder das zweite Fremd-Objekt durch die ausgesendeten Daten besonders präzise Informationen beispielsweise bezüglich ihrer Fahrtgeschwindigkeit bereitstellen können. Außerdem ist das Verfahren gemäß dieser Ausführungsform auch dann durchführbar, wenn sich das erste Fremd-Objekt und/oder das zweite Fremd-Objekt nicht innerhalb eines Erfassungsbereichs der Umfeldsensorik des Ego- Fahrzeugs befinden, beispielsweise wenn eines der Fremd-Objekte durch das andere der Fremd-Objekte verdeckt ist. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine tatsächliche zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes mit der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation verglichen wird, wobei in Abhängigkeit von dem Vergleich zumindest ein der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objekts zugeordneter erster Parameter, in Abhängigkeit von dem die zukünftige Fahr-Situation vorhergesagt wurde, durch einen mit der tatsächlichen zukünftigen Fahr- Situation korrespondierenden zweiten Parameter ersetzt wird. Durch das Ersetzen des ersten Parameters wird erreicht, dass im Anschluss an das Ersetzen des ersten Parameters durchgeführte Vorhersagen zukünftiger Fahr-Situationen von Fremd-Objekten, die dieser Objekt-Klasse zugeordnet werden, präziser durchgeführt werden. Dabei werden zum Ermitteln des zweiten Parameters allgemein bekannte Verfahren des maschinellen Lernens angewandt. Vorzugsweise wird der erste Parameter ersetzt, wenn eine Abweichung zwischen der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation und der tatsächlichen zukünftigen Fahr-Situation einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt. Unterschreitet die Abweichung den Schwellenwert, so wird der erste Parameter vorzugsweise beibehalten.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd- Objektes andererseits eine zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes vorhergesagt wird. Es wird also bezüglich beider Fremd-Objekte jeweils eine zukünftige Fahr-Situation vorhergesagt. Die Fahr-Situation anderer Verkehrsteilnehmer, beispielsweise des Ego- Fahrzeugs, kann somit unter Berücksichtigung der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes und der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes angepasst werden, sodass der gewünschte Abstand zu den Fremd-Objekten nicht unterschritten wird. Vorzugsweise wird die zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd- Objektes in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd- Objektes vorhergesagt. Insbesondere werden mehr als zwei Fremd-Objekte, die am Straßenverkehr teilnehmen, erfasst, wobei dann für jedes der Fremd-Objekte jeweils zumindest eine Information erfasst wird, die mit dem jeweiligen Fremd-Objekt korrespondiert, und wobei jedes der Fremd-Objekte in Abhängigkeit von der jeweiligen Information jeweils zu einer Objekt- Klasse zugeordnet wird. Vorzugsweise wird dann für jedes der Fremd-Objekte jeweils eine zukünftige Fahr-Situation vorhergesagt. Dabei wird die zukünftige Fahr-Situation jeweils in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des jeweiligen Fremd-Objekts und der Objekt-Klasse der Fremd-Objekte, die sich im Umfeld des jeweiligen Fremd-Objekts befinden, vorhergesagt.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes und optional der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes eine Fahr-Situation des Ego-Fahrzeugs automatisiert verändert wird. Beispielsweise wird zur Veränderung der Fahr- Situation des Ego-Fahrzeugs eine Fahrtgeschwindigkeit des Ego-Fahrzeugs und/oder ein Lenkwinkel des Ego-Fahrzeugs automatisiert verändert, wenn in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes festgestellt wird, dass ansonsten ein Abstand zwischen dem ersten Fremd-Objekt und dem Ego-Fahrzeug den vorgegebenen Abstands-Schwellenwert zukünftig unterschreiten würde. Durch eine derartige Vorgehensweise wird eine Betriebssicherheit des Ego-Fahrzeugs gesteigert.
Vorzugsweise werden die zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes und optional die zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes laufend vorhergesagt. Es stehen also laufend vorhergesagte zukünftige Fahr-Situationen des ersten Fremd-Objektes und optional des zweiten Fremd-Objektes zur Verfügung, um die Vorteile des Verfahrens laufend zu erzielen. Vorzugsweise werden hierzu die zumindest eine erste Information und die zumindest eine zweite Information laufend, also zu mehreren zeitlich aufeinanderfolgenden Zeitpunkten, erfasst, sodass stets zumindest eine aktuelle erste Information und zumindest eine aktuelle zweite Information zur Durchführung des Verfahrens zur Verfügung stehen. Zu einem bestimmten Zeitpunkt wird dann die jeweils aktuelle erste Information und die jeweils aktuelle zweite Information zum Vorhersagen der zukünftigen Fahr-Situation verwendet.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, dass als erstes Fremd-Objekt das Fremd-Objekt der Fremd-Objekte erfasst wird, dessen Abstand zu dem Ego-Fahrzeug geringer ist. Als zweites Fremd-Objekt wird dann das Fremd-Objekt der Fremd-Objekte erfasst, dessen Abstand zu dem Ego-Fahrzeug größer ist. Vorzugsweise handelt es sich bei dem Abstand um den Abstand in Fahrtrichtung. Das Vorhersagen der zukünftigen Fahr-Situation des Fremd- Objekts, dessen Abstand zu dem Ego-Fahrzeug geringer ist, ist besonders vorteilhaft, weil die zukünftige Fahr-Situation dieses Fremd-Objekts besonders relevant für etwaige Änderungen der Fahr-Situation des Ego-Fahrzeugs ist.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung für ein Kraftfahrzeug weist eine Einheit zum Erfassen einer ersten Information, die mit einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten ersten Fremd-Objekt korrespondiert, und einer zweiten Information, die mit einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten zweiten Fremd-Objekt korrespondiert, auf und zeichnet sich mit den Merkmalen des Anspruchs 13 durch ein Steuergerät aus, wobei die Vorrichtung speziell dazu hergerichtet ist, bei bestimmungsgemäßem Gebrauch mittels der Einheit und des Steuergerätes eine zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren vorherzusagen. Auch daraus ergeben sich die bereits genannten Vorteile. Weitere bevorzugte Merkmale und Merkmalskombinationen ergeben sich aus dem zuvor Beschriebenen sowie aus den Ansprüchen. Das erfindungsgemäße Fahrzeug zeichnet sich mit den Merkmalen des Anspruchs 14 durch die erfindungsgemäße Vorrichtung aus. Auch daraus ergeben sich die bereits genannten Vorteile. Weitere bevorzugte Merkmale und Merkmaiskombinationen ergeben sich aus dem zuvor Beschriebenen sowie aus den Ansprüchen.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des Fahrzeugs weist die Einheit eine Umfeldsensorik und/oder eine Kommunikationseinrichtung auf. Die Umfeldsensorik ist vorzugsweise dazu ausgebildet, als erste Information und/oder als zweite Information zumindest ein visuelles Abbild des ersten und/oder des zweiten Fremd-Objektes zu erfassen. Die Kommunikationseinrichtung ist vorzugsweise dazu ausgebildet, als erste Information und/oder als zweite Information durch das erste Fremd-Objekt ausgesendete erste Daten und/oder durch das zweite Fremd-Objekt ausgesendete zweite Daten zu empfangen.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der Zeichnungen näher erläutert. Dazu zeigen
Figur 1 eine Straße, auf der ein Ego-Fahrzeug, ein erstes Fremd-Objekt und ein zweites
Fremd-Objekt bewegt werden und
Figur 2 ein Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes.
Figur 1 zeigt in einer vereinfachten Darstellung eine Straße 1, auf der ein Ego-Fahrzeug 2, ein erstes Fremd-Objekt 3 und ein zweites Fremd-Objekt 4 in einer Fahrtrichtung 5 bewegt werden. Bei dem ersten Fremd-Objekt 3 handelt es sich vorliegend um ein Fremd-Fahrzeug 3, nämlich einen Personenkraftwagen 3. Auch bei dem zweiten Fremd-Objekt 4 handelt es sich vorliegend um ein Fremd-Fahrzeug 4, nämlich ein landwirtschaftliches Fahrzeug 4. Das zweite Fremd- Fahrzeug 4 befindet sich im Umfeld des ersten Fremd-Fahrzeugs 3
Das Ego-Fahrzeug 2 weist eine Vorrichtung 6 mit einer Umfeldsensorik 7 auf. Die Umfeldsensorik 7 weist zumindest einen Umfeldsensor 8 auf, der dazu ausgebildet ist, ein Umfeld des Egofahrzeugs 2 zu überwachen. Vorliegend handelt es sich bei dem Umfeldsensor 8 um einen Kamerasensor 8 Alternativ dazu ist der Umfeldsensor 8 beispielsweise als Lasersensor, als Radarsensor oder als Ultraschallsensor ausgebildet Vorzugsweise sind mehrere derartige Umfeldsensoren vorhanden, die um das Ego-Fahrzeug 2 herum verteilt an dem Ego-Fahrzeug 2 angeordnet sind. Das Ego-Fahrzeug 2 weist außerdem eine Kommunikationseinrichtung 9 auf. Die Kommunikationseinrichtung 9 ist dazu ausgebildet, durch das erste Fremd-Fahrzeug 3, durch das zweite Fremd-Fahrzeug 4, durch nicht dargestellte weitere am Straßenverkehr teilnehmende Fremd-Objekte und/oder durch nicht dargestellte Infrastruktureinrichtungen ausgesendete Daten zu empfangen.
Die Vorrichtung 6 weist außerdem einen Datenspeicher 10 auf. In dem Datenspeicher 10 sind Objekt-Klassen gespeichert. Zumindest einer dieser Objekt-Klassen sind dabei die Fremd- Fahrzeuge 3 und 4 sowie weitere am Straßenverkehr teilnehmende Fremd-Objekte zuordenbar.
Die Vorrichtung 6 weist außerdem ein Steuergerät 11 auf. Das Steuergerät 11 ist kommunikationstechnisch mit dem Umfeldsensor 8, der Kommunikationseinrichtung 9 und dem Datenspeicher 10 verbunden.
Im Folgenden wird mit Bezug auf Figur 2 ein Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 anhand eines Flussdiagramms beschrieben. In einem ersten Schritt S1 wird das Verfahren gestartet. Hierzu beginnt der Umfeldsensor 8 das Umfeld des Ego-Fahrzeugs 2 zu erfassen und die Kommunikationseinrichtung 9 beginnt zu überwachen, ob das erste Fremd-Fahrzeug 3, das zweite Fremd- Fahrzeug 4 oder eine nicht dargestellte Infrastruktureinrichtung Daten aussenden.
In einem zweiten Schritt S2 wird das erste Fremd-Fahrzeug 3 durch den Umfeldsensor 8 erfasst. Der als Kamerasensor 8 ausgebildete Umfeldsensor 8 erfasst dabei visuelle Abbilder des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 Anhand einer zeitlichen Abfolge der erfassten visuellen Abbilder ermittelt das Steuergerät 11 eine Ist-Trajektorie des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 und eine Ist-Fahrtgeschwindigkeit des ersten Fremd-Fahrzeugs 3. In Abhängigkeit von der Ist- Trajektorie und der Ist-Fahrtgeschwindigkeit ermittelt das Steuergerät 11 weiterhin einen Fahrstil eines Fahrers des ersten Fremd-Fahrzeugs 3. Beispielsweise ermittelt das Steuergerät 11, dass der Fahrer einen zurückhaltenden Fahrstil aufweist, wie dies beispielsweise bei Fahranfängern oftmals der Fall ist, oder einen risikoreichen Fahrstil, wie dies beispielsweise bei Vielfahrern oftmals der Fall ist. Bei den visuellen Abbildern des ersten Fremd-Fahrzeugs 3, der Ist-Trajektorie des Fremd-Fahrzeugs 3, der Ist-Geschwindigkeit des Fremd-Fahrzeugs 3 und dem Fahrstil des Fahrers des Fremd-Fahrzeugs 3 handelt es sich dabei um erste Informationen.
In einem Schritt S3 ordnet das Steuergerät 11 das erste Fremd-Fahrzeug 3 in Abhängigkeit von den in dem Schritt S2 erfassten beziehungsweise ermittelten ersten Informationen einer Objekt- Klasse, der in dem Datenspeicher 10 gespeicherten Objekt-Klassen, zu. Vorliegend ordnet das Steuergerät 11 das Fremd-Fahrzeug 3 aufgrund der ersten Informationen der Objekt-Klasse „Personenkraftwagen, Fahrer: Fahranfänger“ zu. Weitere mögliche, gespeicherte Objekt- Klassen sind beispielsweise die Objekt-Klassen „Personenkraftwagen, Fahrer: Normalfahrer“, „Personenkraftwagen, Fahrer: Vielfahrer“, „Omnibus“, „Abfallentsorgungsfahrzeug“, „Transporter“, „Möbelwagen“, „Kanalreinigungsfahrzeug“, „Baufahrzeug“, „Fahrrad, Fahrer: Kind“, „Fahrrad, Fahrer: Erwachsener“, „Fußgänger“, „Motorradfahrer“ oder „Tier“. Diese Aufzählung von Objekt- Klassen ist selbstverständlich nicht abschließend. Vielmehr sind bevorzugt weitere zusätzliche Objekt-Klassen vorgesehen.
Jeder Objekt-Klasse sind verschiedene erste Parameter zugeordnet ln Abhängigkeit von den ersten Parametern kann vorhergesagt werden, wie ein der jeweiligen Objekt-Klasse zugeordnetes Fremd-Objekt in einer bestimmten Verkehrssituation voraussichtlich reagieren wird. Weil davon auszugehen ist, dass ein einer ersten der Objekt- Klassen zugeordnetes Fremd-Objekt in einer bestimmten Verkehrssituation anders reagieren wird als ein einer zweiten der Objekt- Klassen zugeordnetes Fremd-Objekt, sind den verschiedenen Objekt-Klassen jeweils unterschiedliche erste Parameter zugeordnet. ln einem vierten Schritt S4 wird das zweite Fremd-Fahrzeug 4 erfasst. Vorliegend wird das zweite Fremd-Fahrzeug 4 zunächst durch eine nicht dargestellte Umfeldsensorik des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 erfasst. Durch die Umfeldsensorik des Ego-Fahrzeugs 2 ist das zweite Fremd-Fahrzeug 4 nicht erfassbar, weil das zweite Fremd-Fahrzeug 4 durch das erste Fremd- Fahrzeug 3 verdeckt ist. Das erste Fremd-Fahrzeug 3 sendet allerdings Daten bezüglich des zweiten Fremd-Fahrzeugs 4 mittels einer nicht dargestellten Kommunikationseinrichtung aus. Diese Daten werden in dem vierten Schritt S4 durch die Kommunikationseinrichtung 9 des Ego- Fahrzeugs 2 erfasst. ln einem Schritt S5 ordnet das Steuergerät 11 in Abhängigkeit von den durch die Kommunikationseinrichtung 9 empfangenen Daten auch das zweite Fremd-Fahrzeug 4 einer Objekt-Klasse zu, vorliegend der Objekt-Klasse „landwirtschaftliches Fahrzeug“ ln einem sechsten Schritt S6 sagt das Steuergerät 11 eine zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Fahrzeugs 4 andererseits vorher. Als Fahr-Situation sagt das Steuergerät 11 beispielsweise eine zukünftige Fahrtgeschwindigkeit, eine zukünftige Position und/oder eine zukünftige Trajektorie des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 vorher. Weil das zweite Fremd-Fahrzeug 4 der Objekt-Klasse „landwirtschaftliches Fahrzeug“ zugeordnet wurde, ist in der Regel davon auszugehen, dass das erste Fremd-Fahrzeug 3 das zweite Fremd-Fahrzeug 4 überholen wird. Das erste Fremd-Fahrzeug 3 wurde vorliegend allerdings der Objekt-Klasse „Personenkraftwagen, Fahrer: Fahranfänger“ zugeordnet.
Aufgrund der ersten Parameter, die dieser Objekt-Klasse zugeordnet sind, wird deshalb als zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 durch das Steuergerät 11 vorhergesagt, dass das erste Fremd-Objekt 3 seine Fahrtgeschwindigkeit verringern und hinter dem zweiten Fremd-Fahrzeug 4 hinterher fahren wird. Würde das erste Fremd-Fahrzeug 3 in dem dritten Schritt S3 der Objekt-Klasse „Personenkraftwagen, Fahrer: Vielfahrer“ zugeordnet werden, so würde dann aufgrund der dieser Objekt-Klasse zugeordneten ersten Parameter als zukünftige Fahr-Situation vorhergesagt werden, dass das erste Fremd-Fahrzeug 3 seine Fahrtgeschwindigkeit erhöhen und seine Trajektorie verändern wird, um das zweite Fremd- Fahrzeug 4 zu überholen.
In einem siebten Schritt S7 wird in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr- Situation des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 eine Fahr-Situation des Ego-Fahrzeugs 2 automatisiert verändert. Weil vorhergesagt wurde, dass das erste Fremd-Fahrzeug 3 hinter dem zweiten Fremd-Fahrzeug 3 herfahren wird, ist vorliegend ein Überholvorgang des ersten Fremd- Fahrzeugs 3 und des zweiten Fremd-Fahrzeugs 4 durch das Ego-Fahrzeug 2 möglich. Es wird deshalb automatisiert eine Fahrtgeschwindigkeit des Ego-Fahrzeugs 2 erhöht und eine Trajektorie des Ego-Fahrzeugs 2 derart angepasst, dass das Ego-Fahrzeug 2 das erste Fremd- Fahrzeug 3 und das zweite Fremd-Fahrzeug 4 überholt.
In einem achten Schritt S8 wird die tatsächliche zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd- Fahrzeugs 3 erfasst. In einem neunten Schritt S9 wird die in dem achten Schritt S8 erfasste tatsächliche zukünftige Fahr-Situation mit der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation verglichen.
In einem zehnten Schritt S10 werden in Abhängigkeit von dem Vergleich die der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objekts 3 zugeordneten ersten Parameter durch mit der tatsächlichen zukünftigen Fahr-Situation korrespondierende zweite Parameter ersetzt. Wird in dem Vergleich beispielsweise festgestellt, dass die tatsächliche zukünftige Fahr-Situation von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation abweicht, so wird zumindest einer der ersten Parameter ersetzt. Ergibt der Vergleich jedoch, dass die tatsächliche zukünftige Fahr-Situation der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation entspricht, so werden die ersten Parameter vorzugsweise beibehalten.
Vorzugsweise wird mittels des Verfahrens auch die zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd-Fahrzeugs 4 vorhergesagt. Weil die Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Fahrzeugs 4 und die Objekt-Klasse des ersten Fremd-Fahrzeugs 3 ohnehin in dem Verfahren ermittelt werden, ist dies ohne besonderen zusätzlichen Mehraufwand einfach möglich.
Vorzugsweise werden die in Figur 2 dargestellten Verfahrensschritte S2 bis S10 laufend durchgeführt. Daraus resultiert eine zuverlässige laufende Vorhersage der zukünftigen Fahr- Situation des ersten Fremd-Objekts 3 und in Folge dessen eine vorteilhafte automatisierte Steuerung der Fahr-Situation des Ego-Fahrzeugs 2.
Bezugszeichenliste Straße Ego-Fahrzeug erstes Fremd-Fahrzeug zweites Fremd-Fahrzeug Fahrtrichtung Vorrichtung Umfeldsensorik Umfeldsensor Kommunikationseinrichtung Datenspeicher Steuergerät

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Vorhersagen einer zukünftigen Fahr-Situation eines am Straßenverkehr teilnehmenden Fremd-Objektes, insbesondere Fremd-Fahrzeuges, mit folgenden Schritten: a) Erfassen von zumindest einer ersten Information, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten ersten Fremd-Objekt (3) korrespondiert, und Zuordnen des ersten Fremd-Objektes (3) zu einer Objekt- Klasse in Abhängigkeit von der ersten Information, b) Erfassen von zumindest einer zweiten Information, die mit zumindest einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten zweiten Fremd-Objekt (4) korrespondiert, das sich im Umfeld des ersten Fremd-Objektes (3) befindet, und Zuordnen des zweiten Fremd-Objektes (4) zu einer Objekt-Klasse in Abhängigkeit von der zweiten Information, c) Vorhersagen einer zukünftigen Position, einer zukünftigen Fahrtgeschwindigkeit und/oder einer zukünftigen Trajektorie des ersten Fremd-Objektes (3) als zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes (3) in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes (3) einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes (4) andererseits.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als erste und/oder als zweite Information zumindest ein visuelles Abbild des ersten und/oder des zweiten Fremd-Objektes (3,4) erfasst wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als erste und/oder als zweite Information eine Ist-Position, eine Ist-Trajektorie und/oder eine Ist-Fahrtgeschwindigkeit des ersten und/oder des zweiten Fremd-Objektes (3,4) erfasst wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von der ersten Information ein Fahrstil eines Fahrers des ersten Fremd- Objektes (3) ermittelt wird, wobei das erste Fremd-Objekt (3) der Objekt-Klasse in Abhängigkeit von dem ermittelten Fahrstil zugeordnet wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren in einem Ego-Fahrzeug (2) durchgeführt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Information und/oder die zweite Information mittels einer Umfeldsensorik (8) des Ego-Fahrzeugs (2) erfasst werden
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das erste Fremd-Objekt (3) auf das Aussenden von ersten Daten und/oder das zweite Fremd-Objekt (4) auf das Aussenden von zweiten Daten überwacht werden, wobei, wenn erfasst wird, dass die ersten Daten und/oder die zweiten Daten ausgesendet werden, die ersten Daten und/oder die zweiten Daten als erste Information und/oder als zweite Information erfasst werden.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine tatsächliche zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes (3) mit der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation verglichen wird, wobei in Abhängigkeit von dem Vergleich zumindest ein der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objekts (3) zugeordneter erster Parameter, in Abhängigkeit von dem die zukünftige Fahr-Situation vorhergesagt wurde, durch einen mit der tatsächlichen zukünftigen Fahr-Situation korrespondierenden zweiten Parameter ersetzt wird
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von der Objekt-Klasse des ersten Fremd-Objektes (3) einerseits und der Objekt-Klasse des zweiten Fremd-Objektes (4) andererseits eine zukünftige Fahr- Situation des zweiten Fremd-Objektes (4) vorhergesagt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des ersten Fremd- Objektes (3) und optional der vorhergesagten zukünftigen Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes (4) eine Fahr-Situation des Ego-Fahrzeugs (2) automatisiert verändert wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes (3) und optional die zukünftige Fahr-Situation des zweiten Fremd-Objektes (4) laufend vorhergesagt werden.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als erstes Fremd-Objekt (3) das Fremd-Objekt der Fremd-Objekte (3,4) erfasst wird, dessen Abstand zu dem Ego-Fahrzeug (2) geringer ist
13. Vorrichtung für ein Fahrzeug, mit einer Einheit (7,9) zum Erfassen einer ersten Information, die mit einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten ersten Fremd-Objekt (3) korrespondiert, und einer zweiten Information, die mit einem am Straßenverkehr teilnehmenden und erfassten zweiten Fremd-Objekt (4) korrespondiert, gekennzeichnet durch ein Steuergerät (11), wobei die Vorrichtung (6) speziell dazu hergerichtet ist, bei bestimmungsgemäßem Gebrauch mittels der Einheit (7,9) und des Steuergerätes (11) eine zukünftige Fahr-Situation des ersten Fremd-Objektes (3) gemäß einem Verfahren der Ansprüche 1 bis 12 vorherzusagen
14. Fahrzeug, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung (6) gemäß Anspruch 13.
15. Fahrzeug nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Einheit (7,9) eine Umfeldsensorik (7) und/oder eine Kommunikationseinrichtung (9) aufweist.
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