WO2023138878A1 - Verfahren zum betreiben eines fahrzeugs - Google Patents

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WO2023138878A1
WO2023138878A1 PCT/EP2022/087540 EP2022087540W WO2023138878A1 WO 2023138878 A1 WO2023138878 A1 WO 2023138878A1 EP 2022087540 W EP2022087540 W EP 2022087540W WO 2023138878 A1 WO2023138878 A1 WO 2023138878A1
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dangerous
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Stefan Kueperkoch
Stella Steffens
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Robert Bosch Gmbh
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Definitions

  • the invention relates to a method for operating a vehicle, a computing unit for operating a vehicle and a computer program product.
  • the driving behavior of vehicles equipped with modern driver assistance systems is not only determined by desired routes and lane limitations, but can also be significantly influenced by surrounding dynamic objects. These dynamic objects are recognized by the vehicle's sensors and combined with other information to create an image of the surroundings, on the basis of which a driving strategy is calculated that should lead to the desired destination.
  • An object of the invention is to provide an improved method for operating a vehicle.
  • the object is achieved with a method for operating a vehicle with the steps:
  • Providing the hazard potential of the object for operating the vehicle Providing the hazard potential of the object for operating the vehicle.
  • a direction of movement and/or a speed of the vehicle are adjusted depending on the hazard potential of the object.
  • the vehicle is controlled in such a way that a predetermined distance from the object is maintained in order to avoid a collision with the object. In this way, increased safety is achieved when operating the vehicle, since the hazard potential of the object is determined and taken into account when controlling the vehicle.
  • local positions of the object over time are recorded as the course of movement, with a movement trajectory of the object being determined on the basis of the local positions, with the risk potential of the object being inferred on the basis of the movement trajectory. If, for example, it is to be expected that the movement trajectory of the object will cross the movement trajectory of the vehicle, then a high risk potential can be assumed. If it is to be expected that the object and the vehicle will meet at a distance that is less than a specified distance, for example 1 meter, then a medium risk potential can be assumed. If it is to be expected that the object and the vehicle will meet at a distance that is greater than the specified distance, for example 1 meter, no hazard potential can be assumed.
  • a speed of the object is recorded as the course of movement, and the risk potential of the object is inferred from the speed of the object and/or a change in the speed of the object. If the course of movement of the object has speeds and/or changes in speeds that lie outside of predetermined comparison ranges, a high risk potential of the object is identified.
  • the course of movement of the object is examined in relation to a movement component that oscillates laterally to a longitudinal direction of movement of the object and/or in relation to a movement component that oscillates laterally to a longitudinal direction of a lane, and the object is classified as dangerous depending on the oscillating movement component of the object if the oscillating movement component exceeds at least one predetermined parameter, in particular a predetermined oscillation pattern and/or a predetermined amplitude and/or a predetermined frequency.
  • the course of movement of the object is examined in relation to a speed of the object, and the object is classified as dangerous if the speed of the object or a change in the speed of the object meets a specified speed parameter or a specified speed pattern, in particular exceeds a specified maximum speed and/or falls below a specified minimum speed and/or exceeds a specified change in speed.
  • the course of movement of the object is examined in relation to a specified driving area of the road and the object is classified as dangerous if the object stays in the specified driving area for longer than a specified time and/or distance, the object being classified as dangerous in particular if the vehicle moves for a specified time and/or distance over a central reservation of the lane or another lane boundary, in particular a lateral lane boundary (boundary line or edge of the road).
  • defined limit values are used, from which the object is classified as dangerous for the vehicle, with the limit values being stored and/or dynamically adapted depending on the movement of the object and/or depending on a relative distance between the object and the vehicle and/or depending on a movement of the vehicle.
  • a movement of the vehicle is controlled in such a way that the vehicle does not fall below a predetermined distance from the object.
  • the defined distance is formed or changed depending on the dangerousness of the object.
  • the object is classified as dangerous if the object is classified as a child, animal, or ball type, the object is classified as dangerous.
  • a location of the vehicle and/or a location of the object is output. This allows other road users to be informed about the presence of the object.
  • the location of the vehicle and/or the location of the object together with the risk potential of the object are taken into account by a further processing unit, in particular by a processing unit of a vehicle, in order to issue an indication of a risk potential of a vehicle or to issue a control command for controlling a further vehicle in order to maintain a specified minimum distance from the object.
  • the location of the vehicle and/or the location of the object can be obtained by a global position determination, e.g. by determining the degrees of longitude and latitude as well as the height above sea level using a suitable sensor system.
  • the location (global position determination, e.g. by determining the longitude and latitude as well as the height above sea level) of the vehicle and/or the location of the object together with the hazard potential of the object can be received and taken into account via a wireless communication interface (e.g. WLAN, mobile communications, Car2Car, ...) directly or via a central server from another processing unit in another vehicle, in particular from a processing unit of this vehicle, in order to issue an indication of a hazard potential of the other vehicle or comply with a control command for controlling the other vehicle to maintain a predetermined minimum distance from the object.
  • a wireless communication interface e.g. WLAN, mobile communications, Car2Car, .
  • a computing unit is proposed which is designed to carry out the method described.
  • a further advantageous development of the method provides that a trajectory of the object is checked for a hazard potential for the vehicle using logical rules. This advantageously supports a defined execution of the method.
  • a further advantageous development of the method provides that trajectory points of an oscillation of the object and/or a speed in the longitudinal direction of the object and/or a remaining of the object in a lane are determined. In this way, it can be defined when an object's behavior is classified as unusual or problematic. This is advantageously done with defined limit values of the corresponding parameters.
  • a further advantageous development of the method provides for the object to be classified using a learned K1 algorithm.
  • the proposed method can be executed based on experience of probabilities, whereby an approach based on machine learning is realized.
  • the vehicle can use a communication system such as a Car-2-X system or a wireless connection to a cloud system or to neighboring vehicles to output the class of the object's risk potential and other relevant derived variables of one object.
  • a communication system such as a Car-2-X system or a wireless connection to a cloud system or to neighboring vehicles to output the class of the object's risk potential and other relevant derived variables of one object.
  • An additional system for determining the position of the vehicle for example a GPS, is advantageously provided in order to also output the position of the vehicle.
  • other vehicles with a similar communication interface can be warned of impending risks in their vicinity at an early stage. This has the advantage of increasing traffic safety for other road users as well.
  • the invention is described in detail below with further features and advantages on the basis of several figures. All of the features described or illustrated form the subject matter of the invention, either alone or in any combination, regardless of how they are summarized in the patent claims or their back-reference, and regardless of their wording or representation in the description or in the figures
  • FIG. 1 -3 scenarios with problematic driving behavior of a road user
  • FIG. 6 shows a basic sequence of an embodiment of the proposed method for operating a vehicle.
  • objects are, for example, other road users or pedestrians whose future behavior can be predicted with sufficient accuracy based on their status values (position, speed, acceleration, etc.) and movement models. However, this always assumes “usual” or “normal” behavior on the part of road users.
  • Various environmental sensors such as video, radar, lidar, etc., can be used in vehicles to detect environmental features while driving and to compare them with features from the localization layer of the digital map.
  • the current vehicle pose can be derived from the comparison (ie position and orientation of the vehicle) can be estimated.
  • 3D point clouds or semantic landmarks can be used as localization features.
  • a method and a processing unit are proposed, which detect unusual and potentially dangerous behavior of objects or road users and/or select dynamic objects or road users that have an increased risk of behaving in an unforeseen (“unusual”) way. If such an object or such a road user is detected as dangerous, its surroundings can be marked as a possible danger zone and the driving behavior of the vehicle can be adjusted. In this way, the danger zone of the object can be bypassed or avoided.
  • potentially dangerous behavior of a road user such as oscillating lateral movements, abrupt incomprehensible acceleration processes, etc.
  • a dangerous object can be detected at an early stage and, in response to this, a driving behavior of the vehicle can be adjusted accordingly in order to avoid a collision, for example.
  • One advantage over existing systems is that increased driving safety can be ensured by recognizing additional dynamic danger zones.
  • the proposed computing unit selects the object as an object with a risk potential as soon as there is an anomaly in the driving behavior/movement behavior of the object compared to a predefined driving behavior/movement behavior.
  • the processing unit it is possible for the processing unit to identify types of objects that basically have an increased risk potential, i.e. there is a risk that the object will behave in an unforeseen manner.
  • Possible types of objects that can be identified as objects with a potential risk, regardless of the course of movement, are e.g.:
  • the computing unit uses the type of object to identify it as an object with a risk potential, even if initially no anomaly in the movement of the object can be detected.
  • the computing unit of the vehicle preferably adjusts the driving behavior of the vehicle in such a way that, if possible, the dangerous object is bypassed, avoided or entered leaving the specified environment as quickly as possible is initiated, so that a specified distance from the object is maintained or is reached again.
  • One way of detecting an anomaly in the movement behavior is to continuously store the course of movement of objects for a constant period of time (eg in an electronic ring memory).
  • the stored movements are then checked for special movement patterns that indicate dangerous behavior.
  • the special movement patterns are stored in a data memory that can be accessed by the processing unit.
  • oscillating movements lateral to a longitudinal direction of a roadway (changes in position in the y-direction) or changes in speed oscillating in the direction of travel of the vehicle (changes in speed in the x-direction) or longer driving in a specified area of the roadway, e.g. driving the vehicle on a lane marking, could be evaluated as an indication of a potential risk of the vehicle.
  • Parameters such as the number of oscillations in speed and/or lateral movement, frequency of oscillation in speed and/or lateral movement, amplitude of lateral movement, duration of oscillations in speed and/or lateral movement, etc. can be used to determine when a vehicle is recognized as a risk object, i.e. when it has a risk potential.
  • An assessment of the hazard potential of the object can also be derived from the analysis of the trajectory of an object 1, in particular of another vehicle.
  • a risk factor "r" can be determined based on the amplitude of the vibration in the transverse direction to a longitudinal direction of a roadway or a longitudinal movement of a vehicle. The risk factor r can then be used to determine the size of the distance (safety distance) that the vehicle should keep from the object classified as dangerous, in particular the other vehicle.
  • Fig. 1 shows the case in which an object 1 in the form of another vehicle in the right lane of a lane 10 in a travel direction indicated by an arrow is indicated, drives along and performs an oscillating driving movement laterally to a longitudinal direction x of the roadway, so that an oscillating first trajectory T1 (no label?) is formed.
  • a number Z of the oscillations is plotted on the x-axis and amplitudes A of the oscillations relative to a longitudinal travel direction of the vehicle 1 along the longitudinal direction x on the y-axis.
  • the vehicle 11 which has a computing unit 12 .
  • the vehicle 11 has at least one sensor 13 with which objects 1 in the vicinity of the vehicle 11 can be detected.
  • the sensor 13 can be designed to measure a distance between the object 1 and the vehicle 11 .
  • the sensor 13 can be designed to determine an angular direction in which the object 1 is arranged relative to a longitudinal axis of the vehicle 11 .
  • the sensor 13 can also be designed to determine a speed of the vehicle and a speed of the object 1 relative to the vehicle 11 .
  • the sensor 13 is connected to the computing unit 12 .
  • the arithmetic unit 12 is designed to determine a course of movement of the vehicle 11 and a course of movement of the object 1 on the basis of the sensor signals.
  • the processing unit 12 is designed to classify the object 1 based on the course of movement with regard to a risk potential.
  • a risk potential In a simple implementation, there are only two classes, dangerous and non-dangerous. In a further embodiment, several classes of risk potential can be provided, such as slightly dangerous, dangerous and highly dangerous.
  • the sensor 13 can be embodied as an optical sensor that detects a shape of the object 1 .
  • the computing unit 12 can assign the object to a type of object, for example by comparing it with predefined shapes.
  • the processing unit 12 can use an artificial intelligence, for example a trained neural network, in order to assign an object to a type of objects.
  • types of objects that have a risk potential can be identified. For example, the following types of objects with risk potential can be used:
  • the computing unit 12 is designed to provide the hazard potential of the object.
  • the hazard potential of object 1 can be output, i.e. displayed in a display of vehicle 11.
  • the hazard potential can be transmitted from the computing unit 12 via a wireless interface 15, for example a WLAN connection, a mobile phone connection or another wireless connection, to another vehicle 16 or to a central computing unit 17, which is embodied as a cloud computer, for example.
  • the computing unit 12 can use the hazard potential to control a movement of the vehicle 11 , in particular to control steering and/or acceleration or braking of the vehicle 11 .
  • the computing unit 12 can control the vehicle 11 in such a way that a predefined minimum distance from the object 1 is maintained.
  • the processing unit 12 can change a direction of movement and/or a speed of the vehicle 11 depending on the hazard potential of the object 1, for example.
  • control of the vehicle may be performed at least in part by an automated control method.
  • the processing unit 12 can use the sensor 13 to detect local positions of the object over time as a course of movement, with the processing unit 12 determining a trajectory of the object 1 on the basis of the local positions.
  • the computing unit 12 can use the movement trajectory to infer the hazard potential of the object 1 .
  • comparison values for the movement trajectory and in particular for specific parameters of the movement trajectory such as a comparison frequency for the lateral movement and/or for the change in speed, a comparison amplitude for the lateral movement and/or the change in speed are stored in a data memory 14 of the vehicle, which the computing unit 12 can access. If one of the parameters of the movement trajectory of the object exceeds the comparison parameter, a potential hazard for the object is recognized by the computing unit 12 .
  • the arithmetic unit 12 can detect a speed of the object 1 as a course of movement. Based on the speed of the object 1 and / or a change in the The computing unit 12 can determine the hazard potential of the object 1 based on the speed of the object 1 , in particular based on a speed profile of the object 1 . For this purpose, comparison values for the speed, comparison values for the change in speed and/or comparison values for the course of the speed are stored in the data memory 14 of the vehicle.
  • the computing unit 12 can detect and examine the course of movement of the object in relation to a movement oscillating laterally to a longitudinal direction of the object or the course of movement of the object in relation to a movement oscillating laterally to a longitudinal direction of the roadway.
  • the object can be classified as dangerous by the computing unit 12 depending on the oscillating movement of the object if the oscillating movement exceeds or meets at least one predetermined parameter, in particular meets a predetermined oscillation pattern.
  • the object can be classified as dangerous by computing unit 12 depending on the oscillating movement of the object if the oscillating movement of the object has a predetermined amplitude laterally to a longitudinal movement of the object and/or the oscillating movement of the object has a frequency that exceeds a predetermined frequency.
  • the processing unit 12 can examine the course of movement of the object in relation to a speed of the object. Processing unit 12 can classify the object as dangerous if the speed or a change in speed meets a specified speed parameter or a specified speed pattern, in particular exceeds a specified maximum speed and/or falls below a specified minimum speed and/or exceeds a specified change in speed.
  • the processing unit 12 can examine the course of movement of the object in relation to a specified driving area of the road and classify the object as dangerous if the object stays longer than a specified time and/or distance in the specified driving area, with the object being classified as dangerous in particular if the vehicle moves over a median of the lane for a specified time and/or distance.
  • the processing unit 12 can use defined limit values from which the object is classified as dangerous for the vehicle in the risk potential, with the limit values being stored and/or dynamically depending on the movement of the object and/or depending on a relative distance between the object and the vehicle and/or depending on a movement of the vehicle can be adjusted.
  • the processing unit 12 can control a movement of the vehicle in such a way that the vehicle does not fall below a predetermined distance from the object.
  • the specified distance can be formed or changed.
  • the computing unit 12 can classify the object into at least one risk potential using a trained AI algorithm.
  • the processing unit 12 can also output a location of the vehicle (a box for the position sensor (e.g. GPS coupled with a localization method based on map features) and/or a location of the object is probably still missing here.
  • the location of vehicle 11 and/or the location of object 1 together with the hazard potential of the object can be transmitted via wireless interface 15 to another computing unit 17 and taken into account by this in order to issue an indication of a hazard potential of an object to another vehicle.
  • the additional processing unit 17 can be a central processing unit, in particular a cloud computer.
  • the location of vehicle 11 and/or the location of object 1 together with the risk potential of object 1 can be taken into account by a further processing unit 18 of a further vehicle 16 in order to issue an indication of a risk potential of object 1 or to generate a control command for controlling the further vehicle 16, in particular in order to maintain a specified minimum distance from object 1.
  • FIG. 2 shows a diagram in which the speed v of the object is plotted against the route x.
  • a case is shown in which the object 1 in the form of a vehicle has a speed profile v x that oscillates in the direction of travel (x-direction) of the roadway 10 .
  • the oscillating course of speed is schematically indicated by oscillations.
  • a defined number of speed oscillations can be seen, ie the object 1 has increased and decreased its speed in an oscillating manner while driving along the x-direction of the roadway.
  • FIG. 3 shows a third trajectory T3 covered by an object 1, which is designed as a vehicle, for example, along roadway 10.
  • the direction of movement is shown schematically as an arrow.
  • the object 1 has traveled a defined time t s on a middle lane marking 10a, which separates the right-hand lane from the left-hand lane.
  • the distance or driving time ts covered on the lane marking 10a is plotted along the x-axis.
  • a defined driving time ts on the lane marking 10a can be interpreted as a measure of risky vehicle behavior of the vehicle.
  • a defined route along the x-axis of the road that has been driven on the lane markings and corresponds to the driving time can be classified as dangerous driving behavior.
  • FIG. 4 shows a first trajectory T1 of an object 1 which has a small lateral oscillation amplitude, ie is smaller than a reference amplitude. If the lateral oscillation amplitude of the first trajectory T1 of the object 1 is small, the computing unit 12 defines a distance to be maintained, in particular a boundary frame B1 around the object 1 in the form of the vehicle, as being smaller than if the lateral oscillation amplitude is larger, as indicated in FIG.
  • FIG. 5 shows a second trajectory T2 of an object 1 along a roadway 10. The second trajectory T2 has a large lateral vibration amplitude that is greater than the reference amplitude. With a larger lateral oscillation amplitude of the second trajectory T2, the distance to be maintained from the object 1, in particular the The bounding box B2 around the object 1 is made larger by the computing unit 12 .
  • the vehicle 11 can drive closer to the object 1, whereas in the case of FIG. 5 the vehicle 11 maintains a greater distance (safety distance) from the object 1.
  • the parameters e.g. number Z of oscillations, amplitude A of the oscillations, duration of the oscillations, etc.
  • the parameters e.g. number Z of oscillations, amplitude A of the oscillations, duration of the oscillations, etc.
  • objects 1 are classified into risk objects and non-risk objects or into risk road users and non-risk road users using the proposed method, with a driving behavior of detecting vehicle 11 being adapted depending on the classification.
  • this can also be implemented in that the corresponding distance B1, B2 or the boundary frame is increased or decreased even if the road user detected and classified by sensors is more or less dangerous.
  • a dynamic adjustment of a size of the distance or the bounding box B1, B2 is advantageously supported in this way.
  • Numerical values of the boundary frames B1, B2 can be stored or adjusted individually depending on the situation in the control unit or centrally in a cloud.
  • the proposed method is preferably used in an at least partially automated vehicle. It's also conceivable it's related to apply to a driver assistance system of the vehicle. In the latter case, it can be provided that the proposed method switches an ACC system of the vehicle on or off. In this way, for example, an oscillating driving movement (alternately accelerating and braking) of the vehicle in response to an oscillating driving movement of the vehicle driving ahead can advantageously be avoided.
  • the proposed method can be combined with an adaptive AI system that has been learned or trained with trajectories or other suitable data of the objects 1.
  • an AI system that has been learned in this way can “remember” objects with unusual movement patterns and can preventively adapt a driving behavior of the vehicle when such an object is encountered in the manner explained above.
  • FIG. 6 shows, highly schematically, a basic sequence of a proposed method for operating the vehicle 11 .
  • a step 100 at least one object 1 in the vicinity of the vehicle 11 is detected by sensors, with a movement profile of the object 1 being recorded in a time-defined manner.
  • the object 1 is classified based on the recorded course of movement and/or on the basis of a type of the object 1 with regard to a risk potential for the vehicle 11 .
  • a step 120 the operation of the vehicle 11 is adjusted based on the classification of the object 1 as dangerous or as not dangerous.
  • the proposed method is preferably implemented as a software program which can run, for example, on an electronic control unit of a vehicle.
  • a simple adaptability of the method is advantageously supported in this way.
  • the person skilled in the art will modify and/or combine the features of the invention in a suitable manner without departing from the essence of the invention.

Abstract

Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, aufweisend die Schritte: Sensorisches Erfassen eines Objekts (1) im Umfeld des Fahrzeugs; Klassifizieren des Objekts (1) basierend auf einem Bewegungsverlauf des Objektes (1) und/oder basierend auf einem Typ des Objektes (1) hinsichtlich eines Gefährdungspotentials; und Bereitstellen des Gefährdungspotentials des Objektes

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, eine Recheneinheit zum Betreiben eines Fahrzeugs und ein Computerprogrammprodukt.
Stand der Technik
Fahrverhalten von Fahrzeugen, die mit modernen Fahrerassistenzsystemen ausgestattet sind, werden nicht nur von gewünschten Routen und Spurlimitierungen bestimmt, sondern können auch maßgeblich durch umliegende dynamische Objekte beeinflusst sein. Diese dynamischen Objekte werden von Sensoren der Fahrzeuge erkannt und zusammen mit anderen Informationen zu einem Umgebungsbild zusammengefügt, auf dessen Basis eine Fahrstrategie berechnet wird, die zum gewünschten Zielort führen soll.
Offenbarung der Erfindung
Eine Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs bereitzustellen.
Die Aufgabe wird gemäß einem ersten Aspekt gelöst mit einem Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs mit den Schritten:
Sensorisches Erfassen eines Objekts im Umfeld des Fahrzeugs;
Klassifizieren des Objekts basierend auf einem Bewegungsverlauf des Objektes und/oder basierend auf einem Typ des Objektes hinsichtlich eines Gefährdungspotentials; und
Bereitstellen des Gefährdungspotentials des Objektes zum Betreiben des Fahrzeuges. In einer Ausführung werden eine Bewegungsrichtung und/oder eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs abhängig von dem Gefährdungspotential des Objekts angepasst. Beispielsweise wird das Fahrzeug so gesteuert, dass ein vorgegebener Abstand zum Objekt eingehalten wird, um eine Kollision mit dem Objekt zu vermeiden. Auf diese Weise wird eine erhöhte Sicherheit beim Betreiben des Fahrzeuges erreicht, da das Gefährdungspotential des Objektes ermittelt und bei der Steuerung des Fahrzeuges berücksichtigt wird.
In einer Ausführung werden als Bewegungsverlauf örtliche Positionen des Objektes über der Zeit erfasst, wobei anhand der örtlichen Positionen eine Bewegungstrajektorie des Objekts ermittelt wird, wobei anhand der Bewegungstrajektorie auf das Gefährdungspotential des Objekts geschlossen wird. Ist beispielsweise zu erwarten, dass die Bewegungstrajektorie des Objektes die Bewegungstrajektorie des Fahrzeuges kreuzt, so ist von einem hohen Gefährdungspotential auszugehen. Ist zu erwarten, dass das Objekt und das Fahrzeug sich mit einem Abstand begegnen, der geringer ist als ein vorgegebener Abstand, beispielsweise 1 Meter, so ist von einem mittleren Gefährdungspotential auszugehen. Ist zu erwarten, dass das Objekt und das Fahrzeug sich mit einem Abstand begegnen, der größer ist als der vorgegebene Abstand, beispielsweise 1 Meter, so ist von keinem Gefährdungspotential auszugehen.
In einer Ausführung wird als Bewegungsverlauf eine Geschwindigkeit des Objektes erfasst wird, und wobei anhand der Geschwindigkeit des Objektes und/oder einer Änderung der Geschwindigkeit des Objektes auf das Gefährdungspotential des Objekts geschlossen wird. Weist der Bewegungsverlauf des Objektes Geschwindigkeiten und/oder Änderungen von Geschwindigkeiten auf, die außerhalb von vorgegebenen Vergleichsbereichen liegen, so wird ein hohes Gefährdungspotential des Objektes erkannt.
In einer Ausführung wird der Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf einen lateral zu einer longitudinalen Bewegungsrichtung des Objektes oszillierenden Bewegungsanteil untersucht und/oder in Bezug auf einen lateral zu einer longitudinalen Richtung einer Fahrbahn oszillierenden Bewegungsanteil untersucht, und wobei das Objekt abhängig von dem oszillierenden Bewegungsanteil des Objektes als gefährlich eingestuft wird, wenn der oszillierende Bewegungsanteil wenigstens einen vorgegebenen Parameter, insbesondere ein vorgegebenes Oszillationsmuster und/oder eine vorgegebene Amplitude und/oder eine vorgegebene Frequenz überschreitet.
In einer weiteren Ausführung wird der Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf eine Geschwindigkeit des Objektes untersucht, und wobei das Objekt als gefährlich eingestuft wird, wenn die Geschwindigkeit des Objektes oder eine Änderung der Geschwindigkeit des Objektes einen vorgegebenen Geschwindigkeitsparameter oder ein vorgegebenes Geschwindigkeitsmuster erfüllt, insbesondere eine vorgegebene Höchstgeschwindigkeit überschreitet und/oder eine vorgegebene Mindestgeschwindigkeit unterschreitet und/oder eine vorgegebene Geschwindigkeitsänderung überschreitet.
In einer weiteren Ausführung wird der Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf einen vorgegebenen Fahrbereich der Straße untersucht und das Objekt als gefährlich eingestuft wird, wenn sich das Objekt länger als eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke in dem vorgegebenen Fahrbereich aufhält, wobei das Objekt insbesondere als gefährlich eingestuft wird, wenn sich das Fahrzeug eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke über einem Mittelstreifen der Fahrspur oder einer anderen Fahrbahnbegrenzung, insbesondere einer seitlichen Fahrbahnbegrenzung (Begrenzungslinie oder Fahrbahnrand) bewegt.
In einer Ausführung werden definierte Grenzwerte benutzt, ab denen das Objekt als gefährlich für das Fahrzeug eingestuft wird, wobei die Grenzwerte hinterlegt sind und/oder dynamisch abhängig von dem Bewegungsverlauf des Objektes und/oder abhängig von einem relativen Abstand zwischen Objekt und Fahrzeug und/oder abhängig von einem Bewegungsverlauf des Fahrzeuges angepasst werden.
In einer Ausführung wird bei einem gefährlich eingestuften Objekt, d.h. bei einem Objekt mit wenigstens einem Gefährdungspotential, eine Bewegung des Fahrzeuges so gesteuert, dass das Fahrzeug einen vorgegebenen Abstand zum Objekt nicht unterschreitet. Beispielsweise wird in Abhängigkeit von einer Gefährlichkeit des Objekts der festgelegte Abstand gebildet oder verändert wird. In einer Ausführung wird das Objekt als gefährlich eingestuft, wenn das Objekt als Typ Kind, Tier oder Ball klassifiziert wurde.
In einer Ausführung wird eine Ortsposition des Fahrzeuges und/oder eine Ortsposition des Objektes ausgegeben. Dadurch können andere Verkehrsteilnehmer über das Vorhandensein des Objektes informiert werden.
In einer Ausführung werden die Ortsposition des Fahrzeuges und/oder die Ortsposition des Objektes zusammen mit dem Gefährdungspotential des Objektes von einer weiteren Recheneinheit insbesondere von einer Recheneinheit eines Fahrzeuges berücksichtigt, um einen Hinweis auf ein Gefährdungspotential eines Fahrzeuges auszugeben oder einen Steuerbefehl zum Steuern eines weiteren Fahrzeuges zur Einhaltung eines vorgegebenen Mindestabstandes zu dem Objekt einzuhalten.
Die Ortsposition des Fahrzeuges und/oder die Ortsposition des Objektes kann durch eine globale Positionsbestimmung, z.B. über eine Ermittlung des Längen- und Breitengrads sowie der Höhe über dem Meeresspiegel durch eine geeignete Sensorik gewonnen werden.
Die Ortsposition (globale Positionsbestimmung, z.B. über eine Ermittlung des Längen- und Breitengrads sowie der Höhe über dem Meeresspiegel) des Fahrzeuges und/oder die Ortsposition des Objektes zusammen mit dem Gefährdungspotential des Objektes kann über eine drahtlose Kommunikations-Schnittstelle (z.B WLAN, Mobilfunk, Car2Car, ...) direkt oder über einen zentralen Server von einer weiteren Recheneinheit in einem anderen Fahrzeug, insbesondere von einer Recheneinheit dieses Fahrzeuges, empfangen und berücksichtigt werden, um einen Hinweis auf ein Gefährdungspotential des anderen Fahrzeuges auszugeben oder einen Steuerbefehl zum Steuern des weiteren Fahrzeuges zur Einhaltung eines vorgegebenen Mindestabstandes zu dem Objekt einzuhalten.
Es wird eine Recheneinheit vorgeschlagen, die ausgebildet ist, das beschriebene Verfahren auszuführen.
Zudem wird ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens vorgeschlagen. Auf diese Weise kann zur Laufzeit des Verfahrens eine Klassifizierung in Risiko- Objekt und Nicht-Risiko-Objekt durchgeführt werden, wobei ein Fahrverhalten des Fahrzeugs entsprechend angepasst wird. Ein sicherer Fährbetrieb des Fahrzeugs ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt.
Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass eine Trajektorie des Objekts mit logischen Regeln auf ein Gefährdungspotential für das Fahrzeug überprüft wird. Eine definierte Ausführung des Verfahrens ist dadurch vorteilhaft unterstützt.
Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass Trajektorienpunkte einer Oszillierung des Objekts, und/oder eine Geschwindigkeit in Longitudinalrichtung des Objekts und/oder ein Verbleiben des Objekts auf einer Fahrspur ermittelt werden. Auf diese Weise kann definiert werden, ab wann ein Verhalten des Objekts als ungewöhnlich bzw. problematisch eingestuft wird. Vorteilhaft geschieht dies mit definierten Grenzwerten der entsprechenden Parameter.
Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass die Klassifizierung des Objekts mittels eines gelernten Kl-Algorithmus durchgeführt wird. Auf diese Weise kann das vorgeschlagene Verfahren auf Erfahrung von Wahrscheinlichkeiten ausgeführt werden, wodurch ein Machine- Learning basierter Ansatz verwirklicht wird.
In einer Ausführung kann das Fahrzeug z.B. mithilfe eines Kommunikations- Systems wie ein Car-2-X-System oder über eine drahtlose Verbindung zu einem Cloud-System oder zu benachbarten Fahrzeugen die Klasse des Gefährdungspotentials des Objektes sowie weitere relevante abgeleitete Größen des einen Objekts ausgeben. Vorteilhaft ist ein zusätzliches System zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs, z.B. ein GPS vorgesehen, um auch die Position des Fahrzeuges auszugeben. Dadurch können weitere Fahrzeuge mit ähnlicher Kommunikations-Schnittstelle frühzeitig vor drohenden Risiken in ihrer Umgebung gewarnt werden. Dies hat den Vorteil, die Sicherheit im Verkehr auch für andere Verkehrsteilnehmer zu erhöhen. Die Erfindung wird im Folgenden mit weiteren Merkmalen und Vorteilen anhand von mehreren Figuren detailliert beschrieben. Dabei bilden alle beschriebenen oder dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination den Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Patentansprüchen oder deren Rückbeziehung, sowie unabhängig von ihrer Formulierung bzw. Darstellung in der Beschreibung bzw. in den Figuren.
Merkmale und Vorteile des Verfahrens ergeben sich in analoger Weise aus Merkmalen und Vorteilen des Systems und umgekehrt.
In den Figuren zeigt:
Fig. 1 -3 Szenarien mit problematischen Fahrverhalten eines Verkehrsteilnehmers;
Fig. 4, 5 Folgereaktionen in Reaktion auf eine Klassifizierung des erfassten Verkehrsteilnehmers mit problematischem Fahrverhalten; und
Fig.6 einen prinzipiellen Ablauf einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Betreiben eines Fahrzeugs.
Beschreibung von Ausführungsformen
Im Folgenden handelt es sich bei Objekten beispielsweise um andere Verkehrsteilnehmer oder Fußgänger, deren zukünftiges Verhalten auf Basis ihrer Zustandswerte (Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung, usw.) und Bewegungsmodellen ausreichend genau vorhergesagt werden kann. Dabei wird jedoch immer von einem „üblichen“ bzw. „normalen“ Verhalten der Verkehrsteilnehmer ausgegangen.
In Fahrzeugen können verschiedene Umfeldsensoren, wie z.B. Video, Radar, Lidar usw. verwendet werden, um Umgebungsmerkmale während der Fahrt sensorisch zu erfassen und mit Merkmalen aus der Lokalisierungsschicht der digitalen Karte abzugleichen. Aus dem Vergleich kann die aktuelle Fahrzeugpose (d.h. Position und Orientierung des Fahrzeugs) geschätzt werden. Als Lokalisierungsmerkmale können z.B. 3D-Punktwolken oder semantische Landmarken (Straßenmarkierungen, Verkehrsschilder, Laternenmasten, usw.) verwendet werden.
Vorgeschlagen werden ein Verfahren und eine Recheneinheit, welche ein ungewöhnliches und potentiell gefährliches Verhalten von Objekten bzw. Verkehrsteilnehmern detektiert und/oder dynamische Objekte bzw. Verkehrsteilnehmer selektiert, die ein erhöhtes Risiko aufweisen, sich unvorhergesehen („unüblich“) zu verhalten. Wird ein solches Objekt bzw. ein derartiger Verkehrsteilnehmer als gefährlich detektiert, kann dessen Umgebung als mögliche Gefahrenzone gekennzeichnet und das Fahrverhalten des Fahrzeuges angepasst werden. Somit kann die Gefahrenzone des Objektes umfahren oder gemieden werden.
Mit dem vorgeschlagenen Verfahren können vorteilhaft potentiell gefährdende Verhalten eines Verkehrsteilnehmers, wie z.B. oszillierende laterale Bewegungen, abrupte nicht nachvollziehbare Beschleunigungsvorgänge, usw. erkannt werden und der Verkehrsteilnehmer als Gefährdung erkannt und die Objekte als gefährlich klassifiziert werden. Vorteilhaft kann ein gefährliches Objekt frühzeitig detektiert werden und es kann in Reaktion darauf ein Fahrverhalten des Fahrzeuges entsprechend angepasst werden, um z.B. eine Kollision zu vermeiden.
Ein Vorteil gegenüber bestehenden Systemen besteht darin, dass durch ein Erkennen zusätzlicher dynamischer Gefahrenzonen eine erhöhte Fahrsicherheit sichergestellt werden kann.
Mittels des vorgeschlagenen Systems ist es möglich, dynamische Objekte zu klassifizieren und deren Bewegungsverhalten auf Plausibilität zu überprüfen. Sollte das Verhalten eines umliegenden dynamischen Objekts bzw. Verkehrsteilnehmers nicht bekannten und modellierten Mustern folgen, oder Muster von gefährlichem Verhalten aufweisen, wird dessen Umgebung als Risikogebiet identifiziert und das eigene Fahrverhalten so angepasst, dass es nicht in dieses Risikogebiet einfährt und dadurch das Risiko eines Unfalls weitestgehend minimiert ist. Mögliche dynamische Verkehrsteilnehmer bzw. Objekte, die durch das System auf Basis von Bewegungsanomalien identifiziert werden sollten, sind beispielsweise:
- Durch Alkohol oder Rauschmittel, Medikamente, Krankheit usw. beeinträchtigte Fahrer oder Fußgänger;
- Ermüdete Fahrer, die z.B. durch Sekundenschlaf in ihrer Reaktionsfähigkeit beeinträchtigt sind;
- Ortsunkundige oder unsichere Fahrer (beispielsweise mit zögerlicher Fahrweise, plötzlichem Anhalten, Spurwechseln, Wenden/Abbiegen, usw.);
- Fahrer, deren Aufmerksamkeit durch Mediengeräte oder durch anderweitige Faktoren abgelenkt wird;
Hierbei selektiert die vorgeschlagene Recheneinheit das Objekt als Objekt mit einem Gefährdungspotential, sobald es zu einer Anomalie in dem Fahrverhalten/Bewegungsverhalten des Objektes gegenüber einem vorgegebenen Fahrverhalten/Bewegungsverhalten gekommen ist.
Zusätzlich ist es der Recheneinheit möglich, Typen von Objekten zu identifizieren, die grundsätzlich ein erhöhtes Gefährdungspotential aufweisen, d.h. ein Risiko besteht, dass sich das Objekt unvorhergesehen verhält. Mögliche Typen von Objekten, die unabhängig vom Bewegungsverlauf als Objekt mit einem Gefährdungspotential identifiziert werden können, sind z.B.:
- Kinder;
- Tiere (Hunde, Katzen, Wildtiere, usw.);
- Allgemein: bewegte Objekte mit vorhandener Kollisionswahrscheinlichkeit (z.B. rollende Bälle, denen potentiell Kinder nachlaufen);
In diesem Fall erkennt die Recheneinheit anhand des Typs des Objektes, auch wenn zunächst keine Anomalie in der Bewegung des Objektes festgestellt werden kann, als Objekt mit einem Gefährdungspotential.
Wurde ein Objekt als gefährlich identifiziert, d.h. weist das Objekt ein Gefährdungspotential auf, dann passt die Recheneinheit des Fahrzeuges das Fahrverhalten des Fahrzeuges vorzugsweise so an, dass eine vorgegebene Umgebung des gefährlichen Objektes, wenn möglich, umfahren, gemieden oder ein möglichst schnelles Verlassen der vorgegebenen Umgebung eingeleitet wird, so dass ein vorgegebener Abstand zu dem Objekt eingehalten wird oder wieder erreicht wird. Eine Möglichkeit, eine Anomalie im Bewegungsverhalten festzustellen, besteht darin, den Bewegungsverlauf von Objekten kontinuierlich für einen konstanten Zeitraum zwischenzuspeichern (z.B. in einem elektronischen Ringspeicher).
Die gespeicherten Bewegungsverläufe (Trajektorien) werden dann auf spezielle Bewegungsmuster, die auf ein gefährliches Verhalten schließen lassen, überprüft. Die speziellen Bewegungsmuster sind in einem Datenspeicher abgelegt, auf den die Recheneinheit zugreifen kann.
Bei einem Objekt als Fahrzeug könnten z.B. lateral zu einer Längsrichtung einer Fahrbahn oszillierende Bewegungen (Positionsänderungen in y-Richtung) oder in Fahrtrichtung des Fahrzeuges oszillierende Geschwindigkeitsänderungen (Geschwindigkeitsänderungen in x-Richtung) oder längeres Fahren in einem vorgegebenen Fahrbahnbereich, z.B. Fahren des Fahrzeuges auf einer Spurmarkierung als Indiz für ein Gefährdungspotential des Fahrzeuges gewertet werden. Dabei kann über Parameter wie z.B. Anzahl der Oszillationen der Geschwindigkeit und/oder der lateralen Bewegung, Frequenz der Oszillation der Geschwindigkeit und/oder der lateralen Bewegung, Amplitude der lateralen Bewegung, Zeitdauer der Oszillationen der Geschwindigkeit und/oder der lateralen Bewegung, usw., festgelegt werden, wann ein Fahrzeug als Risiko-Objekt erkannt wird, d.h. ein Gefährdungspotential aufweist.
Die genannten drei Szenarien sind in den Figuren 1 bis 3 angedeutet. Aus der Analyse der Trajektorie eines Objektes 1 , insbesondere eines weiteren Fahrzeuges, kann zudem eine Bewertung für das Gefährdungspotential des Objekts abgeleitet werden. So kann z.B. anhand der Amplitude der Schwingung in Querrichtung zu einer Längsrichtung einer Fahrbahn oder einer Längsbewegung eines Fahrzeuges ein Risikofaktor „r“ bestimmt werden. Mithilfe des Risikofaktors r kann dann die Größe des Abstandes (Sicherheitsabstandes) bestimmt werden, den das Fahrzeug von dem als gefährlich eingestuften Objekt, insbesondere dem weiteren Fahrzeug, einhalten sollte.
Fig. 1 zeigt den Fall, in dem ein Objekt 1 in Form eines weiteren Fahrzeugs auf der rechten Spur einer Fahrbahn 10 in einer Fahrtrichtung, die durch einen Pfeil angedeutet ist, entlangfährt und eine oszillierende Fahrbewegung lateral zu einer Längsrichtung x der Fahrbahn durchführt, sodass eine oszillierende erste Trajektorie T1 (Beschriftung fehlt?) ausgebildet wird. Eine Anzahl Z der Oszillationen ist auf der x- Achse sowie Amplituden A der Oszillationen gegenüber einer longitudinalen Fahrrichtung des Fahrzeuges 1 entlang der Längsrichtung x auf der y-Achse aufgetragen.
Zudem ist das Fahrzeug 11 dargestellt, das eine Recheneinheit 12 aufweist. Weiterhin weist das Fahrzeug 11 wenigstens einen Sensor 13 auf, mit dem Objekte 1 in der Umgebung des Fahrzeuges 11 erfasst werden können. Der Sensor 13 kann ausgebildet sein, um einen Abstand des Objektes 1 zum Fahrzeug 11 zu messen. Zudem kann der Sensor 13 ausgebildet sein, um eine Winkelrichtung zu ermitteln, in der das Objekt 1 relativ zu einer Längsachse des Fahrzeuges 11 angeordnet ist. Der Sensor 13 kann auch ausgebildet sein, um eine Geschwindigkeit des Fahrzeuges und eine relative Geschwindigkeit des Objektes 1 gegenüber dem Fahrzeug 11 zu ermitteln. Der Sensor 13 ist mit der Recheneinheit 12 verbunden.
Die Recheneinheit 12 ist ausgebildet, um anhand der Sensorsignale einen Bewegungsverlauf des Fahrzeuges 11 und einen Bewegungsverlaufs des Objektes 1 zu ermitteln. Zudem ist die Recheneinheit 12 ausgebildet, um das Objekt 1 basierend auf dem Bewegungsverlauf hinsichtlich eines Gefährdungspotentials zu klassifizieren. In einer einfachen Ausführung gibt es nur die zwei Klassen gefährlich und ungefährlich. In einer weitern Ausführung können mehrere Klassen von Gefährdungspotential vorgesehen sein wie z.B. wenig gefährlich, gefährlich und hoch gefährlich.
Weiterhin kann der Sensor 13 als optischer Sensor ausgebildet sein, der eine Form des Objektes 1 erfasst. Anhand der Form des Objektes 1 kann die Recheneinheit 12 dem Objekt einem Typ von Objekt zuordnen, beispielsweise durch einen Vergleich mit vorgegeben Formen. Dabei kann die Recheneinheit 12 eine künstliche Intelligenz, beispielsweise ein trainiertes neuronales Netz, verwenden, um ein Objekt einem Typ von Objekten zuzuordnen. Auf diese Weise können Typen von Objekten erkannt werden, die ein Gefährdungspotential aufweisen. Beispielsweise können folgende Typen von Objekten mit Gefährdungspotential verwendet werden:
-Kinder;
- Tiere (Hunde, Katzen, Wildtiere, usw.); - Allgemein: bewegte Objekte mit vorhandener Kollisionswahrscheinlichkeit, z.B. Bälle.
Die Recheneinheit 12 ist ausgebildet, um das Gefährdungspotential des Objektes bereitzustellen. Beispielsweise kann das Gefährdungspotential des Objektes 1 ausgegeben, d.h. in einer Anzeige des Fahrzeuges 11 angezeigt werden. Zudem kann das Gefährdungspotential von der Recheneinheit 12 über eine drahtlose Schnittstelle 15, beispielsweise eine WLAN-Verbindung, eine Mobilfunkverbindung oder eine andere Funkverbindung an ein anderes Fahrzeug 16 oder an eine zentrale Recheneinheit 17, die z.B. als Cloud-Rechner ausgebildet ist, übertragen werden.
Zudem kann die Recheneinheit 12 das Gefährdungspotential verwenden, um eine Bewegung des Fahrzeuges 11 zu steuern, insbesondere eine Lenkung und/oder eine Beschleunigung oder eine Bremsung des Fahrzeuges 11 zu steuern. Beispielsweise kann die Recheneinheit 12 das Fahrzeug 11 so steuern, dass ein vorgegebener Mindestabstand zum Objekt 1 eingehalten wird. Die Recheneinheit 12 kann z.B. eine Bewegungsrichtung und/oder eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs 11 abhängig von dem Gefährdungspotential des Objekts 1 verändert wird. Die Steuerung des Fahrzeuges kann z.B. wenigstens teilweise von einem automatisierten Steuerverfahren ausgeführt werden.
Die Recheneinheit 12 kann mithilfe des Sensors 13 als Bewegungsverlauf örtliche Positionen des Objektes über der Zeit erfassen, wobei die Recheneinheit 12 anhand der örtlichen Positionen eine Trajektorie des Objekts 1 ermittelt. Die Recheneinheit 12 kann anhand der Bewegungstrajektorie auf das Gefährdungspotential des Objekts 1 schließen. Dazu sind Vergleichswerte für die Bewegungstrajektorie und insbesondere für bestimmte Parameter der Bewegungstrajektorie wie z.B. eine Vergleichsfrequenz für die laterale Bewegung und/oder für die Änderung der Geschwindigkeit, eine Vergleichsamplitude für die laterale Bewegung und/oder die Änderung der Geschwindigkeit in einem Datenspeicher 14 des Fahrzeuges abgelegt, auf den die Recheneinheit 12 zugreifen kann. Überschreitet einer der Parameter der Bewegungstrajektorie des Objektes den Vergleichsparameter, so wird von der Recheneinheit 12 ein Gefährdungspotential für das Objekt erkannt.
Die Recheneinheit 12 kann als Bewegungsverlauf eine Geschwindigkeit des Objektes 1 erfassen. Anhand der Geschwindigkeit des Objektes 1 und/oder einer Änderung der Geschwindigkeit des Objektes 1 , insbesondere anhand eines Geschwindigkeitsverlaufes des Objektes 1 kann die Recheneinheit 12 das Gefährdungspotential des Objekts 1 ermitteln. Dazu sind Vergleichswerte für die Geschwindigkeit, Vergleichswerte für die Änderung der Geschwindigkeit und/oder Vergleichswerte für den Geschwindigkeitsverlauf in dem Datenspeicher 14 des Fahrzeuges abgelegt.
Beispielsweise kann die Recheneinheit 12 den Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf eine lateral zu einer Longitudinalrichtung des Objektes oszillierenden Bewegung oder den Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf eine lateral zu einer Längsrichtung der Fahrbahn oszillierenden Bewegung erfassen und untersuchen. Das Objekt kann von der Recheneinheit 12 abhängig von der oszillierenden Bewegung des Objektes als gefährlich eingestuft wird, wenn die oszillierende Bewegung wenigstens einen vorgegebenen Parameter überschreitet oder erfüllt, insbesondere ein vorgegebenes Oszillationsmuster erfüllt. Das Objekt kann von der Recheneinheit 12 abhängig von der oszillierenden Bewegung des Objektes als gefährlich eingestuft werden, wenn die oszillierende Bewegung des Objektes eine vorgegebene Amplitude lateral zu einer Längsbewegung des Objektes und/oder die oszillierende Bewegung des Objektes eine Frequenz aufweist, die eine vorgegebene Frequenz überschreitet.
Die Recheneinheit 12 kann den Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf eine Geschwindigkeit des Objektes untersuchen. Dabei kann die Recheneinheit 12 das Objekt als gefährlich einstufen, wenn die Geschwindigkeit oder eine Änderung der Geschwindigkeit einen vorgegebenen Geschwindigkeitsparameter oder ein vorgegebenes Geschwindigkeitsmuster erfüllt, insbesondere eine vorgegebene Höchstgeschwindigkeit überschreitet und/oder eine vorgegebene Mindestgeschwindigkeit unterschreitet und/oder eine vorgegebene Geschwindigkeitsänderung überschreitet.
Die Recheneinheit 12 kann den Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf einen vorgegebenen Fahrbereich der Straße untersuchen und das Objekt als gefährlich einstufen, wenn sich das Objekt länger als eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke in dem vorgegebenen Fahrbereich aufhält, wobei das Objekt insbesondere als gefährlich eingestuft wird, wenn sich das Fahrzeug eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke über einem Mittelstreifen der Fahrspur bewegt. Die Recheneinheit 12 kann definierte Grenzwerte verwenden, ab denen das Objekt als für das Fahrzeug in das Gefährdungspotential gefährlich einstuft, wobei die Grenzwerte hinterlegt sind und/oder dynamisch abhängig von dem Bewegungsverlauf des Objektes und/oder abhängig von einem relativen Abstand zwischen Objekt und Fahrzeug und/oder abhängig von einem Bewegungsverlauf des Fahrzeuges angepasst werden können.
Die Recheneinheit 12 kann bei einem als gefährlich eingestuften Objekt eine Bewegung des Fahrzeuges so steuern, dass das Fahrzeug einen vorgegebenen Abstand zum Objekt nicht unterschreitet. Abhängigkeit von einem Gefährdungspotential des Objekts kann der festgelegte Abstand gebildet oder verändert werden.
Die Recheneinheit 12 kann die Klassifizierung des Objekts zu wenigstens einem Gefährdungspotential mittels eines trainierten Kl-Algorithmus durchführen. Die Recheneinheit 12 kann zusätzlich zum Gefährdungspotential des Objektes eine Ortsposition des Fahrzeuges (hier fehlt vermutlich noch eine Box für den Positions- Sensor (z.B. GPS gekoppelt mit einem Lokalisierungsverfahren basierend auf Karten- Features) und/oder eine Ortsposition des Objektes ausgeben.
Die Ortsposition des Fahrzeuges 11 und/oder die Ortsposition des Objektes 1 zusammen mit dem Gefährdungspotential des Objektes kann über die drahtlose Schnittstelle 15 an eine weitere Recheneinheit 17 übertragen, und von dieser berücksichtigt werden, um einen Hinweis auf ein Gefährdungspotential eines Objektes an ein weiteres Fahrzeug auszugeben. Die weitere Recheneinheit 17 kann eine zentrale Recheneinheit, insbesondere ein Cloud-Rechner sein. Die Ortsposition des Fahrzeuges 11 und/oder die Ortsposition des Objektes 1 zusammen mit dem Gefährdungspotential des Objektes 1 können von einer weiteren Recheneinheit 18 eines weiteren Fahrzeuges 16 berücksichtigt werden, um einen Hinweis auf ein Gefährdungspotential des Objektes 1 auszugeben oder einen Steuerbefehl zum Steuern des weiteren Fahrzeuges 16 zu erzeugen, um insbesondere einen vorgegebenen Mindestabstand zu dem Objekt 1 einzuhalten. Fig. 2 zeigt ein Diagramm, bei dem die Geschwindigkeit v des Objektes gegenüber der Fahrstrecke x aufgetragen ist. Es ist ein Fall dargestellt, in dem das Objekt 1 in Form eines Fahrzeuges einen in Fahrtrichtung (x-Richtung) der Fahrbahn 10 oszillierenden Geschwindigkeitsverlauf vx aufweist. Der oszillierende Geschwindigkeitsverlauf ist schematisch durch Schwingungen angedeutet. Erkennbar ist eine definierte Anzahl von Geschwindigkeits-Oszillationen, d.h. das Objekt 1 hat seine Geschwindigkeit während der Fahrt entlang der x-Richtung der Fahrbahn oszillierend erhöht und erniedrigt.
Fig. 3 zeigt eine zurückgelegte dritte Trajektorie T3 eines Objektes 1 , das z.B. als Fahrzeug ausgebildet ist, entlang der Fahrbahn 10. Die Bewegungsrichtung ist schematisch als Pfeil dargestellt. Das Objekt 1 ist eine definierte Zeit ts auf einer mittleren Spurmarkierung 10a gefahren, die die rechte Fahrbahn von der linken Fahrbahn trennt. Es ist die auf der Spurmarkierung 10a zurückgelegte Wegstrecke bzw. Fahrzeit ts entlang der x-Achse aufgetragen. In diesem Fall kann eine definierte Fahrzeit ts auf der Spurmarkierung 10a als ein Maß eines risikobehafteten Fahrzeugverhaltens des Fahrzeugs interpretiert werden. Analog kann eine der Fahrzeit entsprechende definierte auf der Spurmarkierung gefahrene Strecke entlang der x- Achse der Fahrbahn als gefährdendes Fahrverhalten eingestuft werden.
Eine beispielhafte Implementierung eines aus den problematisch eingestuften Fahrverhalten der Figuren 1 bis 3 resultierenden Verhaltens des vorgeschlagenen Verfahrens wird im Folgenden anhand der Figuren 4 und 5 näher beschrieben.
Fig. 4 zeigt eine erste Trajektorie T1 eines Objektes 1 , die eine kleine laterale Schwingungsamplitude aufweist, d.h. kleiner ist als eine Referenzamplitude. Bei einer kleinen lateralen Schwingungsamplitude der ersten Trajektorie T1 des Objektes 1 legt die Recheneinheit 12 einen einzuhaltenden Abstand, insbesondere einen Begrenzungsrahmen B1 um das Objekt 1 in Form des Fahrzeugs kleiner fest als bei einer größeren lateralen Schwingungsamplitude, wie in Fig. 5 angedeutet ist. Figur 5 zeigt eine zweite Trajektorie T2 eines Objektes 1 entlang einer Fahrbahn 10. Die zweite Trajektorie T2 weist eine große laterale Schwingungsamplitude auf, die größer als die Referenzamplitude ist. Bei einer größeren lateralen Schwingungsamplitude der zweiten Trajektorie T2 wird der einzuhaltende Abstand vom Objekt 1 , insbesondere der Begrenzungsrahmen B2 um das Objekt 1 von der Recheneinheit 12 größer ausgebildet.
Auf diese Weise kann im Falle von Fig. 4 das Fahrzeug 11 näher auf das Objekt 1 auffahren, wohingegen im Falle von Fig. 5 das Fahrzeug 11 zum Objekt 1 einen größeren Abstand (Sicherheitsabstand) einhält. Zwischen den Szenarien der Figuren 4 und 5 besteht eine Unsicherheitsschwelle der Parameter (zum Beispiel Anzahl Z der Oszillationen, Amplitude A der Oszillationen, Dauer der Oszillationen, usw.) bei deren Unter- bzw. Überschreiten die zum Objekt einzuhalten Abstände bzw. der einzuhaltende Begrenzungsrahmen B1 , B2 entsprechend angepasst werden kann. Auf diese Weise ist eine verbesserte Bewertung des Gefährdungspotentials des Objekts 1 vorteilhaft unterstützt.
Im Ergebnis werden mit dem vorgeschlagenen Verfahren die Objekte 1 in Risiko- Objekte und Nicht-Risiko-Objekte bzw. in Risiko-Verkehrsteilnehmer und Nicht-Risiko- Verkehrsteilnehmer klassifiziert, wobei Abhängigkeit wobei in Abhängigkeit von der Klassifikation ein Fahrverhalten des erkennenden Fahrzeugs 11 angepasst wird.
Beispielweise kann das auch dadurch implementiert sein, dass selbst bei einer erhöhten bzw. verringerten Gefährlichkeit des sensorisch erfassten und klassifizierten Verkehrsteilnehmers der entsprechende Abstand B1 , B2 bzw. der Begrenzungsrahmen vergrößert bzw. verkleinert wird. Eine dynamische Anpassung einer Größe des Abstandes bzw. des Begrenzungsrahmens B1 , B2 ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt.
Vorzugsweise kann dies dadurch implementiert sein, dass das vorgeschlagene Verfahren als Software auf der elektronischen Recheneinheiti 2, insbesondere einem Steuergerät des Fahrzeugs 11 ausgeführt wird und eine Einhaltung der genannten Abstände bzw. der Begrenzungsrahmen B1 , B2 des Fahrzeugs 11 zum Objekt 1 erreicht wird. Zahlenwerte der Begrenzungsrahmen B1 , B2 können individuell je nach Situation im Steuergerät oder zentral in einer Cloud hinterlegt sein bzw. angepasst werden.
Vorzugsweise wird das vorgeschlagene Verfahren bei einem wenigstens teilweise automatisierten Fahrzeug verwendet. Es ist auch denkbar, es im Zusammenhang mit einem Fahrerassistenzsystemen des Fahrzeugs anzuwenden. Im letzteren Fall kann vorgesehen sein, dass das vorgeschlagene Verfahren ein ACC-System des Fahrzeugs zu- oder abschaltet. Vorteilhaft kann dadurch zum Beispiel eine oszillierende Fahrbewegung (abwechselndes Beschleunigen und Bremsen) des Fahrzeugs in Reaktion auf eine oszillierende Fahrbewegung des vorausfahrenden Fahrzeugs vermieden werden.
Optional lässt sich das vorgeschlagene Verfahren mit einem lernfähigen Kl-System verbinden, das mit Trajektorien oder sonstigen geeigneten Daten der Objekte 1 gelernt bzw. trainiert wurde. Zur Laufzeit des Verfahrens kann sich ein derartig gelerntes Kl- System an Objekte mit ungewöhnlichen Bewegungsmustern „erinnern“ und ein Fahrverhalten des Fahrzeugs beim Antreffen eines solchen Objektes in der oben erläuterten Art und Weise präventiv anpassen.
Fig. 6 zeigt stark schematisch einen prinzipiellen Ablauf eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Betreiben des Fahrzeugs 11 .
In einem Schritt 100 erfolgt ein sensorisches Erfassen wenigstens eines Objekts 1 im Umfeld des Fahrzeugs 11 , wobei ein Bewegungsverlauf des Objekts 1 zeitlich definiert aufgezeichnet wird.
In einem Schritt 110 erfolgt ein Klassifizieren des Objekts 1 basierend auf dem aufgezeichneten Bewegungsverlauf und/oder aufgrund eines Typs des Objektes 1 hinsichtlich eines Gefährdungspotentials für das Fahrzeug 11 .
In einem Schritt 120 erfolgt ein Anpassen des Betreibens des Fahrzeugs 11 basierend auf der Klassifikation des Objekts 1 als gefährlich oder als nicht gefährlich.
Vorzugsweise wird das vorgeschlagene Verfahren als ein Softwareprogramm implementiert, welches zum Beispiel auf einem elektronischen Steuergerät eines Fahrzeugs ablaufen kann. Eine einfache Adaptierbarkeit des Verfahrens ist auf diese Weise vorteilhaft unterstützt. Der Fachmann wird die Merkmale der Erfindung in geeigneter Weise abändern und/oder miteinander kombinieren, ohne vom Kern der Erfindung abzuweichen.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, aufweisend die Schritte: Sensorisches Erfassen mindestens eines Objekts (1 ) im Umfeld des Fahrzeugs;
Klassifizieren des Objekts (1 ) basierend auf einem Bewegungsverlauf des Objektes (1 ) und/oder basierend auf einem Typ des Objektes (1 ) hinsichtlich eines Gefährdungspotentials; und
Bereitstellen des Gefährdungspotentials des Objektes. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei eine Bewegungsrichtung und/oder eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs (11 ) abhängig von dem Gefährdungspotential des Objekts (1 ) angepasst wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als Bewegungsverlauf örtliche Positionen des Objektes (1 ) über der Zeit erfasst werden, wobei anhand der örtlichen Positionen eine Bewegungstrajektorie des Objekts (1 ) ermittelt wird, wobei anhand der Bewegungstrajektorie auf das Gefährdungspotential des Objekts (1 ) geschlossen wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als Bewegungsverlauf eine Geschwindigkeit des Objektes (1 ) erfasst wird, und wobei anhand der Geschwindigkeit des Objektes und/oder einer Änderung der Geschwindigkeit des Objektes (1 ) auf das Gefährdungspotential des Objekts (1 ) geschlossen wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Bewegungsverlauf des Objektes (1 ) in Bezug auf eine lateral zu einer longitudinalen Bewegungsrichtung des Objektes oszillierenden Bewegung untersucht wird und/oder in Bezug auf eine lateral zu einer longitudinalen Richtung einer Fahrbahn (10) oszillierenden Bewegung untersucht wird, und wobei das Objekt (1) abhängig von der oszillierenden Bewegung des Objektes (1) als gefährlich eingestuft wird, wenn die oszillierende Bewegung wenigstens einen vorgegebenen Parameter, insbesondere ein vorgegebenes Oszillationsmuster und/oder eine vorgegebene Amplitude und/oder eine vorgegebene Frequenz überschreitet. . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf eine Geschwindigkeit des Objektes untersucht wird, und wobei das Objekt als gefährlich eingestuft wird, wenn die Geschwindigkeit des Objektes oder eine Änderung der Geschwindigkeit des Objektes einen vorgegebenen Geschwindigkeitsparameter oder ein vorgegebenes Geschwindigkeitsmuster erfüllt, insbesondere eine vorgegebene Höchstgeschwindigkeit überschreitet und/oder eine vorgegebene Mindestgeschwindigkeit unterschreitet und/oder eine vorgegebene Geschwindigkeitsänderung überschreitet. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Bewegungsverlauf des Objektes in Bezug auf einen vorgegebenen Fahrbereich der Straße untersucht wird und das Objekt als gefährlich eingestuft wird, wenn sich das Objekt länger als eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke in dem vorgegebenen Fahrbereich aufhält, wobei das Objekt insbesondere als gefährlich eingestuft wird, wenn sich das Fahrzeug eine vorgegebene Zeit und/oder Strecke über einem Mittelstreifen der Fahrspur oder einer anderen Fahrbahnbegrenzung, insbesondere einer seitlichen Fahrbahnbegrenzung bewegt. . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei definierte Grenzwerte benutzt werden, ab denen das Objekt (1) als das Fahrzeug gefährdend eingestuft wird, wobei die Grenzwerte hinterlegt sind und/oder dynamisch abhängig von dem Bewegungsverlauf des Objektes und/oder abhängig von einem relativen Abstand zwischen Objekt und Fahrzeug und/oder abhängig von einem Bewegungsverlauf des Fahrzeuges angepasst werden. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 8, wobei bei einem gefährlich eingestuften Objekt eine Bewegung des Fahrzeuges so gesteuert wird, dass das Fahrzeug einen vorgegebenen Abstand (B1 , B2) zum Objekt nicht unterschreitet. Verfahren nach Anspruch 9, wobei in Abhängigkeit von einer Gefährlichkeit des Objekts (1 ) der festgelegte Abstand (B1 , B2) gebildet oder verändert wird. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Objekt als gefährlich eingestuft wird, wenn der Typ des Objektes als Kind und/oder als Tier und/oder als Ball erkannt wurde. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Ortsposition des Fahrzeuges und/oder eine Ortsposition des Objektes aus einer geeigneten Sensorik gewonnen und ausgegeben wird. Verfahren nach Anspruch 12, wobei die Ortsposition des Fahrzeuges und/oder die Ortsposition des Objektes zusammen mit dem Gefährdungspotential des Objektes von einer weiteren Recheneinheit, insbesondere von einer Recheneinheit eines Fahrzeuges berücksichtigt wird, um einen Hinweis auf ein Gefährdungspotential eines Fahrzeuges auszugeben oder einen Steuerbefehl zum Steuern eines weiteren Fahrzeuges zur Einhaltung eines vorgegebenen Mindestabstandes zu dem Objekt einzuhalten. Recheneinheit, die ausgebildet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen. Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wenn es auf einer Recheneinheit abläuft.
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