WO2023280574A1 - Verfahren zum betreiben eines parkassistenzsystems, computerprogrammprodukt und parkassistenzsystem - Google Patents

Verfahren zum betreiben eines parkassistenzsystems, computerprogrammprodukt und parkassistenzsystem Download PDF

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parking assistance
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Jens HONER
Martin Simon
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Valeo Schalter und Sensoren GmbH
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    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters

Definitions

  • the present invention relates to a method for operating a parking assistance system, a computer program product and a parking assistance system.
  • Vehicles are known that have an automated parking function that is particularly suitable for automatically parking the vehicle in a suitable multi-storey car park or a suitable parking lot. Such systems are referred to as automated valet parking systems, for example.
  • automated valet parking systems for example.
  • the vehicle can be controlled remotely, with the multi-storey car park having sensors and path planning means, for example, in order to control the vehicle. There can be various intermediate levels between these two types, in which the functions are distributed differently between the vehicle and the parking garage.
  • the vehicle to be controlled In a type 2 valet parking system, the vehicle to be controlled must be detectable at every location in the parking system by sensors arranged externally to the vehicle in such a way that the pose of the vehicle can be determined in order to ensure safe operation. This requires a very dense coverage of the parking system with expensive sensors, which is why such systems are very expensive and complex to provide.
  • powerful hardware must be provided that can process the large amounts of sensor data very quickly, ideally in real time.
  • the mathematical problem of determining an unequivocal determination of the pose on the basis of a large number of sensor data, which is available, for example, as a point cloud is very complex and can be susceptible to interference.
  • Known algorithms for determining the pose are based, for example, on a general vehicle model that applies to a large number of vehicles.
  • the general vehicle model therefore includes in particular general characteristics that apply to all or most vehicles. The more a vehicle deviates from this model, the more its pose can be determined more imprecisely since the vehicle model already does not fit the vehicle well.
  • an object of the present invention is to specify an improved operating method for a parking assistance system and a corresponding parking assistance system.
  • the parking assistance system includes a number of sensors arranged in a predetermined area, which are each set up to detect a vehicle present in the predetermined area and to output a respective sensor signal.
  • the method comprises the steps of: a) detecting a number of specific features of the vehicle, b) determining a specific vehicle model for the vehicle based on the detected specific features, c) receiving a sensor signal from at least one sensor, d) determining a pose of the vehicle depending on the received sensor signal using the determined specific vehicle model, and e) controlling the vehicle depending on the determined pose.
  • This method has the advantage that the pose of the vehicle can be determined based on the specific features of the vehicle that individualize it and the specific vehicle model. This means that instead of a general vehicle model, which is generalized to the extent that it fits every vehicle, the specific vehicle model is used, which essentially only applies to the respective vehicle fits. The pose can thus be reliably determined even on a smaller database, which is why savings in the number of sensors and/or their sensitivity are possible. On the other hand, with the same database, greater accuracy can be achieved when determining the pose compared to a conventional parking assistance system.
  • Another advantage of the method is that the existence of the vehicle in the predetermined area does not have to be checked again in each measurement interval. Rather, the parking assistance system "knows" that the individual vehicle is present at a specific position in the predetermined area. In particular when several vehicles are present in the predetermined area at the same time, conventional parking assistance systems have the further difficulty that different vehicles cannot be individually distinguished by the parking assistance system, since all vehicles are based on the same vehicle model.
  • the predetermined area includes the area in which the vehicles can be controlled by the parking assistance system.
  • the predetermined area is completely covered by the sensors, so that there are no blind spots in which the pose of the vehicle cannot be determined.
  • a respective sensor of the number is set up to detect a partial area or section of the predetermined area and to output a corresponding sensor signal. If a vehicle is in the respective sub-area, then this includes Sensor signal the vehicle and based on the sensor signal, the pose of the vehicle can be determined.
  • the specific characteristics of the vehicle can be recorded in different ways.
  • the vehicle is preferably detected and/or measured by sensors, and the specific features of the vehicle are thus determined by the parking assistance system itself. Additionally and/or alternatively, the or some specific features of the vehicle can be received from another entity, such as the vehicle itself or also from a server on the Internet or a database.
  • the specific features of the vehicle can be all possible features that can be detected by the sensors of the parking assistance system, that is, in particular, that are visible or detectable from the outside.
  • the specific features include both general features that may be specific to a particular vehicle model and, in particular, include optional equipment that may distinguish a particular vehicle from other vehicles of the same model.
  • individualizing features such as stickers, special rims, the identification sign, or also damage and soiling and the like, which are subsequently applied by a user, can be incorporated into the specific vehicle model as specific features.
  • equipment features of the vehicle such as paint color, shape and/or color of elements of the vehicle, such as trim strips, exterior mirrors, rims, headlights, door handles, roof rails, grill, spoiler, antenna, license plate and the like.
  • shape of window openings, a course of gaps or a vehicle shape such as four-door, coupe, convertible, SUV, small car, transporter, minibus and the like, can be used as a specific feature.
  • the specific vehicle model is determined on the basis of the detected specific features of the vehicle. That is, the specific vehicle model includes the specific features. On the basis of the specific vehicle model, in particular Vehicles that only differ in one specific feature are differentiated from one another.
  • the specific vehicle model may vary depending on how the pose of the vehicle is determined in use. If the pose is determined, for example, as explained above, by bringing the vehicle model into agreement with the vehicle as contained in the sensor signals, the vehicle model can, for example, comprise a digital three-dimensional model of the respective vehicle which has the detected specific features having. If the pose is determined using an artificial intelligence as a detector, such as an appropriately trained neural network, then the specific vehicle model may comprise a detector trained with the specific features.
  • a vehicle has a yellow sticker on the right side of the vehicle as a specific feature. If the yellow sticker is included in the sensor signal, it is immediately determined that the right side of the vehicle is visible and not the left side of the vehicle.
  • the determined pose includes in particular a position of the vehicle in the predetermined area and an alignment of the vehicle.
  • This information relates example, to a center point of a second axle (rear axle) of the vehicle, especially if this axle is a non-steered axle.
  • Controlling the vehicles includes, for example, determining a respective trajectory for a respective vehicle.
  • the trajectory leads, for example, from a current position of the vehicle to a target position.
  • the target position is in particular a specific parking space within the predetermined area, or is a handover area in which a user takes over the vehicle from the parking assistance system.
  • the vehicle is controlled in such a way that it follows the determined trajectory.
  • the parking assistance system transmits appropriate control commands to the vehicle, for example.
  • a wireless communication technology is preferably used to transmit the control commands, such as a WLAN, a mobile phone connection or the like. chen.
  • the parking assistance system monitors the vehicle based on the received sensor signals.
  • the pose of the vehicle is continuously monitored on the basis of the sensor signals and, if necessary, control commands for correcting the pose are output to the vehicle.
  • the controller is also based, for example, on a digital map of the predetermined area, which the parking assistance system uses to determine the trajectory in such a way that the vehicle arrives at the target point without a collision.
  • the digital map can include all mobile and immobile obstacles in the predetermined area. Mobile obstacles such as other vehicles or pedestrians can also be detected by the sensors and determined by the parking assistance system and entered accordingly in the digital map.
  • the transportable parking assistance system includes a transmitter that is set up to transmit control commands to the vehicles.
  • step a) also includes: sensory detection of the vehicle to provide specific sensor data for the vehicle.
  • the specific sensor data provided here can be indicative of the specific features of the vehicle and/or they are suitable for uniquely identifying the vehicle, such as a number plate.
  • Sensory detection takes place in particular when the vehicle is at a transfer point at which a user of the vehicle transfers control of the vehicle to the parking assistance system.
  • Certain sensors of the number of sensors can be used for sensory detection, and/or additional sensors specially provided for this purpose can be provided.
  • step a) also comprises: receiving from the vehicle a specific data set for the vehicle, which includes the specific features, and/or
  • the specific data set for the vehicle which includes the specific features, can be transmitted from the vehicle to the parking assistance system.
  • the specific data record can be created, for example, by the vehicle manufacturer during production of the vehicle and stored in a memory unit of the vehicle.
  • the specific data set can also be retrieved from a database on the basis of a unique vehicle identifier.
  • the unique vehicle identifier is, for example, a chassis number that the vehicle transmits to the parking assistance system for this purpose.
  • the vehicle can also be clearly identifiable on the basis of its number plate, with the number plate being determined on the basis of the specific sensor data, for example.
  • the database from which the specific data record is retrieved is an internal database of the parking assistance system, or an official database, in particular a registration office, or a database of the vehicle manufacturer.
  • the database can be reached via a network such as the Internet.
  • this includes determining the specific features as a function of the specific sensor data.
  • the sensory detection of the vehicle includes detecting the vehicle using a number of sensor devices from different directions, the number of sensor devices being at least one visual camera and/or at least one infrared camera and/or at least one laser scanner and/or at least one lidar and/or at least one radar.
  • the sensor devices are specifically designed for this task.
  • the sensor devices can form a subset of the number of sensors.
  • the sensor devices are arranged in particular in a transfer area.
  • At least one sensor device is rotated and/or moved relative to the vehicle during the sensory detection of the vehicle.
  • This embodiment is advantageous because it allows the number of sensor devices that are required to detect the vehicle from all directions to be reduced.
  • a camera is moved along a rail to capture the vehicle from different angles (directions).
  • the vehicle is illuminated with different lighting patterns during the sensory detection.
  • This embodiment has the advantage that optical properties of the vehicle and its specific features also flow into the specific vehicle model, what is advantageous especially in parking garages, which usually have artificial lighting that varies greatly spatially. It can also be said that different lighting situations that can occur in the predetermined area while the vehicle is being driven are simulated here.
  • specific features such as a certain shape of a hood or dents, can be determined in this way using principles of radiation optics.
  • a respective lighting pattern includes in particular a specific relative arrangement of a lighting source, the vehicle and the respective sensor device, as well as a specific configuration of the lighting device and the sensor device.
  • the configuration includes, for example, a specific radiation characteristic of the lighting device, such as spatial and/or temporal modulation, the use of specific filters, such as color filters or polarization filters, and settings of the sensor device, such as sensitivity, an integration time, the use of specific filters and the like.
  • step b) further comprises:
  • the detector can also be called a filter. After training, the detector is set up to determine the pose of the vehicle on the basis of the sensor signals.
  • the detector is designed in particular as an artificial intelligence, such as a neural network, in particular a CNN (convolutional neural network).
  • the detector is already pre-trained on the basis of general characteristics that vehicles typically have.
  • the detector already includes a general vehicle model, for example, and that it can be suitable for determining the pose of a vehicle even before training with the specific features.
  • a confidence of the determined pose of the detector is significantly lower before this training than afterwards.
  • the structure of a neural network is as follows.
  • the neural network can be divided into three layers or sections, an input layer, one or more hidden layers, and an output layer.
  • Each of the layers includes a plurality of individual neurons, it also being possible for different layers to have a different number of neurons.
  • the amount of neurons in the input layer depends, for example, on the amount and the format of the data to be processed by the neural network, which can also be referred to as the dimensionality of the data.
  • the amount of neurons in the output layer depends on the dimensionality of the output vector.
  • the input layer forms the input of the neural network, to which the input vector is fed.
  • the neurons of the input layer accept the information contained in the input vector and pass it on to the neurons of the first hidden layer in a weighted form.
  • the neurons of the first hidden layer receive the weighted signals from the input layer and pass them on to the following hidden layer in a weighted form.
  • the signals are passed through the neural network from layer to layer in this way until the output layer is reached.
  • the output vector is tapped off at the neurons of the output layer.
  • the amount of hidden layers is basically unlimited, however the computing power required to operate the neural network scales with the amount of hidden layers.
  • the topology of the neural network has a major influence on how well a respective neural network is able to solve a particular problem. right task.
  • a suitable topology depends on the available sensors and/or the type of input data.
  • a suitable topology can be determined for specific sensors, for example by trying out a number of different topologies.
  • the neural network is optimally adapted to determine the pose of the respective vehicle.
  • the pre-trained neural network can be stored like a computer program and serves as a template for the specific neural network. In particular, the training of the neural network with the specific features takes place without a great expenditure of time, since the training data is limited. One can also say that a fine-tuning of the pre-trained neural network is carried out.
  • step b) includes determining a kinematic vehicle model for the vehicle.
  • the kinematic vehicle model allows a prediction of how the pose of the vehicle will change when certain control commands are executed. This prediction can be used to exclude from the solution space implausible poses that represent a possible solution based solely on the sensor signal.
  • the kinematic vehicle model is preferably determined on the basis of a specific data set for the vehicle.
  • the specific data record includes, for example, information such as a turning circle for the vehicle and/or whether the vehicle has axle steering and the like.
  • the specific data set can also include the kinematic vehicle model as a whole.
  • this also includes:
  • Plausibility check of the determined pose depending on the determined second pose serves to safeguard the determined pose.
  • a second pose is therefore additionally determined using a conventional method.
  • the second pose is in particular less precise than the determined pose. For example, a confidence interval is determined for the second pose, within which the determined pose must lie in order to be checked for plausibility. If the determined pose is outside the confidence interval, then it is rejected as implausible and control is based on the second pose.
  • this also includes:
  • a respective vehicle class model comprising a vehicle model for a respective vehicle class
  • predefined vehicle models for different vehicle classes are already available. For example, determining the pose of a vehicle using the vehicle class model applicable to the vehicle is already more accurate than using a generic vehicle model.
  • the specific vehicle model is based on the respective vehicle class model and refines this even further so that the pose can be determined even more reliably, precisely and unambiguously.
  • the determined specific vehicle model after completion of an autonomous When the vehicle is driven in the predetermined area, it is stored and called up again when the vehicle logs in later to the parking assistance system.
  • This embodiment is particularly advantageous when the vehicle is parked temporarily, for example in a parking space served by the parking assistance system. If the user of the vehicle requests this again, the vehicle's specific vehicle model is called up and the autonomous driving of the vehicle can be carried out on this basis.
  • the specific vehicle model does not have to be available permanently, which saves resources of the parking assistance system.
  • a computer program product which comprises instructions which, when the program is executed by a computer, cause the latter to execute the method according to the first aspect.
  • a computer program product such as a computer program means
  • a server in a network, for example, as a storage medium such as a memory card, USB stick, CD-ROM, DVD, or in the form of a downloadable file. This can be done, for example, in a wireless communication network by transferring a corresponding file with the computer program product or the computer program means.
  • a parking assistance system with a number of sensors arranged in a predetermined area for detecting a vehicle present in the predetermined area and for outputting a respective sensor signal.
  • the parking assistance system also includes: a detection unit for detecting a number of specific features of the vehicle, a determination unit for determining a specific vehicle model for the vehicle on the basis of the specific features recorded, a receiving unit for receiving a sensor signal from at least one sensor of the number, wherein the determination unit is set up for determining a pose of the vehicle depending on the received sensor signal using the determined specific vehicle model, and a control unit for controlling the vehicle depending on the determined pose.
  • the embodiments and features described for the proposed method apply accordingly to the proposed parking assistance system.
  • the proposed parking assistance system is preferably operated according to the method of the first aspect.
  • the respective unit of the parking assistance system can be implemented in terms of hardware and/or software.
  • the respective unit can be designed, for example, as a computer or as a microprocessor.
  • the respective unit can be designed as a computer program product, as a function, as a routine, as an algorithm, as part of a program code or as an executable object.
  • the detection unit comprises a number of sensor devices, the sensor devices being arranged in a transfer area in which a user of the vehicle transfers the vehicle to the parking assistance system and for detecting the vehicle from different directions and for outputting specific sensor data are set up, wherein the number of sensor devices comprises at least one visual camera and/or at least one infrared camera and/or at least one laser scanner and/or at least one lidar and/or at least one radar, the detection unit for determining the specific features of the vehicle is set up based on the specific sensor data.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of an embodiment of a parking assistance system
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a transmission of a specific data set
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a sensory detection of a vehicle
  • FIG. 4 shows a further schematic representation of a sensory detection of a vehicle
  • FIG. 5 shows a schematic flow chart of determining a specific vehicle model
  • FIG. 6 shows a schematic block diagram of an exemplary embodiment of a parking assistance system
  • FIG. 7 shows a schematic block diagram of a first exemplary embodiment of a method for operating a parking assistance system
  • FIG. 8 shows a schematic block diagram of a second exemplary embodiment of a method for operating a parking assistance system.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of an exemplary embodiment of a parking assistance system 100.
  • the parking assistance system 100 comprises a number of sensors 102A - 102F arranged in a predetermined area 110, each of which is used to detect a sub-area of the predetermined area 110 and to output a corresponding sensor sensor signals are set up.
  • the respective output sensor signal is indicative of a vehicle 200 that is in the respective detected sub-area.
  • the predetermined area 110 is a parking area with a plurality of parking spaces (marked with "P").
  • the parking assistance system 100 includes a control device 120 which is set up to control vehicles 200 on the basis of the sensor signals from the sensors 102A-102F. In particular, it is a type 2 valet parking assistance system.
  • the sensors 102A-102F are designed as cameras, for example.
  • the parking assistance system 100 includes a transfer area 112 which is separated from the remaining part of the predetermined area 110 by a barrier 130 .
  • the transfer area 112 is used in particular for a user of the vehicle 200 to leave the vehicle 200 in this area and transfer control of the vehicle 200 to the parking assistance system 100 (or, conversely, receive the vehicle and take control of the parking assistance system).
  • the transfer area 112 can also be referred to as a "drop-off zone" and/or "pick-up zone”.
  • Two sensor devices 103A, 103B are arranged to the side of the transfer area 112 . In this example, these sensor devices 103A, 103B are used to detect vehicle 200 by sensors when control is transferred to parking assistance system 100 .
  • the sensor devices 103A, 103B include, for example, cameras, lidar and/or radar.
  • the sensor devices 103A, 103B detect the vehicle 200 and provide corresponding specific sensor data that are specific to the vehicle 200 ready. Since the vehicle 200 is at a standstill, the vehicle 200 can be detected with a very high resolution.
  • the control device 120 includes, in particular, a detection unit 122 (see FIG. 6), which determines specific features 201-203 of the vehicle 200 on the basis of the specific sensor data.
  • the specific features 201-203 are, for example, a sticker, damage, soiling or the like.
  • a determination unit 124 see FIG. 6) of the control device 120 determines a specific vehicle model MSPEC (see FIG. 5 or 8) for the vehicle 200.
  • the specific vehicle model MSPEC can be understood in particular as a detector that enables the pose POS of the vehicle 200 to be determined based on the sensor signals.
  • parking assistance system 100 determines, for example, a trajectory TR for vehicle 200, which leads vehicle 200 to a specific parking space in predetermined area 110.
  • the control device 120 continuously receives the respective sensor signals from the sensors 102A-102F and determines the pose POS of the vehicle 200 depending on the received sensor signals using the determined specific vehicle model MSPEC .
  • the pose POS includes, in particular, the position and the orientation of the vehicle 200.
  • the vehicle 200 can be controlled safely and reliably along the trajectory TR on the basis of the determined pose POS.
  • the use of the specific vehicle model MSPEC is of particular advantage, since this enables the pose POS of the vehicle 200 to be determined more reliably, more precisely and more clearly than in the case of conventional parking assistance systems.
  • the sensor devices 103A, 103B do not necessarily have to be present. In specific embodiments of parking assistance system 100, these sensor devices 103A, 103B are therefore not present. Instead, the specific features 201 - 203 of the vehicle 200 also in the form of a specific data record SPEC (see FIG. 2) received by the vehicle 200 or retrieved from a database 300. Alternatively or additionally, the specific characteristics 201 - 203 of the sensors 102A
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a transmission of a specific data record SPEC.
  • the specific data set SPEC can, for example, have specific features 201
  • the specific data set SPEC can be stored by vehicle 200 itself and can be transmitted from it to control device 120 of parking assistance system 100.
  • the vehicle 200 can call up the specific data record SPEC from a database 300 which is provided by the vehicle manufacturer, for example.
  • vehicle 200 transmits, for example, a unique vehicle identification ID, such as the chassis number, to database 300, which then transmits the specific data record SPEC to vehicle 200, which forwards it to control device 120.
  • the vehicle 200 can also transmit the vehicle identifier ID to the control device 120 and the latter retrieves the specific data record SPEC from the database 300 accordingly.
  • the control device 120 determines the vehicle identifier ID itself on the basis of detected specific sensor data.
  • the vehicle identifier ID can be determined here, for example, in the form of the license plate number of the vehicle 200, where the database 300 is provided by a licensing authority.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a sensory detection of a vehicle 200 according to an embodiment.
  • vehicle 200 is detected by two sensor devices 103A, 103B from different directions.
  • the sensor devices 103A, 103B are, for example, cameras and radar.
  • the sensor devices 103A, 103B are movably arranged here, for example, they are along the dashed paths can be moved.
  • Vehicle 200 is detected by sensor devices 103A, 103B from at least a first position I and a second position II. Positions I, II form the endpoints of the paths shown.
  • the sensor devices 103A, 103B can also detect the vehicle 200 from a number of positions that lie between the two positions I, II in order to detect the vehicle 200 with an even greater degree of detail.
  • Sensor devices 103A, 103B provide specific sensor data of vehicle 200 in particular.
  • the specific vehicle model MSPEC can thus be determined with the greatest possible accuracy.
  • FIG. 4 shows a further schematic representation of a sensory detection of a vehicle 200 according to a further specific embodiment.
  • the vehicle 200 is illuminated by a lighting means 104 while being sensed by the sensor device 103A.
  • the lighting means 104 is set up to provide different lighting patterns.
  • the different lighting patterns are achieved in that the lighting means 104 illuminates the vehicle 200 from different positions I, II. This has the result that light beams R1-R4, which strike vehicle 200 from lighting means 104, are reflected and/or scattered in different ways in order to be detected by sensor device 103A.
  • the light beams R1 and R3 are each reflected on the surface of the vehicle 200, so that the reflected beams RR1, RR3 with a comparatively high intensity (represented by the width of the light rays) are detected by the sensor device 103A. From this behavior can for example, deduce that the surface of the vehicle 200 in the corresponding area is flat and smooth and reflects the incident light.
  • the light rays R2 and R4 are scattered at the specific feature 201 , such as an antenna of the vehicle 200 .
  • the scattered light beams SR2, SR4 are detected by the sensor device 103A with a comparatively low intensity.
  • the feature 201 reflects some light in the direction of the sensor device 103A even if the arrangement of the sensor device 103A, lighting means 104 and vehicle 200 with respect to the feature 201 does not allow direct reflection of light rays in the direction of the sensor device 103A.
  • the lighting of the vehicle 200 with different lighting patterns during sensory detection is particularly useful because the lighting situation in parking garages, in which the parking assistance system 100 is used, for example, often varies greatly locally, so that the specific vehicle model MSPEC also captures this aspect on the basis of measurement data can be taken into account. It can also be said that the specific vehicle model MSPEC in this embodiment additionally includes a lighting model of the vehicle 200 .
  • FIG. 5 shows a schematic flowchart of determining a specific vehicle model MSPEC.
  • a plurality of different vehicle class models M1-M3 are provided, each of the vehicle class models M1-M3 comprising a vehicle model for a respective vehicle class CLS.
  • vehicle class model M1 is that of a convertible with the top down
  • vehicle class model M2 is that of a small car
  • vehicle class model M3 is that of an SUV.
  • the respective vehicle class model M1 - M3 is a generic vehicle model for the respective vehicle class CLS, which is specific to a general vehicle model for any vehicle, but compared to a specific vehicle model MSPEC for exactly one specific vehicle is mean.
  • the vehicle class CLS to which the vehicle 200 to be controlled (see FIGS. 1-4) belongs is determined. This is done, for example, on the basis of a received specific data record SPEC (see FIG. 2) and/or on the basis of recorded specific sensor data of the vehicle 200.
  • the corresponding vehicle class model M2 is selected on the basis of the determined vehicle class CLS, in this example it is a small car.
  • specific features 201-203 of vehicle 200 are received. In particular, these were detected by sensors, as described with reference to FIG. 3 and/or FIG. 4 . Additionally and/or alternatively, a specific data set SPEC with specific features for the vehicle 200 can be received.
  • a specific vehicle model MSPEC is determined using the specific features 201-203 on the basis of the vehicle class model M2.
  • the specific vehicle model MSPEC is particularly suitable for determining a pose POS (see FIG. 1) of the vehicle 200 on the basis of sensor signals received from the sensors 102A-102F.
  • vehicle class models M1 - M3 as described above is only optional.
  • the specific vehicle model MSPEC can also be determined starting from a generic vehicle model MGEN (see FIG. 8) on the basis of the specific features 201-203.
  • Fig. 6 shows a schematic block diagram of an exemplary embodiment of a parking assistance system 100.
  • the parking assistance system 100 comprises a number 102 of sensors 102A - 102F (see Fig. 1) arranged in a predetermined area 110 (see Fig. 1), each of which Detecting a vehicle 200 present in the predetermined area 110 (see FIGS. 1-4) and being set up to output a respective sensor signal.
  • Parking assistance system 100 also includes a control device 120, which has a detection unit 122 for detecting a number of specific features 201-203 (see Fig.
  • the parking assistance system 100 is set up in particular for operation with the method described with reference to FIG. 7 or 8 .
  • the aspects described with reference to FIGS. 2-5 form further embodiments of parking assistance system 100.
  • FIG. 7 shows a schematic block diagram of a first exemplary embodiment of a method for operating a parking assistance system 100, for example parking assistance system 100 from FIG. 1 or 6.
  • Parking assistance system 100 is configured, for example, as described with reference to FIG. The procedure includes the steps:
  • FIG. 8 shows a schematic block diagram of a second exemplary embodiment of a method for operating a parking assistance system 100, for example parking assistance system 100 from FIG. 1 or 6.
  • Parking assistance system 100 is configured, for example, as described with reference to FIG.
  • the vehicle 200 to be controlled reaches, for example, the transfer area 112 (see Fig. 1), in which the control of the vehicle 200 is carried out by a user of the vehicle 200 is transferred to the parking assistance system 100 .
  • the transfer area 112 there are in particular sensor devices 103A, 103B (see FIG. 1, 3 or 4) which detect the vehicle 200 by sensors and output specific sensor data.
  • the specific sensor data contain, in particular, specific features 210-203 (see FIG.
  • the vehicle 200 Based on the specific sensor data, for example, general features relating to the respective vehicle type, such as the geometry of the vehicle, can be determined and provided S12A. Alternatively, this data can also be retrieved from a database. Furthermore, the specific features 201-203 are provided in a data record S12B which is suitable for converting a general vehicle model MGEN into a specific vehicle model MSPEC.
  • the general vehicle model MGEN can also be referred to as a template that is adapted according to the general characteristics of the vehicle 200 and the specific characteristics 201 - 203 of the vehicle 200 . Accordingly, the specific vehicle model MSPEC is determined and made available.
  • the specific vehicle model MSPEC can in particular be a trained artificial intelligence that is trained to determine a pose POS (see FIG. 1) of a vehicle 200 with the general features and the specific features 201-203. Since the specific vehicle model MSPEC is determined on the basis of the general vehicle model MGEN, the specific training is merely fine tuning, for example, which can be completed with a few iterations.
  • the vehicle 200 is controlled by the parking assistance system 100 through the predetermined area 110 (see FIG. 1) S13, the vehicle 200 being detected by the sensors 102A-102F (see FIG. 1) and based on the corresponding sensor signals below Using the specific vehicle model MSPEC, the pose POS of the vehicle 100 is determined in each case.
  • the pose POS includes both the position and the orientation of the vehicle 200.
  • the parking assistance system 100 can transmit suitable control commands to the vehicle 200 so that it moves along a determined trajectory TR (see FIG. 1).
  • vehicle 200 reaches the controlled end position, for example a parking position.
  • the specific vehicle model MSPEC is now stored in a permanent memory from a working memory of the parking assistance system 100 .
  • the parking assistance system 100 loads the stored specific vehicle model MSPEC from the permanent memory into the working memory, so that it can be used again to determine the pose POS for driving from the parking space to the transfer area 112 is available.
  • the vehicle 200 reaches the transfer area 112, where the user takes control of the vehicle 200 again.
  • the specific vehicle model MSPEC can now be deleted or it can be stored permanently, which can be particularly advantageous for private parking garages.

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Abstract

Es wird ein Verfahren zum Betreiben eines Parkassistenzsystems (100) vorgeschlagen. Das Parkassistenzsystem (100) umfasst eine Anzahl (102) von in einem vorbestimmten Bereich (110) angeordnete Sensoren (102A – 102F), die jeweils zum Erfassen eines in dem vorbe-stimmten Bereich (110) vorhandenen Fahrzeugs (200) und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensorsignals eingerichtet sind. Das Verfahren umfasst die Schritte: a) Erfassen (S1) einer Anzahl spezifischer Merkmale (201 – 203) des Fahrzeugs (200), b) Ermitteln (S2) eines spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC) für das Fahrzeug (200) auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale (201 – 203), c) Empfangen (S3) eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor (102A – 102F) der Anzahl (102), d) Ermitteln (S4) einer Pose (POS) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit des empfan-genen Sensorsignals unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC), und e) Steuern (S5) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit der ermittelten Pose (POS).

Description

VERFAHREN ZUM BETREIBEN EINES PARKASSISTENZSYSTEMS, COMPUTERPROGRAMMPRODUKT UND PARKASSISTENZSYSTEM
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Parkassistenzsystems, ein Computerprogrammprodukt und ein Parkassistenzsystem.
Es sind Fahrzeuge bekannt, die eine automatisierte Parkfunktion aufweisen, die insbesonde re zum automatischen Parken des Fahrzeugs in einem geeigneten Parkhaus oder einem geeigneten Parkplatz geeignet sind. Derartige Systeme werden beispielsweise als automati sierte Valet-Parksysteme bezeichnet. Hierbei wird zwischen zwei Typen unterschieden. Bei einem ersten Typ steuert sich das Fahrzeug selbst, wobei das Parkhaus beispielsweise über geeignete Merkmale verfügt, die zur Orientierung des Fahrzeugs dienen, wie beispielsweise ARUCO-Codes. Bei einem zweiten Typ ist das Fahrzeug fernsteuerbar, wobei das Parkhaus beispielsweise über Sensorik und Pfadplanungsmittel verfügt, um das Fahrzeug zu steuern. Zwischen diesen beiden Typen kann es verschiedene Zwischenstufen geben, bei denen sich die Funktionen unterschiedlich auf Fahrzeug und Parkhaus verteilen.
Bei einem Typ-2 Valet-Parksystem muss an jedem Ort des Parksystems das zu steuernde Fahrzeug durch extern zu dem Fahrzeug angeordnete Sensorik derart erfassbar sein, dass sich die Pose des Fahrzeugs ermitteln lässt, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Dies erfordert eine sehr dichte Abdeckung des Parksystems mit teuren Sensoren, weshalb solche Systeme sehr teuer und aufwändig in der Bereitstellung sind. Zudem ist eine leis tungsfähige Hardware vorzusehen, die die anfallenden Mengen an Sensordaten sehr schnell verarbeiten kann, idealerweise in Echtzeit. Zudem ist das mathematische Problem, auf Basis einer Vielzahl von Sensordaten, die beispielsweise als eine Punktwolke vorliegen, eine ein deutige Bestimmung der Pose zu ermitteln sehr komplex und kann anfällig gegenüber Stö rungen sein. Bekannte Algorithmen zum Ermitteln der Pose basieren beispielsweise auf ei nem allgemeinen Fahrzeugmodell, das für eine Vielzahl von Fahrzeugen gilt. Das allgemeine Fahrzeugmodell umfasst daher insbesondere allgemeine Charakteristika, die auf alle oder die meisten Fahrzeuge zutreffen. Je mehr ein Fahrzeug von diesem Modell abweicht, umso ungenauer kann dessen Pose ermittelt werden, da das Fahrzeugmodell bereits schlecht zu dem Fahrzeug passt.
Es ist wünschenswert, die Erfassung von Fahrzeugen und die Ermittlung einer jeweiligen Pose zu verbessern, so dass das Parksystem bei gleichem Aufwand eine zuverlässigere und robustere Steuerung erreicht, oder alternativ eine gleichbleibende Zuverlässigkeit wie ein herkömmliches Parksystem bei geringerem Aufwand ermöglicht.
Vor diesem Hintergrund besteht eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein verbes sertes Betriebsverfahren für ein Parkassistenzsystem sowie ein entsprechendes Parkassis tenzsystem anzugeben.
Gemäß einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zum Betreiben eines Parkassistenzsystems vorgeschlagen. Das Parkassistenzsystem umfasst eine Anzahl von in einem vorbestimmten Bereich angeordnete Sensoren umfasst, die jeweils zum Erfassen eines in dem vorbestimm ten Bereich vorhandenen Fahrzeugs und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensorsignals ein gerichtet sind. Das Verfahren umfasst die Schritte: a) Erfassen einer Anzahl spezifischer Merkmale des Fahrzeugs, b) Ermitteln eines spezifischen Fahrzeugmodells für das Fahrzeug auf Basis der er fassten spezifischen Merkmale, c) Empfangen eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor, d) Ermitteln einer Pose des Fahrzeugs in Abhängigkeit des empfangenen Sensorsig nals unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells, und e) Steuern des Fahrzeugs in Abhängigkeit der ermittelten Pose.
Dieses Verfahren weist den Vorteil auf, dass die Pose des Fahrzeugs auf Basis der spezifi schen Merkmale des Fahrzeugs, die dieses individualisieren, und des spezifischen Fahr zeugmodells ermittelt werden kann. Das heißt, dass anstelle eines allgemeinen Fahrzeug modells, das so weit generalisiert ist, dass es für jedes Fahrzeug passt, das spezifische Fahrzeugmodell zur Anwendung kommt, das im Wesentlichen nur für das jeweilige Fahrzeug passt. Damit kann die Pose bereits auf einer kleineren Datenbasis zuverlässig ermittelt wer den, weshalb Einsparungen bei der Anzahl der Sensoren und/oder deren Sensitivität möglich sind. Andererseits kann bei gleicher Datenbasis im Vergleich zu einem herkömmlichen Par kassistenzsystem eine höhere Genauigkeit bei der Ermittlung der Pose erreicht werden.
Wenn man das Ermitteln der Pose als ein Extremwertproblem formuliert, bei dem eine Aus richtung eines dreidimensionalen Fahrzeugmodells an erfasste Sensordaten des Fahrzeugs, die nur einen Teil des Fahrzeugs umfassen, so angepasst wird, dass eine Abweichung des Fahrzeugmodells von den Sensordaten minimal wird, dann ist der Effekt des spezifischen Fahrzeugmodells gegenüber einem allgemeinen Fahrzeugmodell, dass die "richtige" Lösung (globales Minimum) sich deutlich von "falschen" Lösungen (lokale Minima) unterscheidet.
Man kann auch sagen, dass das Ermitteln der Pose eindeutiger ist.
Ein weiterer Vorteil des Verfahrens ist es, dass die Existenz des Fahrzeugs in dem vorbe stimmten Bereich nicht in jedem Messintervall erneut geprüft werden muss. Vielmehr "weiß" das Parkassistenzsystem, dass das individuelle Fahrzeug an einer bestimmten Position in dem vorbestimmten Bereich vorhanden ist. Insbesondere wenn mehrere Fahrzeuge in dem vorbestimmten Bereich gleichzeitig vorhanden sind, haben herkömmliche Parkassistenzsys teme die weitere Schwierigkeit, dass verschiedene Fahrzeuge von dem Parkassistenzsys tem nicht individuell unterscheidbar sind, da alle Fahrzeuge auf dem gleichen Fahrzeugmo dell basieren.
Der vorbestimmte Bereich umfasst den Bereich, in dem die Fahrzeuge von dem Parkassis tenzsystem gesteuert werden können. Der vorbestimmte Bereich wird insbesondere komplett von den Sensoren erfasst, so dass es keine toten Winkel gibt, in denen die Pose des Fahr zeug nicht ermittelbar ist.
Ein jeweiliger Sensor der Anzahl ist zum Erfassen eines Teilbereichs oder Ausschnitts des vorbestimmten Bereichs und zum Ausgeben eines korrespondierenden Sensorsignals einge richtet. Wenn sich ein Fahrzeug in dem jeweiligen Teilbereich aufhält, dann umfasst das Sensorsignal das Fahrzeug und auf Basis des Sensorsignal kann die Pose des Fahrzeugs ermittelt werden.
Das Erfassen der spezifischen Merkmale des Fahrzeugs kann auf unterschiedliche Weise erfolgen. Vorzugsweise wird das Fahrzeug sensorisch erfasst und/oder vermessen und die spezifischen Merkmale des Fahrzeugs werden somit durch das Parkassistenzsystem selbst ermittelt. Zusätzlich und/oder alternativ können die oder einige spezifische Merkmale des Fahrzeugs von einer anderen Einheit empfangen werden, wie beispielsweise von dem Fahr zeug selbst oder auch von einem Server im Internet oder einer Datenbank.
Die spezifischen Merkmale des Fahrzeugs können alle möglichen Merkmale sein, die von den Sensoren des Parkassistenzsystems erfassbar sind, also insbesondere von außen sichtbar oder erfassbar sind. Die spezifischen Merkmale umfassen sowohl allgemeine Merkmale, die für ein bestimmtes Fahrzeugmodell spezifisch sein können, und umfassen insbesondere Sonderausstattungen, die ein bestimmtes Fahrzeug von anderen Fahrzeugen des gleichen Modells unterscheiden können. Weiterhin können von einem Nutzer nachträg lich angebrachte individualisierende Merkmale, wie Aufkleber, besondere Felgen, das Kenn zeichen, oder auch Beschädigungen sowie Anschmutzungen und dergleichen, als spezifi sche Merkmale Eingang in das spezifische Fahrzeugmodell finden.
Weitere Beispiele für spezifische Merkmale sind Ausstattungsmerkmale des Fahrzeugs, wie eine Lackfarbe, eine Form und/oder Farbe von Elementen des Fahrzeugs, wie Zierleisten, Außenspiegeln, Felgen, Scheinwerfern, Türgriffen, Dachreling, Grill, Spoiler, Antenne, Kenn zeichen und dergleichen mehr. Weiterhin kann die Form von Fensteröffnungen, ein Verlauf von Spalten oder auch eine Fahrzeugform, wie Viertürer, Coupe, Cabrio, SUV, Kleinwagen, Transporter, Kleinbus und dergleichen, als spezifisches Merkmal genutzt werden.
Das Ermitteln des spezifischen Fahrzeugmodells erfolgt auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale des Fahrzeugs. Das heißt, dass das spezifische Fahrzeugmodell die spezifischen Merkmale umfasst. Auf Basis des spezifischen Fahrzeugmodells lassen sich insbesondere Fahrzeuge, die nur in einem spezifischen Merkmal verschieden sind, voneinander unter scheiden. Das spezifische Fahrzeugmodell kann unterschiedlich ausgebildet sein, je nach dem, wie die Pose des Fahrzeugs im betrieb ermittelt wird. Wenn die Pose beispielsweise wie oben erläutert dadurch ermittelt wird, dass das Fahrzeugmodell in Übereinstimmung mit dem Fahrzeug, wie es in den Sensorsignalen enthalten ist, gebracht wird, kann das Fahr zeugmodell beispielsweise ein digitales dreidimensionales Modell des jeweiligen Fahrzeugs umfassen, welches die erfassten spezifischen Merkmale aufweist. Wenn die Pose unter Verwendung einer künstlichen Intelligenz als Detektor, wie einem entsprechend trainierten neuronalen Netzwerk, ermittelt wird, dann kann das spezifische Fahrzeugmodell einen mit den spezifischen Merkmalen trainierten Detektor umfassen.
Beispielsweise weist ein Fahrzeug als ein spezifisches Merkmal einen gelben Aufkleber auf der rechten Fahrzeugseite auf. Wenn der gelbe Aufkleber in dem Sensorsignal enthalten ist, ist damit unmittelbar bestimmt, dass die rechte Fahrzeugseite sichtbar ist, und nicht die linke Fahrzeugseite.
Die ermittelte Pose umfasst insbesondere eine Position des Fahrzeugs in dem vorbestimm ten Bereich sowie eine Ausrichtung des Fahrzeugs. Diese Angaben beziehen sich beispiels weise auf einen Mittelpunkt einer zweiten Achse (Hinterachse) des Fahrzeugs, insbesondere dann, wenn diese Achse ein nicht gelenkte Achse ist.
Das Steuern der Fahrzeuge umfasst beispielsweise ein Ermitteln einer jeweiligen Trajektorie für ein jeweiliges Fahrzeug. Die Trajektorie führt beispielsweise von einer aktuellen Position des Fahrzeugs zu einer Zielposition. Die Zielposition ist insbesondere ein bestimmter Park platz innerhalb des vorbestimmten Bereichs, oder ist ein Übergabereich, in dem ein Nutzer das Fahrzeug von dem Parkassistenzsystem übernimmt. Auf Basis der ermittelten Trajekto rie wird das Fahrzeug derart gesteuert, dass es die ermittelte Trajektorie abfährt. Hierzu überträgt das Parkassistenzsystem beispielsweise entsprechende Steuerbefehle an das Fahrzeug. Zum Übertragen der Steuerbefehle kommt vorzugsweise eine drahtlose Kommu nikationstechnologie zum Einsatz, wie ein WLAN, eine Mobilfunkverbindung oder derglei- chen. Während dieser ferngesteuerten Fahrt des Fahrzeugs überwacht des Parkassistenz system das Fahrzeug auf Basis der empfangenen Sensorsignale. Insbesondere wird die Pose des Fahrzeugs fortlaufend auf Basis der Sensorsignale überwacht und gegebenenfalls werden Steuerbefehle zur Korrektur der Pose an das Fahrzeug ausgegeben. Der Steuerung liegt ferner beispielsweise eine digitale Karte des vorbestimmten Bereichs zugrunde, anhand der das Parkassistenzsystem die Trajektorie in einer Weise ermittelt, dass das Fahrzeug ohne eine Kollision zu dem Zielpunkt gelangt. Die digitale Karte kann insbesondere alle mo bilen und immobilen Hindernisse des vorbestimmten Bereichs umfassen. Mobile Hindernis se, wie weitere Fahrzeuge oder auch Fußgänger, können ebenfalls von den Sensoren er fasst werden und von dem Parkassistenzsystem ermittelt und entsprechend in die digitale Karte eingetragen werden.
In Ausführungsformen umfasst das transportable Parkassistenzsystem einen Sender, der zum Übertragen von Steuerbefehlen an die Fahrzeuge eingerichtet ist.
Gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens umfasst der Schritt a) ferner: sensorisches Erfassen des Fahrzeugs zum Bereitstellen von spezifischen Sensordaten für das Fahrzeug.
Die spezifischen Sensordaten, die hierbei bereitgestellt werden, können indikativ für die spe zifischen Merkmale des Fahrzeugs sein und/oder sie sind geeignet, das Fahrzeug eindeutig zu identifizieren, wie beispielsweise ein Nummernschild.
Das sensorische Erfassen erfolgt insbesondere, wenn sich das Fahrzeug an einem Überga bepunkt, an dem ein Nutzer des Fahrzeugs eine Steuerung des Fahrzeugs an das Parkas sistenzsystem übergibt, befindet. Zum sensorischen Erfassen können bestimmte Sensoren der Anzahl von Sensoren nutzbar sein, und/oder es können speziell hierfür vorgesehene, zusätzliche Sensoren vorgesehen sein.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst der Schritt a) ferner: Empfangen eines spezifischen Datensatzes für das Fahrzeug, welcher die spezifischen Merkmale umfasst, von dem Fahrzeug, und/oder
Empfangen einer Fahrzeugkennung von dem Fahrzeug und Abrufen eines spezifi schen Datensatzes für das Fahrzeug, welcher die spezifischen Merkmale umfasst, aus einer Datenbank in Abhängigkeit der empfangenen Fahrzeugkennung, und/oder
Abrufen eines spezifischen Datensatzes für das Fahrzeug, welcher die spezifischen Merkmale umfasst, aus einer Datenbank in Abhängigkeit der spezifischen Sensordaten.
Es sei angemerkt, dass der spezifische Datensatz insbesondere zusätzlich zu einem senso rischen Erfassen der spezifischen Merkmale gemäß der vorstehend beschriebenen Ausfüh rungsform empfangen oder abgerufen wird.
Der spezifische Datensatz für das Fahrzeug, welcher die spezifischen Merkmale umfasst, kann hierbei von dem Fahrzeug an das Parkassistenzsystem übertragen werden. Der spezi fische Datensatz kann beispielsweise von dem Fahrzeughersteller bei der Produktion des Fahrzeugs erstellt und in einer Speichereinheit des Fahrzeugs abgelegt werden.
Der spezifische Datensatz kann alternativ auch auf Basis einer eindeutigen Fahrzeugken nung aus einer Datenbank abgerufen werden. Die eindeutige Fahrzeugkennung ist bei spielsweise eine Fahrgestellnummer, die das Fahrzeug an das Parkassistenzsystem zu die sem Zweck überträgt. Das Fahrzeug kann auch auf Basis seines Nummernschilds eindeutig identifizierbar sein, wobei beispielsweise das Nummernschild auf Basis der spezifischen Sensordaten ermittelt wird. In Ausführungsformen ist die Datenbank, von der der spezifische Datensatz abgerufen wird, eine interne Datenbank des Parkassistenzsystems, oder eine behördliche Datenbank, insbesondere einer Zulassungsstelle, oder eine Datenbank des Fahrzeugherstellers. Die Datenbank kann insbesondere über ein Netzwerk, wie das Internet, erreichbar sein.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst dieses ein Ermitteln der spezifischen Merkmale in Abhängigkeit der spezifischen Sensordaten. Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst das sensorische Erfassen des Fahrzeugs ein Erfassen des Fahrzeugs mittels einer Anzahl von Sensoreinrichtungen aus unterschiedlichen Richtungen, wobei die Anzahl von Sensoreinrichtungen wenigstens eine visuelle Kamera und/oder wenigstens eine Infrarot-Kamera und/oder wenigstens einen Laser-Scanner und/oder wenigstens ein Lidar und/oder wenigstens ein Radar umfasst.
Die Sensoreinrichtungen sind spezifisch für diese Aufgabe vorgesehen. Die Sensoreinrich tungen können eine Teilmenge der Anzahl von Sensoren bilden. Die Sensoreinrichtungen sind insbesondere in einem Übergabebereich angeordnet.
Durch das Erfassen des Fahrzeugs aus unterschiedlichen Richtungen kann sichergestellt werden, dass alle spezifischen Merkmale des Fahrzeugs erfasst werden und somit ein kom plettes spezifisches Fahrzeugmodell ermittelbar ist.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens wird wenigstens eine Sensoreinrich tung während des sensorischen Erfassens des Fahrzeugs relativ zu dem Fahrzeug gedreht und/oder bewegt.
Diese Ausführungsform ist vorteilhaft, da hiermit die Anzahl an Sensoreinrichtungen, die be nötigt werden, um das Fahrzeug aus allen Richtungen zu erfassen, reduziert werden kann.
Beispielsweise wird eine Kamera entlang einer Schiene bewegt, um das Fahrzeug aus un terschiedlichen Blickwinkeln (Richtungen) zu erfassen.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens wird das Fahrzeug während des sensorischen Erfassens mit unterschiedlichen Beleuchtungsmustern beleuchtet.
Diese Ausführungsform hat den Vorteil, dass optische Eigenschaften des Fahrzeugs und seiner spezifischen Merkmale ebenfalls in das spezifische Fahrzeugmodell einfließen, was speziell bei Parkgaragen, die üblicherweise eine künstliche Beleuchtung aufweisen, die räumlich sehr stark variiert, vorteilhaft ist. Man kann auch sagen, dass unterschiedliche Be leuchtungssituationen, die während der Fahrt des Fahrzeugs in dem vorbestimmten Bereich auftreten können, hierbei simuliert werden. Zudem lassen sich spezifische Merkmale, wie eine bestimmte Form einer Motorhaube oder auch Beulen, auf diese Weise unter Ausnut zung strahlenoptischer Grundsätze ermitteln.
Ein jeweiliges Beleuchtungsmuster umfasst insbesondere eine bestimmte relative Anord nung einer Beleuchtungsquelle, des Fahrzeugs und der jeweiligen Sensoreinrichtung, sowie eine bestimmte Konfiguration der Beleuchtungseinrichtung und der Sensoreinrichtung. Die Konfiguration umfasst beispielsweise eine bestimmte Abstrahlcharakteristik der Beleuch tungseinrichtung, wie beispielsweise eine räumliche und/oder zeitliche Modulation, die Ver wendung von bestimmten Filtern, wie Farbfilter oder Polarisationsfilter, und beispielsweise Einstellungen der Sensoreinrichtung, wie eine Empfindlichkeit, eine Integrationszeit, die Verwendung von bestimmten Filtern und dergleichen mehr.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst der Schritt b) ferner:
Trainieren eines Detektors zum Ermitteln der Pose des Fahrzeugs auf Basis des ermit telten spezifischen Fahrzeugmodells und/oder der spezifischen Merkmale.
Der Detektor kann auch als Filter bezeichnet werden. Der Detektor ist nach dem Training dazu eingerichtet, die Pose des Fahrzeugs auf Basis der Sensorsignale zu ermitteln. Der Detektor ist insbesondere als eine künstliche Intelligenz ausgebildet, wie ein neuronales Netzwerk, insbesondere ein CNN (convolutional neural network).
Der Detektor ist insbesondere bereits auf Basis von allgemeinen Merkmalen, die Fahrzeuge typischerweise aufweisen, vortrainiert. Das heißt, dass der Detektor beispielsweise bereits ein allgemeines Fahrzeugmodell umfasst, und dass er bereits vor dem Training mit den spe zifischen Merkmalen geeignet sein kann, die Pose eines Fahrzeugs zu ermitteln. Allerdings ist eine Konfidenz der ermittelten Pose des Detektors vor diesem Training deutlich geringer als danach.
Der Aufbau eines neuronalen Netzwerks stellt sich beispielsweise wie folgt dar. Das neuro nale Netzwerk kann in drei Schichten oder Abschnitte unterteilt werden, eine Eingabeschicht, eine oder mehrere verborgene Schichten, und eine Ausgabeschicht. Jede der Schichten umfasst eine Mehrzahl von einzelnen Neuronen, wobei unterschiedliche Schichten auch eine unterschiedliche Zahl an Neuronen aufweisen können. Die Menge an Neuronen in der Ein gabeschicht hängt beispielsweise von der Menge und dem Format der durch das neuronale Network zu verarbeitenden Daten, was man auch als die Dimensionalität der Daten bezeich nen kann, ab. Die Menge an Neuronen in der Ausgabeschicht hängt beispielsweise von der Dimensionalität des Ausgangsvektors ab.
Die Eingabeschicht bildet den Eingang des neuronalen Netzwerks, dem der Eingangsvektor zugeführt wird. Die Neuronen der Eingabeschicht nehmen die in dem Eingangsvektor enthal tenen Informationen auf und geben diese gewichtet an die Neuronen der ersten verborgenen Schicht weiter. Die Neuronen der ersten verborgenen Schicht nehmen die gewichteten Sig nale von der Eingangsschicht auf und geben diese ihrerseits gewichtet an die folgende ver borgene Schicht weiter. Die Signale werden auf diese Weise von Schicht zu Schicht durch das neuronale Netzwerk geleitet, bis die Ausgabeschicht erreicht ist. An den Neuronen der Ausgabeschicht wird der Ausgabevektor abgegriffen. Die Menge an verborgenen Schichten ist grundsätzlich unbegrenzt, jedoch skaliert die Rechenleistung, die zum Betreiben des neu ronalen Netzwerks benötigt wird, mit der Menge verborgener Schichten. Je mehr Schichten ein neuronales Netzwerk umfasst, umso komplexere Aufgaben kann das neuronale Netz werk lösen, allerdings steigt auch der Trainingsaufwand, das heißt die Größe des Trainings datensatzes entsprechend an. Daher ist es vorteilhaft, nur so viele verborgene Schichten wie für die jeweilige Aufgabe nötig zu verwenden.
Die Topologie des neuronalen Netzwerks hat neben den verwendeten Trainingsdaten einen großen Einfluss darauf, wie gut ein jeweiliges neuronales Netzwerk zum Lösen einer be- stimmten Aufgabe geeignet ist. Eine geeignete Topologie hängt von den zur Verfügung ste henden Sensoren und/oder der Art der Eingangsdaten ab. Für bestimmten Sensoren kann eine geeignete Topologie beispielsweise durch Ausprobieren mehrerer unterschiedlicher Topologien ermittelt werden. Durch die Verwendung der spezifischen Merkmale als Trai ningsdaten wird das neuronale Netzwerk optimal auf das Ermitteln der Pose des jeweiligen Fahrzeugs angepasst. Das vortrainierte neuronale Netzwerk kann hierbei wie ein Computer programm gespeichert sein und dient jeweils als Template für das spezifische neuronale Netzwerk. Das Training des neuronalen Netzwerks mit den spezifischen Merkmalen erfolgt insbesondere ohne einen großen Zeitaufwand, da die Trainingsdaten begrenzt sind. Man kann auch sagen, dass ein Feintuning des vortrainierten neuronalen Netzwerks durchgeführt wird.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst der Schritt b) ein Ermitteln eines kinematischen Fahrzeugmodells für das Fahrzeug.
Das kinematische Fahrzeugmodell erlaubt insbesondere eine Vorhersage, wie sich die Pose des Fahrzeugs bei der Ausführung bestimmter Steuerbefehle verändern wird. Diese Vorher sage kann dazu genutzt werden, unplausible Posen, die allein auf Basis des Sensorsignals eine mögliche Lösung darstellen, aus dem Lösungsraum auszuschließen.
Das kinematische Fahrzeugmodell wird vorzugsweise auf Basis eines spezifischen Daten satzes für das Fahrzeug ermittelt. Der spezifische Datensatz umfasst beispielsweise Infor mationen wie einen Wendekreis für das Fahrzeug und/oder ob das Fahrzeug eine Flinter achslenkung aufweist und dergleichen. Der spezifische Datensatz kann auch das kinemati sche Fahrzeugmodell insgesamt umfassen.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst dieses ferner:
Ermitteln einer zweiten Pose des Fahrzeugs in Abhängigkeit des empfangenen Sen sorsignals unter Verwendung eines allgemeinen Fahrzeugmodells, und
Plausibilisieren der ermittelten Pose in Abhängigkeit der ermittelten zweiten Pose. Diese Ausführungsform dient zur Absicherung der ermittelten Pose. Insbesondere bei Ver wendung einer künstlichen Intelligenz als Detektor zum Ermitteln der Pose, die auf Basis der spezifischen Merkmale live trainiert wird, ist es nicht möglich, die Robustheit und Zuverläs sigkeit der künstlichen Intelligenz vor deren Verwendung zu überprüfen. Um auszuschließen, dass die ermittelte Pose falsch ist, wird daher zusätzlich mit einem herkömmlichen Verfahren eine zweite Pose ermittelt. Die zweite Pose ist dabei insbesondere weniger genau als die ermittelte Pose. Für die zweite Pose wird beispielsweise ein Konfidenzintervall ermittelt, in nerhalb dessen die ermittelte Pose liegen muss, um plausibilisiert zu werden. Wenn die er mittelte Pose außerhalb des Konfidenzintervalls liegt, dann wird die als unplausibel verwor fen und die Steuerung erfolgt auf Basis der zweiten Pose.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst dieses ferner:
Bereitstellen einer Anzahl von Fahrzeugklasse-Modellen, wobei ein jeweiliges Fahr zeugklasse-Modell ein Fahrzeugmodell für eine jeweilige Fahrzeugklasse umfasst,
Ermitteln einer Fahrzeugklasse, zu welcher das Fahrzeug gehört, und Auswählen des der Fahrzeugklasse entsprechenden Fahrzeugklasse-Modells, wobei das spezifische Fahrzeugmodell auf Basis des ausgewählten Fahrzeugklasse-Modells ermit telt wird.
Bei dieser Ausführungsform sind bereits vordefinierte Fahrzeugmodelle für unterschiedliche Fahrzeugklassen vorhanden. Das Ermitteln der Pose eines Fahrzeugs mit dem für das Fahr zeug zutreffenden Fahrzeugklasse-Modell ist beispielsweise bereits exakter, als wenn ein allgemeines Fahrzeugmodell genutzt wird. Das spezifische Fahrzeugmodell basiert auf dem jeweiligen Fahrzeugklasse-Modell und verfeinert dieses noch weiter, so dass die Pose noch zuverlässiger, genauer und eindeutiger ermittelt werden kann.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens wird das ermittelte spezifische Fahrzeugmodell nach Abschluss einer durch das Parkassistenzsystem gesteuerten autono- men Fahrt des Fahrzeugs in dem vorbestimmten Bereich gespeichert und wird bei einer spä teren Anmeldung des Fahrzeugs an dem Parkassistenzsystem wieder abgerufen.
Dies hat den Vorteil, dass das spezifische Fahrzeugmodell nicht erneut ermittelt werden muss. Diese Ausführungsform ist insbesondere vorteilhaft, wenn das Fahrzeug temporär abgestellt wird, wie beispielsweise auf einem von dem Parkassistenzsystem bedienten Park platz. Wenn der Nutzer des Fahrzeugs dieses wieder anfordert, wird das spezifische Fahr zeugmodell des Fahrzeugs aufgerufen und die autonome Fahrt des Fahrzeugs kann auf dessen Basis durchgeführt werden. Das spezifische Fahrzeugmodell muss hierbei nicht dauerhaft vorgehalten werden, was Ressourcen des Parkassistenzsystems schont.
Gemäß einem zweiten Aspekt wird ein Computerprogrammprodukt vorgeschlagen, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen ver anlassen, das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.
Ein Computerprogrammprodukt, wie z.B. ein Computerprogramm-Mittel, kann beispielsweise als Speichermedium, wie z.B. Speicherkarte, USB-Stick, CD-ROM, DVD, oder auch in Form einer herunterladbaren Datei von einem Server in einem Netzwerk bereitgestellt oder gelie fert werden. Dies kann zum Beispiel in einem drahtlosen Kommunikationsnetzwerk durch die Übertragung einer entsprechenden Datei mit dem Computerprogrammprodukt oder dem Computerprogramm-Mittel erfolgen.
Gemäß einem dritten Aspekt wird ein Parkassistenzsystems mit einer Anzahl von in einem vorbestimmten Bereich angeordneten Sensoren zum Erfassen eines in dem vorbestimmten Bereich vorhandenen Fahrzeugs und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensorsignals vorge schlagen. Das Parkassistenzsystem umfasst ferner: eine Erfassungseinheit zum Erfassen einer Anzahl spezifischer Merkmale des Fahr zeugs, eine Ermittlungseinheit zum Ermitteln eines spezifischen Fahrzeugmodells für das Fahrzeug auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale, eine Empfangseinheit zum Empfangen eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor der Anzahl, wobei die Ermittlungseinheit zum Ermitteln einer Pose des Fahrzeugs in Abhängigkeit des empfangenen Sensorsignals unter Verwendung des ermittelten spezifi schen Fahrzeugmodells eingerichtet ist, und eine Steuereinheit zum Steuern des Fahrzeugs in Abhängigkeit der ermittelten Pose.
Die für das vorgeschlagene Verfahren beschriebenen Ausführungsformen und Merkmale gelten für das vorgeschlagene Parkassistenzsystem entsprechend. Das vorgeschlagene Parkassistenzsystem wird vorzugsweise gemäß dem Verfahren des ersten Aspekts betrie ben.
Die jeweilige Einheit des Parkassistenzsystem kann hardwaretechnisch und/oder software technisch implementiert sein. Bei einer hardwaretechnischen Implementierung kann die je weilige Einheit zum Beispiel als Computer oder als Mikroprozessor ausgebildet sein. Bei ei ner softwaretechnischen Implementierung kann die jeweilige Einheit als Computerpro grammprodukt, als eine Funktion, als eine Routine, als ein Algorithmus, als Teil eines Pro grammcodes oder als ausführbares Objekt ausgebildet sein.
Gemäß einer Ausführungsform des Parkassistenzsystems umfasst die Erfassungseinheit eine Anzahl von Sensoreinrichtungen, wobei die Sensoreinrichtungen in einem Übergabebe reich, in dem ein Nutzer des Fahrzeugs das Fahrzeug an das Parkassistenzsystem übergibt, angeordnet sind und zum Erfassen des Fahrzeugs aus unterschiedlichen Richtungen und zum Ausgeben jeweiliger spezifischer Sensordaten eingerichtet sind, wobei die Anzahl von Sensoreinrichtungen wenigstens eine visuelle Kamera und/oder wenigstens eine Infrarot- Kamera und/oder wenigstens einen Laser-Scanner und/oder wenigstens ein Lidar und/oder wenigstens ein Radar umfasst, wobei die Erfassungseinheit zum Ermitteln der spezifischen Merkmale des Fahrzeugs auf Basis der spezifischen Sensordaten eingerichtet ist.
Weitere mögliche Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschrie- benen Merkmale oder Ausführungsformen. Dabei wird der Fachmann auch Einzelaspekte als Verbesserungen oder Ergänzungen zu der jeweiligen Grundform der Erfindung hinzufü gen.
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen und Aspekte der Erfindung sind Gegenstand der Un teransprüche sowie der im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispiele der Erfindung.
Im Weiteren wird die Erfindung anhand von bevorzugten Ausführungsformen unter Bezug nahme auf die beigelegten Figuren näher erläutert.
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Parkassis tenzsystems;
Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Übertragens eines spezifischen Da tensatzes;
Fig. 3 zeigt eine schematische Darstellung eines sensorischen Erfassens eines Fahr zeugs;
Fig. 4 zeigt eine weitere schematische Darstellung eines sensorischen Erfassens eines Fahrzeugs;
Fig. 5 zeigt ein schematisches Flussdiagramm eines Ermittelns eines spezifischen Fahrzeugmodells;
Fig. 6 zeigt ein schematisches Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels für ein Par kassistenzsystem;
Fig. 7 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines ersten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Betreiben eines Parkassistenzsystems; und Fig. 8 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines zweiten Ausführungsbeispiels ei nes Verfahrens zum Betreiben eines Parkassistenzsystems.
In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit denselben Bezugszeichen versehen worden, sofern nichts anderes angegeben ist.
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Parkassistenz systems 100. Das Parkassistenzsystem 100 umfasst eine Anzahl von in einem vorbestimm ten Bereich 110 angeordneten Sensoren 102A - 102F, die jeweils zum Erfassen eines Teil bereichs des vorbestimmten Bereichs 110 und zum Ausgeben eines entsprechenden Sen sorsignals eingerichtet sind. Das jeweils ausgegebene Sensorsignal ist dabei indikativ für ein Fahrzeug 200, das sich in dem jeweiligen erfassten Teilbereich aufhält. Der vorbestimmte Bereich 110 ist in diesem Beispiel eine Parkfläche mit einer Mehrzahl an Parkplätzen (mit "P" gekennzeichnet). Das Parkassistenzsystem 100 umfasst eine Steuereinrichtung 120, die zum Steuern von Fahrzeugen 200 auf Basis der Sensorsignale der Sensoren 102A - 102F eingerichtet ist. Es handelt sich insbesondere um ein Typ-2 Valet-Parkassistenzsystem. Die Sensoren 102A - 102F sind beispielsweise als Kameras ausgebildet.
In dem Beispiel der Fig. 1 umfasst das Parkassistenzsystem 100 einen Übergabebereich 112, der durch eine Schranke 130 von dem restlichen Teil des vorbestimmten Bereichs 110 getrennt ist. Der Übergabebereich 112 dient insbesondere dazu, dass ein Nutzer des Fahr zeugs 200 das Fahrzeug 200 in diesem Bereich verlässt und die Steuerung des Fahrzeugs 200 an das Parkassistenzsystem 100 übergibt (oder umgekehrt das Fahrzeug in Empfang nimmt und die Steuerung von dem Parkassistenzsystem übernimmt). Man kann den Über gabebereich 112 auch als "Drop-off zone" und/oder "Pick-up zone" bezeichnen. Seitlich des Übergabebereichs 112 sind zwei Sensoreinrichtungen 103A, 103B angeordnet. Diese Sen soreinrichtungen 103A, 103B dienen in diesem Beispiel dazu, das Fahrzeug 200 bei der Übergabe der Steuerung an das Parkassistenzsystem 100 sensorisch zu erfassen. Die Sen soreinrichtungen 103A, 103B umfassen beispielsweise Kameras, Lidar und/oder Radar. Die Sensoreinrichtungen 103A, 103B erfassen das Fahrzeug 200 und stellen entsprechende spezifische Sensordaten, die spezifisch für das Fahrzeug 200 sind, bereit. Da sich das Fahr zeug 200 im Stillstand befindet, kann das Fahrzeug 200 hierbei mit einer sehr hohen Auflö sung erfasst werden. Die Steuereinrichtung 120 umfasst insbesondere eine Erfassungsein heit 122 (siehe Fig. 6), die auf Basis der spezifischen Sensordaten spezifische Merkmale 201 - 203 des Fahrzeugs 200 ermittelt. Die spezifischen Merkmale 201 - 203 sind bei spielsweise ein Aufkleber, eine Beschädigung, eine Anschmutzung oder dergleichen. Auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale 201 - 203 ermittelt eine Ermittlungseinheit 124 (siehe Fig. 6) der Steuereinrichtung 120 ein spezifisches Fahrzeugmodell MSPEC (siehe Fig. 5 oder 8) für das Fahrzeug 200. Das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC kann insbesonde re als ein Detektor verstanden werden, der es ermöglicht, die Pose POS des Fahrzeugs 200 auf Basis der Sensorsignale zu ermitteln.
Sobald das Parkassistenzsystem 100 die Steuerung des Fahrzeugs 200 übernommen hat, ermittelt es beispielsweise eine Trajektorie TR für das Fahrzeug 200, welche das Fahrzeug 200 zu einem bestimmten Parkplatz in dem vorbestimmten Bereich 110 führt. Um das Fahr zeug 200 sicher und zuverlässig zu dem Parkplatz zu steuern, empfängt die Steuereinrich tung 120 von den Sensoren 102A - 102F fortlaufend deren jeweilige Sensorsignale und er mittelt die Pose POS des Fahrzeugs 200 in Abhängigkeit der empfangenen Sensorsignale unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells MSPEC. Die Pose POS umfasst insbesondere die Position und die Ausrichtung des Fahrzeugs 200. Auf Basis der ermittelten Pose POS kann das Fahrzeug 200 sicher und zuverlässig entlang der Trajektorie TR gesteuert werden. Von besonderem Vorteil ist hierbei die Verwendung des spezifischen Fahrzeugmodells MSPEC, da dieses gegenüber herkömmlichen Parkassistenzsystemen eine zuverlässigere, genauere und eindeutigere Ermittlung der Pose POS des Fahrzeugs 200 ermöglicht.
Es sei angemerkt, dass die Sensoreinrichtungen 103A, 103B nicht zwingend vorhanden sein müssen. In Ausführungsformen des Parkassistenzsystem 100 sind diese Sensoreinrichtun gen 103A, 103B daher nicht vorhanden. Stattdessen können die spezifischen Merkmale 201 - 203 des Fahrzeugs 200 auch in Form eines spezifischen Datensatzes SPEC (siehe Fig. 2) von dem Fahrzeug 200 empfangen oder von einer Datenbank 300 abgerufen werden. Alter nativ oder zusätzlich können die spezifischen Merkmale 201 - 203 von den Sensoren 102A
- 102F des Parkassistenzsystem 100 erfasst werden.
Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Übertragens eines spezifischen Datensat zes SPEC. Der spezifische Datensatz SPEC kann beispielsweise spezifische Merkmale 201
- 203 (siehe Fig. 1) des Fahrzeugs 200 umfassen. Diese umfassen beispielsweise Angaben zu Sonderausstattungen des Fahrzeugs 200, Abmessungen des Fahrzeugs und dergleichen Der spezifische Datensatz SPEC kann sowohl von dem Fahrzeug 200 selbst gespeichert sein und von diesem an die Steuereinrichtung 120 des Parkassistenzsystems 100 übertra gen werden. Alternativ dazu kann das Fahrzeug 200 den spezifischen Datensatz SPEC von einer Datenbank 300, die beispielsweise von dem Fahrzeughersteller bereitgestellt wird, ab- rufen. Hierzu überträgt das Fahrzeug 200 beispielsweise eine eindeutige Fahrzeugkennung ID, wie die Fahrgestellnummer, an die Datenbank 300, welche daraufhin den spezifischen Datensatz SPEC an das Fahrzeug 200 überträgt, welches diesen an die Steuereinrichtung 120 weiterleitet. Alternativ hierzu kann das Fahrzeug 200 die Fahrzeugkennung ID auch an die Steuereinrichtung 120 übertragen und diese ruft den spezifischen Datensatz SPEC ent sprechend von der Datenbank 300 ab.
In Ausführungsformen (nicht gezeigt), ermittelt die Steuereinrichtung 120 die Fahrzeugken nung ID auf Basis erfasster spezifischer Sensordaten selbst. Die Fahrzeugkennung ID kann hierbei beispielsweise in Form des Kennzeichens des Fahrzeugs 200 ermittelt werden, wo bei die Datenbank 300 von einer Zulassungsbehörde bereitgestellt wird.
Fig. 3 zeigt eine schematische Darstellung eines sensorischen Erfassens eines Fahrzeugs 200 gemäß einer Ausführungsform. Das Fahrzeug 200 wird hierbei von zwei Sensoreinrich tungen 103A, 103B aus unterschiedlichen Richtungen erfasst. Es handelt sich bei den Sen soreinrichtungen 103A, 103B beispielsweise um Kameras und Radar. Die Sensoreinrichtun gen 103A, 103B sind hierbei beweglich angeordnet, beispielsweise sind diese entlang der gestrichelt dargestellten Pfade verschiebbar. Das Fahrzeug 200 wird von den Sensoreinrich tungen 103A, 103B aus wenigstens einer ersten Position I heraus und einer zweiten Position II heraus erfasst. Die Positionen I, II bilden die Endpunkte der dargestellten Pfade. Die Sen soreinrichtungen 103A, 103B können das Fahrzeug 200 zusätzlich aus ein mehreren Positi onen heraus erfassen, die zwischen den beiden Positionen I, II liegen, um das Fahrzeug 200 mit noch größerem Detailgrad zu erfassen. Durch die Erfassung aus unterschiedlichen Rich tungen ist sichergestellt, dass das Fahrzeug 200 komplett erfasst wird, dass also kein spezi fisches Merkmal 201 - 203 (siehe Fig. 1) des Fahrzeugs 200 übersehen wird. Die Sensorein richtungen 103A, 103B stellen insbesondere spezifische Sensordaten des Fahrzeugs 200 bereit. Somit kann das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC mit höchstmöglicher Genauig keit ermittelt werden. Indem die Sensoreinrichtungen 103A, 103B verschiebbar angeordnet sind, kann die Anzahl an Sensoreinrichtungen, die zum vollständigen Erfassen des Fahrzeug 200 oder dessen spezifischer Merkmale 201 - 203 benötigt werden, geringgehalten werden.
Fig. 4 zeigt eine weitere schematische Darstellung eines sensorischen Erfassens eines Fahrzeugs 200 gemäß einer weiteren Ausführungsform. Bei diesem Beispiel wird das Fahr zeug 200 von einem Beleuchtungsmittel 104 beleuchtet, während es von der Sensoreinrich tung 103A sensorisch erfasst wird. Das Beleuchtungsmittel 104 ist dazu eingerichtet, unter schiedliche Beleuchtungsmuster bereitzustellen. In diesem Beispiel werden die unterschied lichen Beleuchtungsmuster dadurch erzielt, dass das Beleuchtungsmittel 104 das Fahrzeug 200 von unterschiedlichen Positionen I, II aus beleuchtet. Dies führt dazu, dass Lichtstrahlen R1 - R4, die von dem Beleuchtungsmittel 104 auf das Fahrzeug 200 treffen, in unterschiedli cher Weise reflektiert und/oder gestreut werden, um von der Sensoreinrichtung 103A erfasst zu werden.
Beispielsweise werden die Lichtstrahlen R1 und R3 (der Lichtstrahl R3 wird von dem Be leuchtungsmittel 104, wenn sich dieses an der zweiten Position II befindet, ausgestrahlt) je weils an der Oberfläche des Fahrzeugs 200 reflektiert, so dass die reflektierten Strahlen RR1 , RR3 mit einer vergleichsweise hohen Intensität (dargestellt durch die Breite der Licht strahlen) von der Sensoreinrichtung 103A erfasst werden. Von diesem Verhalten lässt sich beispielsweise ableiten, dass die Oberfläche des Fahrzeugs 200 in dem entsprechenden Bereich flach und glatt ist und das einfallende Licht reflektiert. Die Lichtstrahlen R2 und R4 (der Lichtstrahl R4 wird von dem Beleuchtungsmittel 104, wenn sich dieses an der zweiten Position II befindet, ausgestrahlt) werden dagegen am dem spezifischen Merkmal 201 , wie beispielsweise einer Antenne des Fahrzeugs 200, gestreut. Die gestreuten Lichtstrahlen SR2, SR4 werden mit vergleichsweise geringer Intensität von der Sensoreinrichtung 103A erfasst. Im Gegensatz zu den flachen Bereichen der Oberfläche, die das Licht direkt reflek tieren, reflektiert das spezifische Merkmal 201 auch dann etwas Licht in Richtung der Sen soreinrichtung 103A, wenn die Anordnung von Sensoreinrichtung 103A, Beleuchtungsmittel 104 und Fahrzeug 200 in Bezug auf das spezifische Merkmal 201 keine direkte Reflexion von Lichtstrahlen in Richtung der Sensoreinrichtung 103A ermöglicht.
Das Beleuchten des Fahrzeugs 200 mit unterschiedlichen Beleuchtungsmustern beim sen sorischen Erfassen ist insbesondere deshalb nützlich, weil die Beleuchtungssituation in Parkhäusern, in denen das Parkassistenzsystem 100 beispielsweise eingesetzt wird, häufig örtlich stark variiert, so dass das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC auch diesen Aspekt auf Basis von erfassten Messdaten berücksichtigen kann. Man kann auch sagen, dass das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC in dieser Ausführungsform zusätzlich ein Beleuch tungsmodell des Fahrzeugs 200 umfasst.
Fig. 5 zeigt ein schematisches Flussdiagramm eines Ermittelns eines spezifischen Fahr zeugmodells MSPEC. In diesem Beispiel sind eine Mehrzahl unterschiedlicher Fahrzeug klasse-Modellen M1 - M3 vorgesehen, wobei ein jeweiliges der Fahrzeugklasse-Modelle M1 - M3 ein Fahrzeugmodell für eine jeweilige Fahrzeugklasse CLS umfasst. In diesem Beispiel ist das Fahrzeugklasse-Modell M1 beispielsweise das eines Cabrios mit offenem Verdeck, das Fahrzeugklasse-Modell M2 ist das eines Kleinwagens und das Fahrzeugklasse-Modell M3 ist das eines Geländewagens oder SUV. Das jeweilige Fahrzeugklasse-Modell M1 - M3 ist ein für die jeweilige Fahrzeugklasse CLS generisches Fahrzeugmodell, das gegenüber über einem allgemeinen Fahrzeugmodell für jegliche Fahrzeuge spezifisch ist, aber gegen über einem spezifischen Fahrzeugmodell MSPEC für genau ein bestimmtes Fahrzeug all- gemein ist. In einem ersten Schritt wird die Fahrzeugklasse CLS, zu welcher das zu steuern de Fahrzeug 200 (siehe Fig. 1 - 4) gehört ermittelt. Dies erfolgt beispielsweise auf Basis ei nes empfangenen spezifischen Datensatzes SPEC (siehe Fig. 2) und/oder auf Basis von erfassten spezifischen Sensordaten des Fahrzeugs 200. Auf Basis der ermittelten Fahrzeug klasse CLS wird das entsprechende Fahrzeugklasse-Modell M2 ausgewählt, in diesem Bei spiel handelt es sich um einen Kleinwagen. In einem zweiten Schritt werden spezifische Merkmale 201 - 203 des Fahrzeugs 200 empfangen. Diese wurden insbesondere senso risch erfasst, wie anhand der Fig. 3 und/oder Fig. 4 beschrieben. Zusätzlich und/oder alter nativ kann ein spezifischer Datensatz SPEC mit spezifischen Merkmalen für das Fahrzeug 200 empfangen werden. Unter Verwendung der spezifischen Merkmale 201 - 203 wird auf Basis des Fahrzeugklasse-Modells M2 ein spezifisches Fahrzeugmodell MSPEC ermittelt. Das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC eignet sich insbesondere zur Ermittlung einer Pose POS (siehe Fig. 1) des Fahrzeugs 200 auf Basis von von den Sensoren 102A - 102F emp fangenen Sensorsignalen.
Es sei angemerkt, dass die Verwendung von Fahrzeugklasse-Modellen M1 - M3, wie vor stehend beschrieben, lediglich optional ist. In Ausführungsformen kann das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC auch ausgehend von einem generischen Fahrzeugmodell MGEN (siehe Fig. 8) auf Basis der spezifischen Merkmale 201 - 203 ermittelt werden.
Fig. 6 zeigt ein schematisches Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels für ein Parkassis tenzsystem 100. Das Parkassistenzsystem 100 umfasst eine Anzahl 102 von in einem vor bestimmten Bereich 110 (siehe Fig. 1) angeordneten Sensoren 102A - 102F (siehe Fig. 1), die jeweils zum Erfassen eines in dem vorbestimmten Bereich 110 vorhandenen Fahrzeugs 200 (siehe Fig. 1 - 4) und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensorsignals eingerichtet sind. Das Parkassistenzsystem 100 umfasst ferner einer Steuereinrichtung 120, welche eine Er fassungseinheit 122 zum Erfassen einer Anzahl spezifischer Merkmale 201 - 203 (siehe Fig. 1 , 4 oder 5) des Fahrzeugs 200, eine Ermittlungseinheit 124 zum Ermitteln eines spezifi schen Fahrzeugmodells MSPEC (siehe Fig. 5 oder 8) für das Fahrzeug 200 auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale 201 - 203, eine Empfangseinheit 126 zum Empfangen ei- nes Sensorsignals von wenigstens einem Sensor 102A - 102F der Anzahl 102, wobei die Ermittlungseinheit 124 zum Ermitteln einer Pose POS (siehe Fig. 1) des Fahrzeugs 200 in Abhängigkeit des empfangenen Sensorsignals unter Verwendung des ermittelten spezifi schen Fahrzeugmodells MSPEC eingerichtet ist, und eine Steuereinheit 128 zum Steuern des Fahrzeugs 200 in Abhängigkeit der ermittelten Pose POS. Das Parkassistenzsystem 100 ist insbesondere zum Betrieben mit dem anhand der Fig. 7 oder Fig. 8 beschriebenen Verfahren eingerichtet. Die anhand der Fig. 2 - 5 beschriebenen Aspekte bilden weitere Aus- führungsformen des Parkassistenzsystems 100.
Fig. 7 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines ersten Ausführungsbeispiels eines Ver fahrens zum Betreiben eines Parkassistenzsystems 100, beispielsweise des Parkassistenz systems 100 der Fig. 1 oder 6. Das Parkassistenzsystem 100 ist beispielsweise wie anhand der Fig. 1 oder 6 beschrieben konfiguriert. Das Verfahren umfasst die Schritte:
Erfassen S1 einer Anzahl spezifischer Merkmale 210 - 203 (siehe Fig. 1 oder 5) des Fahrzeugs 200 (siehe Fig. 1 - 4),
Ermitteln S2 eines spezifischen Fahrzeugmodells MSPEC (siehe Fig. 5 oder 8) für das Fahrzeug 200 auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale 201 - 203,
Empfangen S3 eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor 102A - 102F (siehe Fig. 1 ) der Anzahl 102 (siehe Fig. 6) ,
Ermitteln S4 einer Pose POS (siehe Fig. 1) des Fahrzeugs 200 in Abhängigkeit des empfangenen Sensorsignals unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmo dells MSPEC, und
Steuern S5 des Fahrzeugs 200 in Abhängigkeit der ermittelten Pose POS.
Fig. 8 zeigt ein schematisches Blockschaltbild eines zweiten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Betreiben eines Parkassistenzsystems 100, beispielsweise des Parkassis tenzsystems 100 der Fig. 1 oder 6. Das Parkassistenzsystem 100 ist beispielsweise wie an hand der Fig. 1 oder 6 beschrieben konfiguriert. In einem ersten Schritt S10 erreicht das zu steuernde Fahrzeug 200 (siehe Fig. 1 - 4) beispielsweise den Übergabebereich 112 (siehe Fig. 1), in welchem die Steuerung des Fahrzeugs 200 von einem Nutzer des Fahrzeugs 200 an das Parkassistenzsystem 100 übergeben wird. In dem Übergabebereich 112 befinden sich insbesondere Sensoreinrichtungen 103A, 103B (siehe Fig. 1 , 3 oder 4), die das Fahr zeug 200 sensorisch erfassen und spezifische Sensordaten ausgeben. Die spezifischen Sensordaten enthalten insbesondere spezifische Merkmale 210 - 203 (siehe Fig. 1 oder 5) des Fahrzeugs 200. Auf Basis der spezifischen Sensordaten können beispielsweise allge meine Merkmale betreffend den jeweiligen Fahrzeugtyp, wie die Geometrie des Fahrzeugs, ermittelt und bereitgestellt werden S12A. Diese Daten können alternativ auch aus einer Da tenbank abgerufen werden. Weiterhin werden die spezifischen Merkmale 201 - 203 in einem Datensatz bereitgestellt S12B, der sich dafür eignet, ein allgemeines Fahrzeugmodell MGEN in ein spezifisches Fahrzeugmodell MSPEC zu überführen.
Das allgemeine Fahrzeugmodell MGEN kann auch als Vorlage oder Template bezeichnet werden, die entsprechend den allgemeinen Merkmalen des Fahrzeugs 200 und den spezifi schen Merkmalen 201 - 203 des Fahrzeugs 200 angepasst wird. Dementsprechend wird das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC ermittelt und bereitgestellt. Das spezifische Fahrzeug modell MSPEC kann hierbei insbesondere eine trainierte künstliche Intelligenz sein, die auf das Ermitteln einer Pose POS (siehe Fig. 1) eines Fahrzeugs 200 mit den allgemeinen Merkmalen und den spezifischen Merkmalen 201 - 203 trainiert ist. Da das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC auf Basis des allgemeinen Fahrzeugmodells MGEN ermittelt wird, handelt es sich beispielsweise bei dem spezifischen Training lediglich um ein Feintuning, welches mit wenigen Iterationen abgeschlossen werden kann.
Anschließend wird das Fahrzeug 200 von dem Parkassistenzsystem 100 durch den vorbe stimmten Bereich 110 (siehe Fig. 1) gesteuert S13, wobei das Fahrzeug 200 von den Senso ren 102A - 102F (siehe Fig. 1 ) erfasst wird und auf Basis der entsprechenden Sensorsignale unter Verwendung des spezifischen Fahrzeugmodells MSPEC jeweils die Pose POS des Fahrzeugs 100 ermittelt wird. Die Pose POS umfasst dabei sowohl die Position als auch die Ausrichtung des Fahrzeugs 200. Dementsprechend kann das Parkassistenzsystem 100 ge eignete Steuerbefehle an das Fahrzeug 200 übertragen, so dass dieses sich entlang einer ermittelten Trajektorie TR (siehe Fig. 1) bewegt. In Schritt S14 erreicht das Fahrzeug 200 die angesteuerte Endposition, beispielsweise eine Parkposition. Das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC wird nun aus einem Arbeitsspeicher des Parkassistenzsystems 100 in einem dauerhaften Speicher abgelegt. Wenn das Fahr- zeug 200 von dem Nutzer wieder angefordert wird S15, lädt das Parkassistenzsystem 100 das gespeicherte spezifische Fahrzeugmodell MSPEC aus dem dauerhaften Speicher in den Arbeitsspeicher, so dass dieses wieder zur Ermittlung der Pose POS für die Fahrt von dem Parkplatz zu dem Übergabebereich 112 zur Verfügung steht. In Schritt S16 erreicht das Fahrzeug 200 den Übergabebereich 112, wo der Nutzer wieder die Steuerung des Fahr- zeugs 200 übernimmt. Das spezifische Fahrzeugmodell MSPEC kann jetzt gelöscht werden, oder es kann dauerhaft gespeichert bleiben, was insbesondere bei privat genutzten Park häusern vorteilhaft sein kann.
Obwohl die vorliegende Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen beschrieben wurde, ist sie vielfältig modifizierbar.
BEZUGSZEICHENLISTE
100 Parkassistenzsystem
102 Anzahl von Sensoren
102A - 102F Sensoren 103A, 103B Sensoreinrichtungen 104 Beleuchtungsmittel 110 vorbestimmter Bereich 112 Übergabebereich 120 Steuereinrichtung 122 Erfassungseinheit 124 Ermittlungseinheit 126 Empfangseinheit 128 Steuereinheit 200 Fahrzeug
201 - 203 Merkmale
Position
Position
CLS Fahrzeugklasse
ID Fahrzeugkennung
M1 - M3 Fahrzeugmodelle
MGEN generisches Fahrzeugmodell
MSPEC spezifisches Fahrzeugmodell
POS Pose
R1 - R4 Lichtstrahlen
RR1 , RR3 reflektierte Lichtstrahlen
TR Trajektorie
S1 - S5 Verfahrensschritte S10 - S16 Verfahrensschritte S12A, S12B Verfahrensschritte SPEC spezifischer Datensatz SR2, SR4 gestreute Lichtstrahlen

Claims

PATENTANSPRÜCHE
1. Verfahren zum Betreiben eines Parkassistenzsystems (100), welches eine Anzahl (102) von in einem vorbestimmten Bereich (110) angeordnete Sensoren (102A - 102F) um fasst, die jeweils zum Erfassen eines in dem vorbestimmten Bereich (110) vorhandenen Fahrzeugs (200) und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensorsignals eingerichtet sind, das Verfahren umfassend die Schritte: a) Erfassen (S1) einer Anzahl spezifischer Merkmale (201 - 203) des Fahrzeugs (200), b) Ermitteln (S2) eines spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC) für das Fahrzeug (200) auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale (201 - 203), c) Empfangen (S3) eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor (102A - 102F) der Anzahl (102), d) Ermitteln (S4) einer Pose (POS) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit des empfan genen Sensorsignals unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC), und e) Steuern (S5) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit der ermittelten Pose (POS).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt a) umfasst: sensorisches Erfassen des Fahrzeugs (200) zum Bereitstellen von spezifischen Sens ordaten für das Fahrzeug (200).
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt a) um fasst:
Empfangen eines spezifischen Datensatzes (SPEC) für das Fahrzeug (200), welcher die spezifischen Merkmale (201 - 203) umfasst, von dem Fahrzeug (200), oder
Empfangen einer Fahrzeugkennung von dem Fahrzeug (200) und Abrufen eines spezi fischen Datensatzes (SPEC) für das Fahrzeug (200), welcher die spezifischen Merkmale (201 - 203) umfasst, aus einer Datenbank (300) in Abhängigkeit der empfangenen Fahr zeugkennung, oder Abrufen eines spezifischen Datensatzes (SPEC) für das Fahrzeug (200), welcher die spezifischen Merkmale (201 - 203) umfasst, aus einer Datenbank (300) in Abhängigkeit der spezifischen Sensordaten.
4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, gekennzeichnet durch:
Ermitteln der spezifischen Merkmale (201 - 203) in Abhängigkeit der spezifischen Sensordaten.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass das sen sorische Erfassen des Fahrzeugs (200) ein Erfassen des Fahrzeugs (200) mittels einer An zahl von Sensoreinrichtungen (103A, 103B) aus unterschiedlichen Richtungen umfasst, wo bei die Anzahl von Sensoreinrichtungen (103A, 103B) wenigstens eine visuelle Kamera und/oder wenigstens eine Infrarot-Kamera und/oder wenigstens einen Laser-Scanner und/oder wenigstens ein Lidar und/oder wenigstens ein Radar umfasst.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens eine Sen soreinrichtung (103A, 103B) während des sensorischen Erfassens des Fahrzeugs (200) rela tiv zu dem Fahrzeug (200) gedreht und/oder bewegt wird.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Fahrzeug (200) während des sensorischen Erfassens mit unterschiedlichen Beleuchtungs mustern beleuchtet wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt b) umfasst:
Trainieren eines Detektors zum Ermitteln der Pose (POS) des Fahrzeugs (200) auf Basis des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC) und/oder der spezifischen Merkmale (201 - 203).
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt b) ein Ermitteln eines kinematischen Fahrzeugmodells für das Fahrzeug (200) umfasst.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch:
Ermitteln einer zweiten Pose (POS) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit des empfan genen Sensorsignals unter Verwendung eines allgemeinen Fahrzeugmodells (MGEN), und
Plausibilisieren der ermittelten Pose (POS) in Abhängigkeit der ermittelten zweiten Po se.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch: Bereitstellen einer Anzahl von Fahrzeugklasse-Modellen (M1 - M3), wobei ein jeweili ges Fahrzeugklasse-Modell (M1 - M3) ein Fahrzeugmodell für eine jeweilige Fahrzeugklasse (CLS) umfasst,
Ermitteln einer Fahrzeugklasse (CLS), zu welcher das Fahrzeug (200) gehört, und Auswählen des der Fahrzeugklasse (CLS) entsprechenden Fahrzeugklasse-Modells (M1 - M3), wobei das spezifische Fahrzeugmodell (MSPEC) auf Basis des ausgewählten Fahrzeugklasse-Modells (M1 - M3) ermittelt wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das ermittelte spezifische Fahrzeugmodell (MSPEC) nach Abschluss einer durch das Par kassistenzsystem (100) gesteuerten autonomen Fahrt des Fahrzeugs (200) in dem vorbe stimmten Bereich (110) gespeichert wird und bei einer späteren Anmeldung des Fahrzeugs (200) an dem Parkassistenzsystem (100) wieder abgerufen wird.
13. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Pro gramms durch einen Computer diesen veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprü che 1 - 12 auszuführen.
14. Parkassistenzsystem (100) mit einer Anzahl (102) von in einem vorbestimmten Bereich (110) angeordneten Sensoren (102A - 102F) zum Erfassen eines in dem vorbestimmten Bereich (110) vorhandenen Fahrzeugs (200) und zum Ausgeben eines jeweiligen Sensor signals, und mit: einer Erfassungseinheit (122) zum Erfassen einer Anzahl spezifischer Merkmale (201 - 203) des Fahrzeugs (200), einer Ermittlungseinheit (124) zum Ermitteln eines spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC) für das Fahrzeug (200) auf Basis der erfassten spezifischen Merkmale (201 - 203), einer Empfangseinheit (126) zum Empfangen eines Sensorsignals von wenigstens einem Sensor (102A - 102F) der Anzahl (102), wobei die Ermittlungseinheit (124) zum Er mitteln einer Pose (POS) des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit des empfangenen Sensor signals unter Verwendung des ermittelten spezifischen Fahrzeugmodells (MSPEC) einge richtet ist, und einer Steuereinheit (128) zum Steuern des Fahrzeugs (200) in Abhängigkeit der ermit telten Pose (POS).
15. Parkassistenzsystem nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Erfas sungseinheit (122) eine Anzahl von Sensoreinrichtungen (103A, 103B) umfasst, wobei die Sensoreinrichtungen (103A, 103B) in einem Übergabebereich (112), in dem ein Nutzer des Fahrzeugs (200) das Fahrzeug (200) an das Parkassistenzsystem (100) übergibt, angeord net sind und zum Erfassen des Fahrzeugs (200) aus unterschiedlichen Richtungen und zum Ausgeben jeweiliger spezifischer Sensordaten eingerichtet sind, wobei die Anzahl von Sen soreinrichtungen (103A, 103B) wenigstens eine visuelle Kamera und/oder wenigstens eine Infrarot-Kamera und/oder wenigstens einen Laser-Scanner und/oder wenigstens ein Lidar und/oder wenigstens ein Radar umfasst, wobei die Erfassungseinheit (122) zum Ermitteln der spezifischen Merkmale (201 - 203) des Fahrzeugs (200) auf Basis der spezifischen Sensordaten eingerichtet ist.
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