2021PF01815 1 VERFAHREN ZUM PFADPLANEN Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Pfadplanen für ein Fahrzeug, insbeson- dere in einem Parkhaus. Die vorliegende Erfindung betrifft außerdem ein Computerpro- grammprodukt, eine Steuereinrichtung und ein Fahrzeug. Im Gebiet der automatisierten Routenplanung für Fahrzeuge wird üblicherweise anhand ei- ner Trajektorie, welche Informationen über einzelne Positionen enthält, eine als "Pfad" zu- sammenhängende Strecke bestimmt. Die DE 102017115991 A1 offenbart ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenz- systems für ein Kraftfahrzeug, bei welchem in einer Trainingsphase des Fahrerassistenzsys- tems, während der das Kraftfahrzeug von einem Fahrer manuell entlang einer Trajektorie manövriert wird, die Trajektorie gespeichert wird und anhand zumindest eines Bilds, welches mit einer Kamera des Kraftfahrzeugs bereitgestellt wird, eine Mehrzahl von Objektmerkma- len, welche Objekte in einem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs beschreiben, gespei- chert werden, und in einer Betriebsphase des Fahrerassistenzsystems das Kraftfahrzeug an- hand der gespeicherten Trajektorie und der gespeicherten Objektmerkmale zumindest semi- autonom entlang der aufgezeichneten Trajektorie manövriert wird, wobei in der Betriebs- phase eine Mehrzahl von Objektmerkmalen erkannt wird, die erkannten Objektmerkmalen den gespeicherten Objektmerkmalen zugeordnet werden und anhand der Zuordnung ent- schieden wird, ob ein erneutes Speichern der Objektmerkmale und/oder der Trajektorie er- forderlich ist. Die DE 102013215960 A1 offenbart ein Verfahren zum Bestimmen einer Positionsinforma- tion eines Fahrzeugs, umfassend Erfassen einer Bewegungsinformation des Fahrzeugs, Be- stimmen einer Bewegungsbahn des Fahrzeugs auf der Grundlage der Bewegungsinforma- tion, und automatisches Bestimmen einer Stockwerksinformation einer Parkebene oder Par- krampe in einem Parkhaus, auf welcher sich das Fahrzeug befindet, auf der Grundlage der Bewegungsbahn.
2021PF01815 2 Beispielsweise in einem Parkhaus, im Bereich einer Straßenbrücke über eine Straße oder entlang einer Serpentinen-artigen Passstraße kann eine Trajektorie Positionen enthalten, welche sich zwar horizontal nahe beieinander aber nicht auf derselben Höhe befinden. Ein solche Positionen direkt miteinander verbindender Pfad ist daher häufig nicht befahrbar und somit ungültig. Vor diesem Hintergrund besteht eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein Verfah- ren zum Pfadplanen, ein Computerprogrammprodukt, eine Steuereinrichtung und/oder ein Fahrzeug zum Vermeiden ungültiger Pfade bereitzustellen. Demgemäß wird ein Verfahren zum Pfadplanen für ein Fahrzeug, insbesondere in einem Parkhaus, vorgeschlagen. Dieses enthält: Bereitstellen einer Trajektorie, welche mehrere Positionen jeweils in zumindest drei Dimensionen beschreibt; Bestimmen einer Startposition und einer Zielposition für das Fahrzeug entlang der Trajektorie; Bestimmen zumindest eines Suchraums, welcher bezogen auf eine Suchposition definiert ist; Bestimmen eines Pfads; und Ausgeben des Pfads. Dabei wird der Pfad durch Wiederholen der folgenden Schritte be- stimmt, und zwar vorzugsweise ausgehend von der Startposition als einer ausgewählten Po- sition: Identifizieren zumindest einer Position der Trajektorie, welche von der Suchposition an einer ausgewählten Position aus in dem Suchraum enthalten ist; Auswählen der identifizier- ten Position oder ein der identifizierten Positionen; und Verbinden der ausgewählten Position mit dem Pfad. Eine "Trajektorie" ist eine vorzugsweise strukturierte Menge an Datensätzen. Jeder Daten- satz gibt eine Position in zumindest drei Dimensionen an. Die Position kann beispielsweise in den drei Raumrichtungen angegeben sein. Zusätzlich können der Roll- und/oder Nick- und/o- der Gierwinkel des Fahrzeugs für jede der Positionen angegeben sein. Die Trajektorie ist vorzugsweise dazu geeignet, mittels der Positionen und insbesondere der Datensätze einen Verlauf eines Fahrwegs, wie einer Fahrbahn, anzuzeigen. Üblicherweise wird die Trajektorie
2021PF01815 3 von einem Verwender, einem automatisierten Verfahren zum Routenfinden und/oder derglei- chen ausgewählt, bevor sie dem Verfahren bereitgestellt wird. Ein solcher Datensatz kann fachsprachlich als "Keyframe" oder "Lokalisierungs-Keyframe" bezeichnet sein. Die Trajektorie ist vorzugsweise durch dasselbe Fahrzeug aufgezeichnet, für welches das Verfahren zum Pfadplanen ausgeführt wird. Dies ist jedoch nicht notwendig. Beispielsweise kann über ein Netzwerk eine Trajektorie eines Fahrzeugs desselben Typs und/oder eines ähnlichen Typs und/oder eine aus einer Konstruktionssoftware abgeleitete Trajektorie bereit- gestellt werden. Ein "Pfad" ist eine zusammenhängende dreidimensionale Strecke, welche durch ein beliebi- ges Fahrzeug, ein Fahrzeug eines spezifischen Typs und/oder ein spezifisches individuelles Fahrzeug befahrbar ist. Unter den drei "Dimensionen" werden vorzugsweise drei zumindest näherungsweise linear unabhängige Richtungen verstanden, wie beispielsweise eine Fahrzeugquerrichtung, eine Fahrzeuglängsrichtung und eine Fahrzeughochrichtung und/oder ein Längengrad, ein Brei- tengrad und eine Höhe und/oder eine erste horizontale Richtung, eine zur ersten horizonta- len Richtung senkrechte zweite horizontale Richtung und eine vertikale Richtung. Unter einer "Position" wird vorzugsweise ein in den drei Dimensionen festgelegter Ort ver- standen. Insbesondere zur besseren Unterscheidbarkeit im Rahmen dieser Beschreibung bezeichnen: - eine "Startposition" und eine "Zielposition" jeweils eine dreidimensional bestimmte Position, an welcher sich das Fahrzeug befindet oder befinden soll; - eine "Suchposition" eine dreidimensional definierte Position, welche eine Lage des Suchraums definiert; und - eine "ausgewählte Position" und eine "identifizierte Position" jeweils eine in der Trajektorie dreidimensional bestimmte Position, welche innerhalb einer Wiederholung der Schritte zum Bestimmen eines Pfads betrachtet bzw. verwendet werden.
2021PF01815 4 Der "Suchraum" ist ein virtueller bzw. angenommener Raum, welcher eine bezüglich der Suchposition definierte räumliche Erstreckung hat. Indem die Definition des Suchraums auf die Suchposition bezogen ist, kann während jeder Wiederholung mit geringem Aufwand geprüft werden, welche Positionen der Trajektorie von der ausgewählten Position aus in dem jeweiligen Suchraum liegen. Auf diese Weise kann die Menge der Positionen, die als nächste Position entlang des Pfads in Betracht kommen, redu- ziert werden. Mit anderen Worten: Durch den Suchraum ist die Menge der Positionen, wel- che entlang des Pfads als eine jeweils nächste Position zu prüfen und/oder betrachten sind, auf die Menge der identifizierten Positionen einschränkbar. Dies ermöglicht, nicht erreichbare Positionen bei der Suche der nächsten Position außer Betracht zu lassen. Im Ergebnis kann mit hoher Zuverlässigkeit und geringem numerischen Aufwand ein befahrbarer Pfad gefun- den werden. Gemäß einer Option kann der Suchraum die Form einer Zylinderscheibe aufweisen. Dabei sind ein Abstand von der Suchposition zu einer Oberseite der Zylinderscheibe und/oder ein Abstand von der Suchposition zu einer Unterseite der Zylinderscheibe jeweils um einen vor- gegebenen Abstand entfernt. Vorzugsweise befinden sind die Oberseite und die Unterseite von der Suchposition gleich weit entfernt. Die Zylinderscheibe ist eine bevorzugte Form des Suchraums, weil sie mit einfachen mathematischen Mitteln beschreibbar ist. Vorzugsweise schneidet eine Hauptachse der Zylinderscheibe die Suchposition. Vorzugsweise ist die Hauptachse der Zylinderscheibe vertikal und/oder parallel zu einer Dimension, die in der Trajektorie zum Beschreiben der Positionen genutzt wird. Gemäß einem bevorzugten Beispiel sind die Oberseite und die Unterseite von der Suchposi- tion jeweils höchstens 2 Meter, bevorzugt höchstens 1,5 Meter und bevorzugter höchstens 1,2 Meter vertikal entfernt. Auf diese Weise kann in einem Parkhaus und/oder auf einer wen- delförmigen Rampe mit hoher Zuverlässigkeit ein In-Betracht-Ziehen von Positionen auf ei- ner anderen Ebene vermieden werden.
2021PF01815 5 Gemäß einem bevorzugten Beispiel hat die Zylinderscheibe einen Durchmesser von höchs- tens 10 Metern, bevorzugt höchstens 7,5 Metern und bevorzugter höchstens 5 Metern. Auf diese Weise werden nur Position in Betracht gezogen, welche bis zu ca.1 bis 2 Fahrzeug- längen von der ausgewählten Position entfernt sind. Dies erleichtert das Pfadplanen in en- gen Umgebungen, wie bspw. einem Parkhaus. Gemäß einer weiteren Option kann der Suchraum die Form eines Keilrings haben. Ein Keil- ring entspricht einem um eine Achse, vorzugsweise eine vertikale Achse, rotierten Winkel, wobei sich der Winkel zwischen zwei Schenkeln öffnet, welche sich von der Suchposition aus mit jeweils einer negativen und einer positiven Steigung erstrecken. Der Keilring ermög- licht mittels der Steigungen der Schenkel, eine Steigfähigkeit des Fahrzeugs zu berücksichti- gen. Die Schenkel und die Achse sind vorzugsweise in einer einzigen Ebene definierbar, um eine geometrische Beschreibung zu erleichtern. Vorzugsweise beträgt eine Höhe einer Mitte des Keilrings 0. Insbesondere beträgt die Höhe größer gleich 0. Gemäß einer weiteren Option kann der Suchraum eine konkave Oberseite und/oder eine konkave Unterseite aufweisen. Beispielsweise können die Oberseite und/oder die Unterseite jeweils ein Hyperboloid sein. Auch diese Option ermöglicht mittels der konkaven Form, eine Steigfähigkeit des Fahrzeugs zu berücksichtigen. Im Vergleich zu dem Keilring ermöglichen die konkaven Oberflächen, sehr nahe beieinander befindliche und tolerabel unterschiedlich hohe Position zu berücksichtigen. Diese Option zeichnet sich also im Nahbereich um die ausgewählte Position durch eine Toleranz gegenüber Schwankungen in einer Höhenbestim- mung bei einer Aufzeichnung der Trajektorie aus. Gemäß einer weiteren Option kann der Suchraum eine konvexe Oberseite und/oder eine konvexe Unterseite aufweisen. Gemäß einer weiteren Option kann der Suchraum eine kon- vexe Oberseite und/oder eine konkave Unterseite oder umgekehrt aufweisen.
2021PF01815 6 Gemäß einer weiteren Option kann der Suchraum die Form einer elliptischen Scheibe ha- ben. Dabei ist die Suchposition vorzugsweise ein Schnittpunkt einer Hauptachse, einer Ne- benachse und einer zu der Hauptachse und der Nebenachse senkrechten Achse. Die Haupt- achse kann beispielsweise bis zu 10 Metern, bevorzugt bis zu 7,5 Metern, bevorzugter bis zu 5 Metern und noch bevorzugter bis zu 2 Metern lang sein. Die Nebenachse kann beispiels- weise bis zu 4 Metern, bevorzugt bis zu 2,5 Metern, bevorzugter bis zu 2 Metern und noch bevorzugter bis zu 1 Meter lang sein. Die elliptische Scheibe kann beispielsweise entlang der senkrechten Achse bis zu 2 Metern und bevorzugt bis zu 1 Meter dick sein, wobei die Such- position vorzugsweise mittig zwischen einer Oberseite und einer Unterseite der elliptischen Scheibe angeordnet ist. Während des Identifizieren-Schritts wird die Hauptachse vorzugs- weise entlang einer horizontalen oder räumlichen Ausrichtung des Pfads an der jeweiligen ausgewählten Position ausgerichtet. Diese Option eignet sich besonders gut für Szenarien, in welchen die Trajektorie mehrere nebeneinander verlaufende Spuren enthält. Falls mehrere Suchräume bestimmt sind und alle Positionen der Trajektorie identifiziert wer- den, welche in wenigstens einem der Suchräume enthalten sind, können mit einfachen Mit- teln beispielsweise Schwankungen in einer Höhenbestimmung bei einer Aufzeichnung der Trajektorie ausgeglichen werden. Falls mehrere Suchräume bestimmt sind und nur Positionen der Trajektorie identifiziert wer- den, welche in jedem der Suchräume enthalten sind, kann eine besonders zuverlässige Pfadbestimmung erreicht werden. Außerdem kann rein beispielsweise ein Keilring-förmiger Suchraum durch Kombination mit einem Zylinderscheiben-förmigen Suchraum mit geringerer vertikaler Erstreckung in seiner vertikalen Ausdehnung begrenzt werden. Optional kann das Verfahren vor dem Auswählen einer Position aufweisen: Bestimmen einer Gewichtung für jede identifizierte Position auf Grundlage der aktuellen Position und/oder der aufgenommenen Umgebungsszene, die durch die Fahrzeugsensoren erfasst wird, wobei eine der identifizierten Positionen auf Grundlage der Gewichtung ausgewählt wird. Durch
2021PF01815 7 Einführen der Gewichtung kann eine Auswahl erleichtert oder mit geringem Aufwand auto- matisiert werden. Gemäß einer optionalen Weiterbildung wird die Gewichtung auf Grundlage einer Abwei- chung der jeweiligen identifizierten Position von einer Ausrichtung des Pfads an der aktuellen Position bestimmt. Diese Option eignet sich besonders gut für Strecken mit weiten Kurvenra- dien, wie beispielsweise Wendel-förmige Rampen in Parkhäusern. Gemäß einer optionalen Weiterbildung wird die Gewichtung auf Grundlage eines Abstands der jeweiligen identifizierten Position von der aktuellen Position bestimmt. Diese Option eig- net sich besonders gut für sich abrupt ändernde Strecken, wie beispielsweise Wendemanö- ver auf engem Raum. Gemäß einer optionalen Weiterbildung wird die Gewichtung auf Grundlage eines Höhenun- terschieds zwischen der jeweiligen identifizierten Position und der aktuellen Position be- stimmt. Diese Option eignet sich besonders gut für Routen mit vielen Rampen. Werden mehrere Gewichtungen angewandt, kann beispielsweise eine Gesamt-Gewichtung bestimmt werden. Die Gesamt-Gewichtung kann beispielsweise durch eine Summe und/oder einen Mittelwert bestimmt werden. Das vorstehende Verfahren ist in verschiedenen Szenarien verwendbar. Beispielsweise ist das vorstehende Verfahren als ein Modul eines übergeordneten Verfahrens zum autonomen Fahren, beispielsweise eines Verfahrens zum autonomen Ein- und/oder Ausparken, einsetz- bar. Beispielsweise ist das vorstehende Verfahren zum Vorabbestimmen eines Pfads nach einem Aufzeichnen einer Trajektorie einsetzbar; dabei wird der Pfad beispielsweise ohne konkreten Bedarf auf Verdacht hin geplant, um zu einem späteren Zeitpunkt gegebenenfalls schneller einen gültigen Pfad verfügbar zu haben. Beispielsweise ist das vorstehende Ver- fahren als ein Dienst auf einem Server eines Parkhauses ausführbar, um Fahrzeugen unter- schiedlicher Typen bei einer erstmaligen Einfahrt in das Parkhaus über ein Netzwerk einen
2021PF01815 8 gültigen Pfad zu einem frei wählbaren oder einem vorgegebenen Parkplatz bereitstellen oder zuweisen zu können. Zur Lösung der Aufgabe wird weiterhin ein Verfahren zum autonomen Ein- und/oder Auspar- ken eines Fahrzeugs in einem Parkhaus vorgeschlagen. Das Verfahren zum autonomen Ein- und/oder Ausparken hat vorzugsweise die folgenden Schritte: Ausführen des Verfahrens zum Pfadplanen für ein Fahrzeug wie vorstehend beschrieben, wobei bei einem Einparken vorzugsweise die Startposition eine Übergabeposition zur Übergabe einer Kontrolle über das Fahrzeug von einem Fahrer an das Verfahren und vorzugsweise die Zielposition ein Park- platz sind, und wobei bei einem Ausparken vorzugsweise die Startposition der Parkplatz und vorzugsweise die Zielposition eine Übergabeposition zur Übergabe einer Kontrolle über das Fahrzeug von dem Verfahren an einen Fahrer sind, und wobei die Trajektorie wenigstens ei- nen Teil des Parkhauses beschreibt; und vollautonomes Fahren des Fahrzeugs entlang des Pfads. Unter vollautonomem Fahren wird beispielsweise verstanden, dass das Parkassis- tenzsystem zusätzlich auch eine Antriebseinrichtung und eine Bremseinrichtung steuert. Das vorgeschlagene Verfahren zum autonomen Ein- und/oder Ausparken vermeidet ein au- tonomes Fahren entlang eines ungültigen Pfads, sodass es seltener zu einem Fehler und in der Folge zu einem Eingreifen-Müssen durch einen Fahrer oder Fernbediener kommt. Zur Lösung der Aufgabe wird weiters ein Computerprogrammprodukt vorgeschlagen, wel- ches Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das vorstehende Verfahren auszuführen. Ein Computerprogrammprodukt, wie z.B. ein Computerprogramm-Mittel, kann beispielsweise als Speichermedium, wie z.B. ein Speicherchip auf einer ECU eines Fahrzeugs, Speicher- karte, USB-Stick, CD-ROM, DVD, oder auch in Form einer herunterladbaren Datei von ei- nem Server in einem Netzwerk bereitgestellt oder geliefert werden. Dies kann zum Beispiel in einem drahtlosen Kommunikationsnetzwerk durch die Übertragung einer entsprechenden Datei mit dem Computerprogrammprodukt oder dem Computerprogramm-Mittel erfolgen.
2021PF01815 9 Weiters wird zur Lösung der Aufgabe eine Steuereinrichtung für ein Fahrzeug vorgeschla- gen. Diese Steuereinrichtung ist dazu eingerichtet, die Schritte des vorstehenden Verfahrens auszuführen. Die für das vorstehende Verfahren beschriebenen Optionen und Vorteile gelten entspre- chend für die vorgeschlagene Steuereinrichtung. Zur Lösung der Erfindung wird schließlich ein Fahrzeug vorgeschlagen, welches die vorste- hend beschriebene Steuereinrichtung aufweist. 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 Unter- ansprüche 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 schematisch eine Trajektorie, die während einer Fahrt entlang einer Wen- del-förmigen Rampe in einem mehrgeschossigen Parkhaus aufgezeichnet ist; Fig.2 zeigt schematisch eine Ein- und Ausparksituation für ein Assistenzsystem zum autonomen Ein- und Ausparken in eine Tiefgarage einer Wohnanlage; Fig.3 zeigt schematisch ein Ablaufdiagram eines Verfahrens zum Pfadplanen gemäß einer ersten Ausführungsform der Erfindung;
2021PF01815 10 Fig.4 zeigt schematisch in einer perspektivischen Ansicht eine Zylinderscheibe als ein Beispiel eines Suchraums; Fig.5 zeigt schematisch in einer perspektivischen Ansicht einen Keilring als ein weite- res Beispiel eines Suchraums; und Fig.6 zeigt schematisch in einer perspektivischen Ansicht eine Funktionsweise einiger Schritte des in der Fig.3 dargestellten Verfahrens. In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit denselben Bezugszeichen versehen, sofern nichts anderes angegeben ist. Die Fig.1, 2 zeigen zwei Szenarien, in welchen Trajektorien in mehreren Lagen übereinan- der verlaufen, sodass es leicht zu ungültigen Pfaden kommen kann. Im Fall der Fig.1 ist eine beispielhafte Trajektorie 100 eingezeichnet, welche während einer Fahrt eines Fahrzeugs 102 entlang einer Wendel-förmigen Rampe eines Parkhauses aufge- zeichnet wird. Die Trajektorie 100 ist in diesem Fall durch einzelne Positionen 104 darge- stellt. Die Positionen 104a, 104b gehören zu einem Rampenabschnitt, welcher ein zweites Stockwerk des Parkhauses mit einem ersten Stockwerk verbindet. Die Positionen 104c, 104d gehören zu einem Rampenabschnitt, welcher das erste Stockwerk des Parkhauses mit einem Erdgeschoss verbindet. Die Positionen 104e führen von der Rampe in das Erdge- schoss. Vorzugsweise ist jede Position 104 mittels eines eigenen Datensatzes in der Trajektorie 100 hinterlegt. Die Fig.1 ist eine vertikale Projektion der Trajektorie 100. Es fällt auf, dass die Positionen 104a, 104c, 104e in der vertikalen Projektion nahe beieinander liegen und einander teilweise
2021PF01815 11 kreuzen, und dass auch die Positionen 104b, 104c in der vertikalen Projektion nahe beiei- nander liegen und einander teilweise kreuzen. Falls ein Verfahren zum Pfadplanen nur die vertikale Projektion bzw. nur einen horizontalen Abstand der Positionen 104 berücksichtigt, kann es daher mit hoher Wahrscheinlichkeit zu ungültigen Pfaden kommen. Die Fig.2 zeigt eine andere beispielhafte Trajektorie 110 in einer vertikalen Projektion. Die Trajektorie 110 enthält zwar einzelne Positionen, ist aber der Übersichtlichkeit halber durch eine Strich-Punkt-Linie dargestellt. Die Trajektorie 110 wird beispielsweise von einem Fahr- assistenzsystem zum autonomen Ein- und Ausparken verwendet. Das gezeigte Szenario be- trifft ein Einparken in und Ausparken aus einer Tiefgarage einer Wohnanlage. Die Trajektorie 110 führt von einer ebenerdigen Grundstücks-Einfahrt 110a, über eine ebenerdige Ein- und Ausstiegsstelle 110b in der Nähe eines Hauseingangs 112 und eine Rampe 110c einer Tief- garageneinfahrt 114 zu unterirdischen Verbindungswegen 110d zu unterirdischen Parkplät- zen 110e. Es fällt auf, dass die Einfahrt 110a, die Ein- und Ausstiegsstelle 110b, die Verbindungswege 110d und die Parkplätze 110e in der vertikalen Projektion nahe beieinander liegen und ei- nander teilweise kreuzen. Falls ein Verfahren zum Pfadplanen nur die vertikale Projektion bzw. nur einen horizontalen Abstand von in der Trajektorie 110 enthaltenen Positionen be- rücksichtigt, kann es daher mit hoher Wahrscheinlichkeit zu ungültigen Pfaden kommen. Nachfolgend wird ein Verfahren 120 zum Pfadplanen gemäß einer Ausführungsform der Er- findung unter Verweis auf die Fig.3 und 6 beschrieben. Das Verfahren 120 ist beispielsweise auf die Szenarien der Fig.1, 2 anwendbar. Das Verfahren 120 wird beispielsweise auf einem Steuergerät des Fahrzeugs 102 ausgeführt. Das Verfahren 120 wird vorzugsweise einmalig ausgeführt, es kann jedoch auch wiederholt ausgeführt werden, wie ereignisgesteuert oder in vorgegebenen Zeitabständen.
2021PF01815 12 In einem ersten Schritt S1 wird eine Trajektorie 122 bereitgestellt. Damit die Trajektorie 122 für das Verfahren geeignet ist, muss sie jede Position 124 in drei Dimensionen beschreiben. Vorzugsweise ist die Trajektorie 122 in Datensätzen organisiert. Ein solcher Datensatz be- schreibt vorzugsweise jeweils eine Position 124 in drei Dimensionen. Ein solcher Datensatz kann noch weitere Informationen enthalten, wie eine Uhrzeit oder eine Sensor-generierte Wiedergabe der Umgebung an der jeweiligen Position 124. Die Fig.6 zeigt einen beispielhaften Ausschnitt eines beispielhaften Szenarios, in welchem die Trajektorie 122 acht Positionen 124a bis 124h enthält, welche in zwei Lagen verlaufen. Die Positionen 124a bis 124d gehören zu einer unteren Lage, wohingegen die Positionen 124e bis 124h zu einer oberen Lage gehören. In einem nächsten Schritt S2 wird eine Startposition 126 entlang der Trajektorie 122 be- stimmt, und in noch einem nächsten Schritt S3 wird eine Zielposition 128 entlang der Trajek- torie 122 bestimmt. Zu Demonstrationszwecken entsprechen die Position 124a der Startposi- tion 126 und die Position 124d der Zielposition 128. Das "Bestimmen" der der Startposition 126 und der Zielposition 128 kann beispielsweise ent- halten, dass die Positionen 126, 128 von einem übergeordneten Verfahren übergeben wer- den. Vorzugsweise führt ein übergeordnetes Verfahren ein Bestimmen und/oder Bereitstellen der Startposition 126, der Zielposition 128 und der Trajektorie 122 aus. Die Reihenfolge der Schritte S1 bis S3 kann variieren, insbesondere können die Schritte S1 bis S3 gleichzeitig ausgeführt werden. In einem nächsten Schritt S4 wird ein Suchraum 130 bestimmt, welcher auf eine Suchposi- tion 132 bezogen definiert ist. Das bedeutet beispielsweise, dass der Suchraum 130 nicht in
2021PF01815 13 absoluten Koordinaten, sondern abhängig von den Koordinaten der Suchposition 132 defi- niert ist. Weiters bedeutet dies, dass dann, wenn die Suchposition 132 verändert wird, sich eine Position und/oder Anordnung und/oder Ausrichtung des Suchraums 130 ändert. Verein- facht gesagt: Die Suchposition 132 ist ein Bezugspunkt des Suchraums 130. Zur Verdeutlichung wird auf die Fig.4 und 5 verwiesen. Die Fig.4 zeigt einen Suchraum 130, welcher eine Form einer Zylinderscheibe 134 hat. Die Zylinderscheibe 134 ist derart definiert, dass diese einen Raum enthält, welcher von der Suchposition 132 in einer vertikalen Richtung höchstens einen ersten Abstand 136a nach oben und höchstens einen zweiten Abstand 136b nach unten und in einer horizontalen Rich- tung höchstens einen dritten Abstand 136c entfernt ist. Die Fig.5 zeigt einen Suchraum 130, welche eine Form eines Keilrings 138 hat. Der Keilring 138 hat die Form eines Winkels 140a, welcher um eine vertikale Achse 140b rotiert ist, wel- che die Suchposition 132 schneidet. Der Winkel 140a besteht zwischen einem ersten Schen- kel 140c, welcher sich mit einer negativen Steigung 140d von der Suchposition 132 weg er- streckt, und einem zweiten Schenkel 140e, welcher sich mit einer positiven Steigung 140f von der Suchposition 132 weg erstreckt. Außerdem wird der Winkel 140a durch einen maxi- malen Abstand 140g in der horizontalen Richtung zu einem Dreieck begrenzt. Die Suchräume 130 nach den Fig.4, 5 sind beispielhaft in kartesischen Dimensionen ein- schließlich einer Vertikalen definiert. Sie können daher ohne Weiteres mit Trajektorien ver- wendet werden, deren Dimensionen kartesisch definiert sind und ebenfalls eine Vertikale enthalten. Sollte eine Trajektorie 122 ein dazu abweichendes Koordinatensystem bzw. dazu abweichende Dimensionen verwenden, wie beispielsweise ein Fahrzeug-orientiertes Koordi- natensystem, welches auf einer Rampe keine vertikal orientierte Dimension hat, so verwen- det das Verfahren vorzugsweise ein Umrechnen des Dimensionen-Systems des Suchraums 130 in das Dimensionen-System der Trajektorie 122.
2021PF01815 14 In einem nächsten Schritt S5 wird ein Pfad 142 bestimmt. Dazu wird zunächst die Startposi- tion 126 als eine ausgewählte Position 144 definiert. Daraufhin werden die im Folgenden be- schriebenen Schritte S6 bis S9 wiederholt ausgeführt. Die Fig.6 stellt die Schritte S6 bis S9 dar, wobei hier als allgemeiner Fall die Position 124b die ausgewählte Position 144 ist. Zunächst wird in Schritt S6 zumindest eine Position 124 der Trajektorie 122 identifiziert, wel- che ausgehend von der Suchposition 132 an der ausgewählten Position 144 in dem Such- raum 130 enthalten ist. Eine auf einem Rand des Suchraums 130 befindliche Position 124 ist üblicherweise in dem Suchraum 130 enthalten. Im Folgenden wird beispielhaft angenommen, dass in Schritt S4 eine Zylinderscheibe 134 als Suchraum 130 festgelegt ist, welche durch die folgenden Ungleichungen (1) – (3) in ei- nem kartesischen Koordinatensystem x-y-z definiert ist: (x124 – x132)² + (y124 – y132)² ≤ a136c² (1) z124 ≤ z132 + a136a (2) z124 ≥ z132 – a136b (3) Dabei repräsentieren die Variablen x124, y124 und z124 die Koordinaten einer beliebigen zu prü- fenden Position 124, repräsentieren die Variablen x132, y132 und z132 die Koordinaten der je- weiligen Suchposition 132 und repräsentieren die Variablen a136a, a136b und a136c die Ab- stände 136a bis 136c. Die Variablen a136a, a136b und a136c haben üblicherweise jeweils einen konstanten Wert, sie können daher auch als Konstanten bezeichnet werden. In dem Schritt S6 wird dann beispielsweise geprüft, ob die Position 124c von der ausgewähl- ten Position 144 als der Suchposition 132 aus, hier also von der Position 124b aus, in dem Suchraum 130 enthalten ist. Dazu werden die Koordinaten x124c, y124c und z124c als Werte der
2021PF01815 15 Variablen x124, y124 und z124 und die Koordinaten x124b, y124b und z124b als die Werte der Vari- ablen x132, y132 und z132 in die Ungleichungen (1) bis (3) eingesetzt: (x124c – x124b)² + (y124c – y124b)² ≤ a136c² (4) z124c ≤ z124b + a136a (5) z124c ≥ z124b – a136b (6) Im Fall der Fig.6 sind die Ungleichungen (4) bis (6) alle erfüllt. Somit ist die Position 124c in diesem Fall eine identifizierte Position 148. In demselben Schritt S6 wird beispielsweise auch geprüft, ob die Position 124e von der aus- gewählten Position 144 als der Suchposition 132 aus, hier also von der Position 124b aus, in dem Suchraum 130 enthalten ist. Dazu werden die Koordinaten x124e, y124e und z124e als Werte der Variablen x124, y124 und z124 und die Koordinaten x124b, y124b und z124b als die Werte der Variablen x132, y132 und z132 in die Ungleichungen (1) bis (3) eingesetzt: (x124e – x124b)² + (y124e – y124b)² ≤ a136c² (7) z124e ≤ z124b + a136a (8) z124e ≥ z124b – a136b (9) Wie in der Fig.6 anhand der Hilfslinien 146a, 146b gesehen werden kann, ist jedenfalls die Ungleichung (8) nicht erfüllt, weil die Position 124e sich in der Fig.6 oberhalb der Zylinder- scheibe 134 befindet. Somit ist in dem Fall der Fig.6 die Position 124e keine identifizierte Position 148. In einem nächsten, optionalen Schritt S7 wird für jede identifizierte Position 148 eine Gewich- tung bestimmt. Diese Gewichtung wird beispielsweise auf Grundlage eines Abstands der ausgewählten Position 144 zu der jeweiligen identifizierten Position 148 berechnet, wobei die Gewichtung umso stärker ist, je kürzer der Abstand zwischen der identifizierten Position 148 und der ausgewählten Position 144 ist.
2021PF01815 16 Dann folgt in einem Schritt S8 ein Auswählen einer der identifizierten Positionen 148 als neue ausgewählte Position 144. Für diese Auswahl stehen viele mögliche Algorithmen zur Verfügung. Falls – wie in dem Fall der Fig.6 – nur eine einzige der Positionen 124 der Trajektorie 122 eine identifizierter Posi- tion 148 ist, wird diese vorzugsweise unmittelbar als neue ausgewählte Position 144 behan- delt. Eine weitere Möglichkeit ist, auf Grundlage einer Reihenfolge, wie einer Reihenfolge der Ge- wichtung nach, rekursiv alle identifizierten Positionen 148 nacheinander als ausgewählte Po- sition 144 zu verwenden. Diese Möglichkeit führt zu einem Rekursionsbaum. Eine weitere Möglichkeit ist, ausgehend von dem Pfad 142 und der ausgewählten Position 144 unter Berücksichtigung von technischen Beschränkungen des jeweiligen Fahrzeugs 102 die Menge der identifizierten Positionen 148 weiter einzugrenzen. Beispielsweise können identifizierte Positionen 148 von der Auswahl in Schritt S8 ausgenommen werden, falls diese nicht mit einem maximalen Lenkwinkel erreichbar sind. Nach dem Schritt S8 ist bspw. die Position 124c statt der Position 124b die ausgewählte Po- sition 144. In einem nächsten Schritt S9 wird die in Schritt S8 ausgewählte Position 148 zu dem Pfad 142 hinzugefügt bzw. mit diesem verbunden. Es gibt verschiedene Ausführungen des Schritts S9, die hier nicht alle aufgezählt werden können, und die beispielsweise je nach Einsatzzweck und/oder vor- und/oder nachgeschalte- ten Verfahren und/oder Anforderungen variieren können.
2021PF01815 17 Beispielsweise kann es sein, dass die reine Reihenfolge der in der Trajektorie 122 enthalte- nen ausgewählten Positionen 144 bereits als Pfad 142 angesehen werden kann. Beispielsweise kann es sein, dass das Verbinden in Schritt S9 ein Berechnen weiterer Positi- onen beinhaltet, falls ein Abstand zweier Positionen 124 entlang des Pfads 142 einen vorein- gestellten Maximalabstand für Positionen entlang des Pfads 142 überschreiten sollte. Beispielsweise kann es sein, dass abrupte Richtungswechsel entlang des Pfads akzeptabel sind. Es kann beispielsweise in dem Schritt S9 auch ein Glätten des Pfads vorgesehen sein, sodass ein voreingestellter Mindestradius nicht unterschritten wird. Ist die Zielposition 128 erreicht, wird Schritt S5 beendet. Zusätzlich sind weitere Abbruchbe- dingungen für den Schritt S5 vorsehbar, wie beispielsweise falls in dem Suchraum 130 keine Position 124 identifiziert werden kann, welche nicht bereits als ausgewählte Position 144 Teil des Pfads 142 ist. Schließlich wird in einem Schritt S10 der Pfad 142 ausgegeben. Obwohl die vorliegende Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen beschrieben wurde, ist sie vielfältig modifizierbar.
2021PF01815 1 METHOD FOR PATH PLANNING The present invention relates to a method for path planning for a vehicle, in particular in a parking garage. The present invention also relates to a computer program product, a control device and a vehicle. In the field of automated route planning for vehicles, a connected route known as a "path" is usually determined on the basis of a trajectory that contains information about individual positions. DE 102017115991 A1 discloses a method for operating a driver assistance system for a motor vehicle, in which in a training phase of the driver assistance system, during which the motor vehicle is manually maneuvered by a driver along a trajectory, the trajectory is stored and, based on at least one image provided by a camera of the motor vehicle, a plurality of object features which describe objects in an area surrounding the motor vehicle are stored, and in an operating phase of the driver assistance system, the motor vehicle is maneuvered at least semi-autonomously along the recorded trajectory based on the stored trajectory and the stored object features, wherein in the operating phase a plurality of object features are recognized, the recognized object features are assigned to the stored object features and, based on the assignment, a decision is made as to whether it is necessary to store the object features and/or the trajectory again. DE 102013215960 A1 discloses a method for determining position information of a vehicle, comprising detecting movement information of the vehicle, determining a movement path of the vehicle on the basis of the movement information, and automatically determining floor information of a parking level or parking ramp in a parking garage on which the vehicle is located on the basis of the movement path. 2021PF01815 2 For example, in a parking garage, in the area of a road bridge over a road or along a serpentine mountain pass, a trajectory can contain positions that are horizontally close to each other but not at the same height. A path that directly connects such positions is therefore often not passable and thus invalid. Against this background, an object of the present invention is to provide a method for path planning, a computer program product, a control device and/or a vehicle for avoiding invalid paths. Accordingly, a method for path planning for a vehicle, in particular in a parking garage, is proposed. This includes: providing a trajectory that describes a plurality of positions in at least three dimensions; determining a start position and a target position for the vehicle along the trajectory; determining at least one search space that is defined in relation to a search position; determining a path; and outputting the path. The path is determined by repeating the following steps, preferably starting from the starting position as a selected position: identifying at least one position of the trajectory which is contained in the search space from the search position to a selected position; selecting the identified position or one of the identified positions; and connecting the selected position to the path. A "trajectory" is a preferably structured set of data sets. Each data set indicates a position in at least three dimensions. The position can be specified in the three spatial directions, for example. In addition, the roll and/or pitch and/or yaw angle of the vehicle can be specified for each of the positions. The trajectory is preferably suitable for displaying a course of a route, such as a roadway, using the positions and in particular the data sets. The trajectory is usually 2021PF01815 3 selected by a user, an automated route finding method and/or the like before it is provided to the method. Such a data set may be referred to in technical terms as a "keyframe" or "localization keyframe". The trajectory is preferably recorded by the same vehicle for which the path planning method is carried out. However, this is not necessary. For example, a trajectory of a vehicle of the same type and/or a similar type and/or a trajectory derived from design software can be provided via a network. A "path" is a connected three-dimensional route that can be traveled by any vehicle, a vehicle of a specific type and/or a specific individual vehicle. The three "dimensions" are preferably understood to mean three at least approximately linearly independent directions, such as a transverse direction of the vehicle, a longitudinal direction of the vehicle and a vertical direction of the vehicle and/or a longitude, a latitude and a height and/or a first horizontal direction, a second horizontal direction perpendicular to the first horizontal direction and a vertical direction. A "position" is preferably understood to mean a location defined in the three dimensions. In particular, for better differentiation within the scope of this description: - a "start position" and a "target position" each refer to a three-dimensionally determined position at which the vehicle is or should be located; - a "search position" a three-dimensionally defined position which defines a location of the search space; and - a "selected position" and an "identified position" each refer to a three-dimensionally determined position in the trajectory which are considered or used within a repetition of the steps for determining a path. 2021PF01815 4 The "search space" is a virtual or assumed space that has a spatial extension defined with respect to the search position. By relating the definition of the search space to the search position, it is possible to check with little effort during each repetition which positions of the trajectory from the selected position lie in the respective search space. In this way, the set of positions that come into consideration as the next position along the path can be reduced. In other words: the search space can be used to limit the set of positions along the path that are to be checked and/or considered as a next position to the set of identified positions. This makes it possible to disregard unreachable positions when searching for the next position. As a result, a drivable path can be found with high reliability and little numerical effort. According to one option, the search space can have the shape of a cylindrical disk. In this case, a distance from the search position to an upper side of the cylinder disk and/or a distance from the search position to an underside of the cylinder disk are each a predetermined distance away. Preferably, the upper side and the underside are the same distance from the search position. The cylinder disk is a preferred form of search space because it can be described using simple mathematical means. Preferably, a main axis of the cylinder disk intersects the search position. Preferably, the main axis of the cylinder disk is vertical and/or parallel to a dimension that is used in the trajectory to describe the positions. According to a preferred example, the upper side and the underside are each at most 2 meters, preferably at most 1.5 meters and more preferably at most 1.2 meters vertically away from the search position. In this way, in a parking garage and/or on a spiral ramp, taking into account positions on a different level can be avoided with high reliability. 2021PF01815 5 According to a preferred example, the cylinder disk has a diameter of at most 10 meters, preferably at most 7.5 meters and more preferably at most 5 meters. In this way, only positions that are up to about 1 to 2 vehicle lengths away from the selected position are taken into account. This facilitates path planning in narrow environments, such as a parking garage. According to a further option, the search space can have the shape of a wedge ring. A wedge ring corresponds to an angle rotated about an axis, preferably a vertical axis, wherein the angle opens between two legs which extend from the search position with a negative and a positive gradient. The wedge ring makes it possible to take into account the climbing ability of the vehicle by means of the gradients of the legs. The legs and the axis can preferably be defined in a single plane in order to facilitate a geometric description. Preferably, a height of a center of the wedge ring is 0. In particular, the height is greater than or equal to 0. According to a further option, the search space can have a concave top and/or a concave bottom. For example, the top and/or the bottom can each be a hyperboloid. This option also makes it possible to take into account the climbing ability of the vehicle by means of the concave shape. Compared to the wedge ring, the concave surfaces make it possible to take into account positions that are very close to one another and have tolerably different heights. This option is therefore characterized in the close range around the selected position by a tolerance to fluctuations in a height determination when recording the trajectory. According to a further option, the search space can have a convex top and/or a convex bottom. According to a further option, the search space can have a convex top and/or a concave bottom, or vice versa. 2021PF01815 6 According to a further option, the search space can have the shape of an elliptical disk. The search position is preferably an intersection point of a main axis, a secondary axis and an axis perpendicular to the main axis and the secondary axis. The main axis can, for example, be up to 10 meters, preferably up to 7.5 meters, more preferably up to 5 meters and even more preferably up to 2 meters long. The secondary axis can, for example, be up to 4 meters, preferably up to 2.5 meters, more preferably up to 2 meters and even more preferably up to 1 meter long. The elliptical disk can, for example, be up to 2 meters and preferably up to 1 meter thick along the vertical axis, wherein the search position is preferably arranged centrally between a top and a bottom of the elliptical disk. During the identification step, the main axis is preferably aligned along a horizontal or spatial orientation of the path at the respective selected position. This option is particularly suitable for scenarios in which the trajectory contains several tracks running next to each other. If several search spaces are determined and all positions of the trajectory are identified that are contained in at least one of the search spaces, for example, fluctuations in a height determination when recording the trajectory can be compensated for using simple means. If several search spaces are determined and only positions of the trajectory are identified that are contained in each of the search spaces, a particularly reliable path determination can be achieved. In addition, for example, a wedge-shaped search space can be limited in its vertical extent by combining it with a cylindrical disk-shaped search space with a smaller vertical extent. Optionally, the method can comprise, before selecting a position: determining a weighting for each identified position based on the current position and/or the recorded environmental scene that is detected by the vehicle sensors, wherein one of the identified positions is selected based on the weighting. By 2021PF01815 7 By introducing the weighting, a selection can be made easier or automated with little effort. According to an optional further development, the weighting is determined based on a deviation of the respective identified position from an alignment of the path at the current position. This option is particularly suitable for routes with wide curve radii, such as spiral ramps in parking garages. According to an optional further development, the weighting is determined based on a distance of the respective identified position from the current position. This option is particularly suitable for abruptly changing routes, such as turning maneuvers in tight spaces. According to an optional further development, the weighting is determined based on a difference in height between the respective identified position and the current position. This option is particularly suitable for routes with many ramps. If several weightings are applied, an overall weighting can be determined, for example. The overall weighting can be determined, for example, by a sum and/or an average. The above procedure can be used in various scenarios. For example, the above method can be used as a module of a higher-level method for autonomous driving, for example a method for autonomous parking and/or exiting. For example, the above method can be used to predetermine a path after recording a trajectory; the path is planned on suspicion, for example without any specific need, in order to have a valid path available more quickly at a later point in time. For example, the above method can be executed as a service on a server of a parking garage in order to assign a 2021PF01815 8 to be able to provide or assign a valid path to a freely selectable or a predetermined parking space. To solve the problem, a method for autonomously parking and/or exiting a vehicle in a parking garage is also proposed. The method for autonomously parking and/or exiting preferably has the following steps: executing the method for path planning for a vehicle as described above, wherein during parking, the starting position is preferably a handover position for transferring control of the vehicle from a driver to the method and the target position is preferably a parking space, and wherein during parking, the starting position is preferably the parking space and the target position is preferably a handover position for transferring control of the vehicle from the method to a driver, and wherein the trajectory describes at least part of the parking garage; and fully autonomous driving of the vehicle along the path. Fully autonomous driving is understood to mean, for example, that the parking assistance system additionally controls a drive device and a braking device. The proposed method for autonomous parking and/or reversing avoids autonomous driving along an invalid path, so that errors occur less frequently and, as a result, a driver or remote operator has to intervene. To solve the problem, a computer program product is also proposed which includes commands which, when the program is executed by a computer, cause the computer to carry out the above method. A computer program product, such as a computer program means, can be provided or delivered, for example, as a storage medium, such as a memory chip on an ECU of a vehicle, memory card, USB stick, CD-ROM, DVD, or in the form of a downloadable file from a server in a network. This can be done, for example, in a wireless communication network by transmitting a corresponding file with the computer program product or the computer program means. 2021PF01815 9 Furthermore, a control device for a vehicle is proposed to solve the problem. This control device is set up to carry out the steps of the above method. The options and advantages described for the above method apply accordingly to the proposed control device. Finally, to solve the invention, a vehicle is proposed which has the control device described above. Other possible implementations of the invention also include combinations of features or embodiments described previously or below with regard to the exemplary embodiments that are not explicitly mentioned. The person skilled in the art will also add individual aspects as improvements or additions to the respective basic form of the invention. Further advantageous configurations and aspects of the invention are the subject of the subclaims and the exemplary embodiments of the invention described below. The invention is explained in more detail below using preferred embodiments with reference to the accompanying figures. Fig. 1 shows a schematic of a trajectory recorded during a journey along a spiral ramp in a multi-story parking garage; Fig.2 shows a schematic view of a parking situation for an assistance system for autonomous parking in and out of an underground car park of a residential complex; Fig.3 shows a schematic view of a flow chart of a method for path planning according to a first embodiment of the invention; 2021PF01815 10 Fig.4 shows a schematic perspective view of a cylindrical disk as an example of a search space; Fig.5 shows a schematic perspective view of a wedge ring as another example of a search space; and Fig.6 shows a schematic perspective view of the functioning of some steps of the method shown in Fig.3. In the figures, identical or functionally identical elements are provided with the same reference numerals, unless otherwise stated. Figs.1 and 2 show two scenarios in which trajectories run in several layers one above the other, so that invalid paths can easily arise. In the case of Fig.1, an exemplary trajectory 100 is shown, which is recorded while a vehicle 102 is driving along a spiral ramp of a parking garage. In this case, the trajectory 100 is represented by individual positions 104. The positions 104a, 104b belong to a ramp section that connects a second floor of the parking garage with a first floor. The positions 104c, 104d belong to a ramp section that connects the first floor of the parking garage with a ground floor. The positions 104e lead from the ramp to the ground floor. Preferably, each position 104 is stored in the trajectory 100 using its own data set. Fig. 1 is a vertical projection of the trajectory 100. It is noticeable that the positions 104a, 104c, 104e are close to each other in the vertical projection and partially overlap each other. 2021PF01815 11 cross, and that the positions 104b, 104c are also close to one another in the vertical projection and partially cross one another. If a path planning method only takes into account the vertical projection or only a horizontal distance between the positions 104, invalid paths can therefore occur with a high degree of probability. Fig. 2 shows another example trajectory 110 in a vertical projection. Although the trajectory 110 contains individual positions, it is shown by a dash-dot line for the sake of clarity. The trajectory 110 is used, for example, by a driver assistance system for autonomous parking in and out of a parking space. The scenario shown concerns parking in and out of an underground car park in a residential complex. The trajectory 110 leads from a ground-level property entrance 110a, via a ground-level entry and exit point 110b near a house entrance 112 and a ramp 110c of an underground garage entrance 114 to underground connecting paths 110d to underground parking spaces 110e. It is noticeable that the entrance 110a, the entry and exit point 110b, the connecting paths 110d and the parking spaces 110e are close to each other in the vertical projection and partially cross each other. If a method for path planning only takes into account the vertical projection or only a horizontal distance from positions contained in the trajectory 110, invalid paths can therefore occur with a high degree of probability. A method 120 for path planning according to an embodiment of the invention is described below with reference to Figs. 3 and 6. The method 120 is applicable, for example, to the scenarios of Figs. 1, 2. The method 120 is carried out, for example, on a control unit of the vehicle 102. The method 120 is preferably carried out once, but it can also be carried out repeatedly, such as event-driven or at predetermined time intervals. 2021PF01815 12 In a first step S1, a trajectory 122 is provided. In order for the trajectory 122 to be suitable for the method, it must describe each position 124 in three dimensions. Preferably, the trajectory 122 is organized into data sets. Such a data set preferably describes a position 124 in three dimensions. Such a data set can contain further information, such as a time of day or a sensor-generated reproduction of the environment at the respective position 124. Fig. 6 shows an exemplary section of an exemplary scenario in which the trajectory 122 contains eight positions 124a to 124h, which run in two layers. The positions 124a to 124d belong to a lower layer, whereas the positions 124e to 124h belong to an upper layer. In a next step S2, a start position 126 is determined along the trajectory 122, and in yet another next step S3, a target position 128 is determined along the trajectory 122. For demonstration purposes, position 124a corresponds to the start position 126 and position 124d corresponds to the target position 128. The "determination" of the start position 126 and the target position 128 can, for example, include the positions 126, 128 being transferred from a higher-level process. Preferably, a higher-level process carries out a determination and/or provision of the start position 126, the target position 128 and the trajectory 122. The order of steps S1 to S3 can vary, in particular, steps S1 to S3 can be carried out simultaneously. In a next step S4, a search space 130 is determined, which is defined in relation to a search position 132. This means, for example, that the search space 130 is not 2021PF01815 13 absolute coordinates, but rather dependent on the coordinates of the search position 132. Furthermore, this means that when the search position 132 is changed, a position and/or arrangement and/or orientation of the search space 130 changes. Put simply: the search position 132 is a reference point of the search space 130. For clarification, reference is made to Figs. 4 and 5. Fig. 4 shows a search space 130 which has the shape of a cylindrical disk 134. The cylindrical disk 134 is defined such that it contains a space which is at most a first distance 136a upwards and at most a second distance 136b downwards from the search position 132 in a vertical direction and at most a third distance 136c in a horizontal direction. Fig. 5 shows a search space 130 which has the shape of a wedge ring 138. The wedge ring 138 has the shape of an angle 140a which is rotated about a vertical axis 140b which intersects the search position 132. The angle 140a exists between a first leg 140c which extends away from the search position 132 with a negative slope 140d and a second leg 140e which extends away from the search position 132 with a positive slope 140f. In addition, the angle 140a is limited to a triangle by a maximum distance 140g in the horizontal direction. The search spaces 130 according to Figs. 4, 5 are defined by way of example in Cartesian dimensions including a vertical. They can therefore be used without further ado with trajectories whose dimensions are defined Cartesian and also contain a vertical. If a trajectory 122 uses a different coordinate system or dimensions, such as a vehicle-oriented coordinate system which has no vertically oriented dimension on a ramp, the method preferably uses a conversion of the dimension system of the search space 130 into the dimension system of the trajectory 122. 2021PF01815 14 In a next step S5, a path 142 is determined. To do this, the starting position 126 is first defined as a selected position 144. The steps S6 to S9 described below are then carried out repeatedly. Fig. 6 shows steps S6 to S9, where here, as a general case, position 124b is the selected position 144. First, in step S6, at least one position 124 of the trajectory 122 is identified which, starting from the search position 132, is contained in the search space 130 at the selected position 144. A position 124 located on an edge of the search space 130 is usually contained in the search space 130. In the following, it is assumed by way of example that in step S4 a cylindrical disk 134 is defined as the search space 130, which is defined by the following inequalities (1) - (3) in a Cartesian coordinate system xyz: (x 124 - x 132 )² + (y 124 - y 132 )² ≤ a 136c ² (1) z124 ≤ z132 + a136a (2) z124 ≥ z132 - a136b (3) The variables x 124 , y 124 and z 124 represent the coordinates of any position 124 to be checked, the variables x132, y132 and z132 represent the coordinates of the respective search position 132 and the variables a136a, a136b and a136c represent the Distances 136a to 136c. The variables a 136a , a 136b and a 136c usually each have a constant value, they can therefore also be referred to as constants. In step S6, for example, it is then checked whether the position 124c from the selected position 144 as the search position 132, here from the position 124b, is contained in the search space 130. For this purpose, the coordinates x124c, y124c and z124c are used as values of the 2021PF01815 15 variables x 124 , y 124 and z 124 and the coordinates x 124b , y 124b and z 124b as the values of the variables x132, y132 and z132 are substituted into the inequalities (1) to (3): (x 124c – x 124b )² + (y 124c – y 124b )² ≤ a 136c ² (4) z124c ≤ z124b + a136a (5) z124c ≥ z124b – a136b (6) In the case of Fig.6, the inequalities (4) to (6) are all satisfied. Thus, in this case, position 124c is an identified position 148. In the same step S6, for example, it is also checked whether position 124e is contained in search space 130 from position 144 selected as search position 132, i.e. here from position 124b. For this purpose, the coordinates x124e, y124e and z124e are inserted as values of the variables x 124 , y 124 and z 124 and the coordinates x 124b , y 124b and z 124b as the values of the variables x132, y132 and z132 into the inequalities (1) to (3): (x 124e – x 124b )² + (y 124e – y 124b )² ≤ a 136c ² (7) z124e ≤ z124b + a136a (8) z124e ≥ z124b – a136b (9) As can be seen in Fig.6 using the auxiliary lines 146a, 146b, inequality (8) is not fulfilled, because the position 124e is located above the cylinder disk 134 in Fig.6. Thus, in the case of Fig.6, position 124e is not an identified position 148. In a next, optional step S7, a weighting is determined for each identified position 148. This weighting is calculated, for example, on the basis of a distance of the selected position 144 to the respective identified position 148, the weighting being stronger the shorter the distance between the identified position 148 and the selected position 144. 2021PF01815 16 Then, in a step S8, one of the identified positions 148 is selected as the new selected position 144. Many possible algorithms are available for this selection. If - as in the case of Fig.6 - only one of the positions 124 of the trajectory 122 is an identified position 148, this is preferably immediately treated as the new selected position 144. Another possibility is to recursively use all identified positions 148 one after the other as the selected position 144 based on an order, such as an order of weighting. This possibility leads to a recursion tree. Another possibility is to further narrow down the set of identified positions 148 based on the path 142 and the selected position 144, taking into account technical limitations of the respective vehicle 102. For example, identified positions 148 can be excluded from the selection in step S8 if they cannot be reached with a maximum steering angle. After step S8, for example, position 124c is the selected position 144 instead of position 124b. In a next step S9, position 148 selected in step S8 is added to path 142 or connected to it. There are various versions of step S9, not all of which can be listed here, and which can vary, for example, depending on the intended use and/or upstream and/or downstream processes and/or requirements. 2021PF01815 17 For example, the pure sequence of the selected positions 144 contained in the trajectory 122 can already be regarded as a path 142. For example, the connection in step S9 may include calculating further positions if a distance between two positions 124 along the path 142 exceeds a preset maximum distance for positions along the path 142. For example, abrupt changes of direction along the path may be acceptable. For example, step S9 may also provide for smoothing the path so that a preset minimum radius is not undercut. Once the target position 128 is reached, step S5 is terminated. In addition, further termination conditions for step S5 can be provided, such as if no position 124 can be identified in the search space 130 that is not already part of the path 142 as a selected position 144. Finally, in a step S10, the path 142 is output. Although the present invention has been described using exemplary embodiments, it can be modified in many ways.
2021PF01815 18 BEZUGSZEICHENLISTE 100 Trajektorie 102 Fahrzeug 104 Position 104a-e Position 110 Trajektorie 110a Grundstücks-Einfahrt 110b Ein- und Ausstiegsstelle 110c Rampe 110d Verbindungsweg 110e Parkplatz 112 Hauseingang 114 Tiefgarageneinfahrt 120 Verfahren 122 Trajektorie 124 Position 126 Startposition 128 Zielposition 130 Suchraum 132 Suchposition 134 Zylinderscheibe 136a erster Abstand 136b zweiter Abstand 136c dritter Abstand 138 Keilring 140a Winkel 140b vertikale Achse 140c erster Schenkel 140d negative Steigung
2021PF01815 19 140e zweiter Schenkel 140f positive Steigung 140g Abstand 142 Pfad 144 ausgewählte Position 146a, b Hilfslinie 148 identifizierte Position S1-10 Schritt
2021PF01815 18 LIST OF REFERENCE SYMBOLS 100 Trajectory 102 Vehicle 104 Position 104a-e Position 110 Trajectory 110a Property entrance 110b Entry and exit point 110c Ramp 110d Connecting path 110e Parking lot 112 House entrance 114 Underground car park entrance 120 Procedure 122 Trajectory 124 Position 126 Start position 128 Target position 130 Search area 132 Search position 134 Cylinder disk 136a First distance 136b Second distance 136c Third distance 138 Wedge ring 140a Angle 140b Vertical axis 140c First leg 140d Negative gradient 2021PF01815 19 140e second leg 140f positive slope 140g distance 142 path 144 selected position 146a, b auxiliary line 148 identified position S1-10 step