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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten in der Umgebung eines Ego-Fahrzeugs. Außerdem betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens eines Ego-Fahrzeugs, in welchem ein derartiges Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten durchgeführt wird. Die Erfindung betrifft außerdem ein Fahrzeug mit einem Sensorsystem.
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Fahrzeuge mit Sensorsystemen, um ein assistiertes oder automatisiertes Fahren zu ermöglichen, sind ganz allgemein aus dem Stand der Technik bekannt. Solche Sensorsysteme umfassen typischerweise wenigstens einen Sensor, im Allgemeinen mehrere Sensoren, deren Daten zusammengeführt werden. Die Sensoren können dabei Kameras oder Stereokameras ebenso umfassen wie Radar-Sensoren, LiDAR-Sensoren oder ähnliches. Besonders bevorzugt werden die Daten verschiedenartiger Sensoren, also beispielsweise Kamerabilder und Sensordaten eines LiDAR-Sensors, zu einem gemeinsamen „Bild“ der Umgebung zusammengefügt. Man spricht dann auch von einer sogenannten Sensorfusion. Fahrzeuge mit solchen Sensoren sind nun in der Lage einer das Fahrzeug fahrenden Person zu assistieren, indem sie bestimmte Fahraufgaben übernehmen oder im Falle auftretender sicherheitskritischer Situationen auch in das Fahrverhalten eingreifen. Darüber hinaus ist auch eine teilautomatisierte oder automatisierte Fahrt eines Fahrzeugs mit derartigen Sensoren möglich, also eine Fahrt, bei welcher das Fahrzeug mehr oder weniger allein fährt und durch die das Fahrzeug führende Person nur noch mehr oder weniger stark überwacht werden muss.
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Prinzipiell ist es nun sowohl für eine Person, welche ein Fahrzeug selbsttätig fährt, als auch für teilweise oder vollständig automatisiert fahrende Fahrzeuge von Interesse zu wissen, ob bewegliche Objekte, wie insbesondere Fahrzeuge, in der Umgebung ebenfalls automatisiert oder nicht-automatisiert fahren. Dies vereinfacht in vielen Fällen die Einschätzung potenziell bevorstehender Fahrmanöver und kann es damit ermöglichen effizienter und sicherer zu fahren, indem beispielsweise Sicherheitsabstände verändert werden, Geschwindigkeiten angepasst werden oder ähnliches.
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Der bisherige Stand der Technik kennt hierzu lediglich Fahrzeuge, welche nach außen hin kommunizieren, ob sie automatisiert oder nicht-automatisiert fahren, beispielsweise durch entsprechende Lichtsignale, welche andere Verkehrsteilnehmer informieren. Beispielhaft kann in diesem Zusammenhang auf die
DE 10 2016 113 913 A1 verwiesen werden, welche eine derartige Einrichtung unter dem Titel „Kommunikationsvorrichtung“ zeigt. Vorzugsweise werden hierzu von außerhalb des Fahrzeugs erkennbare Lichtsignale eingesetzt. Prinzipiell sind diese Signale natürlich nicht nur für eine ein nicht-automatisiert fahrendes Fahrzeug fahrende Person oder für andere Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger oder Fahrradfahrer erkennbar, sondern auch für die Umfeldsensorik eines Fahrzeugs. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass der Automatisierungsgrad so nur von Fahrzeugen erkannt werden kann, welche diesen über Anzeigeelemente nach außen hin kommunizieren. Es wäre jedoch wünschenswert den Automatisierungsgrad von allen in der Umgebung eines Ego-Fahrzeugs befindlichen Fahrzeugen zu kennen, und zwar ohne explizit mit diesen kommunizieren zu müssen, und insbesondere auch dann, wenn alle oder einige der Fahrzeuge in der Umgebung nicht über eine Kommunikationsvorrichtung im Sinne der oben genannten DE-Schrift verfügen.
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Aus der
DE 10 2014 202 453 A1 ist ein Verfahren bekannt, bei dem zur Erkennung einer Betriebsart eines Fahrzeugs eine Bewegungstrajektorie ermittelt wird. Abhängig von der ermittelten Bewegungstrajektorie wird ein Autonomiekennwert ermittelt, der repräsentativ dafür ist, ob das Fahrzeug autonom oder nicht-autonom betrieben wird.
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Die
DE 10 2016 205 569 A1 offenbart ein Verfahren für ein Fahrzeug, mit welchem eine Bestimmung durchgeführt wird, ob ein sich in einem Umfeld des Fahrzeugs befindliches weiteres Fahrzeug wenigstens teilautomatisiert betrieben wird. Hierzu wir mit einer Umfeldsensorik das weitere Fahrzeug erfasst und aus dessen Positionen eine Fahrtrajektorie abgeleitet. Die erfasste Fahrtrajektorie wird hinsichtlich eines Verlaufs und Mustern im Fahrverhalten analysiert. Wenn konstante Bereiche in Geschwindigkeits- oder Beschleunigungsprofilen entlang der Fahrtrajektorie erkannt werden, dann wird auf einen automatisierten Fahrbetrieb des weiteren Fahrzeugs geschlossen.
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Die Aufgabe der hier vorliegenden Erfindung besteht also darin, ein weiteres Verfahren zur Erfassung eines Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten ganz allgemein anzugeben. Eine weitere Aufgabe kann dann daraus bestehen, ein Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens anhand dieser erfassten Daten anzugeben.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten mit den Merkmalen im Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen ergeben sich aus den hiervon abhängigen Unteransprüchen. Die Aufgabe wird außerdem durch ein Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens eines Ego-Fahrzeugs gelöst, in welchem das Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrads durchgeführt wird, wobei die ermittelten Informationen gemäß der Merkmale des Anspruchs 8 weiterverwendet werden. Auch von diesem Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens ergeben sich vorteilhafte Weiterbildungen aus den hiervon abhängigen Unteransprüchen. Die Aufgabe wird außerdem durch ein Fahrzeug gemäß Anspruch 11 gelöst, welches über ein Sensorsystem und wenigstens eine Recheneinheit verfügt, sodass es zur Durchführung des Verfahrens zur Erfassung des Automatisierungsgrades geeignet ist. Auch bei diesem erfindungsgemäßen Fahrzeug ergibt sich eine vorteilhafte Weiterbildung aus dem hiervon abhängigen Unteranspruch.
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Das Verfahren dient zur Erfassung des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten, man spricht in diesem Zusammenhang auch von potenziell beweglichen Objekten oder im Englischen von Potential Moving Objects, wofür dann die Abkürzung PMO verwendet wird. Das erfindungsgemäße Verfahren nutzt wenigstens einen Umgebungssensor eines Ego-Fahrzeugs. Hierfür können insbesondere eine oder mehrere Kameras aber auch Radar-Sensoren, LiDAR-Sensoren und dergleichen genutzt und gegebenenfalls nach der Ermittlung von Daten hinsichtlich ihrer erfassten Umgebungsdaten fusioniert werden. Das erfasste bewegliche Objekt wird dann über die Umgebungssensoren verfolgt, sodass mehrere aufeinanderfolgende Positionen dieses beweglichen Objekts erfasst und als Punktewolke in einem Koordinatensystem gespeichert werden können. Dies kann für jedes erfasste Objekt in der Umgebung des Ego-Fahrzeugs erfolgen. Aus der Punktewolke wird dann ein Bewegungspfad des jeweiligen beweglichen Objekts ermittelt, also dessen Bewegungstrajektorie.
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Dem Verfahren liegt nun die Erkenntnis zugrunde, dass die Bewegungstrajektorie eines automatisiert fahrenden Fahrzeugs eine sehr viel kleinere Streuung aufweist, als diejenige eines Fahrzeugs, welches von einer Person manuell gefahren wird. Dementsprechend wird nach der Ermittlung des Bewegungspfades ein Streuungswert dieses Bewegungspfades berechnet. Der berechnete Streuungswert wird dann mit einem vorgegebenen Schwellenwert verglichen, wobei in dem Fall, dass der Streuungswert in einem vorbestimmten Bereich diesseits des Schwellenwerts liegt, von einem automatisiert fahrenden beweglichen Objekt ausgegangen wird, im anderen Fall nicht. Diese Information kann dann ausgegeben werden.
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Ob der Streuungswert dabei größer oder kleiner als der entsprechende Schwellenwert ist, hängt von der Art der Berechnung ab, sodass ein Streuungswert abhängig hiervon im Prinzip sowohl größer als auch kleiner sein kann, um auf ein automatisiertes Fahren hinzuweisen. Da die Berechnungsart in dem Verfahren bekannt ist, kann dann entschieden werden, ob eine weniger stark streuende Trajektorie in dem einen oder dem anderen Fall vorliegt.
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Die so ermittelte Information kann dann innerhalb des Ego-Fahrzeugs verwendet werden.
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Das Generieren der Information, ob ein bewegliches Objekt, insbesondere ein Fahrzeug, automatisiert oder nicht-automatisiert gefahren wird, kann über das erfindungsgemäße Verfahren ohne eine Mitwirkung des bewegliches Objekts erfolgen. Es ist keine Kommunikationsverbindung zu dem bewegliches Objekt, dessen Automatisierungsgrad erfasst werden soll, notwendig. Auch sind keinerlei nach außen gerichtete Anzeigen oder Hinweise dieses bewegliches Objekts notwendig. Da die Umgebungssensoren des Ego-Fahrzeugs unter verschiedenen Bedingungen zuverlässig arbeiten, ist das Erfassen des Automatisierungsgrades auch weitgehend unabhängig von der vorherrschenden Lichtsituation, den Wetterbedingungen oder dergleichen.
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Der bestehende Konflikt der Differenzierung zwischen assistiertem und nicht-assistiertem Fahren lässt sich so sehr einfach und effizient allein auf der Basis von Daten, welche das Ego-Fahrzeug selbst in einem Großteil der auftretenden Umgebungsszenarien einfach erfassen kann, lösen. Da lediglich die Bewegungstrajektorie des bewegten Objekts erfasst werden muss, reicht es bereits aus, wenn ein einzelner Punkt dieses Objekts erfasst und über eine gewisse Zeitspanne oder Strecke verfolgt werden kann, beispielsweise ein Scheinwerfer, ein Rücklicht oder dergleichen. Dies erleichtert die Nutzung des Verfahrens auch bei schwierigen Sichtverhältnissen wie beispielsweise in der Nacht, bei Regen oder dergleichen.
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Da die Vorhersage von potenziellen Bewegungstrajektorien von beweglichen Objekten auch heute schon bei der Programmierung von Steuerungssystemen für ein assistiertes oder automatisiertes Fahren auf Basis eines bestehenden Abschnitts einer bisherigen Trajektorie erfolgt, liegen mit der Erfassung dieses Abschnitts der bestehenden Trajektorie auch alle Daten bereits in vielen Steuerungssystemen vor, sodass das erfindungsgemäße Verfahren außerordentlich einfach und effizient auch bei bestehender Hardware umgesetzt werden kann.
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Ein weiterer entscheidender Vorteil des Verfahrens liegt auch darin, dass über den erfindungsgemäßen Ansatz eine deutliche Steigerung des Mehrwerts der sogenannten Navistenzanzeige ermöglicht wird. Diese Anzeige koppelt die Anzeige von Navigationsdaten und Assistenzsystemen, um so einen Mehrwert, insbesondere für ein zumindest teilweise manuell bewegtes Fahrzeug, zu generieren. All dies dient schlussendlich der Fahrsicherheit, da es eine Differenzierung der in der Umgebung befindlichen beweglichen Objekte hinsichtlich automatisiertem und nicht-automatisiertem Fahren zulässt, welche sowohl im manuellen Fahrbetrieb als auch im assistierten oder automatisierten Fahrbetrieb verbesserte Reaktionen auf diese beweglichen Objekte ermöglicht.
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Erfindungsgemäß ist es vorgesehen, dass die Berechnung des Streuungswerts des Bewegungspfads von erfassten beweglichen Objekten ausgesetzt wird, solange störende Umgebungseinflüsse durch Sensoren des Ego-Fahrzeugs erkannt worden sind. Solche störenden Umgebungseinflüsse können insbesondere Einflüsse sein, welche dazu führen, dass der Bewegungspfad auch im Falle eines automatisierten Fahrens eine entsprechend hohe Streuung annimmt. Bei den störenden Umgebungseinflüssen könnte es sich beispielsweise um entsprechend schlechte Straßenverhältnisse, Spurrillen oder dergleichen handeln. Insbesondere kann als störender Umgebungseinfluss jedoch auch ein Seitenwind erkannt werden, welcher einen starken Einfluss auf die Fahrtrajektorie bzw. ihren Streuungswert hat.
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Eine sehr vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann es dabei vorsehen, dass die Information an ein Steuerungssystem für das Ego-Fahrzeug ausgegeben und/oder für eine das Ego-Fahrzeug nutzende Person visualisiert wird. Die Information kann also beispielsweise einer Person, welche das Ego-Fahrzeug manuell fährt, angezeigt werden. Alternativ oder vorzugsweise ergänzend hierzu kann für den Fall, dass ein Steuerungssystem für ein assistiertes oder automatisiertes Fahren in dem Ego-Fahrzeug vorliegt, die Information auch an dieses Steuerungssystem ausgegeben werden. Hier kann die Information ebenfalls für verschiedene Zwecke genutzt werden, wie es später anhand des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens eines Ego-Fahrzeugs noch näher erläutert werden wird.
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Der Bewegungspfad bzw. die Bewegungstrajektorie lässt sich dabei gemäß einer sehr vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens mittels eines Polynoms ermitteln. Vorzugsweise kann hierfür aus der bestehenden Punktewolke das Polynom mittels der sogenannten Principle Polynominal Analysis bestimmt werden.
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Eine weitere sehr günstige Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann es außerdem vorsehen, dass der vorgegebene Schwellenwert aus erfassten Werten automatisiert oder assistiert fahrender Fahrzeuge bestimmt wird. Der Schwellenwert lässt sich also beispielsweise über entsprechende experimentelle Daten, welche von Fahrzeugen erfasst worden sind, welche bekanntermaßen automatisiert oder assistiert gefahren sind, festlegen.
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Alternativ oder ergänzend hierzu kann der Schwellenwert auch mittels eines Streuungswerts aus einem während des manuellen Fahrens ermittelten Bewegungspfad bestimmt werden. Hierfür wird also quasi der umgekehrte Weg gewählt und die erfassten Daten stellen somit diejenige Streuung dar, welche zuverlässig auf ein manuell bewegtes Objekt hinweist. In diesem Fall kann vorzugsweise ein Sicherheitsaufschlag, zu dem durch manuelles Fahren erzeugten Rohwert, hinzugerechnet werden, um so einen Schwellenwert zu erreichen, welcher einen sicheren Abstand von den Streuungen des Bewegungspfads bei manuellen Fahren aufweist, sodass Werte diesseits des Schwellenwerts mit sehr hoher Sicherheit auf ein automatisiert fahrendes Fahrzeug hindeuten.
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Die störenden Umgebungseinflüsse, während welcher das Verfahren also ausgesetzt wird, können nun gemäß einer sehr vorteilhaften Weiterbildung dieser Ausführungsvariante des erfindungsgemäßen Verfahrens anhand von Lenkkorrekturen des Ego-Fahrzeugs erkannt werden. Sind in dem Ego-Fahrzeug fortwährend Lenkkorrekturen notwendig beispielsweise aufgrund von Seitenwindeinfluss und/oder Spurrillen, dann kann dies über die Steuerung des Ego-Fahrzeugs entsprechend erkannt werden. Dies ist dann ein Indiz dafür, dass bewegliche Objekte, insbesondere bewegliche Objekte, welche in derselben Fahrtrichtung und/oder auf derselben Straße unterwegs sind, unter ähnlichen störenden Umgebungseinflüssen leiden könnten. Potenziell sind dann auch ihre Bewegungspfade mit einer größeren Streuung versehen, sodass über das erfindungsgemäße Verfahren nicht mehr zuverlässig festgestellt werden kann, ob der Streuungswert in einem Bereich liegt, in dem ein automatisiertes Fahren sicher von einem nicht-automatisierten Fahren unterschieden werden kann. Dementsprechend kann dann das Verfahren vorübergehend ausgesetzt werden, bis die störenden Umgebungseinflüsse nicht mehr auftreten.
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Das erfindungsgemäße Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens eines Ego-Fahrzeugs nutzt nun genau dieses Verfahren nach einem der oben beschriebenen Ausführungsbeispiele, um eine Information über den Automatisierungsgrad von beweglichen Objekten zu erhalten. Diese Information wird dann in jedem Fall an eine Fahrsteuerung des Ego-Fahrzeugs ausgegeben. Wie weiter oben bereits erläutert kann ergänzend hierzu eine Ausgabe an eine das Fahrzeug nutzende Person, beispielsweise eine grafische Ausgabe auf einem Zentraldisplay, zusätzlich erfolgen.
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Das erfindungsgemäße Verfahren zur Steuerung nutzt dann in einer sehr vorteilhaften Weiterbildung dieses Verfahrens diese Information, um in Abhängigkeit des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten ihr eigenes Fahrverhalten anzupassen. Wird das erkannte bewegliche Objekt beispielsweise gemäß der generierten Informationen nicht automatisiert bzw. manuell gefahren, kann beispielsweise ein größerer Sicherheitsabstand eingehalten werden oder dergleichen.
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Eine weitere sehr vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens zur Steuerung sieht es ferner vor, dass die Fahrsteuerung des Ego-Fahrzeugs eine Datenverbindung zu den als automatisiert fahrenden beweglichen Objekten anfordert und nach erfolgtem Aufbau dieser Datenverbindung ein kooperatives Fahren aktiviert. Für den Fall, dass das Ego-Fahrzeug also selbst automatisiert oder zumindest assistiert bewegt wird, kann nun eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug Verbindung angefragt und aufgebaut werden, um so einen kooperativen Fahrbetrieb zu veranlassen. In einem solchen kooperativen Fahrbetrieb kann beispielsweise eine Anpassung des Fahrverhaltens entsprechend der oben beschriebenen Ausgestaltung enthalten sein, welche anhand von geplanten Fahrtrajektorien, welche das bewegte Objekt über die Datenverbindung mitteilt, das eigene Fahrverhalten angepasst wird. Darüber hinaus ist ein Austausch von Sensordaten möglich, um eine erweiterte Umgebungsüberwachung zu realisieren, also beispielsweise die zusätzliche Reichweite der Sensoren eines anderen Fahrzeugs, welches vor dem Ego-Fahrzeug fährt, mitzunutzen, um eine größere Sensorreichweite in Fahrtrichtung zu ermöglichen. Auch die Aktivierung eines sogenannten Platooning-Betriebs lässt sich hier realisieren. Dabei wird bei einer Kolonnenfahrt mehrerer miteinander über die Datenverbindung kommunizierender Fahrzeuge ein sehr geringer Abstand der Fahrzeuge zueinander eingehalten, wobei nur das vorderste Fahrzeug manuell oder automatisiert gefahren wird, während die anderen zu der Kolonne gehörenden Fahrzeuge diesem in einem geringem Abstand folgen, um so Raum und Energie einsparen zu können.
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Weitere prinzipiell aus dem Bereich der Fahrzeug-zu-Fahrzeug Verbindungen bekannte Maßnahmen für einen kooperativen Fahrbetrieb sind selbstverständlich ebenso denkbar.
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Das erfindungsgemäße Fahrzeug umfasst nun ein Sensorsystem, welches wenigstens eine Kamera umfasst, und welches dazu eingerichtet ist, bewegliche Objekte in der Umgebung als solche zu erkennen und zu erfassen, und es umfasst eine Recheneinheit, die dazu eingerichtet ist, dass oben beschriebene Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrads von beweglichen Objekten in einer oder allen beschriebenen Ausführungsvarianten durchzuführen. Ein solches Fahrzeug kann dann zuverlässige Informationen über den Automatisierungsgrad von beweglichen Objekten in seiner Umgebung generieren, ohne mit diesen in irgendeiner Weise interagieren zu müssen oder von diesen gelieferte Daten über ihren Automatisierungsgrad zu benötigen. Eine besonders günstige Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Fahrzeugs kann es außerdem vorsehen, dass dieses eine Fahrsteuerung umfasst, wobei die vorhandene Recheneinheit oder auch eine weitere Recheneinheit innerhalb des Fahrzeugs dazu eingerichtet ist, das beschriebene Verfahren zur Steuerung eines assistierten oder automatisierten Fahrens durchzuführen. Idealerweise verfügt das Fahrzeug also über die Möglichkeit sowohl das Verfahren zur Erfassung des Automatisierungsgrades von beweglichen Objekten in seiner Umgebung durchzuführen als auch diese Informationen entsprechend zu nutzen, um über eine Fahrsteuerung das eigene Fahren entsprechend anzupassen.
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Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der beiden erfindungsgemäßen Verfahren sowie des Fahrzeugs ergeben sich auch aus dem Ausführungsbeispiel, welches nachfolgend anhand der Figuren im Detail beschrieben ist.
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Dabei zeigen:
- 1 ein schematisch angedeutetes Ego-Fahrzeug mit einer Kamera als Teil eines Sensorsystems;
- 2 ein Ablaufdiagramm zur Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
- 3 eine schematische Darstellung von erfassten potenziell beweglichen Objekten;
- 4 eine schematische Darstellung der erfassten Werte eines potenziell beweglichen Objekts;
- 5 eine hieraus generierte Punktewolke der Positionen dieses potenziell beweglichen Objekts; und
- 6 eine exemplarische Darstellung der Berechnung der Streuung auf Basis des extrahierten Polynoms.
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In der Darstellung der 1 ist sehr stark schematisiert ein Fahrzeug dargestellt, welches nachfolgend als Ego-Fahrzeug 1 bezeichnet wird, und welches über ein Sensorsystem verfügt, mittels welchem es die Umgebung erfasst, um potenziell bewegliche Objekte, sogenannte PMOs, zu erkennen. Als Beispiel für das Sensorsystem ist innerhalb des Ego-Fahrzeugs 1 eine Kamera 2 schematisch angedeutet. Diese steht mit wenigstens einer Recheneinheit 3 in Verbindung, wobei diese Recheneinheit 3 die nachfolgenden Verfahrensabläufe über einen geeigneten Programmcode realisiert. Ergänzend zu der Recheneinheit 3 kann außerdem eine hier nicht dargestellte Kommunikationsverbindung zu einem fahrzeugexternen Server bzw. einer Cloud hergestellt werden, welche Teile der notwendigen Rechenoperationen übernehmen kann, sodass Rechenoperationen von dem Ego-Fahrzeug 1 nach extern ausgelagert werden können.
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All dies spielt in seinem genauen Aufbau für die hier vorliegende Erfindung jedoch eine untergeordnete Rolle, sodass nun anhand des Verfahrensablaufs der 2 das Verfahren zur sensorgestützten Erfassung des Automatisierungsgrads von PMOs eingegangen werden soll. Das Ablaufdiagramm umfasst dabei sieben einzelne Verfahrensschritte S1 bis S7, auf welche im Detail eingegangen wird. Der Verfahrensschritt S1 umfasst die Bestimmung der Objektposition von verschiedenen PMOs. In der schematischen Darstellung der 3 ist exemplarisch über ein Kreuz die eigene Position des Ego-Fahrzeugs 1 gezeigt. Daneben sind in dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel über drei Punkte, welche entsprechend mit PMO1, PMO2 und PMO3 bezeichnet sind, die Objektpositionen von drei potenziell beweglichen Objekten, typischerweise anderen Verkehrsteilnehmern, insbesondere Fahrzeugen, zu erkennen. Wie es durch den mit 4 bezeichneten Pfeil im Ablaufdiagramm links angedeutet ist, wird dann zum Schritt S2 gesprungen, in welchem eine neue Position desselben Objekts erfasst wird. Wie es durch den Pfeil 5 auf der rechten Seite des Ablaufdiagramms angedeutet ist, werden diese Schritte S1 und S2 für einen definierten Streckenabschnitt oder einen vorgegebenen Zeithorizont, beispielsweise ein Streckenabschnitt von 100 Metern oder ein Zeithorizont von 5 Sekunden, wiederholt. In der Darstellung der 4 ist dies für das Objekt PMO1 entsprechend angedeutet, sodass hier mehrere aufeinanderfolgende Punkte erfasst werden, welche jeweils die Position des Objekts PMO1 zu einem anderen Zeitpunkt aufzeigen.
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Im Schritt S3 wird nun eine Modellierung der aus den Schritten S1 und S2 resultierenden Punktewolke für das jeweilige PMO vorgenommen. Diese Modellierung der akkumulierten Punktewolke kann vorzugsweise anhand der sogenannten Principal Polynominal Analysis vorgenommen werden. Diese Punktewolke in einem Koordinatensystem, welches die x-Position des PMOs über dessen z-Position aufträgt, ist in der Darstellung der 5 erkennbar.
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Im Schritt S4 wird nun ein Streuungswert berechnet. Hierfür wird auf Basis der Punktewolke eine Anpassung, ein sogenannter Fit, durchgeführt. Das über das Fitting erzeugte Polynom ist in 5 eingezeichnet und mit dem Bezugszeichen P versehen.
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Es wird davon ausgegangen, dass in einem assistierten Fall der sogenannte Planer, also die Steuerungssoftware des PMO, dessen Trajektorie bzw. Bewegungspfad auf der Basis von Sensordaten und/oder hochauflösenden Kartendaten berechnet. Die ermittelte Trajektorie wird demnach einem festen Verlauf folgen. Ein auf Basis des Polynoms berechnete Streuung bzw. Varianz sollte dann sehr gering sein. In diesem ersten Fall kann also von einem automatisiert fahrenden PMO ausgegangen werden. Im anderen Fall ergibt sich bei einer manuellen Fahrt eine deutlich stärkere Streuungen in dem Bewegungspfad, die beispielsweise durch Ablenkungen der das Fahrzeug fahrenden Person, äußere Widrigkeiten wie Wind, Unebenheiten der Fahrbahn, einem unruhigen Fahrstil, Müdigkeit usw. verursacht werden.
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In der Darstellung der 6 ist das Polynom P die berechnete Streuung der Datenpunkte entlang des Polynoms angedeutet. Das Polynom P aus dem Schritt S3 ist hier zentral mit einer dicken Linie eingezeichnet und analog zur Darstellung in 5 mit dem Bezugszeichen P versehen. Die einzelnen Datenpunkte entlang des Polynoms P sind für das Beispiel des automatisierten Verfahrens über mehrere Kreise mit Punkt eingezeichnet, während diejenigen Datenpunkte einer nicht-automatisierten Kreise mit Kreuz gekennzeichnet sind. Im Falle eines in der realen Anwendung des Verfahrens erfassten Polynom P liegen dabei anders als in der Darstellung der 6 von diesen Datenpunkten nur die einen oder die anderen vor. Von diesen vorhandenen Datenpunkten wird nun die orthogonale Distanz jedes Datenpunkts zu dem Polynom P ermittelt und diese Distanzen werden aufsummiert. Die ermittelte Summe wird dann durch die Anzahl der Datenpunkte geteilt, um einen Streuungswert zu erhalten. Die Distanzen der Datenpunkte im Fall des nicht-automatisierten Fahrens weichen im Mittel des hier dargestellten Streckenabschnitts deutlich stärker von dem Polynom P ab als diejenigen des automatisierten Fahrens.
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Im Schritt S5 wird dieser Streuungswert dann mit einem vorgegebenen Schwellenwert verglichen und auf dessen Basis im Schritt S6 der Automatisierungsgrad des erfassten PMO ermittelt. Diese Ermittlung erfolgt typischerweise binär, sodass also als Information lediglich generiert wird, fährt automatisiert/fährt nicht-automatisiert. Im Schritt S7 wird diese Information dann weitergegeben, beispielsweise an Anzeigegerät zur Visualisierung und/oder an eine Fahrsteuerung des Ego-Fahrzeugs 1, welche dementsprechend auf die Tatsache, dass das erfasste PMO automatisiert fährt oder nicht-automatisiert fährt reagiert, indem sie beispielsweise Sicherheitsabstände anpasst und/oder versucht mit dem erfassten PMO in einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation Kontakt aufzunehmen oder dergleichen. All dies wurde oben bereits ausführlich erläutert.
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Die Entscheidung im Schritt S6 kann nun, wie es durch den mit 6 bezeichneten Pfeil rechts in dem Ablaufdiagramm angedeutet ist, nach einer mehrfachen Ausführung der Verfahrensschritte S1 bis S5 erfolgen, um so durch eine Auswertung über mehrere Streckenabschnitte oder Zeitabschnitte hinweg die Aussage zu verifizieren und damit zuverlässiger hinsichtlich des Ergebnisses zu machen.
