CN102951147B - 用于机动车的弯道预警的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

一种用于执行机动车的速度预警，尤其是弯道预警的方法，其中控制单元(5)基于可预先给出的位于前方的路段部分的地图数据(2)来计算路段的曲率(χKurve)并由此计算并输出最大速度作为推荐，其中最大弯道速度的计算可由驾驶员影响，依据本发明提出，在计算第一最大弯道速度(Vmax)时，以加至路段曲率(χKunrve)的可能的偏差曲率(χFehl)的形式考虑可能出现的驾驶员的转向偏差。

Description

用于机动车的弯道预警的方法和装置
技术领域
本发明涉及用于执行机动车的速度预警的方法和装置，其中控制单元基于可预先给出的位于前方的路段部分的地图数据来计算该路段的曲率，并由此计算并输出最大速度作为推荐，其中最大速度的计算可由驾驶员影响。
背景技术
例如，在DE 10 2006 028 277 A1中公开了一种这类的方法。
根据现有技术熟知速度预警器，尤其是弯道预警器。弯道预警器预先计算车辆应以何最大速度驶过即前方的弯道并且向驾驶员输出结果作为推荐，尤其是通过光学的显示器。在弯道中实际行驶的或可行驶的速度通常取决于物理上可行的速度，同样取决于环境因素，如街道状况、街道走向的能见度以及驾驶员的驾驶方式，其中该物理上可行的速度通过街道的几何形状，如曲率和街道宽度确定。参见例如DE 42 05 979 A1，该弯道临界速度的计算常常以物理上限定的临界速度为依据，根据横向加速度a和弯道半径R计算该临界速度：其中a主要由轮胎的摩擦值得出。
科学研究，如1982年5月在交通事故(Der Verkehrsunfall)第5册第97-99页上由K.H.Schimmelpfennig、N.Hebing发表的“Geschwindigkeiten beiKurvenfahrt-und Sicherheitsgrenze”表明，实际上并不会以物理上可行的临界速度驶过弯道。环境因素和个人的驾驶方式显然以一种难以解释的方式在实际的驾驶行为中发挥作用。在所提及的论文中研究和分析了非常多的行驶。结果导出了该类型的公式：
V＝c+b·In R，
其中R表示弯道半径、c和b分别表示回归常数。
然而，该已知的模型仅具有有限的说服力。其不能解释为什么在高速公路上能够达到比该公式允许的更高的弯道速度。没有提供为什么速度仅以对数增长的解释。由该公式所描述的模型的缺点还尤其明显在于，对于直线路段，通过对数速度将可能增加至无穷。该已知的模型至今也不能描述最大弯道速度的封顶。回归常数总是仅对于具体的情景有效，也就是说依赖于各自的照明、街道宽度、天气和很多其他的参数，且因此必须针对每个情景学习。因为没有给出该些参数的根据，所以预测未知的情景的参数是不可能的。缺点还在于，该公式具有一个很宽的不确定区域。最后，哪些因素会改变回归参数也不是很清楚。总而言之，该非常模糊的结论对弯道预警器的编程的支持很弱。
发明内容
鉴于此背景，提出了根据独立权利要求所述的、依据本发明的方法和装置，由从属权利要求以及说明书中得出本发明的其他的设计方案。
依据本发明的方法中设计有，在计算第一最大速度时，以加至所述路段曲率的可能的偏差曲率的形式考虑所述可能出现的驾驶员的转向偏差。
本发明基于可信的、具有说服力的且易于通过考虑其他的方面拓展的弯道驾驶行为的模型的构思，该模型含有很少的自由参数且适合于在机动车弯道预警器中简单地实现。如此得出该模型，即车辆并不在理想的路线上行驶，而是围绕理想的路线以附加的偏差曲率摆动。由此使得针对未知的情景学习和预报最大速度或弯道速度成为可能。该弯道速度预警器或速度预警器不必总是重新学习整个情景。该方法同样可应用于无限大的弯道半径，即应用于直道情况。此处，通过考虑在该情况下真实出现的偏差曲率得到最大速度的封顶，以使得弯道预警在直的路段上同样提供有意义的速度推荐。
根据本发明的一个改进方案，根据驾驶员的实际的转向偏差导出可能的偏差曲率，其中借助于转向角传感器确定转向偏差。能够相应地以较少花费的方式确定该可能的偏差曲率并针对之后的情景学习该可能的偏差曲率。
通过将驾驶员的例如根据可视的弯道区域得出的长期规划引入至弯道预警，能够有利地补充上述的改进方案。为此，本发明的改进方案提出，根据该改进方案由可视的弯道区域和用于准备之后的转向行为的驾驶员典型的时间的商确定第二最大速度，且接下来确定并输出第一和第二最大速度的最小值。
作为对前述的改进方案的补充，在另一个特别有利的改进方案中，通过还考虑短期的转向修正且将其应用于直的路段上，由尚可用于转向修正运动的车道区域和对于转向修正运动需要的驾驶员典型的反应时间的商确定第三最大速度，且接下来确定并输出所确定的多个最大速度的最小值。
附图说明
以下将根据实施例进一步阐述本发明。附图中：
图1示出了用于阐明用于几何地导出可视的弯道区域的实施例的草图；
图2示出了用于阐明用于几何地导出条件，以便尽管有转向修正运动也将机动车保持于车道内的实施例的草图；
图3示出了用于阐明依据本发明的方法的实施例的方块图的示意图；
图4示出了用于示出根据现有技术和根据本发明所计算的最大弯道速度的对比的图；以及
图5示出了依据本发明的装置的示意图。
具体实施方式
弯道半径将用于以下几何的推导。曲率X定义为弯道半径R的倒数，即R＝1/X。
对于转向行为，考虑曲率更简单，因为曲率值能够直接相加(方向盘的旋转将在车辆的轨迹上引起额外的曲率)。这能够通过简单地加一个曲率X来描述。
在开始时引用的已知的用于计算最大弯道速度的文献中，始终根据通过地图数据(必要时还通过弯道切割(Kurvenschneiden))得出的曲率进行计算。与之相反，依据本发明还将考虑由计算在内的转向行为得出的偏差曲率。因为当将与可能出现的驾驶员的转向偏差相符的可能的偏差曲率加至根据地图资料得出的弯道半径时，当前的车辆速度必须仍低于物理允许的最高速度。能够例如借助于转向角传感器确定可能出现的偏差曲率，且随后学***均值。具体地，能够记录转向角传感器的一些测量值，接下来必要时根据单个转向行为的评估(按照预定的标准该评估是否应当有关)根据所记录的测量值形成平均值，最后根据该平均值确定可能出现的偏差曲率。
首先，如现有技术中已知的那样，根据关于最大横向力a的横向刚度确定最高速度。由此，根据下式得出物理上的最大弯道速度：
现通过将出自可能出现的转向偏差的偏差曲率加至实际的(即事实上待行驶的)路段曲率上来修改该已知的公式，即：
根据该依据本发明的模型能够向有经验的驾驶员推荐比没有经验的驾驶员更高的速度，因为在为有经验的驾驶员的情况下，偏差曲率将更小。仅仅将该偏差曲率加入已知的公式已经可以使得最大弯道速度不会增加到无穷。
另一个为了实际地模型化弯道中的驾驶行为的创造性的考虑与以下知识有关，即驾驶员仅能在可视的弯道区域内规划之后的驾驶行为。参见图1，该可视的区域Ssichtbar能够借助于环境采集***测量。为此，视频***非常合适。替代地，也能够根据地图数据估算该可视的区域。参见图1，当弯道半径为R且车道宽度为B时，对于示出的圆弧形弯道的情形，能够借助于简单的几何计算根据下式得出可视的区域：
对于规划或准备之后的、在可视的区域之后的驾驶行为，驾驶员需要典型的时间T。Ssichtbar越小，那么可以说当前的弯道越会阻碍驾驶员看向远处的视野。因此，由长期规划决定的最大弯道速度为v＝Ssichtbar/T。如果驾驶员熟悉该行驶路段，那么他需要实质上更短的时间T’来准备转向行为。因此，在已知的路段上能够以更高的弯道速度行驶。该方程也解释了为什么在非常狭窄的弯道上比在开阔的地区行驶的更慢。
也能够通过诸如视频、雷达的环境采集***或者由地图数据计算得出可视的路段Ssichtbar。同样能够学习针对未知的和已知的地区的准备时间T，因为这是驾驶员典型的特性数值。这使得针对新的行驶路段预报最大弯道速度成为可能。
此外，依据图1能够导出针对圆弧形弯道的情况的可视范围。相似地当然能够导出针对回旋弯道或任何其他形式的弯道的情况的可视范围。
在较近的区域，能够例如借助于视频采集确切的弯道形式，对于中等的距离可借助于雷达(通过例如跟踪前面行驶的车辆)采集，且对于较远的区域能够动用存储的数字地图。
当前的天气影响对于可视范围也有影响。雾、黑暗、雨等会减小可视范围。能够根据完全不同的方法确定环境条件，且之后在确定在此讨论的最大弯道速度时考虑该环境条件。因此，对于控制器，能够根据照明是否打开或非常简单地根据时间来辨认黑暗。例如，能够借助于雨量传感器或者雨刷是否启动来识别下雨。此外，能够通过后雾灯是否启动或者根据交通信息识别雾。
此外，可视范围也会受路边的建筑或植物影响。这些例如能够通过分析相机图像来识别，或者只要地图包含相应的数据，则也能够从地图中提取。也可以根据当前行驶的街道等级导出典型的可视范围。所以在高速公路上比在州县公路上具有更远的可视范围。各个街道等级能够从数字的地图读出或者通过视频借助于各个街道等级的典型的特征导出，例如借助于路牌识别。可识别的交通标识，例如“注意，急弯道”当然也是对受限制的可视范围的较强暗示。
在驾驶员考虑了长期的、之后的驾驶行为之后，仅需要执行这些。为此，驾驶员必须一再调整方向盘。此处目标是将车辆保持在允许的车道内。能够例如借助于视频传感装置测量尚可用的车道宽度。
在本发明的另一个实施例中，对弯道驾驶行为的部分方面的建模是基于驾驶员做出典型的转向偏差或基于驾驶员将该转向偏差考虑到其驾驶行为之中。这将以如下方式表达，即在实际必须的路段曲率之上还必须加入偏差曲率。因为该偏差曲率，车辆可能离开车道。该偏差曲率相应于偏差半径RFehl。当剩下的车道宽度为Bverbleib(其为车道宽度减去汽车宽度)时，车辆在驶过剩下的剩余长度(车道区域)
之后可能离开该车道，如由图2几何地导出。在反应时间内，驾驶员必须进行修正，其中该车道区域Sverlassen可供驾驶员去反应。因此，“由短期修正得出的最大弯道速度”为v＝Sverlassen/T。
该公式示出了，并且根据经验是正确的：所行驶的弯道越窄，车辆行驶的越慢。此外，随着车辆驾驶员经验的增长会有更小的偏差曲率，且因此可以有更高的弯道速度。
在这种情况下，环境条件也对转向运动，即在行驶过程中必须加以考虑的偏差曲率，具有巨大的影响。为了将车辆保持在车道内，极其剧烈的横风将引起巨大的转向修正。学习该增强的、短期的转向行为且随后相应地自动减小推荐的弯道速度。相似地，也应以较低的弯道速度驶过带有很多凹坑的较差的街道，因为那里也需要非常大的重新调整，即RFehl为一个非常小的值，其导致了较低的弯道速度。
能够借助于环境采集(例如视频)测量街道宽度。同样能够借助于环境采集估计街道状况(凹坑)。
能够通过转向角传感器确定转向偏差，即驾驶员的转向安全性。该传感器测量转向运动且由此给出关于驾驶员的转向偏差和转向安全性的结论。因此，可以直接测量上述公式中所需的值，或也可学习转向偏差作为驾驶员的典型值。
参见图2，该短期修正的公式为了简化起见由车道的宽度导出。实际上并不会充分利用整个车道。相反地，驾驶员总是将车辆保持在对于各个驾驶员而言典型的摆动区域内。当驾驶员例如在一个宽阔的广场上行驶时，他还是会保持在该区域内。在该摆动区域的宽度内，车辆如在一个管道中运动，当然，该摆动区域的宽度取决于各自的环境条件、该驾驶员的驾驶安全性和各自的速度。现在例如借助于视频传感装置测量和学习该摆动区域的宽度。
一旦学习了该摆动区域的宽度，那么使用其代替街道宽度(或者街道宽度和摆动区域之间的最小值)。由此清楚的是，不会因为车辆在极其宽阔的街道上运动，最大弯道速度就增长至无限。来自摆动区域的限制始终有效。
图3的框图示出了块11，根据上述第一个实施例，在该块中实现确定第一最大速度或弯道速度，即根据路段曲率加上转向偏差确定。其中使用根据块14的数字地图的数据和根据块15的转向角传感器数据来确定路段曲率。在块10中基于可视范围和驾驶员的准备时间T确定第二最大弯道速度，其中如在上面已经更确切地描述的那样根据块13使用环境数据以及所学习到的转向行为的准备时间T。此外，在块12中确定第三最大弯道速度，如在上面已经更详细地描述的那样，这是基于：尽管有转向修正运动驾驶员仍将车辆保持在车道内或其独特的摆动区域内。其中将再次使用环境数据以及根据块15的转向角传感器数据。在接下来的块16中确定三个上述的最大弯道速度的最小值，随后将其用于根据块17的向驾驶员的弯道预警。
在图4的示图中示出了根据现有技术已知的对数关系的取决于半径的最大弯道速度和根据以上描述的本发明的实施例以三个所确定的最大弯道速度中的最小值的对比。可见依据本发明的方法在结果上与已知的对数方法相似。然而，依据本发明的方法能够解释，为什么该弯道速度是如此的且对于极其大的半径该弯道速度也是可信的。此外解释了，为什么较老的人(较长的反应时间)和驾驶初学者(控制中有较大的偏差曲率)比年轻的和有经验的车辆驾驶者驾驶得更慢。通过使用车辆的环境采集***，所推荐的弯道速度将优化地匹配至各自的街道和光线环境。此外，依据本发明的方法还考虑如下事实，即在可视范围广阔时行驶较快而在较窄的街道上时，交通较慢，以及为什么该弯道速度会有封顶效应。
图5示出了依据本发明的装置1的有利的设计方案。其中，装置1包括存储器3，在该存储器中存储有数字地图2。该存储器3也能够仅仅与装置1如此地连接，以便装置能够使用(例如读取)另一个设备的数字地图2。其中，装置本身或者另一个设备能够是导航***。该装置1借助于定位装置4例如借助于GPS能够确定当前位置和位于该设备前的车辆的行驶路段。此外，该装置1包括控制单元5，其能够借助于定位装置4的位置数据和数字地图2的地图数据确定位于前方的街道走向。此外，该装置1拥有指示和/或预警装置7，借助于其该装置能够告知该装置或车辆的操作者关于所确定的最大弯道速度和/或向其预警。此外，转向角传感器8的数据以及环境传感器9的数据能够提供给控制单元5。所学习的输入值，尤其是用于准备之后的转向行为的驾驶员典型的时间能够例如存储于输入装置6中。

Claims (19)

1.一种用于执行机动车的速度预警的方法，其中控制单元(5)基于可预先给出的位于前方的路段部分的地图数据(2)来计算路段曲率(χKurve)，并由此计算并输出最大速度作为推荐，其中所述最大速度的计算可由驾驶员影响，其特征在于，在计算第一最大速度时，以将所述路段曲率(χKurve)与可能的偏差曲率(χFehl)相加的形式，考虑可能出现的所述驾驶员的转向偏差。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驾驶员的驾驶方式导出所述可能的偏差曲率(χFehl)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据实际的转向偏差导出所述可能的偏差曲率(χFehl)，其中借助于转向角传感器(8)确定所述实际的转向偏差。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，由可视的弯道区域(Ssichtbar)和用于准备之后的转向行为的驾驶员典型的时间的商确定第二最大速度，且确定并输出所述第一和第二最大速度的最小值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，借助于环境传感器(9)和/或根据所述地图数据(2)确定所述可视的弯道区域(Ssichtbar)。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述环境传感器(9)被实施为视频***。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述驾驶员的所述驾驶方式导出用于准备之后的转向行为的所述驾驶员典型的时间。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述驾驶员典型的时间包括针对已知的地区的第一时间和针对未知的地区的第二时间。
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，为了确定所述可视的弯道区域(Ssichtbar)，还使用环境信息。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述环境信息关于当前的天气影响。
11.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，由尚可用于转向修正运动的车道区域(Sverlassen)和对于所述转向修正运动需要的驾驶员典型的反应时间的商确定第三最大速度，且确定并输出所确定的多个最大速度的最小值。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，为了确定所述尚可用于转向修正运动的车道区域(Sverlassen)，借助于环境传感器(9)和/或根据所述地图数据(2)确定车道宽度(B)，且借助于转向角传感器(8)确定所述转向修正运动。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述环境传感器(9)被实施为视频***。
14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，根据与所述转向修正运动有关的环境信息，获取、学习所述转向修正运动，并在出现相应的环境条件时使用所述转向修正运动。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述环境信息关于出现剧烈的横风或存在凹坑。
16.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，以获取驾驶员典型的摆动区域来替代对实际的车道宽度(B)学习，并且所述驾驶员典型的摆动区域用于计算所述第三最大速度。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述摆动区域依赖于各自的环境条件。
18.一种用于根据权利要求1-17中任一项所述的方法来执行机动车的速度预警的装置，包括用于确定位于前方的路段曲率(χKurve)的第一确定装置、用于确定源自于可能出现的驾驶员的转向偏差的可能的偏差曲率(χFehl)的第二确定装置以及控制单元(5)，所述控制单元包括计算第一最大速度的装置。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置被构造用于执行机动车的弯道预警。
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