CN110869989B - 产生超车概率集的方法、操作机动车辆的控制装置的方法、超车概率收集装置和控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于产生超车概率集（1）的方法，具有以下步骤：‑检测经过地理位置（4）处的至少一个路段部分（3）的多个机动车辆（9、12）的各自的行驶路线（11、13）；‑基于所述各自的行驶路线（11、13）将各自的机动车辆（9、12）分配给超车车辆（15）或非超车车辆（16）；‑确定超车车辆（15）与非超车车辆（16）之间的比例（17）；以及‑将所述比例（17）作为针对所述地理位置（4）处的路段部分（3）的超车概率（18）录入到所述超车概率集（1）中。

Description

产生超车概率集的方法、操作机动车辆的控制装置的方法、超车概率收集装置和控制装置

技术领域

本发明涉及一种用于产生超车概率集的方法。此外，本发明涉及用于操作机动车辆的控制装置的方法，具有相应超车概率集的超车概率收集装置以及至少用于准备具有主储能器和驱动单元的机动车辆的超车过程的相应控制装置。

背景技术

当前存在的基本思想是，在现代混合动力车辆中，通常通过接入电机或附加的电力矩来支持作为舒适功能的超车过程。对于操作策略而言，重要的是预测所述超车过程，因为由此可以在所述超车过程之前及时减小所述电机的力矩，从而在所述超车过程开始时有足够高的电机力矩可用。此外，通过所述预测可以使得所述电机在所述超车过程期间不会过热，并且所述车辆的电储能器的能量含量对于所述超车过程是足够的。

通常通过评估车辆内部的传感器信号来预测超车过程，所述传感器信号例如是信号灯的致动、转向角、返回至较低档位、与前方行驶车辆的距离或相对于前方行驶车辆的相对速度。这些车辆内部的信号用于计算超车概率。基于所述超车概率来适配所述混合动力车辆的操作策略。

发明内容

本发明的任务是显示一种可能性，使得更可靠地产生超车概率集和/或能够更安全地操作机动车辆。

该任务通过根据独立权利要求的方法、超车概率收集装置和控制装置来加以解决。

在根据本发明的方法中产生超车概率集。执行以下步骤：

-检测经过地理位置处的至少一个路段部分的多个机动车辆的各自的行驶路线；

-基于各自的（实际）行驶路线将各自的机动车辆分配给超车车辆和/或非超车车辆；

-确定所述超车车辆（或其数量）与所述非超车车辆（或其数量）之间的比例；以及

-将所述比例（或反映该比例的值）作为针对所述地理位置处的所述路段部分的超车概率录入到所述超车概率集中。

本发明基于以下认识：个性化地执行机动车辆的超车过程。从而所述机动车辆的驾驶员的超车习惯例如不同于其他机动车辆的另外的驾驶员的超车习惯。这种超车习惯也可能取决于所述驾驶员的状况以及还取决于交通密度；与工作日在去上班的路上相比，驾驶员在周末可能不太倾向于超车，其中此外对驾驶员个体来说超车趋势也可能取决于交通密度。此外，例如存在只有一些机动车辆超车的路段部分，并且还存在相对很多机动车辆超车的路段部分。仅基于地图数据不能高精度地检测这种信息。在地图中通常没有说明房屋建筑，也没有说明可能由玉米地或树木引起的能见度。在当前，这种信息通过监视所述多个机动车辆来加以收集并且被添加到所述超车概率集（特别是数据库）中。因此在当前，以经验为主地产生所述超车概率集。由此可以更个性化和更精确地确定超车概率。

检测各自的行驶路线。这意味着例如检测各自机动车辆的行驶轨迹（相对于路段的轨迹、相对于被超车车辆的轨迹和/或随时间的转向角变化曲线）。但是，例如也可以通过以下方式检测所述行驶路线，即仅基于点状存在的位置跟踪各自的机动车辆，并在此过程中确定一个机动车辆位于另一机动车辆的前方（或旁边）。从而例如可以通过标识号，特别是通过机动车辆的移动无线电单元或机动车辆的驾驶员的标识号来检测所述机动车辆。但是，也可以例如在遥感数据中（例如在航空图像或卫星图像中）检测所述行驶路线。为此例如可以从图像或图像序列中提取所述机动车辆。所述机动车辆也可以例如配备有导航***，并将其位置传输到接收装置。然后可以基于多个位置来确定所述行驶路线。

所述行驶路线也可以由其他车辆来检测，例如借助于传感器数据和/或借助于所述其他车辆的照相机信号，所述其他车辆特别是在超车车辆之后的车辆。换句话说，所述超车过程也可以由后面的人例如通过其照相机***或传感器来检测，所述传感器特别是属于驾驶员辅助***并且能够确定前方行驶车辆的车道保持行为或超车行为。

可以补充或替代地也通过评估来自各自机动车辆本身的至少一个传感器的传感器数据来确定超车过程。从而通过所述评估例如可以确定各自的机动车辆何时超车以及何时不超车。在此情况下，所述传感器数据例如可以通过加速踏板位置、转向角、行驶方向指示器状态和/或环境信息预先给定，所述环境信息特别是雷达传感器数据和/或激光扫描仪数据和/或照相机，特别是立体照相机。

也可以规定，将由所述机动车辆检测的传感器数据发送给机动车辆外部的装置，特别是超车概率收集装置，或者发送给至少一个其他机动车辆以用于评估。然而还可能的是，在其中检测了传感器数据的相应机动车辆中进行所述评估，并且优选地仅将评估结果传输到车辆外部的装置。

所述多个机动车辆（非超车车辆和超车车辆或其可能的超车过程得到观察的车辆）例如可以作为车队存在。

基于各自的行驶路线确定各自的机动车辆在所述路段部分中是否已经超越了另外的机动车辆或另外的道路使用者。这例如可以通过以下方式加以确定，即在所述路段部分的开始处检测两个机动车辆的顺序并且在所述路段部分的结束处再次检测这两个机动车辆的顺序。如果顺序改变了，则可以将首先位于第二位并且现在位于第一位，即必须从所述另外的机动车辆旁边驶过的机动车辆分配给超车车辆类别。如果这些机动车辆在所述路段部分中的顺序没有改变，则将所述机动车辆特别是分配给非超车车辆类别。

特别地，在超车车辆的数量与非超车车辆的数量之间确定所述比例。所述比例特别是超车车辆的数量与非超车车辆的数量之间的数值关系，也就是例如百分比值。但是，也可以依据加权值来确定所述比例。

所述比例特别是提供关于在所述地理位置处的所述路段部分中所述多个机动车辆中有多少机动车辆超车的信息。然后将所述比例作为针对所述路段部分的超车概率录入到所述超车概率集中。所述录入可以例如作为数据库录入来进行。

优选地规定，在检测各自的行驶路线时分别检测当日时间，针对所述当日时间检测所述各自的行驶路线，并且基于所述当日时间将所述机动车辆划分到当日时间类别中，并且分别确定与当日时间类别相关的比例以及将针对所述路段部分的各自与当日时间类别相关的比例录入到所述超车概率集中。在此情况下，所述当日时间特别是时钟时间。但是，通过所述当日时间也可以预给定确定的日期段或星期几或季节或多种多样的时间说明。通过与当日时间相关的比例，例如可以检测当日时间不同的超车行为。从而例如可能的是，在交通繁忙的高峰时间，例如在早上和晚上，此时上下班交通达到其高点，将比其他当日时间更频繁地超车。例如可以将与当日时间类别相关的比例录入到所述超车概率集中以补充或替代与时间无关的比例。

此外，优选地规定，在检测各自的行驶路线时分别检测天气关系，针对所述天气关系检测所述各自的行驶路线，并且基于所述天气关系将所述机动车辆划分到天气关系类别中，并分别确定与天气关系类别相关的比例以及将针对所述路段部分的各自与天气关系类别相关的比例录入到所述超车概率集中。通过所述天气关系例如描述了空气温度、行驶道路温度、下雨状态、雪天状态、亮度状态、雾关系状态、行驶道路状态（特别是潮湿的行驶道路或结冰的行驶道路）。优选地，存在多个天气关系类别，所检测的机动车辆可以被划分到所述多个天气关系类别中。与天气关系类别相关的比例又可以被录入到所述超车概率集中以补充或替代与天气关系无关的比例。

此外，优选地规定，在检测各自的行驶路线时分别检测能见度，针对所述能见度检测所述各自的行驶路线，并且基于所述能见度将所述机动车辆划分到能见度类别中以及分别确定与能见度类别相关的比例，并且确定各自的与能见度类别相关的比例，并将针对所述路段部分的各自与能见度类别相关的比例录入到所述超车概率集中。通过所述能见度描述了在当前环境状态下所述机动车辆的驾驶员能够看到远方的距离。从而例如雾的存在会影响可视距离，因此在有雾的情况下超车的机动车辆例如被划分到与在无雾能见度的情况下超车的机动车辆不同的能见度类别中。所述能见度例如还可能由于不同的亮度、下雨、下雪或光影响而不同。所述能见度还可以描述机动车辆的环境检测传感器能够检测环境区域到何种程度。

此外优选地规定，在不同地理位置处的多个不同路段部分上检测所述多个汽车的各自行驶路线，并且确定针对不同路段部分的多个比例，并且产生具有在所述不同地理位置上的所述多个比例的超车概率图。通过所述超车概率图可以将所述多个比例可视化为超车概率。此外，通过所述超车概率图可以将至少一个地理信息***的至少一个属性添加到所述超车概率。从而例如可以将街道属性添加到所述超车概率图中。然后，所述街道属性可以例如描述所述路段部分被分配给哪个街道类别，或所述路段部分处于什么样的建筑状态。从而所述路段部分例如可能具有损坏的行驶道路，或者可能在建设中或处于维修状态。通过所述超车概率图特别是提供了一般的超车概率。这意味着，如果将机动车辆例如移动到所述超车概率图中包含的路段部分上，则可以为此输出从所述超车概率图出发对于在当前位置处的机动车辆来说最新的超车概率。例如基于GNSS接收机（GNSS-globalnavigation satellite system，全球导航卫星***）可以确定所述机动车辆在所述超车概率图中的位置。

此外，优选地规定，将机动车辆驾驶员的个人超车行为与所述超车概率集的特别是其余超车概率进行比较，并且基于所述比较将所述驾驶员分配给特别是与位置无关的、具有特定于驾驶类别的驾驶风格值的超车概率类别，所述驾驶风格值描述所述驾驶员在超车过程中的冒险意愿。从而例如可以向所述驾驶员分配所述驾驶风格值，其方法是将所述驾驶员的当前驾驶行为或超车行为与来自所述超车概率集的超车概率进行比较。如果所述驾驶员例如行驶在所述地理位置处的路段部分上，则可以识别出所述驾驶员相对于来自所述超车概率集的机动车辆如何表现。然后，如果特别是在多个不同的路段部分上对此进行比较，则可以将所述驾驶员分配给与位置无关的超车概率类别。然后，所述超车概率类别例如说明了是愿意冒险（即愿意超车）的驾驶员还是有安全意识（即不太愿意超车）的驾驶员。从而例如可能存在多个超车概率类别，并且向每个超车概率类别分配特别是不同的驾驶风格。所述驾驶风格值描述了所述驾驶员在超车过程中的冒险意愿。所述驾驶风格值可以例如作为加权因子存在。然后可以将所述超车概率与所述驾驶风格值例如进行算术组合。所述驾驶风格值的优点在于，对于该应用不再需要所述机动车辆的当前位置。通过所述驾驶风格值，可以将驾驶员例如分类为有安全意识的驾驶员，并且可以基于该分类来为将来的超车过程操作所述机动车辆。特别是仅在确定个人超车行为时才设置所述机动车辆的位置，以便与所述超车概率集进行比较。然后，可以与位置无关地，也就是在不知道位置的情况下使用所述驾驶风格值。

本发明还涉及一种用于操作机动车辆的控制装置的方法。与前面涉及超车概率的收集的方法不同，以下描述的方法以补充的方式涉及使用收集的数据来支持超车过程。在这种方法中，由所述机动车辆读取超车概率图。基于具有至少一个录入的超车概率的超车概率集来产生所述超车概率图，特别是根据上述方法。又基于超车车辆和非超车车辆之间的比例来确定所述超车概率，特别是也根据上述方法。依据所述超车概率图，输出所述机动车辆的控制信号。

可以例如从机动车辆内部的存储器中读取所述超车概率图，在该存储器中存储了所述超车概率图。但是，也可以从机动车辆外部的服务器出发读取所述超车概率图，在该服务器上存储了所述超车概率图。于是所述机动车辆优选地与所述机动车辆外部的服务器无线耦合。

然后，通过所述控制信号例如可以向所述机动车辆的驾驶员输出提示，或者可以对所述机动车辆的传动链的至少一个组件进行控制干预。

此外，本发明涉及一种用于操作机动车辆的控制装置的方法，其中由所述机动车辆读取驾驶风格值，即数值或其他表征驾驶风格的符号，所述驾驶风格值是基于具有至少一个录入的超车概率的超车概率集来产生的，其中基于超车车辆与非超车车辆之间的比例确定所述超车概率，并依据所述驾驶风格值输出所述机动车辆的控制信号。

所述驾驶风格值又描述了所述机动车辆的驾驶员在超车过程中的冒险愿意。所述驾驶风格值又可以例如从机动车辆内部的存储器读取或者从与机动车辆车轮耦合的车辆外部的装置读取。

通过所述控制信号又可以向所述驾驶员输出提示，或者可以依据所述控制信号来控制所述机动车辆的传动链的组件。

特别是可以依据所述控制信号至少半自主地操作所述机动车辆。

优选地规定，通过所述控制信号预给定主储能器的目标充电状态值和/或主储能器的目标温度和/或所述机动车辆的驱动单元的目标驱动力矩。通过所述控制信号例如可以预给定所述目标充电状态值或至少一个目标充电状态范围，从而例如对于即将来临的超车机动有足够的能量可用。从而所述储能器例如可以由内燃机再充电，由此所述储能器可以为所述超车过程向电机提供足够的能量，或者可以在所述超车过程之前更经济地操作所述机动车辆。特别地，主储能器的目标温度也可以通过所述控制信号来预给定。从而所述机动车辆例如也可以为已基于所述超车概率图和/或所述驾驶风格值识别的并且即将到来的超车过程做好准备。由于在所述超车过程中通常至少暂时调用高达可用功率的最大值，因此主储能器在超车过程之前必须具有低于所述目标温度或温度极限值的温度，由此才能如期望的那样为所述超车过程提供能量。补充地或替代地，也可以预给定所述驱动单元的目标驱动力矩和所述控制信号，也就是特别是在基于所述超车概率图和/或所述驾驶风格值将超车过程识别为即将到来时。

所述机动车辆特别是被构造为具有电机和内燃机的混合动力车辆。储能器特别是设置用于所述电机。所述驱动单元优选地被构造为电机。通过所述控制信号可以使机动车辆为即将到来的超车过程做好准备。

此外，优选地规定，依据所述控制信号由所述机动车辆超越前方行驶的目标车辆。从而也可以通过所述控制信号控制所述机动车辆，使得超车过程至少部分地取决于所述控制信号。例如可以至少半自主地操作所述机动车辆，即例如可以借助于所述控制信号来干预所述机动车辆的加速装置或减速装置。

此外优选地规定，在超车时考虑转向角和/或距所述目标车辆的距离和/或所述机动车辆的行驶方向指示器单元的活动。通过评估诸如所述转向角、所述距离和所述行驶方向指示器单元的活动的其他车辆内部信号，又可以更可靠地执行依据所述超车概率图和/或所述驾驶风格值执行的超车过程。因为通过所述转向角和/或所述距离和/或所述行驶方向指示器单元的活动可以适配所述超车概率，并且因此可以再次针对各自的当前状况对所述超车概率进行更精确的预测。

本发明还涉及具有根据本发明的方法产生的超车概率集的超车概率收集装置。所述超车概率收集装置特别是被构造为车辆外部的服务器。所述服务器可以例如由多个分布式服务器单元构造而成，或者可以作为唯一的单元中央式地存在。

所述超车概率收集装置特别是具有接口，至少一个机动车辆可以与所述接口建立无线耦合或连接，并且可以经由所述接口传输所述超车概率集的至少一部分数据。

所述超车概率集特别是被构造为数据库。

本发明还涉及一种控制装置，其至少用于准备具有主储能器和驱动单元的机动车辆的超车过程，所述控制装置具有被设置成利用根据本发明的用于操作控制装置的方法的控制信号来加以操控的接口。

所述机动车辆优选地被构造为具有电机和内燃机的混合动力车辆。

根据本发明的方法的有利的实施方式应被认为是所述超车概率收集装置或所述控制装置的有利的实施方式。

本发明的其他特征由权利要求、附图和附图说明得出。上面在发明内容中提到的特征和特征组合以及下面在附图说明中提到和/或单单在附图中示出的特征和特征组合不仅能以分别说明的组合使用，而且能以其他组合或单独地使用，而不会脱离本发明的范围。

附图说明

下面基于示意图更详细地解释本发明的实施例。

图1示出了根据本发明的用于产生超车概率集的方法的实施例的示意图；

图2示出了所述方法的示意图，在该方法中基于所述超车概率集产生超车概率图和/或将机动车辆的驾驶员分配给超车概率类别；以及

图3示出了根据本发明的用于操作控制装置的方法的实施例的示意图，通过该控制装置，依据超车概率图和/或驾驶风格值输出控制信号。

在附图中，相同或功能相同的元件具有相同的附图标记。

具体实施方式

图1示例性地示出了用于产生超车概率集1的措施。超车概率集1特别是被构造为数据库，例如构造为关系数据库，并且根据该实施例被存储在超车概率收集装置2中。超车概率收集装置2被例如构造为服务器。在此情况下，超车概率收集装置2可以例如被构造为中央式的或分布式的，使得其具有不同的子单元，这些子单元例如存在于不同的地理位置处。超车概率收集装置2也可以称为后端。

在地理位置4处示出了路段部分3。在第一时刻5和第二时刻6示出了路段部分3。根据该实施例，第一时刻5不同于第二时刻6。路段部分3特别是任意街道部分，其例如如该实施例中所示具有第一车道7和第二车道8。第一车道7和第二车道8可以被构造用于相反的交通或者也可以用于并行的交通。

在第一时刻5的路段部分3中示出了第一机动车辆9。此外，在第一时刻5的路段部分3中示出第一目标车辆10。第一目标车辆10布置在第一机动车辆9的前方，并且根据该实施例，第一目标车辆10在与机动车辆9相同的方向上运动。

在第一机动车辆9中检测第一行驶路线11。在此情况下，第一行驶路线11可以是例如第一机动车辆9的行驶轨迹，或者仅仅是第一机动车辆9与第一目标车辆10之间的位置关系或顺序。基于第一行驶路线11可以确定第一机动车辆9是否超越第一目标车辆10。

第二机动车辆12在第二时刻6的路段部分3上行驶。第二机动车辆12可以与第一机动车辆9不同或相同。然而，第二机动车辆12优选地不同于第一机动车辆9。类似于第一行驶路线11，第二机动车辆12具有第二行驶路线13。基于第二行驶路线13识别出第二机动车辆12超越第二目标车辆14。

通过第一机动车辆9和第二机动车辆12存在多个机动车辆。但是，也可以在路段部分3上检测其他机动车辆的多个行驶路线。

然后，基于各自的行驶路线11、13，将机动车辆9、12分配给超车车辆类别15或非超车车辆类别16。根据图1的实施例，第一机动车辆9例如被分配给非超车车辆类别16，而第二机动车辆12被分配给超车车辆类别。向各自类别15、16的分配特别是在超车概率收集装置2中进行，优选在将行驶路线11、13传输给超车概率收集装置2之后。但是，向各自类别15的分配也可以在各自的机动车辆9、12本身中进行，从而只有各自的类别15、16被传输到超车概率收集装置2。

机动车辆9、12特别是可以与超车概率收集装置2耦合，以便传输各自的行驶路线11、13或各自的类别15、16。

然而，例如也可以基于移动无线电数据或可跟踪机动车辆之间的超车过程的其他特征来确定关于超车车辆15和非超车车辆16的信息。也就是可能机动车辆9、12根本不再与超车概率收集装置2耦合，因为关于机动车辆9、12的超车状态的信息是通过车辆外部的监视（例如通过遥感方法）获得的。

在超车车辆15和非超车车辆16之间确定比例17。比例17可以例如以百分比值存在。此外，将比例17作为针对路段部分3的超车概率18录入到超车概率集1中。优选地，通过一次性录入超车概率18来产生超车概率集1。

补充地或替代地，然后在检测第一行驶路线11时检测第一当日时间19，并且在检测第二行驶路线13时检测第二当日时间20。在此情况下，当日时间19、20例如可以是时钟时间或当日时间段。第一当日时间19和第二当日时间20可以相同或也可以不同。根据该实施例，第一当日时间19和第二当日时间20不同，从而第一当日时间19被划分到第一当日时间类别21中，而第二当日时间20被划分到第二当日时间类别22中。因此，第一机动车辆9也被划分到第一当日时间类别21中，并且第二机动车辆12被划分到第二当日时间类别22中。然后可以基于当日时间类别21、22确定与当日时间类别相关的比例23。可以将与当日时间类别相关的比例23确定为超车概率18或其他超车概率，除超车概率18外也将所述其他超车概率录入到超车概率集1中。特别地，然后可以针对不同的当日时间19、20分别确定超车概率18或与当日时间类别相关的超车概率。

此外，补充地或替代地，在检测第一行驶路线11时附加地检测第一天气关系24。在检测第二行驶路线13时检测第二天气关系25。然后基于天气关系24、25将检测的行驶路线11、13或检测的机动车辆9、12划分到天气关系类别中。从而具有第一天气关系24的第一机动车辆9例如可以被划分到第一天气关系类别26中，并且在第二天气关系25时检测的第二机动车辆12可以被划分到第二天气关系类别27中。然后基于天气关系类别26、27，可以类似于比例17来确定与天气类别相关的比例28。

类似于与当日时间类别相关的比例23，可以将与天气关系类别相关的比例28同样作为超车概率18录入到所述超车概率集中，或者附加于超车概率18地录入到所述超车概率集中。

例如，通过所述天气关系来检测下雨状态、下雨状态的程度、太阳辐射程度或外部温度状态。

进一步补充或替代地，在检测各自的行驶路线11、13时也一起检测能见度。从而例如从第一行驶路线11一起检测第一能见度29，并且在第二行驶路线13的情况下一起检测第二能见度30。然后，将能见度29、30针对当日时间19、20和天气关系24、25划分到至少一个第一能见度类别31或第二能见度类别32中。此外，然后特别是在每个能见度类别31、32中确定与能见度类别相关的比例33。类似于与当日时间类别相关的比例23或类似于与天气关系类别相关的比例28来确定与能见度类别相关的比例33。

通过能见度29、30描述了各自机动车辆9、12的驾驶员可以看见在其前方存在或在行驶方向上存在的交通状况或在行驶方向上存在的环境区域有多远和/或可以识别其中的物体，特别是障碍物有多远。但是，各自的能见度29、30还可以例如描述各自机动车辆9、12的环境检测传感器可以检测到在各自机动车辆9、12的行驶方向上存在的环境相对于其中存在的障碍物有多远。例如，雷达传感器以与例如可见光谱范围内的照相机不同的方式对天气敏感。

通过超车概率集1可以最终在路段部分3中说明超车概率18按照数值是怎样的。也就是可以说明，经过路段部分3的机动车辆执行超车过程的概率有多大。可以特别针对当日时间类别21、22，天气关系类别26、27和能见度类别31、32来说明超车概率18。

特别地，检测在不同地理位置处的多个不同路段部分上的各自行驶路线11、13。从由此导致的超车车辆15与非超车车辆16的多个比例中，可以为不同的路段部分产生超车概率图34，如图2的实施例中所示。

超车概率图34作为集可用，其中依据不同路段部分的地理位置录入在不同路段部分3上的不同超车概率18。

在产生超车概率图34时，可以将地理信息***36的至少一个属性35添加到超车概率图34。属性35例如可以是描述路段部分3的街道类别。但是，属性35否则也可以是关于路段部分3所经过的环境的各种其他信息。从而所述属性例如还可以描述街道状态、房屋建筑或植被。属性35还包括例如现有车道的数量。

然后，超车概率图34可以例如通过超车概率收集装置2提供给其他机动车辆。

然而，图2还示出了如何检测第三机动车辆39的驾驶员38的个人超车行为37并将其与超车概率18进行比较。在此情况下，第三机动车辆39可以与第一机动车辆9或第二机动车辆12相同或不同。基于超车行为37与超车概率18的比较，将驾驶员38分配给与位置无关的超车概率类别40。优选地，存在多个超车概率类别40。每个超车概率类别40具有特定于类别的驾驶风格值41。驾驶风格值41描述了驾驶员38在超车过程42中的冒险意愿。例如，可以将驾驶风格值41预给定为加权因子。

根据图2的实施例，将驾驶员38分配给第一超车概率类别43或第二超车概率类别44。根据该实施例，第一超车概率类别43具有第一驾驶风格值45，而第二超车概率类别44具有第二驾驶风格值46。

图3示出了在行驶道路48上的第四机动车辆47。第三目标车辆49行驶在第四机动车辆47的前方。

第四机动车辆47具有主储能器50和驱动单元51。根据该实施例，第四机动车辆47被构造为混合动力车辆，并且驱动单元51被构造为电机，该电机由主储能器50供应能量。

此外，第四机动车辆47还具有控制装置52。控制装置52例如被构造为超车过程准备装置或超车过程辅助装置。控制装置52具有接口53，该接口可以利用控制信号54来加以操控。

根据一个实施例，在操作控制装置52时读取超车概率图34，并且依据超车概率图34输出控制信号54。然后，例如可以通过控制信号54在第四机动车辆47中输出提示，或者可以以控制的方式干预第四机动车辆47。

补充或替代地，可以操作控制装置52，其方法是读取驾驶风格值41并且依据驾驶风格值41来输出控制信号54。

然后，可以通过依据超车概率图34或驾驶风格值31输出的所述控制信号例如预给定主储能器50的目标充电状态值55和/或主储能器50的目标温度56和/或驱动单元51的目标驱动力矩57。

从而例如可以依据所述超车概率图和/或所述驾驶风格值识别出第四机动车辆47的其他驾驶员58可能想要开始超车过程59。如果对该假设的概率是基于所述超车概率图（也就是当第四机动车辆47在具有地理位置4的路段部分3上运动时）和/或驾驶风格值41（也就是所述其他驾驶员58与位置无关地具有超过平均水平的超车趋势），则输出控制信号54以便准备超车过程59。例如，对于所述超车过程的准备有意义的是，确保通过主储能器50提供足够的能量并且主储能器50具有当前温度，该当前温度允许在规定的范围内为超车过程提取能量。通过控制信号54，例如也已经可以挂入较低的档位，以便为超车过程59做好准备。然而，驱动单元51的目标驱动力矩57也可以是预给定的，从而驱动单元51为超车过程59做好准备。

第四机动车辆47可以与第三机动车辆39或第一机动车辆9或第二机动车辆12不同或相同。因此，通过机动车辆47可以进行超车概率图34和/或驾驶风格值41的应用，并且同时可以有助于确定或适配超车概率18。

因此，依据预期的超车概率输出控制信号54。例如，使用机器学习或统计的至少一种方法来确定所述预期的超车概率。通过在超车过程59的准备或执行中引入超车概率18，可以更安全地操作机动车辆47。

在确定的状况下超车的意愿取决于个人的驾驶风格。通过计算特定于驾驶员的超车概率，可以使超车准备措施和/或超车过程适配于其他驾驶员58的个人驾驶行为。

超车概率集1的另一个优点是提高预测范围或预测水平。通过通常使用的车辆内部信号，只能在超车过程之前不久确定所述超车概率，这对于适配操作策略（例如提高牵引电池的充电状态）而言太短了。通过由超车概率收集装置2提供的基于服务器的方法，已经可以提前几公里确定位置，从而可以及时操控传动链中的组件。

附图标记列表

1  超车概率集

2  超车概率收集装置

3  路段部分

4  地理位置

5  第一时刻

6  第二时刻

7  第一车道

8  第二车道

9  第一机动车辆

10 第一目标车辆

11 第一行驶路线

12 第二机动车辆

13 第二行驶路线

14 第二目标车辆

15 超车车辆

16 非超车车辆

17 比例

18 超车概率

19 第一当日时间

20 第二当日时间

21 第一当日时间类别

22 第二当日时间类别

23 与当日时间类别相关的比例

24 第一天气关系

25 第二天气关系

26 第一天气关系类别

27 第二天气关系类别

28 与天气类别相关的比例

29 第一能见度

30 第二能见度

31 第一能见度类别

32 第二能见度类别

33 与能见度类别相关的比例

34 超车概率图

35 属性

36 地理信息***

37 超车行为

38 驾驶员

39 第三机动车辆

40 超车概率类别

41 驾驶风格值

42 超车过程

43 第一超车概率类别

44 第二超车概率类别

45 第一驾驶风格值

46 第二驾驶风格值

47 第四机动车辆

48 行驶道路

49 第三目标车辆

50 主储能器

51 驱动单元

52 控制装置

53 接口

54 控制信号

55 目标充电状态值

56 目标温度

57 目标驱动力矩

58 其他驾驶员

59 超车过程。

Claims (12)

1.一种用于产生超车概率集（1）的方法，具有以下步骤：

-检测经过地理位置（4）处的至少一个路段部分（3）的多个机动车辆（9、12）在所述至少一个路段部分（3）上的各自的行驶路线（11、13）；

-基于所述至少一个路段部分（3）上所述各自的行驶路线（11、13）将各自的机动车辆（9、12）分配给超车车辆（15）类别或非超车车辆（16）类别，其中所述超车车辆（15）类别由在所述地理位置（4）处的路段部分（3）上执行了超车的车辆组成，并且所述非超车车辆（16）类别由在所述地理位置（4）处的路段部分（3）上未执行超车的车辆组成；

-确定所述超车车辆（15）类别的车辆数量与所述非超车车辆（16）类别的车辆数量之间的比例（17）；以及

-将所述比例（17）作为针对所述地理位置（4）处的路段部分（3）的超车概率（18）录入到所述超车概率集（1）中，

其中在不同地理位置（4）处的多个不同路段部分（3）上检测所述多个机动车辆（9、12）的各自的行驶路线（11、13），并确定针对所述不同路段部分（3）的多个比例（17），并且产生具有在所述不同地理位置（4）处的所述多个比例（17）的超车概率图（34）。

2.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

在检测所述各自的行驶路线（11、13）时分别检测当日时间（19、20），针对所述当日时间检测所述各自的行驶路线（11、13），并且基于所述当日时间（19、20）将所述机动车辆（9、12））划分到当日时间类别（21、22）中，并分别确定与当日时间类别相关的比例（23），并将针对所述路段部分（3）的各自与当日时间类别相关的比例（23）录入到所述超车概率集（1）中。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

其特征在于，

在检测所述各自的行驶路线（11、13）时分别检测天气关系（24、25），针对所述天气关系检测所述各自的行驶路线（11、13），并且基于所述天气关系（24、25）将所述机动车辆（9、12）划分到天气关系类别（26、27）中，并分别确定与天气关系类别相关的比例（28），并将针对所述路线部分（3）的各自与天气关系类别相关的比例（28）录入到所述超车概率集（1）中。

4.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，

其特征在于，

在检测所述各自的行驶路线（11、13）时分别检测能见度（29、30），针对所述能见度检测所述各自的行驶路线（11、13），并且基于所述能见度（29、30）将所述机动车辆（9、12）划分到能见度类别（31、32）中，并分别确定与能见度类别相关的比例（33），并将针对所述路段部分（3）的各自与能见度类别相关的比例（33）录入到所述超车概率集（1）中。

5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，

其特征在于，

将机动车辆（39）的驾驶员（38）的个人超车行为与所述超车概率集（1）的超车概率（18）进行比较，并且基于所述比较将所述驾驶员（38）分配给具有特定于类别的驾驶风格值（41）的超车概率类别（40），所述驾驶风格值描述所述驾驶员（38）在超车过程（42）中的冒险意愿。

6.一种用于操作机动车辆（47）的控制装置（52）的方法，其中由所述机动车辆（47）读取超车概率图（34），所述超车概率图是基于超车概率集（1）产生的，其中根据权利要求1至5中任一项所述的方法来产生所述超车概率集（1），并且依据所述超车概率图（34）输出所述机动车辆（47）的控制信号（54）。

7.一种用于操作机动车辆（47）的控制装置（52）的方法，其中由所述机动车辆（47）读取驾驶风格值（41），所述驾驶风格值是基于超车概率集（1）产生的，其中根据权利要求1至5中任一项所述的方法来产生所述超车概率集（1），并依据所述驾驶风格值（41）输出所述机动车辆（47）的控制信号（54）。

8.根据权利要求6或7所述的方法，

其特征在于，

通过所述控制信号（54）预给定主储能器（50）的目标充电状态值（55）和/或所述主储能器（50）的目标温度（56）和/或所述机动车辆（47）的驱动单元（51）的目标驱动力矩（57）。

9.根据权利要求6至7中任一项所述的方法，

其特征在于，

依据所述控制信号（54），由所述机动车辆（47）超越前方行驶的目标车辆（49）。

10.根据权利要求9所述的方法，

其特征在于，

在超车时考虑转向角和/或距所述目标车辆（49）的距离和/或所述机动车辆（47）的行驶方向指示器单元的活动。

11.一种超车概率收集装置（2），具有根据权利要求1至5中任一项所述的方法产生的超车概率集（1）。

12.一种控制装置（52），至少用于准备具有主储能器（50）和驱动单元（51）的机动车辆（47）的超车过程（42），所述控制装置具有接口（53），所述接口（53）被设置用于利用根据权利要求6至10中任一项输出的控制信号（54）加以操控。

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