CN115210775A - 驾驶员辅助*** - Google Patents
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Abstract
本发明的一个方面涉及一种用于机动车辆的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:接收或确定关于车道走向的最大假设;根据所述最大假设,确定所述机动车辆所在车道的最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘;识别位于所述最大左侧车道边缘和所述最大右侧车道边缘之间的至少一个对象;以及,在驾驶员辅助中考虑所述至少一个对象。
Description
技术领域
本发明涉及驾驶员辅助***和方法。
背景技术
在本文的上下文中,术语“自动驾驶”可以理解为具有自动纵向或横向引导的驾驶或具有自动纵向和横向引导的自动驾驶。术语“自动驾驶”包括具有任何自动化程度的自动驾驶。示例性的自动化程度是辅助的、部分自动化的、高度自动化的或全自动化的驾驶。这些自动化程度由联邦公路研究所(BASt)规定(参见BASt出版物“Forschung kompakt”,2012年第11期)。在辅助驾驶时,驾驶员不断进行纵向或横向引导,而***在一定范围内接管其他功能。在半自动驾驶(TAF)时,***会在一段时间内和/或在特定情况下接管纵向和横向引导,其中,驾驶员必须不断地监控***,就像辅助驾驶一样。在高度自动化的驾驶(HAD)时,***在一段时间内接管纵向和横向引导,驾驶员无需不断地监控***;但是,驾驶员必须能够在一定时间内接管车辆操控。在全自动驾驶(VAF)时,***可以针对特定的应用情况自动处理所有情况下的驾驶;对于这种应用情况,不再需要驾驶员。根据BASt的定义,上面提到的四个自动化程度对应于SAE J3016标准(SAE-汽车工程学会)的SAE等级1到4。例如,根据BASt,高度自动化的驾驶(HAF)对应于SAE J3016标准的等级3。此外,在SAE J3016中还规定了SAE等级5作为最高的自动化程度,其不包含在BASt的规定中。SAE等级5对应于无人驾驶,其中,***可以像人类驾驶员一样在整个旅程中自动处理所有情况;通常不再需要驾驶员。
驾驶员辅助***依赖于识别对象是否在行驶方向上处于与机动车辆相同的车道上。在这种情况下,驾驶员辅助***将对对象做出反应,例如警告机动车辆驾驶员或自动减小由对象产生的危险。
这里的一个已知的问题是,将对象错误地分配给车道。例如,如果一个对象被错误地分配给与机动车辆不同的车道,就会出现危险情况。
发明内容
本发明的目的是,防止因错误分配的对象造成的危险。
该目的通过独立权利要求的特征来实现。在从属权利要求中描述了有利的实施方式。需要指出的是,从属于独立权利要求的权利要求的附加特征,在没有独立权利要求的特征或仅与独立权利要求的特征的子集相组合的情况下,可以形成独立的且独立于独立权利要求的所有特征的组合的发明,该独立的发明可以作为独立权利要求的、分案申请的或后续申请的主题。这同样适用于说明书中描述的技术教导,这些技术教导可以形成独立于独立权利要求的特征的发明。
本发明的第一方面涉及一种用于机动车辆的驾驶员辅助***。
该驾驶员辅助***被设置用来接收或确定关于车道走向的最大假设。
车道尤其是行车道,即可供车辆在一个方向上行驶的区域。或者,车道是具有多条行车道的单向车道。或者,车道是包括多个行车道或定向行车道的车道。
备选地—特别是在换道操作的情况下—车道是机动车辆所在的车道和机动车辆要换道的车道。
最大假设尤其包括关于车道的最大曲率、取决于在该车道上所允许的最大速度的车道最大曲率、车道曲率的最大变化和/或取决于在该车道上所允许的最大速度的车道曲率的最大变化的假设。
此外,驾驶员辅助***被设计用来根据最大假设来确定机动车辆所在车道的最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘。
本发明在此基于这样的认识,即对道路和/或车道在考虑到某些最大假设的情况下予以设计,以便能够在其上进行安全的道路交通。因此,考虑到这些最大假设,可以确定道路或车道向左和向右的“最坏情况”走向。
因此可以独立于实际的道路或车道走向来确定最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘。这是特别有利的,因为例如通过传感器或环境地图确定的道路或车道走向可能已经被错误地确定,例如由于有故障的传感器(例如被太阳遮挡的摄像机)或过时的环境地图。
此外,驾驶员辅助***被设置为,识别位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的至少一个对象,并且在驾驶员辅助中考虑该至少一个对象。特别地,驾驶员辅助***被设置为,识别不位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的至少一个其他对象,并且在驾驶员辅助中不考虑所述至少一个其他对象,以避免不必要的制动。
至少一个对象和至少一个其他对象例如是分类的对象。或者,例如,它是未分类的障碍物。
尤其是,驾驶员辅助***被设置用于在驾驶员辅助中考虑至少一个对象,其方式为,向机动车辆的驾驶员通知至少一个对象,和/或根据至少一个对象来调节机动车辆的速度。
在有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于确定沿行驶方向在机动车辆前方的经过验证的地平线。
经验证的地平线划定了沿行驶方向在机动车辆前方的区域,在该区域中,可供驾驶员辅助***使用的以高完整性和高性能获得的传感器信息和/或地图信息是正确的。例如,这可以通过如下方式来实现,由多个冗余传感器检测和处理直到经过验证的地平线的区域。或者,也可以用至少一个传感器信息来验证地图信息的合理性。
经验证的地平线通常划定了在机动车辆周围的区域,该区域由机动车辆的传感器以高完整性和高性能覆盖。根据机动车辆上的传感器的方向而定,该区域也可以位于机动车辆旁边或后面。
驾驶员辅助***被设置为,确定最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘,以使它们在行驶方向上在经过验证的地平线之后与该地平线连接。
本发明在此基于这样的认识,即车辆和经过验证的地平线之间的区域以高完整性是已知的。因此,在该区域中没有必要对车道边缘进行“最坏情况”评估。
在另一有利实施方式中,经验证的地平线基本上是机动车辆的前边缘。当不能以高完整性检测到车辆前方的区域时,就是这种情况。
在另一替代的实施方式中,驾驶员辅助***被设置为借助传感器针对沿行驶方向在机动车辆前方的一段路段,检测机动车辆所在的车道,并确定沿行驶方向在机动车辆前方的经过验证的地平线,使得经过验证的地平线与机动车辆前方的这段路段连接。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于,使用安装在行驶方向上的第一摄像机和/或激光扫描仪来记录第一传感器信息。
在另一有利的实施例中,驾驶员辅助***被设置用于接收机动车辆的周围环境地图,并且通过对周围环境地图和第一传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在机动车辆前方的一段路段,识别机动车辆所在的车道。
周围环境地图例如可以存储在机动车辆中,和/或由车辆外部的后端接收。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于,通过基本上正交于行驶方向安装的第二摄像机和/或激光扫描仪来记录第二传感器信息,并且通过对第一传感器信息和第二传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在机动车辆前方的一段路段,识别机动车辆所在的车道。
替代于此,驾驶员辅助***被设置为,通过对来自正交于行驶方向基本上向左侧安装的第二摄像机的图像信息以及来自正交于行驶方向基本上向右侧安装的第二摄像机的图像信息的合理性检查,针对沿行驶方向在机动车辆前方的一段路段,识别机动车辆所在的车道。此处不需要来自第一摄像机的图像信息。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于,通过与行驶方向相反地安装的第三摄像机和/或激光扫描仪来记录第三传感器信息,并且通过对第一传感器信息和第三传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在机动车辆前方的一段路段,识别机动车辆所在的车道。本发明在此基于以下认识:特别是在大半径的弯道情况下,与行驶方向相反地安装的摄像机也可以有助于识别机动车辆前方的车道。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于确定在机动车辆所在的车道上机动车辆的地理情况,即特别是方位,并且附加地根据在机动车辆所在的车道上机动车辆的方位来确定最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘。
本发明在此基于以下认识:通过考虑在车道上机动车辆的地理情况,特别是方位,可以减小最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的区域,这导致减少被错误地识别的对象。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置为,接收机动车辆的周围环境地图,以根据周围环境地图来确定至少一个对象是否位于与机动车辆相同的车道上,并且根据至少一个对象是否位于与机动车辆相同的车道上,在驾驶员辅助中考虑该至少一个对象。
特别地,驾驶员辅助***被设置为,在驾驶员辅助中考虑第一类型的至少一个对象,如果该至少一个对象位于与机动车辆相同的车道上;并且在驾驶员辅助中考虑与第一类型不同的第二类型的至少一个对象,如果该至少一个对象并不位于与机动车辆相同的车道上。
如果例如驾驶员辅助***自动地操作机动车辆,则当至少一个对象位于与机动车辆相同的车道上时,机动车辆的速度可以以第一梯度降低。如果至少一个对象不在与机动车辆相同的车道上,则机动车辆的速度可以以第二梯度降低,其中,第二梯度的陡峭度比第一梯度更小。
本发明基于这样的认识,即对至少一个对象是否位于与机动车辆相同的车道上的识别虽然可能是错误的。然而,这种识别也并不总是错误的。实践表明,即使在大多数情况下,这种识别也是正确的。在所描述的两种情况下,至少一个对象位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间,因此在“最坏情况”下表示有碰撞风险。
然而,在至少一个对象位于与机动车辆相同的车道上的情况下,碰撞风险高于至少一个对象不在与机动车辆相同的车道上的情况。
因此,在安全性和驾驶舒适性之间的权衡的意义上,在对象没有被识别为与机动车辆在同一车道中的情况下,与已识别出对象与机动车辆在同一车道上的情况相比,机动车辆的减速程度可能更小。
例如,对于至少一个对象与机动车辆在同一车道上的情况,可以选择减速度,从而防止机动车辆与至少一个对象发生碰撞。
例如,对于至少一个对象与机动车辆不在同一车道上的情况,可以选择减速度,从而虽然不会防止机动车辆与至少一个对象的碰撞,但限制可能的碰撞的影响,以免发生严重损坏。
在另一有利的实施方式中,驾驶员辅助***被设置用于,接收或确定取决于不同碰撞严重程度的关于车道走向的各种最大假设,根据针对每个碰撞严重程度的这些最大假设,确定机动车辆所在车道的最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘,识别位于这对最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的至少一个对象,并根据相应的碰撞严重程度,在驾驶员辅助中考虑至少一个对象。
本发明在此基于这样的知识,即必须以比不太严重的碰撞更高的概率来防止非常严重的碰撞。因此有意义的是,在最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的窄带中排除碰撞,附加地在更宽的区域中排除超过一定损坏严重程度的碰撞。
本发明的第二方面涉及一种用于辅助机动车辆驾驶员的方法。
该方法的一个步骤是,确定关于车道走向的最大假设。
该方法的另一步骤是,根据最大假设,确定机动车辆所在车道的最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘。
该方法的另一步骤是,识别位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间的至少一个对象。如果不清楚至少一个对象是否位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间,例如因为它至少被部分地遮挡,则可以假设至少一个对象位于最大左侧车道边缘和最大右侧车道边缘之间,并且没有移动。
该方法的另一步骤是,在驾驶员辅助中考虑至少一个对象。
以上关于根据本发明第一方面的根据本发明的驾驶员辅助***的陈述也以相应的方式适用于根据本发明第二方面的根据本发明的方法。在此以及在权利要求中未明确描述的根据本发明的方法的有利实施例对应于在上面或在权利要求中描述的根据本发明的驾驶员辅助***的有利实施例。
附图说明
下面参照附图借助实施例来描述本发明。其中:
图1示出了用于说明现有技术的交通状况;并且
图2示出了用于说明本发明的交通状况。
具体实施方式
图1示出了用于说明现有技术的示例***通状况。在这里,机动车辆EGO在一个车道上。
传统的驾驶员辅助***错误地确定车道描述了具有左车道边缘RL1和右车道边缘RR1的右转弯道。然而,事实上,该车道是具有左车道边缘RL2和右车道边缘RR2的直行道。
在实际车道上,沿行驶方向在机动车辆KFZ的前方有一个对象O。然而,由于传统的驾驶员辅助***错误地确定车道,驾驶员辅助***并未例如通过调整机动车辆KFZ的速度来考虑到对象O。
即使传统的驾驶员辅助***在稍后的时间步骤中识别到正确的车道边缘RL2和RR2,对对象O做出反应也可能已经太迟了,因为机动车辆KFZ和对象O之间的距离对于行驶速度而言可能已经很小了。
图2示出了用于说明本发明的交通状况。可以看到具有根据本发明的驾驶员辅助***的机动车辆EGO。该驾驶员辅助***被设计用来接收或确定关于车道走向的最大假设。
最大假设包括例如关于车道的最大曲率、取决于在该车道上所允许的最大速度的车道最大曲率、车道曲率的最大变化和/或取决于在该车道上所允许的最大速度的车道曲率的最大变化的假设。。
此外,驾驶员辅助***被设置用于根据最大假设来确定机动车辆(EGO)所在车道的最大左侧车道边缘RLmax和最大右侧车道边缘RRmax。
此外,驾驶员辅助***被设置用于确定沿行驶方向在机动车辆KFZ前方的经过验证的地平线H,并确定最大左侧车道边缘RLmax和最大右侧车道边缘RRmax,其方式如下:它们在行驶方向上在经过验证的地平线H之后与该地平线连接。
驾驶员辅助***被设置为使用传感器针对沿行驶方向在机动车辆KFZ前方的一段路段S来识别机动车辆KFZ所在的车道,并确定沿行驶方向在机动车辆KFZ前面的经过验证的地平线H,使得经过验证的地平线H与机动车辆KFZ前方的这段路段S连接。
例如,驾驶员辅助***被设置为,通过安装在行驶方向上的第一摄像机来记录第一传感器信息,以接收机动车辆KFZ的周围环境地图,并针对沿行驶方向在机动车辆KFZ前面的路段S,通过对周围环境地图和第一传感器信息的合理性检查,识别机动车辆KFZ所在的车道。
此外,驾驶员辅助***被设置为,识别位于最大左车道边缘RLmax和最大右车道边缘RRmax之间的至少一个对象O,并在驾驶员辅助中考虑该至少一个对象O,其方式例如为,向机动车辆KFZ的驾驶员通报至少一个对象O,和/或对机动车辆KFZ的速度由驾驶员辅助***根据至少一个对象O予以调节。
Claims (13)
1.一种用于机动车辆(EGO)的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·接收或确定关于车道走向的最大假设;
·根据所述最大假设,确定所述机动车辆(EGO)所在车道的最大左侧车道边缘(RLmax)和最大右侧车道边缘(RRmax);
·识别位于所述最大左侧车道边缘(RLmax)和所述最大右侧车道边缘(RRmax)之间的至少一个对象(O);以及
·在驾驶员辅助中考虑所述至少一个对象(O)。
2.根据权利要求1所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·确定沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的经过验证的地平线(H);以及
·确定所述最大左侧车道边缘(RLmax)和所述最大右侧车道边缘(RRmax),以使它们沿行驶方向在所述经过验证的地平线(H)之后与所述地平线连接。
3.根据权利要求2所述的驾驶员辅助***,其中,所述经过验证的地平线(H)基本上是所述机动车辆(KFZ)的前边缘。
4.根据权利要求2所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·针对沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的路段(S),借助传感器识别所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道;以及
·确定沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的所述经过验证的地平线(H),使所述经过验证的地平线(H)与在所述机动车辆(KFZ)前方的所述路段(S)连接。
5.根据权利要求4所述的驾驶员辅助***,其特征在于,所述驾驶员辅助***被设计用于,通过安装在行驶方向上的第一摄像机和/或激光扫描仪来记录第一传感器信息。
6.根据权利要求5所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·接收所述机动车辆(KFZ)的周围环境地图;以及
·通过对所述周围环境地图和所述第一传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的路段(S),识别所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道。
7.根据权利要求5所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·通过正交于行驶方向安装的第二摄像机和/或激光扫描仪来记录第二传感器信息;以及
·通过对所述第一传感器信息和所述第二传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的路段(S),识别所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道。
8.根据权利要求5所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·通过与所述行驶方向相反地安装的第三摄像机和/或激光扫描仪来记录第三传感器信息;以及
·通过对所述第一传感器信息和所述第三传感器信息的合理性检查,针对沿行驶方向在所述机动车辆(KFZ)前方的路段(S),识别所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道。
9.根据前述权利要求中任一项所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于,通过以下方式在所述驾驶员辅助中考虑所述至少一个对象(O):
·向所述机动车辆(KFZ)的驾驶员通报所述至少一个对象(O);和/或
·根据所述至少一个对象(O)来调整所述机动车辆(KFZ)的速度。
10.根据前述权利要求中任一项所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·确定在所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道上所述机动车辆(KFZ)的方向;以及
·附加地根据在所述机动车辆(KFZ)所在的所述车道上所述机动车辆(KFZ)的方向来确定所述最大左侧车道边缘(RLmax)和所述最大右侧车道边缘(RRmax)。
11.根据前述权利要求中任一项所述的驾驶员辅助***,其中,所述最大假设包括关于以下的假设:
·车道的最大曲率;
·取决于在所述车道上所允许的最大速度的车道最大曲率;
·车道曲率的最大变化;和/或
·取决于在所述车道上所允许的所述最大速度的车道曲率的最大变化。
12.根据前述权利要求中任一项所述的驾驶员辅助***,其中,所述驾驶员辅助***被设计用于:
·接收所述机动车辆(KFZ)的周围环境地图;
·确定所述至少一个对象(O)根据所述周围环境地图是否与所述机动车辆(KFZ)处于同一车道上;以及
·对所述至少一个对象(O)根据其是否与所述机动车辆(KFZ)处于同一车道上而在所述驾驶员辅助中予以考虑。
13.一种用于辅助机动车辆(KFZ)的驾驶员的方法,其中,所述方法包括以下步骤:
·确定关于车道走向的最大假设;
·根据所述最大假设,确定所述机动车辆(KFZ)所在车道的最大左侧车道边缘(RLmax)和最大右侧车道边缘(RRmax);
·识别位于所述最大左侧车道边缘(RLmax)和所述最大右侧车道边缘(RRmax)之间的至少一个对象(O);以及
·在驾驶员辅助中考虑所述至少一个对象(O)。
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