DE102011010864A1

DE102011010864A1 - Verfahren und System zur Vorhersage von Kollisionen

Info

Publication number: DE102011010864A1
Application number: DE102011010864A
Authority: DE
Inventors: Dipl.-Ing. Otto Carola; Wimitzer Jan; Dr. Schwarzhaupt Andreas
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2011-02-10
Filing date: 2011-02-10
Publication date: 2011-12-08
Also published as: DE102011010864A8

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug (20) und Objekten (10–19) in einem Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20), das insbesondere einen Totwinkelbereich (T) des Kraftfahrzeuges (20) umfasst, aufweisend die Schritte: Erfassen zumindest eines Objekts (10) im Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20) mittels zumindest eines ersten Sensors (2), Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge (M) des Kraftfahrzeuges (20) mittels einer mit dem mindestens einen Sensor (2) zusammenwirkenden Auswerteinheit, Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge (M') des mindestens einen Objektes (10) mittels der Auswerteeinheit, und Berechnen der Kollisionswahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug (20) und dem mindestens einen Objekt (10) durch Bildung der Schnittmenge der beiden stochastischen Erreichbarkeitsmengen mittels der Auswerteeinheit. Des Weiteren betrifft die Erfindung ein entsprechendes System (1).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug und zumindest einem (beweglichen) Objekt (Verkehrsteilnehmer) in einem Umfeld des Kraftfahrzeuges, das insbesondere einen Totwinkelbereich des Kraftfahrzeuges umfasst, sowie ein System zur Vorhersage von Kollisionen.
Diesbezüglich ist aus der DE 102008046488 A1 ein Verfahren zur Erzeugung eines Auslösesignals für ein Sicherheitssystem eines Kraftfahrzeugs, insbesondere eines Fahrerassistenzsystems, aus Sensorsignalen von mindestens einem Umfeldsensor des Kraftfahrzeugs zur Detektion von Objekten im Umfeld des Kraftfahrzeugs bekannt, bei dem eine zweidimensionale probabilistische Fahrsituation des Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von mindestens der Egogeschwindigkeit, des Gierwinkels des Egofahrzeugs und der geometrischen Abmessungen des Kraftfahrzeugs sowie deren Varianzen und/oder Kovarianzen berechnet wird, eine probabilistische Situationsanalyse zur Bestimmung eines resultierenden Auslöseparameters aus der probabilistischen Fahrsituation und der Sensorsignale des mindestens Umfeldsensors unter Berücksichtigung der Varianzen des Sensorsignals durchgeführt wird, und ein Auslösesignal zur Auslösung eines Aktuators als Funktion des resultierenden Auslöseparameters erzeugt wird. insbesondere ist hierbei die Situationsanalyse in der Form einer Gefahrenkarte darstellbar.
Weiterhin ist aus der DE 10 2008 038 731 A1 ein Verfahren zur Erkennung ausgedehnter statischer Objekte von einem fahrenden Fahrzeug aus bekannt, wobei eine Frontkamera mit einer Bildverarbeitungseinrichtung zusammenwirkt und Fahrbahnmarkierungen auf der Straße erfasst; mindestens eine seitliche Erfassungsvorrichtung Gegenstände im toten Winkel zum Fahrzeug erfasst; Erfassungsvorrichtungen die minimalen Abstände zu seitlich vorbeifahrenden oder nachfolgenden Fahrzeugen erfassen; und wobei eine Verknüpfungseinheit die Daten der Bildverarbeitungsvorrichtung der Frontkamera mit den Daten der übrigen Erfassungsvorrichtungen in der Weise verknüpft, dass ausgedehnte statische Objekte in dem Fronterfassungsbereich des Fahrzeugs erkannt und als solche in die Erfassung der seitlichen und hinteren Erfassungsvorrichtungen mit Hilfe der Verknüpfungseinheit eingehen.
Problematisch im Hinblick auf die eingangs erwähnten Verfahren ist insbesondere, dass bestehende Fahrerassistenzsysteme der aktiven Sicherheit bisher vor allem für die Fahrt auf Schnellstraßen konzipiert sind. Somit werden zumeist vorausfahrende Fahrzeuge als potentielle Hindernisse oder Gefahren eingestuft. In der urbanen Assistenz gilt es zusätzlich das Verhalten von Fußgängern und Radfahrern zu berücksichtigen. Diese besitzen deutlich mehr Freiheitsgrade als PKW oder LKW und können sich quer zur Fahrbahnrichtung, dicht vor dem Fahrzeug oder dicht seitlich davon bewegen und können somit z. B. für den Fahrer eines LKW im schlecht einsehbaren Bereich (Totwinkelbereich) liegen und übersehen werden. Des Weiteren können in komplexen Kreuzungsszenarien Fußgänger beispielsweise noch nach ihrer Grünphase die Kreuzung überqueren, oder Radfahrer fahren von hinten heran, während sich die Fahrzeuge schon wieder in Bewegung setzen. Möchte ein LKW-Fahrer nun abbiegen, erfordert die gleichzeitige Wahrnehmung aller relevanten Verkehrsteilnehmer eine enorme Konzentrationsleistung und Wahrnehmungsgabe. Insbesondere ist zu berücksichtigen, dass Radfahrer und Fußgänger kaum eindeutigen Bewegungsmodellen folgen. Dies gestaltet die Vorhersage zukünftiger Aufenthaltsorte der Verkehrsteilnehmer sehr schwierig. Fußgänger können die Straße überqueren, dann plötzlich im Fahrschlauch des betreffenden Kraftfahrzeuges stehen bleiben und somit zum Risiko werden, oder aber Fußgänger rennen los und bewegen sich damit schnell wieder aus dem kritischen Bereich heraus. In diesem Fall sollte entsprechend keine Warnung ausgeben werden, um in einer unkritischen Situation die Herbeiführung einer kritischen Situation durch das System zu vermeiden oder die Systemakzeptanz herabzusetzen.
Grundsätzlich erweist es sich des Weiteren als problematisch, auch schon auf Fußgänger zu reagieren, die sich noch nicht in den Fahrschlauch begeben haben. Dies hängt einerseits mit dem Erfassungsbereich der Sensorik zusammen, die Fußgänger erst spät erkennt, andererseits mit den hohen Unsicherheiten, die sich aus den vielen Freiheitsgraden von Fußgänger ergeben. Da Fußgänger keinen gewöhnlichen Bewegungsmodellen folgen, sind sie beim Verschwinden aus dem Erfassungsbereich des einen Sensorfeldes (z. B. Fahrzeugfront) durch gewöhnliches Trecking und Datenfusion (z. B. Kaiman-Filter) vom nächsten Sensor nur schwer wiederzuerkennen, wenn sich die Erfassungsbereiche nicht überlappen. Sie können insbesondere nicht einfach an den anderen Sensor (z. B. Totwinkelradar) übergeben werden, sondern müssen neu detektiert und verfolgt (”getrackt”) werden, bis sie bestätigt werden. Dadurch geht einer Applikation wertvolle Zeit verloren, d. h., ein entsprechendes Verfahren weist eine vergleichsweise geringe Geschwindigkeit auf.
Hiervon ausgehend liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein System zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug und zumindest einem Objekt, insbesondere in Form eines Fußgängers oder Fahrradfahrers in einem Umfeld des Kraftfahrzeuges (z. B. im Totwinkelbereich seitlich des Kraftfahrzeuges), zu schaffen, bei denen die vorgenannten Nachteile, insbesondere im Hinblick auf die Geschwindigkeit des Verfahrens bzw. Systems gemindert sind.
Dieses Problem wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 10 gelöst.
Danach weist das erfindungsgemäße Verfahren zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug und den besagten beweglichen Objekten (Verkehrsteilnehmern) in einem Umfeld des Kraftfahrzeuges, das insbesondere einen Totwinkelbereich des Kraftfahrzeuges umfasst, die folgende Schritte auf: Erfassen zumindest eines Objekts im Umfeld des Kraftfahrzeuges mittels zumindest eines ersten Sensors, Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge des Kraftfahrzeuges mittels einer mit dem mindestens einen Sensor zusammenwirkenden Auswerteinheit, Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge des mindestens einen Objektes mittels der Auswerteeinheit, und Berechnen der Kollisionswahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug und dem mindestens einen Objekt durch Bildung der Schnittmenge der beiden stochastischen Erreichbarkeitsmengen mittels der Auswerteeinheit.
Unter einer Erreichbarkeitsmenge wird insbesondere die Menge an Zuständen verstanden, die ein System, also vorliegend das mindestens eine Objekt oder das Kraftfahrzeug, in einer vordefinierbaren Zeitspanne (Prädiktionsintervall) von einer Anfangsmenge aus erreichen kann. Im Straßenverkehr kann somit der erreichbare Raum eines Kraftfahrzeuges oder eines Objektes (z. B. Fußgänger) im Umfeld des Kraftfahrzeuges ermittelt werden, die insbesondere einander nicht schneiden sollen, um der Gefahr einer Kollision aus dem Weg zu gehen.
Die jeweilige Erreichbarkeitsmenge wird vorliegend vorzugsweise jeweils ausgehend von den jeweiligen Anfangswerten für die Position und die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeuges bzw. des mindestens einen Objektes unter Kenntnis der Beschleunigung der in Rede stehenden Verkehrsteilnehmer bestimmt, wobei für die besagten Anfangswerte vorzugsweise jeweils Wahrscheinlichkeitsverteilungen angenommen werden. Man spricht dann von sogenannten stochastischen Erreichbarkeitsmengen.
Bevorzugt wird automatisch anhand der besagten Kollisionswahrscheinlichkeit eine (zweidimensionale) Gefahrenkarte generiert, die das Kraftfahrzeug und das mindestens eine Objekt insbesondere in einer Draufsicht bzw. das mindestens eine Objekt aus einer Kameraperspektive (d. h., aus der Sicht des Kraftfahrzeuges) darstellt und mittels einer Anzeige im Kraftfahrzeug angezeigt, wobei auf der Gefahrenkarte das mindestens eine Objekt vorzugsweise optisch hervorgehoben wird, wenn die Kollisionswahrscheinlichkeit eine vordefinierte Schwelle übersteigt. D. h., das Objekt ist insbesondere in zwei Zuständen (optisch) auf der Anzeige anzeigbar, wobei der zweite Zustand, in dem das Objekt im Falle eines Überschreitens der besagten Schwelle angezeigt wird, optisch für ein Fahrer leichter erkennbar ist, z. B. durch Darstellen in einer Signalfarbe (z. B. rot) oder durch sonstiges optisches Hervorheben. Ggf. können auch akustische Warnungen ausgeben werden, wenn die besagte Schwelle überschritten wird. Bevorzugt ist vorgesehen, dass das Kraftfahrzeug des Weiteren automatisch gebremst wird, wenn die besagte Schwelle überschritten wird.
Vorzugsweise werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren jeweils nach einem Erfassen eines Objektes im Umfeld des Kraftfahrzeuges die besagten stochastischen Erreichbarkeitsmengen und/oder die Kollisionswahrscheinlichkeit mit dem Objekt für eine Mehrzahl an aufeinanderfolgenden diskreten Zeitpunkten innerhalb eines Prädiktionsintervalls berechnet, wobei nach einem Verstreichen des Prädiktionsintervalls das mindestens eine Objekt erneut mittels des mindestens einen Sensors erfasst wird bzw. die aktuellen Daten des mindestens einen Sensors erfasst und ausgewertet werden und die Erreichbarkeitsmengen und/oder die besagte Kollisionswahrscheinlichkeit erneut für eine Mehrzahl an aufeinanderfolgenden diskreten Zeitpunkten innerhalb eines weiteren Prädiktionsintervalls berechnet werden.
Bevorzugt werden die stochastischen Erreichbarkeitsmengen auf Polytope, insbesondere in Form von Zonotopen, abgebildet bzw. durch diese angenähert, so dass Schnittmengen der stochastischen Erreichbarkeitsmengen auf einfache Weise gebildet werden können, um Kollisionswahrscheinlichkeiten zwischen den Verkehrsteilnehmern, die den betrachteten Erreichbarkeitsmengen zugeordnet sind, effizient berechnen zu können. Unter einem Polytop wird dabei ein verallgemeinertes Polygon (in beliebiger Dimension) verstanden, wobei eine Zonotop ein konvexes Polytop darstellt.
Hierbei wird zur Berechnung der einzelnen stochastischen Erreichbarkeitsmengen bevorzugt die jeweilige Längsdynamik der Verkehrsteilnehmer auf ein hybrides System abgebildet. Unter einem hybriden System wird dabei ein System verstanden, das eine Kombination aus einer diskreten und einer damit verknüpften kontinuierlicher Dynamik aufweist. Hierbei können eine Anzahl von diskreten Zuständen definiert werden, wie z. B. ”Abbremsen” oder ”Beschleunigen”, sowie Bedingungen für Übergänge zwischen diesen Zuständen. Innerhalb jedes diskreten Zustandes wird eine kontinuierliche Dynamik angenommen. Hierdurch lässt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung entlang einer vordefinierten Trajektorie des betrachteten Verkehrsteilnehmers bestimmen, d. h., die Wahrscheinlichkeit, dass sich der betrachtete Verkehrsteilnehmer zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem vorgegebenen Segment der betrachteten Trajektorie befindet. Für den Fall, dass eine Abweichung quer zur jeweils betrachteten Trajektorie unabhängig von der besagten Wahrscheinlichkeitsverteilung entlang der Trajektorie ist, lässt sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung innerhalb der betreffenden Erreichbarkeitsmenge als Produkt aus jener Wahrscheinlichkeitsverteilung und der Abweichung darstellen.
Eine weitere Beschleunigung des Verfahrens lässt sich insbesondere dadurch erzielen, dass die besagten Längsdynamiken jeweils auf (diskrete) Markov-Ketten abgebildet bzw. als solche modelliert werden. Unter einer diskreten Markov-Kette versteht man dabei einen speziellen stochastischen Prozess, mit der Eigenschaft (Markov-Kette erster Ordnung) dass die Zukunft des Systems nur vom aktuellen Zustand (Gegenwart) und nicht von der Vergangenheit abhängt. Zur Verwendung von Markov-Ketten muss dabei der kontinuierliche Zustandsraum der hybriden Dynamik hinsichtlich der Position und der Geschwindigkeit diskretisiert werden, z. B. anhand eines regelmäßigen Gitters.
Vorzugsweise wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren das mindestens eine Objekt ggf. auch mit einem zweiten Sensor erfasst bzw. die Erfassung des Objektes durch zumindest einen weiteren zweiten Sensor unterstützt. Hierbei sind der erste und der zweite Sensor jeweils einem Bereich des Umfeldes des Kraftfahrzeuges zugeordnet, wobei jene beiden Bereiche insbesondere keine oder lediglich eine teilweise Überschneidung aufweisen. Zum Erfassen und ggf. Verfolgen von Objekten (Verkehrsteilnehmern) werden die entsprechenden Daten der beiden Sensoren zum Erfassen des mindesten einen Objektes vorzugsweise fusioniert. Der Begriff Datenfusion bezeichnet dabei insbesondere die Zusammenführung und Vervollständigung lückenhafter Datensätze zur Datenbereinigung. Bevor die Fusion von Daten zweier Quellen möglich ist, werden diese ggf. auf eine gemeinsame Struktur gebracht (sogenannte Schemaintegration). Z. B. können auf diese Weise digitale Kameras und Radarsysteme (insbesondere LIDAR) fusioniert werden. Durch eine Fusion heterogener Sensoren sind insbesondere hohe Erkennungswahrscheinlichkeiten sowie die Minimierung von Fehlalarmwahrscheinlichkeit möglich.
Vorzugsweise ist hierbei der erste Sensor als eine Kamera ausgebildet, die einen frontalen Bereich des Kraftfahrzeuges abdeckt, und der zweite Sensor ist vorzugsweise als ein Radar- oder Lidarsensor zum Überwachen eines seitlichen Totwinkelbereiches des Kraftfahrzeuges ausgebildet.
Weiterhin wird das erfindungsgemäße Problem durch ein System für ein Kraftfahrzeug zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug und (beweglichen) Objekten (Verkehrsteilnehmer) in einem Umfeld des Kraftfahrzeuges, das insbesondere einen Totwinkelbereich des Kraftfahrzeuges umfasst, mit den Merkmalen des Anspruchs 10 gelöst. Ein solches System eignet sich insbesondere zur Verwendung bei dem erfindungsgemäßen Verfahren.
Danach ist vorgesehen, dass das erfindungsgemäße System dazu ausgebildet ist, mittels einer mit dem mindestens einen Sensor zusammenwirkenden Auswerteinheit eine stochastische Erreichbarkeitsmenge des Kraftfahrzeuges und eine stochastische Erreichbarkeitsmenge des mindestens einen Objektes zu berechnen und mittels jener Auswerteinheit eine Kollisionswahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug und dem mindestens einen Objekt durch Bildung der Schnittmenge der beiden stochastischen Erreichbarkeitsmengen zu berechnen.
Zusammenfassend ermöglicht die vorliegende Erfindung insbesondere die Umfelderfassung eines Kraftfahrzeuges mit heterogenen Sensoren auf der Grundlage einer Datenfusion der Sensoren, womit die Bestimmung von stochastischen Erreichbarkeitsmengen der Verkehrsteilnehmer sowie der Verkehrsteilnehmer ermöglich wird. Hierbei können Unsicherheiten der Sensorerfassung und der unsicheren Bewegungsmodelle berücksichtigt werden. Dabei wird eine radarbasierte Objekterkennung im toten Winkel eines Kraftfahrzeuges (LIDAR, Radar) durch eine Verwendung der Historie einer frontalen Umfelderfassung mit einer Kamera und ggf. weiteren Sensoren über eine intelligente Informationsverarbeitung unterstützt, die sich insbesondere stochastischer Erreichbarkeitsmengen bedient, um Kollisionswahrscheinlichkeiten zwischen dem Kraftfahrzeug und weiteren Verkehrsteilnehmern zu ermitteln.
Hierdurch wird insbesondere eine Objektklassifikation möglich und somit ein adäquates Eingehen auf Objekttypen und -dynamiken (beispielsweise Fußgänger) in der Situationsbewertung. Hieraus resultieren eine verbesserte Objekttrennbarkeit sowie eine Beschleunigung der Kollisionsvorhersagen.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung sollen bei den nachfolgenden Figurenbeschreibungen eines Ausführungsbeispiels anhand der Figuren erläutert werden.
Dabei zeigen:
1 eine schematische Draufsicht auf ein Verkehrsgeschehen mit einem Kraftfahrzeug in Form eines LKW, der ein erfindungsgemäßes System aufweist; und
2 eine mit dem erfindungsgemäßen Verfahren bzw. System generierte Gefahrenkarte.
1 zeigt in einer Draufsicht ein Kraftfahrzeug 20 in Form eines LKWs mit einem erfindungsgemäßen System 1 zum Vorhersagen von Kollisionen zwischen dem Kraftfahrzeug 20 und weiteren Verkehrsteilnehmern 10–19. Für derartige Fahrerassistenzsysteme der aktiven Sicherheit, die auf ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger 10–14 und Radfahrer 15, 16 frühzeitig reagieren sollen, sind neue Methoden für die Situationsbewertung erforderlich. Wie in bisherigen Ansätzen wird das das Kraftfahrzeug 20 umgebende Umfeld U bei der vorliegenden Erfindung über erste Sensoren 2 bis 4, die einen frontalen Bereich F des Umfeldes U abdecken sowie über einen zweiten Sensor 5, der einen seitlichen Totwinkelbereich T des Umfelds U abdeckt, überwacht und die entsprechenden Daten fusioniert. Größere Erfassungsbereiche verbessern dabei die Systemperformance. Bei den Sensoren 2 bis 4 handelt es sich dabei vorzugsweise um ein Kurzreichweitenradar 4 mit frontalem Erfassungsbereich 400, ein Langreichweitenradar 3 mit frontalem Erfassungsbereich 300 sowie eine Kamera 2 mit frontalem Erfassungsbereich 200. Der zweite Sensor 5 ist vorzugsweise ein Seitenradar 5 mit seitlichem Erfassungsbereich 500.
Anstelle der Nutzung einzelner Pfade (Trajektorien), die linearen Bewegungsmodellen folgen, für die Bewegungsprädiktion der Verkehrsteilnehmer 10–19, 20, werden vorliegend vorzugsweise stochastische Erreichbarkeitsmengen verwendet. Diesbezüglich ist in 1 für einen diskreten Zeitpunkt t_i innerhalb eines Prädiktionsintervalls für das Kraftfahrzeug 20 sowie für ein Objekt 10 in Form eines Fußgängers je eine stochastische Erreichbarkeitsmenge M bzw. M' exemplarisch eingezeichnet.
Dabei wird insbesondere bereits der aktuelle Aufenthaltsort der Verkehrsteilnehmer 10–19, 20 als stochastische Aufenthaltswahrscheinlichkeit abgebildet, um Messunsicherheiten zu berücksichtigen. Über Hybridmodelle und Markov-Ketten werden die Wahrscheinlichkeitsmengen auf zukünftige Zeitintervalle t_i projiziert.
Der Vorteil der Abbildung mit Hybridmodellen besteht darin, dass die Verkehrsteilnehmer 10–19, 20 nicht einem einzigen Bewegungsmodell folgen, sondern auch unterschiedliche Bewegungsmodelle mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit gleichzeitig verwendet werden können. Innerhalb der Bewegungsmodelle können wiederum Unsicherheiten berücksichtigt werden. Am Ende ergeben sich stochastische Erreichbarkeitsmengen M, M' (Aufenthaltswahrscheinlichkeiten) für die Verkehrsteilnehmer, wie z. B. vorliegend für das Kraftfahrzeug 20 und den Fußgänger 10.
Durch Schnittmengenbildung der stochastischen Erreichbarkeitsmenge M des eigenen Fahrzeugs, hier LKW 20, mit denen anderer Verkehrsteilnehmer, z. B. der des Fußgängers 10 (M'), können entsprechende Kollisionswahrscheinlichkeiten ermittelt werden. Vorliegend ist die Schnittmenge zwischen den beiden Erreichbarkeitsmengen M und M' des LKWs 20 bzw. des Fußgängers 10 zum Zeitpunkt t_i leer, so dass zu diesem Zeitpunkt t_i eine Kollision unwahrscheinlich ist.
Die besagten Kollisionswahrscheinlichkeiten können wiederum verwendet werden, um in der Situationsbewertung eines Systems 1 (Fahrerassistenzsystem) der aktiven Sicherheit eine Systemreaktion abzuleiten, beispielsweise indem bei Kollisionswahrscheinlichkeiten oberhalb eines definierten Schwellenwertes Bremsungen durchgeführt werden oder optisch/akustisch gewarnt wird.
Auf Basis des Systems 1 kann gemäß 2 des Weiteren eine Gefahrenkarte 30 erstellt werden, welche die Aufmerksamkeit des Fahrers beispielsweise über ein Display im Kraftfahrzeug 20 und/oder akustische Signale aus der Gefahrenrichtung steuert.
Auf dem Display (Anzeige) kann die besagte Gefahrenkarte 30 dabei in Form einer Vogelperspektive oder in Form einer Kameraperspektive (aus der Sicht des eigenen Fahrzeugs 20) weitere Verkehrsteilnehmer darstellen, wobei diejenigen Verkehrsteilnehmer 31–33, mit welchen ein hohes Kollisionsrisiko besteht, auf dem bzw. durch das Display entsprechend farblich dargestellt werden (z. B. rot für sehr kritisch und orange für weniger kritisch). Dem Fahrer des LKW 20 wird somit verdeutlicht, auf welchen Bereich um das Fahrzeug 20 herum er besonders viel Wert legen saute (z. B. Radfahrer im toten Winkel rechts). Dieser Bereich könnte durch das lebendige Geschehen vor dem Fahrzeug 20 ansonsten schnell untergehen.
Die Verwendung der Erreichbarkeitsmengen (M, M') bietet außerdem einen Vorteil für die Umfelderfassung selbst. Da Fußgänger keinen gewöhnlichen Bewegungsmodellen folgen, sind sie beim Verschwinden aus dem Erfassungsbereich des einen Sensorfeldes (z. B. Fahrzeugfront F) durch gewöhnliches Trecking und Datenfusion (z. B. Kaiman-Filter) vom nächsten Sensor 5 nur schwer wiederzuerkennen, wenn sich die Erfassungsbereiche 200–400 und 500 nicht überlappen. Sie können nicht einfach an den anderen Sensor (z. B. Totwinkelradar 5) übergeben werden, sondern müssen neu detektiert und getrackt werden, bis sie bestätigt werden. Dadurch geht einer Applikation viel wertvolle Zeit verloren. Durch die Verwendung der Erreichbarkeitsmengen (M, M'), kann das Objekt, z. B. Fußgänger 10, länger gehalten werden und vom übernehmenden Sensor schneller bestätigt werden, was für die Applikation einen Zeitgewinn bedeutet. Zudem können durch die „Wiedererkennung” auch Objektinformationen der Sensorik des vorhergehenden Erfassungsbereiches weiterverwendet werden, beispielsweise die Kamerainformation, dass es sich beim Objekt 10 um einen Fußgänger und nicht um einen Pfosten handelt, was ein Radar 5 an der Seite ohne Kamera 2 nicht zuverlässig erkennen kann.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102008046488 A1 [0002]
DE 102008038731 A1 [0003]

Claims

Verfahren zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug (20) und Objekten (10–19) in einem Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20), das insbesondere einen Totwinkelbereich (T) des Kraftfahrzeuges (20) umfasst, aufweisend die Schritte: – Erfassen zumindest eines Objekts (10) im Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20) mittels zumindest eines ersten Sensors (2), – Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge (M) des Kraftfahrzeuges (20) mittels einer mit dem mindestens einen Sensor (2) zusammenwirkenden Auswerteinheit, – Berechnen einer stochastischen Erreichbarkeitsmenge (M') des mindestens einen Objektes (10) mittels der Auswerteeinheit, und – Berechnen der Kollisionswahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug (20) und dem mindestens einen Objekt (10) durch Bildung der Schnittmenge der beiden stochastischen Erreichbarkeitsmengen (M, M') mittels der Auswerteeinheit.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass mittels der Auswerteeinheit anhand der Kollisionswahrscheinlichkeit eine Gefahrenkarte (30) generiert wird und mittels einer Anzeige im Kraftfahrzeug (20) angezeigt wird, wobei auf der Gefahrenkarte (30) das mindestens eine Objekt (31–32) optisch hervorgehoben wird, wenn die Kollisionswahrscheinlichkeit eine vordefinierte Schwelle übersteigt.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass für den Fall, dass die Kollisionswahrscheinlichkeit eine vordefinierte Schwelle übersteigt, das Kraftfahrzeug (20) gebremst wird, eine optische Warnung und/oder eine akustische Warnung für einen Fahrer des Kraftfahrzeuges (20) ausgegeben wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die stochastische Erreichbarkeitsmenge (M) des Kraftfahrzeuges (20) zumindest in Abhängigkeit einer Position, einer Geschwindigkeit, und/oder einer Beschleunigung sowie in Abhängigkeit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Anfangswerte der Position, der Geschwindigkeit und/oder der Beschleunigung des Kraftfahrzeuges (20) berechnet wird, und/oder dass die stochastische Erreichbarkeitsmenge (M') des mindestens einen Objektes (10) zumindest in Abhängigkeit einer Position, einer Geschwindigkeit und/oder einer Beschleunigung sowie in Abhängigkeit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Anfangswerte der Position, der Geschwindigkeit und/oder der Beschleunigung des mindestens einen Objektes (10) berechnet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Erfassen des mindestens einen Objektes (10) die stochastischen Erreichbarkeitsmengen (M, M') und/oder die besagte Kollisionswahrscheinlichkeit für eine Mehrzahl an aufeinanderfolgenden diskreten Zeitpunkten (t_i) innerhalb eines Prädiktionsintervalls berechnet werden, und dass insbesondere nach Ablauf des Prädiktionsintervalls das mindestens eine Objekt (10) erneut mittels des mindestens einen Sensors (2) erfasst wird und die Erreichbarkeitsmengen (M, M') und/oder die Kollisionswahrscheinlichkeit erneut für eine Mehrzahl an aufeinanderfolgenden diskreten Zeitpunkten (t_i) innerhalb eines weiteren Prädiktionsintervalls berechnet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die stochastischen Erreichbarkeitsmengen (M, M') durch Polytope, insbesondere Zonotope, angenähert werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Längsdynamik des mindestens einen Objektes (10) und/oder des Kraftfahrzeuges (20) zur Berechnung der jeweils zugeordneten stochastischen Erreichbarkeitsmenge (M, M') als ein hybrides System modelliert wird.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die hybride Längsdynamik des mindestens einen Objektes (10) und/oder des Kraftfahrzeuges (20) als eine Markov-Kette modelliert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Objekt (10) mit einem zweiten Sensor (5) erfasst wird, wobei der erste und der zweite Sensor (2, 5) jeweils einen Bereich des Umfeldes (U) des Kraftfahrzeuges (20) erfassen, wobei jene beiden Bereiche insbesondere keine oder lediglich eine teilweise Überschneidung aufweisen, wobei die Daten der beiden Sensoren (2, 5) zum Erfassen des mindestens einen Objektes (10) insbesondere fusioniert werden, wobei es sich insbesondere bei den beiden Sensoren (2, 5) um unterschiedliche Sensoren handelt, und wobei insbesondere der erste Sensor (2) insbesondere als eine Kamera ausgebildet ist, die einen frontalen Bereich (F) des Kraftfahrzeuges (20) abdeckt, und wobei insbesondere der zweite Sensor (5) als ein Radar- oder Lidarsensor ausgebildet ist, der einen Totwinkelbereich (T) des Kraftfahrzeuges (20) abdeckt.
System für ein Kraftfahrzeug zur Vorhersage von Kollisionen zwischen einem Kraftfahrzeug (20) und Objekten (10–19) in einem Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20), das insbesondere einen Totwinkelbereich (T) des Kraftfahrzeuges umfasst, mit – zumindest einem ersten Sensor (2) zum Erfassen zumindest eines Objekts (10) im Umfeld (U) des Kraftfahrzeuges (20), dadurch gekennzeichnet, dass das System (1) dazu ausgebildet ist, mittels einer mit dem mindestens einen Sensor (2) zusammenwirkenden Auswerteinheit eine stochastische Erreichbarkeitsmenge (M) des Kraftfahrzeuges (20) und eine stochastische Erreichbarkeitsmenge (M') des mindestens einen Objektes (10) zu berechnen und mittels jener Auswerteinheit eine Kollisionswahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug (20) und dem mindestens einen Objekt (10) durch Bildung der Schnittmenge der beiden stochastischen Erreichbarkeitsmengen (M, M') zu berechnen.