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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs sowie eine entsprechende Vorrichtung.
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Heutzutage bestehen Bestrebungen Fahrerassistenzsysteme für Fahrzeuge zu entwickeln, die Fahrer von Fahrzeugen dann warnen, wenn eine Kollision mit einem anderen Verkehrsteilnehmer droht. Allgemein droht eine Kollision mit anderen Verkehrsteilnehmern insbesondere dann, wenn der Fahrer eines Kraftfahrzeugs anderen Verkehrsteilnehmern die Vorfahrt nimmt.
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Typische Situationen dieser Art treten beim Abbiegen an einer Kreuzung auf. Dort werden häufig Fahrradfahrer oder Fußgänger übersehen, die die Straße, in die das Fahrzeug einbiegt, auf einem Fußgängerüberweg oder Fahrradüberweg überqueren und denen eigentlich die Vorfahrt gewährt werden müsste. Die Gefahr, dass einem Verkehrsteilnehmer die Vorfahrt genommen wird, besteht beim Abbiegen an einer Kreuzung insbesondere dann, wenn das Fahrzeug an einer Kreuzung abbiegt und/oder wenn das Fahrzeug beim Abbiegen an einem Fußgänger- oder Fahrradüberweg nicht hält. Die Ausgabe einer Warnung an den Fahrer des Fahrzeugs erscheint deshalb angebracht, wenn das Fahrzeug abbiegt und insbesondere, wenn abzusehen ist, dass das Fahrzeug beim Abbiegen an einem Fußgänger- oder Fahrradüberweg nicht anhält.
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Weiterhin kann auch in Situationen, in denen ein Fahrzeug eine Straße kreuzt, anderen Verkehrsteilnehmern die Vorfahrt genommen werden.
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Um nur in tatsächlichen Gefahrensituationen eine Warnung auszugeben ist es also vonnöten, das Fahrmanöver, das ein Fahrzeug ausführen wird, vorherzusagen. Ein Fahrmanöver kann beispielsweise die Durchfahrt einer Kreuzung, ein Halten an einer Haltelinie, ein Abbiegen und ein Abbiegen mit Halten an einem Überweg sein. Je nach Fahrmanöver können andere Verkehrsteilnehmer relevant werden und für Warnungen zu berücksichtigen sein.
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In der Veröffentlichung „Driver Intent Interface at Urban Intersections using the Intelligent Driver Model", IEEE Intelligent Vehicle Symposium, Jun. 2012, pp. 1162–1167 wird ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrmanövern vorgestellt. Gemäß diesem werden die Trajektorien und Geschwindigkeitsverläufe von Testfahrten an einer bestimmten Kreuzung für die einzelnen Fahrmanöver aufgezeichnet. Auf der Grundlage einer statistischen Auswertung dieser Geschwindigkeitsverläufe werden Wunschgeschwindigkeiten und deren Verläufe für einzelne Fahrmanöver errechnet. Auf der Basis dieser Wunschgeschwindigkeiten können dann bei nachfolgenden Fahrten an der betrachteten Kreuzung mithilfe von dann gemessenen Geschwindigkeiten des Fahrzeugs Vorhersagen zu Fahrmanövern gemacht werden. Das in der genannten Veröffentlichung vorgeschlagene Verfahren basiert auf den Aufzeichnungen von durchgeführten Testfahrten und schränkt die Anwendung des Verfahrens insoweit auf solche Streckenabschnitte ein, für die aufgezeichnete Trajektorien mit Geschwindigkeitsverläufen vorliegen.
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Aufgabe an den Fachmann ist es deshalb, das Verfahren auch für Streckenabschnitte und insbesondere Kreuzungen verfügbar zu machen, für die keine Geschwindigkeitsverläufe aufgezeichnet wurden.
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren nach Anspruch 1, eine Vorrichtung nach Anspruch 11 und ein Computerprogramm nach Anspruch 12 gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
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In einem ersten Aspekt umfasst ein Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs: Erfassen der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in einer ersten und in einer zweiten Entfernung des Fahrzeugs entlang eines Pfades von einem Referenzpunkt; Wobei sich das Fahrzeug zu einem ersten Zeitpunkt in der ersten Entfernung vom Referenzpunkt befindet und zu einem zweiten Zeitpunkt in der zweiten Entfernung; Erstellen von mindestens einer ersten und einer zweiten Schätzung der Geschwindigkeit des Fahrzeugs für den zweiten Zeitpunkt und der Entfernung des Fahrzeugs von dem Referenzpunkt für den zweiten Zeitpunkt; Wobei die erste und die zweite Schätzung jeweils auf der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in der ersten Entfernung, der ersten Entfernung vom Referenzpunkt, und dem zweiten Zeitpunkt basieren; Wobei die erste Schätzung ferner auf einem ersten im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit des Fahrzeugs für die Annahme eines ersten Fahrmanövers in Abhängigkeit der Entfernung des Fahrzeugs vom Referenzpunkt basiert; Wobei die zweite Schätzung auf einer Annahme eines zweiten Fahrmanövers basiert; Ermitteln einer Maßzahl bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit einer Schätzung für jede Schätzung unter Berücksichtigung der erfassten Geschwindigkeit des Fahrzeugs in der zweiten Entfernung vom Referenzpunkt und der zweiten Entfernung selbst; Vorhersagen des Fahrmanövers basierend auf den ermittelten Maßzahlen; dadurch gekennzeichnet, dass der erste vorausbestimmte Verlauf der Wunschgeschwindigkeit für das erste Fahrmanöver basierend auf der Geometrie eines ersten Pfades für das erste Fahrmanöver bestimmt wurde.
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Die Bestimmung des ersten Verlaufes der Wunschgeschwindigkeit erfolgt basierend auf der Geometrie des Pfades. Eine Aufzeichnung von Geschwindigkeitsverläufen von Testfahrten wird hierfür nicht verwendet. Auf diese Weise können Verläufe von Wunschgeschwindigkeiten auch für Strecken oder Kreuzungen erstellt werden, für die keine Aufzeichnungen von Geschwindigkeitsverläufen vorliegen. Die Geometrie des ersten Pfades kann jedoch weiterhin durch Aufzeichnungen und statistische Auswertung von Testfahrten gewonnen werden. Ebenso ist es aber auch denkbar, für die Bestimmung des ersten und zweiten Verlaufes der Wunschgeschwindigkeiten die Geometrien der Pfade für das erste Fahrmanöver aus in Landkarten vorhandenen Geometrien von Streckenabschnitten oder Kreuzungen zu gewinnen. Gegebenenfalls müssen dafür hochgenaue Karten verwendet werden. Allerdings wird für den Pfad keine zentimetergenaue Beschreibung der kompletten Topologie der Kreuzung oder aus dem Pfad gewonnener Krümmungsprofile benötigt. Das vorgeschlagene Verfahren ist somit robust gegenüber der Güte der Fahrzeugeigenlokalisierung.
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Es ist evident, dass auch für mehr als zwei Fahrmanöver Schätzungen bereitgestellt werden können. Generell kann jedes angenommene Fahrmanöver als eine Hypothese bezeichnet werden.
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Der erste Pfad kann die von einem Fahrzeug typischerweise zurückgelegten Wege in einer Kreuzung und gegebenenfalls einige Meter, 10 m, 20 m bis hunderte Meter davor und danach beschreiben. Es kann auch vorgesehen sein, dass für eine ganze Landkarte die genauen Verläufe von Pfaden angegeben werden, darunter der erste Pfad. Dann kann diese Quelle für den ersten Pfad verwendet werden, der gegebenenfalls einen Ausschnitt eines angegebenen Pfades darstellt.
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Die Vorhersage des Fahrmanövers basierend auf den ermittelten Maßzahlen kann in der Auswahl des Fahrmanövers bestehen, das die höchste Maßzahl aufweist. Weiterhin kann das Verfahren das Ausgeben der für das erste und das zweite Fahrmanöver jeweils ermittelten Maßzahl umfassen. Diese Ausgabe der betrachteten Fahrmanöver und der ermittelten Maßzahlen kann von einem Fahrerassistenzsystem verwendet werden, um Warnungen bereitzustellen. Es kann im Verfahren vorkommen, dass zwar die Maßzahl für ein Fahrmanöver höher ist als die anderen oder die andere Maßzahl, jedoch die höchste und eine weitere oder weitere Maßzahlen dicht beieinander liegen. In solch einem Fall kann die Ausgabe von Warnungen durch ein Fahrerassistenzsystem für die dicht beieinander liegenden Fahrmanöver sinnvoll sein.
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Insbesondere können die ermittelten Maßzahlen verwendet werden, um Warnungen vor möglichen Konfliktsituationen im Hinblick auf die Eintrittswahrscheinlichkeit des zugehörigen Manövers zu priorisieren. In der Regel wird die Warnung mit der höchsten Maßzahl am höchsten priorisiert und somit an den Fahrer ausgegeben. Je nach Situation kann es jedoch auch vorkommen, dass ein Manöver mit einer kleineren Maßzahl als der höchsten Maßzahl höher priorisiert wird als das Manöver mit der höchsten Maßzahl. Insbesondere ist dies dann der Fall, wenn die zugehörige Konfliktsituation als besonders kritisch einzuschätzen ist.
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Die Maßzahl für eine Eintrittswahrscheinlichkeit einer Schätzung kann ein entscheidungserheblicher Anteil (beziehungsweise Term) oder der entscheidungserhebliche Anteil (beziehungsweise Term) einer vollständigen Berechnung einer absoluten Eintrittswahrscheinlichkeit sein; also der Teil der Berechnung, durch den die Schätzungen in eine Rangfolge gebracht werden können, zumindest näherungsweise oder mit einer hinreichenden Genauigkeit. Unter bestimmten Annahmen kann die Maßzahl sogar die Eintrittswahrscheinlichkeit selbst sein. Die Maßzahl kann ein sogenannter Score sein oder eine unnormierte Eintrittswahrscheinlichkeit sein.
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In einem zweiten Aspekt umfasst ein Verfahren zum Vorhersagen eines Fahrmanövers eines Fahrzeugs: Erfassen der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in einer ersten Entfernung und der Beschleunigung des Fahrzeugs in einer zweiten Entfernung des Fahrzeugs entlang eines Pfades von einem Referenzpunkt, wobei die erste und die zweite Entfernung insbesondere gleich sind; Wobei sich das Fahrzeug zu einem ersten Zeitpunkt in der ersten Entfernung vom Referenzpunkt befindet und zu einem zweiten Zeitpunkt in der zweiten Entfernung, wobei der erste Zeitpunkt und der zweite Zeitpunkt insbesondere gleich sind; Erstellen von mindestens einer ersten und einer zweiten Schätzung der Beschleunigung des Fahrzeugs für den zweiten Zeitpunkt; Wobei die erste und die zweite Schätzung jeweils auf der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in der ersten Entfernung, der ersten Entfernung vom Referenzpunkt, und dem zweiten Zeitpunkt basieren; Wobei die erste Schätzung ferner auf einem ersten im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit des Fahrzeugs für die Annahme eines ersten Fahrmanövers in Abhängigkeit der Entfernung des Fahrzeugs vom Referenzpunkt basiert; Wobei die zweite Schätzung auf einer Annahme eines zweiten Fahrmanövers basiert; Ermitteln einer Maßzahl bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit einer Schätzung für jede Schätzung unter Berücksichtigung der erfassten Beschleunigung des Fahrzeugs in der zweiten Entfernung vom Referenzpunkt; Vorhersagen des Fahrmanövers basierend auf den ermittelten Maßzahlen; dadurch gekennzeichnet, dass der erste vorausbestimmte Verlauf der Wunschgeschwindigkeit für das erste Fahrmanöver basierend auf der Geometrie eines ersten Pfades für das erste Fahrmanöver bestimmt wurde.
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Gemäß dem zweiten Aspekt wird somit als Schätzung nicht die Geschwindigkeit und die Entfernung berechnet, sondern die Beschleunigung. Basierend auf den Schätzergebnissen wird dann die Maßzahl berechnet und die Vorhersage getätigt. Die Schätzung kann auch in einem „Punkt” erfolgen. Dazu wird die Geschwindigkeit, die Entfernung und die Beschleunigung gleichzeitig gemessen. Für diesen Zeitpunkt werden dann die Schätzungen bestimmt und die Vorhersage getroffen.
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In einer vorteilhaften Ausprägung kann die Maßzahl für jede Schätzung auch aus dem Mittelwert der Maßzahlen in dem Fall, dass der Fahrer das angenommene Manöver tatsächlich durchführt, über einen vorteilhaft gewählten Zeitraum hinweg berechnet werden.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausprägung können mehrere Schätzungen über einen Zeitraum ausgeführt werden und jeweils die Maßzahlen für jede Schätzungen bestimmt werden. Diese Maßzahlen können dann für alle Schätzungen zu einer Annahme zu einem Fahrmanöver gemittelt werden. Auf dieser Mittelung kann dann die Vorhersage basieren. Die Mittelungen können gemeinsam mit den zugrundeliegenden Annahmen zum Fahrmanöver ausgegeben werden.
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Die Vorhersage des Fahrmanövers basierend auf den ermittelten Maßzahlen kann in der Auswahl des Fahrmanövers bestehen, das die höchste Maßzahl aufweist. Weiterhin kann das Verfahren das Ausgeben der für das erste und das zweite Fahrmanöver jeweils ermittelten Maßzahl umfassen. Diese Ausgabe der betrachteten Fahrmanöver und der ermittelten Maßzahlen kann von einem Fahrerassistenzsystem verwendet werden, um Warnungen bereitzustellen. Es kann im Verfahren vorkommen, dass zwar die Maßzahl für ein Fahrmanöver höher ist als die anderen oder die andere Maßzahl, jedoch die höchste und eine weitere oder weitere Maßzahlen dicht beieinander liegen. In solch einem Fall kann die Ausgabe von Warnungen durch ein Fahrerassistenzsystem für die dicht beieinander liegenden Fahrmanöver sinnvoll sein.
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Insbesondere können die ermittelten Maßzahlen verwendet werden, um Warnungen vor möglichen Konfliktsituationen im Hinblick auf die Eintrittswahrscheinlichkeit des zugehörigen Manövers zu priorisieren. In der Regel wird die Warnung mit der höchsten Maßzahl am höchsten priorisiert und somit an den Fahrer ausgegeben. Je nach Situation kann es jedoch auch vorkommen, dass ein Manöver mit einer kleineren Maßzahl als der höchsten Maßzahl höher priorisiert wird als das Manöver mit der höchsten Maßzahl. Insbesondere ist dies dann der Fall, wenn die zugehörige Konfliktsituation als besonders kritisch einzuschätzen ist.
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Die Maßzahl für eine Eintrittswahrscheinlichkeit einer Schätzung kann ein entscheidungserheblicher Anteil (beziehungsweise Term) oder der entscheidungserhebliche Anteil (beziehungsweise Term) einer vollständigen Berechnung einer absoluten Eintrittswahrscheinlichkeit sein, also der Teil der Berechnung, durch den die Schätzungen in eine Rangfolge gebracht werden können, zumindest näherungsweise oder mit einer hinreichenden Genauigkeit. Unter bestimmten Annahmen kann die Maßzahl sogar die Eintrittswahrscheinlichkeit selbst sein. Die Maßzahl kann ein sogenannter Score sein oder eine unnormierte Eintrittswahrscheinlichkeit sein.
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In einer Weiterbildung ist die Geometrie des ersten und des zweiten Pfades der zweidimensionale Verlauf des jeweiligen Pfades. In einer anderen Weiterbildung wurde der erste und der zweite vorausbestimmte Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf der Krümmung des ersten beziehungsweise zweiten Pfades bestimmt. Die Krümmung kann dabei abschnittsweise angegeben werden mithilfe von sogenannten smooth circular arc splines, wie sie in der oben genannten Veröffentlichung „Driver Intent Interface at Urban Intersections using the Intelligent Driver Model” beschrieben sind.
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In einer Weiterbildung wurde der erste und der zweite vorausbestimmte Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf der Geometrie eines Abschnitts des vorausliegenden ersten beziehungsweise zweiten Pfades bestimmt, der von einem Fahrzeug noch zu durchfahren wäre. Die Wunschgeschwindigkeit richtet sich somit nach dem Verlauf des Pfades, der für ein Fahrzeug, das sich auf diesem Pfad befindet, noch zu durchfahren ist.
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In einer bevorzugten Weiterbildung wurde der erste und der zweite Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf einem ersten Fahrermodell bestimmt. Das Fahrermodell gibt eines oder mehrere der Folgenden vor: der maximale Betrag der lateralen Beschleunigung, die maximale Geschwindigkeit, die minimale Ableitung der Wunschgeschwindigkeit nach der Entfernung. Diese Vorgaben beeinflussen die Verläufe der Wunschgeschwindigkeit entscheidend. Durch die Vorgabe der maximalen lateralen Beschleunigung wird die Geschwindigkeit begrenzt, mit der eine Kurve durchfahren wird. Ein sportlicher Fahrer beispielsweise wird höhere laterale Beschleunigungen akzeptieren, als ein komfortorientierter Fahrer. Ebenso können unterschiedliche Fahrer andere maximale Geschwindigkeiten bevorzugen. Schließlich wird der Verlauf der Wunschgeschwindigkeit in der Anfahrt der Kurve, also vor einem Abbiegevorgang, wesentlich durch den minimalen Betrag der Ableitung der Wunschgeschwindigkeit nach der Entfernung, also der vom Fahrzeug zurückgelegten Strecke, beeinflusst. Ein kleinerer minimaler Betrag repräsentiert ein eher spätes aber starkes Bremsen vor einer Kurve, während ein höherer minimaler Betrag der Ableitung ein eher sanftes Bremsen oder negative Beschleunigung beziehungsweise geringe negative Beschleunigungen repräsentiert. Die Eigenschaft „minimal” von Werten bezeichnet hierin die negative Zahl (<0), deren Betrag am größten ist. Sind zum Beispiel die Werte –2 und –5 gegeben, so ist –5 der minimale Wert.
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In einer Weiterbildung umfasst das Verfahren ferner: Erstellen einer weiteren oder einer Gruppe von weiteren Schätzungen der Geschwindigkeit des Fahrzeugs für den zweiten Zeitpunkt und der Entfernung des Fahrzeugs von dem Referenzpunkt für den zweiten Zeitpunkt; Wobei die eine weitere oder jede Schätzung der Gruppe auf der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in der ersten Entfernung, der ersten Entfernung vom Referenzpunkt und dem zweiten Zeitpunkt basieren; Wobei die eine weitere oder jede Schätzung der Gruppe ferner auf einem dritten oder jeweils weiteren im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit des Fahrzeugs in Abhängigkeit der Entfernung des Fahrzeugs vom Referenzpunkt für die erste Annahme zum Fahrmanöver basiert; wobei der dritte oder jeder weitere Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf der Geometrie des vom Fahrzeug vom Referenzpunkt aus zu durchfahrenden ersten Pfades für die erste Annahme zum Fahrmanöver bestimmt wird, wobei der dritte oder jeder weitere Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf einem zweiten oder jeweils weiteren Fahrermodell bestimmt wurde, das jeweils eines oder mehrere der Folgenden vorgibt: der maximale Betrag der lateralen Beschleunigung, die maximale Geschwindigkeit und der minimale Wert der Ableitung der Wunschgeschwindigkeit nach der Entfernung.
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Es werden also weitere Schätzungen bereitgestellt, die jeweils unter anderen Annahmen zum Fahrermodell bestimmt werden. Auf diese Weise können bei der Vorhersage eines Fahrmanövers verschiedene Fahrstile berücksichtigt werden und eine verbesserte Qualität der Vorhersage erreicht werden. In einer Weiterentwicklung kann ein Satz von Fahrermodellen ausgearbeitet werden. Dieser wird dann für die Schätzungen für jedes betrachtete Fahrmanöver verwendet.
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Dieses Vorgehen zum Erstellen weiterer Schätzungen kann ebenfalls für die Schätzungen von Beschleunigungen ausgeführt werden: Dann umfasst das Verfahren ferner: Erstellen einer weiteren oder einer Gruppe von weiteren Schätzungen der Beschleunigung des Fahrzeugs für den zweiten Zeitpunkt; Wobei die eine weitere oder jede Schätzung der Gruppe auf der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in der ersten Entfernung, der ersten Entfernung vom Referenzpunkt und dem zweiten Zeitpunkt basieren; Wobei die eine weitere oder jede Schätzung der Gruppe ferner auf einem dritten oder jeweils weiteren im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit des Fahrzeugs in Abhängigkeit der Entfernung des Fahrzeugs vom Referenzpunkt für die erste Annahme zum Fahrmanöver basiert und jeweils auf einer Modellannahme zur maximalen longitudinalen Beschleunigung basiert, wobei mehrere Schätzungen auf derselben Modellannahme basieren können; wobei der dritte oder jeder weitere Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf der Geometrie des vom Fahrzeug vom Referenzpunkt aus zu durchfahrenden ersten Pfades für die erste Annahme zum Fahrmanöver bestimmt wird, wobei der dritte oder jeder weitere Verlauf der Wunschgeschwindigkeit basierend auf einem zweiten oder jeweils weiteren Fahrermodell bestimmt wurde, das jeweils eines oder mehrere der Folgenden vorgibt: der maximale Betrag der lateralen Beschleunigung, die maximale Geschwindigkeit und der minimale Wert der Ableitung der Wunschgeschwindigkeit nach der Entfernung.
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In weiteren Aspekten umfasst eine Vorrichtung programmierbar einrichtbare Rechenmittel, insbesondere einen Computer, wobei die Vorrichtung dazu eingerichtet ist, eines der oben dargestellten Verfahren auszuführen. Die Vorrichtung kann ebenfalls Schnittstellen umfassen, die dazu eingerichtet sind, die Geschwindigkeit, die Entfernung und/oder die Beschleunigung des Fahrzeugs zu empfangen. Hierin wird dieser Empfang als das Erfassen der Geschwindigkeit, der Entfernung oder der Beschleunigung verstanden. Ebenfalls können Schnittstellen zu Fahrerassistenzsystemen vorgesehen sein.
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In wieder einem anderen Aspekt umfasst ein Computerprogramm Anweisungen zum Ausführen eines der oben dargestellten Verfahren. Das Computerprogramm kann einen Computer bei der Ausführung der Anweisungen dazu veranlassen, die dargestellten Verfahren auszuführen.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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1a zeigt die Ansicht einer beispielhaften Kreuzung.
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1b zeigt die Geometrie von mehreren Trajektorien an der beispielhaften Kreuzung gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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1c zeigt beispielhaft zwei ermittelte Pfade für die Durchfahrt durch die Kreuzung und für das Rechts-Abbiegen des Fahrzeugs.
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2a bis 2c zeigen beispielhaft Schritte bei der Entwicklung des Verlaufes der Wunschgeschwindigkeit für einen Pfad gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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2d zeigt einen Verlauf einer Wunschgeschwindigkeit gemäß der Berechnung nach den 2a bis 2c gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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3 zeigt in einem Flussdiagramm die Vorhersage eines Fahrmanövers gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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4 zeigt beispielhafte Schätzergebnisse zu der Geschwindigkeit und Entfernung sowie Auswertungen zur Wahrscheinlichkeit von einzelnen Annahmen zu Fahrmanövern.
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5 zeigt in einem Flussdiagramm die Vorhersage eines Fahrmanövers gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE
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1a zeigt eine Ansicht einer beispielhaften Kreuzung. Ein Fahrzeug (hier vorne im Bild) führt ein erstes Fahrmanöver aus, indem es beim Rechts-Abbiegen (angedeutet durch den Pfeil) an einem Fahrradüberweg hält, um Fahrradfahrer passieren zu lassen. Ein anderes Fahrmanöver wäre, wenn das Fahrzeug rechts abbiegt ohne an dem Fahrradüberweg zu halten, die Kreuzung ohne abzubiegen durchquert, oder an der Haltelinie hält.
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1b zeigt die Geometrie von mehreren Trajektorien an der beispielhaften Kreuzung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Jede Trajektorie entspricht dem Fahrweg einer Testfahrt eines Fahrzeugs, für die mittels GPS die Positionen des Fahrzeugs bestimmt wurden. Für die Trajektorien für ein Fahrmanöver, also beispielsweise alle Trajektorien, die ein Rechts-Abbiegen des Fahrzeugs beschreiben, kann eine Mittelung durch circular arc splines gebildet werden, um einen Pfad für dieses Fahrmanöver zu erhalten.
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1c zeigt zwei ermittelte Pfade, einen für die Durchfahrt durch die Kreuzung und einen für das Rechts-Abbiegen des Fahrzeugs. Beide Pfade liegen zunächst übereiander. In denen circular arc splines werden jeweils Abschnitte des Pfades als ein Kreisbogen aufgefasst. Die Abschnitte sind in 1c durch die zum Pfad senkrechten langen Linien gekennzeichnet. Für den Pfad des Rechts-Abbiegens sind weiterhin einige der Kreismittelpunkte eingezeichnet, deren Kreisbögen die Mittelung bilden. Dickere zum Pfad senkrechten Markierungen zeigen den Beginn und das Ende der Pfade an. Ferner zeigt die entlang des Pfades zweite dickere Markierungen (ungefähr bei x = –3 m und y = –25 m) die Position der Haltelinie der Ampel an (ungefähr in der Entfernung s = 13 m vom Beginn des Pfades an). Die dritte dickere Markierung entlang des Pfades (ungefähr bei x = 12 m und y = –3 m) zeigt die Position des Überwegs an (ungefähr in der Entfernung s = 46 m vom Beginn des Pfaden an).
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2a zeigt für ein Abbiegemanöver den Verlauf der aus den circular arc splines gewonnenen Krümmung k1(s). Die Krümmung für eine Entfernung s ist dabei der Kehrwert des Radius des jeweiligen Kreisbogens. Wie aus 2a ersichtlich ist, führt das Fahrzeug beim Abbiegemanöver vor allem in der Entfernung zwischen 60 und 90 m eine Kurvenfahrt aus. Die Messung der Entfernung beginnt ca. 60 m vor der eigentlichen Kurve.
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Für die weitere Bearbeitung wird die Krümmung dann zunächst geglättet, k2(s), wie in 2b gezeigt. Dazu kann ein gleitender Mittelwert der Krümmung k1 gebildet werden. Hierdurch kann der tatsächliche Verlauf der Krümmung angenähert werden, da Straßen typischerweise eine kontinuierlich verlaufende Krümmung (ohne Sprünge) aufweisen. Des Weiteren kann eine Glättung der Krümmung dem Schneiden von Kurven Rechnung tragen.
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2c zeigt die aus der geglätteten Krümmung k2 errechnete Geschwindigkeit vj(s) unter Berücksichtigung drei verschiedener Fahrermodelle (in 2c durch die durchgezogene Linie, die gestrichelte Linie und die gepunktete Linie dargestellt).
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Die Fahrermodelle unterschieden sich hinsichtlich der maximalen Geschwindigkeit v
max,j wobei durch j = 1, 2 oder 3 die unterschiedlichen Fahrermodelle indiziert werden, und der maximalen lateralen Beschleunigung a
max.lat,j, wobei durch j = 1, 2 oder 3 die unterschiedlichen Fahrermodelle indiziert werden. Die hier verwendeten beispielhaften Werte für die Parameter v
max,j und a
max.lat,j sind in Tabelle 1 gegeben. Die Geschwindigkeit v
j(s) errechnet sich aufgrund der Parameter dann nach der folgenden Formel:
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Aufbauend auf der errechneten Geschwindigkeit v
j(s) wird dann der Verlauf der Wunschgeschwindigkeit u
j(s) errechnet, wiederum unter Berücksichtigung der drei verschiedenen Fahrermodelle.
2d zeigt den Verlauf der Wunschgeschwindigkeit. Die Wunschgeschwindigkeit berücksichtigt ein unterschiedlich starkes Verzögern beziehungsweise Bremsen vor der Kurve. Dazu wird die Ableitung der Geschwindigkeit v
j(s) nach der Entfernung
nach unten begrenzt, und zwar auf unterschiedliche Werte je nach Fahrermodell. Die verwendeten Werte sind in Tabelle 1 gegeben.
| Fahrermodell 1 (gepunktete Linie) | Fahrermodell 2 (gestrichelte Linie) | Fahrermodell 3 (durchgezogene Linie) |
amax.lat,j | 2,00 m/s2 | 2,75 m/s2 | 3,50 m/s2 |
vmax,j | 48 km/h | 54 km/h | 60 km/h |
gmin,j | 0,15 S–1 | –0,20 s–1 | –0,25 s–1 |
Tabelle 1
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Auf diese Weise wird ein Wunschgeschwindigkeitsverlauf bestimmt, und zwar für mehrere Fahrermodelle und für einen gegebenen Verlauf der Krümmung eines Pfades.
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Anstatt der Krümmung des Pfades könnte auch die Ableitung des Richtungsvektors eines Pfades nach dem Weg beziehungsweise der Entfernung als Grundlage zur Berechnung des Verlaufes von Wunschgeschwindigkeiten verwendet werden beziehungsweise dessen Betrag. Die Krümmung kann als die zweite Ableitung der Querkoordinate nach der Längskoordinate (in Laufrichtung eines Pfades) angesehen werden. Die Geschwindigkeiten vj(s) und Wunschgeschwindigkeiten uj(s) in Bezug auf 2c und 2d sind für ein Abbiegemanöver ohne das Halten an einem Fußgänger- oder Fahrradüberweg berechnet. Wenn Verläufe von Wunschgeschwindigkeiten für ein Abbiegemanöver mit einem Halten an einem Fußgänger- oder Fahrradüberweg zur Verfügung gestellt werden sollen, wird dies bei dem Ermitteln einer Schätzung berücksichtigt, wie weiter unten beschrieben.
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3 zeigt in einem Flussdiagramm die Vorhersage eines Fahrmanövers gemäß einem Ausführungsbeispiel. Zu einem ersten Zeitpunkt t1 wird die Entfernung s(t1) und die Geschwindigkeit v(t1) des Fahrzeugs von einem Referenzpunkt ermittelt. Dabei wird zur Feststellung der Entfernung s(t1) die beispielsweise über Satellitennavigation festgestellte Position des Fahrzeugs auf eine Position auf einem Pfad abgebildet und die Strecke des Anfangs des Pfades, also dem Referenzpunkt, bis zur abgebildeten Position bestimmt.
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Auf dieser Basis werden dann drei Schätzungen a, b und c erstellt, welche Geschwindigkeit vestim,a(t2), vestim,b(t2), vestim,c(t2) und Entfernungen sestim,a(t2), sestim,b(t2), sestim,c(t2) das Fahrzeug zu einem zweiten Zeitpunkt aufweist. Der ersten Schätzung a wird dabei die Annahme eines ersten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an einem Fahrradübergang (im Folgenden auch I3 genannt). Der zweiten Schätzung b wird dabei die Annahme eines zweiten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel einer geraden Durchfahrt durch die Kreuzung (Im Folgenden auch I1 genannt). Der dritten Schätzung c wird dabei die Annahme eines dritten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel ein Rechts-Abbiegen mit Halten an einem Fahrradübergang (Im Folgenden auch I4 genannt).
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Die erste Schätzung a basiert ferner auf einem im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit u(s) für das erste Fahrmanöver. Um für die erste Schätzung a die Geschwindigkeit v
estim,a(t
2) und die Entfernung s
estim,a(t
2) zu bestimmen wird das sogenannte Intelligent Driver Model (IDM) verwendet, das in oben genannter Veröffentlichung „Driver Intent Interface at Urban Intersections using the intelligent Driver Model” ebenfalls verwendet und erläutert wird. Nach diesem bestimmt sich die Ableitung der Geschwindigkeit v
estim(t) nach der Zeit gemäß folgender Formel:
Wobei:
Parameter | Wert |
along,k (maximale longitudinale Beschleunigung gemäß Modellannahme k) | 0 ... 5 m/s2 |
δ | 4 |
b | 3 m/s2 |
d0 | 2,0 m |
T | 0,8 s |
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Die Variable d bezeichnet den Abstand des Fahrzeugs zu einem Hindernis, beispielsweise einem vorausfahrenden Fahrzeug. Die maximale longitudinale Beschleunigung along,k bestimmt sich nach einer anzuwendenden Modellannahme. In einer einfachen Variante der Erfindung wird nur ein Modell verwendet und beispielsweise der Wert 4 m/s2 für along,k verwendet. In einer Weiterbildung könnten auch für die anderen Parameter in Tabelle 1 je nach Modellannahme unterschiedliche Werte verwendet werden.
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Ausgehend von der Geschwindigkeit und der Entfernung zum ersten Zeitpunkt t1 können dann mithilfe des IDM und dem bekannten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und die Entfernung des Fahrzeugs zum Zeitpunkt t2 errechnet werden, vestim,a(t2) und sestim,a(t2). Dies kann unter Berücksichtigung des Verlaufs von v ·(v, d) während des Zeitintervalls von t1 bis t2 ausgeführt werden. Dazu kann auf bekannte Verfahren zurückgegriffen werden. Beispielsweise kann für diskrete zeitliche Zwischenschritte zwischen t1 bis t2 v ·(v, d) berechnet werden und somit das Fortbewegen des Fahrzeugs und dessen jeweilige Geschwindigkeit erfasst werden. Zu der Schätzung kann dann durch Summation gelangt werden. Diese Schätzung a gilt dann für die Annahme, dass das Fahrzeug das erste Fahrmanöver ausführt, beispielsweise ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an einem Fahrradüberweg.
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Des Weiteren wird die zweite Schätzung b bestimmt, diesmal für eine Annahme eines zweiten Fahrmanövers. Für die zweite Schätzung b kann ebenfalls ein vorgegebener Verlauf der Wunschgeschwindigkeit existieren. Dies kann zum Beispiel der Verlauf sein, wie er sich bei einer Durchfahrt (Geradeausfahrt) des Fahrzeugs ergeben würde. Auch dieser zweite vorgegebene Verlauf der Wunschgeschwindigkeit kann aufbauend auf der Geometrie eines Pfades für das zweite Fahrmanöver (Durchfahrt) bestimmt werden. Die Bestimmung der Geschwindigkeit und Entfernung zum zweiten Zeitpunkt kann dann auf dieselbe Art geschehen, wie für die Schätzung a, nämlich mithilfe des IDM.
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Die dritte Schätzung c wird auf abgewandelte Art bestimmt. Die dritte Schätzung c basiert dabei generell auf dem Verlauf der Wunschgeschwindigkeit für die Annahme, dass das Fahrzeug ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an dem Fahrradüberweg ausführt, und dem IDM. Um das Halten des Fahrzeugs zu simulieren wird ein virtuelles stehendes Hindernis derart platziert, dass das Fahrzeug an dem Fahrradüberweg oder allgemein einem Haltepunkt hält. Das Hindernis wird „weggenommen” sobald das Fahrzeug das Hindernis erreicht. In einer typischen Implementierung wird das Hindernis 1 bis 2 m nach diesem Punkt platziert, also um do hinter dem Hindernis. Dieses Hindernis wird durch das IDM bei der Berechnung der Geschwindigkeit dahingehend berücksichtigt, dass das Fahrzeug zum Hindernis hin verzögert und am Hindernis zu stehen kommt. Dies wird durch die Variablen und Ausdrücke d und d* des IDM berücksichtigt.
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Es ist direkt ersichtlich, dass die dritte Schätzung c auch als zweite Schätzung b und die zweite Schätzung b als dritte Schätzung c bezeichnet werden könnte.
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Schließlich werden die Maßzahlen für die Schätzungen a, b und c ermittelt. Dabei werden die tatsächliche Geschwindigkeit v(t2) und die tatsächliche Entfernung s(t2) berücksichtigt.
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Die Maßzahl bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit für eine Schätzung berücksichtigt im vorliegenden Beispiel nur einen entscheidungserheblichen Term einer Berechnung einer absoluten Eintrittswahrscheinlichkeit. Die Maßzahl ist im vorliegenden Beispiel die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Normalverteilung für die Schätzung:
Wobei der Index i für eine der Schätzungen a, b oder c steht. Für σ
s und σ
v sind empirisch Werte ermittelbar. Typischerweise liegen diese im Bereich von 0,6 m/s bis 1,6 m/s, vorzugsweise 1,2 m/s.
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Es wird dann die Schätzung mit der höchsten Maßzahl ausgewählt und die zugehörige Annahme (Abbiegen ohne oder mit Halten, Durchfahrt) als Vorhersage des Fahrmanövers ausgegeben. Mit anderen Worten: Das Fahrmanöver, für dessen Schätzung die höchste Maßzahl ermittelt wurde, wird als Fahrmanöver identifiziert und damit vorhergesagt. Gleichzeitig werden die betrachteten Fahrmanöver der Schätzungen a, b und c zusammen mit den jeweils für die entsprechenden Schätzungen bestimmten Maßzahlen ausgegeben.
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In die Berechnung der Maßzahl der jeweiligen Schätzung kann auch Vorwissen über die statistische Verteilung der Fahrertypen sowie dem Anteil der Fahrer, die an der aktuellen Kreuzung das jeweilige Fahrmanöver durchführen, einfließen. Das Vorwissen kann dabei durch eine Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden. Das Einfließen des Vorwissenes kann ferner durch eine Multiplikation der Maßzahl mit der Wahrscheinlichkeit für das Vorwissen erfolgen.
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Weiterhin können die Maßzahlen und/oder deren Multiplikation mit der Wahrscheinlichkeit für das Vorwissen gegenseitig ins Verhältnis gesetzt werden, entweder durch Berechnung einer absoluten Eintrittswahrscheinlichkeit oder beispielsweise durch Teilen jeder Maßzahl durch die Summe aller Maßzahlen. Das Resultat für jede Schätzung ist somit normiert. Dies kann für Fahrerassistenzsysteme von Bedeutung sein, deren Funktion (beispielsweise die Ausgabe von Warnungen) von absoluten Schwellwerten abhängt. Die Resultate für jede Schätzung und die zugehörigen Fahrmanöver können ausgegeben werden.
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In einer Weiterbildung der gerade dargestellten Ausführungsform mit Bezug auf
3 können für jede Annahme eines Fahrmanövers Varianten der Schätzung berechnet werden. Diese Varianten repräsentieren unterschiedliche Fahrermodelle gemäß Tabelle 1 und Modellannahmen für die maximale longitudinale Beschleunigung a
long,k. In dieser Weiterbildung soll der Fall betrachtet werden, dass für jedes der Fahrmanöver Rechts-Abbiegen ohne Halten, Rechts-Abbiegen mit Halten und Durchfahrt Varianten der Schätzung gemäß der folgenden Tabelle II berechnet werden. Ferner wird in dieser Weiterbildung auf die Kreuzung gemäß
1b und
1c Bezug genommen.
Fahrmanöver | Fahrermodell j × Modellannahme k(along ,k) | Virtuelles Hindernis |
I1: Durchfahrt | {1; 2; 3} × {1,5; 2,0, 2,5} | - |
I2: Durchfahrt mit Stop an Haltelinie der Ampel | {1; 2; 3} × {1,5; 2,0, 2,5} | 16 m |
I3: Rechts-Abbiegen ohne Hindernis | {1; 2; 3} × {1,5; 2,0, 2,5} | - |
I4: Rechts-Abbiegen mit Hindernis | {1; 2; 3} × {1,5; 2,0, 2,5} | 46 m |
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Schätzergebnisse für die Weiterbildung sind in 4 repräsentiert. Jede Schätzung ist durch eine eigene Linie repräsentiert. Für jede Schätzung wird deren Maßzahl bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit berechnet, auf die selbe Art, wie in Bezug auf 3 dargestellt. Schätzungen, die für dieselbe Annahme zum Fahrmanöver gelten, haben dieselbe Strichart. Die durchgezogenen Linien stellen die Schätzungen zur Annahme einer Durchfahrt dar. Die gestrichelten Linien stellen die Schätzungen zur Annahme eines Rechts-Abbiegens ohne Halten dar und die gepunkteten Linien stellen die Schätzungen zum Rechts-Abbiegen mit Halten dar. Schließlich werden die Maßzahlen der Schätzungen für eine Annahme zum Fahrmanöver gemeinsam betrachtet und eine Maßzahl bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit für dieses Fahrmanöver berechnet, beispielsweise durch Bildung eines Mittelwertes der Maßzahlen für ein Fahrmanöver. Das Fahrmanöver, für dessen Schätzung die höchste Maßzahl ermittelt wurde, wird als Fahrmanöver identifiziert und damit vorhergesagt. Gleichzeitig werden die betrachteten Fahrmanöver der Schätzungen a, b und c zusammen mit den jeweils für die entsprechenden Schätzungen bestimmten Maßzahlen ausgegeben.
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In 4 werden zweimal Vorhersagen bei unterschiedlichen Entfernungen getätigt, und zwar bei s = 30 m und s = 40 m, die auf der Geschwindigkeit und Entfernung des Fahrzeugs 1 s zuvor basieren.
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4 zeigt weiterhin die Wahrscheinlichkeiten P dafür, dass die Annahme zum Fahrmanöver korrekt ist unter Beachtung der erfassten Geschwindigkeit und Entfernung des Fahrzeugs. Die Wahrscheinlichkeiten P berechnen sich durch Normierung der Summation der Wahrscheinlichkeitsdichten. Wie in 4 ersichtlich ist, ist die Annahme zum Fahrmanöver I3 die wahrscheinlichste und wird deshalb als Vorhersage ausgegeben. Da die Haltelinie in 16 m Entfernung bereits überfahren wurde ist die Wahrscheinlichkeit für I2 nicht vorhanden.
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5 zeigt in einem Flussdiagramm die Vorhersage eines Fahrmanövers gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel. Zu einem ersten Zeitpunkt t1 wird die Entfernung s(t1) und die Geschwindigkeit v(t1) des Fahrzeugs von einem Referenzpunkt ermittelt. Dabei wird zur Feststellung der Entfernung s(t1) die beispielsweise über Satellitennavigation festgestellte Position des Fahrzeugs auf eine Position auf einem Pfad abgebildet und die Strecke des Anfangs des Pfades, also dem Referenzpunkt, bis zur abgebildeten Position bestimmt. Im Unterschied zu dem Ausführungsbeispiel gemäß 3 wird zum zweiten Zeitpunkt t2 nicht ebenfalls wieder auf die Geschwindigkeit v(t2) des Fahrzeugs bei der Berechnung der Maßzahlen von Schätzungen abgestellt, sondern auf die Beschleunigung im Zeitpunkt t2. Dies schließt natürlich nicht aus, dass die gemessene Beschleunigung des Fahrzeugs aufbauend auf einer zum zweiten Zeitpunkt gemessenen Geschwindigkeit beruht.
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Es werden dann drei Schätzungen a, b und c erstellt, welche Beschleunigungen aestim,a(t2), aestim,b(t2), aestim,c(t2) das Fahrzeug zu einem zweiten Zeitpunkt aufweist. Der ersten Schätzung a wird dabei die Annahme eines ersten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an einem Fahrradübergang. Der zweiten Schätzung b wird dabei die Annahme eines zweiten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel einer geraden Durchfahrt durch die Kreuzung. Der dritten Schätzung c wird dabei die Annahme eines dritten Fahrmanövers zugrunde gelegt, in diesem Ausführungsbeispiel ein Rechts-Abbiegen mit Halten an einem Fahrradübergang.
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Wie in dem mit Bezug auf
3 erläuterten Ausführungsbeispiel basiert die erste Schätzung a auf einem im Voraus bestimmten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit u(s) für das erste Fahrmanöver. Um für die erste Schätzung a die Beschleunigung a
estim,a(t
2) zu bestimmen wird, ebenso wie mit Bezug auf
3 bereits erläutert, das sogenannte Intelligent Driver Model (IDM) verwendet, das in oben genannter Veröffentlichung ebenfalls verwendet und erläutert wird. Nach diesem bestimmt sich die Ableitung der Geschwindigkeit v
estim(t) nach der Zeit gemäß folgender Formel:
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Mit den gleichen Parametereinstellungen wie für das Ausführungsbeispiel der 3 erläutert.
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Ausgehend von der Geschwindigkeit und der Entfernung zum ersten Zeitpunkt t1 können dann mithilfe des IDM und dem bekannten Verlauf der Wunschgeschwindigkeit die Beschleunigung des Fahrzeugs zum Zeitpunkt t2 errechnet werden, aestim,a(t2). Dies kann unter Berücksichtigung des Verlaufs von v ·(v, d) während des Zeitintervalls von t1 bis t2 ausgeführt werden. Dazu kann auf bekannte Verfahren zurückgegriffen werden. Beispielsweise kann für diskrete zeitliche Zwischenschritte zwischen t1 bis t2 v ·(v, d) berechnet werden und somit das Fortbewegen des Fahrzeugs und dessen jeweilige Geschwindigkeit erfasst werden. Zu der Schätzung kann dann durch Summation gelangt werden. Diese Schätzung a gilt dann für die Annahme, dass das Fahrzeug das erste Fahrmanöver ausführt, beispielsweise ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an einem Fahrradüberweg.
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Des Weiteren wird die zweite Schätzung b bestimmt, diesmal für eine Annahme eines zweiten Fahrmanövers. Für die zweite Schätzung b kann ebenfalls ein vorgegebener Verlauf der Wunschgeschwindigkeit existieren. Dies kann zum Beispiel der Verlauf sein, wie er sich bei einer Durchfahrt (Geradeausfahrt) des Fahrzeugs ergeben würde. Auch dieser zweite vorgegebene Verlauf der Wunschgeschwindigkeit kann aufbauend auf der Geometrie eines Pfades für das zweite Fahrmanöver (Durchfahrt) bestimmt werden. Die Bestimmung der Beschleunigung zum zweiten Zeitpunkt kann dann auf dieselbe Art geschehen, wie für die Schätzung a, nämlich mithilfe des IDM.
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Die dritte Schätzung c wird auf abgewandelte Art bestimmt. Die dritte Schätzung c basiert dabei generell auf dem Verlauf der Wunschgeschwindigkeit für die Annahme, dass das Fahrzeug ein Rechts-Abbiegen ohne Halten an dem Fahrradüberweg ausführt, und dem IDM. Um das Halten des Fahrzeugs zu simulieren wird ein virtuelles stehendes Hindernis derart platziert, dass das Fahrzeug an dem Fahrradüberweg oder allgemein einem Haltepunkt hält. Das Hindernis wird „weggenommen” sobald das Fahrzeug das Hindernis erreicht. In einer typischen Implementierung wird das Hindernis 1 bis 2 m nach diesem Punkt platziert, also um do hinter dem Hindernis. Dieses Hindernis wird durch das IDM bei der Berechnung der Beschleunigung dahingehend berücksichtigt, dass das Fahrzeug zum Hindernis hin verzögert und am Hindernis zu stehen kommt. Dies wird durch die Variablen und Ausdrücke d und d* des IDM berücksichtigt.
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Es ist direkt ersichtlich, dass die dritte Schätzung c auch als zweite Schätzung b und die zweite Schätzung b als dritte Schätzung c bezeichnet werden könnte.
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Schließlich werden die Maßzahlen für die Schätzungen a, b und c ermittelt. Dabei wird die tatsächliche Beschleunigung a(t2) mit den geschätzten Beschleunigungen zum Zeitpunkt t2 verglichen.
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Die Maßzahl für eine Schätzung berechnet sich nach der Formel für die Wahrscheinlichkeitsdichte:
Wobei der Index i für eine der Schätzungen a, b oder c steht. Für σ
a sind empirische Werte ermittelbar, ein typischer Wert ist aus dem Bereich 0,8 m/s
2 bis 1,4 m/s
2, vorteilhafterweise 1,2 m/s
2.
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Es wird dann die Schätzung mit der höchsten Maßzahl ausgewählt und die zugehörige Annahme (Abbiegen ohne oder mit Halten, Durchfahrt) als Vorhersage des Fahrmanövers ausgegeben. Mit anderen Worten: Das Fahrmanöver, für dessen Schätzung die höchste Maßzahl ermittelt wurde, wird als Fahrmanöver identifiziert und damit vorhergesagt. Gleichzeitig werden die betrachteten Fahrmanöver der Schätzungen a, b und c zusammen mit den jeweils für die entsprechenden Schätzungen bestimmten Maßzahlen ausgegeben.
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Es kann vorgesehen sein, Wahrscheinlichkeitsdichten zusätzlich für diskrete Zeitpunkte zwischen dem ersten und dem zweiten Zeitpunkt zu berechnen und aus diesen dann die Maßzahlen für die entsprechende Annahme zum Fahrmanöver zu berechnen. Hierzu können die zu den einzelnen Zeitpunkten errechneten Wahrscheinlichkeitsdichten gemittelt werden:
Wobei jedes t
m aus dem Zeitintervall [t
1, t
2] ist und M die Anzahl der Zeitpunkte ist, über die gemittelt wird.
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In die Berechnung der Maßzahl der jeweiligen Schätzung kann auch Vorwissen über die statistische Verteilung der Fahrertypen sowie dem Anteil der Fahrer, die an der aktuellen Kreuzung das jeweilige Fahrmanöver durchführen, einfließen. Das Vorwissen kann dabei durch eine Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden. Das Einfließen des Vorwissenes kann ferner durch eine Multiplikation der Maßzahl mit der Wahrscheinlichkeit für das Vorwissen erfolgen.
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Weiterhin können die Maßzahlen und/oder deren Multiplikation mit der Wahrscheinlichkeit für das Vorwissen gegenseitig ins Verhältnis gesetzt werden, entweder durch Berechnung einer tatsächlichen Eintrittswahrscheinlichkeit oder beispielsweise durch Teilen jeder Maßzahl durch die Summe aller Maßzahlen. Das Resultat für jede Schätzung ist somit normiert. Dies kann für Fahrerassistenzsysteme von Bedeutung sein, deren Funktion (beispielsweise die Ausgabe von Warnungen) von absoluten Schwellwerten abhängt. Die Resultate für jede Schätzung und die zugehörigen Fahrmanöver können ausgegeben werden.
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In einer Weiterbildung der gerade dargestellten Ausführungsform mit Bezug auf 5 können für jede Annahme eines Fahrmanövers Varianten der Schätzung berechnet werden. Diese Varianten repräsentieren unterschiedliche Fahrermodelle gemäß Tabelle 1 und Modellannahmen für die maximale longitudinale Beschleunigung along,k. In dieser Weiterbildung soll der Fall betrachtet werden, dass für jedes der Fahrmanöver Rechts-Abbiegen ohne Halten, Rechts-Abbiegen mit Halten und Durchfahrt Varianten der Schätzung gemäß der folgenden Tabelle II berechnet werden.
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Für jede Schätzung wird deren Wahrscheinlichkeitsdichte berechnet. Schließlich werden die Wahrscheinlichkeitsdichten der Schätzungen für eine Annahme zum Fahrmanöver gemeinsam betrachtet und eine Maßzahl für dieses Fahrmanöver berechnet, beispielsweise durch Bildung eines Mittelwertes der Wahrscheinlichkeitsdichten für ein Fahrmanöver. Das Fahrmanöver, für dessen Schätzung die höchste Maßzahl ermittelt wurde, wird als Fahrmanöver identifiziert und damit vorhergesagt. Gleichzeitig werden die betrachteten Fahrmanöver der Schätzungen a, b und c zusammen mit den jeweils für die entsprechenden Schätzungen bestimmten Maßzahlen ausgegeben.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- „Driver Intent Interface at Urban Intersections using the Intelligent Driver Model”, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, Jun. 2012, pp. 1162–1167 [0006]