DE102017217986A1

DE102017217986A1 - Verfahren und vorrichtung zum vorhersagen potenzieller kollisionen, fahrerassistenzsystem und fahrzeug

Info

Publication number: DE102017217986A1
Application number: DE102017217986.4A
Authority: DE
Inventors: Robert Sasu
Original assignee: Continental Automotive GmbH
Current assignee: Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Priority date: 2017-10-10
Filing date: 2017-10-10
Publication date: 2019-04-11

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs (3), das folgende Schritte umfasst: Messen (S1) von Positionen (x1 bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs (3) erhalten werden; Erzeugen (S2) einer Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien, Berechnen (S3) einer Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); und Berechnen (S4) von Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs (3) mit dem weiteren Fahrzeug (4) in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien und in Abhängigkeit von den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der jeweiligen potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug. Die Erfindung betrifft ferner ein Fahrerassistenzsystem und ein Fahrzeug.
Höherentwickelte Fahrerassistenzsysteme, advanced driverassistance systems - ADAS, führen bestimmte Fahrfunktionen automatisch aus. Ein wichtiger Aspekt ist, potenzielle Kollisionen so früh wie möglich zu erkennen. In diesem Fall kann der Kurs des Eigenfahrzeugs geändert werden, oder es können Bremsmanöver eingeleitet werden.
Ein beispielhaftes Kollisionserkennungssystem ist aus dem Dokument US 4950914 A bekannt. Das Erkennungssystem analysiert unter Verwendung eines piezoelektrischen Sensors die aktuelle Beschleunigung oder Verzögerung des Fahrzeugs.
Um potenzielle Kollisionen zu erkennen, ist eine exakte Kenntnis der derzeitigen und zukünftigen Trajektorie sowohl des Eigenfahrzeugs als auch weiterer Fahrzeuge im Umfeld des Eigenfahrzeugs erforderlich. Während ein menschlicher Fahrer auf seine Erfahrung zurückgreifen kann, müssen Fahrerassistenzsysteme zukünftige Trajektorien des Eigenfahrzeugs und weiterer Fahrzeuge basierend auf verfügbaren Sensordaten vorhersagen.
Typische Fahrzeugsensoren umfassen Infrarotsensoren, Kameras, Lidar-Sensoren und Radarsensoren. Alle Sensoren und insbesondere Radarsensoren weisen ein beträchtliches Ausmaß an Rauschen auf. Es können Glättungsalgorithmen verwendet werden, um das von dem Sensor kommende Rauschen zu reduzieren. Es ist jedoch nicht machbar, eine Genauigkeit von 100 Prozent zu erreichen, und es verbleiben immer Abweichungen von den exakten Werten. Außerdem verfügen die Fahrerassistenzsysteme allgemein nicht über Informationen über die Absichten des Fahrers des Eigenfahrzeugs und noch weniger über die Absichten von Fahrern weiterer Fahrzeuge.
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Vorgehensweise zum Abschätzen und Vorhersagen potenzieller Kollisionen bereitzustellen, welche die oben genannten Ungewissheiten besser berücksichtigt.
Erfindungsgemäß wird ein Verfahren zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs, wie in Anspruch 1 angegeben, bereitgestellt. Die Erfindung stellt ferner eine Vorrichtung zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs, wie in Anspruch 13 angegeben, bereit. Ferner stellt die Erfindung ein Fahrerassistenzsystem, wie in Anspruch 14 angegeben, und ein Fahrzeug, wie in Anspruch 15 angegeben, bereit.
Gemäß einem Aspekt stellt die Erfindung daher ein Verfahren zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs bereit. Die Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs werden basierend auf Sensordaten gemessen, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs erhalten werden. Basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs wird eine Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs erzeugt. Für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien wird in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs eine Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, berechnet. Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug werden in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien und in Abhängigkeit von den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der jeweiligen potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, berechnet.
Gemäß einem zweiten Aspekt stellt die Erfindung eine Vorrichtung zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs bereit. Die Vorrichtung umfasst eine Schnittstelle zum Empfangen von Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs erhalten werden. Die Vorrichtung umfasst ferner eine Recheneinheit, die dazu ausgelegt ist, basierend auf den empfangenen Sensordaten Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs zu messen. Die Recheneinheit erzeugt basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs eine Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs. Für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien des weiteren Fahrzeugs berechnet eine Recheneinheit in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs eine Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt. Die Recheneinheit berechnet ferner in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien des weiteren Fahrzeugs und in Abhängigkeit von den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug.
Gemäß einem dritten Aspekt stellt die Erfindung ein Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug bereit, das eine Vorrichtung zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen des Fahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug umfasst. Das Fahrerassistenzsystem umfasst ferner eine Steuereinheit, die dazu ausgelegt ist, basierend auf den Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Fahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug Fahrfunktionen des Fahrzeugs zu steuern.
Gemäß einem vierten Aspekt stellt die Erfindung ein Fahrzeug bereit, das Sensoren zum Erhalten von Sensordaten und ein Fahrerassistenzsystem zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen des Fahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug basierend auf den erhaltenen Sensordaten umfasst.
Erfindungsgemäß wird nicht nur eine einzige Kurve oder Trajektorie erzeugt, sondern stattdessen werden mehrere potenzielle zukünftige Trajektorien parallel abgeschätzt. Jede dieser potenziellen zukünftigen Trajektorien wird mit ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt. Darüber hinaus wird auch die Historie des weiteren Fahrzeugs berücksichtigt. Im Gegensatz zu einem Modell, das nur die aktuelle Geschwindigkeit und Position des weiteren Fahrzeugs berücksichtigt, stellt die Erfindung daher ein vollständigeres und realistischeres Bild bereit. Mögliche Kollisionen können mit hoher Genauigkeit erkannt werden, und die Sicherheit der Fahrer sowohl des Eigenfahrzeugs als auch des weiteren Fahrzeugs kann erhöht werden.
Darüber hinaus können, da eine Mehrzahl unterschiedlicher zukünftiger Trajektorien berücksichtigt wird, weniger wahrscheinliche Szenarien ausgeschlossen werden. Mögliche Fehlerkennungen von Kollisionen, d. h. falsch positive Ergebnisse, können mit höherer Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden. Ein Vermeiden von Fehlwarnungen und Fehlbremsungen sorgt für ein komfortableres Fahrerlebnis und erhöht die Sicherheit.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens werden für jede erzeugte potenzielle zukünftige Trajektorie Hypothesen berechnet. Die Hypothesen können eine Zeit bis zu einer Kollision, eine Zeit bis zu einer Bremsung und eine Position des weiteren Fahrzeugs nach einer vorgegebenen Zeit umfassen. Darüber hinaus können auch Wahrscheinlichkeiten für jede Hypothese berechnet werden. Die Berechnung kann auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug entlang der potenziellen zukünftigen Trajektorie basieren.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens werden Fahrfunktionen des Eigenfahrzeugs basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug gesteuert. Insbesondere kann basierend auf den berechneten Hypothesen ein Entscheidungsfindungsalgorithmus ausgeführt werden. Der Entscheidungsfindungsalgorithmus berücksichtigt die Wahrscheinlichkeiten der potenziellen zukünftigen Trajektorien des weiteren Fahrzeugs und die Wahrscheinlichkeiten der Hypothesen. In Abhängigkeit von der/n wahrscheinlichsten Trajektorie oder Trajektorien können Fahrfunktionen des Eigenfahrzeugs geändert werden.
Beispielsweise kann die Bremsstärke des Eigenfahrzeugs geändert werden. Beispielsweise kann für wenigstens eine zukünftige Trajektorie eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie tatsächlich folgt, erkannt werden. Wenn diese potenzielle zukünftige Trajektorie auch eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Kollision zwischen dem Eigenfahrzeug und dem weiteren Fahrzeug aufweist, kann der für ein Bremsen erforderliche Schwellenwert herabgesetzt werden. Auf diese Weise werden die Bremsen frühzeitig aktiviert, und eine mögliche Kollision kann vermieden werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann das Eigenfahrzeug basierend auf den Hypothesen beschleunigt oder verlangsamt werden. Ebenso kann die Fahrtrichtung des Eigenfahrzeugs geändert werden, d. h. das Fahrzeug kann anders gelenkt werden, um mögliche Kollisionen zu vermeiden. Das Fahrzeug kann entlang einer zulässigen Trajektorie gelenkt werden, die alle potenziellen zukünftigen Trajektorien mit hohen Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie tatsächlich folgt, und mit hohen Wahrscheinlichkeiten einer Kollision zwischen dem Eigenfahrzeug und dem weiteren Fahrzeug vermeidet.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst die gemessene Kinematik des weiteren Fahrzeugs eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung des weiteren Fahrzeugs. Die aktuelle und zukünftige Position des weiteren Fahrzeugs werden basierend auf einer Integration der Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung bestimmt.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens werden die Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, ferner in Abhängigkeit von einem Umfeldmodell des Eigenfahrzeugs bestimmt. Das Umfeldmodell kann Fahrspuren der Fahrbahn, Fahrbahnbegrenzungen oder zusätzliche Objekte oder Fahrzeuge, die den Kurs des weiteren Fahrzeugs versperren, umfassen. Jede potenzielle zukünftige Trajektorie wird in dem Umfeldmodell dargestellt und analysiert. Potenziellen zukünftigen Trajektorien, die einer nicht versperrten Spur der Fahrbahn folgen, werden höhere Wahrscheinlichkeiten zugeordnet als potenziellen zukünftigen Trajektorien, welche die Fahrspuren verlassen. Dementsprechend wird ein normales Verhalten des Fahrers des weiteren Fahrzeugs berücksichtigt. Das heißt, die Absicht des Fahrers des weiteren Fahrzeugs wird auch bis zu einem bestimmten Punkt abgeschätzt. Natürlich kann das weitere Fahrzeug auch weniger wahrscheinliche Trajektorien einschlagen, beispielsweise die Fahrspur verlassen. Gründe können eine zeitweilige Unaufmerksamkeit des Fahrers des weiteren Fahrzeugs oder die Absicht des Fahrers des weiteren Fahrzeugs, seinerseits eine Kollision zu vermeiden, sein.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens werden die Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, unter Verwendung eines Bayesschen Netzes bestimmt.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst das Erzeugen der Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs die Berechnung einer Hilfstrajektorie des weiteren Fahrzeugs durch polynomiale Regression basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs. Die Hilfstrajektorie wird verwendet, um eine erste Trajektorie des weiteren Fahrzeugs zu berechnen, die durch wenigstens einen Parameter beschrieben wird. Eine Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs wird durch Variieren des wenigstens einen Parameters der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs erzeugt.
Beispielsweise kann die erste Trajektorie durch Berechnen eines Satzes erhalten werden, der durch 3 ausgewählte Punkte auf der Hilfstrajektorie verläuft. Die 3 ausgewählten Punkte umfassen die aktuelle Position des weiteren Fahrzeugs, eine Position auf der Hilfstrajektorie des weiteren Fahrzeugs in der Vergangenheit und eine Position auf der Hilfstrajektorie des weiteren Fahrzeugs in der Zukunft. Die Positionen in der Vergangenheit und der Zukunft können durch Verfolgen der Hilfstrajektorie für eine vorgegebene Zeit basierend auf der gemessenen Geschwindigkeit des weiteren Fahrzeugs erhalten werden. Beispielsweise können ein Punkt eine Sekunde in der Zukunft und ein Punkt eine Sekunde in der Vergangenheit ausgewählt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens umfasst der wenigstens eine Parameter der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs einen Mittelpunkt und einen Radius der Kreiskurve. Durch Variieren des Mittelpunkts und/oder des Radius der Kreiskurve durch vorgegebene Faktoren kann die Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien erhalten werden.
Für ein vollständigeres Verständnis der Erfindung und der Vorteile derselben werden in der folgenden Beschreibung Ausführungsbeispiele der Erfindung ausführlicher erläutert, und zwar unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungsfiguren, in denen gleiche Bezugssymbole gleiche Teile bezeichnen und in denen:

1 ein schematisches Blockdiagramm einer Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der Erfindung zeigt;
2 eine schematische Draufsicht auf ein Verkehrsszenario eines Eigenfahrzeugs zeigt, das sich einem Kreisverkehr nähert, wobei ein weiteres Fahrzeug in dem Kreisverkehr fährt;
3 gemessene Positionen und Kinematik eines weiteren Fahrzeugs zum Berechnen einer Hilfstrajektorie zeigt;
4 eine erste Trajektorie des weiteren Fahrzeugs zeigt, die auf der Hilfstrajektorie basiert;
5 eine schematische Draufsicht auf ein Verkehrsszenario eines Eigenfahrzeugs, das in einer Parklücke geparkt ist, und eines weiteren Fahrzeugs, das sich der Parklücke nähert, zeigt;
6 eine Darstellung des in 5 abgebildeten Szenarios zu einem späteren Zeitpunkt zeigt;
7 ein schematisches Blockdiagramm eines Fahrerassistenzsystems gemäß einer Ausführungsform der Erfindung zeigt;
8 ein schematisches Blockdiagramm eines Fahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der Erfindung zeigt; und
9 ein schematisches Ablaufdiagramm zeigt, das ein Verfahren zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug gemäß einer Ausführungsform der Erfindung darstellt.

Die beigefügten Zeichnungen sind hinzugegeben, um für ein weiterreichendes Verständnis der vorliegenden Erfindung zu sorgen und sind in diese Beschreibung integriert und bilden einen Teil derselben. Die Zeichnungen stellen bestimmte Ausführungsformen der Erfindung dar und dienen zusammen mit der Beschreibung dazu, die Prinzipien der Erfindung zu erläutern. Andere Ausführungsformen der Erfindung und viele der mit der Erfindung einhergehenden Vorteile erschließen sich leicht, da sie durch Heranziehung der folgenden ausführlichen Beschreibung besser verständlich werden.
Es versteht sich, das bestimmte Vorgänge und/oder Schritte in einer Ausführungsform eines Verfahrens in einer bestimmten Reihenfolge des Vorkommens beschrieben oder abgebildet sein können, wobei dem Fachmann klar ist, dass eine derartige Konkretheit im Hinblick auf die Abfolge nicht tatsächlich erforderlich ist. Es versteht sich auch, dass die Begriffe und Ausdrücke, die in der vorliegenden Beschreibung verwendet werden, die gewöhnliche Bedeutung haben, die derartigen Begriffen und Ausdrücken im Hinblick auf ihre entsprechenden Untersuchungs- und Studienbereiche zugeordnet sind, außer dort, wo hierin anderweitig konkrete Bedeutungen angegeben wurden.
1 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung 1 zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs mit einem weiteren Fahrzeug gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
Die Vorrichtung 1 umfasst eine Schnittstelle 11 zum Empfangen von Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs erhalten werden. Die Schnittstelle kann eine drahtlose oder drahtgebundene Verbindung bereitstellen und mit einem gängigen Kraftfahrzeugkommunikationsnetz, wie etwa einem CAN-Bus, verbindbar sein. Die Vorrichtung 1 kann in ein Fahrerassistenzsystem eines Eigenfahrzeugs integriert sein. Gemäß alternativen Ausführungsformen kann sich die Vorrichtung jedoch auch außerhalb des Eigenfahrzeugs befinden. Beispielsweise kann die Vorrichtung 1 mit einem externen Server verbunden sein, der die Sensordaten zur Weiterverarbeitung direkt von dem Eigenfahrzeug erhält.
Die empfangenen Sensordaten können durch einen oder mehrere Sensoren des Eigenfahrzeugs, wie etwa Infrarotsensoren, LIDAR-Sensoren, Videosensoren und Radarsensoren, erhalten werden.
Die Vorrichtung 1 umfasst ferner eine Recheneinheit 12, die eine oder mehrere zentrale Verarbeitungseinheiten, central processing units - CPU, umfassen kann. Die Recheneinheit 12 ist dazu ausgelegt, die Sensordaten zu analysieren und auszuwerten. Die Recheneinheit 12 kann Objekte, wie etwa weitere Fahrzeuge, basierend auf Sensordaten erkennen und Positionen und Kinematik der weiteren Fahrzeuge extrahieren. Die Kinematik umfasst die Geschwindigkeit des weiteren Fahrzeugs und kann zusätzlich auch eine Beschleunigung des weiteren Fahrzeugs umfassen. Die Position und Kinematik des weiteren Fahrzeugs können aus Umfeldmodellierungsalgorithmen erhalten werden. Die Umfeldmodellierungsalgorithmen können Kalman-Filter und/oder Tiefpassfilter verwenden, um das Rauschen der Messungen der Sensoren zu reduzieren.
Die Recheneinheit 12 bestimmt die Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs zu mehreren Zeitpunkten und ist dazu ausgelegt, basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs eine Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs zu erzeugen. Für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien des weiteren Fahrzeugs berechnet die Recheneinheit 12 in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt. Für jede potenzielle zukünftige Trajektorie berechnet die Recheneinheit eine jeweilige Wahrscheinlichkeit für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug entlang der potenziellen zukünftigen Trajektorie.
Zum Berechnen der Wahrscheinlichkeit berücksichtigt die Recheneinheit 12 vorzugsweise auch die aktuelle Trajektorie des Eigenfahrzeugs. Die aktuelle Trajektorie des Eigenfahrzeugs kann von Beschleunigungs- und Giersensoren erhalten werden, welche entsprechend die Beschleunigung und Gierrate des Eigenfahrzeugs messen können. Basierend auf diesen Daten können/kann die aktuelle Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung des Eigenfahrzeugs bestimmt werden und die zukünftige Trajektorie des Eigenfahrzeugs vorhergesagt werden. Außerdem können auch GPS-Daten oder Sensordaten, wie etwa Videodaten oder Radardaten, zum Bestimmen der Trajektorie des Eigenfahrzeugs berücksichtigt werden.
Die Recheneinheit 12 führt ferner basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs mit dem weiteren Fahrzeug entlang den potenziellen zukünftigen Trajektorien einen Entscheidungsfindungsalgorithmus aus. Die Recheneinheit 12 kann ein Steuersignal zum Steuern des Eigenfahrzeugs ausgeben. Beispielsweise kann/können gemäß den Ergebnissen des Entscheidungsfindungsalgorithmus die Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung und/oder Lenkrichtung des Eigenfahrzeugs geändert werden.
Verschiedene Aspekte der oben genannten Merkmale werden nachfolgend unter Bezugnahme auf die 2 bis 6 erläutert.
2 zeigt eine Draufsicht auf ein beispielhaftes Verkehrsszenario. Ein Eigenfahrzeug 3 nähert sich einem Kreisverkehr 5. Basierend auf GPS-Daten und/oder Sensordaten des Eigenfahrzeugs 3 bestimmt die Recheneinheit 12 die aktuelle Position x_E und die aktuelle Geschwindigkeit v_E des Eigenfahrzeugs und die/den zukünftige(n) Trajektorie oder Weg des Eigenfahrzeugs 3.
Ein weiteres Fahrzeug 4 fährt in dem Kreisverkehr entlang eines Wegs 5 und ist durch eine aktuelle Position x, eine aktuelle Geschwindigkeit v und eine aktuelle Beschleunigung oder Kurvenrichtung gekennzeichnet. Nur auf der aktuellen Geschwindigkeit v des weiteren Fahrzeugs 4 basierend, schneiden sich die zukünftigen Trajektorien des Eigenfahrzeugs 3 und des weiteren Fahrzeugs 4.
Die Recheneinheit 12 ist jedoch dazu ausgelegt, basierend auf den Sensordaten eine Mehrzahl zukünftiger Trajektorien C1 bis C5 zu erzeugen. Die Berechnung wird unter Bezugnahme auf die 3 und 4 erläutert.
3 stellt die gemessenen Positionen x1 bis xn zu n Zeitpunkten in der Vergangenheit, wobei n eine gegebene ganze Zahl ist, sowie die aktuelle Position x und Geschwindigkeit v des weiteren Fahrzeugs, die basierend auf den jüngsten Sensordaten aktualisiert werden, dar. Die Recheneinheit 12 berechnet basierend auf den gemessenen Positionen x1 bis xn, x durch polynomiale Regression eine Hilfstrajektorie Q des weiteren Fahrzeugs 4. Die Hilfstrajektorie Q kann durch Spline-Interpolation erhalten werden. Die Hilfstrajektorie Q kann auch durch lineare Funktionen, die in Markov-Ketten definiert sind, erhalten werden. Ein Markov-Kettenmodell kann erzeugt werden, um zu sehen, wie bestimmte Parameter und Kinematik des weiteren Fahrzeugs 4 sich im Laufe der Zeit ändern.
Wie in 4 dargestellt, erzeugt die Recheneinheit 12 basierend auf drei Punkten xn, x, z auf der Hilfstrajektorie Q eine erste Trajektorie C. Die drei Punkte umfassen die aktuelle Position x des weiteren Fahrzeugs 4, eine vorherige Position xn und eine zukünftige Position y. Die vorherige Position xn und die zukünftige Position können für jeweilige vorgegebene Zeitspannen in der Vergangenheit und in der Zukunft, beispielsweise entsprechend 1 oder 2 Sekunde(n) in der Vergangenheit und in der Zukunft, ausgewählt werden. Die erste Trajektorie C wird als der einmal existierende Kreis bestimmt, der alle drei Punkte xn, x, y schneidet. Die erste Trajektorie C kann auch nur ein Abschnitt des Kreises bis zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft sein.
Es versteht sich, dass die erste Trajektorie C nicht unbedingt ein Kreis ist, sondern auch eine Klothoide oder ein Polynom umfassen kann. Die erste Trajektorie C kann auch direkt unter Benutzung der Hilfstrajektorie Q oder eines Unterabschnitts derselben erhalten werden.
Die erste Trajektorie C ist durch den Radius R und den Mittelpunkt Z des Kreises C definiert. Die Recheneinheit 12 ist dazu ausgelegt, den Radius R und den Mittelpunkt Z durch Multiplikation mit oder Addition von vorgegebenen Faktoren zu variieren. Auf diese Weise wird eine Mehrzahl von Trajektorien C1 bis C5 erzeugt. Der Radius R und der Mittelpunkt Z werden gleichzeitig derart variiert, dass die aktuelle Position x sich auf jeder der mehreren Trajektorien C1 bis C5 befindet und vorzugsweise außerdem die aktuelle Geschwindigkeit v des weiteren Fahrzeugs 4 tangential zu jeder Trajektorie C1 bis C5 ist. Die Parameter zum Erzeugen der potenziellen zukünftigen Trajektorien können durch Maschinenlernalgorithmen oder basierend auf Beobachtungen der realen Welt trainiert werden.
Für jede Trajektorie C1 bis C5 bestimmt die Recheneinheit 12 eine bestimmte Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 4 der jeweiligen Trajektorie C1 bis C5 tatsächlich folgt. Die Bestimmung kann auf einem Bayesschen Netz basieren. Die Recheneinheit 12 berücksichtigt auch Sensordaten des Umfelds. Beispielsweise kann die Recheneinheit 12 ein Umfeldmodell des Eigenfahrzeugs 3 erzeugen, das die Fahrbahnen und Fahrbahnbegrenzungen umfassen kann. In dem in 2 dargestellten Szenario bestimmt die Recheneinheit 12, dass die Trajektorien C2 und C5 relativ unwahrscheinlich sind, weil das weitere Fahrzeug 4 dabei die Spuren der Fahrbahn verlässt.
Ebenso kann die Recheneinheit 12 die Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug der potenziellen zukünftigen Trajektorie tatsächlich folgt, basierend auf der derzeitigen Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des weiteren Fahrzeugs 4 bestimmen. Beispielsweise wird, wenn eine potenzielle zukünftige Trajektorie eine wesentliche Änderung der Geschwindigkeit oder Beschleunigung des weiteren Fahrzeugs 4 erfordert, der jeweiligen zukünftigen Trajektorie eine geringe Wahrscheinlichkeit zugeordnet. In der in 2 abgebildeten Situation wird der Trajektorie C5 eine geringe Wahrscheinlichkeit zugeordnet, weil sie die Änderung von einer Linkskurve zu einer Rechtskurve erfordert. Auf diese Weise kann die Recheneinheit 12 auch die wahrscheinlichen Absichten des Fahrers des weiteren Fahrzeugs 4 berücksichtigen.
Im Gegensatz dazu werden den Trajektorien C1 und C3 relativ hohe Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug 4 den Trajektorien tatsächlich folgt, zugeordnet.
Die Recheneinheit 12 berechnet für jede der Trajektorien C1 bis C5 jeweilige Kollisionshypothesen. Die Recheneinheit 12 kann eine Zeit bis zu einer Kollision oder eine Kollisionsentfernung berechnen. In dem in 2 dargestellten Szenario weisen die zukünftigen Trajektorien C1 und C3 mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 4 der Trajektorie tatsächlich folgt, eine geringe Kollisionswahrscheinlichkeit auf. Dementsprechend reduziert die Recheneinheit 12 eine Bremsstärke des Eigenfahrzeugs 3 und verlangsamt das Eigenfahrzeug 3 nicht, weil eine Kollision relativ unwahrscheinlich ist. Ebenso wird der Schwellenwert zum Aktivieren des Airbags erhöht.
Ein weiteres Szenario ist in den 5 und 6 dargestellt. Das Eigenfahrzeug 3 beabsichtigt, eine Parklücke zu verlassen. Ein weiteres Fahrzeug 4 nähert sich der Parklücke.
In 5 fährt das weitere Fahrzeug 4 entlang einer geraden Linie. Die wahrscheinlichsten zukünftigen Trajektorien C1, C2, C4 weisen auch eine relativ hohe Kollisionswahrscheinlichkeit auf, wenn das Eigenfahrzeug die Parklücke verlässt. Nur die relativ unwahrscheinlichen Trajektorien C3, C5 führen nicht zu einer Kollision zwischen dem Eigenfahrzeug 3 und dem weiteren Fahrzeug 4, wenn das Eigenfahrzeug 3 die Parklücke verlässt. Dementsprechend gibt die Vorrichtung 1 eine Warnung aus oder hindert das Eigenfahrzeug 3 daran, die Parklücke zu verlassen.
In 6 biegt das weitere Fahrzeug 4 bereits in Richtung einer benachbarten Parklücke ab. Die wahrscheinlichsten zukünftigen Trajektorien C1, C2, C4 weisen jetzt eine relativ geringe Kollisionswahrscheinlichkeit auf, und die Vorrichtung 1 informiert den Fahrer des Eigenfahrzeugs 3, dass es relativ sicher ist, die Parklücke zu verlassen, oder steuert das Eigenfahrzeug 3 so, dass es die Parklücke verlässt. Eine automatische Bremsung wird erst zu einem späten Zeitpunkt vor einer unvermeidbaren Kollision aktiviert.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden beide potentielle zukünftige Trajektorien - des Eigenfahrzeugs 3 und des weiteren Fahrzeugs 4 - unter Verwendung der oben genannten Schritte berechnet.
7 stellt ein Blockdiagramm eines Fahrerassistenzsystems 2 gemäß der Ausführungsform der Erfindung dar. Das Fahrerassistenzsystem 2 umfasst eine Vorrichtung 1 gemäß einer der oben beschriebenen Ausführungsformen. Das Fahrerassistenzsystem 2 umfasst ferner eine Steuereinheit 21, die dazu ausgelegt ist, basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs 3 mit dem weiteren Fahrzeug 4 Fahrfunktionen des Eigenfahrzeugs 3 zu steuern. Wenn die Recheneinheit der Vorrichtung 1 bestimmt, dass für Trajektorien, denen das weitere Fahrzeug 4 auch wahrscheinlich folgt, eine hohe Kollisionswahrscheinlichkeit gegeben ist, kann die Steuereinheit 21 Bremsschwellenwerte des Eigenfahrzeugs 3 herabsetzen oder das Eigenfahrzeug 3 verlangsamen.
8 zeigt ein Blockdiagramm eines Fahrzeugs 3 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Das Fahrzeug 3 umfasst Sensoren 31, wie etwa Infrarotsensoren, Radarsensoren, Kamerasensoren oder LIDAR-Sensoren.
Das Fahrzeug 3 umfasst ferner ein Fahrerassistenzsystem 2, wie oben beschrieben, das dazu ausgelegt ist, die durch die Sensoren 31 erhaltenen Sensordaten zu analysieren und basierend auf den Sensordaten potenzielle Kollisionen vorherzusagen.
9 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs 3 mit einem weiteren Fahrzeug 4 in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs 3.
Im ersten Verfahrensschritt S1 werden basierend auf Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs 3 erhalten werden, Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs 4 gemessen. Die Sensordaten können Kameradaten, Radardaten, LIDAR-Daten oder Infrarotdaten umfassen.
In Verfahrensschritt S2 wird basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs 4 eine Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs 4 erzeugt. Die potenziellen zukünftigen Trajektorien können durch Berechnen einer Hilfstrajektorie Q des weiteren Fahrzeugs 4 durch polynomiale Regression, Berechnen einer ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs 4 basierend auf der Hilfstrajektorie und durch Erzeugen der Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien des weiteren Fahrzeugs 4 durch Variieren wenigstens eines Parameters der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs 4 erzeugt werden.
In Schritt S3 wird für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien eine Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug 4 der potenziellen zukünftigen Trajektorie tatsächlich folgt, berechnet. Die Berechnung erfolgt basierend auf den/r gemessenen Positionen und Kinematik des weiteren Fahrzeugs 4.
In Schritt S4 werden in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien und basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug 4 der jeweiligen potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs 3 mit dem weiteren Fahrzeug 4 berechnet.
In einem Schritt S5 werden für jede erzeugte potenzielle zukünftige Trajektorie Kollisionshypothesen berechnet, die eine Zeit bis zu einer Kollision, eine Zeit bis zu einer Bremsung und eine Position des Fahrzeugs nach einer vorgegebenen Zeit, beispielsweise einem bestimmten Bruchteil einer Sekunde, umfassen können. Die Hypothese kann als Eingangsgröße für einen Entscheidungsfindungsalgorithmus genommen werden, und das Fahrzeug kann basierend auf der Ausgabe des Entscheidungsfindungsalgorithmus gesteuert werden. Die Geschwindigkeit, Beschleunigung oder Fahrtrichtung des Eigenfahrzeugs 3 kann basierend auf den Kollisionswahrscheinlichkeiten geändert werden.
Auch wenn hierin konkrete Ausführungsformen der Erfindung dargestellt und beschrieben wurden, ist dem Durchschnittsfachmann klar, dass es unterschiedliche alternative und/oder äquivalente Realisierungen gibt. Es sollte sich verstehen, dass das/die Ausführungsbeispiel oder Ausführungsbeispiele lediglich (ein) Beispiel(e) ist/sind und nicht dazu gedacht ist/sind, den Schutzbereich, die Anwendbarkeit oder Ausgestaltung in irgendeiner Weise einzuschränken. Vielmehr stellen die vorstehende Kurzdarstellung und ausführliche Beschreibung dem Fachmann einen unkomplizierten Verfahrensplan zum Realisieren wenigstens eines Ausführungsbeispiels bereit, wobei es sich versteht, dass bezüglich der Funktion und Anordnung von Elementen, die in einem Ausführungsbeispiel beschrieben sind, verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich, wie in den angefügten Ansprüche und ihren rechtsgültigen Äquivalenten angegeben, zu verlassen. Allgemein soll diese Anmeldung alle Anpassungen oder Abwandlungen der hierin dargelegten konkreten Ausführungsformen abdecken.
Bezugszeichenliste

1: Vorrichtung
2: Fahrerassistenzsystem
3: Eigenfahrzeug
4: weiteres Fahrzeug
5: Kreisverkehr
11: Schnittstelle
12: Recheneinheit
21: Steuereinheit
31: Sensoren
C: erste Trajektorie
Ci: potenzielle zukünftige Trajektorien
P: Weg
Q: Hilfstrajektorie
R: Radius
z: Mittelpunkt

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 4950914 A [0003]

Claims

Verfahren zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs (3), das folgende Schritte umfasst: Messen (S1) von Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs (3) erhalten werden; Erzeugen (S2) einer Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien (C1 bis C5), Berechnen (S3) einer Wahrscheinlichkeit, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie (C1 bis C5) folgt, in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); und Berechnen (S4) von Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs (3) mit dem weiteren Fahrzeug (4) in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien (C1 bis C5) und in Abhängigkeit von den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der jeweiligen potenziellen zukünftigen Trajektorie (C1 bis C5) folgt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei für jede erzeugte potenzielle zukünftige Trajektorie (C1 bis C5) Kollisionshypothesen berechnet werden, die eine Zeit bis zu einer Kollision, eine Zeit bis zu einer Bremsung oder/und eine Position des weiteren Fahrzeugs (4) nach einer vorgegebenen Zeit umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei Fahrfunktionen des Eigenfahrzeugs (3) basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs (3) mit dem weiteren Fahrzeug (4) gesteuert werden.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Steuern der Fahrfunktionen des Eigenfahrzeugs (3) ein Anpassen einer Bremsstärke des Eigenfahrzeugs (3), Bremsen oder Beschleunigen des Eigenfahrzeugs (3) und/oder Anpassen der Fahrtrichtung des Eigenfahrzeugs (3) umfasst.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die gemessene Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4) eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung des weiteren Fahrzeugs (4) umfasst.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie (C1 bis C5) folgt, ferner in Abhängigkeit von einem Umfeldmodell des Eigenfahrzeugs (3) bestimmt werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Umfeldmodell des Eigenfahrzeugs (3) in Abhängigkeit von Sensordaten erzeugt wird, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs (3) erhalten werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie folgt, unter Verwendung eines Bayesschen Netzes bestimmt werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Erzeugen der Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4) folgende Schritte umfasst: Berechnen einer Hilfstrajektorie (Q) des weiteren Fahrzeugs (4) durch polynomiale Regression basierend auf den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik (v) des weiteren Fahrzeugs (4); basierend auf der Hilfstrajektorie (Q), Berechnen einer ersten Trajektorie (C) des weiteren Fahrzeugs (4), die durch wenigstens einen Parameter beschrieben wird; und Erzeugen der Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4) durch Variieren des wenigstens einen Parameters der ersten Trajektorie (C) des weiteren Fahrzeugs (4).
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die erste Trajektorie des weiteren Fahrzeugs (4) als eine Kreiskurve (C) berechnet wird, die durch drei ausgewählte Punkte (xn, x, y) auf der Hilfstrajektorie (Q) verläuft.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei die drei ausgewählten Punkte die aktuelle Position (x) des weiteren Fahrzeugs (4), eine Position (xn) auf der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs (4) in der Vergangenheit und eine Position (y) auf der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs (4) in der Zukunft umfassen.
Verfahren nach den Ansprüchen 10 und 11, wobei der wenigstens eine Parameter der ersten Trajektorie des weiteren Fahrzeugs (4) einen Mittelpunkt (Z) und einen Radius (R) der Kreiskurve (C) umfasst.
Vorrichtung (1) zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen eines Eigenfahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) in einem Umfeld des Eigenfahrzeugs (3), umfassend: eine Schnittstelle (11) zum Empfangen von Sensordaten, die durch Sensoren des Eigenfahrzeugs (3) erhalten werden; und eine Recheneinheit (12), die für Folgendes ausgelegt ist: - Messen von Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf den empfangenen Sensordaten; - Erzeugen einer Mehrzahl potenzieller zukünftiger Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4) basierend auf den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); - für jede der erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4), Berechnen von Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie (C1 bis C5) folgt, in Abhängigkeit von den/r gemessenen Positionen (xl bis xn, x) und Kinematik des weiteren Fahrzeugs (4); und - Berechnen von Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Eigenfahrzeugs (3) mit dem weiteren Fahrzeug (4) in Abhängigkeit von den erzeugten potenziellen zukünftigen Trajektorien (C1 bis C5) des weiteren Fahrzeugs (4) und in Abhängigkeit von den berechneten Wahrscheinlichkeiten, dass das weitere Fahrzeug (4) der potenziellen zukünftigen Trajektorie (C1 bis C5) folgt.
Fahrerassistenzsystem (2) für ein Fahrzeug (3), das eine Vorrichtung (1) zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen des Fahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) nach Anspruch 13 umfasst und ferner eine Steuereinheit (21) umfasst, die dazu ausgelegt ist, basierend auf den berechneten Wahrscheinlichkeiten für Kollisionen des Fahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) Fahrfunktionen des Fahrzeugs (3) zu steuern.
Fahrzeug (3), das Sensoren (31) zum Erhalten von Sensordaten und ein Fahrerassistenzsystem (2) nach Anspruch 14 zum Vorhersagen potenzieller Kollisionen des Fahrzeugs (3) mit einem weiteren Fahrzeug (4) basierend auf den erhaltenen Sensordaten umfasst.