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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Dejustageerkennung wenigstens eines Sensors eines Kraftfahrzeugs.
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Aus der
DE 10 2011 084 264 A1 ist ein Kalibrierungsverfahren für einen Umfeldsensor bekannt geworden. Der Umfeldsensor erzeugt Sensordaten, welche insbesondere Bilder und/oder Videos umfassen. Die Sensordaten werden mit Referenzsensorendaten einer Datenbank verglichen. Auf Basis dieses Vergleichs wird die Kalibrierung des Sensors vorgenommen.
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In der
DE 10 2016 223 581 A1 wird ein Verfahren zum Überprüfen der Funktionsfähigkeit eines Sensors beschrieben. Hierbei werden durch den Sensor zunächst Sensordaten bereitgestellt. In einem Speicher abgespeicherte, vorbestimmte Prüfdaten werden anschließend mit den Sensordaten verknüpft, um manipulierte Daten zu erhalten. Die manipulierten Daten werden dann mit einer Verarbeitungsvorschrift verarbeitet und die verarbeiteten Daten mit vorbestimmten Referenzdaten verglichen, um die Funktionsfähigkeit des Sensors zu überprüfen.
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Aus der
EP 2 604 478 A1 geht ein Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern einer Multisensoranordnung hervor. Die Multisensoranordnung umfasst dabei wenigstens zwei Sensoren, die dasselbe in der aktuellen Fahrzeugumgebung befindliche Objekt überwachen. Dabei werden die Daten der Multisensoranordnung fusioniert und daraus eine aktuelle Leistungsgröße bestimmt. Die aktuelle Leistungsgröße wird mit einer entsprechenden, für die fehlerfreie Multisensoranordnung erwarteten Leistungsgröße verglichen. Aus dem Vergleich kann eine Entscheidung darüber getroffen werden, ob ein Funktionsfehler des beziehungsweise der betreffenden Sensoren der Multisensoranordnung vorliegt. Die erwartete Leistungsgröße wird mit Hilfe eines offline erlernten Verfahrens bestimmt.
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Der
DE 10 2016 223 290 A1 ist ein Kalibrierungsverfahren für einen Sensor eines Fahrzeugs zu entnehmen, bei dem Sensordaten des zu kalibrierenden Sensors mit erfassten Umfelddaten eines anderen Sensors verglichen werden. Aus dem Vergleich werden Kalibrierungsdaten für den zu kalibrierenden Sensor erzeugt.
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Der
DE 10 2016 221 440 A1 ist ein Diagnoseverfahren von Umfeld-Sensorsystemen in Fahrzeugen zu entnehmen. Dabei werden Referenzdaten von Referenzobjekten in einem externen Server abgelegt. Über ein sogenanntes ITS-System (Intelligent Transportation System), welches am Verkehrsgeschehen beteiligte Fahrzeuge und die für die Verkehrsinfrastruktur zuständigen Institutionen miteinander vernetzt, werden die Referenzdaten an ein Kraftfahrzeug gesendet. Dort werden die Referenzdaten mit tatsächlich erfassten Daten des Referenzobjektes verglichen.
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Die die Merkmale vom Oberbegriff des geltenden Anspruchs 1 aufweisende
DE 10 2009 031 561 A1 beschreibt ein Verfahren zur Erkennung und Korrektur einer Fehlstellung eines Abstandssensors eines Fahrzeugs, welches in einer bestimmten Fahrtrichtung an parkenden Fahrzeugen vorbeifährt. Konkret wird bei dem Verfahren durch Abtasten der quer zu dem Abstandssensor relativ bewegten, parkenden Fahrzeuge ein aus einer Vielzahl von Abstandspunkten bestehendes Signalprofil erzeugt. Aus dem Signalprofil werden wiederum geometrische Daten einer Parklücke extrahiert. Das Signalprofil wird über eine bestimmte Zeit beobachtet und statistisch ausgewertet, wobei eine ausgeprägte Asymmetrie des Signalprofils als Hinweis auf eine Fehlstellung des Abstandssensors gedeutet wird. Oberhalb eines vorgebbaren Schwellenwerts für die Asymmetrie des Signalprofils wird ein Hinweis ausgegeben, dass der Abstandssensor eine Fehlstellung aufweist und zu reparieren ist.
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Aus der
DE 10 2005 059 902 A1 ist ein Verfahren zur Sensorzustandserfassung eines an einem Fahrzeug seitlich angebrachten Abstandssensors bekannt. Bei dem Verfahren werden zunächst mit dem Abstand des Fahrzeugs zu einer Fahrwegsbegrenzung korrelierende Sensorsignale erzeugt. Anschließend werden eine Vielzahl von zeit- und/oder ortsabhängigen Abstandswerten aus den erzeugten Sensorsignalen ermittelt und in einem Speicher des Fahrzeugs abgespeichert. Daraufhin erfolgt eine statistische Auswertung der gespeicherten Abstandswerte, deren Ergebnis zu einem Erzeugen eines entsprechenden Sensorzustandssignals führt. Die statistische Auswertung umfasst unter anderem auch einen Vergleich einer zeitlichen Abfolge von Abstandswerten mit festgelegten Normverläufen. Ferner kann in Abhängigkeit vom Sensorzustandssignal ein Warnsignal über einen Warnsignalgeber ausgegeben werden.
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Schließlich ist aus der
DE 10 2016 219 455 A1 noch ein Verfahren zur Überprüfung einer Umfelderfassung eines Kraftfahrzeugs bekannt geworden. Konkret werden dabei die mittels wenigstens eines Sensors erfassten Sensordaten an eine Einrichtung einer Infrastruktur übermittelt. Die Einrichtung vergleicht die Sensordaten mit Referenzdaten, die mit einem bestimmten Testszenario korreliert sind. Das Testszenario ist Bestandteil einer lokal begrenzten Prüfzone, welche sich in einer vorbestimmten Position befindet. Die vom Fahrzeug aktuell erfassten Sensordaten werden nur dann an die Einrichtung übermittelt, wenn sich das Fahrzeug in der Prüfzone befindet.
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Ausgehend vom genannten Stand der Technik, ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Dejustageerkennung wenigstens eines Sensors eines Kraftfahrzeugs bereitzustellen, welches bereits mit einem einzigen Sensor möglich ist und bei dem auf Referenzdaten für ein zu erfassendes Objekt verzichtet werden kann. Ferner ist es eine Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Dejustageerkennung bereitzustellen, welches unabhängig von der Art der erfassten Objekte sehr flexibel ist und eine allgemeine Vorgehensweise erlaubt.
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Die vorliegende Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausführungen beziehungsweise Ausbildungen des Verfahrens sind den abhängigen Ansprüchen zu entnehmen.
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Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Dejustageerkennung wenigstens eines Sensors eines Kraftfahrzeugs vorgeschlagen, wobei der Sensor zur Erfassung von Objekten im Umfeld des Kraftfahrzeugs dient. Das erfindungsgemäße Verfahren weist wenigstens folgende Verfahrensschritte auf:
- • Es wird zunächst überprüft, in welcher aktuellen Ausgangs- beziehungsweise Fahrsituation sich das Kraftfahrzeug befindet. Insbesondere wird geprüft, ob sich das Kraftfahrzeug bewegt oder nicht. Es hat sich nämlich gezeigt, dass lediglich bestimmte Fahrsituationen besonders geeignet sind, um eine Dejustage beziehungsweise fehlerhafte Messwerte ermitteln zu können. Hierauf wird später noch eingegangen.
- • Bei Vorliegen einer Ausgangssituation, welche mit einer abgespeicherten, als geeignet festgelegten Ausgangssituation übereinstimmt, erfolgt eine Auswertung der durch den Sensor während der Fahrt in einem bestimmten Zeitintervall durch Erfassung von Objekten generierten und abgespeicherten Messwerte. Eine Auswertung der ständig erzeugten Messwerte zwecks einer Dejustageerkennung erfolgt also lediglich bei Vorliegen einer geeigneten Ausgangssituation, insbesondere wenn sich das Kraftfahrzeug bewegt und somit Messwerte zu verschiedenen Zeitpunkten erfasst werden, an welchen sich das Kraftfahrzeug an verschiedenen Positionen befindet. Beispielsweise kann eine Geradeausfahrt oder eine Kurvenfahrt als geeignet bestimmt werden, wobei diese insbesondere Fahrsituationen insbesondere als geeignet bewertet werden, während eine statische Fahrsituation, insbesondere bei einem stehenden Fahrzeug, als nicht geeignet bewertet werden kann. Insbesondere sind solche Fahrsituationen geeignet, bei denen sich das Kraftfahrzeug bewegt; in diesem Fall verändert sich die Position des Kraftfahrzeugs an aufeinanderfolgenden Zeitpunkten. Bei den Objekten handelt es sich vorzugsweise um stationäre Objekte im Umfeld des Kraftfahrzeugs, also beispielsweise parkende Kraftfahrzeuge, feststehende Hindernisse und dergleichen. Das heißt, wenn sich das Kraftfahrzeug bewegt, verändert sich seine Position relativ zu den Objekten.
- • Jeder der erfassten Messwerte wird in eine Beziehung zum Zeitpunkt seiner Erfassung gesetzt. Des Weiteren wird jeder der erfassten Messwerte in eine Beziehung zu einer Relativposition des Kraftfahrzeugs (Abstand, Ausrichtung) relativ zu einem den Messwert verursachenden Messort zu diesem Zeitpunkt gesetzt.
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Mit anderen Worten wird festgestellt, in welcher Relativposition sich das Kraftfahrzeug zu einem erfassten Objekt beziehungsweise einem Messort zu einem bestimmten Messzeitpunkt befindet. Insbesondere wird dabei zudem berücksichtigt, wie sich die absolute Position des Kraftfahrzeugs bei seiner Bewegung verändert. Hierzu kann beispielsweise mit Hilfe der Fahrzeugodometrie bestimmt werden, wie sich die Position und Orientierung des Kraftfahrzeugs während der Fahrt verändert. Die Fahrzeugodometrie bezeichnet eine Methode der Schätzung der Lage, das heißt der Position und Orientierung, eines mobilen Systems. Dabei werden etwa die Richtung und der Betrag einer Geschwindigkeit des Systems sowie gegebenenfalls Beschleunigungen berücksichtigt, um eine Änderung der Lage zu bestimmen. Insbesondere ermöglicht die Fahrzeugodometrie, zu bestimmten Zeitpunkten die Position, Ausrichtung und den Fahrzustand eines Kraftfahrzeugs zu bestimmen. Als Eingangsgrößen können beispielsweise Messgrößen der Radsensoren, der Gierratensensoren und auch der Lenksensoren (Lenkwinkel) verwendet werden. Ergänzend sind auch Daten einer Fahrzeugnavigation (GPS-Daten) verwendbar.
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Hierdurch kann bestimmt werden, in welchem räumlichen Verhältnis Messwerte zueinander stehen, die zu verschiedenen Zeitpunkten und an verschiedenen Positionen des Fahrzeugs erfasst werden. Es kann also beispielsweise bestimmt werden, welche Verschiebung oder Rotation der Lage eines Objekts relativ zum Fahrzeug auf die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs zurückgeht. Durch geeignete Kompensation können somit die zu verschiedenen Zeitpunkten erfassten Messwerte miteinander verglichen, in ein gemeinsames Koordinatensystem transformiert oder in eine Karte eingetragen werden.
- • Es werden wenigstens Messwerte eines ersten Zeitpunktes mit den Messwerten eines zweiten, späteren Zeitpunktes verglichen.
- • Aus dem Vergleich der Messwerte wird entschieden, ob eine Dejustage des Sensors vorliegt oder nicht. Unter Dejustage wird insbesondere ein Winkelversatz des Sensors von seiner korrekten Position verstanden.
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Durch die oben genannten Verfahrensschritte wird somit ein Verfahren bereitgestellt, durch das auch ohne die Verwendung mehrerer Sensoren beziehungsweise eines Sensorclusters und ohne das Hinzuziehen von Referenzdaten eine Dejustage eines Sensors festgestellt werden kann.
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Es ist ein Verfahren denkbar, bei dem während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs in einem Zeitintervall Messwerte erfasst und abgespeichert werden, die Objekte in einem Umfeld des Kraftfahrzeugs betreffen. Dabei ist den erfassten Messwerten jeweils ein Zeitpunkt ihrer Erfassung zugeordnet und für die erfassten Messwerte wird jeweils eine Relativposition des Fahrzeugs relativ zu einem den Messwert verursachenden Messort bestimmt. Insbesondere ist der den Messwert verursachende Messort auf einer Oberfläche eines Objekts angeordnet. Es wird geprüft, ob sich das Kraftfahrzeug in Bewegung befindet, und in diesem Fall wird anhand von Messwerten eines ersten Zeitpunkts und Messwerten eines zweiten, späteren Zeitpunkts bestimmt, ob eine Dejustage des Sensors vorliegt oder nicht. Insbesondere wird ein Typ der Dejustage bestimmt, etwa eine gegenüber einer kalibrierten Lage verschobene und/oder rotierte Position oder eine andere Veränderung des Sensors gegenüber einem vorgesehenen oder kalibrierten Zustand.
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Die nachfolgenden Merkmale können mit den verschiedenen Aspekten der Erfindung frei kombiniert werden.
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Eine Dejustage des Sensors kann auf unterschiedliche Weisen ausgeprägt sein. Zum Beispiel erfasst der Sensor Messwerte, denen jeweils ein Messort zugeordnet ist, und die Messwerte werden mit einer Information verknüpft, die eine Position des Messortes betrifft, insbesondere relativ zur Position und Ausrichtung des Sensors. Beispielsweise misst ein Sensor die Intensität des aus einer bestimmten Richtung auftreffenden Lichts, wobei eine Information über die Richtung des Lichteinfalls erfasst wird; auf diese Weise detektieren etwa verschiedene Pixel eines Kamerasensors aus verschiedenen Richtungen einfallendes Licht. Auf ähnliche Weise kann ein Laserscanner Reflexionseigenschaften von Oberflächen in der Umgebung in Abhängigkeit von einem Winkel relativ zu dem Laserscanner erfassen. Zur Auswertung der erfassten Messwerte durch das Kraftfahrzeug werden die vom Sensor bereitgestellten Informationen, insbesondere über die relative Position des Messortes, ausgewertet und in Beziehung zum Kraftfahrzeug gesetzt. Dies erfolgt insbesondere mittels einer Kalibrierung, bei der beispielsweise bestimmt wird, wie die vom Sensor erfassten Informationen über Positionen eine Messortes in ein Fahrzeug-Koordinatensystem transformiert werden können. Es wird beispielsweise eine Lage und/oder Ausrichtung eines Sensors relativ zum Kraftfahrzeug bestimmt.
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Eine Dejustage kann nun eine Abweichung der Lage und/oder Ausrichtung des Sensors gegenüber der Kalibration betreffen, etwa wenn ein Sensor gegenüber einer Ausgangslage verschoben und/oder verdreht wird. Die Dejustage kann ferner eine Änderung der Abbildungseigenschaften des Sensors betreffen, etwa wenn eine Optik einer Kamera gegenüber einem kalibrierten Zustand verändert wird oder die Funktionsweise eines Lidar- oder Radarscanners so verändert wird, dass sich auch die Erfassung der Informationen über die Position der Messorte verändert, etwa bei einer verzerrten Abbildung der erfassten Messwerte.
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Gemäß einer ersten Ausbildung des Verfahrens wird vorgeschlagen, dass die Entscheidung, ob eine Dejustage vorliegt oder nicht, aufgrund einer zuvor erlernten und abgespeicherten Entscheidungslogik erfolgt. Dies trägt zum einen dazu bei, dass vorgefertigte Referenzdaten von bestimmten Objekten nicht mehr notwendig sind und andererseits eine „Intelligenz“ zur Verfügung gestellt wird, die eine Anpassung auf unterschiedlichste Messsituationen sehr flexibel ermöglicht. Insbesondere wird dabei ein Maschinenlernverfahren angewandt. Die Entscheidungslogik kann dabei beispielsweise Anweisungen für eine Klassifikation der erfassten Messwerte anhand eines trainierten Klassifikators umfassen. Es ist in einer weiteren Ausbildung des Erfindungsgedankens denkbar, dass die abgespeicherte Entscheidungslogik zuvor durch Messbilder erlernt wird, welche einerseits durch Messfahrten eines Kraftfahrzeugs mit einem bewusst dejustierten Sensor und andererseits durch Messfahrten eines Kraftfahrzeugs mit einem ordnungsgemäßen justierten Sensor erzeugt werden. Die Messfahrten zum Erlernen der Entscheidungslogik können vorzugsweise mit ein und demselben Kraftfahrzeug durchgeführt werden. Als „Messbild“ wird insbesondere eine Gesamtheit von zu einem Zeitpunkt oder an einer Position erfasste Messwerte eines Sensors bezeichnet. Bei der Ausbildung werden also während der Messfahrten mit dejustiertem Sensor Messbilder erzeugt, welche als Schlechtmessung festgelegt beziehungsweise eingestuft werden, das heißt, ihre Klassifizierung als Schlechtmessung ist bereits während der Erfassung bekannt. Bei den Messfahrten mit ordnungsgemäß justiertem Sensor werden Messbilder erzeugt, welche als Gutmessung festgelegt beziehungsweise eingestuft und entsprechend klassifiziert werden. Hierdurch kann auf einfache Weise die das Verfahren unterstützende Entscheidungslogik eingelernt beziehungsweise durch ein Maschinenlernverfahren trainiert werden.
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Bei einer weiteren Ausbildung des Verfahrens können alternativ oder zusätzlich Messbilder zum Erlernen der Entscheidungslogik verwendet werden, die mittels einer Simulation erzeugt wurden. Hierzu werden insbesondere an sich bekannte Verfahren verwendet, etwa statistische Verfahren oder physikalische Modelle des Sensors, mit dem das Verfahren ausgeführt werden soll. Insbesondere werden so gezielt als Gut- oder Schlechtmessungen klassifizierte Messbilder erzeugt, indem Messwerte für einen korrekt beziehungsweise nicht korrekt justierten Sensor simuliert werden.
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Insbesondere kommt die einmal erlernte Entscheidungslogik ohne Referenzdaten aus. Das Abspeichern und Vorhalten von Referenzdaten, beispielsweise Daten bestimmter Objekte, ist nicht mehr notwendig.
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Nach einer erfindungsgemäßen Verwirklichung des Verfahrens werden durch die während der Fahrt abgespeicherten Messwerte Messbilder erzeugt, welche für jedes erfasste Objekt zumindest Teile seiner Kontur zu unterschiedlichen Zeitpunkten darstellen. Messbilder mit örtlich auseinander liegenden Konturen wenigstens eines Objektes, bei dem also bei zumindest einem Objekt nicht nur im Wesentlichen eine Kontur zuordenbar ist, werden als Schlechtmessung und somit als Dejustage eingestuft. Messbilder mit örtlich übereinander liegenden Konturen, bei denen sich aus dem Messbild für jedes Objekt also nur eine deutlich sichtbare Kontur ergibt, werden als Gutmessung beurteilt. Das heißt, es werden Messbilder verglichen, bei denen ein Objekt zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst wurde. Insbesondere ist ein Schwellenwert oder Toleranzbereich definiert und die erfassten Konturen des Objekts werden als auseinander liegend bestimmt, wenn sie weiter als der Schwellenwert voneinander entfernt sind.
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Dabei wird insbesondere eine Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs mit dem Sensor berücksichtigt, da sich das Fahrzeug zu den unterschiedlichen Zeitpunkten an verschiedenen Positionen befindet. Beim Bestimmen, ob ein erfasstes Objekt zu unterschiedlichen Zeitpunkten mit örtlich übereinander oder auseinander Konturen erfasst wurde, wird die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs kompensiert, die beispielweise mittels Odometrie bestimmt wird.
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Alternativ oder zusätzlich zu Konturen erfasster Objekte kann das Verfahren auf beliebige Muster angewandt werden, die anhand der erfassten Messwerte bestimmbar sind und die beispielsweise durch Training eines Maschinenlernsystems erlernt werden können. Dabei wird insbesondere bestimmt, ob die Muster zu unterschiedlichen Zeitpunkten an verschiedenen Positionen erfasst wurden, und es wird demnach analog zur obigen Beschreibung entschieden, ob eine Dejustage oder eine Gutmessung vorliegt. Es kommt dabei nicht darauf an, um welche Art eines Objektes es sich handelt und ob beispielsweise Konturen oder andere Merkmale des Objekts erfassbar sind. Auf diese Weise wird eine sehr flexible und allgemeine Art der Vorgehensweise bereitgestellt.
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Wie anfangs erwähnt, wird bei dem Verfahren zunächst überprüft, ob für die Auswertung überhaupt eine geeignete Ausgangssituation vorliegt. Es hat sich gezeigt, dass es sehr vorteilhaft ist und mit Hilfe der Odometrie besonders zuverlässig die relative Position des Kraftfahrzeugs zu Messobjekten während eines Messintervalls ermittelbar ist, wenn als geeignete Ausgangssituation die Durchfahrt durch eine gerade Straße und/oder eine Kurvenfahrt betrachtet werden.
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Das Verfahren kann derart ausgestaltet sein, dass ein konkreter Dejustagewert ermittelt und bei Überschreiten eines Schwellwertes des ermittelten Dejustagewertes eine Autokalibrierung beziehungsweise eine Autokorrektur des Sensors durchgeführt wird. Ein Dejustagewert wird insbesondere durch einen Winkelfehler beziehungsweise Winkelversatz eines Sensors zu seiner korrekten Einbauposition gegeben. Hierdurch wird es ermöglicht, dass in gewissen Grenzen eine Dejustage des Sensors behoben werden kann, etwa im Sinne einer „Selbstheilung“ des Sensors, ohne dass Funktionseinschränkungen oder ein Werkstattaufenthalt des Kraftfahrzeugs notwendig werden.
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Die Ermittlung des Dejustagewertes kann vorzugsweise dadurch erfolgen, dass Messwerte eines ersten Messzeitpunktes auf Messwerte eines zweiten Messzeitpunktes zurücktransformiert werden, etwa Messwerte eines späteren Messzeitpunktes auf Messwerte eines früheren Messzeitpunktes. Auch hierbei wird insbesondere die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs zwischen den betrachteten Zeitunkten der Erfassung der Messwerte berücksichtigt und kompensiert. Beispielsweise wird ein späteres Messbild (eine spätere Kontur eines erfassten Objektes) auf ein früheres Messbild (eine frühere Kontur des erfassten Objektes) zurückbewegt/abgebildet. Dabei kann insbesondere bestimmt werden, welche translatorischen und/oder rotatorischen Transformationsschritte notwendig sind, um die späteren auf die früheren Messpunkten abzubilden.
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In weiteren Ausbildungen können alternativ oder zusätzlich andere Transformationen verwendet werden, beispielsweise eine nichtlineare Transformation oder eine Verzerrung, um den Einfluss einer bestimmten Dejustage auf die Messbilder kompensieren und zu verschiedenen Zeitpunkten erfasste Messbilder aufeinander abbilden zu können.
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Allgemein gesprochen können bei dem Verfahren Parameter einer Abbildungsvorschrift bestimmt werden, mittels derer zu verschiedenen Zeitpunkten erfasste Messbilder aufeinander abgebildet werden können. Anhand der Abbildungsvorschrift und/oder ihrer Parameter kann dann der Dejustagewert bestimmt werden, etwa um eine verbesserte Kalibrierung des Sensors vorzunehmen.
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Wird bei der Ermittlung des Dejustagewertes allerdings festgestellt, dass ein oberer Grenzwert überschritten wird, so wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Eine auf dem dejustierten Sensor beruhende Funktion wird deaktiviert oder zumindest in ihrem Umfang vermindert. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass der Fahrer nur wenn unbedingt nötig benachrichtigt und eine auf Daten des Sensors basierende Funktion des Kraftfahrzeugs eingeschränkt wird.
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Um beim Kraftfahrzeug Rechnerkapazität einsparen zu können, wird optional vorgeschlagen, dass die während des Zeitintervalls erzeugten Messwerte an einen externen Rechner übermittelt werden und der Rechner mit Hilfe der Entscheidungslogik aus diesen Messwerten den Dejustagewert ermittelt und an das Kraftfahrzeug zurückübermittelt. Ferner können einzelne Schritte des Verfahrens der Erfindung durch den externen Rechner ausgeführt werden. Insbesondere kann ein maschinelles Lernen, etwa zum Trainieren einer Entscheidungslogik, durch den externen Rechner ausgeführt werden, während die eigentliche Auswertung der Messdaten im Kraftfahrzeug erfolgt. Schließlich wird, etwa zur Erkennung schwieriger Umfeldsituationen, in denen die korrekte Erfassung von Messdaten, beispielsweise aufgrund externer Störfelder nicht möglich ist, vorgeschlagen, Messwerte von mehreren Kraftfahrzeugen zu vergleichen, die in demselben Gebiet erfasst wurden. Bei einer Feststellung einer Dejustage der überprüften Sensoren aller dieser Kraftfahrzeuge sollte dann eine Dejustagefeststellung in diesem Gebiet durch andere Kraftfahrzeuge zumindest übergangsweise ignoriert werden. Hierzu sind die Kraftfahrzeuge insbesondere vernetzt, etwa mittels Car2Car- oder Car2Infrastructure-Verbindung oder mittels eines übergeordneten Rechners.
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Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in den Figuren dargestellt und wird anhand der Figuren in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Dadurch werden auch noch weitere Vorteile der Erfindung deutlich. Gleiche Bezugszeichen, auch in unterschiedlichen Figuren, beziehen sich auf gleiche, vergleichbare oder funktional gleiche Bauteile. Dabei werden entsprechende oder vergleichbare Eigenschaften und Vorteile erreicht, auch wenn eine wiederholte Beschreibung oder Bezugnahme darauf nicht erfolgt. Die Figuren sind nicht oder zumindest nicht immer maßstabsgetreu. In manchen Figuren können Proportionen oder Abstände übertrieben dargestellt sein, um Merkmale eines Ausführungsbeispiels deutlicher hervorheben zu können.
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Es zeigen, jeweils schematisch,
- 1 ein Ablaufdiagramm für eine bevorzugte Ausbildung des Verfahrens,
- 2 die Darstellung einer Messsituation eines fahrenden Kraftfahrzeugs durch eine gerade Straße,
- 3 ein erzeugtes Messbild bei einem ordnungsgemäß justierten Sensor,
- 4 ein erzeugtes Messbild bei einem dejustierten Sensor,
- 5 ein zur Durchführung des Verfahrens geeignetes Kraftfahrzeug,
- 6 ein Verfahrensschritt zum Einlernen einer Entscheidungslogik in ein speziell dafür ausgebildetes Kraftfahrzeug,
- 7 eine Übertragung der zuvor erlernten Entscheidungslogik in eine Auswerte- und Steuereinrichtung eines Kraftfahrzeugs,
- 8 die Nutzung eines externen Rechners zur Entlastung des Kraftfahrzeugs,
- 9 die Rücktransformation von Messwerten eines Objektes, die zu einem späteren Zeitpunkt erfasst wurden, auf Messwerte des Objektes, die zu einem früheren Zeitpunkt erfasst wurden, zur Ermittlung eines konkreten Dejustagewertes und
- 10 die Darstellung der Nutzung von sogenannten Schwarmdaten zur Erkennung schwieriger Umfeldsituationen.
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Zunächst wird auf die 1 Bezug genommen. In dieser Figur ist eine mögliche Ausprägung der erfindungsgemäßen Verfahrensweise dargestellt. So wird nach einem Start des Verfahrensablaufs und ausgehend von einem Ausgangszustand V0 in einem Verfahrensschritt V1 zunächst überprüft, ob eine zur weiteren Fortsetzung des Verfahrens geeignete Ausgangssituation beziehungsweise Fahrsituation für ein Kraftfahrzeug mit einem zu überprüfenden Sensor gegeben ist. Bei der Prüfung kann sich ergeben, dass eine Ausgangssituation S1 gegeben ist, welche zur Fortsetzung des Verfahrens ungeeignet ist. Es kann aber auch eine Ausgangssituation S2 vorliegen, bei der das Kraftfahrzeug eine gerade Straße durchfährt. Eine weitere Ausgangssituation S3 kann durch eine Kurvenfahrt des Kraftfahrzeugs gegeben sein.
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Die Ausgangssituationen S2 und S3 stellen Ausgangssituationen dar, die sich als geeignet zur weiteren Durchführung des Verfahrens erwiesen haben. Mit Sx sollen weitere, geeignete Fahrsituationen angedeutet werden, die beispielsweise für die Dejustageerkennung bei anderen Sensoren oder Typen von Sensoren geeignet sind, die etwa verschiedene physikalische Detektionsprinzipien zur Erfassung der Messwerte nutzen und für die sich eine Dejustage gegebenenfalls auf andere Weise auf die Messwerte auswirkt.
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Wird eine Ausgangssituation als geeignet eingestuft, so wird in einem Verfahrensschritt V2 für ein bestimmtes Zeitintervall eine Auswertung der durch die Objekterfassung erlangten Messwerte hinsichtlich einer Dejustageerkennung durchgeführt.
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Die Auswertung kann neben der schlichten Bejahung oder Verneinung, dass eine Dejustage vorliegt in einem Verfahrensschritt V3 auch die Bestimmung eines konkreten Dejustagewertes beinhalten.
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Wie die Auswertung der Messwerte und die Bestimmung des Dejustagewertes in den Verfahrensschritten V2 und V3 erfolgen kann, wird später noch näher erläutert.
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Bei Bestimmung eines konkreten Dejustagewertes wird in einer Abfrage A1 abgefragt, ob der Dejustagewert, welcher vorzugsweise einem konkreten Winkelfehler α zur Normalposition des zu überprüfenden Sensors entsprechen kann, größer ist als ein Schwellwert S. Das Ausführungsbeispiel geht hier davon aus, dass eine Dejustage in Form einer Verdrehung eines Sensors 2 gegenüber einer kalibrierten Lage vorliegen kann, etwa den Wert einer Verdrehung um einen Winkelfehler α. Bei weiteren Ausführungsbeispielen können alternativ oder zusätzlich andere Arten der Dejustage geprüft werden, zum Beispiel eine Verschiebung, eine Lageänderung oder eine andere Abweichung von einem Ausgangszustand.
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Ist dies nicht der Fall, so gelangt das Verfahren wieder zurück zum Verfahrensschritt V1, in dem gegebenenfalls mit einem bestimmten oder bestimmbaren Zeitverzug die Ausgangssituation für das Kraftfahrzeug erneut geprüft wird.
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Ergibt die Abfrage A1 jedoch, dass der Winkelfehler α, das heißt der Dejustagewert, größer als der Schwellwert S ist, so gelangt das Verfahren zu einer Abfrage A2, in der gefragt wird, ob der Winkelfehler α größer als ein bestimmter Grenzwert G ist.
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Ist dies nicht der Fall, so erfolgt in einem Verfahrensschritt V4 eine Autokalibrierung beziehungsweise Autokorrektur des dejustierten Sensors beziehungsweise eine Anpassung der durch den Sensor generierten Daten.
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Ist der Winkelfehler α jedoch so groß, dass er den Grenzwert G übertrifft, so kann eine Autokalibrierung nicht mehr durchgeführt werden und es muss in einem Verfahrensschritt V5 steuerungstechnisch ein Fehler gesetzt werden, welches dazu führt, dass eine Warnmeldung an den Fahrer ausgegeben wird und eine Funktion, welche auf den Daten des dejustierten Sensors beruht, deaktiviert oder zumindest eingeschränkt wird.
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Bei weiteren Ausführungsbeispielen wird mittels einer Entscheidungslogik EL, insbesondere mittels eines Maschinenlernverfahrens, bestimmt, ob ein Dejustage vorliegt oder nicht. Das entsprechende Verfahren wird unten näher erläutert.
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Anhand der 2 bis 4 soll erläutert werden, wie im Verfahrensschritt V2 eine Auswertung der in einem Zeitintervall erfassten Sensordaten erfolgen kann. So wurde zu einem Zeitpunkt t1 festgestellt, dass eine geeignete Ausgangssituation für ein Kraftfahrzeug K1 zur weiteren Durchführung des Verfahrens vorliegt. Das Kraftfahrzeug K1 befindet sich auf der Durchfahrt durch eine gerade Straße beziehungsweise Fahrbahn F mit einer Geschwindigkeit v.
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Am Rand der Fahrbahn F ist lediglich beispielhaft ein zu erfassendes Objekt in Form eines parkenden Kraftfahrzeugs K2 dargestellt.
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Das Feststellen des Vorliegens einer geeigneten Situation wird auch durch das Registrieren der Geschwindigkeit v mit beeinflusst. Diese ist im Ausführungsbeispiel derart gewählt, dass im dargestellten Zeitintervall ZI das Kraftfahrzeug K1 derart viele Mess-Zeitpunkte t1 bis tn durchläuft, das aussagekräftige Messwerte durch einen Sensor 2 generiert werden können. Bei dem Sensor 2 zur Objekterfassung handelt es sich vorzugsweise um eine Kamera, einen Radar-, Lidar- oder Ultraschallsensor. Bei dem Ausführungsbeispiel ist nur ein Sensor 2 beispielhaft dargestellt, es können jedoch mehrere Sensoren 2 vorgesehen sein, gegebenenfalls verschiedene Typen von Sensoren.
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Im Übrigen erfolgt die Bewertung, ob sich das Kraftfahrzeug K1 in einer geeigneten Ausgangssituation befindet oder nicht, mit Hilfe einer fahrzeugeigenen Sensorik, welche beispielsweise Raddrehzahlsensoren, Gierratensensor und Lenkwinkelsensoren umfasst (nicht näher dargestellt).
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Während des Zeitintervalls ZI wird vom Sensor 2 eine Messung M(t1) zum Zeitpunkt t1 durchgeführt. Zum Zeitpunkt tn, also gegen Ende des Zeitintervalls ZI wird vom gleichen Sensor 2 eine Messung M(tn) durchgeführt. Zwischen diesen Messungen liegt eine bestimmte Anzahl weiterer Messungen, von denen lediglich beispielhaft eine Messung M(t2) zum Zeitpunkt t2 explizit hervorgehoben ist. Das Kraftfahrzeug K1 bewegt sich dabei kontinuierlich, das heißt, es befindet sich bei jeder der Messungen M(t1), M(t2), M(tn) an einer anderen Position relativ zu dem parkenden Kraftfahrzeug K2.
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Durch jede der Messungen wird ein bestimmter Messwert generiert. Lediglich beispielhaft ist ein Messpunkt beziehungsweise Messort MO der Fahrzeugkontur vom Kraftfahrzeug K2 dargestellt, welcher neben vielen anderen Messorten der Fahrzeugkontur zur Erzeugung von Messwerten beiträgt.
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So erfolgt zu einem Zeitpunkt t1, in der sich das Kraftfahrzeug K1 in einer ersten Relativposition zum Kraftfahrzeug K2 beziehungsweise zum Messort MO befindet, eine erste Messung M(t1) der Position des Messorts MO relativ zum Kraftfahrzeug K1, wobei insbesondere der Abstand des Kraftfahrzeugs K1 zu dem Kraftfahrzeug K2 beziehungsweise zum Messort MO gemessen wird. Zum Zeitpunkt t2, zu dem sich das Kraftfahrzeug K1 in einer anderen Relativposition zum Messort MO befindet, erfolgt eine zweite Messung M(t2). Schließlich erfolgt gegen Ende des Zeitintervalls ZI eine letzte Messung M(tn) zum Zeitpunkt tn, wobei sich das Kraftfahrzeug K1 wiederum in einer bereits deutlich entfernten Relativposition vom Messort MO befindet.
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Dabei wird jeder erfasste Messwert in eine Beziehung zum Zeitpunkt seiner Erfassung und zu einer zu diesem Zeitpunkt befindlichen Relativposition des Kraftfahrzeugs K1 zu dem den Messwert verursachenden Messort MO gesetzt. Die Bestimmung der genauen Relativposition des Kraftfahrzeugs relativ zu dem parkenden Kraftfahrzeug K2 zu einem der Zeitpunkte t1 bis tn kann bevorzugt mit Hilfe der bereits erwähnten Fahrzeugodometrie erfolgen. Insbesondere werden dabei anhand der Messungen M(t1), M(t2), M(tn) auf an sich bekannte Weise gemessene Positionen in eine Karte eingetragen, etwa eine anhand der Messungen M(t1), M(tn) generierte Umfeldkarte des Kraftfahrzeugs K1.
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Auf Grund der Vielzahl von durch das Kraftfahrzeug K2 gebildeten Messorten beziehungsweise Messpunkten erfolgt zu jedem Zeitpunkt t1 bis tn die Generierung einer Vielzahl von Messwerten MW(t1), MW(t2), MW(tn), welche schließlich für einen Zeitpunkt zu einem Messbild führen, anhand dessen beispielsweise eine Kontur oder zumindest ein Teil einer Kontur des Kraftfahrzeugs K2 beziehungsweise eines erfassten Objektes bestimmt werden kann. Ein Messbild umfasst insbesondere eine sogenannte „Punktwolke“, das heißt eine Vielzahl von für einen Zeitschritt t1, t2, tn erfassten Messwerten MW(t1), MW(t2), MW(tn).
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Es kommt dabei insbesondere nicht darauf an, dass beispielsweise durch eine vollständige Vorbeifahrt an dem Kraftfahrzeug K2 oder einem anderen Objekt eine vollständige Kontur erfasst wird. Vielmehr erfolgen die Messungen M(t1), M(tn) so, dass Messbilder mit Messwerten MW(t1), MW(t2) und MW(tn) in hinreichend großem räumlichem Abstand zueinander erfasst werden; wie groß der Abstand sein muss, kann dabei von verschiedenen Parametern abhängen, etwa von den verwendeten Messverfahren, Sensortypen, detektierten Umgebungsmerkmalen und Objekten, einer Fahrsituation und/oder der konkreten Art der vorliegenden Dejustage.
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In 3 ist ein Messbild MB1 dargestellt, welches durch die zu den Zeitpunkten t1, t2 und tn generierten Messwerten MW(t1), MW(t2) und MW(tn) generiert wurde. Mit anderen Worten wird für jeden Zeitpunkt t1 bis tn die Kontur eines erfassten Objektes, in diesem Fall des Kraftfahrzeugs K2 abgebildet. Dabei wurde die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs K1 anhand der mittels Odometrie erfassten Daten so kompensiert, dass die Messwerte MW(t1), MW(t2), MW(tn) in eine gemeinsame Karte eingetragen wurden.
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Das in der 3 dargestellte Messbild MB1 stellt ein Messbild dar, welches durch einen ordnungsgemäß justierten Sensor 2 hervorgerufen wurde. Das heißt, alle generierten Konturen K(t1), K(t2) bis hin zur Kontur K(tn) liegen im Messbild MB1 aufeinander oder zumindest so dicht beieinander, dass für eine das Messbild MB1 auswertende Logik der Eindruck einer einzigen, definierten Kontur entsteht. Die genannten Konturen werden durch generierte Messwerte MW(t1) zum Zeitpunkt t1, generierte Messwerte MW(t2) zum Zeitpunkt t2 und generierte Messwerte MW(tn) zum Zeitpunkt tn gebildet.
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Anders liegt der Fall, wenn der Sensor 2 des Kraftfahrzeugs K1 dejustiert ist, etwa durch eine gegenüber der vorgesehenen Einbauposition versetzte Anordnung des Sensors 2, wie anhand von 4 dargestellt ist. In diesem Fall wird ein Messbild MB2 erzeugt, bei dem die für jeden Zeitpunkt t1 bis tn erzeugten Konturen, also beispielhaft K(t1), K(t2) sowie K(tn) nicht mehr übereinander liegen, sondern auseinanderfallen. Es entsteht also insgesamt nur eine „unscharfe“ Punktwolke, die eine Kontur höchstens erahnen lässt. In weiteren Ausführungsbeispielen ist die Anordnung des Sensors 2 gegenüber seiner vorgesehenen Lage verdreht, gegebenenfalls in Kombination mit einem Versatz. Das Verfahren kann hier analog angewandt werden.
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Die 5 zeigt das Kraftfahrzeug K1, welches zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens hergerichtet ist, etwas detaillierter. So weist das Kraftfahrzeug K1 eine Vielzahl von Sensoren 2 zur Erfassung von Objekten im Umfeld des Kraftfahrzeugs K1 auf. Die Sensoren 2 sind bevorzugt als Kamera, Radar-, Lidar- oder Ultraschallsensoren ausgebildet, wobei mehrere Sensoren 2 und gegebenenfalls Kombinationen verschiedener Typen von Sensoren vorgesehen sein können.
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Das Kraftfahrzeug K1 ist mit einer Auswerte- und Steuereinrichtung 1 ausgestattet, welche eine Speichereinheit 10, einen Zeitgeber 11 und eine Logikeinheit 12 aufweist.
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Über einen Datenbus 6, welcher beispielsweise als CAN-Bus ausgebildet sein kann, ist die Auswerte- und Steuereinrichtung 1 mit den Sensoren 2, mit einer Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen 3 (beispielsweise Notbremsassistenz, Einparkhilfe, Navigationssystem mit GPS-Einrichtung, etc.), mit einer Anzeige- und Bedieneinrichtung 5 sowie mit einer akustischen Signaleinrichtung 4 verbunden.
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Wird durch die Sensorik des Kraftfahrzeugs K1, welche neben den dargestellten Sensoren 2 auch andere geeignete Sensoren, wie Radsensoren, Gierratensensoren und Lenkwinkelsensoren enthält (nicht dargestellt), eine geeignete Ausgangssituation wie beschrieben erfasst, so werden die durch die Sensoren 2 erfassten Objektdaten in beschriebener Weise durch die Logikeinheit 12 der Auswerte- und Steuereinrichtung 1 ausgewertet. Über den erwähnten Zeitgeber 11 kann der Bezug eines jeden generierten Messwertes zum Zeitpunkt seiner Erfassung gesetzt werden.
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Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass in der Logikeinheit 12 eine Entscheidungslogik EL hinterlegt ist, welche entscheidet, ob eine Dejustage vorliegt oder nicht. Die vorzugsweise in einem Programmspeicher der Speichereinheit 10 abgespeicherte Entscheidungslogik EL wurde allerdings zuvor erlernt beziehungsweise trainiert. Bei dem Ausführungsbeispiel werden Verfahren des maschinellen Lernens verwendet, wobei zunächst auf die unten erläuterte Weise ein Training eines Klassifikators zur Erkennung von Dejustage anhand erfasster Messbilder M durchgeführt wird, wobei bekannt ist, ob diese mit korrekt justiertem oder dejustiertem Sensor 2 erfasst wurden. Die Logikeinheit 12 verwendet dann insbesondere einen so trainierten Klassifikator, um Messbilder, die mit einem Sensor 2 erfasst wurden, dessen Justagezustand unbekannt ist, danach zu klassifizieren, ob eine Dejustage vorliegt oder nicht. Die Entscheidungslogik EL umfasst insbesondere Anweisungen zum Durchführen der Klassifikation.
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Ein Ausführungsbeispiel des Trainings wird anhand der 6 erläutert. 6 zeigt ein zu Entwicklungszwecken hergerichtetes Kraftfahrzeug K3, welches mit einem korrekt verbauten Sensor 2 und mit einem gewollt dejustierten Sensor 2' ausgestattet ist. Das Kraftfahrzeug K3 ist ebenfalls mit einer Auswerte- und Steuereinrichtung 100 und mit einer vergleichbaren Sensorik wie das Kraftfahrzeug K1 ausgestattet. Der dejustierte Sensor 2' weist einen bestimmten, festgelegten Winkelfehler α auf.
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In einer bestimmten Anzahl von Messfahrten des Kraftfahrzeugs K3 werden nun Messungen der Fahrzeugumgebung mit dem korrekt verbauten Sensor 2 durchgeführt. Hierdurch entstehen Messbilder M+, die von vornherein als Gutmessung bewertet werden.
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Anschließend erfolgt eine bestimmte Anzahl von Messfahrten, bei der die Fahrzeugumgebung des Kraftfahrzeugs K3 mit dem gewollt dejustierten Sensor 2' erfasst wird. Hierbei entstehen Messbilder M-, welche von vornherein einer Schlechtmessung zugeordnet werden. Insbesondere kann den Messbildern M- auch der für den Sensor 2' bekannte Winkelfehler α zugeordnet werden.
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Sowohl die Messbilder M+ als auch die Messbilder M- werden derart zusammengeführt, dass in der Auswerte- und Steuereinrichtung 100 eine Entscheidungslogik EL entsteht und abgespeichert wird.
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Zum Trainieren der Entscheidungslogik EL können Messbilder M+ und M- verwendet werden, die mittels eines oder mehrerer Kraftfahrzeuge K3 sowie verschiedener Sensoren S2, S2' erfasst werden. Insbesondere können hierzu Sensoren S2, S2' des gleichen oder verschiedener Sensortypen verwendet werden, die beispielsweise gleiche oder verschiedene physikalische Messprinzipien nutzen. Alternativ oder zusätzlich können die verwendeten Messbilder M+ und M- mittels Simulationen künstlich erzeugt werden.
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Die so erlernte Entscheidungslogik EL wird aus der Auswerte- und Steuereinrichtung 100 des Kraftfahrzeugs K3 ausgelesen, gegebenenfalls zwischengespeichert und in die Auswerte- und Steuereinrichtung 1 des Kraftfahrzeugs K1 beziehungsweise in deren Speichereinheit 10 eingelesen (siehe 7). Die Entscheidungslogik EL steht somit dem Kraftfahrzeug K1 bei seinen normalen, alltäglichen Fahrten zur Verfügung. Die Abspeicherung von Referenzdaten oder dergleichen ist nicht notwendig. Die in den 6 und 7 dargestellten Verfahrensschritte werden unter dem Verfahrensschritt V0 zusammengefasst (siehe 1).
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Bei dem Ausführungsbeispiel erfolgt das typischerweise rechenintensive Training des Maschinenlernverfahrens beziehungsweise das Erzeugen der Entscheidungslogik EL außerhalb des Kraftfahrzeugs 1, etwa bei einem externen Server, sodass dieses lediglich die typischerweise weniger rechenintensive Klassifikation anhand der Entscheidungslogik EL durchführen muss. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel kann, um zusätzlich Rechenkapazität im Kraftfahrzeug K1 einsparen zu können, die Entscheidungslogik EL optional auch in einen externen Rechner 7 verlagert werden, wie in 8 dargestellt ist.
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Hierbei werden die im Zeitintervall ZI durchgeführten Messungen zu den Zeitpunkten t1 bis tn, welche beispielsweise das Erfassen von Objekten in Form von neben der Fahrbahn F geparkten Kraftfahrzeugen Kx betreffen, an den externen Rechner 7 übermittelt. Der externe Rechner 7 entscheidet auf Grund der nunmehr in ihm abgespeicherten Entscheidungslogik EL über das Vorliegen und die Größe einer Dejustage.
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Die Berechnung eines konkreten Dejustagewertes beziehungsweise eines Winkelfehlers α kann bei dem Ausführungsbeispiel in der Auswerte- und Steuereinrichtung 1 des Kraftfahrzeugs K1 beziehungsweise im externen Rechner 7 derart bewerkstelligt werden, dass Messwerte eines ersten Messzeitpunktes auf Messwerte eines zweiten Messzeitpunktes mittels einer Transformation abgebildet werden. Beispielsweise können dabei Messwerte eines späteren Messzeitpunktes auf Messwerte eines früheren Messzeitpunktes zurücktransformiert werden. Beispielhaft ist in 9 dargestellt, dass Messwerte MW(tn) zu einem späteren Zeitpunkt tn auf Messwerte MW(t1) zu einem früheren Zeitpunkt t1 zurücktransformiert werden. Bei diesem Ausführungsbeispiel erfolgt also eine Transformation T, bei der berechnet wird, wie die Messwerte MW(tn) beziehungsweise die Messpunkte der Kontur K(tn) translatorisch und/oder rotatorisch zurückbewegt werden müssen, damit diese auf der Kontur K(t1) abgebildet werden können. Auch dieses Vorgehen verlangt unter Umständen viel Rechnerkapazität, so dass eine Auslagerung auf den externen Rechner 7 vorteilhaft sein kann.
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Bei weiteren Ausführungsbeispielen erfolgen alternativ oder zusätzlich andere Abbildungsbeziehungsweise Transformationsschritte, etwa um durch eine Dejustage verursachte weitere lineare oder nichtlineare Auswirkungen auf die erfassten Messwerte MW(t1), MW(t2), MW (tn) auszugleichen. Beispielsweise kann eine Dejustage einer Erfassungsoptik zu einer Verzerrung führen und es kann eine entsprechende Transformation bestimmt werden. Zum Bestimmen der Transformation können beispielsweise Registrierverfahren verwendet werden, etwa iterative Näherungsverfahren, insbesondere statistische Verfahren. Derartige Verfahren werden insbesondere dazu verwendet, zu verschiedenen Zeitpunkten erfasste Punktwolken aufeinander abzubilden, wobei nicht notwendigerweise alle einzelnen, in mehreren Zeitschritten erfassten Punkte einander entsprechen. Beispielsweise wird eine optimale Transformation so bestimmt, dass die Punktwolken in einer resultierenden Anordnung optimal überlagert werden.
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Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel kann ein analytisches Verfahren verwendet werden, um Parameter einer Abbildungsvorschrift zu bestimmen, mit der Messwerte eines ersten Messzeitpunktes auf Messwerte eines zweiten Messzeitpunktes abgebildet oder zurücktransformiert werden können. Insbesondere wird ein solches analytisches Verfahren dann angewandt, wenn Messwerte zu mehreren Zeitpunkten einander genau entsprechen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn das gleiche Objekt zu mehreren Zeitpunkten erfasst wird und die zu verschiedenen Zeitpunkten erfassten Messwerte aufeinander abgebildet werden können.
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Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel werden zum Trainieren der Entscheidungslogik EL Messbilder M- für zu trainierende Schlechtmessungen mit einer bestimmten Dejustage erfasst, beispielsweise mit einem bekannten Winkelfehler α. Die Entscheidungslogik EL wird in diesem Fall dazu trainiert, eine Dejustage mit diesem Winkelfehler α zu erkennen. Ferner können verschiedene Winkelfehler α oder andere bestimmte Weisen der Dejustage zum Training genutzt werden, etwa um die Entscheidungslogik EL so zu trainieren, um verschiedene Weisen der Dejustage zu erkennen und/oder zu unterscheiden.
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Bei diesem Ausführungsbeispiel kann das Maschinenlernverfahren mittels der Entscheidungslogik EL genutzt werden, um den konkreten Dejustagewert zu erkennen. Insbesondere werden dabei die erfassten Messbilder M(t1), M(tn) klassifiziert und einem bestimmten Winkelfehler α zugeordnet. Insbesondere handelt es sich dabei um einen solchen Winkelfehler α, für den zuvor Messbilder M- für Schlechtmessungen erfasst und zum Training verwendet wurden.
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Schließlich ist in 10 eine Situation dargestellt, bei der mehrere Kraftfahrzeuge K4, K5 und K6 durch ein Gebiet 15 fahren, welches als kritisch zu beurteilen ist. Die Kraftfahrzeuge K4 bis K6 sind vergleichbar ausgestattet wie das Kraftfahrzeug K1. Sie verfügen auch über die erlernte Entscheidungslogik EL, insbesondere einen trainierten Klassifikator.
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Das Gebiet 15 ist insofern als kritisch zu beurteilen, als dass alle Kraftfahrzeuge K4, K5 und K6 zu bestimmten Zeitintervallen ZI4, ZI5 und ZI6, in denen Auswertungen nach dem erfindungsgemäßen Verfahren durchgeführt wurden, an einen externen Rechner 8 melden, dass ihre Sensoren 2 dejustiert sind. Die Kraftfahrzeuge K4 bis K6 verfügen jeweils über eine GPS-Einrichtung und eine Kommunikationseinrichtung 14. Die GPS-Einrichtung 13 arbeitet in Verbindung mit einem GPS-Satelliten 9. Über die Kommunikationseinrichtung 14 ist ein kabelloser Datenaustausch mit dem externen Rechner 8 möglich.
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Durch die dargestellte Struktur ist es möglich, dass der Rechner 8 nicht nur die Sensordaten der Kraftfahrzeuge K4 bis K6 empfängt, sondern auch deren Position.
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Da nun alle Kraftfahrzeuge K4 bis K6 im besagten Gebiet 15 melden, dass ihre Sensoren 2 dejustiert sind, was als höchst unwahrscheinlich zu bewerten ist, folgert eine Logik des Rechners 8, dass das Gebiet 15 als kritisch zu beurteilen ist. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel wird bestimmt, wie viel Kraftfahrzeuge K4 bis K6 oder welcher Anteil der Kraftfahrzeuge K4 bis K6 in dem Gebiet 15 übereinstimmend eine Dejustage melden, und es wird von einer Störquelle ausgegangen, wenn die absolute oder relative Anzahl der Störungen einen Schwellenwert übersteigt.
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Es wird also davon ausgegangen, dass im Gebiet 15 eine nicht näher dargestellte Störquelle vorliegt, die zumindest vorübergehend zu einer nicht ordnungsgemäßen Erfassung von Daten durch die Sensoren 2 führt. Daher übermittelt der Rechner 8 an andere Kraftfahrzeuge, welche ebenfalls mit dem Rechner 8 kommunizieren können und sich (noch) nicht im Gebiet 15 befinden, ein entsprechendes Signal, so dass bei Messungen im kritischen Gebiet 15 als dejustiert erkannte Sensoren auf Grund dieser Messungen nicht als dejustiert bewertet werden.
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Alternativ oder zusätzlich zu einem bestimmten Gebiet 15 kann eine Fahrsituation erfasst und eine Störquelle erkannt werden. Beispielsweise kann analog zu dem Ausführungsbeispiel erkannt werden, dass für einen bestimmten Fahrbahnverlauf, zu einer bestimmten Zeit oder in der Nähe einer bestimmten Vorrichtung von einer Störquelle auszugehen ist. Hierdurch kann beispielsweise vermieden werden, dass systematische Fehlfunktionen von Sensoren 2 in bestimmten Fahrsituationen zum fälschlichen Erkennen einer Dejustage führen.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Auswerte- und Steuereinrichtung
- 2
- Sensoren, Ultraschallsensoren
- 2'
- dejustierter Sensor
- 3
- Fahrerassistenzsysteme
- 4
- akustische Signaleinrichtung
- 5
- Anzeige- und Bedieneirichtung
- 6
- Datenbus
- 7
- externer Rechner
- 8
- externer Rechner
- 9
- GPS-Satellit
- 10
- Speichereinheit
- 11
- Zeitgeber
- 12
- Logikeinheit (enthält Entscheidungslogik)
- 13
- GPS-Einrichtung
- 14
- Kommunikationseinrichtung
- 15
- kritisches Gebiet
- 100
- Auswerte- und Steuereinrichtung
- A1-A3
- Abfragen
- EL
- Entscheidungslogik
- F
- Fahrbahn
- G
- Grenzwert
- K(t1)
- Kontur eines erfassten Objektes zum Zeitpunkt t1
- K(t2)
- Kontur eines erfassten Objektes zum Zeitpunkt t2
- K(tn)
- Kontur eines erfassten Objektes zum Zeitpunkt tn
- K1
- fahrendes Kraftfahrzeug
- K1(t1)
- fahrendes Kraftfahrzeug zum Zeitpunkt t1
- K1(t2)
- fahrendes Kraftfahrzeug zum Zeitpunkt t2
- K1(tn)
- fahrendes Kraftfahrzeug zum Zeitpunkt tn
- K2
- parkendes Kraftfahrzeug
- K3
- Kraftfahrzeug zu Entwicklungszwecken
- MB1,
- MB2 Messbilder
- MO
- Messwert erzeugender Messort
- MW(t1)
- Messwerte des Messzeitpunktes t1
- MW(t2)
- Messwerte des Messzeitpunktes t2
- MW(tn)
- Messwerte des Messzeitpunktes tn
- M(t1)
- Messung zum Zeitpunkt t1
- M(tn)
- Messung zum Zeitpunkt tn
- M+
- Messbild einer Gutmessung
- M-
- Messbild einer Schlechtmessung
- S
- Schwellwert
- S1
- Ausgangssituation ungeeignet
- S2
- Ausgangssituation „Durchfahrt durch gerade Straße“
- S3
- Ausgangssituation „Kurvenfahrt“
- Sx
- weitere geeignete Ausgangssituationen
- T
- Transformation
- t1-tn
- Zeitpunkte
- V0-V5
- Verfahrensschritte
- v
- Geschwindigkeit
- ZI
- Zeitintervall
- ZI4-ZI6
- Zeitintervalle von Messungen unterschiedlicher Fahrzeuge
- α
- Dejustagewert, Winkelfehler
