DE102020109665A1 - Computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug - Google Patents

Computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug Download PDF

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug (1), umfassend die Schritte: Empfangen (21) von Sensordaten betreffend einen Fahrzeuginnenraum des Fahrzeugs (1) und/oder ein Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs (1); Auswerten (22) der Sensordaten hinsichtlich eines oder mehrerer der folgenden Kriterien: (i) Eine Anzahl von Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; (ii) ein Typ eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; (iii) ein Aufmerksamkeitsgrad eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeug (1); (iv) ein Beladungszustand des Fahrzeugs (1); (v) Sicht- und/oder Wetterverhältnisse in dem Fahrzeugumfeld; Auswählen (23) eines Trajektorienplanungsmodus aus wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi in Abhängigkeit eines Ergebnisses des Auswertens (22) der Sensordaten; und Planen (24) wenigstens einer Trajektorie für das Fahrzeug (1) in Abhängigkeit des ausgewählten Trajektorienplanungsmodus.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug. Des Weiteren betrifft die Erfindung eine Recheneinrichtung und ein Computerprogramm zur Ausführung eines solchen Verfahrens sowie ein Computerlesbares (Speicher)medium, das Befehle zum Ausführen eines solchen Verfahrens umfasst.
  • Aus dem Stand der Technik sind verschiedene Fahrerassistenzsysteme (FAS) bekannt, welche die Sicherheit und/oder den Komfort für einen Fahrer bzw. Fahrzeuginsassen erhöhen. Fahrerassistenzsysteme können z. B. im Rahmen des teilautomatisierten Fahrens (TAF), des hochautomatisierten Fahrens (HAF) oder des vollautomatisierten Fahrens (VAF) bestimmte Fahraufgaben übernehmen oder das Fahrzeug sogar wenigstens teilweise autonom steuern. Im Rahmen der vorliegenden Beschreibung sollen auch Systeme, die ein wenigstens teilweise autonomes Fahren eines Fahrzeugs ermöglichen, von dem Begriff Fahrerassistenzsystem umfasst sein.
  • Einige Fahrerassistenzsysteme greifen direkt in die Führung des Fahrzeugs ein oder übernehmen die Führung des Fahrzeugs - dauerhaft oder zumindest zeitweise - vollständig. Beispiele hierfür sind Längsführungsassistenzsysteme, Querführungsassistenzsysteme sowie Assistenzsysteme mit gekoppelter Längs- und Querführung. Derartige Fahrerassistenzsysteme können z. B. eine sogenannte Hands-off-Funktionalität bzw. Feet-off-Funktionalität realisieren, welche dem Fahrer bestimmte Lenk- bzw. Pedalbetätigungsaufgaben abnehmen (z.B. Spurhalten, Folgefahrt, etc.), bis hin zu einer HAF- oder sogar VAF-Funktionalität.
  • Automatisierte Fahrfunktionen der oben erwähnten Art setzen in der Regel eine automatische Trajektorienplanung durch ein Steuerungssystem des Fahrzeugs voraus. Eine Trajektorie ist ein geplanter zeitlicher Sollverlauf von relevanten Fahrzeugzustandsgrößen. Die Fahrzeugzustandsgrößen umfassen insbesondere Ortskoordinaten des Fahrzeugs, sodass die Trajektorienplanung eine geeignete Bahnkurve in Raum und Zeit festlegt, entlang derer das Fahrzeug gesteuert werden soll. Dabei soll die Trajektorie um nach Möglichkeit mit einem von einer übergeordneten Fahrstrategie, die auch als Manöverplanung bezeichnet wird, vorgegebenen Ziel, wie z.B. dem Beibehalten einer Wunschgeschwindigkeit und/oder einem Spurwechsel, kompatibel sein.
  • Die geplante Trajektorie muss mit Blick auf Begrenzungen durch das Fahrzeugumfeld und die Fahrzeug-Aktuatorik umsetzbar sein. Darüber hinaus ist eine gängige Anforderung an die Trajektorienplanung ist, dass, dass die geplante Trajektorie für den Fahrer bzw. die Fahrzeuginsassen möglichst komfortabel sein soll, etwa durch die Vermeidung allzu starker Beschleunigungen, Bremsverzögerungen und/oder Rucke. Im Allgemeinen ist daher eine bezüglich mehrerer verschiedener Kriterien optimale Trajektorie zu bestimmen. Dabei stellen die verschiedenen Kriterien mitunter gegenläufige Anforderungen an die Ausgestaltung der Trajektorie, so dass die Trajektorienplanung in der Regel mit einer dynamischen Optimierung im Sinne einer Kompromissfindung zwischen unterschiedlich gewichteten Anforderungen an die gesuchte Trajektorie einhergeht.
  • Bekannte Algorithmen zur Lösung derartiger dynamischer Optimierungsprobleme basieren auf Minimierung eines Kostenfunktionals. Das Kostenfunktional ist in der Regel eine Funktion mehrerer zeitabhängiger Fahrzeugzustandsgrößen (ggf. zusammengefasst in einem zeitabhängigen Zustandsvektor) und mehrerer zeitabhängiger Steuergrößen (ggf. zusammengefasst in einem zeitabhängigen Steuervektor). Die Steuergrößen können beispielsweise Stellgrößen jeweiliger Aktoren des Fahrzeugs quantifizieren und dementsprechend z.B. Kräfte (bzw. Beschleunigungen) oder Drehmomente (bzw. Winkelbeschleunigungen) sein.
  • Bei der Lösung des Optimierungsproblems wird derjenige zeitliche Verlauf der Steuergrößen - und dementsprechend ein resultierender zeitliche Verlauf der Fahrzeugzustandsgrößen - bestimmt, welcher das Kostenfunktional bis zu einem bestimmten Zeithorizont (d.h. zeitlich integriert bis zu einer Endzeit, die u. U. selbst variabel und Gegenstand der Optimierung sein kann) minimiert oder, allgemeiner, extremalisiert. Dabei sind normalerweise einige Rand- und Nebenbedingungen, wie etwa Anfangsbedingungen, Endbedingungen und Ungleichungsbeschränkungen, zu berücksichtigen. Beispielsweise können die Anforderung der Kollisionsfreiheit mit Objekten im Fahrzeugumfeld und/oder die Einhaltung von vorgegebenen Stellgrößenbegrenzungen der Aktoren in Form solcher Nebenbedingungen formuliert sein.
  • Als eine wichtige Grundlage für die Trajektorienplanung wird üblicherweise aus fusionierten Sensordaten und ggf. weiteren Daten, wie z.B. Karteninformationen aus einer Datenbank, zunächst ein Umfeldmodell erzeugt. Das Umfeldmodell beschreibt ein bei der Trajektorienplanung zu berücksichtigendes aktuelles und/oder für die Zukunft prädiziertes Fahrzeugumfeld, welches beispielsweise statische und/oder bewegliche Objekte, wie z.B. ortsfeste Hindernisse oder andere Verkehrsteilnehmer, umfasst. Unbewegliche Hindernisse können beispielsweise Teile einer Straßeninfrastruktur sein, wie etwa Leitplanken oder durchgezogene Spurmarkierungen auf der Straßenoberfläche, die zwar physisch leicht überfahren werden könnten, jedoch aufgrund gesetzlicher Bestimmungen nicht überfahren werden dürfen. Andere bewegliche Verkehrsteilnehmer können z.B. vorausfahrende oder entgegenkommende Fahrzeuge oder im Fahrzeugumfeld befindliche Fußgänger oder Tiere sein.
  • Im Zusammenhang mit der Trajektorienplanung ist es wünschenswert, situationsabhängige Anforderungen und individuelle Erwartungen von Fahrzeuginsassen in möglichst flexibler Weise berücksichtigen zu können.
  • Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren anzugeben, welches eine an Gegebenheiten innerhalb und/oder außerhalb des Fahrzeugs angepasste Trajektorienplanung ermöglicht, um z.B. psychologischen Komfortaspekten eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen Rechnung zu tragen.
  • Diese Aufgabe wird durch ein computerimplementiertes Verfahren, eine Recheneinrichtung, ein Computerprogramm sowie ein computerlesbares (Speicher)medium gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
  • Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Patentanspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
  • Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug. Das Verfahren umfasst die Schritte: Empfangen von Sensordaten betreffend einen Fahrzeuginnenraum des Fahrzeugs und/oder betreffend ein Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs; Auswerten der Sensordaten hinsichtlich eines oder mehrerer der folgenden Kriterien: (i) Eine Anzahl von Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; (ii) ein Typ eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; (iii) ein Aufmerksamkeitsgrad eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeug; (iv) ein Beladungszustand des Fahrzeugs; (v) Sicht- und/oder Wetterverhältnisse in dem Fahrzeugumfeld; Auswählen eines Trajektorienplanungsmodus aus wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi in Abhängigkeit eines Ergebnisses des Auswertens der Sensordaten; und Planen wenigstens einer Trajektorie für das Fahrzeug in Abhängigkeit des ausgewählten Trajektorienplanungsmodus.
  • Im Rahmen der vorliegenden Schrift ist unter einem Fahrzeug jegliche Fahrzeugart zu verstehen, mit der Personen und/oder Güter fortbewegt werden können. Mögliche Beispiele dafür sind: Kraftfahrzeuge, Lastkraftwagen, Landfahrzeuge, Busse, Fahrkabinen, Seilbahnkabinen, Aufzugkabinen, Schienenfahrzeuge, Wasserfahrzeuge (z. B. Schiffe, Boote, U-Boote, Tauchglocken, Hovercraft, Tragflächenboote), Luftfahrzeuge (Flugzeuge, Hubschrauber, Bodeneffektfahrzeuge, Luftschiffe, Ballone).
  • Vorzugsweise ist das Fahrzeug ein Kraftfahrzeug. Ein Kraftfahrzeug in diesem Sinne ist ein Landfahrzeug, das durch Maschinenkraft bewegt wird, ohne an Bahngleise gebunden zu sein. Ein Kraftfahrzeug in diesem Sinne kann z. B. als Kraftwagen, Kraftrad oder Zugmaschine ausgebildet sein.
  • Insbesondere kann es sich bei dem Fahrzeug um ein Fahrzeug mit einer oder mehreren Fahrerassistenzfunktionen bis hin zu einer wenigstens teilweise autonomen Fahrfunktion (TAF, HAF oder VAF) handeln, wobei im Rahmen der Fahrerassistenzfunktion(en) eine automatische Trajektorienplanung unter Berücksichtigung eines Umfeldmodells vorgenommen wird.
  • Die Erfindung beruht auf dem Gedanken, dass eine situationsangepasste Berücksichtigung von Gegebenheiten im Fahrzeugumfeld und/oder im Fahrzeuginnenraum (insbesondere betreffend einen oder mehrere Fahrzeuginsassen) dadurch erfolgen kann, dass ein geeigneter Trajektorienplanungsmodus in Abhängigkeit von sensorisch erfassten Informationen über das Fahrzeugumfeld und/oder den Fahrzeuginnenraum ausgewählt und verwendet wird.
  • Die Sensordaten können gemäß einer Ausführungsform in einem vorgelagerten Schritt zunächst mittels einer geeigneten Sensorik, z.B. in Form einer oder mehrerer Innenraumkameras und/oder Umfeldsensoren einschließlich Wettersensoren etc., erfasst werden und sodann einer Recheneinrichtung, die zum automatischen Ausführen der Verfahrensschritte gemäß dem ersten Erfindungsaspekt eingerichtet ist, bereitgestellt werden. Dementsprechend kann ein System umfassend eine solche Recheneinrichtung und ein oder mehrere kommunikativ damit in Verbindung stehende Innenraum- und/oder Umfeldsensoren vorgesehen sein.
  • Beispielsweise können die Sensordaten von einem oder mehreren Gewichtssensoren und/oder optischen Sensoren bereitgestellt werden. Die Sensordaten können z.B. Informationen über einen Beladungszustand des Fahrzeugs, wie z.B. speziell eines Kofferaus des Fahrzeugs, enthalten. Bei einem vergleichsweise voll beladenen Kofferraum (bzw. einem vergleichsweise voll beladenen Fahrzeug insgesamt) kann sodann ein Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, welcher allzu abrupte Manöver vermeidet.
  • Alternativ oder zusätzlich kann vorgesehen sein, dass eine Umfeldsensorik Daten hinsichtlich Umgebungsbedingungen erfasst, aus denen auf gegenwärtige Sicht- und/oder Wetterverhältnisse geschlossen werden kann. Dies kann z.B. durch optische Kameras, Thermometer und/oder Regensensoren umgesetzt werden. Ergibt das Auswerten der Sensordaten, dass die Sicht- und/oder Wetterverhältnisse schlecht sind, wie z.B. im Fall von Nebel, starkem Regen oder Glatteis, so kann ein Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, der risikoarme Manöver bevorzugt. Beispielsweise kann eine Manöverplanung im Rahmen eines solchen Trajektorienplanungsmodus Spurwechsel tendenziell vermeiden. Hierdurch kann dem tatsächlichen oder auch nur von einem oder mehreren Fahrzeuginsassen angenommenen Umstand Rechnung getragen werden, dass bei schlechten Sicht- und/oder Wetterverhältnissen evtl. andere Objekte durch die Umfeldsensorik ggf. weniger zuverlässig oder erst später erfasst werden, weshalb eine defensivere Fahrweise objektiv und/oder subjektiv angezeigt erscheint.
  • Bei einer bevorzugten Ausgestaltung des ersten Erfindungsaspekts ist vorgesehen, dass ein erster Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi psychologischen Komfortaspekten eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen in höherem Maße Rechnung trägt als ein zweiter Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi.
  • Die Sensordaten können sich bei einigen Ausführungsformen wenigstens teilweise auf einen Insassenstatus beziehen. Beispielsweise kann mittels einer Innenraumkamera als Sensor ein jeweiliger Typ eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen bestimmt werden (z.B. nach einer Klassifikation der Art: „Baby“, „Kleinkind“ oder „Erwachsener“). Wenn das Auswerten der Sensordaten z.B. ergibt, dass sich ein Baby oder Kleinkind an Bord befindet, kann der erste Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, welcher psychologische Komfortaspekte vergleichsweise stark gewichtet. Auf diese Weise kann z.B. der Sorge der Eltern um das Wohl des Babys oder Kleinkindes Rechnung getragen werden. Dieser erste Trajektorienplanungsmodus kann beispielsweise mittels einer entsprechend ausgestalteten Kostenfunktion ein vergleichsweise großes Gewicht auf sicherheitsrelevanten Kosten legen. Alternativ oder zusätzlich kann in dem ersten Trajektorienplanungsmodus der Trajektorienplanung ein besonders „vorsichtiges“ Umfeldmodell zu Grunde gelegt werden, wodurch das Fahrzeug im Ergebnis zu weniger riskanten Manövern neigt. Dies wird weiter unten näher erläutert.
  • Wenn die Auswertung der Sensordaten hingegen ergibt, dass sich kein Fahrzeuginsasse im Fahrzeug Innenraum befindet (z.B. beim fahrerlosen autonomen Fahren) oder dass der einzige Fahrzeuginsasse ein junger sportlicher Mann ist, der sich auf dem Fahrersitz befindet, so kann ein zweiter Trajektorienplanungsmodus verwendet werden. Der zweite Trajektorienplanungsmodus kann dabei im Vergleich zum ersten Trajektorienplanungsmodus beispielsweise ein größeres Gewicht auf Zeitoptimalität, Energieeffizienz oder fahrdynamische Aspekte als auf Sicherheitsaspekte legen und ggf. sportliche Manöver bevorzugen.
  • Ein Trajektorienplanungsmodus, welcher psychologische Komfortaspekte vergleichsweise wenig gewichtet (wie z.B. der oben erwähnte zweite Trajektorienplanungsmodus) kann beispielsweise auch dann ausgewählt werden, wenn das Auswerten der Sensordaten ergibt, dass ein Fahrzeuginsasse, insbesondere alle Fahrzeuginsassen bzw. der einzige Fahrzeuginsasse, einen niedrigen Aufmerksamkeitsgrad an den Tag legen. Damit ist gemeint, dass der Fahrzeuginsasse dem Fahrgeschehen gegenwärtig wenig Aufmerksamkeit schenkt, etwa weil er schläft oder weil z.B. mittels einer Innenraumkamera festgestellt wurde, dass der Fahrzeuginsasse einen Laptop auf dem Schoß hat und z.B. in Arbeit mit dem Laptop vertieft ist. Dementsprechend können die Sensordaten bei einigen Ausführungsformen z.B. auch hinsichtlich einer Aktivität eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen ausgewertet werden.
  • Es liegt ferner im Rahmen der Erfindung, dass die Trajektorienplanungsmodi sich durch ein beim Planen der wenigstens einen Trajektorie zu verwendendes Umfeldmodell unterscheiden können, wobei das Umfeldmodell ein aktuelles und/oder für die Zukunft prädiziertes Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs modelliert.
  • Das Umfeldmodell kann z.B. Informationen über das Vorhandensein eines oder mehrerer Objekte im Fahrzeugumfeld und/oder über einen aktuellen und/oder prädizierten Zustand eines Objekts im Fahrzeugumfeld enthalten. Mit anderen Worten kann das Umfeldmodell z.B. ein prädiziertes Verhalten von Objekten im Fahrzeugumfeld beschreiben. Unter einem Objekt soll dabei z.B. ein dynamisches (d.h. potenziell bewegliches) Objekt, wie z.B. ein anderer Verkehrsteilnehmer oder ein Tier, oder aber ein statisches Objekt, wie z.B. ein Infrastrukturelement, verstanden werden.
  • Beispielsweise kann das jeweilige Umfeldmodell einen oder mehrere belegte Bereiche definieren, in denen das gegenwärtige und/oder zukünftige Vorhandensein von statischen oder bewegten Objekten angenommen wird. Die belegten Bereiche können in dem Sinne komplementär zu einem befahrbaren Freiraum für das Fahrzeug sein, dass im Rahmen der Trajektorienplanung angenommen wird, dass sich in einem jeweiligen belegten Bereich (jedenfalls mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit) ein Objekt befindet. Dementsprechend sollte die zu planende Trajektorie möglichst nicht in diesen Bereich hinein führen, um z.B. das Überfahren einer durchzogenen Fahrbahnmarkierung oder gar eine Kollision mit einem Objekt zu vermeiden.
  • Es liegt auch im Rahmen der Erfindung, dass das Umfeldmodell - mitsamt den darin definierten belegten Bereichen - ein gemäß einem Prädiktionsmodell für die Zukunft vorhergesagtes (prädiziertes) Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs beschreiben kann. Das prädizierte Fahrzeugumfeld kann insbesondere wenigstens ein bewegliches Objekt enthalten. Dabei kann das Prädiktionsmodell - einschließlich der Definition der belegten Bereiche - beispielsweise einen Objekttyp des beweglichen Objekts und/oder ein in der Vergangenheit beobachtetes Verhalten des beweglichen Objekts berücksichtigen. Der Objekttyp kann beispielsweise eine mittels einer Objekterkennung erkannte Fahrzeugklasse (z.B. Lkw, Pkw oder Motorrad) sein, wobei ggf. aus dem erkannten Objekttyp Rückschlüsse auf ein zu erwartendes Verhalten des Objekts gezogen werden können. Das beobachtete Verhalten kann sich z.B. auf ein mittels Umfeldsensorik erfasstes Verhalten während der letzten 10 Sekunden (ausgehend vom gegenwärtigen Zeitpunkt) beziehen. Mit anderen Worten kann das Prädiktionsmodell wenigstens teilweise auf der Grundlage eines intentionsbasierten und/oder trajektorienbasierten Prädiktionsverfahrens erzeugt worden sein.
  • Bei einer bevorzugten Ausführungsform wird in einem ersten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein erstes Umfeldmodell verwendet wird und in einem zweiten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi wird ein von dem ersten Umfeldmodell verschiedenes zweites Umfeldmodell verwendet. Das erste Umfeldmodell und das zweite Umfeldmodell definieren dabei jeweils wenigstens einen belegten Bereich im Fahrzeugumfeld, wobei der wenigstens eine belegte Bereich des ersten Umfeldmodells sich von dem wenigstens einen belegten Bereich des zweiten Umfeldmodells unterscheidet.
  • Beispielsweise kann das erste Umfeldmodell psychologischen Komfortaspekten eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen in höherem Maße Rechnung tragen als das zweite Umfeldmodell. So kann das erste Umfeldmodell vorsichtiger (d.h. defensiver und risikoaverser) ausgelegt sein, indem es z.B. von riskanterer Fahrweise eines bewegten Objekts im Fahrzeugumfeld, wie z.B. eines Motorrads, ausgeht.
  • Wurde beispielsweise durch eine Objekterkennung ein Motorrad im Fahrzeugumfeld erkannt, so kann unter Berücksichtigung eines erwarteten Fahrverhaltens des Motorrads ein belegter Bereich definiert werden. Dabei kann ein belegter Bereich gemäß dem ersten Umfeldmodell z.B. in dem Sinne vorsichtiger definiert sein, dass er mögliche plötzliche und ggf. riskante Richtungsänderungen des Motorrads berücksichtigt, wie etwa ein plötzliches Einscheren des Motorrads vor dem Fahrzeug.
  • Dieses angenommene Verhalten des Motorradfahrers muss dabei nicht zwangsläufig einer objektiven Wahrscheinlichkeit entsprechen. Vielmehr kann das angenommene Verhalten des Motorradfahrers bei der Definition des belegten Bereichs in dem ersten Umfeldmodell ggf. allein mit Rücksicht auf einen „Wohlfühlfaktor“ der Fahrzeuginsassen berücksichtigt werden. Dabei kann z.B. eine Rolle spielen, dass die Fahrzeuginsassen aufgrund ihrer Erfahrung oder subjektiven Ängste möglicherweise mit einem solchen riskanten Fahrverhalten von Motorradfahrern rechnen.
  • Ferner kann auf diesen Weise z.B. je nach erkanntem Objekttyp (wie z.B. Lkw, Pkw, Motorradfahrer, Radfahrer, Fußgänger) eine subjektive Angst eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen vor den angenommenen Auswirkungen einer möglichen Kollision berücksichtigt werden. Diese angenommenen Auswirkungen können z.B. die mögliche schwere Verletzung eines „vulnerable road user“ (VRU), wie z.B. eines Motorradfahrers, Fahrradfahrers oder Fußgängers, sein. So ist es z.B. denkbar, dass ein Fahrzeuginsasse sich wohler fühlt, wenn das Fahrzeug von einem VRU vorsorglich einen größeren Abstand hält als dies ggf. objektiv für eine hinreichend zuverlässige Kollisionsvermeidung erforderlich wäre.
  • Das Zugrundelegen des ersten (vorsichtigen) Umfeldmodells beim Planen der Trajektorie kann z.B. dazu führen, dass das Fahrzeug nicht beschleunigt oder sogar leicht abbremst, um bei dem o.g. Beispiel dem Motorrad das (angenommene) knappe Einscheren kollisionsfrei zu ermöglichen.
  • Demgegenüber kann gemäß einem zweiten (optimistischeren) Umfeldmodell ein durch das Motorrad belegter Bereich in einer Weise definiert werden, die von einem weniger riskanten Fahrverhalten des Motorradfahrers ausgeht. Dieses Fahrverhalten kann z.B. eher objektiven statistischen Tatsachen entsprechen als das gemäß dem ersten Umfeldmodell angenommene riskante Fahrverhalten. In einem solchen Fall würde auch das zweite Umfeldmodell objektiv zu der Planung einer sicheren Trajektorie führen; jedoch ggf. ohne besondere Rücksichtnahme auf ein subjektives psychologisches Komfortempfinden der Fahrzeuginsassen.
  • Ferner ist es z.B. möglich, dass im Rahmen eines Umfeldmodells ein belegter Bereich hinter dem Fahrzeug definiert wird, wenn die Umfeldsensorik erkannt hat, dass sich hinter dem Fahrzeug ein Lkw befindet. Dabei kann gemäß einem ersten prädizierten Umfeldmodell, welches psychologische Komfortaspekte der Fahrzeuginsassen berücksichtigt, der belegte Bereich z.B. vergleichsweise weit nach vorn, also in Richtung des Fahrzeugs, reichen. Demgegenüber kann ein zweites Umfeldmodell für den gleichen Zeitpunkt oder Zeitraum einen weniger weit nach vorn erstreckten belegten Bereich annehmen.
  • Dem kann z.B. die Erfahrung zu Grunde liegen, dass jedenfalls in einigen Ländern Lkw in Folge eines allgemein schlechten Wartungszustands häufig nur unzuverlässig bremsen können. Durch die Definition eines entsprechenden belegten Bereichs kann die Trajektorienplanung bzw. Manöverauswahl gemäß dem ersten Umfeldmodell einem durch die Fahrzeuginsassen angenommenen Risiko eines Auffahrunfalls in besonderem Maße Rechnung tragen und in der Folge z.B. einen vergleichsweise großen Sicherheitsabstand des Fahrzeugs zu dem Lkw einhalten.
  • Gemäß einer Weiterbildung kann der belegte Bereich hinter/vor dem Fahrzeug in Abhängigkeit einer Abfrage definiert werden, ob sich das Fahrzeug (z.B. entsprechend den aktuellen GPS-Daten) in einem bestimmten Land befindet, ob die Fahrbahn rutschig und/oder abschüssig ist etc.
  • Des Weiteren liegt es im Rahmen der Erfindung, dass die wenigsten zwei Trajektorienplanungsmodi sich durch ein beim Planen der wenigstens einen Trajektorie zu verwendendes Kostenfunktional unterscheiden können. Das Kostenfunktional kann z.B. im Rahmen eines optimierungsbasierten Trajektorienplanungsalgorithmus extremalisiert (insbesondere minimiert) werden, um eine oder mehrere geeignete Trajektorien zu bestimmen. Es ist grundsätzlich auch denkbar, dass das Kostenfunktional maximiert wird; in einem solchen Fall kann das Kostenfunktional auch als Belohnungsfunktional („reward functional“) bezeichnet werden.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform wird in einem ersten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein erstes Kostenfunktional mit mehreren Teilkostenfunktionalen verwendet und in einem zweiten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi wird ein zweites Kostenfunktional mit mehreren Teilkostenfunktionalen verwendet. Dabei unterscheidet sich das zweite Kostenfunktional sich von dem ersten Kostenfunktional durch eine unterschiedliche Gewichtung von einem oder mehreren Teilkostenfunktionalen. Beispielsweise umfasst das erste Kostenfunktional jeweils einen Summenterm, der in der folgenden Form geschrieben werden kann: J ( 1 ) = i = 1 n w i ( 1 ) J i ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0001
  • Das zweite Kostenfunktional umfasst z.B. ebenfalls einen derartigen Summenterm, der wie folgt angegeben werden kann: J ( 2 ) = i = 1 m w i ( 2 ) J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0002
  • Dabei sind n bzw. m eine Anzahl unterschiedlicher Teilkostenfunktionale J i ( 1 ) ,   J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0003
    , von J(1) bzw. J(2) und i ist jeweils ein ganzzahliger Laufindex, der von 1 bis n bzw. von 1 bis m durchläuft. Die Faktoren w i ( 1 ) ,   w i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0004
    sind Gewichtsfaktoren, die den jeweiligen Teilkostenfunktionalen J i ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0005
    bzw. J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0006
    zugeordnet sind. J(1) und J(2) können z.B. dieselbe Anzahl von Teilkostenfunktionalen haben (n = m) oder sie können sich in der Anzahl unterschiedlicher Teilkostenfunktionale unterscheiden (n ≠ m). Die Teilkostenfunktionale J i ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0007
    des ersten Kostenfunktionals können sich von den Teilkostenfunktionalen des zweiten Kostenfunktionals unterscheiden, d.h. z.B. J i ( 1 ) J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0008
    für einige oder alle i. Es bei einigen Ausführungsvarianten jedoch auch möglich, dass einige oder alle Teilkostenfunktionale des ersten Kostenfunktionals mit einem jeweiligen Teilkostenfunktional des zweiten Kostenfunktionals übereinstimmen, d.h. J i ( 1 ) = J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0009
    (für einige oder alle i). In einem solchen Fall können das erste und das zweite Kostenfunktional sich jedoch durch die den (an sich gleichen) Teilkostenfunktionalen zugeordneten Gewichtsfaktoren w i ( 1 ) ,   w i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0010
    unterscheiden, d.h. w i ( 1 ) w i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0011
    (für einige oder alle i).
  • Beispielsweise kann das erste Kostenfunktional entsprechend der Ausgestaltung seiner Teilkostenfunktionale J i ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0012
    und/oder der Gewichtsfaktoren w i ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0013
    psychologische Komfortaspekte eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen in höherem Maße gewichtet als das zweite Kostenfunktional mit seinen Teilkostenfunktionalen J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0014
    und Gewichtsfaktoren w i ( 2 ) .
    Figure DE102020109665A1_0015
    So kann z.B. vorgesehen sein, dass das erste Kostenfunktional im Vergleich zum zweiten Kostenfunktional sicherheitsrelevante Teilkostenfunktionale höher gewichtet als Teilkostenfunktionale, die auf eine Optimierung hinsichtlich anderer Kriterien, wie z.B. auf eine komfortable Fahrdynamik (z.B. wenig Ruck), präzise Zielerreichung, Zeitoptimalität, Energieeffizienz (z.B. Benzin sparen, im Windschatten fahren) etc. abzielen.
  • Ein Teilkostenfunktional kann z.B. auf eine Windschattenmaximierung zur Reduktion des eigenen Kraftstoffverbrauchs abzielen, wobei dieses Teilkostenfunktional z.B. von einem Abstand des Fahrzeugs zu einem vorausfahrenden Fahrzeug und ggf. zusätzlich von einem erfassten Fahrzeugtyp des vorausfahrenden Fahrzeugs abhängen kann.
  • Beispielsweise kann unter den Teilkostenfunktionalen J i ( 1 ) ,   J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0016
    jeweils ein erstes Teilkostenfunktional J 1 ( 1 ) ,   J 1 ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0017
    sein, welches Abweichungen von bestimmten Sollzuständen, wie z. B. von einer im Rahmen einer Geschwindigkeitsregelung durch den Fahrer einstellbaren Sollgeschwindigkeit, „bestraft“. Alternativ oder zusätzlich kann optional jeweils ein zweites Teilkostenfunktional J 2 ( 1 ) ,   J 2 ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0018
    vorgesehen sein, welches Anforderungen an den Fahrkomfort berücksichtigt und zu diesem Zweck beispielsweise große Beschleunigungen, Bremsverzögerungen oder Rucke bestraft. Derartige typische Teilkostenfunktionale sind dem Fachmann hinlänglich bekannt und werden daher vorliegend nicht im Einzelnen beschrieben.
  • Ebenfalls bedarf es für den Fachmann keiner näheren Erläuterung, dass das erste und zweite Kostenfunktional sowie auch die Teilkostenfunktionale J i ( 1 ) ,   J i ( 2 )
    Figure DE102020109665A1_0019
    als Argumente zeitabhängige Zustands- und Steuervariablen des Fahrzeugs erhalten, wie es bei derartigen Optimierungsproblemen üblich ist. Bei der Lösung des Optimierungsproblems wird nämlich in der Regel, wie oben erwähnt, derjenige zeitliche Verlauf der Steuergrößen (und dementsprechend der resultierende zeitliche Verlauf der Fahrzeugzustandsgrößen) bestimmt, welcher das Kostenfunktional bis zu einem bestimmten Zeithorizont (d.h. zeitlich integriert bis zu einer Endzeit, die u. U. selbst variabel und Gegenstand der Optimierung sein kann) minimiert oder, allgemeiner, extremalisiert. Dabei sind üblicherweise bestimmte Rand- und Nebenbedingungen, wie etwa Anfangsbedingungen, Endbedingungen und Ungleichungsbeschränkungen, zu berücksichtigen.
  • Der Fachmann ist mit mathematischen und algorithmischen Methoden zur Lösung derartiger dynamischer Optimierungsprobleme mittels eines Kostenfunktionals vertraut. Diese sind als solche kein Schwerpunkt der Erfindung und werden daher in der vorliegenden Schrift nicht im Detail erläutert. Vielmehr liegt der Fokus gemäß einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung auf der Ausgestaltung des Kostenfunktionals an sich, wie oben erläutert. Die Minimierung des Kostenfunktionals zur Bestimmung einer geeigneten Trajektorie kann dann in einer geeigneten, dem Fachmann an sich bekannten Weise erfolgen. Beispielsweise kann hierfür auf gängige mathematische Methoden der Variationsrechnung, etwa unter Verwendung einer Hamilton-Funktion und daraus resultierender Euler-Lagrange-Gleichungen, zurückgegriffen werden. Alternativ oder zusätzlich können zur Lösung derartiger Optimierungsprobleme an sich bekannte Verfahren der lokalen Optimierung herangezogen werden. Diese könne beispielsweise in gradientenfreien und/oder gradientenbasierten Algorithmen umgesetzt sein. Des Weiteren können Methoden der globalen Optimierung, wie z.B. naturanaloge Optimierungsverfahren oder dynamische Programmierung verwendet werden. Dem Fachmann stehen zu diesem Zweck z.B. zahlreiche fertige Solver-Algorithmen zur Verfügung.
  • Gemäß einigen Ausführungsformen beinhalten ein oder mehrere Teilkostenfunktionale des ersten Kostenfunktionals und/oder des zweiten Kostenfunktionals Kosten, die im Rahmen der Trajektorienplanung das Befahren eines belegten Bereichs entsprechend einem jeweiligen in dem ersten Trajektorienplanungsmodus bzw. in dem zweiten Trajektorienplanungsmodus verwendeten Umfeldmodells bestrafen. Dies hat zur Folge, dass die Trajektorienplanung den jeweiligen belegten Bereich im Ergebnis tendenziell meidet (d.h. tendenziell keine Trajektorie in den ersten Bereich hinein plant). Wenn z.B. ein erster Trajektorienplanungsmodus ausgewählt wird, welcher psychologische Komfortaspekte stark berücksichtigt und dementsprechend z.B., wie weiter oben erläutert, ein „vorsichtiges“ erstes Umfeldmodell vorsieht, kann dies zu einer vergleichsweise defensiven Trajektorienplanung führen, mit der die Fahrzeuginsassen sich subjektiv wohl fühlen.
  • Bei einer Ausführungsvariante ist vorgesehen, dass wenigstens das erste Kostenfunktional Kosten für eine Sichtverdeckung durch ein vorausfahrendes Fahrzeug vorsieht. Dem liegt der Gedanke zu Grunde, dass Fahrzeuginsassen sich mitunter tendenziell unsicher fühlen, wenn die freie Sicht nach vorn z.B. durch einen in geringem Abstand vorausfahrenden Lkw eingeschränkt ist. In einem solchen Fall kann eine Berücksichtigung von Kosten der Sichtverdeckung im Kostenfunktional dazu führen, dass bei der Trajektorienplanung und/oder Manöverauswahl z.B. eine andere Spur bevorzugt oder mehr Abstand zu dem Lkw gehalten wird. Auch auf diese Weise kann dem psychologischen Komfortaspekt der Fahrzeuginsassen im Rahmen des ersten Trajektorienplanungsmodus Rechnung getragen werden.
  • Beispielsweise kann wenigstens das erste Kostenfunktional ein Teilkostenfunktional J 3 ( 1 )
    Figure DE102020109665A1_0020
    enthalten, welches umgekehrt proportional zu einer (z.B. durch ein vorausfahrendes Objekt) optisch verdeckten Fläche A (bezogen auf eine Sicht nach vorn) sein kann, d.h. J 3 ( 1 ) 1 / A .
    Figure DE102020109665A1_0021
  • Grundsätzlich kann auch der zweite Trajektorienplanungsmodus einen derartigen Kostenterm J 3 ( 2 ) ,
    Figure DE102020109665A1_0022
    welcher Sichtverdeckungen bestraft, vorsehen; in diesem Fall kann z.B. vorgesehen sein, dass ein solcher Term in dem ersten Kostenfunktional (welches in dem ersten Trajektorienplanungsmodus verwendet wird) stärker gewichtet ist als in dem zweiten Kostenfunktional (welches in dem zweiten Trajektorienplanungsmodus verwendet wird), d.h. z. B. w 3 ( 1 ) > w 3 ( 2 ) .
    Figure DE102020109665A1_0023
  • Gemäß einer Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden mehrere Trajektorien in der beschriebenen Weise unter Verwendung eines Kostenfunktionals (entsprechend dem ausgewählten Trajektorienplanungsmodus) geplant. Dabei umfasst das Verfahren zusätzlich die weiteren Schritte: Berechnen von jeweiligen Kosten der mehreren Trajektorien anhand des verwendeten Kostenfunktionals und/oder anhand eines weiteren Kostenfunktionals, wobei das weitere Kostenfunktional von der Wahl des Trajektorienplanungsmodus abhängt; und Auswählen einer der Trajektorien anhand der berechneten Kosten. Dabei wird bevorzugt eine Trajektorie ausgewählt, für welche sich bei der Auswertung des betreffenden Kostenfunktionals die geringsten Kosten ergeben. Hinsichtlich der möglichen Form des weiteren Kostenfunktionals gilt dabei prinzipiell das weiter oben mit Bezug auf das erste Kostenfunktional Erläuterte analog. So kann bei einigen Ausführungsformen auch das weitere Kostenfunktional beispielsweise in einer Form angegeben werden wie sie beispielhaft in der vorstehenden Gleichungen (1) und (2) angegeben ist.
  • Diese weiteren Schritte können z.B. im Rahmen einer der Trajektorienplanung überlagerten Fahrstrategie- oder Manöverplanung ausgeführt werden. Bei einigen Ausführungsformen kann darüber hinaus noch ein weiterer Schritt vorgesehen sein, in welchem das Fahrzeug entlang der ausgewählten Trajektorien gesteuert wird. Dabei können in einem Zwischenschritt zunächst entsprechende Steuersignale für Aktoren des Fahrzeugs erzeugt werden.
  • Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird eine Recheneinrichtung vorgeschlagen, wobei die Recheneinrichtung zum Durchführen eines Verfahrens gemäß dem ersten Erfindungsaspekt ausgelegt ist. Die Recheneinrichtung kann Teil eines Steuerungssystems des Fahrzeugs sein, welches einen oder mehrere Prozessoren (wie z.B. CPUs und/oder GPUs) umfasst, auf welchen die nötigen Rechenoperationen zur Durchführung des Verfahrens ablaufen.
  • Ein dritter Aspekt betrifft ein Computerprogramm, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch eine Recheneinrichtung diese veranlassen, ein Verfahren gemäß dem zweiten Erfindungsaspekt auszuführen.
  • Ein vierter Aspekt der Erfindung betrifft ein computerlesbares (Speicher)medium, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung durch eine Recheneinrichtung diese veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.
  • Es versteht sich dabei, dass die vorstehend im Zusammenhang mit dem dritten und vierten Erfindungsaspekt genannte Recheneinrichtung insbesondere eine Recheneinrichtung gemäß dem zweiten Erfindungsaspekt sein kann.
  • Die Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbeispielen sowie unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Dabei sind die in der Beschreibung genannten und/oder in den Zeichnungen alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
    • 1 zeigt schematisch und beispielhaft ein Fahrzeug, das mit Sensoren und einer Recheneinrichtung zum Durchführen eines Verfahrens zur Trajektorienplanung ausgestattet ist.
    • 2 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm eines computerimplementierten Verfahrens zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen.
    • 3A zeigt schematisch und beispielhaft eine Verkehrssituation mit einem belegten Bereich entsprechend einem ersten Umfeldmodell.
    • 3B zeigt schematisch und beispielhaft die Verkehrssituation aus 3A mit einem belegten Bereich entsprechend einem zweiten Umfeldmodell.
    • 4A zeigt schematisch und beispielhaft eine weitere Verkehrssituation mit einem belegten Bereich entsprechend einem ersten Umfeldmodell.
    • 4B zeigt schematisch und beispielhaft die Verkehrssituation aus 4A mit einem belegten Bereich entsprechend einem zweiten Umfeldmodell.
  • Die 1 zeigt schematisch und beispielhaft ein Fahrzeug 1 in einer Draufsicht. Das Fahrzeug 1 ist mit einem Fahrerassistenzsystem (FAS) ausgestattet. Dabei umfasst das FAS insbesondere ein System, das zum Ausführen einer Trajektorienplanung für das Fahrzeug 1 eingerichtet ist. Das System umfasst mehrere Sensoren 41, 42, 43 zum Erfassen von Sensordaten betreffend einen Fahrzeuginnenraum des Fahrzeugs 1 und/oder ein Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs 1.
  • Beispielsweise kann unter den Sensoren 41, 42, 43 eine nach innen gerichtete Innenraumkamera 41 sein, welche optische Sensordaten bezüglich eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen erfasst. Ferner kann z.B. ein nach außen gerichteter Sensor 42, etwa in Form einer nach außen gerichteten optischen Kamera oder eines Regensensors an der Windschutzscheibe vorgesehen sein.
  • Ein weiterer in 1 schematisch dargestellter Sensor 43 ist im Bereich des Kofferaus des Fahrzeugs 1 angeordnet. Mittels dieses Sensors 43 kann beispielsweise ein Beladungszustand des Kofferaus oder auch des Fahrzeugs 1 insgesamt erfasst werden. Beispielsweise kann es sich bei dem Sensor 43 um einen Gewichtssensoren handeln.
  • Es können auch noch weitere, in der 1 nicht dargestellte Sensoren vorgesehen sein, welche vielfältige Arten von Sensordaten betreffend den Fahrzeuginnenraum und/oder das Fahrzeugumfeld erfassen können. Beispielsweise kann eine Anzahl von Sensoren, wie etwa Kameras, Lidar-, Radar- und/oder Ultraschallsensoren, vorgesehen sein, welche - wie bei fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen üblich - zum Erfassen von Daten bezüglich des Fahrzeugumfelds dienen.
  • Das System umfasst des Weiteren eine Recheneinrichtung 5, die mit den Sensoren 41, 42, 43 kommunikativ verbunden ist. Die Recheneinrichtung 5 kann beispielsweise ein Bordcomputer sein, welcher im Rahmen des Fahrerassistenzsystems des Fahrzeugs 1 Planungs- und Steuerfunktionen ausführt. Die Recheneinheit 5 ist dabei insbesondere zum Durchführen eines Verfahrens zur Trajektorienplanung für das Fahrzeug 1 eingerichtet. Dieses Verfahren zur Trajektorienplanung umfasst die nachfolgend beschriebenen Schritte, die in 2 in einem schematischen Ablaufdiagramm veranschaulicht sind.
  • Die von den Sensoren 41, 42, 43 erfassten Sensordaten betreffend den Fahrzeuginnenraum und/oder das Fahrzeugumfeld werden zunächst von der Recheneinrichtung 5 empfangen (Schritt 21 in 2).
  • In einem nachfolgenden Schritt 22 wertet die Recheneinrichtung 5 die empfangenen Sensordaten hinsichtlich eines oder mehrerer der folgenden Kriterien aus:
    1. i. Eine Anzahl von Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum.
    2. ii. Ein Typ eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; dies kann sich z.B. darauf beziehen, ob es sich bei dem Fahrzeuginsassen um einen Erwachsenen oder um ein Kleinkind oder Baby handelt.
    3. iii. Ein Aufmerksamkeitsgrad eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeug 1; dies kann sich z.B. darauf beziehen, ob der betreffende Fahrzeuginsasse dem Fahrgeschehen wach und aufmerksam folgt oder ob dies nicht der Fall ist, beispielsweise weil der Fahrzeuginsasse schläft oder in die Arbeit mit seinem Laptop vertieft ist.
    4. iv. Ein Beladungszustand des Fahrzeugs 1; eine solche Auswertung kann beispielsweise ergeben, dass der Kofferraum oder das Fahrzeug 1 insgesamt voll beladen ist.
    5. v. Sicht- und/oder Wetterverhältnisse in dem Fahrzeugumfeld; eine solche Auswertung kann beispielsweise ergeben, dass das Wetter und/oder die Sicht etwa infolge von Nebel oder Regen schlecht ist.
  • In Abhängigkeit eines Ergebnisses des Auswertens der Sensordaten wählt die Recheneinrichtung 5 sodann einen Trajektorienplanungsmodus aus wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi aus (Schritt 23).
  • Beispielsweise umfassen die wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi insbesondere einen ersten Trajektorienplanungsmodus und einen zweiten Trajektorienplanungsmodus, wobei der erste Trajektorienplanungsmodus psychologischen Komfortaspekten eines Fahrzeuginsassen oder mehrerer Fahrzeuginsassen in höherem Maße Rechnung trägt als der zweite Trajektorienplanungsmodus.
  • In einem nachfolgenden Schritt 24 wird in Abhängigkeit des ausgewählten Trajektorienplanungsmodus wenigstens eine Trajektorie geplant.
  • In weiteren nachfolgenden Verfahrensschritten, die in 2 nicht dargestellt sind, können sodann geeignete Steuersignale für Aktoren des Fahrzeugs 1 erzeugt werden, um das Fahrzeug 1 entlang der geplanten Trajektorien zu steuern.
  • Beispielsweise kann, wenn das Auswerten 22 der Sensordaten der Innenraumkamera 41 ergibt, dass sich ein Baby an Bord des Fahrzeugs 1 befindet, im Schritte 23 ein erster Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, welcher eine besonders sichere Fahrweise bevorzugt, Im Schritt 24 kann sodann eine entsprechend defensive Trajektorie geplant werden.
  • Wenn hingegen das Auswerten 22 der Sensordaten der Innenraumkamera 41 beispielsweise ergibt, dass der (einzige) Fahrzeuginsasse ein Erwachsener ist, der einen Laptop auf dem Schoß hält und in Arbeit vertieft ist, so kann auf einen geringeren Aufmerksamkeitsgrad geschlossen werden. Dies kann zur Folge haben, dass im Schritt 23 ein zweiter Trajektorienplanungsmodus ausgewählt wird, welcher keine besondere Rücksicht auf psychologische Komfortaspekte nimmt. Stattdessen kann der dann ausgewählte zweite Trajektorienplanungsmodus z.B. eine höhere Gewichtung auf Kriterien wie Zeitoptimalität oder Energieeffizienz legt.
  • Werden Sensordaten des Sensors 43 dahingehend ausgewertet, dass der Kofferraum voll beladen ist, so kann z.B. ein Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, welcher bei der Trajektorien- bzw. Manöverplanung allzu abrupte Beschleunigungen oder Beschleunigungsänderungen vermeidet.
  • Wird aus den Sensordaten des Sensors 42 in dem Auswerteschritt 22 abgeleitet wird, dass die Sichtverhältnisse etwa durch Nebel und/oder starken Regen schlecht sind, so kann im Schritt 23 ein Trajektorienplanungsmodus selektiert werden, welcher dafür sorgt, dass bei der Trajektorien- bzw. Manöverplanung eine den Sichtverhältnissen angepasste, defensivere Fahrweise implementiert wird.
  • Wie weiter oben erläutert wurde, können sich die unterschiedlichen Trajektorienplanungsmodi sich insbesondere durch ein beim Planen der wenigstens einen Trajektorie verwendetes Kostenfunktional und/oder durch ein beim Planen der wenigstens einen Trajektorie verwendetes Umfeldmodell unterscheiden. So kann z.B., falls das Auswerten der Sensordaten der Innenraumkamera 41 ergibt, dass wenigstens ein Fahrzeuginsasse ein Kleinkind oder ein Baby ist, ein erster Trajektorienplanungsmodus ausgewählt werden, welcher psychologische Komfortaspekte auf der Ebene einer Kostenfunktion und/oder auf der Ebene eines Umfeldmodells vergleichsweise stark berücksichtigt und somit zu der Planung einer defensiven Trajektorie bzw. eines defensiven Manövers führt. Dies kann z.B. durch eine entsprechend ausgestaltete Kostenfunktion bewerkstelligt werden, welche ein vergleichsweise großes Gewicht auf sicherheitsrelevanten Kosten liegt, wie weiter oben bereits beschrieben. Alternativ oder zusätzlich kann dies durch das Zugrundelegen eines vergleichsweise „vorsichtigen“ (prädizierten) Umfeldmodells erzielt werden.
  • Letzterer Aspekt soll im Folgenden unter Bezugnahme auf die 3A-4B anhand beispielhafter Verkehrssituationen erläutert werden.
  • In den 3A und 3B ist das Fahrzeug 1 aus 1 jeweils in Vorwärtsfahrt entlang einer Längsrichtung z gezeigt. Links neben dem Fahrzeug 1 befindet sich ein Motorrad 3, welches sich ebenfalls in Vorwärtsfahrt entlang der Längsrichtung z befindet. Diese Situation kann beispielsweise Teil eines Überholvorgangs des Motorrads 3 sein.
  • Einer Umfeldsensorik des Fahrzeugs 1 hat das Motorrad 3 erkannt und unter Berücksichtigung eines prädizierten Fahrverhaltens des Motorrads 3 ein (prädiziertes) Umfeldmodell erstellt, welches einer Trajektorienplanung für das Fahrzeugs 1 zu Grunde gelegt wird. Die in den 3A bzw. 3B dargestellten Situationen unterscheiden sich durch das jeweils zu Grunde gelegte Umfeldmodell, und zwar insbesondere durch einen jeweiligen im Rahmen des Umfeldmodells definierten belegten Bereich B1 bzw. B2. Dabei berücksichtigt das in 3A veranschaulichte Umfeldmodell mit einem ersten belegten Bereich B1 psychologische Komfortaspekte eines oder mehrerer Fahrzeug Insassen in höherem Maße als das in 3B veranschaulichte zweite Umfeldmodell mit einem zweiten belegten Bereich B2. Denn der erste belegte Bereich B1 ist in dem Sinne aus der Sicht des Fahrzeugs 1 „vorsichtiger“ definiert, dass er eventuelle plötzliche Richtungsänderungen des Motorrads 3 entlang der Querrichtung Y berücksichtigt, z.B. in Form eines plötzlichen Einscherens des Motorrads 3 dicht vor dem Fahrzeug 1. Dieses angenommene Fahrverhalten des Motorrads 3 muss dabei nicht einer relevanten objektiven Wahrscheinlichkeit entsprechen; vielmehr kann ein solches prädiziertes Verhalten des Motorrads 3 bei der Definition des belegten Bereichs B1 z.B. allein mit Rücksicht auf einen „Wohlfühlfaktor“ der Fahrzeuginsassen berücksichtigt werden. Dabei kann es z.B. eine Rolle spielen, dass die Fahrzeuginsassen aufgrund ihrer Erfahrung oder subjektiven Ängste möglicherweise allgemein mit einem solchen riskanten Fahrverhalten von Motorradfahrern rechnen.
  • Das Zugrundelegen des ersten (vorsichtigen) Umfeldmodells gemäß 3A beim Planen der Trajektorie des Fahrzeugs 1 kann z.B. dazu führen, dass das Fahrzeug 1 innerhalb der nächsten 10 Sekunden nicht beschleunigt oder sogar leicht abbremst, um dem Motorrad 3 ggf. ein plötzliches Einscheren vor dem Fahrzeug kollisionsfrei zu ermöglichen.
  • Demgegenüber ist im Rahmen des in 3B veranschaulichten zweiten (optimistischeren) Umfeldmodells der durch das Motorrad 3 belegte Bereich B2 in einer Weise definiert, die von einem weniger riskanten Fahrverhalten des Motorradfahrers (das heißt z.B. von weniger abrupten Richtungsänderungen in der Querrichtung y) ausgeht. Ein solches angenommenes Fahrverhalten des Motorradfahrers kann z.B. in einigen Fällen eher den objektiven statistischen und/oder sensorisch erfassten Tatsachen entsprechen als das gemäß dem ersten Umfeldmodell angenommene überaus riskante Fahrverhalten. Auch das zweite Umfeldmodell mitsamt dem zweiten belegten Bereich B2 sollte daher objektiv zu der Planung einer sicheren Trajektorie führen, jedoch ggf. ohne besondere Rücksichtnahme auf ein subjektives psychologisches Komfortempfinden der Fahrzeuginsassen.
  • Ein Trajektorienplanungsmodus, welcher das erste Umfeldmodell mit dem ersten belegten Bereich B1 gemäß 3A der Planung der Trajektorie zu Grunde legt, kann z.B. in einem Fall ausgewählt werden, in dem das Auswerten der Sensordaten ergibt, dass wenigstens ein Fahrzeuginsasse dem Fahrgeschehen aufmerksam folgt.
  • Ein Trajektorienplanungsmodus, der das zweite Umfeldmodell mit dem zweiten belegten Bereich B2 gemäß 3A verwendet, kann hingegen beispielsweise in einem Fall ausgewählt werden, in dem das Auswerten der Sensordaten ergibt, dass alle Fahrzeuginsassen einen geringen Aufmerksamkeitsgrad aufweisen, etwa weil sie schlafen oder in Arbeit vertieft sind.
  • Alternativ oder zusätzlich kann der bei der Auswahl Trajektorienplanungsmodus auch beispielsweise eine Analyse des Alters und/oder Geschlechts und/oder einer Pulsfrequenz eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen eine Rolle spielen.
  • Die 4A und 4B zeigen eine weitere beispielhafte Verkehrssituation, in welcher sich zwei in Abhängigkeit des Auswertens der Sensordaten auswählbare Trajektorienplanungsmodi durch im Rahmen eines Umfeldmodells definierte belegte Bereiche unterscheiden. Dabei befindet sich das Fahrzeug 1 wiederum in Vorwärtsfahrt entlang der Längsrichtung z. Hinter dem Fahrzeug 1 fährt ein Lkw 3. Die Umfeldsensorik des Fahrzeugs 1 hat erkannt, dass sich der Lkw 3 dicht hinter dem Fahrzeug 1 befindet.
  • Gemäß einem in 4A veranschaulichten ersten (prädizierten) Umfeldmodell, welches psychologische Komfortaspekte der Fahrzeuginsassen berücksichtigt, reicht ein erster belegter Bereich B1 vergleichsweise weit nach vorn, also in Richtung des Fahrzeugs 1. Demgegenüber nimmt ein zweites, in der 4B veranschaulichtes Umfeldmodell für den gleichen Zeitpunkt oder Zeitraum einen weniger weit nach vorn erstreckten belegten zweiten Bereich B2 an.
  • Durch die Definition des weit nach vorn ausgedehnten ersten belegten Bereichs B1 kann die Trajektorienplanung bzw. Manöverauswahl auf der Grundlage des ersten Umfeldmodells z.B. einem durch die Fahrzeuginsassen angenommenen Risiko eines Auffahrunfalls in besonderem Maße Rechnung tragen, sodass das Fahrzeug 1 z.B. einen vergleichsweise großen Sicherheitsabstand zu dem Lkw 3 einhält. Dem kann z.B. die Erfahrung zu Grunde liegen, dass jedenfalls in einigen Ländern Lkw in Folge eines allgemein schlechten Wartungszustands häufig nur schlecht bremsen können. Es kann also beispielsweise auch eine länderadaptive Anpassung des Umfeldmodells erfolgen, wie weiter oben beschrieben.
  • Der weniger weit ausgedehnte belegte Bereich B2 entsprechend dem in 4B veranschaulichten zweiten Umfeldmodell sollte dabei selbstverständlich ebenfalls zu einer objektiv sicheren Trajektorienplanung führen; jedoch kann er ggf. einer subjektiven Angst der Fahrzeuginsassen in geringerem Maße Rechnung tragen als das erste Umfeldmodell mit dem belegten Bereich B1.
  • Beispielsweise kann ein zweiter Trajektorienplanungsmodus, welcher das zweite Umfeldmodell mitsamt dem belegten Bereich B2 verwendet, ausgewählt werden, wenn das Auswerten der von einer Innenraumkamera 41 bereitgestellten Sensordaten ergeben hat, dass sämtliche Fahrzeuginsassen einen geringen Aufmerksamkeitsgrad haben und dem Fahrgeschehen aktuell ohnehin wenig Beachtung schenken.

Claims (12)

  1. Computerimplementiertes Verfahren zur Trajektorienplanung für ein Fahrzeug (1), umfassend die Schritte: a. Empfangen (21) von Sensordaten betreffend einen Fahrzeuginnenraum des Fahrzeugs (1) und/oder ein Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs (1); b. Auswerten (22) der Sensordaten hinsichtlich eines oder mehrerer der folgenden Kriterien: i. Eine Anzahl von Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; ii. ein Typ eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum; iii. ein Aufmerksamkeitsgrad eines Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeug (1); iv. ein Beladungszustand des Fahrzeugs (1); v. Sicht- und/oder Wetterverhältnisse in dem Fahrzeugumfeld; c. Auswählen (23) eines Trajektorienplanungsmodus aus wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi in Abhängigkeit eines Ergebnisses des Auswertens (22) der Sensordaten; d. Planen (24) wenigstens einer Trajektorie für das Fahrzeug (1) in Abhängigkeit des ausgewählten Trajektorienplanungsmodus.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein erster Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi psychologischen Komfortaspekten eines oder mehrerer Fahrzeuginsassen in höherem Maße Rechnung trägt als ein zweiter Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi.
  3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die wenigstens zwei möglichen Trajektorienplanungsmodi sich durch ein beim Planen (24) der wenigstens einen Trajektorie zu verwendendes Umfeldmodell, welches ein aktuelles und/oder für die Zukunft prädiziertes Fahrzeugumfeld des Fahrzeugs (1) modelliert, unterscheiden.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei in einem ersten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein erstes Umfeldmodell verwendet wird und wobei in einem zweiten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein von dem ersten Umfeldmodell verschiedenes zweites Umfeldmodell verwendet wird, wobei das erste Umfeldmodell und das zweite Umfeldmodell jeweils wenigstens einen belegten Bereich (B1, B2) im Fahrzeugumfeld definieren, wobei der wenigstens eine belegte Bereich (B1) des ersten Umfeldmodells sich von dem wenigstens einen belegten Bereich (B2) des zweiten Umfeldmodells unterscheidet.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die wenigsten zwei Trajektorienplanungsmodi sich durch ein beim Planen (24) der wenigstens einen Trajektorie zu verwendendes Kostenfunktional unterscheiden.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, wobei in einem ersten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein erstes Kostenfunktional mit mehreren Teilkostenfunktionalen verwendet wird und wobei in einem zweiten Trajektorienplanungsmodus der wenigstens zwei Trajektorienplanungsmodi ein zweites Kostenfunktional mit mehreren Teilkostenfunktionalen verwendet wird, wobei das zweite Kostenfunktional sich von dem ersten Kostenfunktional durch eine unterschiedliche Gewichtung von einem oder mehreren Teilkostenfunktionalen unterscheidet.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei wenigstens das erste Kostenfunktional Kosten für eine Sichtverdeckung durch ein vorausfahrendes Fahrzeug vorsieht.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei, wenn das Auswerten (22) der Sensordaten ergibt, dass ein Fahrzeuginsasse einen niedrigen Aufmerksamkeitsgrad aufweist, ein Trajektorienplanungsmodus ausgewählt (23) wird, welcher psychologische Komfortaspekte vergleichsweise wenig gewichtet.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei, wenn das Auswerten (22) der Sensordaten ergibt, dass ein Fahrzeuginsasse ein Kleinkind oder ein Baby ist ein Trajektorienplanungsmodus ausgewählt (23) wird, welcher psychologische Komfortaspekte vergleichsweise stark gewichtet.
  10. Recheneinrichtung (5), wobei die Recheneinrichtung (5) zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche ausgelegt ist.
  11. Computerprogramm, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch eine Recheneinrichtung (5) diese veranlassen, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
  12. Computerlesbares (Speicher)medium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch eine Recheneinrichtung (5) diese veranlassen, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
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