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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer Existenzwahrscheinlichkeit mindestens eines möglichen Elements in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, wobei Kartendaten einer Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden, die einen ersten Umgebungsbereich betreffen, der das mindestens eine mögliche Element umfasst, Sensordaten mittels zumindest einer Umfelderfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden, die einen zweiten Umgebungsbereich betreffen, der das mindestens eine mögliche Element umfasst, und wobei die Kartendaten und die Sensordaten hinsichtlich eines Vorhandenseins des mindestens einen möglichen Elements verglichen werden. Weiterhin wird in Abhängigkeit von einem Ergebnis des Vergleichs die Existenzwahrscheinlichkeit ermittelt und ausgegeben, wobei das mindestens eine mögliche Element zumindest auf Basis der Kartendaten und/oder der Sensordaten als vorhanden klassifiziert ist. Des Weiteren betrifft die Erfindung auch ein Fahrerassistenzsystem, sowie ein Kraftfahrzeug.
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Automatische Fahrfunktionen von Kraftfahrzeugen verlassen sich aktuell meist ohne Prüfung auf die fahrrelevanten Informationen, wie zum Beispiel Fahrstreifentopologien oder Vorfahrtsregeln, die in einer HD-Karte abgelegt sind. Es kann aber durchaus vorkommen, dass manche in einer solchen HD-Karte abgelegten Informationen falsch sind, zum Beispiel wenn es zu Fehlern in der Kartenerzeugung kommt, oder nicht mehr aktuell sind, zum Beispiel wenn sich die Umgebung verändert, wie dies zum Beispiel im Falle von Baustellen der Fall sein kann. Um mögliche Fehler in einer solchen Karte zu detektieren, können Fahrzeugsensoren zur Umfelderfassung verwendet werden. Diskrepanzen zwischen der Sensorerfassung und den Kartendaten weisen entsprechend auf mögliche Fehler, entweder bei der Umgebungserfassung oder in den Kartendaten, hin. Dabei lässt sich oftmals jedoch nicht oder nicht sonderlich zuverlässig beurteilen, ob dann der Fehler in den Kartendaten oder bei der Umfelderfassung liegt. Vorsichtshalber werden jedoch dann die betreffenden Elemente in einer Karte als fraglich beurteilt und zur Vermeidung von daraus resultierenden gefährlichen Situationen wird das Kraftfahrzeug, welches gerade eine automatische Fahrfunktion ausführt, in einen sicheren Zustand überführt, welcher mit dem Anhalten des Fahrzeugs einhergeht. Aber auch das Anhalten des Fahrzeugs kann sicherheitsgefährdend sein, da es zum Beispiel Auffahrunfälle provoziert. Zudem ist es sehr komforteinschränkend, da es nicht mit dem Erreichen eines gewünschten Zielorts einhergeht. Entsprechend wäre es wünschenswert, Elemente in einer solchen Karte hinsichtlich ihrer Existenzwahrscheinlichkeit zuverlässiger bewerten zu können.
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Die
WO 2018/127461 A1 beschreibt ein Verfahren zum Bereitstellen einer HD-Karte, insbesondere einer ersten HD-Karte, welche aus der Datenfusion von Sensordaten und Kartendaten einer zweiten HD-Karte entsteht. Hierdurch können bestehende Daten durch Zusatzinformationen, die von den Sensoren bereitgestellt werden, ergänzt werden. Auch können Kartendaten dabei durch Sensordaten ersetzt werden. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Sensordaten genauer und verlässlicher sind. Die Verlässlichkeit der Daten ist dabei auf die Verlässlichkeit der Fahrzeugsensorik beschränkt. Der Fall, dass auch Sensordaten fehlerbehaftet oder nicht hinreichend genau sein können, wird hierbei jedoch nicht berücksichtigt.
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Weiterhin beschreibt die
WO 2018/126215 A1 ein Verfahren zum Aktualisieren einer HD-Karte, die auf den erfassten Sensordaten einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen basiert, die durch geografische Bereiche fahren. Kommt es hierbei zu Diskrepanzen in den erfassten Sensordaten, so kann das Online-System, zu welchem diese Daten übermittelt werden, eine Bewertung vornehmen.
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Grundsätzlich können Flottenfahrzeuge dazu genutzt werden, um mögliche Fehler in Kartendaten zu erfassen. Hier besteht jedoch oftmals das Problem, dass eine darauf basierende Kartenaktualisierung nicht in Echtzeit durchgeführt werden kann sondern erst auf deutlich längeren Zeitskalen, zum Beispiel Wochen oder Monaten, erfolgt.
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Die
DE 10 2019 200 347 A1 beschreibt ein Backend für ein Objektaktualisierungssystem zum Entfernen von Objekten, welche in einer digitalen Straßenkarte vorhanden sind. Auf dem Backend ist die digitale Straßenkarte mit vorhandenen Objekten gespeichert. Das Backend ist dazu eingerichtet, einen Pfad und entlang dieses Pfades erfasste Umfelddaten von einem Fahrzeug zu empfangen und in diesen Umfelddaten Objekte zu erkennen. Das Backend ist ferner dazu eingerichtet, ein in der digitalen Straßenkarte vorhandenes Objekt aus dieser zu entfernen, wenn dieses Objekt durch das Backend nicht in den von dem Fahrzeug erfassten Umfelddaten erkennbar ist.
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Die
DE 10 2016 215 249 A1 beschreibt ein Verfahren zum Unterstützen eines Fahrerassistenzsystems in einem Kraftfahrzeug, wobei eine Karte bereitgestellt wird, wobei in der Karte klassifizierte Objekte an zugehörigen Positionen hinterlegt sind, Umfelddaten mittels mindestens einer Umfeldsensorik des Fahrerassistenzsystems erfasst werden und die Umfelddaten mittels einer Auswerteeinrichtung des Fahrerassistenzsystems ausgewertet werden, wobei die erfassten Umfelddaten zur Objekterkennung in Abhängigkeit der in der Karte hinterlegten klassifizierten Objekte ausgewertet werden.
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Die
DE 10 2017 207 441 A1 beschreibt ein Verfahren zum Überprüfen einer digitalen Umgebungskarte für ein Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs, bei welchem Sensordaten, welche zumindest ein Objekt in einer Umgebung des Kraftfahrzeugs beschreiben, von zumindest einem Umfeldsensor empfangen werden und anhand der Sensordaten ein Kartenelement in der Umgebungskarte, welches das zumindest eine Objekt beschreibt, überprüft wird, wobei zum Überprüfen anhand des Kartenelements eine Objektposition, welche eine Position des zumindest einen Objekts in der Umgebung beschreibt, bestimmt wird, und wobei ohne Erkennung des zumindest einen Objekts anhand der Sensordaten überprüft wird, ob die Sensordaten das zumindest eine Objekt an der bestimmten Objektposition beschreiben.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, ein Verfahren zum Ermitteln einer Existenzwahrscheinlichkeit mindestens eines möglichen Elements in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, ein Fahrerassistenzsystem und ein Kraftfahrzeug bereitzustellen, welche es ermöglichen, ein mögliches Element in der Umgebung des Kraftfahrzeugs möglichst schnell und zuverlässig, vorzugsweise in Echtzeit während der Fahrt, als existent oder nicht existent zu bewerten.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren, ein Fahrerassistenzsystem und ein Kraftfahrzeug mit den Merkmalen gemäß den jeweiligen unabhängigen Patentansprüchen. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche, der Beschreibung sowie der Figuren.
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Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Ermitteln einer Existenzwahrscheinlichkeit mindestens eines möglichen Elements in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs werden Kartendaten einer Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs bereitgestellt, die einen ersten Umgebungsbereich betreffen, der das mindestens eine mögliche Element umfasst. Weiterhin werden Sensordaten mittels zumindest einer Umfelderfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs bereitgestellt, die einen zweiten Umgebungsbereich betreffen, der das mindestens eine mögliche Element umfasst. Zudem werden die Kartendaten und die Sensordaten hinsichtlich eines Vorhandenseins des mindestens einen möglichen Elements verglichen und in Abhängigkeit von einem Ergebnis des Vergleichs die Existenzwahrscheinlichkeit ermittelt und ausgegeben, wobei das mindestens eine mögliche Element zumindest auf Basis der Kartendaten und/oder der Sensordaten als vorhanden klassifiziert ist. Des Weiteren ist eine Regeldatenbank bereitgestellt, in welcher einen Verkehrsraum betreffende Informationen abgelegt sind, wobei zumindest für den Fall, dass beim Vergleichen der Kartendaten und der Sensordaten eine Diskrepanz bezüglich des Vorhandenseins des mindestens einen möglichen Elements festgestellt wird, die Existenzwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von zumindest einer von der Regeldatenbank bereitgestellten ersten Information ermittelt wird. Dabei wird beim Vergleichen der Kartendaten und Sensordaten ein Vergleich in einem Überlappungsbereich des ersten und zweiten Umgebungsbereichs betreffend alle auf Basis der Kartendaten und/oder Sensordaten im Überlappungsbereich vorhandener Elemente durchgeführt wird, wobei jedes Element aller im Überlappungsbereich auf Basis der Kartendaten und/oder Sensordaten vorhandener Elemente in Abhängigkeit von einem Ergebnis des Vergleichs durch eine Zuordnung zu einer von mindestens der folgenden Gruppen klassifiziert wird:
- - einer ersten Gruppe der übereinstimmenden Elemente, wenn das Element sowohl auf Basis der Sensordaten detektiert als auch in den Kartendaten vorhanden ist;
- - einer zweiten Gruppe der abweichenden, insbesondere neu detektierten, Elemente, falls das Element auf Basis der Sensordaten erfasst wurde und aber in den Kartendaten nicht vorhanden ist;
- - einer dritten Gruppe der nicht bewerteten Elemente, falls das Element in den Kartendaten vorhanden ist und auf Basis der Sensordaten nicht als vorhanden detektiert wurde.
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Dabei ist das mindestens eine mögliche Element der zweiten Gruppe oder dritten Gruppe zugeordnet.
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Die Erfindung beruht dabei auf der Erkenntnis, dass zur Auflösung von Diskrepanzen zwischen Sensordaten und Kartendaten einen Verkehrsraum betreffendes Wissen genutzt werden kann, insbesondere über fahr- und sicherheitsrelevante Aspekte des Verkehrsraums, welches in Form von Regeln in der Regeldatenbank abgelegt werden kann. Dieses in der Regeldatenbank explizit formulierte Wissen kann somit vorteilhafterweise als Zusatzinformation genutzt werden, um eventuelle Widersprüche zwischen Sensordaten und Kartendaten aufzulösen. Das genannte Wissen kann insbesondere in Form von Regeln festgelegt sein, welche zum einen Verkehrsregeln umfassen können, zum anderen aber auch Schlussfolgerungen aus bestimmten erfassten oder von durch die Karte angegebenen Gegebenheiten erlauben. Die Regeldatenbank erlaubt beispielsweise Schlussfolgerungen, wie zum Beispiel, dass eine Kreuzung ohne Verkehrsschilder „rechts-vor-links“ bedeutet.
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Dies erlaubt eine Modellierung der Vorfahrtssituation für jeden Arm der Kreuzung. Weiterhin kann aus einem Ortseingangsschild eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf 50 km/h gefolgert werden. Durch die Regeldatenbank können auch zulässige oder unzulässige Verknüpfungen zwischen Elementen festgelegt sein. Dadurch kann beispielsweise festgelegt werden, welche Straßenschilder an gleicher Stelle koexistieren können, und welche nicht. Beispielsweise kann ein Überholverbot mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung kombiniert sein. Ein Stoppschild kombiniert mit einem Vorfahrtsschild stellt jedoch einen Widerspruch dar. Derartige Verknüpfungsregeln können in der Regeldatenbank abgelegt sein und im Falle von Diskrepanzen zwischen Sensordaten und Kartendaten betreffend ein mögliches Element herangezogen werden, um die Existenzwahrscheinlichkeit dieses Elements zutreffender ermitteln zu können, um zum Beispiel nachfolgend auf Basis der Existenzwahrscheinlichkeit mit höherer Wahrscheinlichkeit richtig zu entscheiden, ob nun die Sensordaten oder Kartendaten bezüglich der Existenzhypothese dieses Elements richtig liegen. Insgesamt kann dieses Wissen der Regeldatenbank genutzt werden, um letztendlich die Existenzwahrscheinlichkeit bestimmter Elemente, hier zum Beispiel Straßenschilder, zu ermitteln. Wird beispielsweise ein Element von der Karte angegeben, welches auf Basis der Sensordaten nicht erfasst wird, so kann dies ebenfalls mehrere Gründe haben. Beispielsweise kann es sein, dass dieses Element gerade von einem vorausfahrenden Verkehrsteilnehmer verdeckt wird. Wird stattdessen an der Position, an welcher das Element erfasst werden sollte, ein solcher vorausfahrender Verkehrsteilnehmer mittels der Sensordaten erfasst, so kann es als wahrscheinlicher angenommen werden, dass dieses Element dennoch vorhanden ist und lediglich von diesem anderen Verkehrsteilnehmer verdeckt wird, als anzunehmen, dass dieses Element nicht existiert. Auch derartige Schlussfolgerungen können durch die Regeldatenbank spezifiziert sein. Insbesondere kann also die Existenz des möglichen Elements auf eine Regelkonformität dieser Existenz gemäß zumindest einer der Regeln der Regeldatenbank hin überprüft werden. Das Ergebnis dieses Überprüfens kann also in die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeit eingehen. Ist die Existenz des möglichen Elements nicht regelkonform, so kann dessen Existenzwahrscheinlichkeit herabgestuft werden und umgekehrt, das heißt ist die Existenz des möglichen Elements regelkonform, so kann dessen Existenzwahrscheinlichkeit heraufgestuft werden. Durch das Bereitstellen der Regeldatenbank ist also ein zusätzliches Instrument bereitgestellt, in Abhängigkeit von welchem neben den Sensordaten und Kartendaten die Wahrscheinlichkeit für die Existenz von Elementen ermittelt werden kann. Durch den Abgleich der durch die Sensordaten und die Kartendaten bereitgestellten Umgebungsinformationen mit einem solchen Regelwerk lassen sich somit insgesamt zuverlässigere Aussagen über die Existenz solcher Elemente in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs bereitstellen. Mit anderen Worten lässt sich durch die zusätzliche Berücksichtigung der durch die Regeldatenbank bereitstellbaren Informationen die Existenzwahrscheinlichkeit möglicher Elemente in der Umgebung des Kraftfahrzeugs genauer ermitteln. Dies führt letztendlich dazu, dass die so ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten größtenteils eine eindeutigere Aussage ermöglichen. Existenzhypothesen können so überprüft und gegebenenfalls korrigiert werden, insbesondere in Echtzeit und somit während der Fahrt bzw. des normalen Betriebs des Fahrzeugs. Dies ermöglicht eine Auflösung möglicher Diskrepanzen zwischen Sensordaten und Kartendaten, ohne die autonome Fahrt aus Sicherheitsgründen unterbrechen zu müssen, und ermöglicht damit weitaus häufiger auch in solchen Fällen, d.h. bei auftretenden Diskrepanzen, eine sichere autonome Weiterfahrt des Kraftfahrzeugs, was wiederum die Verkehrssicherheit erhöht und den Fahrkomfort steigert.
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Die Existenzwahrscheinlichkeit an sich kann dabei gemäß einer vorbestimmten Metrik ermittelt werden. Solche Metriken sind in ausreichender Weise bekannt und werden daher im Rahmen der Erfindung nicht näher spezifiziert. Um ein Beispiel zu nennen, kann die Existenzwahrscheinlichkeit als gewichtete Mittelung verschiedener Parameter, die Einfluss auf die Existenzwahrscheinlichkeit haben, bereitgestellt werden. Neben dem durch die Regeldatenbank bereitgestellten Wissen als ein solcher Parameter können in die Mittelung der Existenzwahrscheinlichkeit noch zahlreiche weitere andere Parameter eingehen, wie zum Beispiel die Zuverlässigkeit der jeweiligen Sensordaten und der Kartendaten, ein Maß an Übereinstimmung zwischen Sensordaten und Kartendaten, die Art der Umfelderfassungseinrichtung, durch welche die Sensordaten bereitgestellt werden, die Zahl der Umfelderfassungseinrichtungen, die zur Umfelderfassung genutzt werden und beispielsweise gleiche Ergebnisse hinsichtlich dem Vorhandensein des Elements liefern, oder Ähnliches. All diese Parameter können entsprechend in eine Art gewichtete Mittelung als Beispiel einer solchen vorbestimmten Metrik eingehen, um so letztendlich die Existenzwahrscheinlichkeit des betreffenden möglichen Elements bereitzustellen.
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Bei dem möglichen Element handelt es sich um ein Element, welches zumindest auf Basis der Kartendaten und/oder der Sensordaten als vorhanden klassifiziert ist, wie dies oben definiert wurde. Dies bedeutet, dass entweder die Kartendaten besagen, dass dieses Element existiert, wobei dieses Element dann nicht notwendigerweise auch durch die Umfelderfassungseinrichtung, zum Beispiel Sensoren des Kraftfahrzeugs, erfasst sein muss, oder umgekehrt, dass dieses Element durch die zumindest eine Umfelderfassungseinrichtung detektiert wurde, unabhängig davon, ob das Vorhandensein dieses Elements auch in den Kartendaten belegt ist. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Existenzwahrscheinlichkeit nur dann in Abhängigkeit von durch die Regeldatenbank bereitgestellten Informationen ermittelt wird, wenn eine Diskrepanz bezüglich des Vorhandenseins des mindestens einen möglichen Elements festgestellt wird. Das bedeutet, dass die Regeldatenbank beispielsweise nicht herangezogen werden muss, wenn ein Element sowohl auf Basis der Kartendaten als auch auf Basis der Sensordaten als vorhanden beziehungsweise existent klassifiziert wird. Bei Übereinstimmung der Sensordaten mit den Kartendaten kann von einer sehr hohen Existenzwahrscheinlichkeit dieses Elements ausgegangen werden, sodass hierzu keine weitere Verifikation notwendig ist. Allerdings ist es bevorzugt, dass diese Kartenelemente trotzdem hinsichtlich ihrer (logischen) Konsistenz im Gesamtkontext, d.h. bei der Betrachtung aller verfügbaren Informationen bzw. Elemente, mit Hilfe der Regeldatenbank geprüft werden.
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Die bereitgestellten Kartendaten können darüber hinaus Kartendaten einer eingangs beschriebenen HD-Karte darstellen. Eine solche HD-Karte kann zahlreiche, hoch aufgelöste Informationen über die Umgebung des Kraftfahrzeugs enthalten, insbesondere den Verlauf von Straßen und Fahrspuren betreffend, sowie die auf diesen jeweiligen Straßen und Fahrspuren geltenden Fahrregeln, insbesondere Verkehrsregeln.
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Das Kraftfahrzeug kann zur Bereitstellung der Sensordaten nicht nur einen Umfeldsensor beziehungsweise eine Umfelderfassungseinrichtung, sondern auch mehrere Umfeldsensoren aufweisen. Die zumindest eine Umfelderfassungseinrichtung kann darüber hinaus einen Ultraschallsensor und/oder Lidar (light detection and Ranging), zum Beispiel einen Laserscanner, und/oder einen Radar und/oder eine Kamera darstellen. Das Kraftfahrzeug kann insbesondere mehrere solcher Sensoren in beliebiger Kombination und Anzahl umfassen. Insbesondere kann durch die mindestens eine Umfelderfassungseinrichtung ein 360°-Bereich um das Kraftfahrzeug erfasst werden.
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Die Ergebnisse des beschriebenen Verfahrens hinsichtlich der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten können an ein Backend, d.h. einen Internetserver und/oder einen Dienstanbieter, zum Beispiel für Karten, übermittelt werden, der seinerseits Kartendaten verwaltet und auf Basis der übermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten Kartendaten aktualisieren kann.. Beispielsweise kann eine bestehende Karte, wie die im Fahrzeug abgelegte Karte, vom Dienstanbieter auf Basis der so ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten validiert beziehungsweise aktualisiert werden. Wird beispielsweise aufgrund des beschriebenen Verfahrens festgestellt, dass ein mögliches Element, welches anhand der Karte als vorhanden klassifiziert wurde, dennoch eine sehr niedrige Existenzwahrscheinlichkeit aufweist, kann dieses Element aus der Karte entfernt werden. Umgekehrt kann ein Element, welches in der Karte nicht vorhanden ist, dessen Existenzwahrscheinlichkeit aber aufgrund des Verfahrens sehr hoch eingestuft wurde, in der Karte ergänzt werden. Dabei können die Detektionen einzelner Fahrzeuge im Backend aggregiert werden und überprüft werden, ob es sich um temporäre (z.B. Baustelle) oder dauerhafte (z.B. neues Schild) handelt. Dies wird insbesondere ermöglicht, wenn mehrere Fahrzeuge unabhängig voneinander diese Informationen an ein solches Backend übermitteln. Allein aus den Detektionen eines einzelnen Fahrzeuges kann die HD-Karte nicht (dauerhaft) geändert werden. Eine temporäre Änderung der Kartendaten im Fahrzeug auf Grundlage der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten ist dennoch denkbar.
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In Abhängigkeit von den ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten kann im Kraftfahrzeug selbst ein aktuell gültiges statisches Umfeldmodell generiert werden. Das bedeutet, dass die HD-Karte als solches, auch für ein einzelnes Fahrzeug, nicht verändert werden muss. Es wird lediglich ein neues Modell der Umgebung aus diesen Informationen gebildet, welches nur für den aktuellen Zeitpunkt gültig sein kann. Die wirkliche Änderung, die dann in ein Kartenupdate für alle Fahrzeuge mündet, kann stattdessen im Backend erfolgen.
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Besonders vorteilhaft ist es jedoch, dass die letztendlich ermittelte Existenzwahrscheinlichkeit anderen Systemen des Kraftfahrzeugs direkt bereitgestellt werden kann. Insbesondere können die so ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten auch direkt von anderen Fahrerassistenzsystemen des Kraftfahrzeugs genutzt werden, zum Beispiel einem System zur Szeneninterpretation oder einem System zur Fahrtplanung im Rahmen des automatischen Fahrens. Hier zeigt sich auch der große weitere Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens, denn nunmehr ist es möglich, durch die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten einem Subsystem, wie zum Beispiel der genannten Szeneninterpretation und/oder der Fahrtplanung, nicht nur eine Karte, insbesondere HD-Karte, mit entsprechenden Elementen, die gegebenenfalls auf Basis des beschriebenen Verfahrens verifiziert wurden, zur Verfügung zu stellen, sondern zu einem jeweiligen Element auch seine zugehörige Existenzwahrscheinlichkeit anzugeben. Dies hat den Hintergrund, dass nicht jedes Element beziehungsweise dessen Vorhandensein für jedes Subsystem im Kraftfahrzeug gleichermaßen bedeutsam ist. Dabei hat auch jedes Subsystem eigene Anforderungen an die Verlässlichkeit der verwendeten Informationen in einer HD-Karte, weshalb die resultierenden Hypothesen, das heißt die Bewertung des Vorhandenseins möglicher Objekte, systemspezifisch und eventuell elementspezifisch hinsichtlich ihrer Wahrscheinlichkeit, der aktuellen Fahrzeugumgebung zu entsprechen, beurteilt werden können. Zum Beispiel ist die Information über einen parallel zum Fahrstreifen befindlichen Fußweg für das Subsystem Szeneninterpretation von größerer Bedeutung, da dies eine Unterstützung in der Klassifikation von dynamischen Objekten als Fußgänger liefert, als für das Subsystem Pfadplanung, da außerhalb des Fahrkorridors befindliche Bereiche für die Trajektorienplanung nicht berücksichtigt werden. Welche Anforderungen nunmehr von einem jeweiligen Subsystem an die jeweiligen Existenzwahrscheinlichkeiten der jeweiligen Elemente gestellt werden, zum Beispiel welche Schwellwerte von der Existenzwahrscheinlichkeit über- oder unterschritten werden müssen, um sichere Annahmen treffen zu können, bleibt dann entsprechend den Subsystemen selbst überlassen beziehungsweise kann für die jeweiligen Subsysteme eigens definiert werden.
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Insgesamt lässt sich so die Zuverlässigkeit bei der Bewertung von Existenzwahrscheinlichkeiten von Elementen in der Umgebung des Kraftfahrzeugs deutlich erhöhen und auch die Funktionsweise einzelner Fahrerassistenzsysteme und Subsysteme deutlich verbessern.
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Der Verkehrsraum, welchen betreffend Informationen von der Regeldatenbank umfasst sind, stellt dabei vorzugsweise keinen geographischen Raum dar, sondern einen abstrakten Raum mit dem Verkehr in Zusammenhang stehenden Elementen, Regeln und anderem Wissen.
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Die in der Regeldatenbank abgespeicherten Informationen können dabei vorzugsweise wie folgt gegliedert werden: Kontextwissen, Manöverwissen, Fehlverhalten und Verkehrsregeln. Verkehrsregeln betreffende Informationen betreffen beispielsweise die durch die Straßenverkehrsordnung festgelegten Regelungen. Kontextwissen ermöglicht es beispielsweise, Kontextgruppen zu definieren. Zu bestimmten Kontextgruppen, wie zum Beispiel Fußgängerüberwegen, Autobahnauffahrten, Kreisverkehre, Kreuzungen und so weiter kann durch das Kontextwissen ein minimales Set an Elementen festgelegt sein, die diese Kontextgruppe definieren. Zur Kontextgruppe Fußgängerüberweg gehören als solches minimales Set an Elementen zum Beispiel ein Zebrastreifen und/oder ein Fußgängerüberwegschild und/oder eine Fußgängerampel und/oder ein angrenzender Fußgängerweg. Wird beispielsweise auf Basis der Kartendaten angenommen, dass sich an einer bestimmten Stelle ein Fußgängerüberweg befindet, der jedoch auf Basis der Sensordaten nicht erfasst wurde, so kann dennoch geschlussfolgert werden, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass dieser Fußgängerüberweg dennoch existiert, wenn beispielsweise auf Basis der Sensordaten ein Fußgängerüberwegschild und eine Fußgängerampel detektiert wurden, das heißt also viele Elemente, die der Kontextgruppe Fußgängerüberweg zugeordnet sind, wenngleich auch der Fußgängerüberweg bzw. Zebrastreifen an sich nicht erkannt wurde. Weiterhin kann Manöverwissen festlegen, wie Bewegungsverläufe anderer Verkehrsteilnehmer, die mittels der mindestens einen Erfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs erfasst werden können, interpretiert werden können. Solche Bewegungsverläufe, auch Traces genannt, können beispielsweise herangezogen werden, um daraus den Verlauf von Fahrspuren, das Vorhandensein von Stoppschildern oder Ähnlichem abzuleiten. Auch die Regeln solcher Schlussfolgerungen können im Manöverwissen festgelegt sein. Beispielsweise kann dort festgelegt sein, dass das Anhalten anderer Verkehrsteilnehmer bedeutet, dass an dieser Stelle Vorfahrt zu gewähren ist, ein Zebrastreifen vorhanden ist, ein Stoppschild vorhanden ist oder Ähnliches. Auch Wissen in Bezug auf Fehlverhalten kann in der Regeldatenbank abgelegt werden. Dies bedeutet, dass bei der Ermittlung von Existenzwahrscheinlichkeiten auch Fehlverhalten anderer Verkehrsteilnehmer als wahrscheinlich mit einkalkuliert werden kann. Zum Beispiel kann davon ausgegangen werden, dass viele Verkehrsteilnehmer Geschwindigkeitsbegrenzungen überschreiten. Fahren beispielsweise viele andere Verkehrsteilnehmer 90 km/h, so kann dennoch eine Geschwindigkeitsbegrenzung auf 80 km/h aktuell gültig sein und darf nicht gleich deswegen als unwahrscheinlich verworfen werden, weil auf Basis der Sensordaten erfasst wurde, dass viele andere Verkehrsteilnehmer etwas schneller als 80 km/h fahren. Mit anderen Worten kann bei der Validierung auf Grundlage von Manövern eine gewisse Toleranz akzeptabel sein, die das Fehlverhalten anderer Verkehrsteilnehmer berücksichtigt.
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Das in der Regeldatenbank abgelegte Wissen kann darüber hinaus auch untereinander verknüpft sein, um daraus weitere Schlussfolgerungen ableiten zu können. Halten beispielsweise viele andere Verkehrsteilnehmer an einer bestimmten Position, an welcher beispielsweise auf Basis der Kartendaten ein Zebrastreifen sein sollte, der aber auf Basis der Sensordaten nicht direkt detektiert wurde, so kann aufgrund des Anhaltens anderer Verkehrsteilnehmer an dieser Position, was auf Basis der Sensordaten erfasst werden kann, geschlussfolgert werden, dass die Existenz des Zebrastreifens dennoch sehr wahrscheinlich ist. So lässt sich also beispielsweise auch Manöverwissen mit dem oben definierten Kontextwissen kombinieren. Beispielsweise ist es wahrscheinlich, dass an einer bestimmten Stelle, an der viele Verkehrsteilnehmer halten, ein Zebrastreifen ist und kein Stoppschild, wenn an dieser Position beispielsweise auch andere Elemente der Kontextgruppe Fußgängerüberweg detektiert wurden.
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Dies sind nur einige Beispiele, die illustrieren, wie das durch die Regeldatenbank bereitgestellte Wissen beziehungsweise die durch die Regeldatenbank bereitgestellten Informationen vorteilhaft genutzt werden können, um die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeit möglicher Elemente in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu verbessern, gerade dann, wenn es Diskrepanzen zwischen Sensordaten und Kartendaten gibt. Die Regeldatenbank kann im Übrigen in einem Speicher des Kraftfahrzeugs abgelegt sein und/oder auch fahrzeugextern bereitgestellt sein, wobei in diesem Fall die Informationen jederzeit vom Fahrzeug abgerufen werden können. Theoretisch ist es denkbar, dass sich die genannten Verfahrensschritte bis auf das Bereitstellen der Sensordaten auch kraftfahrzeugextern durchführen lassen. Das Ergebnis des Verfahrens, das heißt die Existenzwahrscheinlichkeiten, können dann entsprechend zurück an das Kraftfahrzeug übermittelt werden. Bevorzugt ist es jedoch, wenn das Verfahren insgesamt im Kraftfahrzeug durchgeführt wird, da dort die Sensordaten bereitgestellt werden, und somit keine Übermittlung großer Datenmengen an eine kraftfahrzeugexterne Einrichtung erforderlich ist. Dies ermöglicht es auch vorteilhafterweise, auf den Existenzwahrscheinlichkeiten basierende fahrrelevante Entscheidungen während der Fahrt in Echtzeit zu treffen, da die Berechnungszeit zur Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten ausreichend kurz sind und keine zusätzliche Datenübertragungszeit auftritt. Darüber hinaus können so die Ergebnisse des Verfahrens auch direkt im Kraftfahrzeug verwendet werden, insbesondere in Echtzeit, was die Sicherheit beim autonomen Fahren deutlich steigert und die Wahrscheinlichkeit dafür, das Kraftfahrzeug in einen „sicheren Zustand“ überführen zu müssen, deutlich reduziert.
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Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird die Diskrepanz bezüglich des Vorhandenseins des mindestens einen möglichen Elements beim Vergleichen der Kartendaten und der Sensordaten dann festgestellt, falls das mindestens eine mögliche Element als neu detektiertes Element klassifiziert wurde. Dies bedeutet, dass das mögliche Element auf Basis der Sensordaten erfasst wurde und in den Kartendaten nicht vorhanden ist. Die Diskrepanz wird auch dann festgestellt, falls das mindestens eine mögliche Element als ein nicht bewertetes Element klassifiziert wurde, welches in den Kartendaten vorhanden ist und auf Basis der Sensordaten nicht als vorhanden detektiert wurde. Dies bedeutet nicht notwendigerweise, dass dieses Element auf Basis der Sensordaten gar nicht detektiert wurde, sondern beispielsweise auch, dass auf Basis der Sensordaten keine Bewertung bezüglich dieses Elements vorgenommen werden konnte, zum Beispiel weil dieses Element von der Sensorik nicht gesehen wurde, zum Beispiel weil es verdeckt war, oder aufgrund eines Fehlers im Algorithmus, oder einer zu schlechten Sensordatenqualität, beispielsweise aufgrund von schlechtem Wetter, und so weiter. Gerade in einer solchen Situation, in welcher eine so definierte Diskrepanz zwischen den Sensordaten und Kartendaten festgestellt wird, ist es besonders vorteilhaft, ein weiteres Beurteilungskriterium, nämlich die Regeldatenbank, zu haben, in Abhängigkeit von welcher entschieden werden kann, ob das mögliche Element existiert oder nicht.
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Weiterhin kann das mindestens eine mögliche Element ein physisches Element darstellen, welches ein möglicherweise in der Umgebung vorhandenes gegenständliches Objekt betrifft.
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Beispiele für solche physischen Elemente sind zum Beispiel Ampeln, Verkehrsschilder, Fahrbahnmarkierungen, Fahrspurmarkierungen, Gehwege, Zebrastreifen oder Ähnliches. Solche physischen Elemente können zum Beispiel im Falle einer Baustelle neu hinzukommen oder verschwinden. Gerade in einer solchen Situation werden häufig Fahrspuren in ihrem Verlauf geändert, neue Verkehrsschilder aufgestellt oder auch die Vorfahrtsregelung geändert. Das korrekte Erkennen physischer Elemente hat damit einen hohen Stellenwert, gerade im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren.
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Es kann aber nicht nur die Existenzwahrscheinlichkeit physischer Elemente ermittelt werden, sondern auch die von semantischen Elementen. Entsprechend stellt es eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung dar, wenn das mindestens eine mögliche Element ein semantisches Element darstellt, welches eine logische Gruppe physischer Elemente oder zumindest eine Verkehrsregel darstellt. Beispielsweise können in Karten, wie die oben genannte Karte, insbesondere HD-Karte, auch Zusatzinformationen in Form semantischer Elemente enthalten sein. Solche semantischen Elemente können Verkehrsregeln darstellen, beispielsweise die Vorfahrtsregelungen einer Kreuzung wiedergeben. Darüber hinaus können einzelne Elemente, insbesondere einzelne physische Elemente, logisch gruppiert werden und einer Übergruppe zugeordnet werden. Dies kann auch als Komposition bezeichnet werden. Eine solche Übergruppe kann dann ebenfalls ein semantisches Element darstellen. Ebenso können Beziehungen zwischen Elementen genutzt und hergeleitet werden. Beispielsweise kann eine gestrichelte Linie und eine durchgezogene Linie zu einer Fahrspur kombiniert werden. Weiterhin können eine Verkehrsinsel und Fahrspuren zu einem Kreisverkehr kombiniert werden. Entsprechend stellen die Fahrspur und der Kreisverkehr semantische Elemente dar. Weiterhin fallen unter semantische Elemente auch Assoziationen, das heißt Verbindungen zwischen Elementen, wie zum Beispiel die Verbindung zwischen einer Ampel und der Fahrspur, welcher der Ampel zugeordnet ist. Ein weiteres Beispiel ist zum Beispiel die Zuordnung einer Stopplinie zu einem Stoppschild. Darüber hinaus stellen, wie erwähnt, auch Vorfahrtsregeln semantische Elemente dar. Beispielsweise sind zu jeder Kreuzung in der Karte auch Vorfahrtsregeln als semantische Elemente hinterlegt. Solche semantischen Elemente können aber nicht nur in der Karte hinterlegt sein, sondern sie können ebenso von der zumindest einen Erfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs erfasst werden beziehungsweise aus den erfassten Sensordaten abgeleitet werden. Beispielsweise können auch die einzelnen physischen Elemente, die einer semantischen Übergruppe zugeordnet werden können, von den Kraftfahrzeugsensoren erfasst werden. Werden beispielsweise eine Verkehrsinsel und Fahrspuren von der zumindest einen Umfelderfassungseinrichtung erfasst, so kann ein Kreisverkehr als semantisches Element als von der zumindest einen Umfelderfassungseinrichtung als erfasst gelten, genauer gesagt als vom Algorithmus erfasst gelten, der die Sensordaten der Umfelderfassungseinrichtung verarbeitet und der damit einhergehend den Kreisverkehr als erfasst klassifiziert. Damit lassen sich also nicht nur physische Elemente hinsichtlich ihrer Existenz evaluieren, sondern auch zahlreiche semantische Elemente, die ebenfalls verkehrs- und fahrrelevant sind.
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Darüber hinaus ist es gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, dass, wenn das mögliche Element auf Basis des Vergleichs als neu detektiertes semantisches Element klassifiziert wurde, die Existenzwahrscheinlichkeit des möglichen Elements in Abhängigkeit vom Vorhandensein neu detektierter physischer Elemente ermittelt wird. Dabei kann eine Bewertung der neu detektierten physischen Elemente hinsichtlich ihrer Existenzwahrscheinlichkeit vorausgegangen sein, sodass hierbei nur wahrscheinlich existierende neu detektierte physische Elemente berücksichtigt werden. Werden also neue Elemente auf Basis der Sensordaten detektiert, die in den Kartendaten nicht enthalten sind, so kann zunächst eine Bewertung der neu detektierten physischen Elemente hinsichtlich ihrer Existenzwahrscheinlichkeit erfolgen, zu welchem Zweck, wie beschrieben, die Regeldatenbank herangezogen werden kann. Neu detektierte semantische Elemente, die also ebenfalls von der Kraftfahrzeugsensorik erfasst wurden, in den Kartendaten jedoch noch nicht enthalten sind, können hinsichtlich ihrer Existenzwahrscheinlichkeit ebenso in Abhängigkeit von der ersten Information, die von der Regeldatenbank zur Verfügung gestellt wird, bewertet werden. Zusätzlich können aber in die Ermittlung derer Existenzwahrscheinlichkeit auch noch die neu detektierten physischen Elemente, zumindest diejenigen, die wahrscheinlich existieren, eingehen. Werden beispielsweise ein Zebrastreifen und eine Fußgängerampel als physische Elemente neu detektiert und gemäß dem Verfahren als wahrscheinlich existent beurteilt, so kann auch die Wahrscheinlichkeit für das neu detektierte semantische Element Fußgängerüberweg als hoch angesehen werden. Dadurch lässt sich die Bewertung und Ermittlung der betreffenden Existenzwahrscheinlichkeiten noch weiter verbessern.
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Die Vorgehensweise, wie sie bezüglich des zumindest einen möglichen Elements beschrieben wurde, lässt sich insbesondere für alle in einer Karte oder einem Kartenausschnitt enthaltenen möglichen Elemente in einem Umgebungsbereich analog umsetzen, zu welchem auch Sensordaten, bereitgestellt durch den mindestens einen Umfeldsensor beziehungsweise die mindestens eine Umfelderfassungseinrichtung, vorliegen.
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Der oben genannte erste Umgebungsbereich und der zweite Umgebungsbereich können identisch sein, aber auch voneinander verschieden sein, weisen aber zumindest einen Überlappungsbereich auf, da beide einen Umgebungsbereich betreffen, der das mindestens eine mögliche Element umfasst. Typischerweise ist der zweite Umgebungsbereich kleiner als der erste Umgebungsbereich und weiterhin kann der zweite Umgebungsbereich vollständig vom ersten Umgebungsbereich umfasst sein. Dies ist dadurch bedingt, dass sich durch eine Karte sehr große geografische Bereiche abdecken lassen, während Sensordaten typischerweise nur in einer kleinen Umgebung um das Kraftfahrzeug bereitgestellt werden können, zumindest zu einem aktuellen Zeitpunkt. Der Vergleich der Kartendaten und der Sensordaten kann sich dann entsprechend auf diesen Überlappungsbereich der Umgebung beschränken, zu welchem sowohl Kartendaten als auch Sensordaten vorliegen.
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Erfingungsgemäß wird beim Vergleichen der Kartendaten und Sensordaten ein Vergleich in einem Überlappungsbereich des ersten und zweiten Umgebungsbereichs betreffend aller auf Basis der Kartendaten und/oder Sensordaten im Überlappungsbereich vorhandenen Elemente durchgeführt, wobei jedes Element aller im Überlappungsbereich auf Basis der Kartendaten und/oder Sensordaten vorhandenen Elemente in Abhängigkeit von einem Ergebnis des Vergleichs durch eine Zuordnung zu einer von mindestens der folgenden Gruppen klassifiziert wird: Einer ersten Gruppe der übereinstimmenden Elemente, wenn das Element sowohl auf Basis der Sensordaten detektiert als auch in den Kartendaten vorhanden ist; einer zweiten Gruppe der abweichenden, insbesondere neu detektieren, Elemente, falls das Element auf Basis der Sensordaten erfasst wurde, aber in den Kartendaten nicht vorhanden ist; und einer dritten Gruppe der nicht bewerteten Elemente, falls das Element in den Kartendaten vorhanden ist und auf Basis der Sensordaten nicht als vorhanden detektiert wurde. Insbesondere beziehen sich solche unbewerteten Elemente nur auf solche Kartenelemente, die aufgrund von Verdeckungen oder Fehlern im Algorithmus auf Basis der Sensordaten nicht detektiert werden konnten. Denn hierbei bleibt eine Unsicherheit zurück, ob das Element existiert oder nicht. Stattdessen ist ein bei „freier Sicht“ und fehlerfreiem Algorithmus durch die Sensorik nicht detektiertes Kartenelement mit hoher Wahrscheinlichkeit auch nicht (mehr) existent und zählt deshalb als Subgruppe zu den anderen abweichenden Elementen und nicht zu der hier definierten dritten Gruppe der nicht bewerteten Elemente. Auch hierbei gilt entsprechend wiederum, dass dies nicht impliziert, dass dieses Element auf Basis der Sensordaten als nicht vorhanden klassifiziert wird, sondern im Gegenteil, dass das Vorhandensein des Elements auf Basis der Sensordaten nicht sicher festgestellt werden kann. Das betreffende Element kann zum Beispiel von einem Objekt verdeckt sein, sodass der zu erfassende Erfassungsbereich, in welchem sich das Element befindet beziehungsweise befinden soll, dann direkt von der Erfassungseinrichtung erfasst werden kann.
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Auf diese Weise lassen sich nun die in den Kartendaten vorhandenen Elemente, sowie alle auf Basis der Sensordaten erfassten Elemente, in eine dieser Gruppen einteilen. Dabei kann zum Beispiel die Gruppe der neu detektierten Elemente eine Untergruppe der abweichenden Elemente darstellen. Darüber hinaus kann auch noch eine Gruppe für sonstige Elemente vorgesehen sein, die sich nicht in eine der oben genannten Gruppen einordnen lassen. Durch die oben genannten Gruppen sind jedoch in der Regel alle möglichen Fälle, die auftreten können, abgedeckt. Die Elemente der zweiten und dritten Gruppe stellen entsprechend mögliche Elemente dar, da Elemente, die diesen Gruppen zugeordnet sind, nicht sowohl auf Basis der Kartendaten als auch auf Basis der Sensordaten erfasst wurden, sodass bezüglich dieser Elemente eine gewisse Diskrepanz zwischen den Kartendaten und Sensordaten vorliegt, die die Existenz dieser Elemente möglicherweise infrage stellt. Bei den Elementen der ersten Gruppe dagegen kann davon ausgegangen werden, dass diese aller Wahrscheinlichkeit nach auch existieren, da deren Existenz sowohl auf Basis der Kartendaten als auch auf Basis der Sensordaten bestätigt ist.
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Die in den Kartendaten enthaltenen Elemente sowie die auf Basis der Sensordaten detektierten Elemente können entsprechend der obigen Gruppenaufteilung gefiltert werden. Diese Elementgruppen mit den darin enthaltenen, zugeordneten Elementen können dann den weiteren Modulen übergeben werden, um nachfolgend die jeweiligen Existenzwahrscheinlichkeiten zu ermitteln, was im Folgenden näher erläutert wird. Grundsätzlich können die Elemente in den jeweiligen Gruppen zudem noch in physische Elemente und semantische Elemente, wie diese oben definiert wurden, gegliedert werden. Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung stellt also jedes Element, welches der zweiten oder der dritten Gruppe zugeordnet wurde, ein mögliches Element dar, dessen Existenzwahrscheinlichkeit ermittelt wird. Dabei wird die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten für mögliche physische Elemente von einem ersten Bewertungsmodul durchgeführt, welchem alle physischen Elemente der zweiten und dritten Gruppe übergeben werden, und wobei das erste Bewertungsmodul die Existenzwahrscheinlichkeiten für alle neu detektierten physischen Elemente und alle nicht bewerteten physischen Elemente in Abhängigkeit von den übergebenen Elementen ermittelt. Die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten erfolgt dabei insbesondere wie oben bereits erläutert, insbesondere unter Verwendung zumindest einer ersten Information aus der Regeldatenbank. Des Weiteren wird die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten für mögliche semantische Elemente von einem zweiten Bewertungsmodul durchgeführt, welchem alle physischen Elemente der zweiten Gruppe und alle semantischen Elemente der dritten Gruppe übergeben werden, wobei das zweite Bewertungsmodul die Existenzwahrscheinlichkeiten für alle nicht bewerteten semantischen Elemente und alle neu detektierten semantischen Elemente, das heißt mögliche neue semantische Verbindungen, in Abhängigkeit von den übergebenen Elementen ermittelt. Auch hierbei wird wiederum die Existenzwahrscheinlichkeit, wie oben bereits beschrieben, ermittelt, insbesondere wiederum unter Verwendung der zumindest einen ersten Information aus der Regeldatenbank. Auch hierbei ist es wiederum besonders vorteilhaft, bei der Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeit der möglichen semantischen Elemente, insbesondere der neu detektierten semantischen Elemente, auch die vorab ermittelten neu detektierten physischen Elemente zu berücksichtigen. Denn gerade durch solche neu detektierten physischen Elemente können sich neue semantische Verbindungen ergeben, die wiederum zu neu detektierten semantischen Elementen führen beziehungsweise die Wahrscheinlichkeit derer Existenz erhöhen. Somit spielt bei der Bewertung der Existenzwahrscheinlichkeit beziehungsweise bei deren Ermittlung für ein bestimmtes mögliches Element nicht nur die Kartendaten und Sensordaten dieses Element betreffend sowie die Regeldatenbank und deren darin enthaltenen Informationen eine Rolle, sondern auch die Karten und Sensordaten, die andere Elemente betreffen. Mit anderen Worten wird nicht nur jedes Element einzeln betrachtet, sondern die Elemente in einem möglichen Verbund untereinander. Dadurch können Zusatzinformationen über Elemente gewonnen werden, die eine Aussage über deren Existenzwahrscheinlichkeit zulassen.
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Zuletzt kann auch ein Konsistenzcheck durchgeführt werden, der die so gewonnenen Ergebnisse auf mögliche Widersprüche überprüft. Entsprechend stellt es eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung dar, wenn im Anschluss an die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten eine Überprüfung einer Konsistenz durch ein Überprüfungsmodul durchgeführt wird, wobei dem Überprüfungsmodul alle Elemente der ersten Gruppe und alle vom ersten und zweiten Bewertungsmodul als wahrscheinlich existent bewerteten Elemente übergeben werden, deren Existenz und/oder Koexistenz durch das Überprüfungsmodul auf Widerspruchsfreiheit in Abhängigkeit von mindestens einer von der Regeldatenbank bereitgestellten zweiten Information geprüft wird, wobei im Falle eines erfassten Widerspruchs betreffend zumindest eines der Elemente das betreffende Element in Abhängigkeit von mindestens einer von der Regeldatenbank bereitgestellten dritten Information hinsichtlich seiner Existenzwahrscheinlichkeit neu bewertet wird.
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Durch diesen letzten Schritt lassen sich vorteilhafterweise Unstimmigkeiten aufdecken und dadurch eventuell fehlerhaft bewertete Elemente entdecken. Fehleinschätzungen können damit vorteilhafterweise vermieden oder zumindest in ihrem Ausmaß stark reduziert werden. Dies ermöglicht weiterhin eine deutliche Steigerung der Zuverlässigkeit der Ergebnisse.
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Optional können auch die Eingangsdaten gefiltert werden, insbesondere hinsichtlich möglicherweise fehlerbehafteter Daten. Beispielsweise können die durch die Karten bereitgestellten Kartendaten vorab schon auf eine Konsistenz mit den in der Regeldatenbank enthaltenen Informationen und Regeln abgeglichen werden, um so beispielsweise die HD-Karte um logisch ungültige Verbindungen zu bereinigen. Dies ist dadurch bedingt, dass prinzipiell HD-Kartenelemente zur Verfügung stehen, deren (logische) Verbindungen zueinander nicht per se valide sind. Beispiele hierfür sind Assoziationen zwischen Lichtsignal und Fahrstreifen. Gründe für Fehler in existierenden Verbindungshypothesen können in der manuellen Bearbeitung, insbesondere durch Unachtsamkeit und Unwissenheit, liegen sowie Fehler im Kartenerstellungsalgorithmus sein. Verbindungen zwischen Kartenelementen stellen systemspezifisch einen sicherheitsrelevanten Aspekt dar. Zum Beispiel übt das Bewusstsein über die semantische Gruppierung Kreisverkehr einen Einfluss auf die Interpretation der Szene sowie der Trajektorienplanung aus, da andere Verkehrsregelungen gelten. Mittels der Regeldatenbank können somit die initial existierenden, durch die Kartendaten bereitgestellten Verbindungshypothesen zwischen Elementen auf Inkonsistenzen überprüft werden. Auch hierdurch lässt sich die Zuverlässigkeit des Verfahrens weiter steigern. Bevorzugt ist es jedoch, dass eine solche vorab Prüfung der Kartendaten nicht ausgeführt wird, weil davon ausgegangen werden kann, dass die HD-Karten initial, also vom Kartenhersteller kommend, keine logischen Inkonsistenzen aufweisen.
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Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Fahrerassistenzsystem für ein Kraftfahrzeug, wobei das Fahrerassistenzsystem dazu ausgelegt ist, ein erfindungsgemäßes Verfahren oder eines seiner Ausführungsformen durchzuführen. Darüber hinaus gehört zur Erfindung auch ein Kraftfahrzeug mit einem solchen Fahrerassistenzsystem. Das Fahrerassistenzsystem kann beispielsweise ein Assistenzsystem zum autonomen Fahren des Kraftfahrzeugs darstellen.
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Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens hier nicht noch einmal beschrieben.
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Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der beschriebenen Ausführungsformen.
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Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:
- 1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs mit einem Fahrerassistenzsystem zur Ermittlung einer Existenzwahrscheinlichkeit möglicher Elemente in einer Umgebung des Kraftfahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung; und
- 2 eine schematische Darstellung der Funktionskomponenten des Assistenzsystems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Komponenten jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsbeispiele auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
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In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs 10 mit einem Fahrerassistenzsystem 12 zur Ermittlung einer Existenzwahrscheinlichkeit W möglicher Elemente 14 in einer Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 12 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. Das Fahrerassistenzsystem 12 kann insbesondere ein Assistenzsystem zum autonomen Fahren des Kraftfahrzeugs 10 darstellen. Zur Umsetzung von automatischen Fahrfunktionen, aber gegebenenfalls auch zu anderen Zwecken, wird eine Karte 18 verwendet, insbesondere eine HD-Karte 18, welche fahrerrelevante Informationen umfasst. Hierzu zählen Fahrbahnen, Fahrspuren, insbesondere Fahrstreifentopologien, Fahrtrichtungen, welche den jeweiligen Fahrspuren zugeordnet sind, Vorfahrtsregeln und so weiter. Diese Karte 18 ist vorliegend in einem Speicher 20 des Kraftfahrzeugs 10, insbesondere einem Speicher 20, welcher eine Steuereinrichtung 22 des Kraftfahrzeugs 10 zugeordnet ist, abgelegt, das heißt gespeichert. Die Steuereinrichtung 22 ist dabei im Übrigen ausgelegt, das nachfolgend detaillierter beschriebene Verfahren durchzuführen, insbesondere die Existenzwahrscheinlichkeiten W der möglichen Elemente 14 in der Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10 zu ermitteln. Weiterhin kann das Kraftfahrzeug 10 ein System 24 zur Selbstlokalisierung innerhalb der HD-Karte 18 aufweisen. Dieses System 24 kann einen GPS-Empfänger aufweisen. Vor allen Dingen nutzt dieses System 24 vorzugsweise aber die von zumindest einer Umfelderfassungseinrichtung 26 des Kraftfahrzeugs 10 bereitgestellten Sensordaten D. Exemplarisch sind hier mehrere solcher Umfelderfassungseinrichtungen 26, insbesondere Sensoren 26 des Kraftfahrzeugs 10, dargestellt. Das Kraftfahrzeug 10 kann aber auch mehr oder weniger solcher Sensoren 26 umfassen. Solche Sensoren 26 können zum Beispiel als Kamera und/oder Laserscanner und/oder Radar und/oder Ultraschallsensor ausgebildet sein. Vorteilhaft ist es, zur Umfelderfassung mehrere, insbesondere verschiedenartige, Sensoren 26 zu verwenden. Durch den GPS-Sensor kann das Kraftfahrzeug 10 seine eigene Position grob innerhalb der Karte 18 bestimmen. Aufgrund der durch die Sensoren 26 bereitgestellten Umfelderfassung kann sich das Kraftfahrzeug 10, insbesondere das System 24, sehr genau innerhalb der HD-Karte 18 lokalisieren. Hierzu zählt die Zuordnung der aktuellen Position, sowie auch der aktuellen Orientierung des Kraftfahrzeugs 10 innerhalb der Karte 18.
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Die von den Sensoren 26 bereitgestellten Sensordaten D können aber nicht nur zur Selbstlokalisierung verwendet werden, sondern insbesondere auch dazu, die durch die Karte 18 bereitgestellten Informationen über die Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10 zu überprüfen. Wie oben erwähnt, enthält die Karte 18 relevante Informationen über die Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10, die insbesondere verkehrs- beziehungsweise fahrbezogen sind. Derartige Informationen werden im Folgenden als Elemente bezeichnet. Als Beispiele für solche Elemente sind in 1 ein Verkehrsschild 14a, insbesondere zur Geschwindigkeitsbegrenzung, und eine Fahrbahnbegrenzung 14b illustriert. Es gibt aber vielzählige weiterer solcher Elemente 14, die fahrrelevant sind, und die einerseits sowohl mittels der Sensoren 26 erfassbar sind und andererseits auch in der Karte 18 in Form von Kartendaten abgelegt sein können. Zu solchen Elementen 14 können aber nicht nur, wie hier illustriert, physische Elemente zählen, sondern auch semantische Elemente. Neben kontextabhängigen Beziehungen zwischen physischen Elementen können sich solche semantischen Elemente beispielsweise auch auf Verkehrsregeln beziehen.
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Optional kann das Kraftfahrzeug 10 auch ein Sensorsystem zur Erfassung und Aufzeichnung von Traces anderer Verkehrsteilnehmer aufweisen, das heißt zur Aufzeichnung des Bewegungsverlaufs anderer Verkehrsteilnehmer. Um diese anderen Verkehrsteilnehmer in der Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10 zu erfassen und deren Verlauf zu detektieren, können insbesondere ebenfalls die genannten Umfeldsensoren 26 verwendet werden. Die Bereitstellung beziehungsweise Ermittlung des Bewegungsverlaufs anderer Verkehrsteilnehmer auf Basis dieser erfassten Sensordaten D können vorab bereits durch die entsprechenden Sensoren 26 durchgeführt werden und als Ergebnis an die Steuereinrichtung 22 übermittelt werden, oder von der Steuereinrichtung 22 auf Basis der von den Sensoren bereitgestellten Daten D ergänzt ermittelt werden.
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Im Allgemeinen können sowohl die Sensordaten D als auch die von der Karte 18 bereitgestellten Kartendaten fehlerhaft sein beziehungsweise nicht mehr dem aktuellen Stand entsprechen. Dies kann beispielsweise vorkommen, wenn sich die Straßenführung, zum Beispiel aufgrund einer Baustelle ändert. Entsprechend ist es vorteilhaft, wenn eine Überprüfung hinsichtlich der Korrektheit solcher Kartenhypothesen, welche also die Existenz bestimmter Elemente 14 in der Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10 postulieren, zu überprüfen. Zu diesem Zweck werden zunächst Kartenabweichungen detektiert. Dies wird durch ein System 28 zur Detektion von Kartenabweichungen und zur Filterung durchgeführt. Dieses System kann beispielsweise auch nur eine Funktionskomponente der Steuereinrichtung 22 darstellen. Zu diesem Zweck, das heißt zum Zwecke der Detektion von Kartenabweichungen, werden die Sensordaten D mit den durch die Karte 18 bereitgestellten Kartendaten einen gleichen Überlappungsbereich der Umgebung 16 betreffend miteinander verglichen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs können dabei gefiltert werden und in unterschiedliche Gruppen eingeteilt werden. Werden Elemente in der Umgebung 16 sowohl auf Basis der Sensordaten D detektiert als auch auf Basis der Karte 18, so stellen diese Elemente 14 übereinstimmende Elemente dar und können einer ersten Gruppe zugeordnet werden. Werden Elemente 14 auf Basis der Sensordaten D erfasst, aber sind in der Karte 18 nicht vorhanden, so können diese einer zweiten Gruppe, nämlich der Gruppe der abweichenden, insbesondere neu detektierten, Elemente zugeordnet werden. Falls Elemente 14 in den Kartendaten der Karte 18 vorhanden sind, aber auf Basis der Sensordaten nicht als vorhanden detektiert wurden, werden hierzu Elemente einer dritten Gruppe, nämlich der Gruppe der nicht bewerteten Elemente, zugeordnet. Die so gefilterten Elemente 14 können nun weiteren Modulen übergeben werden, um die jeweiligen Existenzwahrscheinlichkeiten W zu ermitteln. Dabei ist ein erstes Bewertungsmodul 30 vorgesehen, welches ebenfalls eine Funktionseinheit der Steuereinrichtung 22 darstellen kann. Dieses erste Bewertungsmodul 30 übernimmt dabei die Aufgabe, die Existenzwahrscheinlichkeiten W für alle neu detektierten physischen Elemente und alle nicht bewerteten physischen Elemente zu ermitteln. Zu diesem Zweck werden diesem ersten Bewertungsmodul alle physischen Elemente der zweiten und dritten Gruppe übergeben.
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Weiterhin ist ein zweites Bewertungsmodul 32 vorgesehen, welches ebenfalls eine Funktionseinheit der Steuereinrichtung 22 darstellen kann. Diesem zweiten Bewertungsmodul 22 werden alle physischen Elemente der zweiten Gruppe und alle semantischen Elemente der dritten Gruppe übergeben, wobei das zweite Bewertungsmodul 32 die Existenzwahrscheinlichkeiten W für alle nicht bewerteten semantischen Elemente und alle neu detektierten semantischen Elemente ermittelt. Im Anschluss an die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten W kann noch ein Konsistenzcheck durch ein Überprüfungsmodul 34 ausgeführt werden. Dieses überprüft alle letztendlich als wahrscheinlich existent angenommenen Elemente, das heißt also alle Elemente der ersten Gruppe und alle vom ersten und zweiten Bewertungsmodul 30, 32 als wahrscheinlich existent bewerteten Elemente, hinsichtlich dessen, ob deren Existenz und/oder Koexistenz eventuell zu Widersprüchen führt. Bei der Aufdeckung eventueller Widersprüche kann eine erneute gezielte Überprüfung solcher einzelnen Elemente 14 durchgeführt werden und letztendlich das ausgegebene Ergebnis und solche Widersprüche bereinigt werden. Als Ergebnis können dann beispielsweise die zu den jeweiligen Elementen 14 ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten W ausgegeben werden. Sollte beispielsweise im Laufe dieses Verfahrens festgestellt worden sein, dass die Existenz mancher in der Karte 18 enthaltener Elemente 14 als unwahrscheinlich bewertet wurde, so kann auch dies als Ergebnis ausgegeben werden, so wie auch umgekehrt, wenn manche Elemente 14 als wahrscheinlich existent ermittelt wurden, die in den Kartendaten der Karte 18 jedoch nicht enthalten sind.
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Der große Vorteil der Erfindung besteht nun darin, dass die Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten W und die Überprüfung der Kartenhypothesen nicht allein auf Basis eines Vergleichs von Sensordaten D mit der Karte 18 durchgeführt wird, sondern dass bei der Ermittlung der Existenzwahrscheinlichkeiten W gerade, wenn es zu Diskrepanzen, das heißt zur Detektion von Kartenabweichungen, kommt, auch eine Regeldatenbank 36, die zum Beispiel ebenfalls im Speicher 20 abgelegt sein kann, zurückgegriffen wird. Eine solche Regeldatenbank 36 kann beispielsweise auch als Wissensdatenbank bzw. Ontologie bezeichnet werden. Eine solche Regeldatenbank 36 kann darüber hinaus im Vorfeld, das heißt offline, erstellt worden sein. Dabei werden die fahrunsicherheitsrelevanten Aspekte, zum Beispiel Elementgruppen in einer Kreuzung, Elementgruppen in einem Kreisverkehr, zulässige Kombinationen von Elementen 14, Verkehrsregeln und so weiter, in einer solchen Wissensdatenbank mithilfe einer formalen Beschreibungslogik zusammengefasst. Hierbei werden grundlegende Elemente 14 und mögliche Beziehungen zwischen diesen Elementen 14 in einem Gegenstandsbereich, das heißt im kompletten Verkehrsraum, definiert. Darüber hinaus werden Regeln festgelegt, wie die Elemente 14 und Beziehungen für die Erweiterung der Wissensdatenbank 36 kombiniert werden können. Somit stellt die Ontologie das Werkzeug dar, welches logische Inferenz, das heißt das Schlussfolgern von neuen Fakten zu vorhandenen Elementen 14 durch Abgleich mit Vorwissen, sowie Plausibilitätsprüfungen, das heißt der Prüfung der modulierten Hypothesen auf Konsistenz, ermöglicht. Die in der Regeldatenbank 36 abgelegten Informationen können beispielsweise in die vier Gruppen Kontextwissen, Manöverwissen, Wissen über Fehlverhalten und Verkehrsregeln untergliedert werden. Kontextwissen legt zu bestimmten Kontextgruppen, wie Fußgängerüberweg, Autobahnauffahrt, Kreisverkehr, Kreuzung und so weiter ein minimales Set an Elementen 14 fest, die diese Kontextgruppen definieren. Manöverwissen beschreibt die Regeln, gemäß welchen aus erfassten Bewegungsverläufen anderer Verkehrsteilnehmer Schlussfolgerungen gezogen werden können. Wenn also beispielsweise Fahrspuren nicht erfasst werden können über die Sensoren 26 oder nur schlecht, so können die Traces anderer Verkehrsteilnehmer herangezogen werden. Aus deren Fahrverhalten lässt sich der Verlauf von Fahrspuren, das Vorhandensein bestimmter Verkehrszeichen wie Stoppschildern, Ampeln oder ähnlichem ableiten. Die Regeln zum Ableiten dieser Schlussfolgerungen können entsprechend im genannten Manöverwissen festgelegt sein.
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Das Wissen über Fehlverhalten berücksichtigt dabei, dass sich andere Verkehrsteilnehmer nicht notwendigerweise immer exakt an die vorgeschriebenen Verkehrsregeln halten, wie dies oftmals bei Geschwindigkeitsbegrenzungen der Fall ist. Bei der Ableitung von Schlussfolgerungen kann dies entsprechend durch eine gewisse vorgegebene Toleranz berücksichtigt werden. Auch beinhaltet die Regeldatenbank 36 alle gültigen Verkehrsregeln, Schilder und deren Bedeutungen, die in der aktuellen Umgebung 16, in welcher sich das Kraftfahrzeug 10 gerade aufhält, gelten.
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Kommt es nun zu einer Diskrepanz zwischen den Sensordaten D und den Kartendaten der Karte 18 bezüglich der Existenz eines bestimmten Elements 14, so kann nun vorteilhafterweise auf diese Regeldatenbank 36 zurückgegriffen werden, um eine Entscheidung darüber zu treffen, ob dieses fragliche Element 14 nunmehr wahrscheinlich existent oder nicht existent ist. Unter Zuhilfenahme dieses in der Regeldatenbank 36 abgelegten Wissens kann also eine deutlich zuverlässigere und genauere Ermittlung von Existenzwahrscheinlichkeiten W der fraglichen Elemente 14 in der Umgebung 16 des Kraftfahrzeugs 10 bereitgestellt werden. Insbesondere können die genannten ersten und zweiten Bewertungsmodule 30, 32 bei der Ermittlung der respektiven Existenzwahrscheinlichkeiten W auf das in dieser Regeldatenbank 36 abgelegte Wissen zurückgreifen. Auch der am Ende durchgeführte Konsistenzcheck, der von dem Überprüfungsmodul 34 ausgeführt wird, kann unter Zuhilfenahme dieser Regeldatenbank 36 erfolgen. Dies erlaubt eine zuverlässige Interpretation aller zur Verfügung stehenden Informationen, das heißt der Sensordaten D und der Kartendaten der Karte 18 hinsichtlich ihrer Regelkonformität sowie Wahrscheinlichkeit, der aktuellen Realität zu entsprechen. Zudem erlaubt diese Vorgehensweise auf besonders vorteilhafte Weise die Bereitstellung von korrigierten HD-Kartenhypothesen in Form von korrigierten Kartendaten zur Laufzeit, sodass von diesen korrigierten Kartendaten unmittelbar vom Fahrerassistenzsystem 12 Gebrauch gemacht werden kann, um das Kraftfahrzeug 10 weiterhin korrekt autonom zu manövrieren und dieses autonome Fahren nicht aufgrund zu großer Unsicherheiten die Umgebungsinterpretation und Erfassung betreffend abzubrechen.
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2 zeigt nochmals eine schematische Darstellung der durch das Fahrerassistenzsystem 12 ausführbaren Funktionen gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. Hierbei sind insbesondere die einzelnen Funktionseinheiten des beschriebenen Verfahrens dargestellt.
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Insbesondere werden hier wiederum zunächst Kartendaten 18a sowie Sensordaten D bereitgestellt. Anschließend werden Kartenabweichungen im Funktionsmodul 28a detektiert. Dies erfolgt durch Abgleich der Kartendaten 18a mit den erfassten Sensordaten D. Die Ergebnisse dieses Abgleichs können dann in einem Filtermodul 28b einer Filterung unterzogen werden. Dieses Filtermodul 28b kann die oben bereits beschriebene Zuordnung einzelner Elemente 14 zu den genannten Gruppen durchführen. Hierdurch können also für die nachfolgenden Module relevante Elemente 14 herausgefiltert werden, insbesondere bewertete Kartenelemente und Verbindungen, welche aus fahr- und sicherheitsrelevanten Aspekten notwendig sind. Durch eine solche Filterung wird der Daten- und Rechenaufwand reduziert. Weiterhin werden diese gefilterten Elemente 14 dann den nachfolgenden Modulen zur Weiterverarbeitung zugeführt. Zunächst wird dabei vom ersten Bewertungsmodul 30 eine Evaluierung von physischen Elementen 14 durchgeführt. Übergeben werden dabei die Elementgruppen „nicht bewertete physische Elemente 14“ und „neu detektierte Elemente 14“. Im ersten Bewertungsmodul 30 werden dann die folgenden zwei Unteraufgaben unter Verwendung der Wissensdatenbank 36 ausgeführt: Zum einen die Schätzung der Existenzwahrscheinlichkeit W von nicht bewerteten physischen Elementen 14, zum anderen die Bewertung von neu detektierten physischen Elementen 14 hinsichtlich ihrer Existenz. Als Ergebnis werden dann jeweilige Existenzwahrscheinlichkeiten W gemäß einer festgelegten Metrik 38, die vorgegeben und dem Modul 40 zur Umfeldmodellierung zugrundegelegt werden kann. Im zweiten Bewertungsmodul 32 wird anschließend eine Evaluierung von semantischen Elementen 14 vorgenommen. Dazu können einzelne Elemente 14, insbesondere physische Elemente 14, logisch gruppiert werden und einer Übergruppe zugeordnet werden, sowie Beziehungen zwischen Elementen 14 genutzt und hergestellt werden. Auch können verschiedene Elemente 14 miteinander assoziiert werden, wie zum Beispiel Ampeln und korrespondierende Fahrspuren. Auch Vorfahrtsregeln können Teil dieser semantischen Elemente 14 sein. Beispielsweise sind zu jeder Kreuzung in der Karte 18 auch Vorfahrtsregeln als semantische Elemente 14 hinterlegt. Hierbei können auch neue Verbindungen zwischen Kartenelementen hergestellt werden, insbesondere durch Rekonstruktion von Kartenelementen, die teilweise verdeckt sind. Unter Zuhilfenahme der Ontologie wird es möglich, die räumliche Interpolation aufgrund von bekannten Regeln und Vorwissen, zum Beispiel Rekonstruktion einer teilweise verdeckten durchgezogenen oder gestrichelten Fahrbahnmarkierung zu einer Fahrstreifenabgrenzung, bereitzustellen. Auch können Verbindungen, insbesondere auch neue Verbindungen, zwischen Kartenelementen durch Komposition von Kartenelementen hergestellt werden. Die Ontologie erlaubt sowohl die „High Level“-Gruppierung von physischen Elementen 14, wie zum Beispiel Fahrbahnmarkierungen zu Fahrstreifen als auch die „Low Level“-Zusammensetzung von semantischen Elementen 14 selbst, wie zum Beispiel Verkehrsinseln und Fahrstreifen zu Kreisverkehren. Auch können Kartenelemente miteinander assoziiert werden. Auch hierdurch lassen sich neue Verbindungen zwischen Kartenelementen herstellen. Die Assoziation von Kartenelementen wird ebenfalls durch die Ontologie ermöglicht. In der Ontologie explizit formulierte logische Relationen und Zusammenhänge, zum Beispiel die Anordnung und vorgeschriebenen Abstände zwischen Elementen 14, lassen Rückschlüsse auf die logische Zusammengehörigkeit von Elementen 14 zu, zum Beispiel Verkehrsschilder zu Fahrstreifen oder Lichtsignalen zu Fahrstreifen. Auch können Verkehrsregelungen inferiert werden. Die Ontologie erlaubt dabei durch Kombinatorik explizit formulierter Zusammenhänge das logische Inferieren neuer Informationen, zum Beispiel Kreuzung ohne Verkehrsschilder bedeutet rechts vor links, und ein Ortseingangsschild bedeutet Geschwindigkeitsbegrenzung von 50 km/h.
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Die an das zweite Bewertungsmodul 32 übergebenen Elementgruppen sind dabei die nicht bewerteten semantischen Elemente 14 sowie die Untergruppe der neu detektierten physischen Elemente 14. Durch das zweite Bewertungsmodul 32 werden die folgenden zwei Unteraufgaben unter Verwendung der Wissensdatenbank 36 ausgeführt: Schätzung der Existenzwahrscheinlichkeit B von nicht bewerteten semantischen Elementen 14 sowie die Schätzung der Existenzwahrscheinlichkeit W von neuen semantischen Verkehrsregeln unter Verwendung der neu detektierten physischen Elemente. Auch hier werden die jeweilig ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten W gemäß der festgelegten Metrik 38 ausgegeben. Im letzten Modul 34 wird noch ein Konsistenzcheck durchgeführt. Übergeben an dieses Überprüfungsmodul 34 werden dabei alle richtig gemappten Elemente, das heißt Elemente, die sowohl auf Basis der Sensordaten D als auch auf Basis der Kartendaten 18a übereinstimmend detektiert wurden, sowie von den anderen zwei Modulen 30, 32 evaluierten Elemente. In diesem Überprüfungsmodul 34 sollen Inkonsistenzen unter Verwendung der Wissensdatenbank 36 aufgedeckt und bereinigt werden. Beispielsweise kann es im Bereich einer Baustelle vorkommen, dass zwei Ampeln detektiert werden, eine normale und eine Baustellenampel, und beide als sehr wahrscheinlich existent klassifiziert werden. Allerdings ist in der aktuellen Situation die normale Ampel nicht gültig. Ein entsprechender an der Ampel angeordneter Hinweis wurde jedoch von der Sensorik 26 des Kraftfahrzeugs nicht erkannt. Als Resultat werden also an der Kreuzung diese beiden verschiedenen Ampeln als existent und gültig klassifiziert. Aufgrund des Konsistenzchecks unter Zuhilfenahme der Wissensdatenbank 36 lässt sich hieraus ein Widerspruch ableiten, da nicht zwei Ampeln gleichzeitig für eine Fahrspur gelten können. Diese Regel kann beispielsweise durch die Wissensdatenbank 36 formuliert und abgelegt sein. Darüber hinaus kann weiteres Wissen aus der Wissensdatenbank 36 genutzt werden, welches zum Beispiel spezifiziert, dass eine gelbe Baustellenampel Vorrang vor anderen herkömmlichen Ampeln hat. Diese durch die Wissensdatenbank 36 bereitgestellten Informationen können in dieser vorliegenden Situation vorteilhafterweise genutzt werden, um die normale Ampel „zu eliminieren“. Mit anderen Worten kann infolgedessen die normale Ampel als wahrscheinlich nicht existent angenommen werden, zumindest was ihre Gültigkeit betrifft.
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Nach diesem Konsistenzcheck können die letztendlich bereitgestellten Existenzwahrscheinlichkeiten W und im Allgemeinen die ermittelten Hypothesen weiteren Systemen zur Verfügung gestellt werden, einerseits kraftfahrzeugintern, aber auch andererseits kraftfahrzeugextern. Kraftfahrzeugintern können die so ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten von jeweiligen Subsystemen 42 verwendet werden, die in 2 lediglich schematisch veranschaulicht sind. Solche Subsysteme können zum Beispiel eine Pfadplanung des Fahrerassistenzsystems 12 zum autonomen Fahren und/oder auch eine Szeneninterpretation darstellen. Auch können eine Kartenvalidierung und ein Kartenupdate im Fahrzeug 10 bereitgestellt werden. Die Ergebnisse des Verfahrens können aber auch an ein Backend 44 übermittelt werden, welches die übermittelten Daten ebenfalls zum Updaten von Kartendaten verwendet, die dann wiederum am Kraftfahrzeug 10 als neue Karte bereitgestellt werden können. Das Backend 44 kann darüber hinaus die Daten vieler Fahrzeuge sammeln und die Kartendaten dann bei hinreichender Wahrscheinlichkeit von vielen Fahrzeugen aktualisieren. Gerade aber die im Kraftfahrzeug 10 durch dieses Verfahren ermöglichte Kartenverifikation, die Fehlermetriken zur Einhaltung von Sicherheitszielen für das automatische Fahren als Gesamtsystem beinhaltet, ist besonders vorteilhaft. Denn dadurch lassen sich Fehler oder Änderungen in den Kartendaten zuverlässig und schnell, insbesondere in Echtzeit, ermitteln, sodass ein sicheres und autonomes Weiterfahren ermöglicht wird. Insgesamt ermöglicht die Erfindung sowohl Offlineals auch Echtzeitlösungen. Die Wissensbasis 36 ist zudem szenenunabhängig, das heißt sie modelliert Verkehrsregulationen in ihrer Gesamtheit und nicht nur für einen Teilbereich des Straßenverkehrs, wie zum Beispiel nur in Bezug auf eine Kreuzung. Weiterhin kann auch eine systemspezifische Metrik zur Angabe einer Verlässlichkeit der generierten Hypothesen, das heißt der Existenzwahrscheinlichkeiten W, bereitgestellt und verwendet werden. Die Kartenelemente können vorteilhaft eingeteilt werden und zu semantischen Gruppen wie zum Beispiel Kreuzung, Kreisverkehr, zusammengesetzt und detailliert modelliert werden. Weiterhin wird ein eindeutiger Bezug zu einem Kartenformat ermöglicht, welches auch die Modellierung von temporären Änderungen in einer HD-Karte zulässt. Zudem können fahr- und sicherheitsrelevante Kartenelemente priorisiert werden und der Fokus auf ein sicheres Ausführen der Fahrfunktion und der Reduktion von Daten und Rechenaufwand gelegt werden. Durch die Kombination von HD-Karte, Sensorik und explizit formuliertem Wissen durch die Wissensdatenbank wird auch ein Inferieren über die Sensorreichweite hinaus ermöglicht. Zudem kann dieses Verfahren auf besonders vorteilhafte Weise auch für temporäre und kurzfristig auftretende Änderungen, wie am Beispiel einer Baustelle, eingesetzt werden.
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Die Erfindung ermöglicht damit vorteilhafterweise einen automatisierten Prozess zur Bereitstellung von korrigierten Kartenhypothesen während der Fahrt. Hierzu wird ein wissensbasiertes Modell, d.h. die Regeldatenbank, genauer gesagt explizit formuliertes Wissen über alle fahr- und sicherheitsrelevanten Aspekte, zur Interpretation und Konsistenzprüfung aller vorhandenen Informationen genutzt. Hierdurch wird das Aufrechterhalten der Fahrfunktion auch bei Kartenabweichungen, sowohl in Bezug auf physische als auch semantische Elemente ermöglicht. Dazu zählt vorzugsweise die Bereitstellung aktueller und validierter Kartenhypothesen inklusive aller für die Fahrfunktion notwendigen Informationen, z. B. aktuelle Fahrstreifensituation und Vorfahrtsregelungen.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Kraftfahrzeug
- 12
- Fahrerassistenzsystem
- 14
- Element
- 14a
- Verkehrszeichen
- 14b
- Fahrbahnbegrenzung
- 16
- Umgebung
- 18
- Karte
- 18a
- Kartendaten
- 20
- Speicher
- 22
- Steuereinrichtung
- 24
- System zur Selbstlokalisierung
- 26
- Umfeldsensor
- 28
- System zur Detektion von Kartenabweichungen und Filterung
- 28a
- Modul zur Detektion von Kartenabweichungen
- 28b
- Filtermodul
- 30
- erste Bewertungsmodul
- 32
- zweite Bewertungsmodul
- 34
- Überprüfungsmodul
- 36
- Regeldatenbank
- 38
- Metrik
- 40
- Modul zur Umfeldmodellierung
- 42
- Subsystem
- 44
- Backend
- D
- Sensordaten
- W
- Existenzwahrscheinlichkeit
