DE102023004810A1 - Improving the probability of detecting an object in a vehicle’s lane - Google Patents

Abstract

System (102) und Verfahren (400) zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs. Der Ansatz umfasst: basierend auf einer überwachten Präsenz des sich nähernden Objekts, Bestimmen (402) einer Wahrscheinlichkeit für die Anwesenheit des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Entdeckungssicherheit; Bestimmen (404) des Vorhandenseins einer Anomalie auf einer Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs; basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der Anomalie, Bestimmen (406) einer Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche; basierend auf der ermittelten Wahrscheinlichkeit, Bestimmen (408) eines Maßes für den Konfidenzinkrementfaktor; und Aktualisieren (410) der Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Entdeckungssicherheit. Die zweite Konfidenz kann größer sein als die erste Erkennungssicherheit.

System (102) and method (400) for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle. The approach includes: based on a monitored presence of the approaching object, determining (402) a probability of the presence of the object in the lane of the vehicle with a measure of first detection confidence; determining (404) the presence of an anomaly on a road surface in the lane of the ego vehicle; based on the determined presence of the anomaly, determining (406) a probability of the presence of an object near the ego vehicle on the road surface; based on the determined probability, determining (408) a measure of the confidence increment factor; and updating (410) the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle with a measure of second detection confidence. The second confidence may be greater than the first detection confidence.

Description

Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf das Gebiet der Detektion von Objekten in der Nähe von Fahrzeugen. Insbesondere stellt die vorliegende Offenbarung Ansätze zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs bereit.The present disclosure relates to the field of detecting objects near vehicles. In particular, the present disclosure provides approaches for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle.

Fahrzeuge spielen sowohl für den Einzelnen als auch für gewerbliche Zwecke eine wichtige Rolle. Mit dem Fortschritt der Technologien und der zunehmenden Abhängigkeit von Fahrzeugen können verschiedene Techniken und Ansätze eingesetzt werden, um die betrieblichen Aspekte der Fahrzeuge zu verbessern. So kommen beispielsweise zunehmend autonome Fahrzeuge zum Einsatz. Wie zu verstehen ist, können in einem autonomen Fahrzeug das Fahrzeug und seine entsprechenden Systeme in der Lage sein, die Umgebung zu erfassen, und das Fahrzeug kann in der Lage sein, automatisch ohne oder mit minimalen Benutzereingaben zu arbeiten.Vehicles play an important role for both individual and commercial purposes. As technologies advance and dependence on vehicles increases, various techniques and approaches can be used to improve the operational aspects of the vehicles. For example, autonomous vehicles are increasingly being used. As can be understood, in an autonomous vehicle, the vehicle and its respective systems may be able to sense the environment and the vehicle may be able to operate automatically with no or minimal user input.

Verschiedene Funktionalitäten können mit der Arbeit von autonomen Fahrzeugen und der Wahrnehmung der Umgebung durch die Fahrzeugsysteme verbunden sein. Beispielsweise können verschiedene bildgebende Geräte und Sensoren mit dem autonomen Fahrzeug eingesetzt werden, um die Umgebung um das Fahrzeug herum zu überwachen und die sich nähernden Objekte zu erkennen. Basierend auf einer solchen Detektion können dann die autonomen Fahrzeugsysteme betrieben werden.Various functionalities can be associated with the operation of autonomous vehicles and the perception of the environment by the vehicle systems. For example, various imaging devices and sensors can be used with the autonomous vehicle to monitor the environment around the vehicle and detect the approaching objects. Based on such detection, the autonomous vehicle systems can then be operated.

Die Systeme zum Erkennen der sich nähernden Objekte können auch verschiedene Techniken implementieren, die einem Fachmann bekannt sind. Eine dieser Techniken ist die Erkennung von sich nähernden Objekten in der Nähe der autonomen Fahrzeuge während der Bewegung dieser Fahrzeuge. Nach erfolgreicher Erkennung kann das Fahrzeug einige sekundäre Mechanismen einsetzen, wie z. B. die Aktivierung eines Bremsmechanismus, die Änderung der Fahrbahn des Fahrzeugs, die Warnung des Fahrers usw. Es versteht sich, dass eine genaue und rechtzeitige Erkennung von sich nähernden Objekten entscheidend für die effiziente Arbeit autonomer Fahrzeuge sein kann. Das sich nähernde Objekt muss möglicherweise rechtzeitig erkannt werden, wobei den autonomen Fahrzeugen genügend Zeit zur Verfügung steht, um einen Präventions- oder Bremsmechanismus zu implementieren.The systems for detecting the approaching objects may also implement various techniques known to a person skilled in the art. One of these techniques is the detection of approaching objects near the autonomous vehicles during the movement of these vehicles. After successful detection, the vehicle may employ some secondary mechanisms such as activating a braking mechanism, changing the vehicle's trajectory, warning the driver, etc. It is understood that accurate and timely detection of approaching objects can be critical for the efficient work of autonomous vehicles. The approaching object may need to be detected in time, providing enough time for the autonomous vehicles to implement a prevention or braking mechanism.

Die herkömmlichen und bestehenden Ansätze zur Detektion der sich einem Fahrzeug nähernden Objekte sind jedoch möglicherweise nicht sehr robust und effizient. Es kann einige Fälle geben, in denen das autonome Fahrzeugsystem nicht in der Lage ist, ein sich näherndes Objekt in der Nähe eines Fahrzeugs effizient zu erkennen. Der Autonome ist möglicherweise in der Lage, eine Anwesenheit zu erkennen, aber er ist möglicherweise nicht in der Lage, die detektierte Präsenz als Objekt zu klassifizieren. Solche Fälle können als Fälle mit niedrigem Konfidenzwert bezeichnet werden. Dies hat zur Folge, dass das autonome Fahrzeug möglicherweise keinen Gegenmechanismus aktivieren kann, der bei der Erkennung des sich nähernden Objekts hätte aktiviert werden müssen. Zu dem Zeitpunkt, an dem der Konfidenzwert ansteigt und das autonome Fahrzeug die Erkennung als Objekt kategorisieren kann, reicht die Zeit möglicherweise nicht aus, um einen Gegenmechanismus zu aktivieren. Dies kann zu einer weiteren Verschlechterung der Betriebserfahrung des autonomen Fahrzeugs führen.However, the conventional and existing approaches to detect the objects approaching a vehicle may not be very robust and efficient. There may be some cases where the autonomous vehicle system may not be able to efficiently detect an approaching object near a vehicle. The autonomous may be able to detect a presence, but it may not be able to classify the detected presence as an object. Such cases can be referred to as low confidence cases. This has the consequence that the autonomous vehicle may not be able to activate a counter mechanism that should have been activated upon detecting the approaching object. By the time the confidence value increases and the autonomous vehicle is able to categorize the detection as an object, there may not be enough time to activate a counter mechanism. This may lead to further degradation of the autonomous vehicle's operating experience.

Auf dem Gebiet existieren verschiedene Ansätze, um die Art und Weise zu verbessern, in der die sich nähernden Objekte von den Fahrzeugen erfasst werden können. Zum Beispiel beschreibt das Patentdokument US1 1256932B2 Ansätze zur Erkennung eines herabfallenden Objekts. Die Fallvorrichtung wird in ein erstes Fahrzeug eingebaut. Wie in US11256932B2 beschrieben, fährt ein zweites Fahrzeug vor dem ersten Fahrzeug und enthält eine Ladung. Im Betrieb wird ein Tiefenbild eines zweiten Fahrzeugs und ein Bereich um das zweite Fahrzeug herum aufgenommen. Danach wird mit dem Abstandssensor ein Abstand zum zweiten Fahrzeug gemessen. Anhand des Tiefenbildes wird ein Abstand zur auf dem zweiten Fahrzeug montierten Ladung berechnet. Danach wird eine Differenz zwischen dem Abstand zum zweiten Fahrzeug und dem Abstand zur Ladung ermittelt. Anhand der ermittelten Differenz wird festgestellt, ob die Ladung eine andere Bewegung als eine Bewegung des zweiten Fahrzeugs bewirkt hat. Als Ergebnis der Bestimmung wird ein Abfall der Last erkannt. Daher stellen die Ansätze des Patentdokuments US11256932B2 Ansätze zum Erkennen eines fallenden Objekts von einem zweiten Fahrzeug in Bezug auf das erste Fahrzeug bereit.There are various approaches in the field to improve the way in which approaching objects can be detected by vehicles. For example, the patent document US1 1256932B2 Approaches for detecting a falling object. The falling device is installed in a first vehicle. As in US11256932B2 described, a second vehicle drives in front of the first vehicle and contains a load. In operation, a depth image of a second vehicle and an area around the second vehicle is recorded. Then, a distance to the second vehicle is measured using the distance sensor. Based on the depth image, a distance to the load mounted on the second vehicle is calculated. Then, a difference between the distance to the second vehicle and the distance to the load is determined. Based on the determined difference, it is determined whether the load has caused a movement other than a movement of the second vehicle. As a result of the determination, a drop in the load is detected. Therefore, the approaches of the patent document US11256932B2 Approaches for detecting a falling object from a second vehicle with respect to the first vehicle.

Für ein anderes Beispiel stellt die Patentschrift JP2010108371A eine Vorrichtung zum Erkennen eines Sturzes für ein Fahrzeug bereit, die das Ausweichen erleichtert, selbst wenn ein Insasse eines nachfolgenden Fahrzeugs nicht begreift, dass der Sturz von einem vorausfahrenden Fahrzeug gefallen ist. Wie in JP2010108371A beschrieben, umfasst die Vorrichtung eine Abbildungseinrichtung zum wiederholten Abbilden der Vorderseite; eine Bewegungszustandserfassungseinrichtung zum Erfassen eines Reisestatus; ein vorhergehendes Fahrzeug zur Identifizierung des vorausfahrenden Fahrzeugs; eine Bilddatenspeichereinrichtung zum Erfassen einer horizontalen Linie durch Bildverarbeitung der Bilddaten und Speichern von Bilddatenstücken, bei denen die horizontalen Linien detektiert wurden, in zeitlicher Abfolge; eine Digitalisierungseinrichtung zum Berechnen einer Geschwindigkeit des nach unten fallenden Objekts auf der Grundlage eines Abstands zwischen einer horizontalen Linie (A), die in einem Bilddatenstück enthalten ist, und einer horizontalen Linie (B), die in einem Datenstück enthalten ist, das nach dem vorhergehenden Bilddatenstück abgebildet wurde und sich unterhalb der horizontalen Linie (A) befindet, und eines Abbildungsintervalls zwischen den beiden Bilddatenteilen, reagiert auf einen Trigger, bei dem es sich um den Teil der Bilddaten handelt, bei dem ein Objekt die horizontale Linie durchquert, und eine Digitalisierung mit der Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei dem Objekt um einen frei fallenden Tropfen handelt; und ein Warnmittel zum Warnen eines Fahrers, wenn die digitalisierte Wahrscheinlichkeit größer als ein Schwellenwert ist.For another example, the patent specification JP2010108371A a device for detecting a fall for a vehicle that facilitates evasive action even if an occupant of a following vehicle does not realize that the fall has occurred from a preceding vehicle. As in JP2010108371A As described, the apparatus comprises an imaging device for repeatedly imaging the front side; a motion state detecting device for detecting a travel status; a preceding vehicle for identifying the preceding vehicle; an image data storage device for detecting a horizontal line by image processing the image data and storing image data pieces in which the horizontal lines were detected in time sequence; digitizing means for calculating a speed of the downward falling object based on a distance between a horizontal line (A) included in an image data piece and a horizontal line (B) included in a data piece imaged after the previous image data piece and located below the horizontal line (A) and an imaging interval between the two image data pieces, responsive to a trigger which is the part of the image data where an object crosses the horizontal line and digitizing with the probability that the object is a free-falling drop; and warning means for warning a driver when the digitized probability is greater than a threshold.

Während die zitierten Referenzen verschiedene Systeme und Verfahren zum Erkennen eines abrupten und plötzlichen Objekts vor dem Fahrzeug offenbaren, können die bestehenden und herkömmlichen Ansätze ineffizient sein. Daher besteht die Notwendigkeit, eine effizientere und robustere Lösung für die Erkennung eines sich nähernden Objekts in Bezug auf ein Fahrzeug bereitzustellen und dem Fahrzeug ausreichend Zeit zu geben, um entsprechend zu handeln.While the cited references disclose various systems and methods for detecting an abrupt and sudden object in front of the vehicle, the existing and conventional approaches may be inefficient. Therefore, there is a need to provide a more efficient and robust solution for detecting an approaching object with respect to a vehicle and giving the vehicle sufficient time to act accordingly.

Eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein System und Verfahren bereitzustellen, um die Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs zu verbessern.An object of the present disclosure is to provide a system and method to improve the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle.

Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein System und ein Verfahren zum effizienten Erkennen eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs mit ausreichender Sicherheit bereitzustellen, wodurch das Fahrzeug in die Lage versetzt wird, jede Funktionalität in einer zeitnahen Weise zu implementieren.Another object of the present disclosure is to provide a system and method for efficiently detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle with sufficient certainty, thereby enabling the vehicle to implement any functionality in a timely manner.

Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Offenbarung besteht darin, den Betrieb des Fahrzeugs zu verbessern.Another object of the present disclosure is to improve the operation of the vehicle.

Aspekte der vorliegenden Offenbarung beziehen sich auf das Gebiet der Detektion von Objekten in der Nähe von Fahrzeugen. Insbesondere stellt die vorliegende Offenbarung Ansätze zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs bereit.Aspects of the present disclosure relate to the field of detecting objects near vehicles. In particular, the present disclosure provides approaches for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle.

Ein Aspekt der vorliegenden Offenbarung bezieht sich auf ein System zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs. Das System kann einen Prozessor und eine mit dem Prozessor gekoppelte Detektionseinheit umfassen. Im Betrieb kann auf der Grundlage einer überwachten Anwesenheit des sich nähernden Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs eine Wahrscheinlichkeit für eine Anwesenheit des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Entdeckungssicherheit bestimmt werden. Danach kann das Vorhandensein einer Anomalie auf einer Fahrbahnoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs festgestellt werden. Basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der Anomalie auf der Straßenoberfläche kann eine Wahrscheinlichkeit für das Vorhandensein eines Objekts in einer Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche bestimmt werden. Danach kann auf der Grundlage der bestimmten Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Nähe des Ich-Trägers ein Maß für den Konfidenzinkrementfaktor bestimmt werden. Basierend auf dem bestimmten Maß des Konfidenzinkrementfaktors kann die Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Erkennungssicherheit aktualisiert werden. Die zweite Konfidenz kann größer sein als die erste Erkennungssicherheit.One aspect of the present disclosure relates to a system for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle. The system may include a processor and a detection unit coupled to the processor. In operation, based on a monitored presence of the approaching object in the lane of the ego vehicle, a probability of the object being present in the lane of the vehicle may be determined with a measure of initial detection confidence. Thereafter, the presence of an anomaly on a road surface in the lane of the ego vehicle may be determined. Based on the determined presence of the anomaly on the road surface, a probability of the object being present in a vicinity of the ego vehicle on the road surface may be determined. Thereafter, based on the determined probability of the object being present in the vicinity of the ego vehicle, a measure of the confidence increment factor may be determined. Based on the determined measure of the confidence increment factor, the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle can be updated with a measure of a second detection confidence. The second confidence can be larger than the first detection confidence.

In einem Aspekt kann die Erfassungseinheit ferner ein Maß für eine Höhenänderung einer Straßenoberfläche in einer Nähe der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs erhalten. Wenn die Änderung der Höhe der Straßenoberfläche größer ist als ein vordefiniertes Straßenprofil, kann die Erfassungseinheit dann das Vorhandensein einer abnormalen Erhöhung der Höhe der Straßenoberfläche bestimmen. Basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der abnormalen Zunahme der Höhe der Straßenoberfläche kann die Detektionseinheit dann das Vorhandensein der Anomalie in der Straßenoberfläche bestimmen.In one aspect, the detection unit may further obtain a measure of a change in elevation of a road surface in a vicinity of the lane of the ego vehicle. If the change in elevation of the road surface is greater than a predefined road profile, the detection unit may then determine the presence of an abnormal increase in elevation of the road surface. Based on the determined presence of the abnormal increase in elevation of the road surface, the detection unit may then determine the presence of the anomaly in the road surface.

In einem anderen Aspekt kann das System ferner mindestens einen von mehreren Sensoren umfassen, die mit dem System in Verbindung stehen. Der mindestens eine der genannten mehreren Sensoren kann konfiguriert sein, um eine Straßenoberfläche in der Nähe des Ego-Fahrzeugs in der Spur des Ego-Fahrzeugs zu überwachen.In another aspect, the system may further comprise at least one of a plurality of sensors in communication with the system. The at least one of said plurality of sensors may be configured to monitor a road surface proximate the ego vehicle in the ego vehicle's lane.

In noch einem anderen Aspekt, basierend auf der überwachten Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs durch mindestens einen der mehreren Sensoren, kann die Erfassungseinheit weiter konfiguriert sein, um eine Änderung der Höhe der Straßenoberfläche zu bestimmen.In yet another aspect, based on the monitored road surface in the lane of the ego vehicle by at least one of the plurality of sensors, the sensing unit may be further configured to determine a change in elevation of the road surface.

In noch einem anderen Aspekt, basierend auf der überwachten Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs durch mindestens einen der mehreren Sensoren, kann die Erfassungseinheit ferner das Vorhandensein eines Fahrzeugs in einer Nähe des Ego-Fahrzeugs bestimmen. Danach kann eine weitere Feststellung getroffen werden, wenn sich das Fahrzeug in der Nähe des Ich-Fahrzeugs dem Ich-Fahrzeug nähert. Danach kann eine Höhenabweichung zwischen einem linken und einem rechten Reifen des sich nähernden Fahrzeugs in Bezug auf die Fahrbahnoberfläche festgestellt werden. Basierend auf der ermittelten Variation kann eine Änderung der Höhe der entsprechenden Fahrbahnoberfläche bestimmt werden.In yet another aspect, based on the monitored road surface in the driving track of the ego-vehicle by at least one of the plurality of sensors, the detection unit may further determine the presence of a vehicle in a vicinity of the ego-vehicle. Thereafter, a further determination may be made when the vehicle in the vicinity of the ego-vehicle approaches the ego-vehicle. Thereafter, a height deviation between a left and a right tire of the approaching vehicle with respect to the road surface may be determined. Based on the determined variation, a change in the height of the corresponding road surface may be determined.

In noch einem anderen Aspekt kann die Detektionseinheit in einem zentralisierten Computerserver implementiert sein. Der zentralisierte Computerserver kann mit dem System über ein Netzwerk kommunizieren.In yet another aspect, the detection unit may be implemented in a centralized computer server. The centralized computer server may communicate with the system via a network.

Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Offenbarung bezieht sich auf ein Verfahren zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs. Verfahren, das die folgenden Schritte umfasst: basierend auf einer überwachten Präsenz des sich nähernden Objekts, Bestimmen der Wahrscheinlichkeit einer Anwesenheit des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Entdeckungssicherheit; Bestimmen des Vorhandenseins einer Anomalie auf einer Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs; basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der Anomalie, Bestimmen einer Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche; auf der Grundlage der ermittelten Wahrscheinlichkeit Bestimmung eines Maßes für den Konfidenzinkrementfaktor; und Aktualisieren der Wahrscheinlichkeit der Erkennung des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Entdeckungssicherheit. Die zweite Konfidenz kann größer sein als die erste Erkennungssicherheit.Another aspect of the present disclosure relates to a method for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle. Method comprising the steps of: based on a monitored presence of the approaching object, determining the probability of presence of the object in the lane of the vehicle with a measure of first detection confidence; determining the presence of an anomaly on a road surface in the lane of the ego vehicle; based on the determined presence of the anomaly, determining a probability of presence of an object near the ego vehicle on the road surface; based on the determined probability, determining a measure of confidence increment factor; and updating the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle with a measure of second detection confidence. The second confidence may be greater than the first detection confidence.

Verschiedene Aufgaben, Merkmale, Aspekte und Vorteile des erfindungsgemäßen Gegenstands werden aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen zusammen mit den beigefügten Zeichnungsfiguren, in denen gleiche Ziffern gleiche Bestandteile darstellen, deutlicher.Various objects, features, aspects and advantages of the inventive subject matter will become more apparent from the following detailed description of preferred embodiments taken in conjunction with the accompanying drawing figures in which like numerals represent like parts.

Die beigefügten Zeichnungen sind enthalten, um ein weiteres Verständnis der vorliegenden Offenbarung zu vermitteln, und sie sind in diese Beschreibung aufgenommen und bilden einen Teil davon. Die Zeichnungen veranschaulichen beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung und dienen zusammen mit der Beschreibung dazu, die Prinzipien der vorliegenden Offenbarung zu erläutern.

• 1 veranschaulicht eine beispielhafte Netzwerkarchitektur zur Implementierung des vorgeschlagenen Systems zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
• 2 veranschaulicht ein beispielhaftes Blockdiagramm, das Funktionseinheiten des vorgeschlagenen Systems in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt.
• 3 zeigt ein Reifenprofil eines beispielhaften Ego-Vehikels zum Bestimmen des Konfidenzinkungsfaktors gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
• 4 veranschaulicht ein beispielhaftes Flussdiagramm, das Schritte des vorgeschlagenen Verfahrens zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt.
• 5 veranschaulicht ein beispielhaftes Computersystem, in dem oder mit dem Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in Übereinstimmung mit Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung verwendet werden können.

The accompanying drawings are included to provide a further understanding of the present disclosure and are incorporated in and constitute a part of this specification. The drawings illustrate exemplary embodiments of the present disclosure and, together with the description, serve to explain the principles of the present disclosure.

• 1 illustrates an exemplary network architecture for implementing the proposed system for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
• 2 illustrates an exemplary block diagram depicting functional units of the proposed system in accordance with an embodiment of the present disclosure.
• 3 shows a tire profile of an exemplary ego vehicle for determining the confidence factor according to an embodiment of the present disclosure.
• 4 illustrates an exemplary flowchart depicting steps of the proposed method for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle according to an embodiment of the present disclosure.
• 5 illustrates an exemplary computer system in or with which embodiments of the present invention may be used in accordance with embodiments of the present disclosure.

Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Beschreibung von Ausführungsformen der Offenbarung, die in den beigefügten Zeichnungen dargestellt sind. Die Ausführungsformen sind so detailliert, dass sie die Offenbarung klar kommunizieren. Der angebotene Detaillierungsgrad ist jedoch nicht dazu gedacht, die erwarteten Variationen von Ausführungsformen einzuschränken; Im Gegenteil, die Absicht besteht darin, alle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen abzudecken, die in den Geist und Umfang der vorliegenden Offenbarungen fallen, wie sie durch die beigefügten Ansprüche definiert sind.Following is a detailed description of embodiments of the disclosure illustrated in the accompanying drawings. The embodiments are detailed enough to clearly communicate the disclosure. However, the level of detail offered is not intended to limit the expected variations of embodiments; on the contrary, the intent is to cover all modifications, equivalents, and alternatives that fall within the spirit and scope of the present disclosures as defined by the appended claims.

Ausführungsformen, die hierin erläutert werden, beziehen sich auf das Gebiet der Erfassung von Objekten in der Nähe von Fahrzeugen. Insbesondere stellt die vorliegende Offenbarung Ansätze zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs bereit. Wie zu würdigen wäre, können die Ansätze des vorliegenden Gegenstandes ein sich näherndes Objekt in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs mit ausreichender Sicherheit effizient erkennen, wodurch das Fahrzeug in die Lage versetzt wird, jede Funktionalität in einer zeitnahen Weise zu implementieren. Dies kann dazu beitragen, den Betrieb des Fahrzeugs weiter zu verbessern.Embodiments discussed herein relate to the field of detecting objects near vehicles. In particular, the present disclosure provides approaches for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle. As would be appreciated, the approaches of the present subject matter can efficiently detect an approaching object in a lane of an ego vehicle with sufficient certainty, thereby enabling the vehicle to perform any functionality in a timely manner. way. This can help to further improve the operation of the vehicle.

Diese und weitere Aspekte sind in Verbindung mit den 1-5 näher beschrieben worden. Es sei darauf hingewiesen, dass diese Zahlen nur zur Veranschaulichung dienen und nicht so ausgelegt werden sollten, dass sie den Umfang des Themas in irgendeiner Weise einschränken. Es sei ferner darauf hingewiesen, daß die 1 bis 3 zusammen erläutert worden sind und daß dieselben Bezugszeichen verwendet worden sind, wo immer dies erforderlich war.These and other aspects are related to the 1-5 It should be noted that these figures are for illustrative purposes only and should not be interpreted as limiting the scope of the subject in any way. It should also be noted that the 1 to 3 have been explained together and that the same reference numerals have been used wherever necessary.

1 zeigt eine beispielhafte Netzwerkarchitektur 100, die ein System 102 zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts (nicht in 1 gezeigt) in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs (nicht in 1 gezeigt) enthält. Das System 102 kann im Folgenden austauschbar als System 102 bezeichnet werden. Das System 102 kann in einem beliebigen Fahrzeug implementiert werden, wobei das System 102 die Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs verbessern kann. Das System 102 kann mit anderen elektronischen und mechanischen Komponenten des Fahrzeugs in Verbindung stehen. Solche Komponenten wurden hier der Kürze halber nicht dargestellt. In einem Beispiel kann das System 102 in einem autonomen Fahrzeug implementiert sein. Es kann jedoch angemerkt werden, dass das System 102 in jedem Fahrzeug oder jeder Umgebung implementiert werden kann, ohne in irgendeiner Weise vom Umfang des vorliegenden Gegenstands abzuweichen. 1 shows an exemplary network architecture 100 that includes a system 102 for improving the probability of detecting an approaching object (not shown in 1 shown) in a lane of an ego vehicle (not in 1 shown). The system 102 may be referred to interchangeably as system 102 hereinafter. The system 102 may be implemented in any vehicle, where the system 102 may improve the likelihood of detecting an approaching object in a lane of a ego vehicle. The system 102 may be in communication with other electronic and mechanical components of the vehicle. Such components have not been shown here for the sake of brevity. In one example, the system 102 may be implemented in an autonomous vehicle. However, it may be noted that the system 102 may be implemented in any vehicle or environment without departing in any way from the scope of the present subject matter.

Wie in 1 dargestellt, kann das System 102 mit einem zentralisierten Server 104 über ein Netzwerk 106 in Verbindung stehen. Der zentralisierte Server 104 kann unter Verwendung einer beliebigen oder einer Kombination von hardwarebasierten, softwarebasierten oder netzwerkbasierten Computervorrichtungen implementiert werden.As in 1 As shown, the system 102 may communicate with a centralized server 104 via a network 106. The centralized server 104 may be implemented using any one or a combination of hardware-based, software-based, or network-based computing devices.

Das Netzwerk 106 kann ein drahtloses Netzwerk, ein kabelgebundenes Netzwerk oder eine Kombination davon sein, das als einer der verschiedenen Arten von Netzwerken implementiert sein kann, wie z. B. Intranet, Local Area Network (LAN), Wide Area Network (WAN), Internet und dergleichen. Ferner kann das Netzwerk 106 entweder ein dediziertes Netzwerk oder ein gemeinsam genutztes Netzwerk sein. Das freigegebene Netzwerk kann eine Assoziation verschiedener Arten von Netzwerken darstellen, die eine Vielzahl von Protokollen verwenden können, z. B. Hypertext Transfer Protocol (HTTP), Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP), Wireless Application Protocol (WAP) und dergleichen.The network 106 may be a wireless network, a wired network, or a combination thereof, which may be implemented as one of various types of networks, such as an intranet, local area network (LAN), wide area network (WAN), Internet, and the like. Furthermore, the network 106 may be either a dedicated network or a shared network. The shared network may represent an association of various types of networks that may use a variety of protocols, such as Hypertext Transfer Protocol (HTTP), Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP), Wireless Application Protocol (WAP), and the like.

Der zentralisierte Server 104 kann eine Erfassungseinheit 108 umfassen. Obwohl, wie in 1 dargestellt, die Erfassungseinheit 108 innerhalb des zentralisierten Servers 104 vorhanden sein kann und mit dem System 102 über das Netzwerk 106 in Verbindung stehen kann, sollte dies nicht so ausgelegt werden, dass es den Umfang des vorliegenden Gegenstands in irgendeiner Weise einschränkt. Die Detektionseinheit 108 kann auch innerhalb des Systems 102 vorhanden sein, wie in 2 erläutert wird. Ein solches Beispiel würde auch in den Rahmen des vorliegenden Gegenstands fallen.The centralized server 104 may include a collection unit 108. Although, as in 1 , the detection unit 108 may reside within the centralized server 104 and may communicate with the system 102 via the network 106, this should not be construed to limit the scope of the present subject matter in any way. The detection unit 108 may also reside within the system 102 as explained in FIG. 2. Such an example would also fall within the scope of the present subject matter.

Die Funktionsweise des Systems 102 wird in Verbindung mit 2 erläutert. 2 stellt ein Blockdiagramm dar, das Funktionseinheiten des vorgeschlagenen Systems, wie z. B. des Systems 102, darstellt. Die beispielhaften Funktionseinheiten des Systems 102 können einen oder mehrere Prozessoren 202 umfassen. Der eine oder die mehreren Prozessor 202 kann als ein oder mehrere Mikroprozessoren, Mikrocomputer, Mikrocontroller, digitale Signalprozessoren, Zentralverarbeitungseinheiten, Logikschaltungen und/oder beliebige Vorrichtungen implementiert sein, die Daten auf der Grundlage von Betriebsanweisungen manipulieren. Unter anderen Fähigkeiten sind der oder die Prozessoren 202 konfiguriert, um computerlesbare Anweisungen zu holen und auszuführen, die in einem Speicher 204 des Systems 102 gespeichert sind. Der Speicher 204 kann eine oder mehrere computerlesbare Anweisungen oder Routinen speichern, die abgerufen und ausgeführt werden können, um die Dateneinheiten über einen Netzwerkdienst zu erstellen oder gemeinsam zu nutzen. Der Speicher 204 kann jede nicht-transitorische Speichervorrichtung umfassen, die beispielsweise flüchtigen Speicher, wie z. B. RAM, oder nichtflüchtigen Speicher, wie EPROM, Flash-Speicher und dergleichen, umfasst.The operation of the system 102 is described in conjunction with 2 explained. 2 depicts a block diagram illustrating functional units of the proposed system, such as system 102. The example functional units of system 102 may include one or more processors 202. The one or more processors 202 may be implemented as one or more microprocessors, microcomputers, microcontrollers, digital signal processors, central processing units, logic circuits, and/or any devices that manipulate data based on operating instructions. Among other capabilities, the processor(s) 202 are configured to fetch and execute computer-readable instructions stored in a memory 204 of system 102. Memory 204 may store one or more computer-readable instructions or routines that can be retrieved and executed to create or share the data units over a network service. Memory 204 may include any non-transitory storage device, including, for example, volatile memory, such as flash memory. B. RAM, or non-volatile memory, such as EPROM, flash memory and the like.

Nach einer Ausführungsform kann das System 102 auch eine oder mehrere Schnittstellen 206 umfassen. Die Schnittstelle(n) 206 kann eine Vielzahl von Schnittstellen umfassen, zum Beispiel Schnittstellen für Dateneingabe- und -ausgabevorrichtungen, die als E/A-Geräte, Speichervorrichtungen und dergleichen bezeichnet werden. Die Schnittstelle(n) 206 kann die Kommunikation des Systems 102 mit verschiedenen Vorrichtungen, die mit dem System 102 gekoppelt sind, erleichtern. Die Schnittstelle(n) 206 kann auch einen Kommunikationspfad für eine oder mehrere Komponenten des Systems 102 bereitstellen. Beispiele für solche Komponenten umfassen, sind aber nicht beschränkt auf die Verarbeitungsmaschine(n) 208 und die Datenbank 210.According to one embodiment, the system 102 may also include one or more interfaces 206. The interface(s) 206 may include a variety of interfaces, for example, interfaces for data input and output devices referred to as I/O devices, storage devices, and the like. The interface(s) 206 may facilitate communication of the system 102 with various devices coupled to the system 102. The interface(s) 206 may also provide a communication path for one or more components of the system 102. Examples of such components include, but are not limited to, the processing engine(s) 208 and the database 210.

Nach einer Ausführungsform kann die Verarbeitungsmaschine(n) 208 als eine Kombination aus Hardware und Programmierung (z. B. programmierbare Anweisungen) implementiert werden, um eine oder mehrere Funktionalitäten der Verarbeitungsmaschine(n) 208 zu implementieren. In den hierin beschriebenen Beispielen können solche Kombinationen von Hardware und Programmierung auf verschiedene Weise implementiert werden. Zum Beispiel kann die Programmierung für die Verarbeitungsmaschine(n) 208 aus ausführbaren Prozessoranweisungen bestehen, die auf einem nicht-transitorischen maschinenlesbaren Speichermedium gespeichert sind, und die Hardware für die Verarbeitungsmaschine(n) 208 kann eine Verarbeitungsressource (z. B. einen oder mehrere Prozessoren) enthalten, um solche Anweisungen auszuführen.According to one embodiment, the processing engine(s) 208 may be implemented as a combination of hardware and programming (e.g., programmable instructions) to provide or to implement multiple functionalities of the processing engine(s) 208. In the examples described herein, such combinations of hardware and programming may be implemented in a variety of ways. For example, the programming for the processing engine(s) 208 may consist of executable processor instructions stored on a non-transitory machine-readable storage medium, and the hardware for the processing engine(s) 208 may include a processing resource (e.g., one or more processors) to execute such instructions.

In den vorliegenden Beispielen kann das maschinenlesbare Speichermedium Anweisungen speichern, die, wenn sie von der Verarbeitungsressource ausgeführt werden, die Verarbeitungsmaschine(n) 208 implementieren. In solchen Beispielen kann das System 102 das maschinenlesbare Speichermedium, das die Anweisungen speichert, und die Verarbeitungsressource zum Ausführen der Anweisungen umfassen, oder das maschinenlesbare Speichermedium kann getrennt, aber für das System 102 und die Verarbeitungsressource zugänglich sein. In anderen Beispielen kann die Verarbeitungsmaschine(n) 208 durch eine elektronische Schaltung implementiert sein. Die Datenbank 210 kann Daten enthalten, die entweder gespeichert oder als Ergebnis von Funktionalitäten erzeugt werden, die von einer der Komponenten der Verarbeitungsmaschine(n) 208 implementiert werden. Nach einer Ausführungsform kann die Verarbeitungsmaschine(n) 208 eine Erfassungseinheit 108 und eine andere Einheit(en) 212 umfassen. Die andere(n) Einheit(en) 212 kann Funktionalitäten implementieren, die Anwendungen oder Funktionen ergänzen, die von dem System 102 oder der/den Verarbeitungsmaschine(n) 208 ausgeführt werden.In the present examples, the machine-readable storage medium may store instructions that, when executed by the processing resource, implement the processing engine(s) 208. In such examples, the system 102 may include the machine-readable storage medium storing the instructions and the processing resource for executing the instructions, or the machine-readable storage medium may be separate but accessible to the system 102 and the processing resource. In other examples, the processing engine(s) 208 may be implemented by electronic circuitry. The database 210 may contain data that is either stored or generated as a result of functionality implemented by one of the components of the processing engine(s) 208. In one embodiment, the processing engine(s) 208 may include a capture unit 108 and another unit(s) 212. The other device(s) 212 may implement functionality that complements applications or functions performed by the system 102 or the processing engine(s) 208.

Während des Betriebs kann das Fahrzeug (nicht in den 1-2 dargestellt) auf einer Straße betrieben und bewegt werden. Das Fahrzeug kann das Vorhandensein eines sich nähernden Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs überwachen. In einem Beispiel kann eine solche Überwachung durch mindestens einen von mehreren Sensoren durchgeführt werden, wie nachfolgend in weiteren Einzelheiten beschrieben wird. Basierend auf der überwachten Anwesenheit kann die Erfassungseinheit 108 dann eine Wahrscheinlichkeit für eine Anwesenheit des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Sicherheit der Detektion bestimmen. Wie angemerkt wird, kann eine solche Detektion anzeigen, dass die Detektionseinheit 108 sich eines Vorhandenseins einer Bewegung oder von etwas in der Nähe des Fahrzeugs bewusst sein kann, aber möglicherweise nicht in der Lage ist, die besagte Detektion in ein Objekt zu kategorisieren. Eine solche Erkennung kann eine geringe Erkennungssicherheit haben.During operation, the vehicle (not in the 1-2 shown) on a road. The vehicle may monitor the presence of an approaching object in the lane of the ego vehicle. In one example, such monitoring may be performed by at least one of a plurality of sensors, as described in further detail below. Based on the monitored presence, the detection unit 108 may then determine a probability of the object being present in the lane of the vehicle with a measure of first certainty of detection. As noted, such a detection may indicate that the detection unit 108 may be aware of the presence of motion or something near the vehicle, but may not be able to categorize said detection into an object. Such a detection may have low certainty of detection.

Im weiteren Verlauf kann, wie zuvor beschrieben, das System 102 mindestens einen von mehreren Sensoren (nicht in den 1-2 dargestellt) umfassen. Solche Sensoren können mit dem System 102 in Verbindung stehen. Beispiele für solche Sensoren können unter anderem einen Näherungssensor, einen Ultraschallsensor, ein RADAR, LIDAR oder eine andere Art von bildgebender Vorrichtung umfassen. Mindestens einer der genannten mehreren Sensoren kann konfiguriert sein, um eine Straßenoberfläche in der Nähe des Ego-Fahrzeugs in der Spur des Ego-Fahrzeugs zu überwachen. Basierend auf der überwachten Straßenoberfläche kann die Erfassungseinheit 108 dann eine Änderung der Höhe der Straßenoberfläche bestimmen.Continuing, as previously described, the system 102 may include at least one of a plurality of sensors (not shown in FIGS. 1-2). Such sensors may be in communication with the system 102. Examples of such sensors may include, but are not limited to, a proximity sensor, an ultrasonic sensor, a RADAR, LIDAR, or another type of imaging device. At least one of the aforementioned plurality of sensors may be configured to monitor a road surface proximate the ego vehicle in the ego vehicle's lane. Based on the monitored road surface, the sensing unit 108 may then determine a change in the elevation of the road surface.

Es kann angemerkt werden, dass die Änderung der Höhe der Fahrbahnoberfläche auf jede andere Weise erfasst werden kann. Zum Beispiel kann es der Fall sein, dass das System 102 in Verbindung mit einem zentralisierten Computerserver steht. Ein solcher Server kann ein Repository oder kartenbasierte Daten der Straßenoberfläche enthalten, auf der sich das Ego-Fahrzeug bewegen kann. Diese Daten können auf das Vorhandensein einer Höhenänderung der entsprechenden Fahrbahnoberfläche hinweisen.It may be noted that the change in elevation of the road surface may be detected in any other manner. For example, it may be the case that the system 102 is in communication with a centralized computer server. Such a server may contain a repository or map-based data of the road surface on which the ego vehicle may travel. This data may indicate the presence of an elevation change of the corresponding road surface.

In noch einem anderen Beispiel kann die Erfassungseinheit 108, basierend auf der überwachten Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs durch mindestens einen der mehreren Sensoren, das Vorhandensein eines Fahrzeugs in einer Nähe des Ego-Fahrzeugs bestimmen. Die Erfassungseinheit 108 kann dann bestimmen, ob sich das Fahrzeug in der Nähe des Ego-Fahrzeugs dem Ego-Fahrzeug nähert. Auf dieser Grundlage kann eine Höhenabweichung eines linken Reifens und eines rechten Reifens des herannahenden Fahrzeugs in Bezug auf die Fahrbahnoberfläche bestimmt werden. Es versteht sich von selbst, dass jede Abweichung der beiden Reifen eines Fahrzeugs auf eine Höhenänderung der Fahrbahnoberfläche hindeuten kann. Basierend auf der ermittelten Variation kann die Erfassungseinheit 108 dann eine Änderung der Höhe der entsprechenden Straßenoberfläche bestimmen.In yet another example, the sensing unit 108 may determine the presence of a vehicle in a vicinity of the ego vehicle based on the monitored road surface in the lane of the ego vehicle by at least one of the plurality of sensors. The sensing unit 108 may then determine whether the vehicle in the vicinity of the ego vehicle is approaching the ego vehicle. Based on this, a height deviation of a left tire and a right tire of the approaching vehicle with respect to the road surface may be determined. It goes without saying that any deviation of the two tires of a vehicle may indicate a change in the height of the road surface. Based on the determined variation, the sensing unit 108 may then determine a change in the height of the corresponding road surface.

Des Weiteren kann die Erfassungseinheit 108 auf der Grundlage der bestimmten Änderung der Höhe der entsprechenden Straßenoberfläche bestimmen, ob die Änderung der Höhe der Straßenoberfläche, wenn sie größer als ein vordefiniertes Straßenprofil ist. In solchen Fällen kann die Erfassungseinheit 108 dann das Vorhandensein einer abnormen Erhöhung der Höhe der genannten Straßenoberfläche bestimmen. Basierend auf einem solchen Vorhandensein der abnormen Zunahme der Höhe kann die Erfassungseinheit 108 dann das Vorhandensein einer Anomalie in der genannten Straßenoberfläche bestimmen. Beispiele für solche Anomalien können unter anderem eine Unebenheit auf der Fahrbahnoberfläche sein.Furthermore, the detection unit 108 may determine, based on the determined change in the height of the corresponding road surface, whether the change in the height of the road surface, if it is greater than a predefined road profile. In such cases, the detection unit 108 may then determine the presence of an abnormal increase in the height of said road surface. Based on such a Given the presence of the abnormal increase in height, the detection unit 108 may then determine the presence of an anomaly in said road surface. Examples of such anomalies may include, but are not limited to, an unevenness in the road surface.

Des Weiteren kann die Detektionseinheit 108 auf der Grundlage des bestimmten Vorhandenseins der Anomalie auf der Straßenoberfläche eine Wahrscheinlichkeit für das Vorhandensein eines Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche bestimmen. Wie man versteht, würde das Vorhandensein einer Unebenheit an einer bestimmten Stelle auf der Straßenoberfläche darauf hindeuten, dass ein Objekt dort nicht vorhanden ist. Infolgedessen kann das Vorhandensein einer Anomalie auf der Straßenoberfläche für eine Änderung der Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Objekts auf der Straße verantwortlich sein.Furthermore, based on the determined presence of the anomaly on the road surface, the detection unit 108 may determine a probability of the presence of an object near the ego vehicle on the road surface. As can be understood, the presence of an unevenness at a certain location on the road surface would indicate that an object is not present there. As a result, the presence of an anomaly on the road surface may be responsible for a change in the probability of the presence of an object on the road.

Weiter kann die Detektionseinheit 108 auf der Grundlage der bestimmten Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs ein Maß für den Konfidenzinkrektionsfaktor bestimmen. In einem Beispiel kann der Konfidenzinkrementfaktor durch die Detektionseinheit 108 unter Verwendung der in 3 dargestellten Erklärung bestimmt werden. 3 zeigt ein Reifenprofil eines beispielhaften Ego-Vehikels zum Bestimmen des Konfidenzinkungsfaktors gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung. Auf die nachstehende Formel kann in Verbindung mit der 3. $$\text{Konfidenz}-\text{Inkrementfaktor}={\Delta }_x+{\Delta }_y$$

worin $${\Delta }_y=\{\begin{array}{cc}T{P}_{R_z}+\frac{T{P}_{L_z}-T{P}_{R_z}}{T{P}_{R_y}-T{P}_{L_y}}\left(y-T{P}_{L_y}\right),& y<V_w\\ \text{exp}\left(-{\alpha }_2\left(y-V_w\right)\right),& L\ge y\ge V_w\end{array}$$

$${\Delta }_x=\text{exp}\left(-\alpha \left|x\right|\right);{\alpha }_1>0$$

α1 und α2 stellen die Abstimmungsparameter dar und können verwendet werden, um die Variation des Konfidenzinkierungsfaktors (CIF) zu definieren.Further, the detection unit 108 may determine a measure of the confidence increment factor based on the determined probability of the presence of the object in the vicinity of the ego vehicle. In one example, the confidence increment factor may be determined by the detection unit 108 using the explanation presented in FIG. 3. FIG. 3 shows a tire profile of an exemplary ego vehicle for determining the confidence factor according to an embodiment of the present disclosure. The formula below may be referenced in conjunction with FIG. 3. $$\text{Confidence}-\text{Increment factor}={\Delta }_x+{\Delta }_y$$

wherein $${\Delta }_y=\{\begin{array}{cc}T{P}_{R_z}+\frac{T{P}_{L_z}-T{P}_{R_z}}{T{P}_{R_y}-T{P}_{L_y}}\left(y-T{P}_{L_y}\right),& y<V_w\\ \text{ex}\left(-{\alpha }_2\left(y-V_w\right)\right),& L\ge y\ge V_w\end{array}$$

$${\Delta }_x=\text{ex}\left(-\alpha \left|x\right|\right);{\alpha }_1>0$$

α1 and α2 represent the tuning parameters and can be used to define the variation of the confidence factor (CIF).

Wie weiter angemerkt wird, können α1 und α₂ auf verschiedenen Faktoren basieren, wie z.B. der Rechenleistung der Sensoren, der Zeit, die das Ego-Vehikel benötigt, um Bremsmechanismen zu implementieren, usw.As further noted, α1 and _α2 can be based on various factors, such as the computing power of the sensors, the time needed for the ego vehicle to implement braking mechanisms, etc.

Des Weiteren kann die Detektionseinheit 108 auf der Grundlage des bestimmten Konfidenzinkrementfaktors die Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Konfidenzsicherheit der Detektion aktualisieren. Es kann angemerkt werden, dass die zweite Konfidenz größer ist als die erste Nachweissicherheit.Furthermore, based on the determined confidence increment factor, the detection unit 108 can update the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle with a measure of a second confidence level of detection. It can be noted that the second confidence level is greater than the first detection level.

Wie zu schätzen wäre, kann das System 102 unter Verwendung des vorgeschlagenen Ansatzes die Sicherheit der Detektion erhöhen, mit der die Objekte in der Nähe des Ego-Fahrzeugs erkannt werden können. Infolgedessen kann das Ego-Fahrzeug jedes sich nähernde Objekt mit ausreichender Sicherheit erkennen, wodurch das Fahrzeug in die Lage versetzt wird, jede entsprechende Funktionalität zu implementieren, wie z. B. die Aktivierung des Bremsmechanismus, das Bereitstellen einer Warnung für den Benutzer usw.As would be appreciated, using the proposed approach, the system 102 can increase the certainty of detection with which the objects in the vicinity of the ego vehicle can be detected. As a result, the ego vehicle can detect any approaching object with sufficient certainty, enabling the vehicle to implement any corresponding functionality, such as activating the braking mechanism, providing a warning to the user, etc.

4 veranschaulicht ein Flussdiagramm, das Schritte des vorgeschlagenen Verfahrens 400 zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt. Das Verfahren 400 kann innerhalb des Systems 102 implementiert werden, wie es in Verbindung mit den 1-2 beschrieben ist. 4 illustrates a flowchart depicting steps of the proposed method 400 for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle according to an embodiment of the present disclosure. The method 400 may be implemented within the system 102 as described in connection with the 1-2 described.

Bei Block 402 kann eine Wahrscheinlichkeit für ein Vorhandensein des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Entdeckungssicherheit auf der Grundlage einer überwachten Präsenz des sich nähernden Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs bestimmt werden. Bei Block 404 kann das Vorhandensein einer Anomalie auf einer Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs bestimmt werden. Bei Block 406 kann auf der Grundlage des bestimmten Vorhandenseins der Anomalie auf der Straßenoberfläche eine Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Objekts in einer Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche bestimmt werden.At block 402, a probability of the object being present in the lane of the vehicle having a measure of initial detection confidence may be determined based on a monitored presence of the approaching object in the lane of the ego vehicle. At block 404, the presence of an anomaly on a road surface in the lane of the ego vehicle may be determined. At block 406, a probability of the presence of an object in a vicinity of the ego vehicle on the road surface may be determined based on the determined presence of the anomaly on the road surface.

Bei Block 408 kann, basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Nähe des Ich-Fahrzeugs, ein Maß für den Konfidenzinkrementfaktor bestimmt werden. Bei Block 410 kann, basierend auf dem bestimmten Maß des Konfidenzinkrementfaktors, die Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Spur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Konfidenzsicherheit der Detektion aktualisiert werden. Die zweite Konfidenz kann größer sein als die erste Erkennungssicherheit.At block 408, based on the determined probability of the presence of the object in the vicinity of the ego vehicle, a measure of the confidence increment factor may be determined. At block 410, based on the determined measure of the confidence increment factor, the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle may be updated with a measure of a second confidence level of detection. The second confidence level may be greater than the first detection certainty level.

Unter Bezugnahme auf 5 umfasst das Computersystem 500 eine externe Speichervorrichtung 510, einen Bus 520, einen Hauptspeicher 530, einen schreibgeschützten Speicher 540, eine Massenspeichervorrichtung 550, einen Kommunikationsanschluss 560 und einen Prozessor 570. Ein Fachmann wird erkennen, dass das Computersystem 500 mehr als einen Prozessor und Kommunikationsanschlüsse umfassen kann. Beispiele für den Prozessor 570 umfassen, sind aber nicht beschränkt auf einen oder mehrere Intel® Itanium0- oder Itanium-2-Prozessoren oder AMD® Opteron®- oder Athlon MP-Prozessoren®, Motorola-Prozessorlinien®, FortiSOC-System-on-a-Chip-Prozessoren™ oder andere zukünftige Prozessoren. Der Prozessor 570 kann verschiedene Module umfassen, die mit Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verbunden sind. Der Kommunikationsanschluss 560 kann ein beliebiger RS-232-Anschluss zur Verwendung mit einer modembasierten Wählverbindung, ein 10/100-Ethernet-Anschluss, ein Gigabit- oder 10-Gigabit-Anschluss unter Verwendung von Kupfer oder Glasfaser, ein serieller Anschluss, ein paralleler Anschluss oder andere bestehende oder zukünftige Anschlüsse sein. Der Kommunikationsanschluss 560 kann in Abhängigkeit von einem Netzwerk ausgewählt werden, wie z. B. einem lokalen Netzwerk (LAN), einem Wide Area Network (WAN) oder einem beliebigen Netzwerk, mit dem ein Computersystem verbunden ist.Referring to Figure 5, the computer system 500 includes an external storage device 510, a bus 520, a main memory 530, a read-only memory 540, a mass storage device 550, a communications port 560, and a processor 570. One skilled in the art will recognize that the computer system 500 may include more than one processor and communication ports. Examples of processor 570 include, but are not limited to, one or more Intel® Itanium0 or Itanium-2 processors, or AMD® Opteron® or Athlon MP processors®, Motorola processor lines®, FortiSOC system-on-a-chip processors™, or other future processors. Processor 570 may include various modules associated with embodiments of the present invention. Communication port 560 may be any RS-232 port for use with a modem-based dial-up connection, a 10/100 Ethernet port, a Gigabit or 10 Gigabit port using copper or fiber optic, a serial port, a parallel port, or other existing or future ports. Communication port 560 may be selected depending on a network, such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or any network to which a computer system is connected.

In einer Ausführungsform kann der Speicher 530 ein Direktzugriffsspeicher (RAM) oder eine andere dynamische Speichervorrichtung sein, die in der Technik allgemein bekannt ist. Der schreibgeschützte Speicher 540 kann ein beliebiges statisches Speichergerät sein, z. B., aber nicht beschränkt auf einen programmierbaren Nur-Lese-Speicher (PROM)-Chip zum Speichern statischer Informationen, z. B. Start- oder BIOS-Anweisungen für den Prozessor 570. Der Massenspeicher 550 kann eine beliebige gegenwärtige oder zukünftige Massenspeicherlösung sein, die zum Speichern von Informationen und/oder Anweisungen verwendet werden kann. Beispielhafte Massenspeicherlösungen sind unter anderem Parallel Advanced Technology Attachment (PATA) oder Serial Advanced Technology Attachment (SATA) Festplattenlaufwerke oder Solid-State-Laufwerke (intern oder extern, z. B. mit Universal Serial Bus (USB)- und/oder Firewire-Schnittstellen), z. B. von Seagate (z. B. die Seagate Barracuda 7102-Familie) oder Hitachi (z. B. der Hitachi Deskstar 7K1000), ein oder mehrere optische Datenträger, RAID-Speicher (Redundant Array of Independent Disks), z. B. ein Array von Festplatten (z. B. SATA-Arrays), erhältlich bei verschiedenen Anbietern, darunter Dot Hill Systems Corp., LaCie, Nexsan Technologies, Inc. und Enhance Technology, Inc.In one embodiment, memory 530 may be random access memory (RAM) or other dynamic storage device well known in the art. Read-only memory 540 may be any static storage device, such as, but not limited to, a programmable read-only memory (PROM) chip for storing static information, e.g., boot or BIOS instructions for processor 570. Mass storage 550 may be any current or future mass storage solution that can be used to store information and/or instructions. Example mass storage solutions include, but are not limited to, Parallel Advanced Technology Attachment (PATA) or Serial Advanced Technology Attachment (SATA) hard disk drives, or solid-state drives (internal or external, e.g., with Universal Serial Bus (USB) and/or Firewire interfaces), e.g., a SATA III IDE drive. Hard disk drives, such as those from Seagate (e.g. the Seagate Barracuda 7102 family) or Hitachi (e.g. the Hitachi Deskstar 7K1000), one or more optical disks, RAID (Redundant Array of Independent Disks) storage, such as an array of hard disks (e.g. SATA arrays), available from various vendors including Dot Hill Systems Corp., LaCie, Nexsan Technologies, Inc., and Enhance Technology, Inc.

In einer Ausführungsform koppelt der Bus 520 den oder die Prozessoren) 570 kommunikativ mit den anderen Speicher-, Speicher- und Kommunikationsblöcken. Der Bus 520 kann z. B. ein PCI-/PCI-X-Bus (Peripheral Component Interconnect), SCSI-Bus (Small Computer System Interface), USB oder dergleichen zum Anschließen von Erweiterungskarten, Laufwerken und anderen Subsystemen sowie anderen Bussen sein, wie z. B. einem Front-Side-Bus (FSB), der den Prozessor 570 mit dem Softwaresystem verbindet.In one embodiment, bus 520 communicatively couples processor(s) 570 to the other memory, storage, and communication blocks. Bus 520 may be, for example, a peripheral component interconnect (PCI/PCI-X) bus, small computer system interface (SCSI) bus, USB, or the like for connecting expansion cards, drives, and other subsystems, as well as other buses, such as a front-side bus (FSB) that connects processor 570 to the software system.

In einer anderen Ausführungsform können Bediener- und Verwaltungsschnittstellen, z. B. eine Anzeige, eine Tastatur und eine Cursor-Steuervorrichtung, ebenfalls mit dem Bus 520 gekoppelt sein, um eine direkte Bedienerinteraktion mit dem Computersystem zu unterstützen. Andere Bediener- und Verwaltungsschnittstellen können über Netzwerkverbindungen bereitgestellt werden, die über den Kommunikationsanschluss 560 verbunden sind. Externe Speichervorrichtung 510 kann jede Art von externen Festplatten, Diskettenlaufwerken, lOMEGA-Zip-Laufwerken®, Compact Disc - Read Only Memory (CD-ROM), Compact Disc - Re-Scribe (CD-RW), Digital Video Disk - Read Only Memory (DVD-ROM) sein. Die oben beschriebenen Komponenten dienen nur zur Veranschaulichung verschiedener Möglichkeiten. In keiner Weise sollte das oben erwähnte beispielhafte Computersystem den Umfang der vorliegenden Offenbarung einschränken.In another embodiment, operator and management interfaces, such as a display, keyboard, and cursor control device, may also be coupled to bus 520 to support direct operator interaction with the computer system. Other operator and management interfaces may be provided via network connections connected via communications port 560. External storage device 510 may be any type of external hard disks, floppy disk drives, lOMEGA Zip Drives®, Compact Disc - Read Only Memory (CD-ROM), Compact Disc - Re-Scribe (CD-RW), Digital Video Disk - Read Only Memory (DVD-ROM). The components described above are only illustrative of various possibilities. In no way should the exemplary computer system mentioned above limit the scope of the present disclosure.

Daher wird es für den Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet geschätzt werden, dass die Diagramme, Schemata, Illustrationen und dergleichen konzeptionelle Ansichten oder Prozesse darstellen, die Systeme und Verfahren veranschaulichen, die diese Erfindung verkörpern. Die Funktionen der verschiedenen Elemente, die in den Figuren gezeigt sind, können durch die Verwendung von dedizierter Hardware sowie von Hardware, die in der Lage ist, zugehörige Software auszuführen, bereitgestellt werden. In ähnlicher Weise sind alle in den Abbildungen gezeigten Schalter nur konzeptionell. Ihre Funktion kann durch den Betrieb von Programmlogik, durch dedizierte Logik, durch die Interaktion von Programmsteuerung und dedizierter Logik oder sogar manuell ausgeführt werden, wobei die spezielle Technik von der Entität, die diese Erfindung implementiert, ausgewählt werden kann. Der Durchschnittsfachmann versteht ferner, dass die beispielhafte Hardware, Software, Prozesse, Verfahren und/oder Betriebssysteme, die hierin beschrieben werden, zu veranschaulichenden Zwecken dienen und daher nicht dazu bestimmt sind, auf einen bestimmten Namen beschränkt zu werden.Therefore, it will be appreciated by those of ordinary skill in the art that the diagrams, schematics, illustrations, and the like represent conceptual views or processes illustrating systems and methods embodying this invention. The functions of the various elements shown in the figures may be provided through the use of dedicated hardware as well as hardware capable of executing associated software. Similarly, any switches shown in the figures are conceptual only. Their function may be performed by the operation of program logic, by dedicated logic, by the interaction of program control and dedicated logic, or even manually, with the particular technique being selected by the entity implementing this invention. Those of ordinary skill in the art will further understand that the exemplary hardware, software, processes, methods, and/or operating systems described herein are for illustrative purposes and are therefore not intended to be limited to any particular name.

Während das Vorstehende verschiedene Ausführungsformen der Erfindung beschreibt, können andere und weitere Ausführungsformen der Erfindung entwickelt werden, ohne vom grundlegenden Umfang derselben abzuweichen. Der Umfang der Erfindung wird durch die folgenden Ansprüche bestimmt. Die Erfindung ist nicht auf die beschriebenen Ausführungsformen, Versionen oder Beispiele beschränkt, die enthalten sind, um eine Person mit durchschnittlichem Fachmann auf dem Gebiet in die Lage zu versetzen, die Erfindung herzustellen und zu verwenden, wenn sie mit Informationen und Kenntnissen kombiniert wird, die dem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet zur Verfügung stehen.While the foregoing describes various embodiments of the invention, other and further embodiments of the invention may be devised without departing from the basic scope thereof. The scope of the invention is determined by the following claims. The invention is not limited to the described embodiments, versions or examples, which are included to enable a person of ordinary skill in the art to make and use the invention. when combined with information and knowledge available to the average person skilled in the art.

Ein Vorteil der vorliegenden Offenbarung ist ein System und Verfahren zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Spur eines Ego-Fahrzeugs.An advantage of the present disclosure is a system and method for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle.

Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Offenbarung ist ein System und ein Verfahren zum effizienten Erkennen eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs mit ausreichender Sicherheit, wodurch das Fahrzeug in die Lage versetzt wird, jede Funktionalität in einer zeitnahen Weise zu implementieren.Another advantage of the present disclosure is a system and method for efficiently detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle with sufficient certainty, thereby enabling the vehicle to implement any functionality in a timely manner.

Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Offenbarung ist ein verbesserter Betrieb des Fahrzeugs.Another advantage of the present disclosure is improved operation of the vehicle.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

• US 11256932 B2 [0006]US 11256932 B2 [0006]
• JP 2010108371 A [0007]JP 2010108371 A [0007]

Claims (7)

System (102) zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Erkennung eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs, wobei das System (102) umfasst: ein Auftragsverarbeiter (202); eine Detektionseinheit (108), die mit dem Prozessor (202) gekoppelt ist, wobei die Detektionseinheit (108) auf der Grundlage eines überwachten Vorhandenseins des sich nähernden Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs eine Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Entdeckungssicherheit bestimmen; das Vorhandensein einer Anomalie auf der Fahrbahn des Ego-Fahrzeugs auf der Fahrbahn zu bestimmen; Basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der Anomalie auf der Straßenoberfläche eine Wahrscheinlichkeit für das Vorhandensein eines Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche bestimmen; Basierend auf der ermittelten Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs wird ein Maß für den Konfidenzinkrektionsfaktor bestimmt; und Basierend auf dem bestimmten Maß des Konfidenzinkrementfaktors wird die Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Entdeckungssicherheit aktualisiert, wobei die zweite Konfidenz größer ist als die erste Konfidenzkonfidenz.A system (102) for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle, the system (102) comprising: a processor (202); a detection unit (108) coupled to the processor (202), the detection unit (108) determining a probability of the presence of the object in the lane of the vehicle with a measure of initial detection certainty based on a monitored presence of the approaching object in the lane of the ego vehicle; determining the presence of an anomaly on the lane of the ego vehicle on the roadway; determining a probability of the presence of an object near the ego vehicle on the road surface based on the determined presence of the anomaly on the road surface; determining a measure of the confidence inference factor based on the determined probability of the presence of the object near the ego vehicle; and Based on the determined measure of the confidence increment factor, the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle is updated with a measure of a second confidence of detection, where the second confidence is greater than the first confidence confidence. System (102) nach Anspruch 1, wobei die Detektionseinheit (108) ferner ist: ein Maß für eine Höhenänderung einer Fahrbahnoberfläche in der Nähe der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs zu erhalten; Ist die Änderung der Höhe der Fahrbahnoberfläche größer als ein vordefiniertes Straßenprofil, so ist das Vorhandensein einer anormalen Erhöhung der Höhe der Fahrbahnoberfläche festzustellen; und Basierend auf dem festgestellten Vorhandensein der abnormalen Zunahme der Höhe der Straßenoberfläche ist das Vorhandensein der Anomalie in der Straßenoberfläche zu bestimmen.System (102) according to Claim 1 , wherein the detection unit (108) is further: to obtain a measure of a change in height of a road surface in the vicinity of the lane of the ego vehicle; if the change in height of the road surface is greater than a predefined road profile, to determine the presence of an abnormal increase in height of the road surface; and Based on the determined presence of the abnormal increase in height of the road surface, to determine the presence of the anomaly in the road surface. System (102) nach Anspruch 2, ferner umfassend: mindestens einer von mehreren Sensoren in Kommunikation mit dem System, wobei mindestens einer der mehreren Sensoren eine Straßenoberfläche in der Nähe des Ego-Fahrzeugs in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs überwachen soll.System (102) according to Claim 2 , further comprising: at least one of a plurality of sensors in communication with the system, wherein at least one of the plurality of sensors is to monitor a road surface proximate the ego vehicle in the lane of the ego vehicle. System (102) nach Anspruch 3, wobei die Erfassungseinheit (108) auf der Grundlage der überwachten Fahrbahnoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs durch mindestens einen der mehreren Sensoren eine Änderung der Höhe der Fahrbahnoberfläche weiter bestimmen soll.System (102) according to Claim 3 , wherein the detection unit (108) is to further determine a change in the height of the road surface based on the monitored road surface in the lane of the ego vehicle by at least one of the plurality of sensors. System (102) nach Anspruch 3, wobei die Detektionseinheit (108) ferner ist: Bestimmen, basierend auf der überwachten Straßenoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs durch mindestens einen der mehreren Sensoren, das Vorhandensein eines Fahrzeugs in einer Nähe des Ego-Fahrzeugs; festzustellen, ob sich das Fahrzeug in der Nähe des Ego-Fahrzeugs dem Ego-Fahrzeug nähert; eine Höhenabweichung zwischen einem linken und einem rechten Reifen des herannahenden Fahrzeugs in Bezug auf die Fahrbahnoberfläche zu bestimmen; und auf der Grundlage der ermittelten Variation eine Änderung der Höhe der entsprechenden Fahrbahnoberfläche zu bestimmen.System (102) according to Claim 3 , wherein the detection unit (108) is further: determining, based on the monitored road surface in the lane of the ego vehicle by at least one of the plurality of sensors, the presence of a vehicle in a vicinity of the ego vehicle; determining whether the vehicle in the vicinity of the ego vehicle is approaching the ego vehicle; determining a height deviation between a left and a right tire of the approaching vehicle with respect to the road surface; and determining a change in the height of the corresponding road surface based on the determined variation. System (102) nach Anspruch 1, wobei die Detektionseinheit (108) in einem zentralisierten Rechenserver implementiert ist und wobei der zentralisierte Rechnerserver mit dem System über ein Netzwerk in Verbindung steht.System (102) according to Claim 1 , wherein the detection unit (108) is implemented in a centralized computer server and wherein the centralized computer server is connected to the system via a network. Verfahren (400) zur Verbesserung der Wahrscheinlichkeit der Detektion eines sich nähernden Objekts in einer Fahrspur eines Ego-Fahrzeugs, wobei das Verfahren (400) umfasst: basierend auf einer überwachten Präsenz des sich nähernden Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs, Bestimmen (402) einer Wahrscheinlichkeit für ein Vorhandensein des Objekts in der Fahrspur des Fahrzeugs mit einem Maß für eine erste Sicherheit der Erkennung; Feststellen (404) des Vorhandenseins einer Anomalie auf einer Fahrbahnoberfläche in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs; basierend auf dem bestimmten Vorhandensein der Anomalie auf der Straßenoberfläche, Bestimmen (406) einer Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines Objekts in der Nähe des Ego-Fahrzeugs auf der Straßenoberfläche; Basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins des Objekts in der Nähe des Ich-Trägers, Bestimmen (408) eines Maßes für den Konfidenzinkrektionsfaktor; und basierend auf dem bestimmten Maß des Konfidenzinkrementfaktors wird (410) die Wahrscheinlichkeit der Detektion des Objekts in der Fahrspur des Ego-Fahrzeugs mit einem Maß für eine zweite Entdeckungssicherheit aktualisiert, wobei die zweite Konfidenz größer ist als die erste Konfidenzkonfidenz.Method (400) for improving the probability of detecting an approaching object in a lane of an ego vehicle, the method (400) comprising: based on a monitored presence of the approaching object in the lane of the ego vehicle, determining (402) a probability of the presence of the object in the lane of the vehicle with a measure of a first certainty of detection; determining (404) the presence of an anomaly on a road surface in the lane of the ego vehicle; based on the determined presence of the anomaly on the road surface, determining (406) a probability of the presence of an object near the ego vehicle on the road surface; based on the determined probability of the presence of the object near the ego carrier, determining (408) a measure of the confidence inference factor; and based on the determined measure of the confidence increment factor, (410) the probability of detecting the object in the lane of the ego vehicle is updated with a measure of a second detection certainty, wherein the second confidence is greater than the first confidence confidence.

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