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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung und Identifikation eines Fahrmanövers eines Verkehrsteilnehmers unter Verwendung von die Bewegung des Verkehrsteilnehmers beschreibenden Bewegungsdaten, wobei das Fahrmanöver im Rahmen der Identifikation einer Fahrmanöverklasse zugeordnet wird. Daneben betrifft die Erfindung ein Kraftfahrzeug.
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Verschiedene Fahrerassistenzsysteme, die im Stand der Technik vorgeschlagen wurden, sollen den Fahrer in unterschiedlichen Fahrsituationen unterstützen. Diese Fahrsituationen ergeben sich in verschiedenen Fällen anhand eines durchgeführten Fahrmanövers. Beispielsweise soll ein Abbiegeassistenzsystem den Fahrer beim Fahrmanöver des Abbiegens unterstützen. Eine derartige Funktion kann beispielsweise umfassen, dann wenn sich beim Abbiegen nach rechts ein Radfahrer von hinten rechts nähert, den Fahrer über entsprechende Ausgabemittel vor einer drohenden Kollision zu warnen. Bei bekannten Abbiegeassistenzsystemen ist es dabei wesentlich, dass der Fahrer den Fahrtrichtungsanzeiger betätigt, da ohne das Setzen des Fahrtrichtungsanzeigers der Abbiegevorgang als Fahrmanöver nicht erkannt wird, somit auch keine Warnung ausgelöst würde.
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Wie bereits erwähnt ist bei vielen Fahrerassistenzsystemen die Erkennung der eigenen Fahrmanöver der Auslöser für Maßnahmen des Fahrerassistenzsystems oder sogar erst eine Kritikalitätsbewertung der Verkehrssituation. Dabei ist es in vielen Fällen so, dass bestimmte Fahrmanöver erst abhängig von bestimmten Triggersignalen erkannt werden können. Beispielsweise wird ein Fahrmanöver erst dann als Abbiegemanöver erkannt (und somit von einer Kurvenfahrt getrennt), wenn der Fahrtrichtungsanzeiger betätigt wurde. Ohne Vorliegen des entsprechenden Triggersignals erfolgen keine Maßnahmen des Fahrerassistenzsystems, so dass insbesondere auch in kritischen Verkehrssituationen keine Warnung erfolgt.
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Vorgeschlagen wurde auch bereits, Dynamikparameter des eigenen Kraftfahrzeugs, beispielsweise den Lenkwinkelverlauf, den Geschwindigkeitsverlauf oder den Beschleunigungsverlauf, heranzuziehen, um Fahrmanöver zu erkennen und zu identifizieren. Hierbei treten jedoch in den meisten Fällen Probleme auf, beispielsweise, wenn ein Abbiegevorgang von einer Kurvenfahrt unterschieden werden soll. Mithin reichen Dynamikdaten oder sonstige, auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogene Egodaten nicht aus, um zuverlässig eine Aussage über ein Fahrmanöver des Fahrers zu treffen.
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Ein weiteres Beispiel für ein derartiges Fahrerassistenzsystem ist ein Spurwechselassistenzsystem. Ein derartiges Spurwechselassistenzsystem unterstützt den Fahrer beim Wechseln der Fahrspur. Beispielsweise können hierzu mittels Radarsensoren oder sonstigen Umgebungssensoren andere Verkehrsteilnehmer, insbesondere im toten Winkel, detektiert werden. Nähert sich ein weiterer Verkehrsteilnehmer von hinten, kann beispielsweise eine LED, die einen Hinweis auf diesen Verkehrsteilnehmer darstellt, aktiviert werden. Bei bekannten Spurwechselassistenten wird diese Funktion noch verfeinert, indem beim Setzen des Fahrtrichtungsanzeigers von einer Spurwechselabsicht ausgegangen wird und die Warnung verstärkt wird, beispielsweise durch Blinken der genannten LED.
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Es wurden bereits Ansätze vorgeschlagen, einen Spurwechsel ohne das Triggersignal des Setzens des Fahrtrichtungsanzeigers zu detektieren und mithin entsprechende Maßnahmen auszulösen. Dabei wird die Intention eines Spurwechsels nicht durch die Betätigung des Fahrtrichtungsanzeigers, sondern durch Überqueren einer Fahrspurmarkierung erkannt. Dabei werden entsprechende Daten über Fahrspurmarkierungen und somit die Fahrspuren der aktuell befahrenen Straße durch einen optischen Sensor, insbesondere eine Kamera, geliefert. Wird ein Überqueren der Fahrspurmarkierung erkannt und es nähert sich ein weiterer Verkehrsteilnehmer auf der Nachbarspur, auf die gewechselt wird, so kann auch ohne Setzen des Fahrtrichtungsanzeigers eine Maßnahme erfolgen, beispielsweise eine (gegebenenfalls verstärkte) Warnung.
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Auch hierbei treten allerdings Probleme auf. So ist die genannte Erkennung des Spurwechselmanövers nur dann möglich, wenn Kameradaten zu den Fahrspurmarkierungen überhaupt vorliegen. Auf manchen Straßen sind Fahrspurmarkierungen nicht vorhanden oder nur schwer durch optische Sensoren detektierbar. Ein weiteres Problem ist, dass derartige Kameras meist nach vorne ausgerichtet sind, die Probleme beim Spurwechsel jedoch hinsichtlich des Heckverkehrs auftreten, so dass es sinnvoll wäre, Spurdaten hinter dem Kraftfahrzeug zu detektieren.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine qualitativ hochwertige, verlässliche Erkennung von Fahrmanövern eines Verkehrsteilnehmers anzugeben.
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Zur Lösung dieser Aufgabe ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Bewegungsdaten mit wenigstens einem Radarsensor eines Kraftfahrzeugs aufgenommene Radardaten umfassen, in denen zwischen statischen und dynamischen Objekten im Umfeld des Verkehrsteilnehmers unterschieden wird, wobei jeder Fahrmanöverklasse wenigstens eine Fahrmanöver der Fahrmanöverklasse kennzeichnende, zeitliche Bewegungsmuster bezüglich wenigstens eines Objekts enthaltende Vergleichsdatenstruktur zugeordnet ist und die Erkennung und Identifikation durch Korrelation eines den Bewegungsmustern entsprechenden Teils der Bewegungsdaten mit den Bewegungsmustern der wenigstens einen Vergleichsdatenstruktur erfolgt.
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Der Erfindung liegt mithin die Erkenntnis zugrunde, dass die Bewegung relativ zu dynamischen und statischen Objekten im Umfeld des Verkehrsteilnehmers einen wesentlichen, nützlichen und zumindest in der korrekten Zusammenstellung häufig auch eindeutigen Indikator für das tatsächlich vorliegende Fahrmanöver liefert. Um hier eine korrekte Interpretationsmöglichkeit und insbesondere auch eine korrekte Identifikation der für die jeweiligen Fahrmanöver relevanten dynamischen und statischen Objekte erreichen zu können, sind hochgenaue Informationen über die statischen und dynamischen Objekte sowie die Bewegung des Verkehrsteilnehmers relativ zu diesen Objekten erforderlich. Nachdem eine Kombination aus Bewegungsdaten und dreidimensional bestimmbaren Abstandsdaten durch Radarsensoren geliefert wird, wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung vorgeschlagen, Radardaten zu verwenden, in denen statische und dynamische Objekte im Umfeld des Verkehrsteilnehmers unterschieden werden und die zumindest teilweise die relativen Bewegungsdaten zwischen den relevanten dynamischen und statischen Objekten und dem Verkehrsteilnehmer liefern.
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Im Rahmen der vorliegenden Erfindung wird mithin ausgenutzt, dass im Stand der Technik mittlerweile Radarsensoren, insbesondere auf Halbleiterbasis, vorgeschlagen wurden, die nicht nur kleinbauend realisiert werden können, sondern auch eine hervorragende Winkelauflösung, Abstandsauflösung und Dopplerauflösung, auch im Nahbereich, bieten können. Dies ermöglicht es, für die Erkennung von Fahrmanövern relevante dynamische und statische Objekte im Umfeld des Verkehrsteilnehmers nicht nur zu detektieren, sondern auch zu klassifizieren bzw. zu identifizieren, so dass mithin die relevanten Objekte für die jeweiligen Bewegungsmuster aufgefunden werden können und in den folgenden Schritten überprüft werden kann, ob die tatsächlich stattfindenden Bewegungsmuster den der Fahrmanöverklasse zugeordneten Bewegungsmustern entsprechen.
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Die Realisierung von Radarkomponenten auf Halbleiterbasis erwies sich lange Zeit als schwierig, da teure Spezialhalbleiter, insbesondere GaAs, benötigt wurden. Es wurden kleinere Radarsensoren vorgeschlagen, deren gesamtes Radar-Frontend auf einem einzigen Chip in SiGe-Technologie realisiert ist, ehe auch Lösungen in der CMOS-Technologie bekannt wurden. Solche Lösungen sind Ergebnis der Erweiterung der CMOS-Technologie auf Hochfrequenzanwendungen, was oft auch als RF-CMOS bezeichnet wird. Ein solcher CMOS-Radarchip ist äußerst kleinbauend realisiert und nutzt keine teuren Spezialhalbleiter, bietet also vor allem in der Herstellung deutliche Vorteile gegenüber anderen Halbleitertechnologien. Eine beispielhafte Realisierung eines 77 GHz-Radar-Transceivers als ein CMOS-Chip ist in dem Artikel von Jri Lee et al., „A Fully Integrated 77-GHz FMCW Radar Transceiver in 65-nm CMOS Technology", IEEE Journal of Solid State Circuits 45 (2010), S. 2746–2755, beschrieben.
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Nachdem zudem vorgeschlagen wurde, den Chip und die Antenne in einem gemeinsamen Package zu realisieren, ist ein äußerst kostengünstiger kleiner Radarsensor möglich, der Bauraumanforderungen deutlich besser erfüllen kann und aufgrund der kurzen Signalwege auch ein sehr niedriges Signal-Zu-Rausch-Verhältnis aufweist sowie für hohe Frequenzen und größere, variable Frequenzbandbreiten geeignet ist. Daher lassen sich derartige, kleinbauende Radarsensoren auch für Kurzreichweiten-Anwendungen, beispielsweise im Bereich von 30 cm bis 10 m, einsetzen.
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Es wurde auch bereits vorgeschlagen, einen solchen CMOS-Transceiver-Chip und/oder ein Package mit CMOS-Transceiver-Chip und Antenne auf einer gemeinsamen Leiterplatte mit einem digitalen Signalverarbeitungsprozessor (DSP-Prozessor) vorzusehen oder die Funktionen des Signalverarbeitungsprozessors ebenso in den CMOS-Transceiver-Chip zu integrieren. Eine ähnliche Integration ist für Steuerungsfunktionen möglich.
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Mithin wird es auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung bevorzugt, wenn ein Radarsensor mit einem wenigstens den Radartransceiver realisierenden Halbleiterchip verwendet wird. Besonders bevorzugt kann durch den Halbleiterchip auch eine digitale Signalverarbeitungskomponente und/oder eine Steuereinheit des Radarsensors realisiert werden; zudem wird es bevorzugt, wenn der Halbleiterchip und eine Antennenanordnung des Radarsensors als ein Package realisiert sind. Auf diese Art und Weise ist eine äußerst kleinbauende Realisierung des Radarsensors möglich und es existieren eine Vielzahl von Betriebsmöglichkeiten, die die hervorragende Auflösung zum Erhalt hochauflösender Radardaten erlauben. Die hohe Datenqualität ergibt sich auch durch die äußerst kurzen, realisierten Signalwege. Derartige kleinbauende Halbleiter-Radarsensoren, wobei bevorzugt CMOS-Radarsensoren verwendet werden, lassen sich auch besonders einfach verdeckt am Kraftfahrzeug verbauen, beispielsweise in der Stoßstange und/oder hinter entsprechenden radardurchlässigen Fenstern in den Türen.
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Besonders bevorzugt ist es ferner, wenn der Radarsensor zur Aufnahme der Radardaten mit einer Frequenzbandbreite von wenigstens zwei 2 GHz, bevorzugt 4 GHz, und/oder in einem Frequenzbereich von 77 bis 81 GHz betrieben wird. Hohe Frequenzbandbreiten erlauben eine hohe Abstands-, Winkel-, und Dopplerauflösung.
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Eine besonders vorteilhafte Weiterbildung sieht ferner vor, dass eine Mehrzahl von Radarsensoren, insbesondere acht Radarsensoren, verwendet wird, die das Umfeld des Kraftfahrzeugs in einem 360°-Radius abdecken. Auf diese Weise liegen Informationen über dynamische und statische Objekte rund um das Kraftfahrzeug vor, welche zudem über eine längere Zeit beobachtet werden können. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass drei kleinbauende Halbleiter-Radarsensoren in einem vorderen Stoßfänger des Kraftfahrzeugs, drei weitere in einem hinteren Stoßfänger des Kraftfahrzeugs und zwei weitere seitlich, insbesondere in den Türen, verbaut sind. Hierbei handelt es sich besonders bevorzugt um Weitwinkel-Radarsensoren, deren Erfassungsbereiche zudem überlappen können, um eine Datenplausibilisierung zu ermöglichen. Beispielsweise kann ein Öffnungswinkel von mehr als 140° im Azimut vorgesehen sein. Ohnehin ist es bevorzugt, wenn die Antennenanordnung des Radarsensors so ausgestaltet ist, dass Winkel in zwei zueinander senkrechten Ebenen bestimmt werden können, um tatsächlich dreidimensionale Radardaten über dynamische und statische Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu erhalten.
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Bei dem Verkehrsteilnehmer, für den die Fahrmanöver erkannt und durch Zuordnung zu einer Fahrmanöverklasse identifiziert werden sollen, wird es sich meist um das eigene Kraftfahrzeug, also das auch mit den Radarsensoren ausgerüstete Kraftfahrzeug, handeln. Daher werden sich im Folgenden viele Beispiele auf das Kraftfahrzeug, welches die Radarsensoren aufweist, selbst als Verkehrsteilnehmer beziehen. Nichtsdestotrotz ist es problemlos möglich, die Manövererkennung auch für anderen Verkehrsteilnehmer als das eigene, mit den Radarsensoren versehene Kraftfahrzeug zu verwenden. Dies kann auch für bestimmte Funktionen von Fahrerassistenzsystemen sinnvoll sein. Insbesondere sei in diesem Kontext angemerkt, dass Fahrdynamikdaten des Verkehrsteilnehmers selbst, im Fall des eigenen Kraftfahrzeugs als Verkehrsteilnehmer mithin Ego-Daten, die die Dynamik des Kraftfahrzeugs beschreiben, aufgrund der Messmöglichkeiten des Radarsensors nicht zwangsläufig benötigt werden. Insbesondere sind Ausgestaltungen der vorliegenden Erfindung denkbar, in denen die Fahrmanövererkennung auch ausschließlich auf den Radardaten als Bewegungsdaten beruht. In anderen Ausgestaltungen ist es jedoch auch möglich, weitere Bewegungsdaten mit einzubeziehen, beispielsweise Umfelddaten anderer Umfeldsensoren oder aber auch auf den Zustand des eigenen Kraftfahrzeugs bezogene Ego-Daten.
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Es sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass zur Erkennung von Fahrmanövern beispielsweise Schwellwerte eines im Rahmen der Korrelation betrachteten Korrelationswerts eingesetzt werden können, das bedeutet, sobald eine Korrelation einer bestimmten Größe vorliegt, kann davon ausgegangen werden, dass ein Fahrmanöver vorliegt. Zur Identifikation kann vorgesehen sein, dass der größte im Rahmen der Korrelation ermittelte Korrelationswert herangezogen wird, wobei das Fahrmanöver der Fahrmanöverklasse zugeordnet wird, bei deren Bewegungsmuster diese größte Korrelation auftrat. Bewegungsmuster im Sinne der vorliegenden Erfindung betreffen üblicherweise wenigstens einen zeitlichen Bewegungsmusterverlauf (Musterverlauf), zu dem sich aus den Radardaten entsprechende Zeitreihen ableiten lassen, die als Vergleichsgrundlage dienen können, wobei die Bewegungsmuster auch Eigenschaften von zeitlichen Musterverläufen bzw. von Kombinationen zeitlicher Musterverläufe betreffen können, wie im Folgenden noch näher dargestellt werden wird.
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Dabei sind im Wesentlichen zwei Ansatzpunkte denkbar, die im Rahmen der vorliegenden Erfindung auch gemeinsam eingesetzt werden können. Dabei kann zum einen die zeitliche Veränderung von Konturen von Objekten, die der Verkehrsteilnehmer, insbesondere das Kraftfahrzeug, passiert, herangezogen werden, zum anderen ist es möglich, den zeitlichen Bewegungsverlauf des Verkehrsteilnehmers selbst bezüglich einer Bewegungsgröße relativ zu dem dynamischen oder statischen Objekt zu betrachten.
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So sieht eine vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung vor, dass bei dem eigenen Kraftfahrzeug als der Verkehrsteilnehmer die zeitliche Veränderung von durch Objekte gebildeten Straßenberandungskonturen einer von dem Kraftfahrzeug befahrenen Straße als Bewegungsmuster verwendet wird. Während eine Straßenberandung grundsätzlich durch bestimmte größere Randbebauungsobjekte, beispielsweise Bordsteine und/oder Leitplanken, ermittelt werden kann, ist es insbesondere bei der bevorzugten Verwendung von hochauflösenden Radarsensoren auf Halbleiterbasis auch möglich, den tatsächlichen Verlauf der Straßenberandung als den Übergang von dem Untergrund der befahrenen Straße zu einem anderen Untergrund zu detektieren und somit äußerst exakt den Verlauf der Straßenberandung zu bestimmen. Nun ist es möglich, die zeitliche Verlaufs- und Orientierungsveränderung der Kontur der Straßenberandung relativ zum einen Kraftfahrzeug zu beobachten und somit Erkenntnisse über ein durchgeführtes Fahrmanöver des eigenen Kraftfahrzeugs zu erhalten. Die zeitlichen Veränderungen können mit typischen Musterprofilen, die in den Bewegungsmustern abgelegt sind, mithin Musterveränderungen, verglichen werden, die typisch für die entsprechenden Fahrmanöver der Fahrmanöverklasse sind. So kann beispielsweise für einen Abbiegevorgang als Fahrmanöver davon ausgegangen werden, dass eine Ecke der Berandung vorausliegt, um die das Kraftfahrzeug herumfährt, beispielsweise mit einem letztlich gleichbleibenden Abstand, so dass sich aus dem zeitlichen Verlauf des Erscheinens dieser Straßenberandungsecke in den Radardaten der Abbiegevorgang herleiten lässt. Die allgemein zugrundeliegende Idee ist hier also, dass die Radarsensoren des eigenen Kraftfahrzeugs aus ihrer Perspektive bei einem Fahrmanöver die Positionsänderung von Objekten wahrnimmt, obwohl die Objekte im Weltkoordinatensystem statisch sind.
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In einer anderen, bevorzugten Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass als Bewegungsmuster wenigstens ein zeitlicher Musterverlauf wenigstens einer Bewegungsgröße des Verkehrsteilnehmers relativ zu einem statischen oder dynamischen Bezugsobjekt und/oder wenigstens ein Zusammenhang zwischen zeitlichen Musterverläufen wenigstens einer auf unterschiedliche Bezugsobjekte bezogenen Bewegungsgröße verwendet wird, wobei die Korrelation unter Verwendung wenigstens eines wenigstens teilweise aus den Radardaten abgeleiteten oder in diesen enthaltenen Messverlaufs der Bewegungsgröße des Verkehrsteilnehmers durchgeführt wird. In diesem Fall werden also Bewegungsgrößen des Verkehrsteilnehmers, insbesondere des eigenen Kraftfahrzeugs, relativ zu wenigstens einem statischen oder dynamischen Bezugsobjekt betrachtet, wobei der entscheidende Faktor auch ein Zusammenhang zwischen mehreren (unterschiedlichen) Musterverläufen sein kann. Werden unmittelbar Musterverläufe betrachtet, kann vorgesehen sein, im Rahmen der Korrelation den wenigstens einen Musterverlauf mit dem zeitlichen Messverlauf der Bewegungsgröße, wie sie aus den Radardaten abgeleitet werden kann, zu vergleichen; ansonsten wird im Rahmen der Messverläufe versucht, den Zusammenhang herzustellen, der anhand der Musterverläufe erwartet wird. Es sei darauf hingewiesen, dass nicht zwangsläufig alle Messverläufe, die im Rahmen eines Bewegungsmusters überprüft werden, ausschließlich aus Radardaten abgeleitet werden müssen oder überhaupt Radardaten berücksichtigen müssen, wie im Folgenden für Beispielfälle noch näher dargelegt werden wird.
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Zumindest auf das Bezugsobjekt bezogene Objektdaten zur Ermittlung eines Messverlaufs aus den Radardaten können durch Klassifizierung von mit dem Radarsensor detektierten Objekten und Identifizierung des Bezugsobjekts in den klassifizierten Objekten ermittelt werden. Auch in diesem Kontext ist es besonders bevorzugt, hochauflösende, auch Halbleiter-Technologie verwendende Radarsensoren einzusetzen, welche in hervorragender Qualität Radardaten liefern, die es ermöglichen, dynamische und statische Objekte im Umfeld des Kraftfahrzeugs zu klassifizieren und mithin das benötigte Bezugsobjekt aufzufinden. Grundsätzlich bekannte Verfahren zur Auswertung von Radardaten und Klassifikatoren zur Zuordnung von detektierten Objekten zu Objektklassen oder zur Ermittlung genauerer Information über ein Objekt können eingesetzt werden.
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Als Bezugsobjekt können im Rahmen dieser Ausgestaltung ein weiterer Verkehrsteilnehmer und/oder ein die Begrenzung einer aktuell befahrenen Straße anzeigendes Objekt und/oder ein Randbebauungsobjekt und/oder als Bewegungsgröße ein Abstand von dem Objekt und/oder eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung relativ zum Objekt verwendet werden. Die konkrete Auswahl richtet sich selbstverständlich nach dem zu erkennenden Fahrmanöver und dessen speziellen Charakteristiken, wobei auf konkrete Beispiele im Folgenden noch näher eingegangen werden wird.
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Zweckmäßigerweise kann vorgesehen sein, dass wenigstens zwei auf unterschiedliche Bezugsobjekte bezogene Musterverläufe bzw. Zusammenhänge enthaltende Bewegungsmuster verwendet und alle bei der Erkennung und Identifikation berücksichtigt werden. Häufig zeichnen sich Fahrmanöver nicht ausschließlich über ein einzelnes Charakteristikum bezüglich eines einzigen statischen und/oder dynamischen Objekts aus, sondern es ist selbstverständlich denkbar, unterschiedliche typische Bewegungsabläufe innerhalb einer Fahrmanöverklasse heranzuziehen und im Rahmen der Identifikation und Erkennung kombiniert zu betrachten, wobei insbesondere auch vorgesehen sein kann, dass ein Fahrmanöver nur erkannt wird, wenn mehrere unterschiedliche Bewegungsmuster erfüllt sind. In diesem Fall wird also eine Kombinatorik eingesetzt, die eine zuverlässige und eindeutige Erkennung von Fahrmanövern ermöglicht, um es beispielsweise zu erlauben, Abbiegevorgänge von einer Kurvenfahrt und dergleichen zu unterscheiden.
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Eine Weiterbildung der Erfindung sieht mithin vor, dass wenigstens ein Bewegungsmuster mit wenigstens zwei unterschiedlichen Musterverläufen verwendet wird, wobei ein Vorliegen eines Fahrmanövers der zugeordneten Fahrmanöverklasse nur bei hinreichender Übereinstimmung aller Musterverläufe mit den korrespondierenden Messverläufen festgestellt wird. Werden mindestens zwei charakteristische Eigenschaften eines Fahrmanövers, die sich in Radardaten umfassenden Bewegungsdaten zeigen, gefordert, wird die Gesamtstabilität und Zuverlässigkeit der Fahrmanövererkennung erhöht.
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Konkrete Möglichkeiten seien nun im Hinblick auf einen Spurwechselvorgang als Fahrmanöver näher erläutert. Bei der Modellierung eines Spurwechsel als Parabel ergeben sich gewisse theoretische Verläufe für den Querversatz, die Quergeschwindigkeit sowie die Querbeschleunigung hinsichtlich eines über Radar detektierten Fremdfahrzeugs (weiteren Verkehrsteilnehmers) als dynamisches Objekt. Entsprechende reale Verläufe können auch vermessen werden, wobei zeitlich asymmetrische sowie zeitlich symmetrische Fälle betrachtet werden können. Soll nun eine Spurwechselerkennung anhand der eigenen Querbeschleunigung vorgenommen werden, ist zunächst festzustellen, dass eine Erkennung auf Basis des charakteristischen Verlaufs der (absoluten oder relativen) Querbeschleunigung zu Beginn des Spurwechsels noch nicht ausreichend ist, um eine verlässliche, hochqualitative Spurwechselerkennung zu gewährleisten, da sonst Falsch-/Fehlwarnungen auftreten könnten. Dies liegt vor allen daran, dass ein qualitativ ähnlicher Verlauf auch bei Pendelbewegungen, Spurkorrekturen oder Kurvenfahren auftreten kann. Allerdings könnte in Betracht gezogen werden, zum einen die absolute Querbeschleunigung des Kraftfahrzeugs (welche auch aus den Radardaten abgeleitet werden kann, beispielsweise bezüglich eines statischen Objekts) sowie gleichzeitig die Querbeschleunigung relativ zum weiteren Verkehrsteilnehmer zu betrachten. Dabei erkennt man, dass sich die entsprechenden Kurven in einem Schnittpunkt schneiden, der als Zusammenhang der beiden Kurven als ein Bewegungsmuster in Frage kommt. Zudem können aber auch beide Querbeschleunigungskurven als Messverläufe gleichzeitig betrachtet werden, wobei dann der Zusammenhang darin bestehen sollte, nachdem der weitere Verkehrsteilnehmer die Spur üblicherweise auch wechselt, dass die Steigung beider Messverläufe betragsmäßig gleich sein sollte. Es kann also vorgesehen sein, dass eine Spurwechselklasse als Fahrmanöverklasse für Spurwechselmanöver verwendet wird, worin als Zusammenhang zwischen einem zeitlichen Musterverlauf einer absoluten Querbeschleunigung und einem zeitlichen Musterverlauf einer relativen Querbeschleunigung zu einem in dieselbe Fahrtrichtung wie das eigene Kraftfahrzeug bewegten Bezugsobjekt eine betragsmäßig gleiche Steigung und/oder ein Schnittpunkt der Musterverläufe verwendet wird und zur Korrelation das Vorliegen des Zusammenhangs bei wenigstens teilweise aus den Radardaten abgeleiteten Messverläufen überprüft wird.
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Allerdings treten bei diesem Ansatz Probleme auf, denn der reale Messverlauf kann nur nach einer Glättung über mehrere Zyklen als ähnlich kontinuierlich wie der idealisierte Musterverlauf angesehen werden. Ferner ergibt sich durch die zweifache Ableitung und eine jeweilige Glättung eine Phasenverschiebung, so dass eine Überlagerung der Messverläufe nur unter sehr erschwerten Bedingungen möglich ist.
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Um diese Problematik zu lösen und eine einfach zu realisierende, verlässliche Erkennung eines Spurwechsels als Fahrmanöver durchführen zu können, ist es denkbar, charakteristische Verläufe zu kombinieren. Betrachtet man nämlich zum einen den charakteristischen Verlauf der eigenen Querbeschleunigung (beispielsweise relativ zu einem statischen oder dynamischen Bezugsobjekt) und bezieht gleichzeitig mit ein, dass die Y-Position des weiteren Verkehrsteilnehmers gleichzeitig steigt oder fällt, sich dessen Querablage also monoton verändert, ist eine stabile Spurwechselerkennung möglich. Das bedeutet, eine bevorzugte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung im Hinblick auf eine Spurwechselerkennung sieht vor, dass eine Spurwechselklasse als Fahrmanöverklasse für Spurwechselmanöver verwendet wird, wobei als zwei Musterverläufe eines Bewegungsmusters eine Querablage zu einem in dieselbe Fahrtrichtung wie das eigene Kraftfahrzeug bewegten Bezugsobjekt und eine absolute oder relative zu dem Bezugsobjekt ermittelte Querbeschleunigung des Kraftfahrzeugs verwendet werden. Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass eine solche Analyse nicht auf einen einzigen weiteren Verkehrsteilnehmer als dynamisches Bezugsobjekt beschränkt sein muss, sondern dass selbstverständlich mehrere detektierte dynamische, in dieselbe Fahrtrichtung bewegte Objekte als Bezugsobjekte herangezogen werden können, welche in unterschiedlichen, sodann im Rahmen der Erkennung und Identifikation kombinierten Bewegungsmustern entsprechend durch Kombination der beiden genannten Verläufe behandelt werden können. Es sei angemerkt, dass gerade im Hinblick auf die Spurwechselerkennung im Übrigen auch vorgesehen sein kann, als insbesondere weiteres Bewegungsmuster den Verlauf der Abstände zur Straßenbegrenzung zu analysieren, welcher wie oben bereits diskutiert festgestellt werden kann.
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Eine bevorzugte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass bei noch nicht abgeschlossenen Fahrmanövern nur ein dem abgeschlossenen Anteil des Fahrmanövers entsprechender Anteil für die Korrelation herangezogen wird. Das bedeutet, es ist im Rahmen der Korrelation auch möglich, nur einen in der zeitlichen Länge passenden Anteil des entsprechenden Bewegungsmusters heranzuziehen, um auch beginnende bzw. allgemein noch nicht vollendete Fahrmanöver möglichst frühzeitig identifizieren zu können. Gerade dann, wenn die erhaltenen Fahrmanöverinformationen für warnende Fahrerassistenzsysteme eingesetzt werden, ist es besonders zweckmäßig, eine möglichst frühe Erkennung zu ermöglichen. Auf diese Weise erlaubt die vorliegende Erfindung nicht nur die Erkennung eines abgeschlossenen Fahrmanövers, sondern auch eine Erkennung während der Durchführung des Fahrmanövers oder aber mit besonderem Vorteil auch bereits zu Beginn eines Fahrmanövers, wenn geeignete Bewegungsmuster herangezogen werden, beispielsweise im Fall der Spurwechselerkennung den typischen Querbeschleunigungsverlauf sowie die Querablage zu einem weiteren Verkehrsteilnehmer als Bezugsobjekt. Dann können frühzeitig Funktionen, die vor der Beendigung/Durchführung des Fahrmanövers warnen, eingesetzt werden.
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Vorgesehen sein kann in diesem Kontext ferner, dass zumindest bei beginnenden Fahrmanövern und/oder dann, wenn wenigstens ein im Rahmen der Korrelation ermittelter Korrelationswert einer weiteren Fahrmanöverklasse innerhalb eines Toleranzintervalls unterhalb des Korrelationswerts der Fahrmanöverklasse mit der höchsten Korrelation liegt, eine Liste wahrscheinlichster Fahrmanöverklassen ermittelt wird. Auf diese Art und Weise ist eine Art stochastische Prädiktion der möglichen Fahrmanöver gegeben, so dass durch das erfindungsgemäße Verfahren als Fahrmanöverinformation nicht nur das Fahrmanöver mit dem höchsten Korrelationswert ausgegeben wird, sondern dann, wenn noch mehrere Fahrmanöver denkbar sind, diese insgesamt mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten (in Form ihrer Korrelationswerte) zur Verfügung gestellt werden, mithin beispielsweise anhand von Schwellwerten innerhalb von Fahrerassistenzsystemen selbst entschieden werden kann, ab wann ein bestimmtes Fahrmanöver zur Auslösung einer Funktion führt, ohne dass zwangsläufig dieses Fahrmanöver bereits das am wahrscheinlichsten vorliegende Fahrmanöver sein muss. Solche Ausgestaltungen bieten sich insbesondere für Fahrerassistenzsysteme an, die der Sicherheit des Fahrers dienen, da dann eine größere Sicherheitserhöhung gegeben ist.
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Allgemein kann gesagt werden, dass bevorzugt die wenigstens eine ermittelte Fahrmanöverklasse im Rahmen wenigstens einer Funktion eines Fahrerassistenzsystems des Kraftfahrzeugs verwendet wird. Insbesondere ist es zweckmäßig, wenn die Ermittlung der Fahrmanöverklasse in einem zentralen Steuergerät stattfindet, welches die entstehende Fahrmanöverinformation mehreren Fahrerassistenzsystemen zur Verfügung stellt, beispielsweise einem Spurwechselassistenzsystem, einem Kurvenfahrtassistenzsystem, einem Überholassistenzsystem, einem Abbiegeassistenzsystem und dergleichen.
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Neben dem Verfahren betrifft die Erfindung auch ein Kraftfahrzeug, aufweisend wenigstens einen Radarsensor und ein zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildetes Steuergerät. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug übertragen, mit welchem mithin ebenso die bereits genannten Vorteile erhalten werden können.
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Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Dabei zeigen:
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1 eine Prinzipskizze eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs,
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2 einen im Kraftfahrzeug nach 1 verwendeten Radarsensor,
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3 einen Ablaufplan des erfindungsgemäßen Verfahrens,
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4 eine Verkehrssituation zur Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfahrens,
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5 bis 7 die Kontur einer Straßenberandung zu verschiedenen Zeitpunkten in der Verkehrssituation gemäß 4,
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8 eine weitere Verkehrssituation zur Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfahrens,
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9 ein beispielhafter Verlauf von Querposition, Quergeschwindigkeit und Querbeschleunigung bei einem Spurwechsel,
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10 die absolute Querbeschleunigung und die Querbeschleunigung relativ zu einem Bezugsobjekt in ihrem zeitlichen Verlauf während einem Spurwechselvorgang, und
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11 den zeitlichen Verlauf der absoluten Querbeschleunigung gemeinsam mit der Querablage zu einem Bezugsobjekt.
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1 zeigt eine Prinzipskizze eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs 1. Dieses weist acht Radarsensoren 2 auf, von denen drei im hinteren Stoßfänger, drei im vorderen Stoßfänger und zwei in den Türen des Kraftfahrzeugs verbaut sind. Nachdem es sich um Weitwinkel-Radarsensoren 2 handelt, wie die angedeuteten Erfassungsbereiche 3 anzeigen, ist eine Erfassung des Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 in einem 360°-Radius möglich.
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2 zeigt den Aufbau des verwendeten Radarsensors 2 genauer. Dieser ist in Halbleitertechnologie, hier konkret CMOS-Technologie, realisiert und wird in einem Frequenzband von 77 bis 81 GHz mit einer Frequenzbandbreite von 4 GHz betrieben, um hochauflösende Radardaten zu liefern. Der Radarsensor 2 weist ein Gehäuse 4 auf, in dem eine Leiterplatte 5 gehaltert ist, die ein Package 6 trägt, das aus einem Halbleiterchip 7 sowie einer Antennenanordnung 8 des Radarsensors 2 gebildet ist. Durch den Halbleiterchip 7, hier ein CMOS-Chip, sind neben einem Radartransceiver 9 auch eine Steuereinheit 10 des Radarsensors 2 und eine digitale Signalverarbeitungskomponente 11 (DSP) des Radarsensors 2 realisiert.
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Die Radardaten der Radarsensoren 2 werden, vgl. 1, an ein zentrales Steuergerät 12 des Kraftfahrzeugs 1 geliefert, welches auch zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist. Dort werden mithin die Radardaten als wenigstens ein Teil von Bewegungsdaten verwendet, um ein Fahrmanöver des Kraftfahrzeugs 1, wie es von einem Fahrer durchgeführt wird, zu erkennen und zu identifizieren. Die hierbei erhaltenen Fahrmanöverinformationen werden verschiedenen Fahrerassistenzsystemen 13, 14, 15 zur Verfügung gestellt, wobei es sich vorliegend bei dem Fahrerassistenzsystem 13 um einen Spurwechselassistenten, bei dem Fahrerassistenzsystem 14 um einen Überholassistenten und bei dem Fahrerassistenzsystem 15 um einen Abbiegeassistenten handelt.
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3 zeigt wesentliche Schritte in einem prinzipiellen Ablaufplan des erfindungsgemäßen Verfahrens. In einem Schritt S1 werden Radardaten des Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 aufgenommen. Diese Radardaten werden, wie grundsätzlich bekannt, vorausgewertet, zum einen, um statische und dynamische Objekte zu unterscheiden, zum anderen, um diese Objekte wenigstens teilweise zu klassifizieren bzw. genauere Informationen zu diesen Objekten zu erhalten. Aufgrund der hochauflösenden Radardaten des Radarsensors 2 kann dies mit hoher Qualität geschehen. Wenigstens teilweise werden die Radardaten dann den Bewegungsdaten hinzugefügt, die zur Erkennung und Identifizierung von Fahrmanövern verwendet werden sollen.
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In einem Schritt S2 werden aus den statischen und dynamischen Objekten Bezugsobjekte bestimmt und identifiziert, die benötigt werden, um eine Korrelation zwischen den Bewegungsdaten, umfassend wenigstens teilweise Radardaten, und Bewegungsmustern herzustellen, die jeweils einer Fahrmanöverklasse zugeordnet sind. Fahrmanöverklassen beschreiben bestimmte Arten von Fahrmanövern und können unterschiedlich unterteilt sein, beispielsweise in eine Spurwechselklasse für einen Spurwechsel als Fahrmanöver, eine Abbiegeklasse für einen Abbiegevorgang als Fahrmanöver, eine Kurvenfahrtklasse für eine Kurvenfahrt als Fahrmanöver und dergleichen. Diese zeitlichen Bewegungsmuster, für die im Folgenden anhand von Fahrmanövern noch konkrete Beispiele angegeben werden, beschreiben letztlich charakteristische zeitliche Vorgänge hinsichtlich Bezugsobjekten, die kennzeichnend für das Fahrmanöver sind, dessen Fahrmanöverklasse sie zugeordnet sind. Dabei können mehrere Bewegungsmuster einer Fahrmanöverklasse zugeordnet werden, die beispielsweise gemeinsam erfüllt sein müssen und/oder bei denen als Korrelationswert für die Fahrmanöverklasse Ergebnisse der Korrelation mehrerer Bewegungsmuster zusammengefasst werden. Möglich ist es aber auch, innerhalb eines einzigen Bewegungsmusters auf unterschiedliche Bezugsobjekte und/oder unterschiedliche Bewegungsgrößen bezogene Teilaspekte zu vereinen, die beide erfüllt sein müssen, um das Fahrmanöver zuverlässig erkennen zu können.
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In einem Schritt S3 werden dann Korrelationswerte für die einzelnen Bewegungsmuster ermittelt. Beispielsweise können dabei, wie im Folgenden noch näher dargestellt werden wird, aus den Radardaten abgeleitete Messverläufe einer Bewegungsgröße mit Musterverläufen der Bewegungsgröße in den Bewegungsmustern verglichen werden, wobei es zudem denkbar ist, auch Zusammenhänge zwischen verschiedenen Musterverläufen als Bewegungsmuster vorzusehen und zu überprüfen, ob diese Zusammenhänge auch in den Messverläufen, die zumindest teilweise aus den Radardaten extrahiert werden, vorliegen. Auch die zeitliche Veränderung von Konturen kann im Rahmen eines Bewegungsmusters betrachtet werden, wobei letztlich eine Musterveränderung mit tatsächlichen Messveränderungen, wie sie sich aus den Radardaten ergeben, verglichen wird. Korrelationswerte zwischen derartigen Verläufen, Veränderungen bzw. Zusammenhängen können, wie im Stand der Technik grundsätzlich bekannt, ermittelt werden, insbesondere auch unter Berücksichtigung von Verlässlichkeitswerten für die Radardaten und dergleichen, wobei angemerkt sei, dass die allgemeine Verlässlichkeit von Radardaten noch über eine Plausibilisierung im Sinne überlappender Erfassungsbereiche 3 und/oder auch über eine zeitliche Plausibilisierung erfolgen kann. Für noch nicht abgeschlossene Fahrmanöver, die selbstverständlich möglichst früh detektiert werden sollen, wird selbstverständlich auch nur der Anteil der zeitlichen Bewegungsmuster herangezogen, der so weit relevant ist; um diesen Anteil aufzufinden, kann beispielsweise versucht werden, eine optimale Korrelation unter Aufrechterhaltung bestimmter Randbedingungen zu erreichen und dergleichen.
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Im Schritt S4 werden dann die Fahrmanöverinformationen zusammengestellt. Dabei kann vorgesehen sein, dass das Fahrmanöver mit dem höchsten Korrelationswert, falls dieser einen Schwellwert übersteigt, als das aktuell durchgeführte Fahrmanöver erkannt wird; es ist jedoch auch denkbar, zumindest bei beginnenden Fahrmanövern und/oder dann, wenn wenigstens ein im Rahmen der Korrelation ermittelter Korrelationswert einer weiteren Fahrmanöverklasse innerhalb eines Toleranzintervalls unterhalb des Korrelationswerts der Fahrmanöverklasse mit der höchsten Korrelation liegt, eine Liste wahrscheinlichster Fahrmanöverklassen als Fahrmanöverinformation zu ermitteln. Idealerweise werden die Korrelationswerte bzw. daraus abgeleitete Zutreffwahrscheinlichkeiten ebenso in der Fahrmanöverinformation hinterlegt. Die Fahrmanöverinformation wird dann an die Fahrerassistenzsysteme 13, 14, 15 weitergeleitet, wo sie entsprechend im Hinblick auf die Durchführung von Funktionen ausgewertet werden kann.
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Im Folgenden soll nun das erfindungsgemäße Verfahren in konkreten Anwendungsfällen für bestimmte Fahrmanöver näher erläutert werden. 4 zeigt eine erste Verkehrssituation, in der das Fahrzeug 1 im Bereich einer Kreuzung 16 bewegt wird und gemäß dem Pfeil 17 ein Abbiegemanöver als Fahrmanöver durchführt. Durch die hochaufgelösten Radardaten ist es möglich, die Fahrbahnbegrenzung 18 als solche, mithin als Übergang vom Fahrbahnbelag der aktuell befahrenen Straße 19 zu einem anderen Untergrund, zu erkennen, wie durch einzelne Reflektionspunkte in 4 angedeutet ist. Betrachtet man nun den Abbiegevorgang gemäß Pfeil 17 als solchen, wird die Kontur der Straßenbegrenzung 18 zur aktuellen Position 20 des Kraftfahrzeugs 1 von Zeitpunkt zu Zeitpunkt verändert erscheinen, wobei die Situation für drei solche Zeitpunkte in den 5 bis 7 dargestellt ist. Letztlich ergibt sich eine kontinuierliche Veränderung der Kontur der Straßenbegrenzung 18 in den Radardaten, wobei die gemessene, sich aus den Radardaten ergebende Messveränderung mit einer Musterveränderung des entsprechenden Bewegungsmusters verglichen werden kann, um den Abbiegevorgang als solchen erkennen und identifizieren zu können.
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8 zeigt eine weitere Verkehrssituation, in der sich das Kraftfahrzeug 1 auf einer zweispurigen Straße 21 bewegt. Wie der Pfeil 22 andeutet, führt es hier als Fahrmanöver einen Spurwechsel durch. Ein weiterer Verkehrsteilnehmer 23 befindet sich bereits auf der Fahrspur 24, auf die das Kraftfahrzeug 1 wechseln möchte.
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9 zeigt verschiedene absolute, d. h. auf statische Objekte bezogene Musterverläufe von Bewegungsgrößen während des Spurwechselvorgangs gegen die Zeit aufgetragen. Dabei symbolisiert die Kurve 25 die Querposition, die Kurve 26 die Quergeschwindigkeit und die Kurve 27 die Querbeschleunigung, wobei hier ein zeitlich symmetrischer Verlauf gegeben ist. Selbstverständlich können auch, beispielsweise in einem anderen, unabhängigen Bewegungsmuster, zeitlich asymmetrische Musterverläufe dieser Bewegungsgrößen abgespeichert werden, soweit sie verwendet werden sollen.
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Im vorliegenden Beispiel zeigt sich jedoch, dass eine Erkennung allein auf Basis des charakteristischen Verlaufs der Querbeschleunigung (Kurve 27) nicht zuverlässig möglich ist, da ein qualitativ ähnlicher Verlauf bei Pendelbewegungen, Spurkorrekturen oder Kurvenfahrten auftreten kann.
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10 zeigt als weiteren gedanklichen Schritt zur möglichen zuverlässigen Erkennung eines Spurwechsel-Fahrmanövers neben der Kurve 27 für die absolute Querbeschleunigung auch eine Kurve 28, die einen zeitlichen Musterverlauf für die Querbeschleunigung relativ zu dem weiteren Verkehrsteilnehmer 23 als Bezugsobjekt beschreibt. Ersichtlich bestehen gewisse Zusammenhänge zwischen den Kurven 27, 28, nämlich zum einen der hervorgehoben dargestellte Schnittpunkt 29, zum anderen die betragsmäßig gleiche Steigung der Kurven 27, 28. Nichtsdestotrotz werden im vorliegenden Ausführungsbeispiel diese Zusammenhänge nicht zur Detektion eines Spurwechsels verwendet, nachdem der aus den Radardaten abzuleitende Messverlauf, bei dem der Zusammenhang auch festgestellt werden soll, nur nach einer Glättung über mehrere Zyklen ähnlich kontinuierlich wie die hier dargestellten Musterverläufe ist, zum anderen aber durch die zweifache Ableitung und eine jeweilige Glättung sich eine Phasenverschiebung ergibt, die eine Überlagerung der sich aus den Messverläufen ergebenden Kurven zumindest erschwert.
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Stattdessen wird in einem im konkreten Ausführungsbeispiel verwendeten Bewegungsmuster zu dem erneut durch die Kurve 27 beschriebenen Querbeschleunigungsverlauf als weiterer Musterverlauf die durch die Kurve 30, 11, beschriebene Querablage relativ zu dem Bezugsobjekt, weiterer Verkehrsteilnehmer 23, betrachtet, mithin die Querablage, welche ebenso einen charakteristischen zeitlichen Verlauf nimmt. Die Zusammenschau dieser beiden Musterverläufe, die jeweils mit aus Radardaten bestimmten Messverläufen im Rahmen der Korrelation verglichen werden, ermöglicht eine stabile und zuverlässige Erkennung von Spurwechselvorgängen als Fahrmanöver auch bereits zu frühen Zeitpunkten während des Fahrmanövers.
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Es sei schließlich noch angemerkt, dass es im Rahmen der Spurwechselerkennung auch zweckmäßig sein kann, die Querablage zur Straßenberandung als weiteren Verlauf in diesem Bewegungsmuster und/oder eigenes zeitliches Bewegungsmuster heranzuziehen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Artikel von Jri Lee et al., „A Fully Integrated 77-GHz FMCW Radar Transceiver in 65-nm CMOS Technology”, IEEE Journal of Solid State Circuits 45 (2010), S. 2746–2755 [0012]