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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems für ein Kraftfahrzeug, durch welches umweltbedingte Windturbulenzen erfasst werden können, gemäß dem Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Fahrerassistenzsystem zum Durchführen des Verfahrens sowie ein korrespondierendes Kraftfahrzeug gemäß den Patentansprüchen 9 und 10.
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Seitenwind beziehungsweise Windturbulenzen können bei einer Fahrt eines Kraftfahrzeugs, welches insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen ausgebildet ist, zu kritischen Fahrsituationen führen, da sie beispielsweise ein entsprechendes Lenken beziehungsweise Gegensteuern des Fahrers erfordern. Daher wäre es wünschenswert, mögliche Turbulenzen zu erkennen und entsprechende, relevante Warnungen für einen Fahrer auszugeben. So können starke Turbulenzen insbesondere bei Brücken, Freiflächen und/oder beim Überholen von Lastkraftwagen auftreten.
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Die
US 5 315 868 A zeigt eine Sensoranordnung zur Erfassung eines Seitenwindeinflusses auf das Fahrverhalten eines Kraftfahrzeugs mit an gegenüberliegenden Seiten des Fahrzeugs angeordneten Druckmessstellen zur Messung des im jeweiligen Bereich der Außenhaut der Fahrzeugkarosserie herrschenden Luftdrucks. Dabei kann mittels eines Differenzdrucksensors auf Seitenwindböen rückgeschlossen werden.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, auf vorteilhafte Weise mittels eines Verfahrens, eines Fahrerassistenzsystems oder eines Kraftfahrzeugs Turbulenzen beziehungsweise Windböen individuell und adaptiv für das Kraftfahrzeug zu berechnen, um somit insbesondere lokale Turbulenzen visualisieren zu können.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Patentansprüchen sowie in der Beschreibung und in der Zeichnung angegeben.
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Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems für ein Kraftfahrzeug, wobei durch das Verfahren umweltbedingte Windturbulenzen erfassbar gemacht werden sollen beziehungsweise erfassbar sind.
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Dabei umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die folgenden Schritte:
- In einem ersten Schritt erfolgt ein Generieren eines Umfeldmodells, welches zusätzlich zu dem Kraftfahrzeug in einer Umgebung befindende Verkehrsteilnehmer beschreibt, anhand von Sensordaten wenigstens eines, insbesondere fahrzeugeigene, Sensors beziehungsweise einer Sensoreinrichtung durch das Fahrerassistenzsystems. In einem zweiten Schritt erfolgt ein Ermitteln einer jeweiligen Spurzuweisung, einer Spurkrümmung und einer Fahrzeugorientierung für das Kraftfahrzeug und die Verkehrsteilnehmer, insbesondere an ihrer jeweiligen aktuellen Position. In einem dritten Schritt erfolgt ein Ermitteln der relativen Orientierung zwischen Spurkrümmung und Fahrzeugorientierung für das Kraftfahrzeug. In einem vierten Schritt erfolgt ein Ermitteln der relativen Orientierung zwischen Spurkrümmung und Fahrzeugorientierung für die Verkehrsteilnehmer und ein Zusammenführen beziehungsweise eine Akkumulation der relativen Orientierungen der Verkehrsteilnehmer.
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In einem fünften Schritt erfolgt ein Segmentieren der Umgebung in Segmente, sodass eine Zuordnung von relativen Orientierungen pro Segment erfolgt. In einem sechsten Schritt erfolgt ein Erzeugen einer Häufigkeitsdarstellung der Orientierungen der Verkehrsteilnehmer pro Segment, wobei die Häufigkeitsdarstellung zumindest eine Zusammenfassung der Orientierungen der in dem jeweiligen Segment erfassten Verkehrsteilnehmer beschreibt. In einem siebten Schritt erfolgt ein Ermitteln einer Orientierungsverteilung anhand der Häufigkeitsdarstellung, das heißt, es wird bestimmt, wie die relativen Orientierungen im Verhältnis der jeweils in dem Segment befindlichen Verkehrsteilnehmer pro Segment stehen. Daraufhin erfolgt in einem achten Schritt ein Ableiten einer Turbulenzorientierung anhand der Orientierungsverteilung, das heißt, es wird bestimmt, in welchem Segment und insbesondere aus welcher Richtung mit Turbulenzen zu rechnen ist. Schließlich erfolgt in einem neunten Schritt ein Ausgeben eines Signals in Abhängigkeit von der Turbulenzorientierung.
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Bei dem Kraftfahrzeug handelt es sich insbesondere um einen Personen- oder Lastkraftwagen. Das Fahrerassistenzsystem ist insbesondere dazu ausgebildet, mittels der Steuerungseinheit eine Fahrt des Kraftfahrzeugs zu überwachen. Der wenigstens eine fahrzeugeigene Sensor ist insbesondere ein Umweltsensor, wie beispielsweise ein Radar. Das Umfeldmodell ist somit eine Interpretation beziehungsweise Auswertung der Sensordaten, beispielsweise mittels Methoden des maschinellen Lernens beziehungsweise eines geeigneten Modells, im Falle eines Kamerasensors beispielsweise mittels Computer Vision. Dabei wird mittels einer Objekterkennung sowohl eine Fahrbahn beziehungsweise ein Fahrbahnverlauf, als auch die weiteren Verkehrsteilnehmer bestimmt.
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Bei den jeweilige Spurzuweisungen beziehungsweise im Englischen Lane Assignment werden der jeweiligen Verkehrsteilnehmer sowie das Kraftfahrzeug eine Fahrbahn beziehungsweise Fahrspur zugeordnet, auf welcher sich der Verkehrsteilnehmer, welcher insbesondere jeweils ein weiteres Kraftfahrzeug darstellt, oder das Kraftfahrzeug sich selbst befindet. Die Spurkrümmung beschreibt quasi den Krümmungsradius der Fahrbahn beziehungsweise der jeweiligen Fahrspur des jeweiligen Verkehrsteilnehmers. Die Fahrzeugorientierung beschreibt insbesondere in einem globalen Koordinatensystem, in welchem auch die Spurkrümmung erfasst wird, die Orientierung des Kraftfahrzeugs insbesondere seine Position, sodass die Fahrzeugorientierung beispielsweise insbesondere eine Pose umfassen kann beziehungsweise ein Teil dieser ist. Die relative Orientierung beschreibt eine Abweichung der Fahrzeugorientierung von der Spurkrümmung zur aktuellen Position und somit eine mögliche Diskrepanz zwischen den beiden. Durch die Segmentierung wird die Umgebung in mehrere Bereiche unterteilt, sodass eine jeweilige Analyse beziehungsweise die anhand einer Häufigkeitsdarstellung ermittelte Orientierungsverteilung pro Segment erfolgen kann, sodass für unterschiedliche Segmente eine jeweilige Turbulenz bestimmt werden kann. Im Anschluss erfolgt die Ausgabe eines Signals, welches insbesondere als Warnsignal oder beispielsweise als Steuersignal für das Fahrerassistenzsystem oder ein weiteres Fahrerassistenzsystem ausgegeben werden kann.
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Mit anderen Worten erfolgt in dem ersten Schritt des Verfahrens eine Umfeldgenerierung mittels eines Fahrerassistenzsystems, wobei eine Detektion des Egofahrzeugumfelds basierend beispielsweise auf Radarkameras oder dergleichen erfolgt. In dem zweiten Schritt erfolgt ein Erkennen der Fahrbahn, wobei eine Detektion des Fahrzeug Lane Assignments und der Spurkrümmung an jeweiligen Positionen erfolgt. In dem dritten Schritt erfolgt eine Berechnung der relevanten Fahrzeugorientierung beispielsweise durch Deltarichtungsvektorzwischenspurkrümmung und Fahrzeugorientierung. Im vierten Schritt erfolgt eine Akkumulation der relativen Orientierung über alle erfassten Fahrobjekte in Analogie zum Verfahrensschritt 3. Im fünften Schritt erfolgt eine räumliche Segmentbildung insbesondere kombiniert mittels einer Normalisierung, wobei eine Konzentration der resultierenden Orientierung in räumlichen Segmenten erfolgt. Im sechsten Schritt erfolgt eine Häufigkeitsevaluation basierend auf den Segmenten, insbesondere mittels einer Berechnung eines Polar-Histogramms für die Orientierungssequenz aller Objekte beziehungsweise Verkehrsteilnehmer im jeweiligen Segment. So erfolgt im siebten Schritt die Detektion von Frequenzhäufungen aufbauend auf dem Polar-Histogramm mittels Detektion von Häufungen in diesem. In dem achten Schritt erfolgen die Detektion von Turbulenzorientierungen anhand der Detektion der Orientierung aus der Lokalisation innerhalb des Polar-Histogramms. Schließlich erfolgt in dem neunten Schritt eine Visualisierung einer Turbulenzwarnung beziehungsweise einer Visualisierung der Turbulenz selbst, beispielsweise an einem Anzeigeelement, wie einem Bildschirm eines Infotainmentsystems, das beispielsweise durch die Steuerungseinheit des Fahrerassistenzsystems bedient werden kann.
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Die vorliegende Erfindung liefert somit einen Ansatz, um Windturbulenzen gestützt auf Sensorikmeldungen zu erkennen und einem Fahrer des Kraftfahrzeugs zu visualisieren. Dabei kann eine Warnung erfolgen, welche relevant für den Fahrer ist, da es vor allem bei widrigen Wetterbedingungen zu starken Turbulenzen über Brücken, Freiflächen und dergleichen kommen kann. Derartige Turbulenzen können zu einem starken lateralen Impuls führen, was wiederum in kritischen Fahrsituationen resultieren kann. Durch das Verfahren können dem Fahrer nun Turbulenzen nicht nur auf Basis von Wetterinformationen oder Windsäcken angezeigt werden, da diese durch das Verfahren individuell und adaptiv für das Egofahrzeug berechnet und visualisiert werden können.
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Durch das erfindungsgemäße Verfahren ergibt der Vorteil einer adaptiven Warnung des Fahrers bei verkehrskritischen Wetterverhältnissen. Darüber hinaus ist eine individuelle Berücksichtigung des aktuellen Verkehrsumfelds möglich. Ein weiterer Vorteil ist, dass keine menschliche Intervention möglich ist und das Verfahren unabhängig von Wetter und/oder Lichtverhältnissen durchgeführt werden kann. Dabei kann eine Kalibrierung initial in einem Werk, in welchem das Kraftfahrzeug produziert und bereitgestellt wird, erfolgen oder adaptiv in der Umgebung während der Benutzung. Ein weiterer Vorteil des Verfahrens ist, dass es keiner zusätzlichen Anbindung an ein Informationssystem bedarf, um beispielsweise Kartendaten oder dergleichen abzurufen. Ferner ist es unabhängig von der Sensormodalität und kann beispielsweise mittels Radar, Lidar, Kameras oder dergleichen durchgeführt werden. Darüber hinaus können vorteilhaft bereits im Kraftfahrzeug vorhandene Sensoren verwendet werden. Ferner kann das Verfahren adaptiv und/oder zyklisch wiederholt werden und somit immer eine Aktualisierung der Turbulenzen ausgegangen werden.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden als Sensor beziehungsweise als wenigstens ein fahrzeuginterner Sensor ein Radar, ein Lidar und/oder eine Kamera verwendet. Mit anderen Worten ist das Verfahren unabhängig von einer Sensormodalität und kann das Umfeldmodell anhand von unterschiedlichen Sensordaten, wie Bildern und/oder 3D-Punktwolken erzeugen. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren insbesondere sensordatenunabhängig und somit beispielsweise witterungsunabhängig durchgeführt werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird das Signal als Steuerungssignal für ein Fahrerassistenzsystem, insbesondere das Fahrerassistenzsystem zur Durchführung des Verfahrens, und/oder ein weiteres Fahrerassistenzsystem ausgegeben. Zusätzlich oder alternativ wird das Signal als Visualisierung der Turbulenz und/oder als Warnsignal ausgegeben, welches beispielsweise akustisch, haptisch, visuell und/oder olfaktorisch erfolgen kann. Mit anderen Worten kann das Signal, insbesondere falls sich das Fahrzeug beispielsweise in einem teilautonomen Betrieb befindet, als Steuersignal für das Fahrerassistenzsystem oder ein weiteres Fahrerassistenzsystem bereitgestellt werden, sodass beispielsweise eine Querlenkung durch das entsprechende Fahrerassistenzsystem angepasst werden kann. Zusätzlich oder alternativ kann der Fahrer vorteilhaft mittels der Visualisierung und/oder des Warnsignals auf eine entsprechende Turbulenz hingewiesen werden. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Fahrzeug besonders vorteilhaft gesteuert wird und/oder durch einen Fahrer steuerbar ist.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden für das Ermitteln der relativen Orientierung zusätzlich eine Geschwindigkeit und/oder eine Beschleunigung für das Kraftfahrzeug und/oder für die Verkehrsteilnehmer verwendet. Zusätzlich oder alternativ wird eine jeweilige Spurnormalisierung für die Verkehrsteilnehmer durchgeführt. Mit anderen Worten erfolgt insbesondere die Bestimmung des Unterschieds zwischen Spurkrümmung und Fahrzeugorientierung anhand einer Geschwindigkeit und/oder einer Beschleunigung des Kraftfahrzeugs beziehungsweise des jeweiligen Verkehrsteilnehmers. Zusätzlich oder alternativ erfolgt eine Spurnormalisierung, welche dazu dient, falsch positive Ereignisse bei der Spurkrümmung zu vermeiden, was beispielsweise über eine Subtraktion von Richtungsvektoren der Spurkrümmung und der Orientierung des jeweiligen Fahrzeugs erfolgen kann. Sind die Vektoren ähnlich, ist der resultierende Vektor möglichst klein, woraufhin eine räumliche Normalisierung durchgeführt werden kann, da die Sensoren die Objekte bei unterschiedlichen Distanzen aufnehmen, was dadurch herausrechenbar ist. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass mittels des Verfahrens eine besonders vorteilhafte relative Orientierung der Verkehrsteilnehmer bestimmt werden kann und somit die Bestimmung der Turbulenzen besonders präzise erfolgen kann.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird für die Häufigkeitsdarstellung ein Polar-Histogramm verwendet und so eine Orientierungssequenz der Verkehrsteilnehmer beziehungsweise aller Verkehrsteilnehmer im jeweiligen Segment bestimmt. In einem Bereich beziehungsweise Segment beziehungsweise für jedes Segment werden nun anhand von Richtungsvektoren die Fahrzeuge ermittelt. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass auf besonders einfache Weise eine aussagekräftige Häufigkeitsdarstellung ermöglicht wird. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders effizient durchgeführt werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung des Verfahrens erfolgt das Ermitteln der Orientierungsverteilung anhand von Frequenzhäufungen im Polar-Histogramm. So kann beispielsweise ein häufiges Wechseln der relativen Orientierung, also der Positionierung beziehungsweise der Fahrzeugorientierung zur Spurkrümmung ausschlaggebend sein, um die Turbulenzorientierung zu ermitteln. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders vorteilhaft durchgeführt werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt die Einteilung der Segmente anhand einer Entfernung zu dem Kraftfahrzeug. Mit anderen Worten kann in Abhängigkeit von einer Entfernung zum Kraftfahrzeug, insbesondere in einem Bereich vor dem Kraftfahrzeug die Segmentierung erfolgen. Beispielsweise kann ein erstes Segment für einen Abstand von 5 bis 50 Metern zum Kraftfahrzeug, ein zweites Segment für einen Abstand von 50 bis 100 Metern zum Kraftfahrzeug usw. gebildet werden. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass anschließend bei der Visualisierung der Turbulenzen eine besonders effiziente Ausgabe ausgegeben werden kann, da der Fahrer weiß, in welcher Entfernung des Kraftfahrzeugs mit Turbulenzen zu rechnen ist.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden statische Objekte entlang eines Fahrbahnverlaufs erfasst und bei dem Ableiten der Turbulenzorientierung berücksichtigt. Mit anderen Worten werden durch das Umfeldmodell statische Objekte, wie beispielsweise Schallschutzmauern und/oder Brücken erfasst, und deren Einfluss beispielweise aufgrund eines Windschatten berücksichtigt. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass die Turbulenzorientierung besonders präzise bestimmt werden kann.
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Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft ein Fahrerassistenzsystem für ein Kraftfahrzeug mit einer Steuerungseinheit und wenigstens einem Sensor, welches dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
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Dabei sind vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen sowie Vorteile des ersten Aspekts der Erfindung als vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen sowie Vorteile des zweiten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
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Ein dritter Aspekt der Erfindung betrifft ein Kraftfahrzeug mit einem Fahrerassistenzsystem gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung und/oder dazu ausgebildet ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung durchzuführen.
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Dabei sind vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen sowie Vorteile des ersten und zweiten Aspekts der Erfindung als vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen sowie Vorteile des dritten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
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Es zeigt:
- 1 schematisches Ablaufdiagramm für ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems, durch welches umweltbedingte Windturbulenzen erfassbar sind;
- 2 schematisches Umfeldmodell einer Umgebung um das Kraftfahrzeug während eines zweiten Schritts des Verfahrens;
- 3 schematisches Umfeldmodell mit Vektoren für einen dritten Schritt des Verfahrens;
- 4 schematisches Umfeldmodell für einen vierten Schritt des Verfahrens;
- 5 schematische Darstellung eines segmentierten Umfeldmodells für einen fünften Schritt des Verfahrens;
- 6 schematisches Polar-Histogramm für einen sechsten Schritt des Verfahrens;
- 7 schematisches Polar-Histogramm für einen siebten Schritt des Verfahrens;
- 8 schematische Darstellung einer Visualisierung für einen neunten Schritt des Verfahrens.
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In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm für ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems 1, welches die vorgestellten Verfahrensschritte VS1 bis VS9 des Verfahrens durchführen kann, für ein Kraftfahrzeug 2, wobei durch das Verfahren umweltbedingte Windturbulenzen 3 erfasst werden können.
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Anhand des Verfahrens soll auch ein zugehöriges Fahrerassistenzsystem 1 für ein Kraftfahrzeug 2 vorgestellt werden, was dazu ausgebildet ist, insbesondere in Kombination mit wenigstens einen fahrzeugeigenen Sensor, das hier vorgestellte Verfahren durchzuführen. In analogerweise wird ein Kraftfahrzeug 2 vorgestellt, welches besagte Fahrerassistenzsystem 1 aufweist und/oder ebenfalls dazu ausgebildet ist, das hier vorgestellte Verfahren durchzuführen.
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Dabei umfasst das Verfahren die folgenden Schritte:
- In einem ersten Schritt VS1 erfolgt ein Generieren eines Umfeldmodells 4, welches Verkehrsteilnehmer 6 auf einer Fahrbahn 5 in einer Umgebung 7 des Kraftfahrzeugs 2 beschreibt. Dabei erfolgt das Generieren des Umfeldmodells 4 anhand von Sensordaten des wenigstens eines fahrzeugeigenen Sensors insbesondere durch eine Steuerungseinheit des Fahrerassistenzsystems 1.
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In einem zweiten Schritt VS2 erfolgt ein Ermitteln einer jeweiligen Spurzuweisung, einer Spurkrümmung 8 und einer Fahrzeugorientierung 9 für das Kraftfahrzeug 2 und die Verkehrsteilnehmer 6.
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In einem dritten Schritt VS3 erfolgt ein Ermitteln der relativen Orientierung 10, zwischen Spurkrümmung 8 und Fahrzeugorientierung 9, für das Kraftfahrzeug 2.
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In einem vierten Schritt VS4 erfolgt ein Ermitteln der relativen Orientierung 10, zwischen Spurkrümmung 8 und Fahrzeugorientierung 9, für die Verkehrsteilnehmer 6 und ein Zusammenführen beziehungsweise eine Akkumulation der relativen Orientierungen 10.
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In einem fünften Schritt VS5 erfolgt ein Segmentieren der Umgebung 7 in Segmente 11, sodass eine Zuordnung von der jeweiligen relativen Orientierung 10 pro Segment 11 erfolgt.
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In einem sechsten Schritt VS6 erfolgt ein Erzeugen einer Häufigkeitsdarstellung 12 der Orientierungen 10 der Verkehrsteilnehmer 6 pro Segment 11.
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In einem siebten Schritt VS7 erfolgt ein Ermitteln einer Orientierungsverteilung 13 anhand der Häufigkeitsdarstellung 12.
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In einem achten Schritt VS8 erfolgt ein Ableiten einer Turbulenzorientierung 14 aus der Orientierungsverteilung 13.
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In einem neunten Schritt VS9 erfolgt ein Ausgeben eines Signals in Abhängigkeit von der Turbulenzorientierung 14.
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Das Kraftfahrzeug 2, bei dem es sich insbesondere um einen Personenkraftwagen oder einen Lastkraftwagen handeln kann, wird im Folgenden auch als Egofahrzeug bezeichnet.
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Bei den anderen Verkehrsteilnehmern 6, handelt es sich insbesondere um weitere Kraftfahrzeuge beziehungsweise motorisierte Verkehrsteilnehmer. Der wenigstens eine fahrzeugeigene Sensor, der verwendet wird, um die Sensordaten für das Umfeldmodell 4 bereitzuhalten beziehungsweise zu erfassen, kann ein Lidarsensor, ein Radarsensor und/oder Kamerasensor oder vergleichbares sein, dabei ist das Verfahren insbesondere unabhängig von einer Sensormodalität.
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Das Signal kann als ein Steuerungssignal für das Fahrerassistenzsystem 1 und/oder ein weiteres Fahrerassistenzsystem ausgegeben werden. Ferner kann das Signal, wie in der 8 gezeigt, als Visualisierung 15 ausgegeben werden, zusätzlich oder alternativ auch als Warnsignal, beispielsweise akustisch, optisch, haptisch und/oder olfaktorisch.
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2 zeigt das Umfeldmodell 4 während des zweiten Schritts VS2 des Verfahrens, bei dem eine Spurzuweisung der anhand der Sensordaten erfassten Verkehrsteilnehmer 6 für die Fahrbahn 5 erfolgt. Ferner wird eine Spurkrümmung 8 und eine jeweilige Fahrzeugorientierung 9 ermittelt.
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Die Umfeldgenerierung, welche für das Umfeldmodell 4 durchgeführt wurde, erfolgt anhand der Detektion eines Fahrzeugumfelds des Egofahrzeugs basierend auf Sicht, Radar, usw. Bei der Detektion werden ferner Lane Assignments, also die Spurzuweisungen, und Spurkrümmungen an der entsprechenden aktuellen Position ermittelt.
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3 zeigt einen Ausschnitt des Umfeldmodells aus 2 mit den dort gezeigten beiden Verkehrsteilnehmern 6, wobei bereits eine Bestimmung einer relativen Orientierung 10 zwischen Spurkrümmung 8 und Fahrzeugorientierung 9 sowohl für das Kraftfahrzeug 2, gemäß Verfahrensschritt VS3 erfolgt ist, als auch zusätzlich für die Verkehrsteilnehmer 6, ebenfalls jeweils eine relative Orientierung 10, gemäß dem Verfahrensschritt VS4 ermittelt wurde.
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Somit erfolgt ein Bestimmen der relativen Orientierung 10, insbesondere durch Berechnung eines Richtungsvektors, zwischen Spurkrümmung 8 und Fahrzeugorientierung 9. Zusätzlich erfolgt in dem Verfahrensschritt VS4 die Akkumulation der relativen Orientierungen 10 über alle Fahrobjekte, das heißt der von dem Fahrerassistenzsystem 1 anhand des Umfeldmodells 4 erfassten Verkehrsteilnehmer 6.
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5 zeigt schematisch die Umgebung 7 mit dem Egofahrzeug beziehungsweise Kraftfahrzeug 2 und den Verkehrsteilnehmern 6, wobei diese jeweils bereits einem Segment 11 zugeordnet sind und bereits eine Spurnormalisierung für die Verkehrsteilnehmer 6 durchgeführt worden ist.
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Als Zwischenfazit an dieser Stelle des Verfahrens kann zusammenfassend gesagt werden, dass das Umfeldmodell 4 die Verkehrsteilnehmer 6 erfasst, wobei beispielsweise auch, insbesondere für das Ermitteln der jeweiligen relativen Orientierung 10, zusätzlich beispielsweise eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung für das jeweilige Kraftfahrzeug 2 oder die Verkehrsteilnehmer 6 erfasst werden kann. Darüber hinaus wird durch das Umfeldmodell 4 die Spurzuweisung und die jeweilige Spurkrümmung 8 angegeben.
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Falls die entsprechenden Daten vorhanden sind, wird eine Spurnormalisierung durchgeführt, insbesondere um falsch positive Ergebnisse, bei einer Abweichung von der Spurkrümmung 8 beziehungsweise der relativen Orientierung 10 zu vermeiden. Dies geschieht beispielsweise mittels einer Subtraktion der Richtungsvektoren der Spurkrümmung 8 und der Orientierung 10 des jeweiligen Fahrzeugs (Kraftfahrzeug 2 oder Verkehrsteilnehmer 6). Sind die Vektoren ähnlich, ist der resultierende Vektor möglichst klein.
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Daraufhin wird eine räumliche Normalisierung durchgeführt, da die Sensoren die Verkehrsteilnehmer 6 in der Regel bei unterschiedlichen Distanzen zu Kraftfahrzeug 2 aufnehmen beziehungsweise erfassen, was zu einer Darstellung gemäß 5 führen kann. Diese räumliche Normalisierung geschieht insbesondere indem die zuvor abgeleiteten Richtungsvektoren mit ihrer Distanz vom Egofahrzeug abgespeichert werden. Hierbei kann nun ein Array der Dimension n*r aufgebaut werden, für n gleich Anzahl der Verkehrsteilnehmer 6 und r gleich Anzahl der erfassten Richtungsvektoren über eine Distanz, beispielsweise maximale Erfassung von 200 Metern. Hieraus resultiert ein 2-dimensionales Array, mit den Richtungsvektorwerten für jeden Umfeldfahrzeug beziehungsweise für jeden Verkehrsteilnehmer 6.
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Entsprechende Berechnungen werden für jedes der Segmente 11 wiederholt. Durch die Normalisierung, betreffend die Segmente 11, kann somit eine Konzentration der resultierenden Orientierung 10 in dem räumlichen Segment 11 erreicht werden, wobei die Segmente 11 somit entfernungsabhängige Teilbereiche der Umgebung 7 darstellen können. So kann beispielsweise der Bereich zwischen 50 und 100 Metern von dem Egofahrzeug ausgewertet werden. In jenem Bereich wird nun für sämtliche Fahrzeuge beziehungsweise für jeden Verkehrsteilnehmer 6 die Richtungsvektorwerte betrachtet und es wird davon ausgegangen, dass die Änderung des Richtungsvektors eine Häufung in einem Polar-Histogramm 16 entsprechen, die insofern stark ist, sobald sämtliche Verkehrsteilnehmer 6 im Umfeld jene Änderungen aufweist. Dabei wird ebenfalls pro Segment 11 ein jeweiliges Polar-Histogramm 16 erstellt.
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So wird insbesondere als Darstellungsvariante für die Häufigkeitsdarstellung 12 lediglich die Orientierung 10 der Verkehrsteilnehmer 6 pro Zeit bestimmt und dies vorteilhafterweise als Polar-Histogramm 16 ausgebildet, wie es in den 6 und 7 gezeigt ist. Fahren sämtliche Verkehrsteilnehmer 6 entlang der Straßenorientierung, das heißt entspricht ihre jeweilige relative Orientierung 10 quasi der Spurkrümmung 8, ist somit keine große Änderung festzustellen, sodass ein Gleichanteil in einer Verteilung möglichst groß ist. Aus der Antwort des jeweiligen Polar-Histogramms 16 kann erstens darauf geschlossen werden, ob eine große Schwarmrichtungsänderung vorliegt und zweitens, in welche Richtung diese Änderung tendiert.
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Dabei zeigt 6 quasi den Verfahrensschritt VS6 bei dem quasi das Erzeugen einer Häufigkeitsdarstellung der relativen Orientierung 10 der Verkehrsteilnehmer 6 pro Segment 11 durch eine Häufigkeitsevaluation basierend auf den Segmenten 11 durchgeführt wird, wobei eine Berechnung eines Polar-Histogramms 16 für eine Orientierungssequenz aller Objekte beziehungsweise Verkehrsteilnehmer 6 im jeweiligen Segment 11 erfolgt. Somit kann insbesondere mit den Verfahrensschritten VS6 und VS8 eine Bestimmung von Häufungen und deren Orientierung aus den Polarverteilungen der Richtungsvektoren gemäß der Verfahrensschritte VS3 und VS4 für das Segment 11 erfolgen.
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7 zeigt somit den siebten Verfahrensschritt VS7 bei der Verwendung eines Polar-Histogramms 16, wobei eine Detektion von Frequenzhäufungen, welche die Orientierungsverteilung 13 widerspiegelt, angezeigt ist, und die Turbulenzorientierung 14 daraus ermittelt werden kann. So baut die Detektion der Turbulenzorientierung 14 auf Verfahrensschritt VS7 auf, wobei eine Detektion der Orientierungen 10 aus einer Lokalisation innerhalb des Polar-Histogramms 16 erfolgen kann.
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So kann aus den Antworten des für ein jeweiliges Segment 11 erstellten Polar-Histogramms 16 die genannte Schwarmrichtungsänderung erfasst und ermittelt werden, in welche Richtung diese Änderung tendiert. So kann basierend auf der Rückmeldung des Polar-Histogramms 16 eine entsprechende Warnung, insbesondere in Form des Signals an einen Fahrer des Kraftfahrzeugs 2 ausgegeben werden.
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Dabei kann eine jeweilige Aktion basierend auf der Antwort des Polar-Histogramms 16 (Turbulence Search Area) vorteilhaft parametrisiert werden, beziehungsweise sollte parametrisier werden, indem festzuhalten ist, bei welche Reaktion in Polar-Histogramm 16 eine Turbulenzwarnung auszugeben ist. Die entsprechende Verarbeitung des Signals ist in 8 dargestellt, welches das Signal als Visualisierung 15 zeigt.
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Die entsprechende Reaktion betreffend die Turbulenzwarnung, kann sowohl initial im Werk geschehen, aber auch online im Feld, beispielsweise bei bekannter Starkwindwarnung und der Erkennung von Brücken und somit statischen Objekten aufgrund der Umfelderfassung beziehungsweise anhand einer Karte, wie beispielsweise der Kartenausschnitt 17 zeigt. Dabei soll jedoch nochmals betont werden, dass ein Vorteil des hier vorgestellten Verfahrens ist, dass eine Weiterleitung von verkehrskritischen Situationen an den Fahrer ohne die Berücksichtigung zusätzlichen fahrzeugexterne Sensoren oder Kartendaten erfolgen. Darüber hinaus ist das gezeigte Verfahren robust gegenüber Wetter- und Lichtverhältnissen und ermöglicht eine Applikation und/oder / Kalibrierung initial im Werk oder adaptiv im Feld.
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So sind zusammenfassend hier gezeigte Vorteile eine adaptive Warnung des Fahrers bei verkehrskritischen Wetterverhältnissen, individuelle Berücksichtigung des aktuellen Verkehrsumfelds, die genannte Unabhängigkeit von Wetter- und Lichtverhältnissen, der Bedarf keiner zusätzlichen Anwendung von Kartendaten, die Unabhängigkeit von Sensormodalitäten, welche in der Regel auch zur Folge hat, dass kein Hardware-Modifikation zu erfolgen hat. Darüber hinaus kann das Verfahren adaptiv und/oder zyklisch Wiederholungen überprüft werden.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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