Infrastrukturseitige Umfelderfassung beim autonomen Fahren

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Um feldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs. Überdies betrifft die Erfindung eine Umfeld modellerzeugungseinrichtung. Ferner betrifft die Erfindung eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung. Auch betrifft die Erfin dung ein autonom gesteuertes Fahrzeug. Darüber hinaus be trifft die Erfindung ein automatisiertes Transportsystem.

Unter autonomem Fahren versteht man das selbständige Fahren, Steuern und Einparken eines Fahrzeugs ohne menschlichen Ein fluss. Autonomes Fahren erfordert eine genaue Kenntnis der Position und Geschwindigkeit sowohl des autonom gesteuerten Fahrzeugs selbst als auch von in der Nähe einer Fahrtstrecke eines autonom gesteuerten Fahrzeugs befindlichen Objekten. Daher ist im Kontext von autonomen Fahrzeugen die Umfelder fassung und die Lokalisierung und Erfassung von Objekten so wie des autonomen Fahrzeugs selbst von herausragender Bedeu tung. Erfolgt eine Umfelderfassung ausschließlich durch das autonome Fahrzeug selbst, ist diese Erfassung auf die Erfas sungssensorik des autonomen Fahrzeugs beschränkt. Die in Fahrzeugen verwendeten Sensoren, wie zum Beispiel Lidar-, Ra dar-, Ultraschallsensoren sowie Kameras, weisen allerdings Limitierungen hinsichtlich ihrer Reichweite, der Echtzeitfä higkeit, der Umfelderfassungsabdeckung und der Performanz, insbesondere bei unterschiedlichen Witterungsverhältnissen, wie zum Beispiel starker Sonneneinstrahlung, Regen und

Schnee, auf.

Soll ein vollständig autonomes Fahren realisiert werden, bei dem der Fahrer als Kontrollinstanz wegfällt, so lässt sich aufgrund der genannten Limitierungen kein redundantes System aufbauen, das ausreichende Sicherheit gewährleistet. Daher muss bei vollständig autonom gesteuerten Fahrzeugen die Ge schwindigkeit des Fahrzeugs drastisch reduziert werden, so dass kein flüssiger Verkehr, wie er in der Straßenverkehrs ordnung gefordert wird, mehr gewährleistet werden kann. Be sonders komplexe Verkehrssituationen, wie sie zum Beispiel in größeren Städten auftreten, können so nicht bewältigt werden und daher können derartige Bereiche bisher auch nicht autonom befahren werden.

Beispielsweise können bei der fahrzeugseitigen Umfelderken nung Abschattungsbereiche durch LKWs oder PKWs auftreten, die nicht durch eigene Umfelderfassung wahrgenommen werden kön nen. Weiterhin gibt es bei Objekterfassungen viele „Mehr- heitsentscheidungen" , d.h., es wird ein Objekt von einer Mehrheit der zur Verfügung stehenden Sensoren erfasst, von einer Minderheit aber nicht. Es wird dann akzeptiert, dass ein Objekt detektiert wurde. Es wäre wünschenswert, die An zahl der zu einer solchen Entscheidung beitragenden Sensoren über die Anzahl der einem autonomen Fahrzeug direkt zur Ver fügung stehenden Sensoren hinaus zu vergrößern. Zu einer sol chen Entscheidung könnte dann auch die infrastrukturelle Sen sorik hinzugezogen werden. Wenn zum Beispiel nur ein Sensor eines Fahrzeugs von zwei Sensoren des Fahrzeugs ein Objekt detektiert aber zwei Sensoren von zwei vorhandenen Sensoren auf der Seite der Infrastruktur das Objekt detektieren, so würde dann ebenfalls akzeptiert, dass ein Objekt detektiert wurde. Manche Situationen erfordern auch ein „Um die Ecke schauen", wie zum Beispiel das Befahren einer X-Kreuzung oder T-Kreuzung. Schwierige Situationen, wie zum Beispiel an Auf- und Abfahrten von Unterführungen oder Brücken, Einbiegevor- gänge, Überholvorgänge usw. lassen sich ebenfalls allein durch fahrzeugseitige Sensorik nicht sicher bewältigen.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass bei einer leistungs fähigen Umfelderfassung eine immer komplexere Sensorik und eine zunehmend aufwändige Umfeldmodellierungs-Algorithmik zum Einsatz kommen. Hiermit verbunden sind immense Kosten für die einzelnen Fahrzeuge. Beispielsweise werden aktuell bis zu 12 Lidargeräte verbaut, deren Stückpreis bei 6000 bis 65000 Euro liegt . Herkömmlich wird in den genannten Situationen die Geschwin digkeit des autonomen Fahrzeugs stark reduziert, um die Si cherheit des Fahrzeugs zu gewährleisten, oder es kommt zu Notbremsungen, wodurch Insassen in autonomen Fahrzeugen ge fährdet werden. Daher sollte versucht werden, solche Notbrem sungen zu vermeiden. Zudem wird ein Sicherheitsfahrer benö tigt, der eine Rückfallebene des Systems bildet.

Um die Qualität und die Vollständigkeit der Umfelderkennung zu erhöhen, wird ein Austausch von Informationen über das je weilige Umfeld von Fahrzeugen zwischen den Fahrzeugen erwo gen. Allerdings ist dieser Ansatz dadurch limitiert, dass nur ein Teil der am Verkehr teilnehmenden Fahrzeuge zu einem In formationsaustausch fähig ist.

Es besteht also die Aufgabe, ein Verfahren und eine Vorrich tung zur verbesserten Umfelderkennung und Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen bereitzustellen.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Erzeugen eines Um feldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs gemäß Patent anspruch 1, ein Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahr zeugs gemäß Patentanspruch 10, eine Umfeldmodellerzeugungs einrichtung gemäß Patentanspruch 11, eine Fahrzeugsteuerungs einrichtung gemäß Patentanspruch 12, ein autonom gesteuertes Fahrzeug gemäß Patentanspruch 13 und ein automatisiertes Transportsystem gemäß Patentanspruch 14 gelöst.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Erzeugen eines Um feldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs werden Sen sordaten durch eine Mehrzahl von infrastrukturseitigen Senso ren in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs erfasst. Es wer den fusionierte Sensordaten auf Basis der erfassten Sensorda ten erzeugt. Weiterhin werden Umfeldmodelldaten durch infra strukturseitiges Auswerten der Sensordaten stationär erzeugt, wobei in dem Umgebungsbereich befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert werden. Schließlich werden die Umfeldmo- delldaten an das Fahrzeug übermittelt.

Die infrastrukturseitigen Sensoren funktionieren nach dem Prinzip des Geofencing. Fährt ein autonom gesteuertes Fahr zeug in einen Kommunikationsbereich der infrastrukturseitigen Überwachung ein, so erfolgt eine Kommunikation zwischen der Infrastruktur und dem autonomen Fahrzeug. Im Rahmen dieser Kommunikation erhält das Fahrzeug Informationen über den von den Sensoren überwachten fest definierten Umgebungsbereich und darin vorhandene bzw. sich bewegende Objekte. Auf Basis dieser Informationen kann ein Umfeldmodell des autonomen Fahrzeugs erstellt oder ergänzt werden. Fährt das autonome Fahrzeug selbst in den Erfassungsbereich der infrastruktur seitigen Sensoren ein, so wird es erfasst und diese Informa tion wird in das Umfeldmodell des von den Sensoren überwach ten Bereichs integriert. Verlässt das autonom gesteuerte Fahrzeug den Kommunikationsbereich, so endet die Kommunikati on zwischen den infrastrukturseitigen Überwachungseinheiten und dem betreffenden autonom gesteuerten Fahrzeug. Der Kommu nikationsbereich und der Überwachungsbereich müssen nicht, können aber auch identisch sein.

Durch die Einbeziehung von stationären Sensordaten bzw. eines stationären Umfeldmodells in das Umfeldmodell des Fahrzeugs können Bereiche, die von den Sensoren des Fahrzeugs nicht er fasst werden, bei der Bildung des Umfeldmodells des Fahrzeugs berücksichtigt werden. Außerdem kann die Rechenkapazität des Fahrzeugs entlastet werden, indem Teile des Umfeldmodells o- der das gesamte Umfeldmodell infrastrukturseitig berechnet werden. Überdies kann die Umfeldmodellbildung aufgrund der typischerweise höheren Rechenkapazität der stationären Infra struktur im Vergleich zu mobilen Einheiten schneller und da mit echtzeitnaher erfolgen. Eine echtzeitnahe Modellbildung ermöglicht es einem Fahrzeug, rechtzeitig auf Hindernisse und Gefahren auch durch mobile Objekte zu reagieren. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs wird ein Umfeldmodell durch Anwendung des er findungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs erzeugt. Es erfolgt ein automatisiertes Steuern des Fahrverhaltens des Fahrzeugs auf Basis des erzeugten Umfeldmodells. Beispielsweise werden durch das Umfeldmodell lokalisierte Hindernisse bzw. sich im Umfeld des autonom gesteuerten Fahrzeugs vorhandene Objekte lokalisiert und identifiziert, denen das Fahrzeug dann gege benenfalls ausweichen kann. Vorteilhaft können bei der auto nomen Steuerung von Fahrzeugen auch Gefahrenquellen berück sichtigt werden, die durch die bordseitigen Sensoren nicht erfasst oder durch die bordseitige Auswertungseinheit nicht identifiziert werden können.

Das Umfeldmodell kann einerseits statisch für eine definierte sogenannte Verkehrszelle, in welcher sich das autonome Fahr zeug gerade befindet, übermittelt werden. Andererseits kann, sofern die Position des autonomen Fahrzeugs von diesem aktiv an die Infrastruktur gemeldet oder direkt durch die Infra struktursensorik selbst die Fahrzeugposition erfasst wird, die momentane Fahrzeugposition dazu dienen, eine dynamische Nachführung des übermittelten Umfeldmodellausschnitts zu er reichen .

Die erfindungsgemäße Umfeldmodellerzeugungseinrichtung weist infrastrukturseitige Sensoren zum Erfassen von Sensordaten im Umgebungsbereich der Sensoren auf. Teil der erfindungsge mäßen Umfeldmodellerzeugungseinrichtung ist auch eine statio näre Fusionseinheit zum Fusionieren der Sensordaten. Die er findungsgemäße Umfeldmodellerzeugungseinrichtung weist auch eine Auswertungseinheit zum stationären Erzeugen von Umfeld modelldaten auf Basis der fusionierten Sensordaten auf. Dabei werden in dem Umgebungsbereich befindliche Objekte lokali siert und identifiziert. Teil der erfindungsgemäßen Umfeldmo dellerzeugungseinrichtung ist auch eine stationäre Kommunika tionseinheit zum Übermitteln der Umfeldmodelldaten an ein au tonom gesteuertes Fahrzeug. Die erfindungsgemäße Umfeldmo- dellerzeugungseinrichtung teilt die Vorteile des erfindungs- gemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines au tonom gesteuerten Fahrzeugs.

Die erfindungsgemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung weist eine fahrzeugseitige Kommunikationseinheit zum Empfangen von Um feldmodelldaten von der stationären Umfeldmodellerzeugungs einrichtung auf. Teil der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteue rungseinrichtung ist auch eine Steuerungseinheit zum automa tisierten Steuern des Fahrverhaltens eines Fahrzeugs auf Ba sis des durch die erfindungsgemäße stationäre Umfeldmodeller zeugungseinrichtung erzeugten Umfeldmodells. Die erfindungs gemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zur autonomen Steuerung eines Fahrzeugs .

Das erfindungsgemäße autonom gesteuerte Fahrzeug umfasst die erfindungsgemäße Fahrzeugsteuerungseinrichtung. Das erfin dungsgemäße autonom gesteuerte Fahrzeug teilt die Vorteile der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuerungseinrichtung.

Das erfindungsgemäße automatisierte Transportsystem weist ei ne erfindungsgemäße infrastrukturseitig angeordnete Umfeldmo dellerzeugungseinrichtung sowie mindestens ein erfindungsge mäßes autonom gesteuertes Fahrzeug auf. Vorteilhaft kann eine Obj ektlokalisierung durch die Infrastruktur ergänzt bzw. an diese zumindest teilweise ausgelagert werden, so dass die Leistungsfähigkeit der Obj ektlokalisierung und Objekterken nung eines autonom gesteuerten Fahrzeugs verbessert wird.

Einige Komponenten der erfindungsgemäßen Umfeldmodellerzeu gungseinrichtung, der erfindungsgemäßen Fahrzeugsteuerungs einrichtung, des erfindungsgemäßen autonom gesteuerten Fahr zeugs und des erfindungsgemäßen automatisierten Transportsys- tems können zum überwiegenden Teil in Form von Softwarekompo nenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere Teile der stationären Fusionseinheit, der Auswertungseinheit und der Steuerungseinheit. Grundsätzlich können diese Komponenten aber auch zum Teil, insbesondere wenn es um besonders schnel le Berechnungen geht, in Form von softwareunterstützter Hard ware, beispielsweise FPGAs oder dergleichen, realisiert sein. Ebenso können die benötigten Schnittstellen, beispielsweise wenn es nur um eine Übernahme von Daten aus anderen Software komponenten geht, als Softwareschnittstellen ausgebildet sein. Sie können aber auch als hardwaremäßig aufgebaute

Schnittstellen ausgebildet sein, die durch geeignete Software angesteuert werden.

Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher in einem mobilen Objekt oder in Infra struktur vorhandene Rechnersysteme nach einer eventuellen Er gänzung durch zusätzliche Hardwareelemente, wie zum Beispiel Sensoren und Kommunikationseinheiten, auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in eine Speichereinrichtung eines solchen Rechnersystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um die durch Software realisierbaren Schritte der erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in dem Rechnersystem ausgeführt wird.

Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computer programm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile, wie z.B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.

Zum Transport zur Speichereinrichtung des Rechnersystems und/oder zur Speicherung an dem Rechnersystem kann ein compu terlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest einge bauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rech nereinheit einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikro prozessoren oder dergleichen aufweisen.

Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den ab hängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie und de ren Beschreibungsteilen weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung die verschiedenen Merkmale unterschied licher Ausführungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Aus führungsbeispielen kombiniert werden.

In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahr zeugs umfassen die Sensoren Radarsensoren und/oder Lidar sensoren .

Radarwellen haben für die beschriebene Anwendung vorzugsweise Wellenlängen von wenigen Millimetern bis Zentimetern. Radar bietet eine vollständige Volumenausleuchtung ohne blinde Fle cken, allerdings wird bei vergleichbarer Sensorgröße eine ge ringere Trennschärfe als bei Lidar erreicht. Dafür ist Radar robust bei nahezu allen Witterungsbedingungen, wie zum Bei spiel Regen, Schnee, Nebel, Dunkelheit oder direkter Sonnen einstrahlung .

Lidar hat die Eigenschaft, Objektkanten präziser als Radar darstellen zu können. Allerdings weist Lidar einen sehr ein geschränkten Sichtbereich auf und ist auch anfälliger gegen ungünstige Witterungsverhältnisse .

Die beiden Detektionstechnologien können auch vorteilhaft kombiniert werden, um die beschriebenen unterschiedlichen Vorteile der unterschiedlichen Technologien miteinander zu kombinieren und die beschriebenen Nachteile zu kompensieren. Alternativ oder zusätzlich können die Sensoren auch Kameras aufweisen. Mit Kameras kann ein ausgedehnter Bereich mit gu ter Auflösung simultan erfasst und überwacht werden. Auch ei ne Kombination von Radar und/oder Lidar mit Kameras als Sen sorik kann vorteilhaft angewendet werden.

Bevorzugt werden die Umfeldmodelldaten objektbasiert erzeugt, wobei einzelnen Objekten Attribute zugeordnet werden. Die At tribute umfassen Informationen zu relevanten Eigenschaften der detektierten Objekte. Diese Eigenschaften ermöglichen ei ne Gefahrenabschätzung im Zusammenhang mit einem detektierten Objekt und sie erlauben in gewissem Maße ein Vorhersehen des Verhaltens eines detektierten Objekts.

Die genannten Attribute eines Objekts können mindestens einen der folgenden Attributarten umfassen:

- die Position des Objekts,

- die Länge des Objekts,

- die Geschwindigkeit des Objekts,

- die Detektionswahrscheinlichkeit des Objekts,

- den Typ des Objekts.

Weitere Attribute können Zeitstempel, eine Identifikations nummer, die Länge, Breite und Höhe eines Fahrzeugs oder Ob jekts, Konturen, rohdatennahe Kenngrößen, wie zum Beispiel die Anzahl der Reflexionspunkte oder ein Sicherheitsniveau bzw. Zuverlässigkeitsniveau übermittelter Daten umfassen. Die Zuverlässigkeit der Daten kann zum Beispiel davon abhängen, ob diese geschätzt oder anderweitig ermittelt wurden.

In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahr zeugs umfassen die Umfeldmodelldaten eine rasterbasierte Be legungskarte. Eine solche rasterbasierte Belegungskarte, auch als „occupancy grid map" bezeichnet, teilt den überwachten Bereich in eine Mehrzahl von Zellen ein, deren Besetzungs wahrscheinlichkeit auf Basis von Sensordaten ermittelt wird. Auf Basis der Position und Anzahl der besetzten Zellen in dem Raster bzw. Gitter der rasterbasierten Belegungskarte kann ein Objekt identifiziert werden und auf Basis der Besetzungs wahrscheinlichkeit der Zellen kann ein Detektionswahrschein- lichkeitswert eines Objekts angegeben werden.

In einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemäßen Verfah rens zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuer ten Fahrzeugs wird der Umgebungsbereich in Teilbereiche mit unterschiedlichen Prioritäten eingeteilt. Bereiche mit unter schiedlichen Prioritäten können zum Beispiel unterschiedliche Anforderungen an Echtzeitfähigkeiten der Sensorerfassung, un terschiedliche Sicherheitsanforderungen und daraus abgeleite te Systemanforderungen stellen. Beispielsweise kann eine hohe Priorität den Einsatz von unterschiedlichen Sensoren mit ei ner unterschiedlichen Performanz bei unterschiedlichen Witte rungsverhältnissen, eine hohe Redundanz der Erfassung von Ob jekten und der Verarbeitung der Sensordaten, hohe Echtzeitan forderungen und eine hohe Genauigkeit bzw. Auflösung der Um felderfassung notwendig machen.

Vorzugsweise wird bei dieser Variante ein signifikanter An teil der Prozessierung der Sensordaten bereits in jedem Sen sor unter Berücksichtigung der spezifischen Sensoreigenschaf ten selbst vorgenommen. Mithin ist zur Erzeugung der Bele gungskarte kein weiteres Vorwissen nötig. Dadurch wird die Datenmenge der von allen Sensoren gesammelten Daten, sowie die Rechenlast zur Erstellung der Belegungskarte reduziert. Allerdings kann dies auf Kosten der Genauigkeit des Ergebnis ses gehen, da bei der sensorinternen Prozessierung Informati onen verloren gehen können, welche für eine mögliche Datenfu sion bei Erstellung der Belegungskarte hilfreich sein können.

Bevorzugt wird die rasterbasierte Belegungskarte auf Basis der objektbasierten Umfeldmodelldaten erzeugt. Bei dieser Va riante ist die Datenmenge zur Erzeugung der rasterbasierten Belegungsrate relativ klein, so dass die Erstellung der ras terbasierten Belegungskarte sehr schnell erfolgen kann. Besonders bevorzugt wird die rasterbasierte Belegungskarte direkt auf Basis der Sensordaten erzeugt. Bei dieser Vorge hensweise kann eine besonders präzise Prozessierung der er fassten Daten erfolgen, da dabei keine Zwischenschritte zu einem Verlust von Informationen führen können. Die Prozessie rung erfolgt hier auf Basis von Sensordaten, welche derart beschaffen sind, dass durch eventuelle Vorprozessierung kei nerlei zur Steigerung der Genauigkeit der Datenfusion hilf reiche Informationen verloren gehen. Die Datenmenge ist hier bei allerdings nicht zwangsläufig erhöht, es müssen jedoch bei der Fusion gewisse Sensoreigenschaften bzw. Vorwissen über die Beschaffeinheit des Sensors, wie zum Beispiel das Auflösungsvermögen, die Messgenauigkeit usw., bekannt sein und berücksichtigt werden.

In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erzeu gen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs werden zum Erzeugen der Umfeldmodelldaten auch fahrzeugseitig erfasste Sensordaten von dem Umgebungsbereich des Fahrzeugs herangezogen. Vorteilhaft kann eine Datengrundlage für das Umfeldmodell des Fahrzeugs erweitert werden, so dass die Zu verlässigkeit, Auflösung und Vollständigkeit des Umfeldmo dells verbessert ist.

Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beige fügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:

FIG 1 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells eines autonom gesteuerten Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,

FIG 2 eine schematische Darstellung eines automatisierten TransportSystems , FIG 3 eine schematische Darstellung einer stationär überwach ten geraden Fahrstrecke mit Bereichen mit unterschiedlichen Prioritäten,

FIG 4 eine schematische Darstellung einer stationär überwach ten Einmündung,

FIG 5 eine schematische Darstellung eines Schichtenmodells von ermittelten Umfelddaten,

FIG 6 eine schematische Darstellung, welche eine Erstellung eines digitalen Zwilling eines Knotens bzw. einer Einmündung veranschaulicht,

FIG 7 eine Umfeldmodellerzeugungseinrichtung gemäßen einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,

FIG 8 eine schematische Darstellung einer Fahrzeugsteuerungs einrichtung .

In FIG 1 ist ein Flussdiagramm 100 gezeigt, welches ein Ver fahren zum Erzeugen eines Umfeldmodells MD eines autonom ge steuerten Fahrzeugs F gemäß einem Ausführungsbeispiel der Er findung veranschaulicht.

Bei dem Schritt 1. I werden Sensordaten SD durch eine Mehrzahl von infrastrukturseitigen Sensoren in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs F erfasst. Die für die Erfassung der Sensorda ten eingesetzten Sensoren können zum Beispiel Lidarsensoren, Radarsensoren und Kameras umfassen. Die Sensoren sind zum Beispiel an Sensormasten in regelmäßigen Abständen längs ei nes Fahrwegs oder um eine Kreuzung oder Einmündung verteilt angeordnet und überwachen jeweils eine nähere Umgebung. Bei dem Schritt l.II werden die Sensordaten SD von verschiedenen Sensoren zusammengeführt, so dass fusionierte Sensordaten FSD auf Basis der erfassten Sensordaten erzeugt werden. Bei dem Schritt l.III wird stationär ein Umfeldmodell MD eines Stra ßenabschnitts, beispielsweise eine Kreuzung oder ein gerader Streckenabschnitt, auf Basis der fusionierten Sensordaten er zeugt. Im Rahmen des Umfeldmodells werden in dem Umgebungsbe reich befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert. Bei dem Schritt 1. IV werden weiterhin die Umfeldmodelldaten MD an das Fahrzeug F übermittelt. Das Fahrzeug F reichert bei dem Schritt l.V sein eigenes Umfeldmodell MDF mit dem stationären Umfeldmodell MD an, d.h. es ergänzt sein Umfeldmodell MDF mit den erhaltenen Umfeldmodelldaten MD, welche stationär erfasst und erzeugt wurden.

In FIG 2 ist eine schematische Darstellung 20 einer Anordnung aus einem fahrzeugseitigen und einem infrastrukturseitigen Sensorsystem veranschaulicht. Die Infrastruktur 23 umfasst Sensoreinheiten 22a, 22b mit Sensoren A2, mit denen ein Stra ßenabschnitt 21 überwacht wird, auf dem ein Fahrzeug F unter wegs ist. Typische Sensoren sind zum Beispiel Lidarsensoren, Radarsensoren und optische Sensoren, wie zum Beispiel Kame ras, mit denen Daten von der Umgebung der Infrastruktur er fasst werden. Die erfassten Daten werden infrastrukturseitig auch bewertet, plausibilisiert und ausgetauscht. Von den ge nannten Einrichtungen 22a, 22b wird infrastrukturseitig ein definierter Bereich überwacht, was auch als GeoFence bezeich net wird. Dieser Bereich wird in einen Kernbereich mit hoher Priorität und einen Bereich mit niedriger Priorität einge teilt. Die Überwachung der genannten unterschiedlichen Berei che erfüllt unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich La tenz, Detektionswahrscheinlichkeit usw.. D.h., beispielsweise muss ein dem Fahrzeug F näherer Bereich mit einer höheren Frequenz und einer erhöhten Detektionswahrscheinlichkeit überwacht werden, da dieser Bereich relevanter für die Si cherheit des Fahrzeugs F ist als ein von dem Fahrzeug ent fernter äußerer Bereich. Die Sensoreinheiten 22a, 22b weisen jeweils Kommunikationsantennen Al auf, mit denen sie mit Hil fe einer straßenseitigen Kommunikationseinheit 22c mit ande ren Einheiten, wie zum Beispiel einer Auswertungseinrichtung 22d oder mit dem Fahrzeug F kommunizieren können. Das Fahr zeug F weist ebenfalls eine Sensoreinheit A2 auf, mit der es sein Umfeld überwachen kann. Weiterhin umfasst das Fahrzeug F auch eine Antenne Al, mit des es mit den Sensoreinheiten 22a, 22b oder der Auswertungseinrichtung 22d gegebenenfalls über die infrastrukturseitige Kommunikationseinheit 22c kommuni zieren kann.

Konkret weist ein autonomes Fahrzeug F eine bordseitige Ein heit (nicht gezeigt) zur Kommunikation auf, mit der es über die Antenne Al mit einer infrastrukturseitigen Kommunikati onseinheit 22c kommunizieren kann. Die infrastrukturseitige Kommunikationseinheit 22c sendet ihre Informationen perio disch mittels Rundfunk aus. Zur Übertragung kann zum Beispiel der IEEE 802.11-Standard oder car-to-X genutzt werden. Sobald das Fahrzeug F in den Kommunikationsradius der infrastruktur seitigen Kommunikationseinheit 22c gelangt, empfängt es In formationen bezüglich eines Umgebungsmodells der Infrastruk tur. Die Umfeldinformationen können beispielsweise an alle Verkehrsteilnehmer im Einzugsbereich der infrastrukturseiti gen Kommunikationseinheit 22c bzw. der dieser zugeordneten Verkehrszelle übermittelt werden. Soll ein Umfeldmodell dyna misch für einzelne Fahrzeuge angepasst werden, so kann eine Identifikation über eine bidirektionale Kommunikation erfol gen .

In FIG 3 ist beispielhaft eine gerade Strecke 30 gezeigt, welche in einen Kernbereich 31a mit hoher Priorität und einen Außenbereich 31b mit niedriger Priorität eingeteilt ist. Der Kernbereich 31a wird von dem Fahrbereich der Strecke 30 für Fahrzeuge F gebildet und stellt besonders hohe Sicherheitsan forderungen. Diese werden durch eine erhöhte Zahl von unter schiedlichen Sensoren 22a, 22b erfüllt, die diesen Kernbe reich überwachen. Die unterschiedlichen Sensoren ergänzen sich gegenseitig durch ihre Eigenschaften hinsichtlich Erfas sungsgenauigkeit und Verfügbarkeit bei unterschiedlichen Wit terungsverhältnissen und weisen eine Redundanz bei der Erfas sung und Verarbeitung der Überwachungsdaten auf. Die Echt- zeitanforderungen sowie die Genauigkeit und die Auflösung der Umfelderfassung im Kernbereich sind deutlich höher als in der Peripherie. Entsprechend werden die erforderlichen Sensoren und Auswertungseinrichtungen ausgewählt und angeordnet.

In FIG 4 ist eine Einmündung 40 im Straßennetz gezeigt. Auch diese weist einen Kernbereich 41a mit hoher Priorität und ei nen peripheren Bereich 41b mit niedrigerer Priorität auf. Die Einmündung 40 wird mit Hilfe von drei Sensoreinheiten 22a,

22b überwacht. Im Einmündungsbereich und damit auch im Über wachungsbereich 41a, 41b befinden sich zwei Fahrzeuge F, die jeweils auf die Einmündung zufahren. Weiterhin wird ein Mo torrad M detektiert, dass sich aus dem inneren Überwachungs bereich 41a entfernt. Überdies wird im inneren Überwachungs bereich 41a eine Person P detektiert, die gerade einen Zebra streifen Z überquert. Überwachungsdaten werden von einer Kom munikationseinheit 22c per Rundfunk an im Sendebereich be findliche Fahrzeuge F übertragen.

In FIG 5 ist ein Schichtenmodell 50 für ein Umfeldmodell mit fünf Schichten veranschaulicht. Vierschichtenmodelle sind als „local dynamic map" bereits bekannt. Bei dem in FIG 5 gezeig ten Ausführungsbeispiel wird das herkömmliche Vierschichten modell um eine zusätzliche Schicht S5 ergänzt. Diese fünfte Schicht S5 umfasst eine sogenannte rasterbasierte Belegungs karte („occupancy grid map"), welche als kompakte Repräsenta tion einer Umfeldsituation an ein Fahrzeug übertragen werden kann. Die unterste Schicht S1 umfasst sogenannte permanente statische Daten, wie zum Beispiel Kartendaten. Die zweitun terste Schicht S2 umfasst transiente statische Daten, wie zum Beispiel die straßenseitige Infrastruktur. Hierzu gehören Straßenschilder, Landmarken usw. Die dritte Schicht S3 um fasst die transienten dynamischen Daten. Diese umfassen zum Beispiel Staudaten und Daten über die Signalphase oder Daten über den aktuellen wetterbedingten Straßenzustand. Die vierte Schicht S4 umfasst hochdynamische Daten, wie zum Beispiel Fahrzeuge und Fußgänger. In der vierten Schicht befinden sich die von den Sensoren detektierten Verkehrsbeteiligten, wie zum Beispiel Fußgänger P, Radfahrer, Fahrzeuge F und die zu gehörigen abgeschätzten Attribute, wie zum Beispiel deren Po- sition, Länge, Geschwindigkeit, Detektionswahrscheinlichkeit und Typ. Die Ermittlung des Typs, d.h. die Unterscheidung zwischen einem Fußgänger, einem Radfahrer und einem Fahrzeug erfolgt durch die Anwendung eines Klassifikationsalgorithmus auf die erfassten Sensordaten.

Die fünfte Schicht S5 wird von einer rasterartigen Belegungs karte (Occupancy Gridmap) gebildet. In dieser sind die aktu ellen Positionen von Objekten, wie zum Beispiel Fahrzeugen, als Raster R eingezeichnet. In der Schicht S5 werden die in der Schicht S4 vorhandenen Daten in das Occupancy-Grid-Format umgewandelt. Alternativ können auch die Rohdaten der Sensoren direkt verwendet werden. Dabei wird der überwachte Bereich in Zellen unterteilt und die Besetzungswahrscheinlichkeit der Zellen durch die infrastrukturseitigen Auswerteeinheiten und gegebenenfalls auch durch fahrzeugseitige Auswerteeinheiten bestimmt. Die Qualität der Bestimmung der Besetzungswahr scheinlichkeit sowie der genannten Attribute wird durch Sens ordatenfusion erhöht.

Auf Basis der in den Schichten S4 und S5 durch mehrere Senso ren und auch das autonome Fahrzeug selbst gesammelten Infor mationen können nachfolgende Szeneninterpretationen, wie zum Beispiel ein geeignetes Verhaltensmodell für das autonome Fahrzeug F gewählt werden. Außerdem ermöglicht die infra strukturseitige Überwachung eine bessere Abschätzung der Dy namik im betrachteten Bereich. Hierzu können Informationen über den Verkehrsfluss bestimmter Straßen und Kreuzungen ge sammelt werden.

Allgemein formuliert, geben die unterschiedlichen Schichten unterschiedliche Veränderungen der Umgebung eines Fahrzeugs wieder. Schicht S1 ist statisch, wohingegen die Schichten S4 und S5 hoch dynamische Vorgänge betreffen. Die infrastruktur seitig erfassten Informationen betreffen insbesondere die Schichten S4 und S5. Je nach Dynamik und Kritikalität der vorliegenden Daten werden diese mit einer entsprechend hohen Aktualisierungsrate an das Fahrzeug weitegegeben. Für hochdy- namische Daten sind wenigstens 15 Aktualisierungen pro Sekun de typisch.

Daten der Schicht 1 sind statisch und müssen nur einmal am Tag an das Fahrzeug übermittelt werden. Die Daten der unter schiedlichen Schichten haben im Grunde unterschiedliche Aktu alisierungshäufigkeiten und haben deshalb auch unterschiedli che Anforderungen hinsichtlich echtzeitfähiger Datenerfassung und Datenübertragung. Die Schicht S5 dient insbesondere der Freiflächenmodellierung bei gleichzeitig sehr geringer Daten menge und damit hoher möglicher Aktualisierungsrate und ge ringer Latenz. Ein Fahrzeug kann mit Daten der Schicht S5 in Echtzeit über eine befahrbare Fläche informiert werden.

In FIG 6 ist eine schematische Darstellung 60 gezeigt, welche eine Erstellung eines digitalen Zwillings eines Knotens bzw. einer Einmündung veranschaulicht. Dabei werden die detektier- ten Objekte F, M, P als kubische Objekte dargestellt.

Diese Daten können dann an ein autonomes Fahrzeug zur Umfeld- Anreicherung und Erweiterung weitervermittelt werden. Der Übertragungsvorgang kann durch ein Kommunikationsmedium wie zum Beispiel einer Road side unit 22c (siehe auch FIG 2) oder mit Hilfe einer 4G/5G-Datenübertragung erfolgen. Der Informa tionsfluss kann sowohl unidirektional von der Infrastruktur 22a, 22b, 22c, 22d zum Fahrzeug F erfolgen als auch umgekehrt unidirektional vom Fahrzeug F zur Infrastruktur 22a, 22b,

22c, 22d erfolgen. Der Informationsfluss kann aber auch bidi rektional erfolgen.

In FIG 7 ist eine schematische Darstellung einer Umfeldmo dellerzeugungseinrichtung 70 gezeigt. Die Umfeldmodellerzeu gungseinrichtung 70 umfasst infrastrukturseitige Sensoren 22a, 22b zum Erfassen von Sensordaten SD im Umgebungsbereich der Sensoren. Die erfassten Sensordaten werden über eine Kom munikationseinheit 22c an eine Auswertungseinrichtung 22d übermittelt. Die Auswertungseinrichtung 22d umfasst eine sta tionäre Fusionseinheit 71 zum Fusionieren der Sensordaten SD und eine Auswertungseinheit 72 zum stationären Erzeugen von Umfeldmodelldaten MD auf Basis der fusionierten Sensordaten SD. Dabei werden in dem Umgebungsbereich der Sensoren 22a,

22b befindliche Objekte lokalisiert und identifiziert. Die Auswertungseinrichtung 22d umfasst auch eine stationäre Kom munikationseinheit 73 zum Übermitteln der Umfeldmodelldaten MD gegebenenfalls auch über die Kommunikationseinheit 22c an ein autonom gesteuertes Fahrzeug F.

In FIG 8 ist eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung 80 gezeigt, welche eine fahrzeugseitige Kommunikationseinheit 81 zum Emp fangen von Umfeldmodelldaten MD von einer stationären Umfeld modellerzeugungseinrichtung 70 aufweist. Teil der Fahrzeug steuerungseinrichtung 80 ist auch eine Steuerungseinheit 82 zum automatisierten Steuern des Fahrverhaltens eines Fahr zeugs F auf Basis eines durch die stationäre Umfeldmodeller zeugungseinrichtung 70 erzeugten Umfeldmodells MD.

Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen le diglich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung han delt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. Es wird der Vollständig keit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein" bzw. „eine" nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit" nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.