Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen eines Fahrbahnzustands

Gebiet der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen

Fahrbahnzustands im Bereich eines Fahrzeugs unter Verwendung von

Sensordaten eines akustischen Sensorsystems des Fahrzeugs.

Stand der Technik Umwelteinflüsse, wie Regen, Graupel, Hagel oder Schnee können einen

Bodenkontakt eines Fahrzeugs verringern, sodass sich ein Bremsweg des Fahrzeugs verlängert. Bei Aquaplaning verliert das Fahrzeug sogar die

Bodenhaftung. Solche Umwelteinflüsse können durch spezielle Sensoren erfasst werden.

Beispielsweise kann Niederschlag durch einen optischen Regensensor in einer Frontscheibe des Fahrzeugs erkannt werden. Wenn der Niederschlag erkannt wird, kann auf eine Veränderung des Fahrbahnzustands durch den Niederschlag geschlossen werden.

Offenbarung der Erfindung

Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Erkennen eines Fahrbahnzustands im Bereich eines Fahrzeugs unter

Verwendung von Sensordaten eines akustischen Sensorsystems des Fahrzeugs, eine entsprechende Vorrichtung, sowie ein entsprechendes

Computerprogrammprodukt gemäß den unabhängigen Ansprüchen vorgestellt. Vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen des hier vorgestellten Ansatzes sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.

Vorteile der Erfindung

Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können in vorteilhafter Weise ermöglichen, ohne spezielle, zusätzliche Sensoren am Fahrzeug und unter Verwendung bereits existierender Informationen auf einen Fahrbahnzustand zu schließen. Dabei werden bereits existierende

Ultraschallsendeempfangseinheiten des Fahrzeugs verwendet. Bei dem hier vorgestellten Ansatz wird ein bereits vorhandenes Sensorsignal der

Ultraschallsendeempfangseinheiten eingelesen und ausgewertet, um auf den Fahrbahnzustand zu schließen.

Durch den hier vorgestellten Ansatz kann Aquaplaning früher und zuverlässiger erkannt werden. Weiterhin ist eine Vorhersage von Aquaplaning möglich. Der Fahrer kann früher vor Aquaplaning gewarnt werden. Dadurch kann das Fahrzeug besser auf vorhergesagtes und plötzliches Aquaplaning reagieren und Unfälle aufgrund von Aquaplaning können besser vermieden werden. Die

Wasserstandsdaten können dem Wetterdienst zurückgespielt werden, der daraufhin seine Wettermodelle besser mit Daten versorgen und somit z.B. eine bessere Hochwasserwarnung berechnen kann. Bei dauerhaften und

sporadischen Defekten wird die Fehlersuche durch die zusätzliche

Umgebungsinformation erleichtert.

Die Fahrbahnnässe könnte auch durch Video bzw. Radar bestimmt werden. Die Auswertung über Ultraschallsensoren kann jedoch zu besseren und genaueren Vorhersagen führen.

Es wird ein Verfahren zum Erkennen eines Fahrbahnzustands im Bereich eines Fahrzeugs unter Verwendung von Sensordaten eines akustischen

Sensorsystems des Fahrzeugs vorgestellt, welches dadurch gekennzeichnet ist, dass in einem Schritt des Auswertens eine in den Sensordaten abgebildete

Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte ausgewertet wird, um einen aktuellen Fahrbahnzustand zu erkennen, wobei ein aktueller Wert der Erkennungshäufigkeit unter Verwendung zumindest eines einem

Fahrbahnzustand zugeordneten Erwartungswerts ausgewertet wird.

Weiterhin wird eine Vorrichtung zum Erkennen eines Fahrbahnzustands vorgestellt, die dazu ausgebildet ist das Verfahren zum Erkennen in

entsprechenden Einrichtungen auszuführen, umzusetzen und/oder anzusteuern.

Ideen zu Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können unter anderem als auf den nachfolgend beschriebenen Gedanken und Erkenntnissen beruhend angesehen werden.

Als Fahrbahnzustand kann ein durch Wasser in fester oder flüssiger Form hervorgerufener Zustand einer Fahrbahn bezeichnet werden. Beispielsweise kann die Fahrbahn feucht, nass, matschig oder überspült sein. Ebenso kann die Fahrbahn natürlich bei Abwesenheit von Wasser trocken sein. Gegenüber der trockenen Fahrbahn ändert sich ein Umgebungsgeräusch (im speziellen das Abrollgeräusch der Reifen) eines Fahrzeugs deutlich, wenn das Fahrzeug über eine feuchte, nasse oder gar überspülte Stelle fährt. Ab einer gewissen Menge Wasser auf der Fahrbahn wird das Wasser auch von den Reifen hochgerissen und trifft auf das Fahrzeug, wo zusätzliche Geräusche entstehen. Bei noch mehr Wasser auf der Fahrbahn bilden sich aufgrund der Verdrängung durch die Reifen Fontänen, die ebenfalls teilweise auf das Fahrzeug treffen. Diesen Geräuschen überlagert ist ein Windgeräusch durch den Fahrtwind. Das Windgeräusch ist abhängig von einer Relativgeschwindigkeit der Luft zu dem Fahrzeug.

Ein Sensorsystem kann ein Ultraschallsensorsystem sein. Sensordaten können akustische Informationen von einem Sensor oder mehreren Sensoren des Sensorsystems umfassen. Die Sensordaten können bereits vorverarbeitet sein. Die Sensordaten des Ultraschallsensorsystems können Entfernungen zu erkannten Objekten und deren Erkennungswahrscheinlichkeit beziehungsweise Güte abbilden. Objekte, denen eine geringe Erkennungswahrscheinlichkeit zugeordnet wird, können als falsch positive Objekte bezeichnet werden.

Wassertropfen, also hochgerissenes Wasser und/oder Wasserfontänen können als Vielzahl von Objekten mit geringer Erkennungswahrscheinlichkeit erkannt werden. Die Erkennungswahrscheinlichkeit ist dabei unter anderem davon abhängig, wie hoch ein Rauschlevel zum Zeitpunkt des Erkennens war. Der Rauschlevel ist eine Störgröße. Der Rauschlevel wird zum Ermitteln der

Erkennungswahrscheinlichkeit im Ultraschallsensorsystem berechnet und steht zur Verfügung. Der Rauschlevel kann auch als Rauschpegel bezeichnet werden. Der Rauschlevel kann beispielsweise in Dezibel angegeben werden. Je höher der Rauschlevel ist, umso weniger wahrscheinlich ist es, ein schwaches Echo beziehungsweise ein kleines Objekt zu erkennen, denn das von dem Objekt zurückgeworfenes Echo kann im Hintergrundgeräusch untergehen. Ein deutlich lauteres Echo als der Rauschlevel resultiert in einer hohen

Erkennungswahrscheinlichkeit. Echos mit Intensitäten im Bereich des

Rauschlevels können als falsch positive Objekte klassiert werden.

Eine Erkennungshäufigkeit der falsch positiven Objekte ist abhängig vom

Fahrbahnzustand. Für verschiedene Fahrbahnzustände können verschiedene Erwartungswerte hinterlegt sein. Die Erwartungswerte können beispielsweise während Fahrzeugtests festgelegt werden.

Ein Trockenzustand kann als aktueller Fahrbahnzustand erkannt werden, wenn der aktuelle Wert der Erkennungshäufigkeit kleiner als ein Feuchtwert ist. Ein Feuchtzustand kann als aktueller Fahrbahnzustand erkannt werden, wenn der aktuelle Wert größer als der Feuchtwert ist. Ein Nasszustand kann als aktueller Fahrbahnzustand erkannt werden, wenn der aktuelle Wert größer als ein Nasswert ist. Ein Aquaplaningzustand kann als aktueller Fahrbahnzustand erkannt werden, wenn der aktuelle Wert größer als ein Aquaplaningwert ist. Insbesondere bei erkanntem Nasszustand kann ab einem

Geschwindigkeitsgrenzwert eine Warnmeldung vor Aquaplaninggefahr bereitgestellt werden. Der Feuchtwert, Nasswert und Aquaplaningwert können Bezeichnungen von Erwartungswerten sein. Der Feuchtwert kann höher als ein einen trockenen Fahrbahnzustand kennzeichnender Trockenwert sein. Der Nasswert kann höher als der Feuchtwert sein. Der Aquaplaningwert kann höher als der Nasswert sein. Durch unterschiedlich hohe Erwartungswerte können unterschiedliche Straßenzustände erkannt werden.

Das Verfahren kann einen Schritt des Einstellens aufweisen, in dem unter Verwendung des aktuell erkannten Fahrbahnzustands ein eine maximal zulässige Geschwindigkeit für das Fahrzeug repräsentierender

Höchstgeschwindigkeitswert und/oder ein einen minimal zulässigen Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug repräsentierender Abstandswert eingestellt wird. Der hier vorgestellte Ansatz kann direkt in ein Fahrerassistenzsystem des Fahrzeugs eingreifen. Der Höchstgeschwindigkeitswert und/oder der

Abstandswert kann auch in Abhängigkeit von einem erwarteten Fahrbahnzustand im Bereich des Fahrzeugs und/oder in einem Bereich vor dem Fahrzeug eingestellt werden. Der erwartete Fahrbahnzustand kann in einer von einem übergeordneten Informationsnetzwerk übermittelten

Fahrbahnzustandsinformation abgebildet sein.

Als Fahrbahnzustand kann ein Wasserstand im Bereich des Fahrzeugs erkannt werden. Unterschiedlichen Wasserständen können unterschiedliche

Erwartungswerte zugeordnet sein. Die Erkennungshäufigkeit verändert sich je nachdem, wie viel Wasser auf der Straße steht. Je mehr Wasser auf der Straße steht, umso höher kann die Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte sein. Ab einem gewissen Wasserstand und ab einer davon abhängigen

Geschwindigkeit verlieren die Reifen des Fahrzeugs den Bodenkontakt und schwimmen auf. Es kommt zu Aquaplaning. Durch den hier vorgestellten Ansatz kann vor Erreichen der kritischen Geschwindigkeit in Bezug auf den bekannten Wasserstand beziehungsweise Wasserstandsverlauf vor einem

Aquaplaningauftreten gewarnt werden.

Die Erkennungshäufigkeit kann in einem schmalbandigen Frequenzbereich ausgewertet werden. Die Erkennungshäufigkeit kann insbesondere in einem Ultraschallspektrum ausgewertet werden. In einem schmalen Frequenzband, insbesondere bei näherungsweise einer einzelnen Frequenz resultieren weniger Störungen, als in einem breiten Frequenzband. Im schmalbandigen

Frequenzbereich der Echoortung von Ultraschallsystemen um etwa 48 bis 50 kHz ist der Einfluss der Oberflächenbeschaffenheit bei trockener Fahrbahn minimal. Darum sind diese Systeme besonders gut für eine Erkennung des Fahrbahnzustands geeignet.

Die Erkennungshäufigkeit kann ferner unter Verwendung eines eine aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs repräsentierenden Geschwindigkeitswerts und/oder einer einen aktuellen Windvektor repräsentierenden Windinformation ausgewertet werden. Anteile der falsch positiv erkannten Objekte werden durch den Fahrtwind verursacht. Dieser Anteil kann von den erkannten Objekten abgezogen werden. Der Fahrtwind ist im Wesentlichen abhängig von der Geschwindigkeit des Fahrzeugs. Der Fahrtwind ist zusätzlich abhängig vom Wind. Dabei beeinflusst insbesondere ein Anteil des Winds in Fahrtrichtung des Fahrzeugs den Fahrtwind. Mit anderen Worten ist der Fahrtwind bei Gegenwind größer und bei Rückenwind kleiner, als der rein geschwindigkeitsabhängige Fahrtwind. Ein Windvektor beschreibt dabei Richtung und Stärke des Winds. Im Schritt des Auswertens können von unterschiedlichen Sensoren des

Sensorsystems erfasste Erkennungshäufigkeiten getrennt ausgewertet werden. Die Erkennungshäufigkeit ist an verschiedenen Stellen des Fahrzeugs unterschiedlich hoch. Windgeräusche können beispielsweise im Frontbereich des Fahrzeugs stärker ausgeprägt sei, als im Heckbereich.

Erkennungshäufigkeiten von zueinander symmetrisch am Fahrzeug verbauten Sensoren des Sensorsystems können ausgewertet werden. Sensoren sind am Fahrzeug oft paarweise verbaut. Die Sensorenpaare können zusammen ausgewertet werden, um ein Ungleichgewicht bei den Erkennungshäufigkeiten zu erkennen.

Zum Erkennen unterschiedlicher Fahrbahnzustände können verschiedene Erkennungshäufigkeiten von an verschiedenen Positionen am Fahrzeug verbauten Sensoren des Sensorsystems verwendet werden. Eine räumliche Verteilung der Erkennungshäufigkeiten kann abhängig vom Fahrbahnzustand sein. Bei feuchter bis nasser Straße kann die Erkennungshäufigkeit hinten am Fahrzeug höher sein, als vorne am Fahrzeug. Bei nasser bis überfluteter Fahrbahn kann die Erkennungshäufigkeit vorne am Fahrzeug höher sein, als hinten am Fahrzeug.

Die Erkennungshäufigkeit kann ferner unter Verwendung einer, einen Abstand des Fahrzeugs zu zumindest einem Objekt repräsentierenden

Abstandsinformation sowie einer Schallreflexionseigenschaften und/oder einer Schallemissionseigenschaft des Objekts ausgewertet werden. Objekte können beispielsweise von einem Umfelderfassungssystem des Fahrzeugs erfasst werden. Beispielsweise kann das Sensorsystem das Umfelderfassungssystem sein. Das Umfelderfassungssystem kann eine Abstandsinformation bereitstellen. Die Abstandsinformation kann bereits in den Sensordaten als Messgröße vorhanden sein. Beispielsweise kann das Sensorsystem aktiv akustische Signale aussenden und eine Laufzeit der Signale als Messgröße auswerten. Objekte im Umfeld des Fahrzeugs können Geräusche verursachen oder ein Eigengeräusch des Fahrzeugs verändern. Beispielsweise verursacht ein fahrendes Fahrzeug ein Fahrgeräusch, das das Eigengeräusch überlagern kann. Ebenso kann ein flächiges Objekt neben dem Fahrzeug das Eigengeräusch des Fahrzeugs zurückwerfen, wie beispielsweise eine Tunnelwand oder eine Leitplanke. Zum Berechnen der Schallemissionseigenschaft des Objekts kann eine

Absolutgeschwindigkeit des Objekts und/oder ein eine aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs repräsentierender Geschwindigkeitswert verwendet werden. Das Eigengeräusch des Fahrzeugs und/oder das Fahrgeräusch eines anderen Fahrzeugs sind geschwindigkeitsabhängig. Je höher die Geschwindigkeit ist, umso lauter ist das Eigengeräusch beziehungsweise das Fahrgeräusch.

Das Verfahren kann einen Schritt des Bereitstellens aufweisen, in dem eine den aktuellen Fahrbahnzustand repräsentierende Fahrbahnzustandsinformation und eine eine aktuelle Position des Fahrzeugs repräsentierende Positionsinformation für ein übergeordnetes Informationsnetzwerk bereitgestellt werden. Alternativ oder ergänzend können den aktuellen Fahrbahnzustand repräsentierende Fahrbahnzustandsinformationen für erwartete zukünftige Positionen des

Fahrzeugs von dem übergeordneten Informationsnetzwerk bereitgestellt werden. Durch das Bereitstellen kann in dem Informationsnetzwerk eine Übersicht über aktuelle Straßenverhältnisse erstellt werden. Basierend auf der Übersicht können andere Fahrzeuge mit vorausschauenden Fahrbahnzustandsinformationen versorgt werden, und so vorausschauend reagieren. Das Informationsnetzwerk kann beispielsweise als Cloud bezeichnet werden.

Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Medium gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des vorstehend beschriebenen Verfahrens verwendet wird.

Es wird darauf hingewiesen, dass einige der möglichen Merkmale und Vorteile der Erfindung hierin mit Bezug auf unterschiedliche Ausführungsformen als Verfahren und Vorrichtung beschrieben sind. Ein Fachmann erkennt, dass die Merkmale in geeigneter Weise kombiniert, angepasst oder ausgetauscht werden können, um zu weiteren Ausführungsformen der Erfindung zu gelangen.

Kurze Beschreibung der Zeichnun

Nachfolgend werden Ausführungsformen der Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, wobei weder die Zeichnungen noch die Beschreibung als die Erfindung einschränkend auszulegen sind. Fig. 1 zeigt eine Darstellung eines Fahrzeugs mit einer Vorrichtung zum

Erkennen eines Fahrbahnzustands gemäß einem Ausführungsbeispiel;

Fig. 2 zeigt eine Darstellung eines Informationsnetzwerks zum Verwalten von Fahrbahnzustandsinformationen gemäß einem Ausführungsbeispiel;

Fig. 3 zeigt eine Darstellung eines in Sensordaten enthaltenen Sensorsignals und Rauschlevels gemäß einem Ausführungsbeispiel; und

Fig. 4 zeigt eine Darstellung von beim Durchfahren eines Wasserbeckens erfassten Sensordaten gemäß einem Ausführungsbeispiel.

Die Figuren sind lediglich schematisch und nicht maßstabsgetreu. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen in den Figuren gleiche oder gleichwirkende

Merkmale.

Ausführungsformen der Erfindung

Es wird eine Erkennung des Wasserstands auf der Fahrbahn mittels Ultraschall für eine Aquaplaningwarnung vorgestellt.

Aktuell kann die Fahrbahnnässe bzw. eine Millimeter-Angabe der Wassersäule auf einer Fahrbahn nicht direkt gemessen werden. Aus verschiedenen

Betriebszuständen eines Fahrzeuges kann indirekt auf eine nasse Fahrbahn zurückgeschlossen werden. Dies kann zum Beispiel durch die

Scheibenwischeraktivität oder ESP-Eingriffe geschehen. Eine kontinuierliche „Messung" des Fahrbahnzustandes in Bezug auf Feuchtigkeit existiert aktuell nicht.

Ein Fahrzeug kann ein Umfelderfassungssystem aufweisen. Beispielsweise können für die Hinderniserkennung Ultraschallsensoren in der Nähe der Radkästen angebracht sein. Ein beträchtliches Problem beim Einsatz der Hinderniserkennung während der schnelleren Fahrt sind die Fahrgeräusche, die das von den Sensoren abgestrahlte Signal und dessen Echo überlagern und damit die Abstandsmessung zum Teil stark einschränken. Je mehr Wasser von den Reifen gegen den Radkasten spritzt beziehungsweise hochgerissen wird, umso lauter ist das Fahrgeräusch und umso stärker ist die Einschränkung. Der Geräuschpegel gelangt hauptsächlich direkt über die Luft zum Sensor, kann aber auch indirekt per Körperschall vom Sensor empfangen werden. Diese Geräusche werden als„Störgröße" im Sensor selbst berechnet.

Für den Fahrer oder auch für nachfolgende Fahrzeugführer wäre es in vielen Situationen hilfreich, den Einfluss der nassen Fahrbahn zu kennen oder auf die Auswirkungen bezüglich der möglichen Kurvengeschwindigkeit oder Aquaplaning aufmerksam gemacht zu werden. Dies würde die Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen. Die Information über den„Wasserstand" [mm] oder„nasse Fahrbahn" [ja/nein] kann auch in einer Cloud gespeichert und verarbeitet werden.

Das hier vorgestellte Verfahren kann prinzipiell in allen Fahrzeugen mit

Ultraschallsensoren eingesetzt werden. Da nur ein bereits berechnetes Signal auf den CAN-Bus zur Verfügung gestellt wird und aufgrund dieses Signals eine Warnung an den Fahrer ausgegeben wird, ist eine Minimal-Umsetzung mit Softwareänderungen an Ultraschallsteuergerät und HMI sehr kostengünstig möglich.

Fig. 1 zeigt eine Darstellung eines Fahrzeugs 100 mit einer Vorrichtung 102 zum Erkennen eines Fahrbahnzustands gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Fahrzeug 100 ist hier ein Personenkraftwagen. Das Fahrzeug 100 weist ein Ultraschall-Sensorsystem 104 mit je sechs Sensoren an der Front und am Heck auf. Die Sensoren sind auf unterschiedliche Erfassungsbereiche ausgerichtet und symmetrisch zur Fahrzeuglängsachse angeordnet. Die Sensoren senden Ultraschallsignale in ihre Erfassungsbereiche aus und zeichnen aus dem

Erfassungsbereich zurückkommende Echos auf. Die Sensoren stellen die Echos abbildende Sensorsignale 106 für das Sensorsystem 104 bereit. Das

Sensorsystem 104 wertet die Informationen aus den Sensordaten 106 aus und stellt Sensordaten 108 bereit.

Die Vorrichtung 102 liest die Sensordaten 108 ein und wertet eine in den

Sensordaten 108 enthaltene Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte aus, um den Fahrbahnzustand zu erkennen. Der Fahrbahnzustand wird in Form einer Fahrbahnzustandsinformation 112 für Fahrerassistenzsysteme 114 des

Fahrzeugs 100 bereitgestellt, die beispielsweise eine Warnung für einen Fahrer des Fahrzeugs 100 bereitstellen, wenn aufgrund des Fahrbahnzustands die Bodenhaftung geringer wird. In einem Ausführungsbeispiel begrenzt die Vorrichtung 102 Maximalwerte 116 für die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 100 und/oder einen Sicherheitsabstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug in Abhängigkeit von dem erkannten Fahrbahnzustand. Beispielsweise kann so ein Abstandsregeltempomat des Fahrzeugs die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 100 und/oder den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug an den Fahrbahnzustand anpassen.

In einem Ausführungsbeispiel sendet die Vorrichtung 102 die

Fahrbahnzustandsinformation 112 und eine Positionsinformation 118 über eine drahtlose Verbindung an ein übergeordnetes Informationsnetzwerk. Damit kann die Information über den Fahrbahnzustand im Bereich des Fahrzeugs 100 auch an andere Fahrzeuge weitergegeben werden.

Das Fahrzeug 100 erkennt mit Hilfe der Ultraschall-Sensoren (USS), die sich jeweils in der Nähe der Radkästen befinden beziehungsweise ohnehin für die Objekterkennung verbaut sind, wie hoch der Wasserstand auf der Fahrbahn ist.

Die Wasserstandserkennung kann vom Ultraschallsystem parallel zur

Objekterkennung vorgenommen werden. Da bei niedrigen Geschwindigkeiten die Objekterkennung sehr gut funktioniert, werden die Filtereigenschaften und andere Parameter der Sensoren auf die Objekterkennung optimiert. Bei dem hier vorgestellten Ansatz wird als Indikator eine Anzahl und ein Abstand von (fehl-) erkannten Objekten mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit ausgewertet, um Rückschlüsse auf den Wasserstand herzuleiten.

Je mehr Wasser oder Schneematsch sich auf der Fahrbahn befindet, desto höher ist der vom Ultraschallsensor gemessene geschwindigkeitsabhängige Geräuschpegel der an den Radkasten spritzenden Regentropfen

beziehungsweise Matschpartikel. Generell kann Nässe bevorzugt mit den hinteren Sensoren erfasst werden, da hier der Geräuschpegel des Wassers weniger durch den Fahrtwind überlagert wird. Auch die Fahrzeuggeschwindigkeit bzw. die Raddrehzahl, die Windgeschwindigkeit und Richtung, andere

Verkehrsteilnehmer, Objekte am Straßenrand, die Einbaulage der Sensoren, die Fahrzeuggeometrie, etwaige Verschmutzung der Sensoren und die

Reifenbeschaffenheit (Querschnitt, Breite, Profilierung, etc. ) können einen Einfluss auf die Menge Wasser, die gegen den Radkasten spritzt beziehungsweise den Geräuschpegel haben. Alle diese Parameter fließen in die Berechnung des Wasserstandes mit ein.

Wenn eine geschwindigkeitsabhängige Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte um einen ersten (geschwindigkeitsabhängigen) Faktor größer als ein geschwindigkeitsabhängiger Referenzwert für trockene Fahrbahn ist, dann ist die Straße (mindestens) feucht. Wenn die Erkennungshäufigkeit um einen zweiten (geschwindigkeitsabhängigen) Faktor größer als der geschwindigkeitsabhängige Referenzwert für trockene Fahrbahn ist, dann ist die Straße (mindestens) nass, wobei der zweite Faktor größer als der erste Faktor ist. Mit weiteren noch größeren Faktoren können höhere Wasserstände von niedrigeren

Wasserständen, nasser und feuchter Straße unterschieden werden.

Da bei trockener Straße ein Rauschlevel am Sensor hauptsächlich vom

Fahrtwind verursacht wird, bewirkt Gegenwind einen erhöhten Pegel und Mitwind einen verringerten Pegel. Damit Gegenwind bei trockener Straße nicht für feuchte Straße und Mitwind bei feuchter Straße nicht für trockene Straße gehalten wird, kann das Fahrzeug 100 die Windgeschwindigkeit beispielsweise mit Hilfe des Lüfterrads, das vom Fahrtwind angeströmt wird, messen und dessen Einfluss herausrechnen. Alternativ kann es die aktuelle lokale

Windgeschwindigkeit und Richtung über das Internet abrufen. Das Fahrzeug 100 addiert den Gegenwind zur aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit und berechnet daraus die windkorrigierte Geschwindigkeit, um damit die zuvor beschriebene Wasserstandsberechnung durchzuführen und zu verbessern.

Nicht nur die Fahrtwindgeräusche des eigenen Fahrzeugs 100 sondern auch die der anderen Verkehrsteilnehmer haben einen großen Einfluss auf den

Rauschlevel. Das Fahrzeug 100 kann andere Verkehrsteilnehmer bei mittleren Geschwindigkeiten und kurzen Entfernungen durch Aussenden von

Ultraschallpulsen und Messen der Reflexionen erkennen.

Alle Fahrzeuge 100, die über Sensoren vorne und hinten verfügen können Wasser auf der Straße am zuverlässigsten erkennen. Wenn das Fahrzeug nur vorne oder nur hinten über Sensoren verfügt, dann kann es andere

Verkehrsteilnehmer bei hohen Geschwindigkeiten auch mit Hilfe weiterer Sensorik wie z.B. Radar, Kamera oder Lidar erkennen. Wenn das Fahrzeug andere Verkehrsteilnehmer erkannt hat, wendet es alternative

geschwindigkeitsabhängige Faktoren für die Berechnung des Wasserstands an. Wenn die Erkennungshäufigkeit gleichzeitig vorne und hinten erhöht wird, dann kann eine E MV-Störquelle die Ursache sein, da sich deren Signale mit

Lichtgeschwindigkeit ausbreiten und somit alle Sensoren gleichzeitig erreichen. Dabei kann berücksichtigt werden, dass die Störquelle abhängig von der Einbaulage unterschiedlich stark in die Sensoren einkoppelt.

Durch stationäre Objekte, wie z.B. Betonmauern werden die selbst verursachten Wassergeräusche reflektiert und gelangen verstärkt zu den Sensoren. Wenn das Fahrzeug stationäre Objekte erkennt, wendet es ebenso weitere alternative geschwindigkeitsabhängige Faktoren für die Berechnung des Wasserstands an.

Da die Sensoren unterschiedlich nah an den Rädern sitzen und gegebenenfalls unterschiedlich stark durch die Karosserie verdeckt sind, werden für jeden Sensor eigene geschwindigkeitsabhängige Faktoren zur Berechnung des Wasserstandes vorgehalten. In der Regel sind die Sensoren symmetrisch zur Fahrzeuglängsachse angeordnet, so dass jeweils ein

geschwindigkeitsabhängiger Faktor auf jeweils zwei symmetrisch zueinander angeordnete Sensoren angewendet werden kann.

Generell werden möglichst alle verfügbaren Sensoren zur Berechnung des Wasserstands verwendet. Dadurch kann es vorkommen, dass die Sensoren den Wasserstand unterschiedlich hoch einschätzen. Da je nach Position der Sensoren eine Berechnung des Wasserstands zuverlässiger oder

unzuverlässiger möglich ist, wird auch die Standardabweichung des Signals für jede Position individuell festgelegt. Außerdem wird die sensorindividuelle Standardabweichung nochmals korrigiert, wenn einer der oben beschriebenen Einflüsse auf das Sensorsignal wirkt bzw. je nachdem welche

Berechnungsmethodik angewendet werden kann. Die berechneten

Wasserstände werden durch die Standardabweichungen gewichtet miteinander fusioniert wobei Wasserstände mit besonders hoher Standardabweichung ggf. komplett verworfen werden. Für den fusionierten Wasserstand wird ebenso die Standardabweichung berechnet. Die vorderen Sensoren können sehr hohe Wasserstände zuverlässiger erkennen als die hinteren, wobei die vorderen Sensoren Probleme haben, feuchte und nur mäßig nasse Straße zu erkennen. Daher werden zusammen mit der Einschätzung zum Wasserstand der vorderen Sensoren eine hohe Standardabweichung für niedrige Wasserstände und eine niedrige Standardabweichung für hohe Wasserstände für die anschließende Fusion der Daten angenommen. Dagegen kann mit Hilfe der hinteren Sensoren sehr zuverlässig feuchte und nasse Straße erkannt werden, während den hinteren Sensoren eine Erkennung von sehr kurzen aber tiefen Pfützen weniger gut gelingt als den vorderen Sensoren. Diese Erkenntnis wird bei der Fusion der Messwerte aller Sensoren ebenso berücksichtigt, indem die

Standardabweichung der hinteren Sensoren für gemessene niedrige

Wasserstände klein und für hohe Wasserstände groß angenommen wird.

Zusätzlich ist es auch möglich mittels Mustererkennung, gewonnen aus dem Rohdaten des Ultraschall-Sensors, situationsbezogen einen vorhandenen Wasserstand zu bestimmen. Z. B. kann aufgrund der Vorbeifahrt an einem Fahrzeug aus dem charakteristischem Geräuschmuster inkl. Muster der Objekterkennung auf einen vorhandenen Wasserstand bzw. Straßeneigenschaft (trocken, feucht, nass, ...) geschlossen werden.

Bei hohen Wasserständen sind hauptsächlich der Reifenquerschnitt und die Reifenaufstandskraft entscheidend, ob Aquaplaning bereits bei niedrigeren oder erst bei höheren Geschwindigkeiten auftritt. Bei niedrigen Wasserständen spielt neben dem Reifenquerschnitt und der Reifenaufstandskraft auch die

Reifenprofiltiefe sowie das Profilbild eine wesentliche Rolle.

Das Fahrzeug 100 lernt bei welchen Geschwindigkeiten und Wasserständen Anzeichen für Aquaplaning auftreten. Das erkennt das Fahrzeug 100 mit Hilfe von Sensoren des ESP, das zum Beispiel anhand von

Raddrehzahlinformationen, Inertialsensorik, dem Lenkwinkel den Schlupf der einzelnen Räder und die Fahrzeugstabilität berechnet. Wird das Fahrzeug 100 instabil oder wird der Schlupf einzelner Räder ungewöhnlich groß, dann sind das Anzeichen für auftretendes Aquaplaning. Das ESP kann auch zuordnen, ob die rechte oder die linke Seite von Aquaplaning betroffen ist. Immer wenn das Fahrzeug 100 Aquaplaning mit Hilfe der ESP-Sensorik erkennt, speichert es die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Reifenaufstandskräfte und den Wasserstand ab und sendet diese Daten auch in die Cloud. Den Wasserstand kann das Fahrzeug 100 entweder, falls vorhanden, mit dem eigenen Ultraschallsystem messen oder von der Cloud abfragen, oder aus diesen Erfahrungswerten können das

Fahrzeug 100 bzw. die Cloud für die Zukunft besser einschätzen, wie gefährlich der aktuell gemessene Wasserstand für das jeweilige Fahrzeug 100 ist bzw. wie gefährlich der vorhergesagte Wasserstand auf der gewählten Strecke sein wird und wie stark das Fahrzeug 100 die Maximalgeschwindigkeit reduzieren muss um Aquaplaning sicher vermeiden zu können.

Bei feuchter Fahrbahn stellt der Abstandsregel-Tempomat automatisch einen höheren Abstand zu vorausfahrenden Fahrzeugen ein, als bei trockener

Fahrbahn. Der Notbremsassistent greift früher ein, als bei trockener Straße, um einen Auffahrunfall zu verhindern.

Bei nasser Straße reduziert der Abstandsregel-Tempomat die maximal auswählbare Sollgeschwindigkeit des Tempomaten und hält automatisch einen noch höheren Abstand zu vorausfahrenden Fahrzeugen ein, als bei feuchter Fahrbahn. Überschreitet der Fahrer eine bestimmte Geschwindigkeit, wird er vor Aquaplaning gewarnt. Der Notbremsassistent greift noch früher ein, als bei feuchter Straße, um einen Auffahrunfall zu verhindern.

Bei hohem Wasserstand auf der Straße reduziert der Abstandsregel-Tempomat die maximal auswählbare Sollgeschwindigkeit des Tempomaten und hält automatisch einen noch höheren Abstand zu vorausfahrenden Fahrzeugen ein, als bei nasser Straße. Der Fahrer wird bereits beim Überschreiten niedrigerer Geschwindigkeiten, als bei nasser Straße gewarnt. Der Notbremsassistent greift noch früher ein, als bei nasser Straße, um einen Auffahrunfall zu verhindern.

Bei längerfristig vorhergesagter Aquaplaninggefahr, beispielsweise bei steigender Fahrzeuggeschwindigkeit bei konstantem Wasserspiegel oder vorhergesagter Pfütze/Spurrille durch die Cloud erfolgt eine Reduktion der Sollgeschwindigkeit des Abstands-Regeltempomaten und der

Geschwindigkeitslimitierung. Zusätzlich kann eine Reduktion des Motormoments und/oder ein Bremseingriff (z.B. beim rollen bergab) erfolgen. Der Fahrer kann z.B. durch eine Anzeige oder einen Warnton gewarnt werden.

Bei akut gemessener Aquaplaninggefahr (plötzliche tiefe Pfütze/Spurrille) kann der Abstands-Regeltempomat abgeschaltet werden, das Motormoment reduziert werden. Weiterhin können gezielte Bremseingriffe zur Reduktion der

Geschwindigkeit und Stabilisierung des Fahrzeugs ausgeführt werden. Bei akuter Aquaplaninggefahr sollte möglichst mit den Vorderrädern, aber nicht mit den Hinterrädern gebremst werden, um ein Ausbrechen des Hecks zu vermeiden. Der Fahrer kann z.B. durch eine Anzeige oder einen Warnton gewarnt werden. Wasser auf der Straße kann Ursache für zahlreiche Defekte und sporadische Fehler sein. Wenn das Fahrzeug 100 einen Fehler in einer der Komponenten detektiert, dann speichert es nicht nur die aktuelle Umgebungstemperatur, Fahrzeuggeschwindigkeit und Motordrehzahl sondern auch, ob der Fehler bei trockener, feuchter nasser oder überschwemmter Straße aufgetreten ist.

Außerdem kann bei einer besonders schnellen Durchfahrt durch sehr tiefes Wasser dieses Ereignis als solches abgespeichert werden und diese Information der Werkstatt zur Verfügung gestellt werden.

Fig. 2 zeigt eine Darstellung eines Informationsnetzwerks 200 zum Verwalten von Fahrbahnzustandsinformationen 112 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Informationsnetzwerk 200 vernetzt Fahrzeuge 100, wie in Fig. 1, die eine Vorrichtung zum Erkennen eines Fahrbahnzustands aufweisen, mit Fahrzeugen 202, die keine solche Vorrichtung aufweisen.

In einem hier dargestellten Situationsbeispiel fahren zwei Fahrzeuge 100 mit Vorrichtung und ein Fahrzeug 202 ohne Vorrichtung auf einer Straße 204. Die Fahrzeuge 100, 202 fahren in größeren Abständen hintereinander. Insbesondere fahren sie außer Sichtweite. Ein Streckenabschnitt 206 der Straße 204 weist einen geänderten Fahrbahnzustand auf. Hier 206 ist die Straße 204 in dem Streckenabschnitt nass oder es steht sogar Wasser auf der Fahrbahn. Das vorausfahrende Fahrzeug 100 mit Vorrichtung hat den Streckenabschnitt 206 erreicht. Die Vorrichtung erkennt den Fahrbahnzustand zumindest als nass, da die Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte in dem Streckenabschnitt 206 deutlich höher ist, als in einem trockenen Streckenabschnitt. Insbesondere ist die Erkennungshäufigkeit falsch positiver Objekte höher, als ein Nasswert. Die Vorrichtung sendet eine Fahrbahnzustandsinformation 112 und eine

Positionsinformation 118 an das Informationsnetzwerk 200. Die

Fahrbahnzustandsinformation 112 enthält zumindest die Information über den als nass erkannten Fahrbahnzustand.

Das zweite Fahrzeug 100 mit Vorrichtung hat den Streckenabschnitt 206 noch nicht erreicht. Das zweite Fahrzeug 100 fährt über trockene Straße 204. Auch das zweite Fahrzeug 100 übermittelt Informationen an das Informationsnetzwerk 200. Da der Fahrbahnzustand als normal erkannt wird, wird hier nur die

Positionsinformation 118 übermittelt. Eine Position des dritten Fahrzeugs 202 ist hier zumindest näherungsweise aus anderen Quellen bekannt. Im Informationsnetzwerk 200 werden die Positionen der Fahrzeuge 100, 202 zueinander in Bezug gesetzt. Dabei wird erkannt, dass sich das zweite und dritte Fahrzeug 100, 202 kurz vor dem nassen

Streckenabschnitt 206 befinden und diesen bald erreichen werden. Daher wird eine Warnmeldung 208 vor Nässe an das zweite und dritte Fahrzeug 100, 202 gesandt. So können Fahrerassistenzsysteme und/oder die Fahrer des zweiten und dritten Fahrzeugs 100, 202 entsprechend reagieren, beispielsweise indem sie die Geschwindigkeit und/oder Sicherheitsabstand an die zu erwartenden nassen Straßenverhältnisse anpassen.

Das Fahrzeug 100 meldet den berechneten Wasserstand und die

Standardabweichung zusammen mit der GPS-Position und ggf. der aktuellen Fahrspur bzw. Fahrtrichtung über eine Mobilfunkverbindung an die Cloud, die diese Daten zusammen mit den Daten weiterer Fahrzeuge 100 und mit anderen

Wetterdaten 210 fusioniert und plausibilisiert. Auch Fahrzeuge 202, die den Wasserstand selbst nicht berechnen können, können die vorhergesagten maximalen Wasserstände oder noch sicheren Maximalgeschwindigkeiten für die nächsten wahrscheinlichen Routenabschnitte von der Cloud abrufen.

Fig. 3 zeigt eine Darstellung eines in Sensordaten enthaltenen Sensorsignals 106 und Rauschlevels 300 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die Sensordaten entsprechen dabei im Wesentlichen den Sensordaten in Fig. 1. Das Sensorsignal 106 und der Rauschlevel 300 sind in einem Diagramm dargestellt, das auf seiner Abszisse eine Zeit und auf seiner Ordinate eine Intensität angetragen hat. Das

Sensorsignal 106 bildet ein an einem Sensor empfangene Echos 302 eines von dem Sensor ausgesendeten Signals ab. Die Zeit repräsentiert hier eine Laufzeit des Signals und der Echos 302. Ein Verlauf des Sensorsignals 106 beginnt an einem Sendezeitpunkt des Signals. Das Signal ist nicht dargestellt. Das Signal ist hier ein Ultraschallsignal. Das Ultraschallsignal breitet sich von dem Sensor mit

Schallgeschwindigkeit aus. Wenn das Ultraschallsignal auf ein Objekt trifft, wird es zurückgeworfen beziehungsweise reflektiert und breitet sich wieder mit Schallgeschwindigkeit aus. Das erste dargestellte Echo 302 bildet den Anteil des ausgesendeten Signals ab, der am Sensor zu einem ersten Empfangszeitpunkt erfasst wird. Das zweite dargestellte Echo 302 bildet den Anteil des

ausgesendeten Signals ab, der am Sensor zu einem zweiten Empfangszeitpunkt erfasst wird. Je kürzer eine Zeitdauer zwischen dem Sendezeitpunkt und den Empfangszeitpunkten der Echos 302 ist, umso geringer ist ein Abstand zwischen dem Sender und dem Objekt.

Wenn kein Echo 302 empfangen wird, bildet der Sensor ein Hintergrundgeräusch 304 in dem Sensorsignal 106 ab. Das zweite Echo 302 weist hier eine deutlich höhere Intensität als das Hintergrundgeräusch 304 auf. Das erste Echo 302 weist nur eine wenig höhere Intensität als das Hintergrundgeräusch 304 auf. Um die Echos 302 vom Hintergrundgeräusch 304 unterscheiden zu können, wird der Rauschlevel 300 aus dem Hintergrundgeräusch 304 ermittelt. Der Rauschlevel 300 beruht auf einem gleitenden Mittelwert des Sensorsignals 106. Zusätzlich ist der Rauschlevel 300 gegenüber dem Mittelwert geringfügig hin zu größeren Intensitäten verschoben. Die Echos 302 sind kurz und weisen eine große Flankensteilheit auf. Die Intensität der Echos 302 übersteigt den Rauschlevel 300. Je stärker ein Echo 302 den Rauschlevel 300 übersteigt, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit tatsächlich ein an dem Objekt reflektiertes Echo 302 erkannt zu haben. Umgekehrt ist die Erkennungswahrscheinlichkeit umso geringer, je schwächer das Echo 302 im Vergleich mit dem Rauschlevel 300 ist. Echos 302, die nur eine wenig höhere Intensität als den Rauschlevel 300 aufweisen, diesen also nur geringfügig übersteigen, werden als falsch positiv erkannte Echos 302 markiert, jedoch nicht unterdrückt.

Jeder Sensor misst ein individuelles Grundrauschen. Dieses minimale Rauschen kann immer dann gelernt werden, wenn akustische Signale als Ursache auszuschließen oder unwahrscheinlich sind. Das gelernte individuelle

Grundrauschen jedes Sensors wird immer vom gemessenen Rohwert abgezogen, bevor es weiteren Berechnungen zur Verfügung gestellt wird.

Fig. 4 zeigt eine Darstellung von beim Durchfahren eines Wasserbeckens erfassten Sensordaten 108 gemäß einem Ausführungsbeispiel.

Die Sensordaten 108 sind in einem Diagramm dargestellt, das auf seiner Abszisse eine fortlaufende Zeit in Sekunden [s] angetragen hat. Auf der Ordinate sind zwei voneinander unabhängige Größen angetragen. Eine Größe ist ein Entfernungswert in Zentimetern [cm] für empfangene Echos 302. Die andere Größe ist ein Wert des Rauschlevels 300 in Dezibel [dB]. Die Sensordaten 108 bilden dabei eine Vielzahl an zeitlich nacheinander ausgeführten Messungen ab. Zu jeder Messung ist zumindest ein Wert für den Rauschlevel 300 dargestellt. Wenn ein an einem Objekt reflektierten Echo 302 empfangen wurde, ist eine Laufzeit des Echos als Entfernungswert dargestellt. Zusätzlich ist eine

Erkennungswahrscheinlichkeit des Echos bekannt. Der Rauschlevel 300 und die Echos 302 sind durch unterschiedliche Symbole gekennzeichnet. Ein diese Sensordaten 108 erfassendes Fahrzeug entspricht im Wesentlichen der Darstellung in den Figuren 1 und 2 und ist mit einer Geschwindigkeit zwischen 30 km/h und 100 km/h durch das Wasserbecken gefahren. Dabei hat das Fahrzeug durch Aquaplaning kurzzeitig den Bodenkontakt verloren. Beim Durchfahren des Wasserbeckens steigt der Rauschlevel 300 sprunghaft um bis zu 23 dB an. Nach dem Wasserbecken sinkt der Rauschlevel 300 wieder in etwa auf das gleiche Niveau ab, wie vor dem Wasserbecken.

Während das Fahrzeug durch das Wasserbecken fährt, werden kurzzeitig viele Echos 302 von falsch positiven Objekten 400 durch den Sensor erfasst. Eine Erkennungshäufigkeit der falsch positiven Objekte steigt sprunghaft an. Bevor das Fahrzeug das Wasserbecken erreicht, werden nur wenige falsch positive Objekte 400 erfasst. Die Erkennungshäufigkeit ist dort gering. Nach dem Wasserbecken ist die Erkennungshäufigkeit wieder ähnlich gering. Bei dem hier vorgestellten Ansatz wird die Erkennungshäufigkeit ausgewertet, um Rückschlüsse auf den Fahrbahnzustand zu ziehen. Dazu wird ein Wert der Erkennungshäufigkeit mit zumindest einem Erwartungswert für den

Fahrbahnzustand verglichen. Der Fahrbahnzustand wird unter Verwendung eines Ergebnisses des Vergleichs erkannt.

Für verschiedene Fahrbahnzustände sind verschiedene Erwartungswerte definiert worden. Die Erwartungswerte sind auch abhängig von einem

Fahrzeugtyp und einer Einbaulage des Sensors im Fahrzeug. Die Sensoren weisen ein natürliches Messrauschen auf, das zur fälschlichen

Erkennung von Objekten 400 führt (false positive oder FP-Objekte 400). Die Sensoren können so ausgelegt werden, dass theoretisch 20% der FP-Objekte 400 auf das Messrauschen zurückführbar sind. Durch diese Auslegung kann gewährleistet werden, dass auch sehr schwache Echos noch vom Sensor erkannt, an das Steuergerät weitergeleitet und von diesem ausgewertet werden können. Windgeräusche und Nässe können das Rauschen an den Sensoren erhöhen und dadurch auch die Anzahl an FP-Objekten 400 über 20% steigen lassen. Daher kann auch durch die Auswertung der Anzahl an FP-Objekten 400 Wasser auf der Straße erkannt werden.

Der Rauschlevel 300 nimmt bei der Durchfahrt durch das Aquaplaning-Becken deutlich zu, weshalb zu dieser Zeit auch vermehrt FP-Objekte 400 erkannt werden. Im weiteren Verlauf nehmen Rauschlevel 300 und Anzahl der FP- Objekte 400 wieder ab. Regentropfen, die auf die Sensorfläche

auftreffen, können ebenfalls zu FP-Objekten 400 führen, wobei

deren Anzahl unabhängig vom Rauschlevel 300 ist. Darum kann aus der Anzahl der FP-Objekte 400 insbesondere dann auf das Rauschlevel 300 geschlossen werden, wenn ausgeschlossen werden kann, dass die Sensorsignale von Regentropfen beeinflusst werden. Bei hohen Fahrzeuggeschwindigkeiten ist das vor allem bei den hinteren und seitlich angebrachten Sensoren der Fall.

Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass Begriffe wie„aufweisend", „umfassend", etc. keine anderen Elemente oder Schritte ausschließen und Begriffe wie„eine" oder„ein" keine Vielzahl ausschließen. Bezugszeichen in den Ansprüchen sind nicht als Einschränkung anzusehen.