Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Prädiktion eines Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers. Unter dem Begriff „automatisiertes Fahren“ kann im Rahmen des Dokuments ein Fahren mit automatisierter Längs- oder Querführung oder ein autonomes Fahren mit automatisierter Längs- und Querführung verstanden werden. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst ein automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Diese Automatisierungsgrade wurden von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) definiert (siehe BASt-Publikation „Forschung kompakt“, Ausgabe 11/2012). Beim assistierten Fahren führt der Fahrer dauerhaft die Längs- oder Querführung aus, während das System die jeweils andere Funktion in gewissen Grenzen übernimmt. Beim teilautomatisierten Fahren (TAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum und/oder in spezifischen Situationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim hochautomatisierten Fahren (FIAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung zu übernehmen. Beim vollautomatisierten Fahren (VAF) kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich. Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade gemäß der Definition der BASt entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Beispielsweise entspricht das hochautomatisierte Fahren (HAF) gemäß der BASt dem Level 3 der Norm SAE J3016. Ferner ist in der SAE J3016 noch der SAE-Level 5 als höchster Automatisierungsgrad vorgesehen, der in der Definition der BASt nicht enthalten ist. Der SAE- Level 5 entspricht einem fahrerlosen Fahren, bei dem das System während der ganzen Fahrt alle Situationen wie ein menschlicher Fahrer automatisch bewältigen kann; ein Fahrer ist generell nicht mehr erforderlich.

Um automatisiertes Fahren qualitativ hochwertig realisieren zu können, ist es notwendig, das Verhalten von Verkehrsteilnehmern im Umfeld des automatisierten Fahrzeugs zu prädizieren.

Hierfür sind bereits viele Ansätze bekannt, die beispielsweise mit künstlicher Intelligenz und insbesondere neuronalen Netzen arbeiten. Diese Ansätze befinden sich allerdings üblicherweise in einem Zielkonflikt zwischen einer möglichst exakten Prädiktion des Verhaltens der Verkehrsteilnehmer und möglichst geringen Ressourcenbedarfen für die Ermittlung des Prädiktionsergebnisses. Es ist Aufgabe der Erfindung, eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Prädiktion des Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers mit hoher Qualität und geringem Ressourcenbedarf anzugeben.

Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.

Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Prädiktion eines Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers, insbesondere eines Kraftfahrzeugs als Verkehrsteilnehmer.

Insbesondere ist die Vorrichtung zur Prädiktion des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers ein Bestandteil eines Fahrerassistenzsystems oder eines Fahrsystems eines automatisierten Kraftfahrzeugs und stellt dem Fahrerassistenzsystem oder Fahrsystem das prädizierte Verhalten des Verkehrsteilnehmers als Information für die Bewegungsplanung und Bewegungssteuerung bereit.

Das Verhalten des Verkehrsteilnehmers umfasst insbesondere zumindest eine Entscheidung des Verkehrsteilnehmers beim Lösen seiner Fahraufgabe, wie beispielsweise eine Entscheidung des Verkehrsteilnehmers, einer Fahrspur zu folgen oder die Fahrspur zu verlassen.

Die Vorrichtung ist eingerichtet, zumindest eine Flypothese für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers bereitzustellen. Eine Hypothese beschreibt dabei genau ein mögliches Verhalten des Verkehrsteilnehmers. Mit anderen Worten legt eine Hypothese für einen begrenzten Zeithorizont ein Szenario fest, welche Entscheidungen der Verkehrsteilnehmer bei der Bewältigung der Fahraufgabe treffen wird.

Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, für jede Hypothese ein verdecktes Markowmodell (englisch: hidden markov model) bereitzustellen.

Das verdeckte Markowmodell umfasst für die jeweilige Hypothese genau zwei verborgene Zustände, wobei der eine dieser verborgenen Zustände ein Befolgen der Hypothese durch den Verkehrsteilnehmer repräsentiert und der andere dieser Zustände ein nicht-Befolgen der Hypothese durch den Verkehrsteilnehmer repräsentiert.

Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass durch die Beschränkung auf genau zwei verborgene Zustände die algorithmische Komplexität des verdeckten Markowmodells begrenzt bleibt, da diese üblicherweise quadratisch mit der Anzahl aller Zustände steigt.

Die beiden verborgenen Zustände für die jeweilige Hypothese beschreiben die logisch entgegengesetzten Möglichkeitenund sind damit bezüglich der tatsächlichen Handlungsoptionen des Verkehrsteilnehmers vollständig. Entweder der Verkehrsteilnehmer befolgt die Hypothese oder der Verkehrsteilnehmer befolgt die Hypothese nicht. Somit ist der Verkehrsteilnehmer zu jeder Zeit in einem der beiden Zustände. Die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese charakterisieren zumindest ein Merkmal des Verkehrsteilnehmers. Insbesondere besteht zwischen der Ausprägung des zumindest einen Merkmals und einem verborgenen Zustand ein Zusammenhang in Form einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, so dass jede Ausprägung des Merkmals für eine gewisse Wahrscheinlichkeit steht, dass der jeweilige verborgene Zustand derzeit vorliegt ist.

Das zumindest eine Merkmal ist insbesondere ein absolutes Merkmal des Verkehrsteilnehmers, dessen Ausprägung allein durch Betrachtung des Verkehrsteilnehmers ermittelt werden kann.

Alternativ dazu ist das zumindest eine Merkmal insbesondere ein relatives Merkmal des Verkehrsteilnehmers, dessen Ausprägung nur durch Betrachtung des Verkehrsteilnehmers in Relation zu einem Referenzobjekt ermittelt werden kann, beispielsweise in Relation zu einer Fahrspur, einem weiteren Verkehrsteilnehmer oder einem Ego-Fahrzeug.

Die Vorrichtung ist eingerichtet, das Verhalten des Verkehrsteilnehmers in Abhängigkeit von den verborgenen Zuständen des verdeckten Markowmodells für die zumindest eine Hypothese zu prädizieren.

Die Prädiktion des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers erfolgt insbesondere durch Ermittlung des wahrscheinlichsten verborgenen Zustands des verdeckten Markowmodells für die zumindest eine Hypothese für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers.

Die Prädiktion des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers kann dabei beispielsweise das Aufstellen der zumindest einen Hypothesen und das Ermitteln des wahrscheinlichsten verborgenen Zustands des verdeckten Markowmodells umfassen. Alternativ kann die Prädiktion des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers auch nur das Ermitteln des wahrscheinlichsten verborgenen Zustands des verdeckten Markowmodells umfassen.

Durch die Ermittlung des wahrscheinlichsten verborgenen Zustands des verdeckten Markowmodells wird für jede Hypothese ermittelt, ob der Verkehrsteilnehmer die Hypothese befolgt, also sein Verhalten der Hypothese entspricht.

Im Falle mehrerer Hypothesen und somit mehrerer verdeckter Markowmodelle ist es möglich, dass der wahrscheinlichste Zustand mehrerer verdeckter Markowmodelle dem Befolgen der jeweiligen Hypothese durch den Verkehrsteilnehmer entspricht. In diesem Fall - oder in dem entgegengesetzten Fall, dass für kein verdecktes Markowmodell eindeutig ein wahrscheinlichster Zustand ermittelbar ist, kann das Verhalten des Verkehrsteilnehmers als nicht klassifizierbar eingestuft werden, was bei einem Fahrerassistenzsystem beispielsweise zu einer Vergrößerung des Sicherheitsabstands zu dem jeweiligen Verkehrsteilnehmer führen könnte.

In einer vorteilhaften Ausführungsform ist das zumindest ein Merkmal des Verkehrsteilnehmers ein quantifizierbares Merkmal des Verkehrsteilnehmers. Ein Merkmal ist insbesondere quantifizierbar, wenn seine Ausprägung in messbare Größen und Zahlenwerte umformuliert werden kann. Beispielsweise ist ein Merkmal quantifizierbar, wenn seine Ausprägung mit einem Zahlenwert dargestellt werden kann, ohne dabei wesentlich Informationsgehalt zu verlieren oder sogar ohne Informationsgehalt zu verlieren. Somit ist beispielsweise eine Trajektorie des Verkehrsteilnehmers gerade kein quantifizierbares Merkmal.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform charakterisieren die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese zumindest zwei voneinander unabhängige Merkmale. Merkmale sind insbesondere dann unabhängig, wenn die Wahrscheinlichkeit, mit der Ausprägung des Merkmals auf einen verborgenen Zustand schließen lässt, unabhängig von Ausprägung des anderen Merkmals ist.

Beispielsweise kann angenommen werden, dass bei einem Verkehrsteilnehmer, der an einer Kreuzung nach rechts abbiegt, der Abstand des Verkehrsteilnehmers von der Spurmitte unabhängig vom Winkelabstand der Spurausrichtung ist. Diese Annahme mag eventuell tatsächlich gar nicht immer korrekt sein, allerdings wird dadurch die Komplexität des Modells stark beschränkt.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform umfassen die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese einen Abstand des Verkehrsteilnehmers zu einer Mitte einer Fahrspur als Merkmal, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet.

Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass der Abstand des Verkehrsteilnehmers zu der Mitte der Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet, sehr prägnant für bestimmte Verhalten des Verkehrsteilnehmers ist. So lassen sich aus dem Abstand des Verkehrsteilnehmers zu der Mitte der Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet, Informationen gewinnen für Hypothesen wie beispielsweise, dass der Verkehrsteilnehmer der Fahrspur folgt oder von der Fahrspur abbiegt.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform umfassen die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese eine Abweichung einer Ausrichtung des Verkehrsteilnehmers zu einer Ausrichtung einer Fahrspur als Merkmal, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet.

Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass die Abweichung der Ausrichtung des Verkehrsteilnehmers zu der Ausrichtung der Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet, ebenfalls sehr prägnant für bestimmte Verhalten des Verkehrsteilnehmers ist. So lassen sich aus der Abweichung der Ausrichtung des Verkehrsteilnehmers zu der Ausrichtung der Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer befindet, Informationen gewinnen für Hypothesen wie beispielsweise, dass der Verkehrsteilnehmer der Fahrspur folgt oder von der Fahrspur abbiegt.

Die Ausrichtung des Verkehrsteilnehmers und die Ausrichtung der Fahrspur sind dabei insbesondere Gierwinkel, deren Differenz eine Abweichung angibt.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform umfassen die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese eine Aktivierung eines Fahrtrichtungszeigers des Verkehrsteilnehmers als Merkmal.

Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass die Aktivierung eines Fahrtrichtungszeigers auch sehr prägnant für bestimmte Verhalten des Verkehrsteilnehmers ist. So lassen sich aus der Aktivierung eines Fahrtrichtungszeigers Informationen gewinnen für Hypothesen wie beispielsweise, dass der Verkehrsteilnehmer nach links oder nach rechts von der Fahrspur abbiegt.

Weiterhin ermöglicht die zugrundeliegende Modellierung zu berücksichtigen, dass Verkehrsteilnehmer, die zum Beispiel rechts blinken mit einer geringen Wahrscheinlichkeit doch nicht rechts abbiegen werden oder ein Verkehrsteilnehmer abbiegt ohne zu blinken.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform umfassen die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese ein für ein Vorfahrt gewährendes Verhalten des Verkehrsteilnehmers charakteristisches Merkmal. Ein für ein Vorfahrt gewährendes Verhalten des Verkehrsteilnehmers charakteristisches Merkmal ist beispielsweise eine Verzögerung des Verkehrsteilnehmers, insbesondere dann wenn der Verkehrsteilnehmer aufgrund der vorliegenden Vorfahrtssituation Vorfahrt gewähren muss.

Die genannten Merkmale werden zur Vereinfachung des Modells als bedingt unabhängig voneinander gegeben des versteckten Zustands angenommen , weshalb sich die genannten Merkmale insbesondere zur Kombination in einem verdeckten Markowmodell eignen.

In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform ist die Vorrichtung eingerichtet eine Verkehrssituation, in der sich der Verkehrsteilnehmer befindet, zu ermitteln, und die zumindest eine Hypothese für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers in Abhängigkeit von dieser Verkehrssituation zu ermitteln.

Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zur Prädiktion eines Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers.

Ein Schritt des Verfahrens ist das Bereitstellen von zumindest einer Hypothese für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers.

Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Bereitstellen von einem verdeckten Markowmodell für jede Hypothese, wobei das verdeckte Markowmodell für die jeweilige Hypothese zwei verborgene Zustände umfasst, wobei der eine dieser verborgenen Zustände ein Befolgen der Hypothese durch den Verkehrsteilnehmer repräsentiert und der andere dieser Zustände ein nicht-Befolgen der Hypothese durch den Verkehrsteilnehmer repräsentiert, und wobei die möglichen Beobachtungen des verdeckten Markowmodells für die jeweilige Hypothese zumindest ein Merkmal des Verkehrsteilnehmers charakterisieren. Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Prädizieren des Verhaltens des Verkehrsteilnehmers in Abhängigkeit von den verborgenen Zuständen des verdeckten Markowmodells für die zumindest eine Hypothese. Die vorstehenden Ausführungen zur erfindungsgemäßen Vorrichtung nach dem ersten Aspekt der Erfindung gelten in entsprechender Weise auch für das erfindungsgemäße Verfahren nach dem zweiten Aspekt der Erfindung. An dieser Stelle und in den Patentansprüchen nicht explizit beschriebene vorteilhafte Ausführungsbeispiele des erfindungsgemäßen Verfahrens entsprechen den vorstehend beschriebenen oder in den Patentansprüchen beschriebenen vorteilhaften Ausführungsbeispielen der erfindungsgemäßen Vorrichtung.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Zuhilfenahme der beigefügten Zeichnungen beschrieben. In diesen zeigen:

Fig. 1 eine beispielhafte Verkehrssituation,

Fig. 2 ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung, und Fig. 3 ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung.

Fig. 1 zeigt eine beispielhafte Verkehrssituation. In dieser Verkehrssituation bewegt sich ein Verkehrsteilnehmer VT auf eine Kreuzung zu, in der er drei verschiedene Verhaltensoptionen hat. Er kann nach links abbiegen, die Kreuzung gerade durchfahren oder nach rechts abbiegen.

Eine erste Hypothese h1 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT ist, dass der Verkehrsteilnehmer VT nach links abbiegt.

Eine zweite Hypothese h2 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT ist, dass der Verkehrsteilnehmer VT die Kreuzung gerade durchfährt. Eine dritte Hypothese h3 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT ist, dass der Verkehrsteilnehmer VT nach rechts abbiegt.

Fig. 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung PV zur Prädiktion eines Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers VT.

Die Vorrichtung PV ist eingerichtet, zumindest eine Hypothese h1, h2, h3 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT bereitzustellen. Dafür ist die Vorrichtung PV insbesondere eingerichtet eine Verkehrssituation, in der sich der Verkehrsteilnehmer VT befindet, zu ermitteln, und die zumindest eine Hypothese h1 , h2, h3 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT in Abhängigkeit von dieser Verkehrssituation zu ermitteln. Wenn sich beispielsweise der Verkehrsteilnehmer VT wie in Fig. 1 gezeigt auf eine Kreuzung zubewegt, so können die von der Kreuzung wegführenden Fahrspuren als Hypothesen h1, h2, h3 dienen.

Außerdem ist die Vorrichtung PV eingerichtet, für jede Hypothese h1, h2, h3 ein verdecktes Markowmodell bereitzustellen.

Das verdeckte Markowmodell umfasst für die jeweilige Hypothese zwei verborgene Zustände s1 ,1 - s3,2, also für die Hypothese h1 die verborgenen Zustände s1 ,1 und s1 ,2, für die Hypothese h2 die verborgenen Zustände s2,1 und s2,2 und für die Hypothese h3 die verborgenen Zustände s3,1 und s3,2.

Jeweils einer dieser verborgenen Zustände, nämlich beispielsweise die verborgenen Zustände s1,1, s2,1 und s3,1 repräsentieren ein Befolgen der jeweiligen Hypothese h1, h2, h3 durch den Verkehrsteilnehmer VT.

Der jeweils andere dieser Zustände, also die Zustände s1 ,2, s2,2 und s3,2 repräsentieren ein nicht-Befolgen der jeweiligen Hypothese h1, h2, h3 durch den Verkehrsteilnehmer VT Jedes verdeckte Markowmodell umfasst eine vorgegebene Wahrscheinlichkeit für den Wechsel zwischen seinen beiden Zuständen. So wechselt beispielsweise das verdeckte Markowmodell für die Hypothese h1 vom Zustand s1 ,1 mit Wahrscheinlichkeit ps12 in den Zustand s1 ,2 und vom Zustand s1 ,2 mit Wahrscheinlichkeit ps11 in den Zustand s1 ,1. Das verdeckte Markowmodell für die Hypothese h2 wechselt beispielsweise vom Zustand s2,1 mit Wahrscheinlichkeit ps22 in den Zustand s2,2 und vom Zustand s2,2 mit Wahrscheinlichkeit ps21 in den Zustand s2,1. Das verdeckte Markowmodell für die Hypothese h3 wechselt beispielsweise vom Zustand s3,1 mit Wahrscheinlichkeit ps32 in den Zustand s3,2 und vom Zustand s3,2 mit Wahrscheinlichkeit ps31 in den Zustand s3,1.

Diese Wahrscheinlichkeiten sind jeweils beispielsweise 50%.

Die jeweiligen verdeckten Markowmodelle umfassen außerdem mögliche Beobachtungen b1 - b6. Die möglichen Beobachtungen b1 - b6 charakterisieren zumindest ein Merkmal des Verkehrsteilnehmers VT, insbesondere ein quantifizierbares Merkmal des Verkehrsteilnehmers VT.

Die möglichen Beobachtungen b1 - b4 der verdeckten Markowmodelle für die Hypothesen h1, h2, h3 charakterisieren dabei zumindest zwei voneinander bedingt unabhängig modellierte Merkmale m1, m2.

Beispielsweise charakterisieren die möglichen Beobachtungen b1 , b2 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 einen Abstand des Verkehrsteilnehmers VT zu einer Mitte einer Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer VT befindet. Außerdem charakterisieren beispielsweise die möglichen Beobachtungen b3, b4 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h2 eine Abweichung einer Ausrichtung des Verkehrsteilnehmers VT zu einer Ausrichtung einer Fahrspur, auf der sich der Verkehrsteilnehmer VT befindet. Für jeden verborgenen Zustand s1 , 1 — s3,2 besteht eine gewisse Wahrscheinlichkeit p11,1 - p32,2, dass die jeweilige mögliche Beobachtung b1 - b6tatsächlich beobachtet wird.

Die Vorrichtung PV ist außerdem eingerichtet, das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT in Abhängigkeit von den verborgenen Zuständen s1 ,1 - s3,2 des verdeckten Markowmodells für die zumindest eine Hypothese h1, h2, h3 zu prädizieren.

Fig. 3 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung PV zur Prädiktion eines Verhaltens eines Verkehrsteilnehmers VT.

Die Vorrichtung PV ist eingerichtet, zumindest eine Hypothese h1 für das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT bereitzustellen, und für diese Hypothese h1 ein verdecktes Markowmodell bereitzustellen.

Das verdeckte Markowmodell umfasst für die Hypothese h1 zwei verborgene Zustände s1 ,1 ; s1 ,2, wobei der eine dieser verborgenen Zustände s1 ,1 ein Befolgen der Hypothese h1 durch den Verkehrsteilnehmer VT repräsentiert und der andere dieser Zustände s1 ,2 ein nicht-Befolgen der Hypothese h1 durch den Verkehrsteilnehmer VT repräsentiert.

Die möglichen Beobachtungen b1 - b4 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 charakterisieren zumindest ein Merkmal des Verkehrsteilnehmers VT. Dabei charakterisieren die möglichen Beobachtungen b1 - b4 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 zwei voneinander unabhängige Merkmalsgruppen m1, m2, wobei die Merkmalsgruppe m1 die Merkmale b1 und b2 umfasst, und wobei die Merkmalsgruppe m2 die Merkmale b3 und b4 umfasst. Beispielsweise charakterisieren die möglichen Beobachtungen b1 und b2 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 eine Aktivierung eines Fahrtrichtungszeigers des Verkehrsteilnehmers VT und die möglichen Beobachtungen b3 und b4 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 ein für ein Vorfahrt gewährendes Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT charakteristisches Merkmal.

Alternativ charakterisiert b1 einen Abstands zur Mittellinie, b2 eine Ausrichtungsdifferenz zur Spur, b3 einen Blinkerzustand im aktuellen Zeitschritt und b4 ein Vorfahrtsmerkmal, das beispielsweise aus zumindest einer Verkehrsregel und einem Beschleunigungs- oder Abbremsverhalten berechnet wird.

Der Übersichtlichkeit halber sind in Fig. 3 gegenüber Fig. 2 für das verdeckte Markowmodell keine Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den verborgenen Zuständen s1,1 und s1 ,2 dargestellt und auch keine Wahrscheinlichkeiten für die möglichen Beobachtungen b1 - b4 in den verborgenen Zuständen s1,1 und s1,2. Die Vorrichtung PV ist eingerichtet, das Verhalten des Verkehrsteilnehmers VT in Abhängigkeit von den verborgenen Zuständen s1 ,1 und s1 ,2 des verdeckten Markowmodells für die Hypothese h1 zu prädizieren.