Verfahren und Vorrichtung zum Prädizieren einer Bewegung eines

Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum

Stand der Technik

Die Erfindung geht aus von einem Verfahren oder einer Vorrichtung nach Gattung der unabhängigen Ansprüche. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm.

Um den Fahrer eines Fahrzeugs vor einer drohenden Kollision mit einem anderen Verkehrsteilnehmer, z. B. einem Fußgänger, zu warnen, muss das zukünftige Verhalten des Fußgängers über mehrere Sekunden vorhergesagt werden, damit dem Fahrer genügend Zeit bleibt, um auf die drohende Kollision z. B. durch Bremsung reagieren zu können. Zur Prädiktion wird typischerweise die aktuell gemessene Fußgängerposition und Geschwindigkeit verwendet sowie eine Annahme über die maximal und minimal mögliche Beschleunigung des Fußgängers getroffen.

Die DE 10 2011 111 899 AI beschreibt eine Detektlonsvorrichtung zur Detektion wenigstens eines Trägers eines mobilen Sende-/Empfanggeräts relativ zu einem Fahrzeug, welche in einem Fahrzeug vorgesehen ist.

Offenbarung der Erfindung

Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum, weiterhin eine Vorrichtung, die dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.

Unter Verwendung einer Zielschätzungsinformation über ein geschätztes Ziel einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum kann eine Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in den Verkehrsraum genauer vorhergesagt bzw. prädiziert werden.

Für die Bildung der Zielschätzungsinformation kann beispielsweise auf in einem Smartphone oder einem anderen geeigneten Mobilgerät des

Straßenverkehrsteilnehmers hinterlegte Informationen wie bisher häufig besuchte Orte, Uhrzeit, Tag, Kalendereinträge, etc. zurückgegriffen werden.

Gemäß dem hier vorgestellten Konzept kann insbesondere eine Prädiktion der Bewegungen von ungeschützten Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern oder Radfahrern, die durch oft sehr spontane Richtungsänderungen gekennzeichnet sind, verbessert werden. Mit dem vorgestellten Ansatz kann ein

Unsicherheitsfaktor einer beispielsweise über mehrere Sekunden prädizierten Fußgängerbewegung so weit reduziert werden, dass eine Warnung vor einer Kollision mit dem Fußgänger sinnvoll möglich ist und eine Rate von False- Positive-Warnungen wirksam reduziert werden kann.

Es wird ein Verfahren zum Prädizieren einer Bewegung eines

Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum vorgestellt, wobei das

Verfahren die folgenden Schritte aufweist:

Einlesen einer Positionsinformation und/oder eines Bewegungsvektors des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum;

Einlesen einer Zielschätzungsinformation über ein geschätztes Ziel der

Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum, wobei die Zielschätzungsinformation auf einer hinterlegten Bewegungshistorie des

Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum basiert; und Bestimmen eines Bewegungsprofils des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum unter Verwendung der Positionsinformation und/oder des

Bewegungsvektors und/oder der Zielschätzungsinformation, um die Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum zu prädizieren.

Unter dem Verkehrsraum kann ein öffentlicher Raum verstanden werden, der dazu vorgesehen ist, von motorisierten Verkehrsteilnehmern wie Fahrern von Kraft- und Nutzfahrzeugen und von nicht motorisierten Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern oder Radfahrern gemeinschaftlich genutzt zu werden.

Beispielsweise kann der Verkehrsraum Straßen, Radwege, Gehwege und Plätze sowie verkehrsberuhigte Zonen umfassen. Der Verkehrsraum kann mehr oder weniger detailreich in einer digitalen Karte wiedergegeben sein. Unter dem Straßenverkehrsteilnehmer kann insbesondere ein ungeschützter

Straßenverkehrsteilnehmer wie ein Fußgänger oder ein Radfahrer verstanden werden. Bei der Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers kann es sich insbesondere um eine Fortbewegung des Straßenverkehrsteilnehmers zum Zurücklegen einer Wegstrecke von einem Ausgangspunkt zu einem Zielpunkt handeln. Die Fortbewegung kann zu Fuß oder mit einem Hilfsmittel wie beispielsweise einem Fahrrad getätigt werden. Unter dem Begriff Prädizieren kann eine Vorhersage mit einem hohen Wahrscheinlichkeitsgrad für ein Zutreffen der Vorhersage verstanden werden.

Die Positionsinformation kann eine absolute Position des

Straßenverkehrsteilnehmers in Bezug auf einen Referenzpunkt repräsentieren. Ebenso kann die Positionsinformation eine Relativposition zwischen dem

Straßenverkehrsteilnehmer und einem weiteren Straßenverkehrsteilnehmer repräsentieren. Der Bewegungsvektor kann eine Geschwindigkeitsinformation beziehungsweise deren Ableitungen und/oder eine Richtungsinformation umfassen.

Die Zielschätzungsinformation kann eine Information über eine nach einem vordefinierten Zeitschritt erwartete Position des Straßenverkehrsteilnehmers repräsentieren. Unter der erwarteten Position kann eine geschätzte absolute Position des Straßenverkehrsteilnehmers oder ein mehrere absolute Positionen umfassender geografischer Bereich, innerhalb dessen sich der Straßenverkehrsteilnehmer mit hoher Wahrscheinlichkeit aufhalten wird, verstanden werden. Bei der Bewegungshistorie kann es sich um eine

Datensammlung von in der Vergangenheit getätigter und aufgezeichneter Bewegungen des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum handeln. Die Bewegungshistorie kann beispielsweise in einem Mobilgerät des

Straßenverkehrsteilnehmers hinterlegt sein.

Bei dem Bewegungsprofil kann es sich um eine Datensammlung bezüglich der erwarteten Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers handeln, die geschätzte Bewegungsverläufe und Bewegungsziele sowie geschätzte Zeitdauern des

Zeitschritts zur Bewältigung der erwarteten Bewegung umfassen kann und die geeignet sein kann, um die Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers mit einer möglichst geringen Abweichungswahrscheinlichkeit vorauszusagen. Dieses Verfahren kann beispielsweise in SW oder HW oder in einer Mischform aus SW und HW beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.

Gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens kann in dem Schritt des

Bestimmens mittels Mittelung von Daten der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der Zielschätzungsinformation eine

Bewegungstrajektorie einer Mehrzahl von möglichen Bewegungstrajektorien des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum ausgewählt und als das Bewegungsprofil bestimmt werden. So kann die erwartete Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers vorteilhafterweise auf einen kleineren Bereich eingegrenzt werden.

Beispielsweise kann in dem Schritt des Bestimmens die Mittelung von Daten der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der

Zielschätzungsinformation in Abhängigkeit von einer Klassifizierung des

Straßenverkehrsteilnehmers und/oder in Abhängigkeit von einer Information über einen aktuellen Wochentag und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle Uhrzeit und/oder in Abhängigkeit von einer Information über aktuelle Witterungsverhältnisse in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle Verkehrsdichte in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle Ampelschaltung in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über ein aktuelles Aufmerksamkeitsniveau des

Straßenverkehrsteilnehmers erfolgen. Gemäß dieser Ausführungsform kann eine Fehlerstreuung bei der Mittelung der Daten effektiv verkleinert werden.

Gemäß einer alternativen Ausführungsform kann in dem Schritt des Bestimmens ein Bereich des Verkehrsraums mit einer vorbestimmten Akkumulation möglicher Bewegungstrajektorien des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum ausgewählt und als das Beweg ungsprofil bestimmt werden. So kann das

Bewegungsprofil vorteilhafterweise besonders schnell und mit geringem

Rechenaufwand erstellt werden.

Ferner kann das Verfahren einen Schritt des Bildens der

Zielschätzungsinformation unter Verwendung einer in einem Mobilgerät des Verkehrsteilnehmers hinterlegten Bewegungshistorie des

Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum und/oder unter Verwendung eines in dem Mobilgerät des Verkehrsteilnehmers hinterlegten Terminkalenders und/oder unter Verwendung von in dem Mobilgerät des Verkehrsteilnehmers hinterlegten Webbrowserdaten und/oder unter Verwendung einer Information über einen aktuellen Wochentag und/oder unter Verwendung einer Information über eine aktuelle Uhrzeit und/oder unter Verwendung einer Information über aktuelle Witterungsverhältnisse aufweisen. Mit dieser Ausführungsform kann eine Wahrscheinlichkeit einer Korrektheit der Schätzung des Ziels der Bewegung des Verkehrsteilnehmers ohne Weiteres erhöht werden.

Das Verfahren kann gemäß einer weiteren Ausführungsform einen Schritt des Einlesens einer Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation, die einen

wahrscheinlichen Aufenthaltsbereich des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum repräsentiert, aufweisen. Die

Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation kann unter Verwendung einer

Klassifizierung des Straßenverkehrsteilnehmers und einer Zuordnung eines einer Mehrzahl von Aufenthaltsbereichen in dem Verkehrsraum zu dem

Straßenverkehrsteilnehmer unter Verwendung der Klassifizierung gebildet worden sein. Entsprechend kann in dem Schritt des Bestimmens das

Bewegungsprofil des Straßenverkehrsteilnehmers ferner unter Verwendung der Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation bestimmt werden. Auf diese Weise kann eine mögliche Fehlerquote bei der Erstellung des Bewegungsprofils vorteilhaft verringert werden. Beispielsweise kann in dem Schritt Einlesens der

Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation die

Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation ferner unter Verwendung einer digitalen Karte des Verkehrsraums, insbesondere unter Verwendung einer dynamische Informationen über den Verkehrsraum aufweisenden digitalen Karte des Verkehrsraums, gebildet worden sein. So kann der wahrscheinliche

Aufenthaltsbereich des Straßenverkehrsteilnehmers ohne Weiteres noch genauer eingegrenzt werden.

Beispielsweise kann das Verfahren auch einen Schritt des Bereitstellens des Bewegungsprofils an einen weiteren Straßenverkehrsteilnehmer in dem

Verkehrsraum und/oder an ein entferntes Rechenzentrum über eine geeignete Schnittstelle aufweisen. Damit kann ohne Weiteres die Sicherheit im

Verkehrsraum erhöht werden. Günstig ist es auch, wenn das Verfahren einen Schritt des Bildens einer

Kollisionswarnung über eine drohende Kollision eines weiteren

Straßenverkehrsteilnehmers mit dem Straßenverkehrsteilnehmer unter

Verwendung des Bewegungsprofils des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum aufweist. Mit der Bildung und Bereitstellung einer solchen Kollisionswarnung an den weiteren Straßenverkehrsteilnehmer und/oder den

Straßenverkehrsteilnehmer können diese vorteilhafterweise in die Lage versetzt werden, rechtzeitig ein Ausweich- oder Bremsmanöver durchzuführen, um die drohende Kollision zu vermeiden. In dem Schritt des Bildens der Kollisionswarnung kann die Kollisionswarnung ferner unter Verwendung einer hinterlegten Information über eine zeitlich definierte Aufenthaltsakkumulation bestimmter Personengruppen in dem Verkehrsraum und/oder unter Verwendung von hinterlegten Infrastrukturdaten bezüglich des Verkehrsraums und/oder unter Verwendung einer hinterlegten Information über ein Unfallhistogramm in dem Verkehrsraum und/oder unter Verwendung einer hinterlegten Information über ein Histogramm von

Verkehrsregelverstößen in dem Verkehrsraum gebildet werden. Unter

Verwendung einer oder aller dieser zusätzlichen Informationen kann eine Kollisionswarnung vorteilhafterweise zu einem früheren Zeitpunkt vor der drohenden Kollision an den oder die Straßenverkehrsteilnehmer bereitgestellt werden.

Von Vorteil kann es auch sein, wenn in dem Schritt des Bildens der

Kollisionswarnung die Kollisionswarnung ferner unter Verwendung einer

Information eines Umfeldsensors des weiteren Straßenverkehrsteilnehmers gebildet wird. Die Kollisionswarnung kann so präziser erstellt werden.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann das Verfahren auch einen Schritt des Bereitstellens der Kollisionswarnung an den Straßenverkehrsteilnehmer über eine dem Straßenverkehrsteilnehmer zugeordnete geeignete Schnittstelle und/oder an den weiteren Straßenverkehrsteilnehmer über eine dem weiteren Straßenverkehrsteilnehmer zugeordnete geeignete Schnittstelle aufweisen. So können vorteilhafterweise bereits vorhandene Schnittstellen des

Straßenverkehrsteilnehmers und/oder des weiteren Straßenverkehrsteilnehmers zur Kommunikation z. B. untereinander oder mit einer Cloud für eine schnelle Übermittlung der Kollisionswarnung an die relevanten Personen genutzt werden.

Es wird eine Vorrichtung zum Prädizieren einer Bewegung eines

Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum vorgestellt, wobei d

Vorrichtung die folgenden Merkmale aufweist: eine Einleseeinrichtung zum Einlesen einer Positionsinformation und/oder eines Bewegungsvektors des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum; eine weitere Einleseeinrichtung zum Einlesen einer Zielschätzungsinformation über ein geschätztes Ziel der Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum, wobei die Zielschätzungsinformation auf einer hinterlegten Bewegungshistorie des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum basiert; und eine Bestimmungseinrichtung zum Bestimmen eines Bewegungsprofils des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum unter Verwendung der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der

Zielschätzungsinformation, um die Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum zu prädizieren.

Die Vorrichtung kann ausgebildet sein, um die Schritte einer Variante des hier vorgestellten Verfahrens in ihren entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form einer Vorrichtung kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.

Unter einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Vorrichtung beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.

Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend

beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt: Fig. 1 ein Blockschaltbild einer Vorrichtung zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum gemäß einem Ausführungsbeispiel in einer beispielhaften Verkehrssituation;

Fig. 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum gemäß einem Ausführungsbeispiel; Fig. 3 ein Ablaufdiagramm einer Variante des Verfahrens zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum gemäß einem Ausführungsbeispiel; und

Fig. 4 ein Ablaufdiagramm einer weiteren Variante des Verfahrens zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem

Verkehrsraum gemäß einem Ausführungsbeispiel.

In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren

dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche

Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.

Fig. 1 zeigt ein Blockschaltbild eines Ausführungsbeispiels einer Vorrichtung 100 zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers 102 in einem Verkehrsraum 104. Bei dem Verkehrsraum 104 handelt es sich um einen öffentlichen Raum, in dem sich motorisierte und nicht motorisierte

Verkehrsteilnehmer auf Straßen und Gehwegen fortbewegen. In der in Fig. 1 gezeigten beispielhaften Verkehrssituation bewegen sich der

Straßenverkehrsteilnehmer 102 und ein weiterer Straßenverkehrsteilnehmer 106 in dem Verkehrsraum 104. Bei dem Straßenverkehrsteilnehmer 102 handelt es sich hier um einen Fußgänger 102 und bei dem weiteren

Straßenverkehrsteilnehmer 106 um ein Fahrzeug 106, hier ein

Personenkraftwagen 106. In der in Fig. 1 gezeigten beispielhaften Verkehrssituation fährt das Fahrzeug 106 auf einer Straße in einer mittels eines Richtungspfeils gekennzeichneten Fahrtrichtung 108. Der Fußgänger 102 bewegt sich in einer durch einen weiteren Richtungspfeil in der Darstellung gekennzeichneten Bewegung 110 auf einen Punkt in dem Verkehrsraum 104 zu, den auch das Fahrzeug 106 bei

unveränderter Fahrtrichtung 108 in naher Zukunft erreichen wird. Damit droht bei beiderseitiger Unaufmerksamkeit eine Kollision des Fahrzeugs 106 mit dem Fußgänger 102. Die Vorrichtung 100 ist ausgebildet, um mittels einer Prädiktion der Bewegung

110 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104 die Gefahr einer solchen Kollision zu vermeiden oder zumindest herabzusetzen. Die Vorrichtung 100 umfasst eine Einleseeinrichtung 112, eine weitere

Einleseeinrichtung 114 und eine Bestimmungseinrichtung 116.

Die Einleseeinrichtung 112 ist ausgebildet, um eine aktuelle Positionsinformation 118 und einen Bewegungsvektor 120 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104 einzulesen. Die Positionsinformation 118 repräsentiert dabei eine aktuelle geografische Position 122 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104. Die geografische Position 122 kann dabei eine absolute Position des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in Bezug z. B. auf ein globales Navigationssatellitensystem oder eine Relativposition zwischen dem Straßenverkehrsteilnehmer 102 und dem weiteren Straßenverkehrsteilnehmer 106 repräsentieren. Der Beweg ungsvektor 120 kann eine

Geschwindigkeitsinformation beziehungsweise deren Ableitungen und/oder eine

Richtungsinformation der Bewegung 110 des Straßenverkehrsteilnehmersl02 in dem Verkehrsraum 104 repräsentieren.

Die weitere Einleseeinrichtung 114 ist ausgebildet, um eine

Zielschätzungsinformation 124 über ein geschätztes Ziel der Bewegung 110 des

Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104 einzulesen. Die Zielschätzungsinformation 124 basiert auf einer hinterlegten Bewegungshistorie 126 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104. Bei der Bewegungshistorie 126 handelt es sich um eine Aufzeichnung zurückliegender Bewegungen des Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104. Die Bestimmungseinrichtung 116 ist ausgebildet, um unter Verwendung der Positionsinformation 118 und/oder des Bewegungsvektors 120 und/oder der Zielschätzungsinformation 124 ein Bewegungsprofil des

Straßenverkehrsteilnehmers 102 in dem Verkehrsraum 104 zu bestimmen, um die Bewegung 110 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 zu prädizieren.

Bei dem in Fig. 1 gezeigten Ausführungsbeispiel ist die Vorrichtung 100 auf einem dem Straßenverkehrsteilnehmer 102 zugeordneten Mobilgerät 128, hier auf einem Smartphone 128 des Fußgängers 102, installiert. Die

Bewegungshistorie 126 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 ist in einem Datenspeicher des Smartphones 128 hinterlegt.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird das in der Bestimmungseinrichtung 116 bestimmte Bewegungsprofil 130 des Straßenverkehrsteilnehmers 102 über eine geeignete Schnittstelle der Vorrichtung 100 an den weiteren

Straßenverkehrsteilnehmer 106, hier das Fahrzeug 106, in dem Verkehrsraum 104 bereitgestellt. Wenn das Bewegungsprofil 130 in Bezug zu der Fahrtrichtung 108 des Fahrzeugs 106 auf eine drohende Kollision des Fahrzeugs 106 mit dem Fußgänger 102 hindeutet, kann gemäß Ausführungsbeispielen eine

Kollisionswarnung erstellt und an einen Fahrer des Fahrzeugs 106 bereitgestellt werden.

Bei dem in Fig. 1 gezeigten Ausführungsbeispiel weist das Fahrzeug 106 einen Umfeldsensor 132 auf, bei dem es sich hier um eine Fahrzeugkamera 132 handelt, die die Bewegung 110 des Fußgängers 102 aufzeichnet. Entsprechend kann die Kollisionswarnung im Fahrzeug 106 ferner unter Verwendung einer Information des Umfeldsensors 132 über die Bewegung 110 des weiteren Straßenverkehrsteilnehmers 102 gebildet werden.

Gemäß einem in Fig. 1 skizzierten alternativen Ausführungsbeispiel kann das Bewegungsprofil 130 alternativ auch an ein z. B. außerhalb des Verkehrsraums 104 gelegenes entferntes Rechenzentrum 134, z. B. an eine Cloud 134, bereitgestellt werden. Die Kollisionswarnung kann dann in dem entfernten Rechenzentrum 134 erstellt werden und sowohl dem Fahrer des Fahrzeugs 106 als auch dem Fußgänger 102 bereitgestellt werden.

Gemäß einem in Fig. 1 nicht gezeigten weiteren alternativen Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung 100 nicht auf dem Smartphone 128 des

Straßenverkehrsteilnehmers 102, sondern auf dem entfernten Rechenzentrum 134 installiert sein. Zur Ermittlung des Bewegungsprofils des

Straßenverkehrsteilnehmers 102 in der Cloud 134 können die

Positionsinformation 118, der Bewegungsvektor 120 und/oder die

Zielschätzungsinformation 124 über eine geeignete Schnittstelle von dem

Mobilgerät 128 an die Cloud 134 bereitgestellt werden.

Fig. 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 200 zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum. Das Verfahren 200 kann in der in Fig. 1 gezeigten

Vorrichtung 100 zum Prädizieren einer Bewegung eines

Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum ausgeführt werden.

In einem ersten Schritt des Einlesens 202 wird eine Positionsinformation und/oder ein Bewegungsvektor des Straßenverkehrsteilnehmers in dem

Verkehrsraum eingelesen. In einem zweiten Schritt des Einlesens 204 wird eine auf einer hinterlegten Bewegungshistorie des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum basierende Zielschätzungsinformation über ein geschätztes Ziel der Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum eingelesen. In einem Schritt des Bestimmens 206 wird zur Prädiktion der

Bewegung des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum unter

Verwendung der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der Zielschätzungsinformation ein Bewegungsprofil des

Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum bestimmt.

Fig. 3 zeigt ein Ablaufdiagramm einer beispielhaften Variante des in Fig. 2 skizzierten hierin vorgestellten Verfahrens 200 zum Prädizieren der Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum. Der

Straßenverkehrsteilnehmer, hier wiederum der beispielhafte Fußgänger aus Fig. 1, dessen Bewegung mittels des Verfahrens 200 prädiziert wird, wird im Folgenden auch als Nutzer bezeichnet. Zur Ermittlung des Bewegungsprofils des Straßenverkehrsteilnehmers wird wiederum eine Karte mit typischen

Bewegungsprofilen des Straßenverkehrsteilnehmers in Form einer

Bewegungshistorie zugrunde gelegt. Wie oben ist die Karte auf dem Smartphone des Straßenverkehrsteilnehmers hinterlegt.

Zunächst werden in einem Schritt 300 Position und Geschwindigkeitsvektor des Nutzers unter Verwendung von GPS und im Smartphone integrierten Drehraten- und Beschleunigungssensoren sowie unter Verwendung von Magnetfelddaten bestimmt. In einem Schritt 302 erfolgt ein Abgleich der Positions- und

Geschwindigkeitsvektordaten mit einer im Smartphone hinterlegten Karte von möglichen Aufenthaltsbereichen des Nutzers. Diese Karte kann insbesondere auch dynamische Informationen wie z. B. im Umfeld des Nutzers aktuell parkende Fahrzeuge beinhalten.

Parallel erfolgt in einem Schritt 304 eine Klassifikation bzw. Klassifizierung des Nutzers als einer von mehreren Nutzertypen wie Fußgänger, Autofahrer, Motorradfahrer, etc. Für verschiedene Nutzertypen können unterschiedliche Aufenthaltsbereiche in der Karte abgelegt sein.

Anschließend wird eine einen oder mehrere mögliche oder wahrscheinliche Aufenthaltsbereiche des Nutzers in dem Verkehrsraum repräsentierende Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation eingelesen. Gemäß einem

Ausführungsbeispiel wird die Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation unter Verwendung der im Schritt 304 ausgeführten Klassifizierung des

Straßenverkehrsteilnehmers und einer Zuordnung eines einer Mehrzahl von Aufenthaltsbereichen in dem Verkehrsraum zu dem Straßenverkehrsteilnehmer unter Verwendung der Klassifizierung gebildet.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird in dem Schritt des Einlesens der Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation die

Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation ferner unter Verwendung einer digitalen Karte des Verkehrsraums, die insbesondere dynamische Informationen über den Verkehrsraum aufweist, eingelesen. Es folgt in einem Schritt 306 eine Bildung der Zielschätzungsinformation unter Verwendung der hinterlegten Bewegungshistorie des Nutzers, hier auf der Basis von in der Vergangenheit besuchten Orten, Uhrzeit, Tag, Kalendereinträgen, Nutzung des Navigationssystems, Suchanfragen im Webbrowser usw., um ein zu erwartendes Ziel des Nutzers zu bestimmen.

Eine Karte mit dem u. a. auf der Zielschätzungsinformation basierenden

Bewegungsprofil des Nutzers wird dann in dem Schritt 206 so bestimmt, dass gemittelte Positionen und Geschwindigkeiten nahe beieinanderliegender möglicher Bewegungstrajektorien des Nutzers gespeichert werden, sowie gegebenenfalls deren Standardabweichungen. Gemäß einem

Ausführungsbeispiel wird in dem Schritt 206 eine Mittelwertbildung von Daten der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der

Zielschätzungsinformation ausgeführt, um eine Bewegungstrajektorie einer Mehrzahl von möglichen Bewegungstrajektorien des Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum auszuwählen und als das Bewegungsprofil zu bestimmen.

Bei der Mittelwertbildung kann auch eine Unterteilung nach Nutzertyp, Ziel, Wetter, Uhrzeit, Wochentag, Geschwindigkeit, Verkehrsdichte, Zustand von Ampeln, Abgelenktheit des Nutzers, etc. erfolgen.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel kann in dem Schritt des Bestimmens 206 die Mittelung von Daten der Positionsinformation und/oder des Bewegungsvektors und/oder der Zielschätzungsinformation in Abhängigkeit von einer Klassifizierung des Straßenverkehrsteilnehmers und/oder in Abhängigkeit von einer Information über einen aktuellen Wochentag und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle Uhrzeit und/oder in Abhängigkeit von einer Information über aktuelle Witterungsverhältnisse in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle Verkehrsdichte in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über eine aktuelle

Ampelschaltung in dem Verkehrsraum und/oder in Abhängigkeit von einer Information über ein aktuelles Aufmerksamkeitsniveau des

Straßenverkehrsteilnehmers erfolgen. Alternativ kann statt des Mittelwerts ein möglicher Aufenthaltsbereich des Straßenverkehrsteilnehmers bestimmt werden, wobei als der Aufenthaltsbereich ein geografisches Gebiet bestimmt wird, in dem ein hoher Anteil der möglichen Trajektorien des Nutzers liegt. Mögliche Aufenthaltsbereiche können wiederum in Abhängigkeit von den oben genannten Faktoren gebildet werden. Entsprechend wird in dem Schritt des Bestimmens 206 ein Bereich des Verkehrsraums mit einer vorbestimmten Akkumulation möglicher Bewegungstrajektorien des

Straßenverkehrsteilnehmers in dem Verkehrsraum ausgewählt und als das Bewegungsprofil bestimmt.

Alternativ kann das Bewegungsprofil bzw. die Nutzerbewegung in einem

Positionsgitter bestimmt werden, indem für jeden Knotenpunkt des

Positionsgitters eine Übergangswahrscheinlichkeit und mögliche Geschwindigkeit zu benachbarten Knoten abgelegt wird. Zusätzlich kann eine Unterteilung nach Nutzertyp, Ziel, Wetter, Uhrzeit, Wochentag, Geschwindigkeit, Beschleunigung,

Verkehrsdichte, Zustand von Ampeln, Aufmerksamkeit des Nutzers, etc.

erfolgen. Die Karte mit den Bewegungsmustern kann auf dem Smartphone oder in einer Cloud bestimmt werden. Die Prädiktion in Schritt 206 erfolgt gemäß dem in Fig. 3 gezeigten

Ausführungsbeispiel des Verfahrens 200 auf Basis eines Messwertes und des Bewegungsprofils, das den zukünftigen Verlauf der Bewegung des

Straßenverkehrsteilnehmers gegeben den Messwert beschreibt. Der Messwert beinhaltet die aktuelle Position des Nutzers sowie weitere Informationen wie Termindaten eines in dem Mobilgerät des Nutzers hinterlegten Terminkalenders oder in dem Mobilgerät hinterlegte Webbrowserdaten oder in dem Mobilgerät hinterlegte oder ermittelte Daten zu Geschwindigkeit, Beschleunigung, Nutzertyp, Ziel, Wetter, Uhrzeit, Wochentag, Verkehrsdichte, Zustand von Ampeln,

Aufmerksamkeit des Nutzers, etc.

Das Bewegungsprofil enthält dem zugeordnet einen Erwartungs wert für die ausgewählte Trajektorie, also deren Position und mögliche Geschwindigkeiten, sowie gegebenenfalls Standardabweichungen. Alternativ oder zusätzlich enthält das Bewegungsprofil einen gemäß der ermittelten

Aufenthaltswahrscheinlichkeitsinformation bestimmten wahrscheinlichen Aufenthaltsbereich des Nutzers und/oder eine Verteilungsdichte, welche auf Basis der Messung aus dem oben genannten Positionsgitter bestimmt wird.

Fig. 4 zeigt ein Ablaufdiagramm einer weiteren beispielhaften Variante des in Fig. 2 skizzierten Verfahrens 200 zum Prädizieren der Bewegung eines

Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum. Das Verfahren 200 wird hier gemeinschaftlich von dem Straßenverkehrsteilnehmer 102 bzw. dem

Fußgänger 102 und dem weiteren Straßenverkehrsteilnehmer 106 bzw. dem Fahrzeug 106 ausgeführt. Im Folgenden wird der Straßenverkehrsteilnehmer 102 auch als Nutzer 102 und der weitere Straßenverkehrsteilnehmer 106 auch als weiterer Nutzer 106 bezeichnet.

Der Ermittlung des Bewegungsprofils des Straßenverkehrsteilnehmers 102 wird wiederum eine Karte mit typischen Bewegungsprofilen des

Straßenverkehrsteilnehmers 102 in Form einer Bewegungshistorie zugrunde gelegt. Wie oben ist die Karte auf dem Smartphone des

Straßenverkehrsteilnehmers 102 hinterlegt.

Bei der in Fig. 4 vorbestellten weiteren Variante des Verfahrens 200 liegt der Schwerpunkt auf möglichen Ausführungen der Warnung vor Kollisionen. Ein besonders wichtiger Anwendungsfall der Kollisionswarnung ist die Warnung des Autofahrers des Fahrzeugs 106 vor einer Kollision mit dem Fußgänger 102. Das hierin vorgestellte Prinzip ist jedoch auf alle Kombinationen von

Verkehrsteilnehmern anwendbar und daher im Folgenden allgemein formuliert.

In Fig. 4 repräsentiert wiederum der Nutzer 102 einen Fußgänger oder einen anderen ungeschützten Verkehrsteilnehmer mit einem Smartphone, dessen Bewegungsprofil ermittelt wird. Der weitere Nutzer 106 repräsentiert ein

Fahrzeug bzw. einen Fahrer eines Fahrzeugs oder einen anderen

Verkehrsteilnehmer, der vor einer Kollision mit dem Nutzer 102 gewarnt wird. Der weitere Nutzer 106 muss nicht zwingend über ein Smartphone verfügen und es muss nicht zwingend ein Bewegungsprofil des weiteren Nutzers 106 ermittelt werden. Der weitere Nutzer 106 kann einen Umfeldsensor zur Erkennung des Nutzers 102 aufweisen. In einer ersten Ausprägung des in Fig. 4 gezeigten beispielhaften Verfahrens 200 wird die Prädiktion über die Bewegung des Nutzers 102 wie oben beschrieben auf dem Smartphone des Nutzers 102 erstellt und über eine passive

Transpondertechnik wie DS RC (Dedicated Short Range Communication) an den weiteren Nutzer 106 bereitgestellt.

Das Smartphone des Nutzers 102 ermittelt wie in Fig. 3 in Schritt 300 seine aktuelle Position und Geschwindigkeit. Daraus und gegebenenfalls mit weiteren Informationen wie Ziel, Tag, Uhrzeit, Wetter, Aufmerksamkeit des Nutzers 102, etc. wird wie oben dargestellt in Schritt 206 mit der Erstellung des

Bewegungsprofils die Bewegung des Nutzers 102 prädiziert.

Diese Information wird in einem Schritt des Bereitstellens 400 über eine geeignete Schnittstelle auf einem direkten Kommunikationsweg, z. B. DSRC, an den weiteren Nutzer 106 übermittelt. Der weitere Nutzer 106 hat bereits in einem Schritt 404 eine Eigenbewegung prädiziert und prüft nun in einem Schritt 406 anhand der prädizierten Eigenbewegung, ob eine Kollisionsgefahr vorliegt. Wenn ja, wird in einem Schritt 408 eine Kollisionswarnung ausgegeben. Zur Prädiktion der Eigenbewegung des weiteren Nutzers 106 in Schritt 404 kann sofern vorhanden ein in einem Schritt 402 erstelltes Bewegungsprofil des weiteren Nutzers 106 verwendet werden.

Die Warnanforderung kann in einem Schritt 410 über den direkten

Kommunikationsweg zurück an den Nutzer 102 gesendet werden, um auf dessen Smartphone in einem Schritt 412 eine Ausgabe einer Kollisionswarnung auszulösen.

In einer zweiten - in Fig. 4 nicht gezeigten - Ausprägung des Verfahrens 200 wird das Bewegungsprofil wiederum auf dem Smartphone des Nutzers 102 erstellt. Die Kommunikation zwischen den Nutzern 102, 106 findet hier allerdings über einen Server, z. B. eine Cloud, und beispielsweise LTE (Long Term

Evolution), einen Mobilfunkstandard der vierten Generation, statt.

In dieser zweiten Ausprägung übermittelt der weitere Nutzer 106 seine Position, seine Geschwindigkeit und seinen Nutzertyp ebenfalls an den Server, wo aus diesen Informationen eine Auswahl von kollisionsrelevanten Paaren der Nutzer 102, 106 bestimmt wird. Über LTE wird die wahrscheinliche Trajektorie oder der mögliche Aufenthaltsbereich oder die Verteilungsdichte möglicher Trajektorien des Nutzers 102 an den weiteren Nutzer 106 übermittelt.

Eine dritte - in Fig. 4 nicht gezeigte - Ausprägung des Verfahrens 200 wird wie die zweite Ausprägung serverbasiert ausgeführt, mit dem Unterschied, dass jetzt die Karte des Bewegungsprofils des Nutzers 102 auf dem Server bestimmt wird und der Nutzer 102 nur die dafür erforderlichen Daten an den Server überträgt. Es erfolgt dann auch hier eine Auswahl von kollisionsrelevanten Paaren der

Nutzer 102, 106. Die Prädiktion der Bewegung der Nutzer 102, 106 wird auf dem Server vorgenommen und die prädizierten Bewegungen an den weiteren Nutzer 106 übertragen.

Eine vierte - in Fig. 4 nicht gezeigte - Ausprägung des Verfahrens 200 unterscheidet sich von den vorher erläuterten Ausprägungen darin, dass ein Teil des Bewegungsprofils oder das gesamte Bewegungsprofil des Nutzers 102 über DSRC von dem Nutzer 102 an den weiteren Nutzer 106 übermittelt wird.

Außerdem werden Position, Geschwindigkeit und weitere Informationen wie Ziel, Uhrzeit, Wetter, Aufmerksamkeit des Nutzers 102, etc. an den weiteren Nutzer 106 übermittelt. Die Daten aus Umfeldsensoren des weiteren Nutzers 106 werden mit den Daten von dem Nutzer 102 fusioniert, um insbesondere eine genauere Schätzung von Position und Geschwindigkeit des Nutzers 102 für die Prädiktion zu bekommen.

Insbesondere in der oben erwähnten zweiten und dritten Ausprägung des hier vorgestellten Verfahrens 200 mit Beteiligung eines externen Servers wie z. B. einer Cloud kann das Verfahren 200 durch zusätzliche serverbasierte

Informationen noch weiter verfeinert werden. Beispielsweise können Daten von auf dem Server hinterlegten empirisch verketteten Histogrammen in die

Datenverarbeitung des Verfahrens 200 einfließen, insbesondere zur Bildung der Kollisionswarnung. Sinnvoll wäre beispielsweise das Bereitstellen von

Informationen zu definierten Aufenthaltsakkumulationen bestimmter

Personengruppen in dem Verkehrsraum oder das Bereitstellen von

Infrastrukturdaten bezüglich des Verkehrsraums und/oder das Bereitstellen hinterlegter Informationen über Unfallhistogramme in dem Verkehrsraum oder über Histogramme von Verkehrsregelverstößen in dem Verkehrsraum.

Ein Beispiel wäre hier die Bereitstellung von Informationen über eine hohe Wahrscheinlichkeit bestimmter Trajektorien von Kindern zu konkreten Uhrzeiten an Schultagen. Eine Herleitung wäre z. B. über Datamining realisierbar. Die Basis hierfür können Histogramme einer Aufenthaltsakkumulation an den genannten Knotenpunkten in Verbindung mit verketteten Merkmalen wie z. B. Uhrzeit, Profile (Kinder, Tiere), usw. bilden.

Eine Hinterlegung und Nutzung von Unfallhistogrammen neben den

Knotenpunkten ist serverbasiert aber auch ausschließlich smartphonebasiert möglich. Die Basis hierfür bilden Daten zur Unfallforschung mit Verkettung zu Geopositionen, aber auch zu Wetter, Uhrzeit, Fahrzeugtypen, etc.

Ebenfalls Server- aber auch smartphonebasiert ist neben der Bereitstellung von Unfallgeopositions- , Wetter- und Fahrzeugtypdaten auch eine Korrelation des Zustandekommens von Unfällen realisierbar. Konkret werden beispielsweise Geschwindigkeiten von Fahrzeugen und Fußgängern aber auch von anderen Fahrzeugen ebenso wie Ampelzustände (Infrastrukturdaten) mit der aktuellen

Situation verglichen.

Bei einer hohen Gesamtkorrelation aller Merkmale, die gegebenenfalls gewichtet ermittelt wird, kann der Fahrer gemäß Ausführungsbeispielen deutlich früher vor einer drohenden Kollision gewarnt werden. Als Beispiel sei eine

Landstraßenkreuzung mit Ampel genannt. Gegeben den Fall, dass es hier in der Vergangenheit an Samstagabenden regelmäßig zum Überfahren roter Ampeln aufgrund hohen Alkoholkonsums und damit verbunden zu schweren Unfällen gekommen ist, kann allein das Erscheinen eines schnellen Fahrzeugs in einer solchen Situation das Unfallrisiko erhöhen.

Wurden weitere Datenerhebungen, z. B. überfahrene rote Ampeln oder

Geschwindigkeitsüberschreitungen, auch ohne Unfälle, lokalisiert, könnten diese Merkmale zusätzlich zugeordnet werden, und es könnte damit vor

Gefahrenschwerpunkten noch effizienter gewarnt werden. Die relevanten Daten können beispielsweise durch einen anonymen Auszug aus einer Datenbank verfügbar gemacht werden.

Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine„und/oder"-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das

Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.