Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Verfahren, Steuergerät und Computerprogramm zum positionsbasierten Ermitteln eines interessierenden Bereichs, und computerlesbares Speichermedium Die Erfindung betrifft ein Verfahren, ein Steuergerät und ein Computerprogramm zum positionsbasierten Ermitteln eines interessierenden Bereichs, der sich auf einer Fahr- spur einer Fahrbahn in Fahrtrichtung vor einem Kraftfahrzeug befindet, sowie ein computerlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Ein automatische Notbremssystem (Advanced Emergency Braking System (AEBS)) dient zur Kollisionsvermeidung oder -minderung bei einem autonomen Kraftfahrzeug. Das autonome Kraftfahrzeug kann beispielsweise ein Transportfahrzeug, beispiels- weise ein Personentransportfahrzeug sein. Beispielsweise kann das Kraftfahrzeug ein Massenbeförderungsmittel sein. In diesem Zusammenhang kann das Kraft-fahr- zeug beispielsweise als „Group Rapid Transport (GRT)“ vehicle bezeichnet wer-den. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise so konfiguriert sein, dass es bis auf wenige Ausnahmen im Wesentlichen auf der Fahrbahn fährt, wobei die Fahrbahn für das Kraftfahrzeug und andere gleichartige Kraftfahrzeuge, beispielsweise andere GRTs, reserviert sein kann. In diesem Zusammenhang kann die Fahrbahn als „Segregated lane“ bezeichnet werden. Das Kraftfahrzeug kann dementsprechend so konfiguriert sein, dass es keine anderen Fahrbahnen außer den für diese Kraftfahrzeug-arten re- servierten Fahrbahnen befährt. Die Ausnahmen können beispielsweise Haltestellen, Parkplätze oder Ladestationen umfassen. Ein dem AEBS-System zugrunde liegendes AEBS-Verfahren kann grob in fünf oder sechs Schritte unterteilt werden: In einem ersten Schritt werden mittels mindestens eines Sensors, der in dem Kraft- fahrzeug angeordnet ist, ein oder mehrere Objekte in Fahrtrichtung vor dem Kraft- fahrzeug erfasst. Der Sensor kann beispielsweise ein Radarsensor oder ein Lidar- sensor sein. Ferner können das oder die Objekte mittels zwei oder mehr Sensoren erfasst werden, insbesondere mittels eines oder mehreren Radarsensoren und/oder mittels eines oder mehreren Lidarsensoren. Bei der Erkennung werden insbesondere
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 die Objekte erfasst, die sich im Sichtfeld des entsprechenden Sensors befinden. Mit Hilfe des entsprechenden Sensors werden entsprechende Sensordaten erzeugt, ins- besondere Radardaten bzw. Lidardaten. Die Daten können jeweils repräsentativ sein für die Positionen und/oder Geschwindigkeiten der entsprechenden Objekte, wobei die Positionen und/oder Geschwindigkeiten durch kartesische Koordinaten gekenn- zeichnet sein können. In einem optionalen zweiten Schritt, der nur durchgeführt wird, wenn sowohl ein Ra- darsensor als auch ein Lidarsensor verwendet wird, werden die Radardaten und die Lidardaten zu den Sensordaten fusioniert. In einem dritten Schritt wird ein interessierender Bereich, auch als Region-Of-Interest (ROI) bezeichnet, ermittelt. Der interessierende Bereich wird so ermittelt, dass er auf der Fahrbahn in Fahrrichtung vor dem Kraftfahrzeug liegt. Ferner kann der interessie- rende Bereich so ermittelt werden, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit ausgeschlos- sen ist, dass ein Objekt, das sich nicht in dem interessierenden Bereich befindet, eine Gefahr für das Kraftfahrzeug darstellt. In einem vierten Schritt wird anhand der Sensordaten geprüft, ob eines oder mehrere der erfassten Objekte in dem interessierenden Bereich liegen oder nicht. Sollten ei- nes oder mehrere der erfassten Objekte nicht in dem interessierenden Bereich lie- gen, so können diese Objekte bei der weiteren Abarbeitung des AEBS-Verfahrens ausgeschlossen werden. In einem fünften Schritt wird geprüft, ob die Objekte, die in dem dritten Schritt nicht ausgeschlossen werden und die sich dementsprechend in dem interessierenden Be- reich befinden, eine Gefahr für das Kraftfahrzeug darstellen. Sollten eines oder meh- rere der erfassten Objekte in dem interessierenden Bereich keine Gefahr für das Kraftfahrzeug darstellen, so können diese Objekte bei der weiteren Abarbeitung des AEBS-Verfahrens ausgeschlossen werden.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem sechsten Schritt wird ein Bremsen, in anderen Worten ein Abbremsen, bei- spielsweise eine Notbremse, des Kraftfahrzeugs derart eingeleitet, dass eine Kolli- sion des Kraftfahrzeugs mit dem Objekt vermieden oder zumindest vermindert wird, wenn das Objekt eine Bedrohung für das Kraftfahrzeug darstellt. Für das AEBS-Verfahren ist es somit unter anderem besonders wichtig, dass der in- teressierende Bereich akkurat ermittelt wird. Daher ist es eine Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren, ein Steuergerät und ein Computerprogramm zum positionsbasierten Ermitteln eines interessierenden Be- reichs, der sich auf einer Fahrspur einer Fahrbahn in Fahrtrichtung vor einem Kraft- fahrzeug befindet, bereitzustellen, die dazu beitragen, dass der interessierende Be- reich besonders akkurat und/oder geeignet ermittelt wird. Außerdem ist es eine Auf- gabe der Erfindung, ein computerlesbares Speichermedium bereitzustellen, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Diese Aufgaben werden durch die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche ge- löst. Weitere Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und aus der folgenden Beschreibung. Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum positionsbasierten Ermitteln eines interessierenden Bereichs, der sich auf einer Fahrspur einer Fahrbahn in Fahrtrich- tung vor einem Kraftfahrzeug befindet. Das Verfahren weist auf: Empfangen von Po- sitionsdaten, die für eine aktuelle Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs repräsentativ sind; Ermitteln von Referenzpunktpositionen von Referenzpunkten entlang der Fahr- spur, wobei die Referenzpunkte für einen Verlauf der Fahrspur in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug repräsentativ sind, abhängig von den Positionsdaten anhand ei- ner Fahrspurnachschlagetabelle, in der die Referenzpunktpositionen den Referenz- punkten zugeordnet sind; und Ermitteln des interessierenden Bereichs abhängig von den Referenzpunkten und abhängig von einer Breite des Kraftfahrzeugs. Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Steuergerät zum positionsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs, der sich auf der Fahrspur in Fahrtrichtung vor dem
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Kraftfahrzeug befindet, das Steuergerät aufweisend: eine Speichereinheit zum Spei- chern der Positionsdaten, der Fahrspurnachschlagetabelle und der Breite des Kraft- fahrzeugs; und einen Prozessor, der dazu konfiguriert ist, das vorstehend und nach- folgend erläuterte Verfahren abzuarbeiten. Das Steuergerät kann beispielsweise in dem Kraftfahrzeug angeordnet sein. Das Steuergerät kann zum Abrufen und/oder Empfangen der Sensordaten, der Positionsdaten, der Geschwindigkeitsdaten und/oder weiteren Daten kommunikativ mit einer externen Einheit gekoppelt sein, beispielsweise über das Internet mit einem Server, auf dem die entsprechenden Da- ten gespeichert sind. Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerprogramm zum positionsbasierten Er- mitteln des interessierenden Bereichs, der sich auf der Fahrspur in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug befindet, wobei das Computerprogramm Instruktionen aufweist, die bewirken, dass das vorstehend und nachfolgend erläuterte Verfahren abgearbei- tet wird, wenn sie von dem Steuergerät ausgeführt werden. Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein computerlesbares Medium, auf dem das Compu- terprogramm gespeichert ist. In den meisten Fahrsituationen, insbesondere wenn das sich Kraftfahrzeug mit mittle- rer oder hoher Geschwindigkeit auf der Fahrbahn fortbewegt und weder ein Stopp noch ein Abbiegen eingeleitet werden, liefert die positionsbasierte Ermittlung des in- teressierenden Bereichs besonders akkurate Ergebnisse, insbesondere verglichen mit einer geschwindigkeitsbasierten Ermittlung des interessierenden Bereichs. Insbe- sondere kann der interessierende Bereich in diesen Fahrsituationen durch die positi- onsbasierte Ermittlung genauer an die Fahrbahn, insbesondere die entsprechende Fahrspur, angepasst werden, als durch die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung. Da- her kann das Verfahren so konfiguriert sein, dass das positionsbasierte Ermitteln des interessierenden Bereichs der Standard für das Ermitteln des interessierenden Be- reichs ist. Der interessierende Bereich kann auch als „Region-Of-Interest“ (ROI) bezeichnet werden. Der interessierende Bereich kann der Bereich der Fahrbahn sein, den das
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Kraftfahrzeug voraussichtlich zeitnah überfahren wird. In diesem Fall befindet sich der interessierende Bereich auf derselben Fahrspur der Fahrbahn wie das Kraftfahr- zeug. Der interessierende Bereich kann sich jedoch auch auf einer anderen Fahrspur der Fahrbahn befinden, beispielsweise auf einer Fahrspur, die an die Fahrspur an- grenzt, auf der das Kraftfahrzeug fährt. Dies kann dazu beitragen, Objekte frühzeitig zu erkennen, die zeitnah eine Gefahr für das Kraftfahrzeug darstellen könnten, bei- spielsweise wenn sich das Objekt auf der anderen Fahrspur befindet und sich der Fahrspur nähert, auf der das Kraftfahrzeug fährt. Dass der interessierende Bereich positionsbasiert ermittelt wird, bedeutet, dass der interessierende Bereich im Wesentlichen abhängig von den Positionsdaten ermittelt wird. Dies kann insbesondere bedeuten, dass bei der positionsbasierten Ermittlung des interessierenden Bereichs auch andere Daten berücksichtigt werden können, wie beispielsweise eine Fahrspur der Fahrbahn, auf der das Kraftfahrzeug aktuell fährt, eine Form des Kraftfahrzeugs und/oder eine Breite des zu ermittelnden interes- sierenden Bereichs. Dass der interessierende Bereich positionsbasiert ermittelt wird, kann jedoch auch bedeuten, dass der interessierende Bereich zumindest teilweise abhängig von den Geschwindigkeitsdaten ermittelt wird, wobei die Geschwindigkeits- daten bei der positionsbasierten Ermittlung des interessierenden Bereichs lediglich als Ergänzung dienen, beispielsweise um den abhängig von den Positionsdaten er- mittelten interessierenden Bereich einzuschränken, beispielsweise bezüglich seiner Länge. Das Verfahren kann so konfiguriert sein, dass das positionsbasierte Ermitteln des interessierenden Bereichs der Standard für das Ermitteln des interessierenden Bereichs ist. Die Positionsdaten, die für die Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs repräsentativ sind, können von einem Positionssensor erzeugt werden, an das Steuergerät über- mittelt werden und von dem Steuergerät empfangen werden. Der Positionssensor kann beispielsweise ein GPS-Empfänger sein. Optional können die Positionsdaten für eine Orientierung des Kraftfahrzeugs, in anderen Worten die Kraftfahrzeugorien- tierung, repräsentativ sein. Die Orientierung des Kraftfahrzeugs kann beispielsweise dazu verwendet werden, zu ermitteln, auf welcher Fahrspur der Fahrbahn das Kraft- fahrzeug aktuell unterwegs ist, wie weiter unten näher erläutert. Gegebenenfalls
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 kann die Orientierung beispielsweise mittels eine Orientierungssensors, eines Mag- netsensors, beispielsweise einem Kompass, GPS, und/oder mittels einer inertialen Messeinheit (Inertial Measurement Unit (IMU) erzeugt werden, an das Steuergerät übermittelt werden und von dem Steuergerät empfangen werden. Die Referenzpunktpositionen der Referenzpunkte können beispielsweise durch GPS- Koordinaten in der Fahrspurnachschlagetabelle angegeben sein. Die Referenzpunkt- positionen und optional die Referenzpunkte können in der Fahrspurnachschlageta- belle mit Indizes versehen und entsprechend geordnet sein. Beispielsweise kann die Fahrspurnachschlagetabelle für jeden Referenzpunkt einen Index und eine dem In- dex zugeordnete Referenzpunktposition des Referenzpunkts, beispielsweise inner- halb einer Zeile der Fahrspurnachschlagetabelle, aufweisen. Eine Reihenfolge der Indizes kann dabei einer Reihenfolge der Referenzpunkte auf der Fahrspur in der re- alen Welt entsprechen. Zusätzlich kann die Fahrspurnachschlagetabelle Fahrspurori- entierungen aufweisen, die den entsprechenden Referenzpunkten zugeordnet sind und die repräsentativ dafür sind, wie die Fahrspur an dem jeweiligen Referenzpunkt orientiert ist. Gegebenenfalls kann die Fahrspurorientierung beispielsweise als abso- luter Spurwinkel vorgegeben sein, beispielsweise bezogen auf eine oder mehrere Himmelsrichtungen. Zusätzlich oder alternativ kann die Fahrspurnachschlagetabelle Fahrspurlängen aufweisen, die den entsprechenden Referenzpunkten zugeordnet sind und die repräsentativ dafür sind, wie lang die Fahrspur ausgehend von einem Startpunkt der entsprechenden Fahrspur an dem jeweiligen Referenzpunkt ist. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise für jede Fahrspur, auf der sich das Kraftfahr- zeug bewegt, eine separate Fahrspurnachschlagetabelle aufweisen, so dass das Kraftfahrzeug auf jeder Fahrspur den interessierenden Bereich positionsbasiert ermit- teln kann. Die entsprechenden Fahrspurnachschlagetabellen können in dem Kraft- fahrzeug gespeichert sein, beispielsweise in der Speichereinheit des Steuergeräts des Kraftfahrzeugs, oder dem Kraftfahrzeug über eine Kommunikationsverbindung, bspw. via Internet, zur Verfügung gestellt werden.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Die Fahrspurnachschlagetabellen können im Vorfeld abhängig von den realen Fahr- spuren erstellt werden, indem die entsprechenden Fahrspuren vermessen und die re- levanten Messergebnisse extrahiert werden und in den entsprechenden Fahrspur- nachschlagetabellen gespeichert werden. Die Fahrspurnachschlagetabellen können auch Informationen über eine oder mehrere Kurven, beispielsweise entsprechende Krümmungsdaten aufweisen, beispielsweise in Form der Fahrspurorientierungen, die den entsprechenden Referenzpunkten zugeordnet sind. Die Breite des Kraftfahrzeugs ist im Normalfall abhängig von einer tatsächlichen Breite des Kraftfahrzeugs fest vorgegeben und/oder entspricht dieser. Die Breite kann beispielsweise in der Speichereinheit gespeichert sein. Das autonome Kraftfahrzeug kann beispielsweise ein Transportfahrzeug, beispiels- weise ein Personentransportfahrzeug sein. Beispielsweise kann das Kraftfahrzeug ein Massenbeförderungsmittel sein. In diesem Zusammenhang kann das Kraftfahr- zeug beispielsweise als „Group rapid transport vehicle“ bezeichnet werden. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise so konfiguriert sein, dass es bis auf wenige Aus- nahmen im Wesentlichen auf der Fahrbahn fährt, wobei die Fahrbahn für das Kraft- fahrzeug und andere gleichartige Kraftfahrzeuge, beispielsweise andere GRTs, re- serviert sein kann. In diesem Zusammenhang kann die Fahrbahn als „Segregated lane“ bezeichnet werden. Das Kraftfahrzeug kann dementsprechend so konfiguriert sein, dass es keine anderen Fahrbahnen außer den für diese Kraftfahrzeugarten re- servierten Fahrbahnen befährt. Die Ausnahmen können beispielsweise Haltestellen, Parkplätze oder Ladestationen umfassen. Das Steuersignal kann für das Bremsen des Kraftfahrzeugs repräsentativ sein. Ins- besondere kann das Steuersignal so konfiguriert sein, dass die Bremseinrichtung in Reaktion auf ein Empfangen des Steuersignals das Abbremsen, insbesondere eine Notbremse, des Kraftfahrzeugs initiiert. Gemäß einer Ausführungsform wird abhängig von den vorgegebenen Referenzpunk- ten eine Fahrlinie auf der Fahrspur ermittelt wird. Die Referenzpunktpositionen der
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Referenzpunkte können in der Fahrspurnachschlagetabelle beispielsweise so vorge- geben sein, dass die Fahrlinie in der Mitte der entsprechenden Fahrspur verläuft. Die Fahrlinie kann beispielsweise parallel zu einer Mittellinie der Fahrbahn und/oder pa- rallel zu einem oder beiden Seitenrändern der Fahrbahn verlaufen. Gemäß einer Ausführungsform wird die Fahrlinie mittels Verbindens der Referenz- punkte ermittelt. Beispielsweise können die Referenzpunkte so gewählt sein, dass sie entlang der Fahrlinie einen Abstand von beispielsweise 1 cm bis 20 cm, beispiels- weise von 5 cm bis 15 cm, beispielsweise 10 cm haben. Gemäß einer Ausführungsform wird der interessierende Bereich abhängig von den Referenzpunkten und abhängig von der Breite des Kraftfahrzeugs ermittelt, indem eine erste Außenbegrenzung des interessierenden Bereichs auf einer Seite der Fahrlinie festgelegt wird und eine zweite Außenbegrenzung des interessierenden Bereichs auf der anderen Seite der Fahrlinie festgelegt wird, wobei die Außenbegrenzungen jeweils einen vorgegebenen Abstand zu der Fahrlinie haben, der mindestens der halben Breite des Kraftfahrzeugs entspricht, und wobei die Außenbegrenzungen jeweils pa- rallel zu der Fahrlinie verlaufen. Gemäß einer Ausführungsform werden die Außenbegrenzungen ermittelt, indem zu jedem der Referenzpunkte ein erster Außenpunkt für die erste Außenbegrenzung und ein zweiter Außenpunkt für die zweite Außenbegrenzung ermittelt werden, die Außenpunkte so ermittelt werden, dass sie jeweils den vorgegebenen Abstand zu dem entsprechenden Referenzpunkt haben und dass sie jeweils auf einer Geraden liegen, die durch den entsprechenden Referenzpunkt verläuft und die senkrecht auf einer Tangente zu der Fahrlinie an dem entsprechenden Referenzpunkt steht, und anschließend die ersten Außenpunkte miteinander verbunden werden, um die erste Außenbegrenzung zu bilden, und die zweiten Außenpunkte miteinander verbunden werden, um die zweite Außenbegrenzung zu bilden. Gemäß einer Ausführungsform wird der vorgegebene Abstand so vorgegeben, dass er der Breite des Kraftfahrzeugs plus eines zusätzlichen Toleranzbereichs entspricht.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In anderen Worten kann die Breite des interessierenden Bereichs so vorgegeben werden, dass sie etwas größer ist als die Breite des Kraftfahrzeugs. Der zusätzliche Toleranzbereich kann zu einer Sicherheit des Kraftfahrzeugs beitragen. Der zusätzli- che Toleranzbereich kann beispielsweise betragen zwischen 1 cm und 20 cm, bei- spielsweise zwischen 5 cm und 15 cm, beispielsweise ungefähr 15 cm. Gemäß einer Ausführungsform sind die Positionsdaten für eine Frontposition einer Front des Kraftfahrzeugs repräsentativ; und der interessierende Bereich wird so er- mittelt, dass er sich ausgehend von der Front in Fahrtrichtung erstreckt. Wenn der in- teressierende Bereich dazu verwendet wird, zu prüfen, ob sich ein Objekt in Fahrt- richtung vor dem Kraftfahrzeug befindet, das eine Gefahr für das Kraftfahrzeug dar- stellen kann, so kann das Ermitteln des interessierenden Bereichs ausgehend von der Front des Kraftfahrzeugs dazu beitragen, dass kein Objekt „übersehen“ wird, da keine Lücke zwischen der Front des Kraftfahrzeugs und dem interessierenden Be- reich besteht. Die Front des Kraftfahrzeugs kann beispielsweise an einer Position an- genommen werden, die einer Mitte einer Vorderachse des Kraftfahrzeugs oder einer Mitte eines vorderen Stoßfängers des Kraftfahrzeugs entspricht. Gemäß einer Ausführungsform weist das Verfahren auf: Empfangen von Geschwin- digkeitsdaten, die für eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs repräsentativ sind; und Ermitteln der Länge des interessierenden Bereichs abhängig von der aktu- ellen Geschwindigkeit. Die Geschwindigkeitsdaten können von einem Geschwindig- keitssensor, der in dem Kraftfahrzeug angeordnet ist, erzeugt werden, an das Steuer- gerät übertragen werden und von dem Steuergerät empfangen werden. Alternativ können die Geschwindigkeitsdaten von der Speichereinheit des Kraftfahrzeugs, bei- spielsweise von der Speichereinheit des Steuergeräts des Kraftfahrzeugs, abgerufen und von dem Prozessor des Steuergeräts empfangen werden. Die Länge kann beispielsweise abhängig von der Geschwindigkeit und einer Kollisi- onszeitdauer ermittelt werden. Die Kollisionszeitdauer kann beispielsweise mittels ei- nes Verfahrens zum Vermeiden oder Vermindern einer Kollision eines autonomen Kraftfahrzeugs mit einem Objekt ermittelt werden, wie weiter unten näher erläutert.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Alternativ dazu kann die Länge abhängig von der Geschwindigkeit anhand einer Län- gennachschlagetabelle ermittelt werden, in der verschiedenen Geschwindigkeiten geeignete Längen des interessierenden Bereichs zugeordnet sind. Die Länge kann sich beispielweise ausgehend von der Front des Kraftfahr-zeugs bis zu einem lon- gitudinalen Ende des interessierenden Bereichs erstrecken. Abhängig von der ermit- telten Länge kann dann die Anzahl von Referenzpunkten ermittelt werden, die benö- tigt wird, um den interessierenden Bereich zu ermitteln. Je größer die Länge ist, desto mehr Referenzpunkte werden benötigt, um den interessierenden Bereich zu er- mitteln. Gemäß einer Ausführungsform weist die Fahrbahn die Fahrspur und mindestens eine weitere Fahrspur auf. Beispielsweise weist die Fahrbahn für jede Fahrtrichtung eine eigene Fahrspur auf. Beispielsweise weist die Fahrbahn zwei Fahrspuren auf, wobei sich eine in eine Richtung erstreckt und sich die andere in entgegengesetzter Richtung erstreckt. Der interessierende Bereich kann so ermittelt werden, dass er sich auf der Fahrspur befindet, auf der das Kraftfahrzeug fährt. In diesem Zusam- menhang kann die Fahrspur, auf der sich das Kraftfahrzeug befindet, als erste Fahr- spur bezeichnet werden, und die andere Fahrspur kann als zweite Fahrspur bezeich- net werden. In diesem Fall wird somit der interessierende Bereich so ermittelt, dass er sich auf der ersten Fahrspur befindet. Gemäß einer Ausführungsform weist die Fahrbahn die Fahrspur und mindestens eine weitere Fahrspur auf; und der interessierende Bereich wird so ermittelt, dass er sich auf einer der Fahrspuren befindet, die neben der Fahrspur ist, auf der das Kraft- fahrzeug fährt. In diesem Fall wird somit der interessierende Bereich so ermittelt, dass er sich auf der zweiten Fahrspur befindet. Eine Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren zum Ermitteln, ob sich ein Objekt in einem interessierenden Bereich in Fahrrichtung vor einem Kraftfahrzeug befindet, aufweisend: Empfangen von Sensordaten, die für ein Objekt repräsentativ sind, das sich in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug befindet; positionsbasiertes Er- mitteln des interessierenden Bereichs wie vorstehend erläutert; Ermitteln von zwei
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 oder mehr Dreiecken, die gemeinsam den interessierenden Bereich abdecken an- hand von Außenpunkten mittels derer Außenbegrenzungen des interessierenden Be- reichs ermittelt werden; und Sequentielles Prüfen, ob sich das Objekt in einem oder mehreren der Dreiecke befindet, bis alle Dreiecke überprüft sind. In anderen Worten kann der interessierende Bereich in Dreiecke unterteilt werden, die gemeinsam den interessierenden Bereich überdecken, insbesondere exakt über- decken, also nicht darüber hinausstehen, und die Überprüfung, ob sich das Objekt in dem interessierenden Bereich befindet oder nicht, wird für jedes Dreieck separat durchgeführt. Dies ist besonders vorteilhaft, weil die Überprüfung in den verglichen mit dem interessierenden Bereich kleineren Dreiecken einfacher, schneller und akku- rater durchgeführt werden kann als in dem gesamten interessierenden Bereich auf einmal. Außerdem sind aufgrund der positionsbasierten Ermittlung des interessieren- den Bereichs die Außenpunkte, mittels derer die Dreiecke gebildet werden, bereits bekannt und müssen nicht erneut ermittelt werden, was zu der einfachen und schnel- len Überprüfung, ob sich das Objekt in dem interessierenden Bereich befindet oder nicht, beiträgt. Die Sensordaten können von mindestens einem Sensor erzeugt werden. Der Sensor kann beispielsweise ein Radar- oder ein Lidarsensor sein. Die Sensordaten können alternativ von zwei oder mehr Sensoren erzeugt werden, wobei die Sensoren bei- spielsweise mindestens einen Radar- und mindestens einen Lidarsensor aufweisen können. Die Sensordaten können von dem/den Sensor(en) an das Steuergerät über- mittelt werden, die das Verfahren ausführt, und von dem Steuergerät empfangen werden. Gemäß einer Ausführungsform weisen die Außenbegrenzungen die erste Außenbe- grenzung und die zweite Außenbegrenzung auf; die Dreiecke weisen erste Dreiecke und zweite Dreiecke auf; die ersten Dreiecke werden jeweils mittels zwei ersten Au- ßenpunkten auf der ersten Außenbegrenzung und einem zweiten Außenpunkt auf der zweiten Außenbegrenzung ermittelt; die zweiten Dreiecke werden jeweils mittels zwei zweiten Außenpunkten auf der zweiten Außenbegrenzung und einem ersten Außenpunkt auf der ersten Außenbegrenzung ermittelt; und die ersten und zweiten
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Außenpunkte werden zum Ermitteln der Dreiecke so gewählt, dass die Dreiecke ei- nander nicht überlappen und den interessierenden Bereich vollständig, insbesondere exakt, überdecken. Dies trägt dazu bei, dass die Dreiecke nicht über den interessie- renden Bereich hinausragen und dass der gesamte interessierende Bereich durch die Dreiecke exakt und vollständig abgedeckt ist. Es ist zu verstehen, dass Merkmale der Verfahren so wie obenstehend und untenste- hend beschrieben auch Merkmale des Steuergeräts, des Computerprogramms und/oder des computerlesbaren Mediums sein können und umgekehrt. Das compu- terlesbare Medium kann eine Harddisk, ein USB-Speichergerät, ein RAM, ein ROM, ein EPROM oder ein FLASH-Speicher sein. Das computerlesbare Medium kann auch ein Datenkommunikationsnetzwerk, wie beispielsweise das Internet, das den Download eines Programmcodes ermöglicht, sein. Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung mit Bezug auf die beilie- genden Figuren detailliert beschrieben. Fig.1 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines autonomen Kraftfahrzeugs. Fig.2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines allgemeinen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern einer Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs mit einem Objekt. Fig.3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Verfah- rens zum Vermeiden oder Vermindern einer Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs mit dem Objekt. Fig.4 zeigt ein Display auf dem eine beispielhafte Fahrsituation dargestellt ist. Fig.5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Verfah- rens zum Vermeiden oder Vermindern einer Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs mit dem Objekt.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.6 zeigt eine Draufsicht auf eine beispielhafte Fahrsituation, auf das Kraftfahrzeug und auf einen interessierenden Bereich vor dem Kraftfahrzeug. Fig.7 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum positionsbasierten Ermitteln eines interessierenden Bereichs. Fig.8 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Ermitteln, ob sich das Objekt in dem interessierenden Bereich in Fahrrichtung vor dem Kraftfahrzeug befindet. Fig.9 zeigt ein Fahrzeugmodell des Kraftfahrzeugs zum geschwindigkeitsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs. Fig.10 zeigt eine Prinzipskizze zum Erläutern des geschwindigkeitsbasierten Ermit- telns des interessierenden Bereichs. Fig.11 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum geschwindigkeitsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs. Fig.12 zeigt ein Beispiel von zwei Fahrlinien für das Kraftfahrzeug. Fig.13 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug auf einer Fahrspur einer Fahrbahn befindet. Fig.14 zeigt ein Diagramm, in dem mehrere beispielhafte Verläufe von Zeitdauern die vergehen, bis das Kraftfahrzeug mit dem Objekt kollidiert, in Abhängigkeit einer Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs dargestellt sind. Fig.15 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs mit dem Objekt.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.16 zeigt ein Diagramm, in dem mehrere beispielhafte Längen des interessieren- den Bereichs in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs dargestellt sind. Fig.17 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs mit dem Objekt. Die in den Figuren verwendeten Bezugszeichen und ihre Bedeutung sind in zusam- menfassender Form in der Liste der Bezugszeichen aufgeführt. Grundsätzlich sind identische oder ähnliche Teile mit den gleichen Bezugszeichen versehen. Allgemein Fig.1 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines autonomen Kraftfahrzeugs 20. Das Kraft- fahrzeug 20 weist eine Passagierkabine 21 zum Aufnehmen eines oder mehrerer Passagiere (nicht gezeigt), eine Tür 22 zum Betreten oder Verlassen der Passagier- kabine 21, Räder 23 zum Fortbewegen des Kraftfahrzeugs 20, eine Bremseinrich- tung 24 zum Bremsen, in anderen Worten Abbremsen, des Kraftfahrzeugs 21, und ein Steuergerät 25 zum Betreiben des Kraftfahrzeugs 22. Das Kraftfahrzeug 20 kann so konfiguriert sein, dass sowohl die Räder 23 an einer Vorderachse des Kraftfahr- zeugs 20 als auch die Räder 23 an einer Hinterachse des Kraftfahrzeugs 20 lenkbar, insbesondere relativ zur entsprechenden Achse schwenkbar, sind. Dadurch ist zu- sätzlich oder alternativ zu einer Geradeausfahrt und einer Kurvenfahrt des Kraftfahr- zeugs 20 eine Seitwärtsbewegung, in anderen Worten „crabwise motion“, des Kraft- fahrzeugs 20 möglich, insbesondere indem sowohl die Räder 23 an der Vorderachse also auch die Räder 34 an der Hinterachse in die gleiche Richtung eingedreht sind. Das autonome Kraftfahrzeug 20 kann beispielsweise ein Transportfahrzeug, bei- spielsweise ein Personentransportfahrzeug sein. Beispielsweise kann das Kraftfahr- zeug 20 ein Massenbeförderungsmittel sein. In diesem Zusammenhang kann das
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Kraftfahrzeug beispielsweise als „Group Rapid Transport vehicle“ (kurz „GRT“) be- zeichnet werden. Das Kraftfahrzeug 20 kann beispielsweise so konfiguriert sein, dass es bis auf we- nige Ausnahmen, in denen besondere Fahrmanöver nötig sind oder zumindest durchgeführt werden, im Wesentlichen auf einer vorgegebenen Fahrbahn 32 (siehe Figur 4) fährt. Die Fahrbahn 32 kann für das Kraftfahrzeug 20 und andere gleichar- tige Kraftfahrzeuge 20, beispielsweise andere GRTs, reserviert sein. In diesem Zu- sammenhang kann die Fahrbahn 32 als „segregated lane“ bezeichnet werden. Das Kraftfahrzeug 20 kann dementsprechend so konfiguriert sein, dass es keine anderen Fahrbahnen außer den für diese Kraftfahrzeugart reservierten Fahrbahnen 32 be- fährt. Die Ausnahmen können beispielsweise Haltestellen, Parkplätze oder Ladestati- onen umfassen. An oder in der Nähe dieser Ausnahmen kann es sein, dass das Kraftfahrzeug 20 die Seitwärtsbewegung ausführt. Die Fahrbahn 32 kann beispielsweise eine erste Fahrspur 34 (siehe Figur 4) und eine zweite Fahrspur 36 neben der ersten Fahrspur 34 aufweisen. Beispielsweise kann die erste Fahrspur 34 für eine erste Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 20 vorgesehen sein, und die zweite Fahrspur 36 kann für eine zweite Fahrtrichtung des Kraftfahr- zeugs 20 vorgesehen sein. Alternativ dazu kann jede der Fahrspuren 34, 36 von dem Kraftfahrzeug 20 in beide Fahrtrichtungen befahren werden. Beispielsweise kann das Kraftfahrzeug 20 ein erstes Kraftfahrzeug 20 sein, das sich auf der ersten Fahrspur 34 in beide Fahrtrichtungen bewegen kann, und ein zweites Kraftfahrzeug 20 kann sich in beide Fahrtrichtungen auf der zweiten Fahrspur 36 bewegen. Im Normalfall bewegt sich das Kraftfahrzeug 20 auf einer der beiden Fahrspuren 34, 36, wobei im Folgenden davon ausgegangen wird, dass sich das Kraftfahrzeug 20 im Normalfall auf der ersten Fahrspur 34 in Fahrtrichtung nach vorne fortbewegt und nur in Sonder- fällen von der ersten Fahrspur 34 abweicht. Das Steuergerät 25 kann beispielsweise eine Fahrzeugsteuerung des Kraftfahrzeugs 20 aufweisen oder diese bilden. Das Steuergerät 25 weist eine Speichereinheit 26 zum Speichern von Daten und einen Prozessor 27 zum Verarbeiten der Daten auf.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Das Steuergerät 25 kann zum Abrufen und/oder Empfangen von Sensordaten, Posi- tionsdaten, Geschwindigkeitsdaten und/oder weiteren Daten kommunikativ mit einer externen Einheit (nicht gezeigt) gekoppelt sein, beispielsweise über das Internet mit einem Server, auf dem die entsprechenden Daten gespeichert sind. Das Steuergerät 22 kann so konfiguriert sein, dass es zum Vermeiden oder Vermin- dern einer Kollision des Kraftfahrzeugs 20, das auf der Fahrbahn 32 fährt, mit einem Objekt 50 (siehe Figur 4) beiträgt. In diesem Zusammenhang dient die Speicherein- heit 26 zum Speichern von Sensordaten, insbesondere Radardaten und/oder Lidar- daten, Positionsdaten, Geschwindigkeitsdaten und/oder einem oder mehreren Zeit- schwellenwerten, und der Prozessor 27 ist in diesem Zusammenhang dazu konfigu- riert, ein Verfahren zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des Kraftfahrzeugs 20, das auf der Fahrbahn 32 fährt, mit dem Objekt 50 abzuarbeiten. Die Zeitschwellenwerte können in Form einer Zeitschwellenwertnachschlagetabelle, in der vorgebebenen Geschwindigkeiten des Kraftfahrzeugs 20 entsprechenden der Zeitschwellenwerte zugeordnet sind, in der Speichereinheit 26 gespeichert sein. Das Steuergerät 22 kann dazu konfiguriert sein, ein Steuersignal zum Bremsen des Kraftfahrzeugs 20 zu erzeugen, wobei das Steuersignal für das Bremsen des Kraft- fahrzeugs 20 repräsentativ ist. Insbesondere kann das Steuersignal so konfiguriert sein, dass die Bremseinrichtung 24 in Reaktion auf ein Empfangen des Steuersignals das Abbremsen des Kraftfahrzeugs 20 initiiert. Die Bremseinrichtung 24 kann eine Hardware sein, die mit dem Steuergerät 22 und mit mechanischen und/oder hydrauli- schen Bremsen (nicht gezeigt) des Kraftfahrzeugs 20 kommuniziert. Alternativ dazu kann die Bremseinrichtung 24 als Software realisiert sein und von dem Steuergerät 22 abgearbeitet werden. Das Steuergerät 22 kann dazu konfiguriert sein, einen interessierenden Bereich 60 (siehe Figur 6), der sich auf einer Fahrspur, beispielsweise der ersten Fahrspur 34, in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, positionsbasiert ermittelt. In diesem Zusammenhang dient die Speichereinheit 26 zum Speichern von Sensordaten, Posi-
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 tionsdaten und/oder Geschwindigkeitsdaten, und der Prozessor 27 ist in diesem Zu- sammenhang dazu konfiguriert, ein Verfahren zum positionsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60 abzuarbeiten. Das Steuergerät 22 kann dazu konfiguriert sein, den interessierenden Bereich 60 ge- schwindigkeitsbasiert zu ermitteln. In diesem Zusammenhang dient die Speicherein- heit 26 zum Speichern von Sensordaten, Positionsdaten und/oder Geschwindigkeits- daten, und der Prozessor 27 ist in diesem Zusammenhang dazu konfiguriert, ein Ver- fahren zum geschwindigkeitsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60 abzuarbeiten. Das Steuergerät 22 kann dazu konfiguriert sein, eine Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf einer der Fahrspuren 34, 36 der Fahrbahn 32 befindet, zu ermitteln. In diesem Zusammenhang dient die Speichereinheit 26 zum Speichern von Positionsdaten und mindestens einer Fahrspurnachschlagetabelle, die der Fahrspur entsprechenden 34, 36 zugeordnet ist und in der Referenzpunkte 94, 96 (siehe Figur 14) entsprechende Referenzpunktpositionen zugeordnet sind, wobei die Referenz- punkte 94, 96 für einen Verlauf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 repräsentativ sind, und der Prozessor 27 ist in diesem Zu- sammenhang dazu konfiguriert, ein Verfahren zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit abzuarbeiten. Fig.2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines allgemeinen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern einer Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs 20 mit dem Objekt 50 (siehe Figur 4). Weitere Ausgestaltungen, beispiels- weise spezielle Ausgestaltungen, des Verfahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50 werden mit Bezug zu den nachfolgenden Figuren erläutert. In einem Schritt S2 können Sensordaten empfangen werden. Die Sensordaten sind für das Objekt 50 repräsentativ, das sich in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet. Die Sensordaten können von mindestens einem Sensor (nicht gezeigt) er- zeugt werden. Der Sensor kann beispielsweise ein Radar- oder ein Lidarsensor sein.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Die Sensordaten können alternativ von zwei oder mehr Sensoren erzeugt werden, wobei die Sensoren beispielsweise mindestens einen Radar- und mindestens einen Lidarsensor aufweisen können. In diesem Fall können die Sensordaten Radardaten bzw. Lidardaten aufweisen, oder die Radardaten und die Lidardaten können zu den Sensordaten fusioniert werden. Die Sensordaten können von dem/den Sensor(en) an das Steuergerät 25 des Kraftfahrzeugs 20, das das Verfahren ausführt, übermit- telt werden und von dem Steuergerät 25 empfangen werden. Die Sensordaten können in Form einer Liste vorliegen, die alle mittels des bzw. den Sensoren erfassten Objekte 50 vor dem Kraftfahrzeug 20 aufweist. Beispielsweise können die Radardaten in Form einer Radarliste vorliegen, in der die mittels Radars erfassten Objekte 50 als Radarobjekte abgespeichert sind. Alternativ oder zusätzlich können die Lidardaten in Form einer Lidarliste vorliegen, in der die mittels Lidars er- fassten Objekte 50 als Lidarobjekte abgespeichert sind. In einem optionalen Schritt S4 können die Sensordaten fusioniert werden, insbeson- dere wenn in dem Schritt S2 die Radardaten und die Sensordaten empfangen wer- den. Gegebenenfalls können die fusionierten Sensordaten in Form einer Fusionsliste vorliegen, die Fusionsobjekte, Nur-Radarobjekte und/oder Nur-Lidarobjekte aufwei- sen kann, wie weiter unten näher erläutert. In einem Schritt S6 kann der interessierende Bereich 60, der sich auf der Fahrbahn 32 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, ermittelt werden. Der interes- sierende Bereich 60 kann beispielsweise abhängig von Positionsdaten, die für eine aktuelle Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind, und/oder abhän- gig von Geschwindigkeitsdaten, die für eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahr- zeugs 20 repräsentativ sind, ermittelt werden. Der interessierende Bereich 60 kann auch als „Region-Of-Interest“ (ROI) bezeichnet werden. Der interessierende Bereich 60 kann der Bereich der Fahrbahn 32 sein, den das Kraftfahrzeug 20 voraussichtlich zeitnah überfahren wird. In diesem Fall befindet sich der interessierende Bereich 60 auf derselben Fahrspur 34, 36 der Fahrbahn 32 wie das Kraftfahrzeug 20. Der interessierende Bereich 60 kann sich jedoch auch auf
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 einer anderen Fahrspur 34, 36 der Fahrbahn 32 befinden, beispielsweise auf einer Fahrspur 34, 36, die an die Fahrspur 34, 36 angrenzt, auf der das Kraftfahrzeug 20 fährt. Die Positionsdaten können von einem Positionssensor (nicht gezeigt) erzeugt wer- den, an das Steuergerät 25 übermittelt werden und von dem Steuergerät 25 empfan- gen werden. Der Positionssensor kann in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet sein. Der Positionssensor kann beispielsweise ein GPS-Empfänger sein. Die Positionsdaten können auch für eine Orientierung des Kraftfahrzeugs 20, in anderen Worten für eine Fahrzeugorientierung, repräsentativ sein. Insbesondere können die Positionsdaten Orientierungsdaten aufweisen, die für die Fahrzeugorientierung des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind. Die Orientierungsdaten können beispielsweise mittels eines Orientierungssensors, eines Magnetsensors, beispielsweise eines Kompasses, GPS, und/oder mittels einer inertialen Messeinheit (Inertial Measurement Unit (IMU) er- zeugt werden, an das Steuergerät übermittelt werden und von dem Steuergerät emp- fangen werden. Die Fahrzeugorientierung kann beispielsweise als Gierwinkel, bei- spielsweise als absoluter Gierwinkel, angegeben sein. Der absolute Gierwinkel kann beispielsweise mit Bezug zu einer oder mehreren der Himmelsrichtungen oder in ei- nem proprietären Bezugssystem des Steuergeräts angegeben sein. Die Geschwindigkeitsdaten können von einem Geschwindigkeitssensor (nicht ge- zeigt), der in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet ist, erzeugt werden, an das Steuerge- rät 25 übertragen werden und von dem Steuergerät 25 empfangen werden. Alternativ können die Geschwindigkeitsdaten von der Speichereinheit 26 des Kraftfahrzeugs 20 abgerufen und von dem Steuergerät 25 empfangen werden. In einem Schritt S8 kann geprüft werden, ob sich das Objekt 50 oder ein, zwei oder mehr weitere Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 befinden, abhängig von den Sensordaten und dem ermittelten interessierenden Bereich 60. Insbesondere kann der Schritt S8 für alle Objekte 50 durchgeführt werden, die in den Sensordaten, den Radardaten und/oder den Lidardaten codiert sind. Zum Überprüfen, ob sich das oder die Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 befinden, können abhängig
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 von den Sensordaten Objektpositionen der Objekte 50 ermittelt werden, beispiels- weise in kartesischen Koordinaten, beispielsweise in einem ersten Koordinatensys- tem. Zusätzlich kann der interessierende Bereich 60 in kartesischen Koordinaten an- gegeben werden, beispielsweise ebenfalls in dem ersten Koordinatensystem. Dann kann in dem Schritt S8 anhand der entsprechenden kartesischen Koordinaten ein- fach überprüft werden, ob sich ein, zwei oder mehr der Objekte 50 in dem interessie- renden Bereich 60 befinden oder nicht. Falls die Bedingung des Schritts S8 erfüllt ist, so kann die Bearbeitung in einem optionalen Schritt S10 fortgesetzt werden. Falls Bedingung des Schritts S8 nicht erfüllt ist, so kann die Bearbeitung erneut in dem Schritt S2 fortgesetzt werden. In dem optionalen Schritt S10 kann ermittelt werden, ob eines oder mehrere der Ob- jekte 50, die sich in dem interessierenden Bereich 60 befinden, eine Gefahr für das Kraftfahrzeug 20 darstellen. Beispielsweise können eines oder mehrere der Objekte 50 so klein und/oder leicht sein, dass sie keine Gefahr für das Kraftfahrzeug 20 dar- stellen. In diesem Fall kann eines der Objekte 50 beispielsweise ein Vogel sein, der auf der Fahrbahn 32 sitzt. Alternativ oder zusätzlich kann es sein, dass eines oder mehrere der Objekte 50 so schnell die Fahrbahn 32 kreuzen, dass keine Gefahr für eine Kollision besteht. In diesem Fall kann eines der Objekte 50 beispielsweise ein Vogel sein, der über die Fahrbahn 32 fliegt. Falls die Bedingung des Schritts S10 er- füllt ist, so kann die Bearbeitung in einem Schritt S12 fortgesetzt werden. Falls Bedin- gung des Schritts S10 nicht erfüllt ist, so kann die Bearbeitung in erneut in dem Schritt S8 fortgesetzt werden, beispielsweise mit einem anderen der Objekte 50. Al- ternativ zu dem Durchführen des Schritts S10 kann angenommen werden, dass alle erfassten Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 eine Gefahr für das Kraft- fahrzeug 20 darstellen. In dem Schritt S12 kann das Steuersignal für die Bremseinrichtung 24 des Kraftfahr- zeugs 20 erzeugt werden. Falls der optionale Schritt S10 nicht abgearbeitet wird, so wird das Steuersignal erzeugt, wenn sich eines oder mehrere der Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 befinden. Falls der optionale Schritt S10 abgearbeitet wird, so wird das Steuersignal nur dann erzeugt, wenn eines oder mehrere der Ob- jekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 eine Gefahr für das Kraftfahrzeug 20
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 darstellen. Bei dem Bremsen, in anderen Worten Abbremsen, des Kraftfahrzeugs kann es sich um einen „normalen“ Bremsvorgang, eine Notbremse oder ein Schnell- bremse des Kraftfahrzeugs handeln. Bei dem normalen Bremsvorgang kann ein Komfort der Passagiere die höchste Priorität haben. Die Notbremse kann so konfigu- riert sein, dass dabei nur kaum oder gar keine Rücksicht auf einen Fahrkomfort ge- nommen wird und lediglich auf ein möglichst schnelles Abbremsen des Kraftfahr- zeugs 20 abgestellt wird. Die Schnellbremse kann so konfiguriert sein, dass dabei Rücksicht auf den Fahrkomfort genommen wird und auf das möglichst schnelle Ab- bremsen des Kraftfahrzeugs 20 abgestellt wird. Ein Bremsweg des Kraftfahrzeugs 20 ist im Normalfall bei der Notbremse kürzer als bei der Schnellbremse, und bei der Schnellbremse kürzer als bei dem normalen Bremsen. Ein Betrag der negativen Be- schleunigung bei dem Bremsen kann beispielsweise in einem Bereich liegen von 1 m/s² bis 10 m/s², beispielsweise von 2 m/s² bis 5 m/s², beispielsweise bei ungefähr 3 m/s². Die negative Beschleunigung kann bei der Notbremse deutlich höher sein als bei dem normalen Bremsvorgang. Der Betrag der negativen Beschleunigung kann bei der Schnellbremse größer sein als bei dem normalen Bremsvorgang und kleiner als bei der Notbremse. Bei jedem dieser Bremsvorgänge kann bis zu einem Stillstand des Kraftfahrzeugs abgebremst werden. Umschaltlogik Fig.3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Verfah- rens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50. Das mit Bezug zu Figur 3 erläuterte spezielle Verfahren kann weitgehend zu dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten allgemeinen Verfahren korres- pondieren. Insbesondere kann das mit Bezug zu Figur 3 erläuterte spezielle Verfah- ren Schritte aufweisen, die zu Schritten des mit Bezug zu Figur 2 erläuterten allge- meinen Verfahrens weitgehend korrespondieren oder sogar mit diesen identisch sind. Daher werden im Folgenden lediglich die Schritte des speziellen Verfahren ge- mäß Figur 3 erläutert, in denen das spezielle Verfahren gemäß Figur 3 von dem all- gemeinen Verfahren gemäß Figur 2 abweicht.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Ein Schritt S20 des speziellen Verfahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kolli- sion des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50 kann zu dem Schritt S2 des allgemeinen Verfahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des auto- nomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50 korrespondieren. Ferner kann in dem Schritt S20 eine Verarbeitung der Sensordaten korrespondierend zu dem Schritt S4 durchgeführt werden, insbesondere wenn die Sensordaten die Radardaten und die Lidardaten aufweisen. In einem Schritt S22 können die Positionsdaten empfangen werden, beispielsweise wie vorstehend mit Bezug zu Schritt S6 näher erläutert. In einem Schritt S24 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, bei- spielsweise wie vorstehend mit Bezug zu Schritt S6 näher erläutert. In einem Schritt S26 kann geprüft werden, ob ein vorgegebenes Ausschlusskriterium erfüllt ist, das dagegenspricht, den interessierenden Bereich 60 positionsbasiert zu ermitteln, abhängig von den Positionsdaten und/oder den Geschwindigkeitsdaten. In den meisten Fahrsituationen, insbesondere wenn sich das Kraftfahrzeug 20 mit mitt- lerer oder hoher Geschwindigkeit auf der Fahrbahn 32 fortbewegt und weder ein Stopp noch ein Abbiegen eingeleitet werden, kann die positionsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 akkuratere Ergebnisse als die geschwindigkeitsba- sierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 liefern. Insbesondere kann der in- teressierende Bereich 60 in diesen Fahrsituationen durch die positionsbasierte Er- mittlung genauer an die Fahrbahn 32, insbesondere die entsprechende Fahrspur 34, 36, angepasst werden, als bei der geschwindigkeitsbasierten Ermittlung. Bei beson- deren Fahrmanövern, beispielsweise an Haltestellen, Ladestationen oder in engen Kurven, und/oder bei einer Seitwärtsbewegung („crabwise motion“) des Kraftfahr- zeugs 20 kann jedoch die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 akkuratere Ergebnisse liefern. Daher kann die positionsbasierte Ermitt- lung des interessierenden Bereichs 60 als Standard vorgegeben werden und nur dann auf die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung umgeschaltet werden, wenn das eine oder ein, zwei oder mehr weitere Ausschlusskriterien erfüllt sind, durch die die besonderen Fahrmanöver gekennzeichnet sind.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Ein erstes der Ausschlusskriterien kann beispielsweise erfüllt sein, wenn sich das Kraftfahrzeug 20 aktuell in einem Bereich befindet, in dem der interessierende Be- reich 60 ausschließlich geschwindigkeitsbasiert ermittelt werden soll. Es kann näm- lich Bereiche auf und/oder an der Fahrbahn 32 geben, für die bekannt ist, dass das Kraftfahrzeug 20 in diesen Bereichen besondere Fahrmanöver, beispielsweise die Seitwärtsbewegung oder eine enge Kurve, ausführen muss, bei denen die positions- basierte Bestimmung des interessierenden Bereichs 60 ungeeignet ist. Beispiels- weise kann in dem Bereich, in dem der interessierende Bereich 60 ausschließlich ge- schwindigkeitsbasiert ermittelt werden soll, eine Wahrscheinlichkeit, dass die ge- schwindigkeitsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 ein akkurateres Ergebnis liefert als die positionsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60, relativ hoch sein, insbesondere verglichen mit einer Situation in der sich das Kraft- fahrzeug aktuell nicht in dem Bereich befindet, in dem der interessierende Bereich 60 ausschließlich geschwindigkeitsbasiert ermittelt werden soll. Beispielsweise kann der Bereich, in dem der interessierende Bereich 60 ausschließlich geschwindigkeitsba- siert ermittelt werden soll, einen Parkplatz, eine Haltestelle oder eine Ladestation für das Kraftfahrzeug 20, oder eine Kreuzung, an der die Fahrbahn 32 eine andere Fahr- bahn 32 kreuzt, aufweisen. Die andere Fahrbahn 32 kann ebenfalls für das Kraftfahr- zeug 20 oder die anderen gleichartigen Kraftfahrzeuge 20, beispielsweise andere GRTs, reserviert sein. Somit kann die andere Fahrbahn 32 auch eine separierte Fahrbahn 32, insbesondere „segregated lane“ sein. Das Verfahren kann so konfigu- riert sein, dass der interessierende Bereich 60 nur dann positionsbasiert ermittelt wird, wenn das erste Ausschlusskriterium nicht erfüllt ist und wenn kein anderes Aus- schlusskriterium gegen die positionsbasierte Ermittlung spricht. Das erste Ausschlusskriterium kann beispielsweise erfüllt sein, wenn sich das Kraft- fahrzeug 20 aktuell an einer Haltestelle befindet oder der Haltestelle nähert. Wenn sich das Kraftfahrzeug 20 an der Haltestelle befindet oder sich dieser nähert, so kann die Wahrscheinlichkeit, dass die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung des interessie- renden Bereichs 60 ein akkurateres Ergebnis liefert als die positionsbasierte Ermitt- lung des interessierenden Bereichs 60 relativ hoch sein, insbesondere verglichen mit
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 einer Situation, in der sich das Kraftfahrzeug 20 aktuell nicht an einer Haltestelle be- findet und/oder sich der Haltestelle nicht nähert. Die Haltestelle kann sich neben der Fahrbahn 32 befinden. Die Haltestelle kann dazu dienen, dass ein oder mehrere Passagiere in das Kraftfahrzeug 20 einsteigen und/oder aus dem Kraftfahrzeug 20 aussteigen können. Die Positionsdaten können dafür repräsentativ sein, dass das Kraftfahrzeug an der Haltestelle steht oder sich dieser nähert. In diesem Zusammen- hang können die Positionsdaten unabhängig von dem GPS-Empfänger des Kraft- fahrzeugs 20 erzeugt werden. Beispielsweise können in diesem Fall die Positionsda- ten von einem Sensor erzeugt werden, der an der Haltestelle oder in der Nähe der Haltestelle angeordnet ist und der so dazu konfiguriert ist, das sich der Haltestelle nähernde oder an dieser stehende Kraftfahrzeug 20 zu erkennen. Alternativ dazu kann ein Initiieren und/oder Durchführen der Seitwärtsbewegung repräsentativ dafür sein, dass das Kraftfahrzeug im Bereich der Haltestelle ist oder sich diesem nähert. Ein zweites Ausschlusskriterium kann beispielsweise erfüllt sein, wenn das Kraftfahr- zeug 20 die Seitwärtsbewegung initiiert hat oder bereits durchführt. Insbesondere kann bei der Seitwärtsbewegung die Fahrzeugorientierung, die für die positionsba- sierte Ermittlung des interessierenden Bereichs verwendet werden kann, beispiels- weise um zu prüfen, auf welcher Fahrspur sich das Kraftfahrzeug befindet, von einer Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs abweichen, so dass es sein kann, dass die positionsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 im Falle der Seitwärts- bewegung des Kraftfahrzeugs 20 ungeeignet ist. Das Verfahren kann so konfiguriert sein, dass der interessierende Bereich 60 nur dann positionsbasiert ermittelt wird, wenn das zweite Ausschlusskriterium nicht erfüllt ist und wenn kein anderes Aus- schlusskriterium gegen die positionsbasierte Ermittlung spricht. Abhängig von den Positionsdaten kann eine Wahrscheinlichkeit ermittelt werden, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf einer Fahrspur 34 der Fahrbahn 32 bewegt. Diese Wahrscheinlichkeit kann ermittelt werden beispielsweise mittels des weiter unten er- läuterten Verfahrens zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit, mit der sich das auto- nome Kraftfahrzeug 20 auf der Fahrspur 34, 36 der Fahrbahn 32 befindet. Ein drittes der Ausschlusskriterien kann erfüllt sein, wenn diese Wahrscheinlichkeit kleiner als
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 ein vorgegebener Wahrscheinlichkeitsschwellenwert ist. Der vorgegebene Wahr- scheinlichkeitsschwellenwert kann beispielsweise in einem Bereich liegen von 80 % bis 100 %, beispielsweise von 80 % bis 90 %, beispielsweise bei ungefähr 80 %. Der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert kann beispielsweise von einem Hersteller des Kraftfahrzeugs 20 empirisch ermittelt werden und vorgegeben werden, indem der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert auf der Speichereinheit 26 des Steuergeräts 25 gespeichert wird. Wenn die Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf der Fahrspuren 34, 36 der Fahrbahn 32 bewegt, kleiner als der vorgegebene Wahrscheinlichkeits- schwellenwert ist, so kann die Wahrscheinlichkeit, dass die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 ein akkurateres Ergebnis liefert als die positionsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60, relativ hoch sein, ins- besondere verglichen mit einer Situation, in der die Wahrscheinlichkeit gleich wie oder größer als der vorgegebene Wahrscheinlichkeitsschwellenwert ist. Das Verfah- ren kann so konfiguriert sein, dass der interessierende Bereich 60 nur dann positi- onsbasiert ermittelt wird, wenn das dritte Ausschlusskriterium nicht erfüllt ist und wenn kein anderes Ausschlusskriterium gegen die positionsbasierte Ermittlung spricht. Eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 20 kann abhängig von den Ge- schwindigkeitsdaten ermittelt werden. Ein viertes Ausschlusskriterium kann erfüllt sein, wenn die ermittelte Geschwindigkeit kleiner als ein vorgegebener Geschwindig- keitsschwellenwert ist. Der vorgegebene Geschwindigkeitsschwellenwert kann bei- spielsweise in einem Bereich liegen von 0,5 m/s bis 10 m/s, beispielsweise von 1 m/s bis 5 m/s, beispielsweise bei 2 m/s. Der Geschwindigkeitsschwellenwert kann bei- spielsweise von dem Hersteller des Kraftfahrzeugs 20 empirisch ermittelt werden und vorgegeben werden, indem der Geschwindigkeitsschwellenwert auf der Speicherein- heit 26 des Steuergeräts 25 gespeichert wird. Sollte die Geschwindigkeit kleiner sein als der Geschwindigkeitsschwellenwert, so kann eine erhöhte Wahrscheinlichkeit bestehen, dass das Kraftfahrzeug 20 seine ak- tuelle Fahrspur 34, 36 oder die Fahrbahn 32 zeitnah verlässt. In diesem Fall kann die
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Wahrscheinlichkeit, dass die geschwindigkeitsbasierte Ermittlung des interessieren- den Bereichs 60 ein akkurateres Ergebnis liefert als die positionsbasierte Ermittlung des interessierenden Bereichs 60, relativ hoch sein, insbesondere verglichen mit ei- ner Situation, in der die Geschwindigkeit gleich wie oder größer als der vorgegebene Geschwindigkeitsschwellenwert ist. Das Verfahren kann so konfiguriert sein, dass der interessierende Bereich 60 nur dann positionsbasiert ermittelt wird, wenn das vierte Ausschlusskriterium nicht erfüllt ist und wenn kein anderes Ausschlusskriterium gegen die positionsbasierte Ermittlung spricht. Im Vorhergehenden werden die Ausschlusskriterien mit „erstes“, „zweites“, „drittes“ und „viertes“ Ausschlusskriterium bezeichnet. Diese Nummerierung stellt jedoch kei- nerlei Beschränkung dar und dient ausschließlich zur Unterscheidung des einen Aus- wahlkriteriums von dem anderen. Insbesondere legt diese Nummerierung weder eine Reihenfolge noch eine Priorität der Ausschlusskriterien dar. Falls mehrere der Aus- schlusskriterien geprüft werden, können diese in beliebiger Kombination, Priorität und/oder Reihenfolge geprüft werden. Ferner können ein, zwei oder drei der Aus- wahlkriterien mit höherer Nummerierung geprüft werden, ohne dass ein Auswahlkri- terium mit niedriger Nummer geprüft wird. Beispielsweise können lediglich das zweite und vierte Auswahlkriterium geprüft werden, wohingegen auf eine Prüfung des ersten und dritten Auswahlkriteriums verzichtet wird. Dieses Beispiel kann auf jegliche an- dere Kombination des Prüfens der Auswahlkriterien übertragen werden. Ist die Bedingung des Schritts S26 nicht erfüllt, so kann die Bearbeitung in einem Schritt S28 fortgesetzt werden. Ist die Bedingung des Schritts S26 erfüllt, so kann die Bearbeitung in einem Schritt S30 fortgesetzt werden. In dem Schritt S28 wird der interessierende Bereich 60 abhängig von den Positions- daten positionsbasiert ermittelt, beispielsweise mittels eines Verfahrens zum positi- onsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60, der sich auf der Fahrspur 34, 36 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, wie weiter unten näher er- läutert. Dass der interessierende Bereich 60 positionsbasiert ermittelt wird, bedeutet, dass der interessierende Bereich 60 im Wesentlichen abhängig von den Positionsda- ten ermittelt wird. Dies kann insbesondere bedeuten, dass bei der positionsbasierten
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 auch andere Daten berücksichtigt wer- den können, wie beispielsweise die Fahrspur 34, 36 der Fahrbahn 32, auf der das Kraftfahrzeug 20 aktuell fährt, eine aktuelle Fahrzeugorientierung des Kraftfahrzeugs 20, eine Fahrspurorientierung der Fahrspur 34, 36 an oder nahe der Position des Kraftfahrzeugs 20, eine Form des Kraftfahrzeugs 20 und/oder eine Breite des zu er- mittelnden interessierenden Bereichs 60. Dass der interessierende Bereich 60 positi- onsbasiert ermittelt wird, kann jedoch auch bedeuten, dass der interessierende Be- reich 60 zumindest teilweise abhängig von den Geschwindigkeitsdaten ermittelt wird, wobei die Geschwindigkeitsdaten bei der positionsbasierten Ermittlung des interes- sierenden Bereichs 60 lediglich als Ergänzung dienen, beispielsweise um den ab- hängig von den Positionsdaten ermittelten interessierenden Bereich 60 einzuschrän- ken, beispielsweise seine Länge lROI (siehe Figur 10). Das Verfahren kann so konfi- guriert sein, dass das positionsbasierte Ermitteln des interessierenden Bereichs 60 der Standard für das Ermitteln des interessierenden Bereichs 60 ist. In dem Schritt S28 wird der interessierende Bereich 60 abhängig von den Geschwin- digkeitsdaten geschwindigkeitsbasiert ermittelt, beispielsweise mittels eines Verfah- rens zum geschwindigkeitsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60, der sich auf der Fahrspur 34, 36 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, wie weiter unten näher erläutert. Dass der interessierende Bereich geschwindigkeitsba- siert ermittelt wird, bedeutet, dass der interessierende Bereich im Wesentlichen ab- hängig von den Geschwindigkeitsdaten ermittelt wird. Dies kann insbesondere be- deuten, dass bei der geschwindigkeitsbasierten Ermittlung des interessierenden Be- reichs 60 auch andere Daten berücksichtigt werden können, wie beispielsweise eine Gierrate ωego des Kraftfahrzeugs 20, eine Form des Kraftfahrzeugs 20 und/oder eine Breite des zu ermittelnden interessierenden Bereichs 60. Die Schritte S32, S34 und S36 können korrespondierend zu den Schritten S8, S10 bzw. S12 abgearbeitet werden. Fusion der Radar- und der Lidardaten
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.4 zeigt ein Display 30 auf dem eine beispielhafte Fahrsituation dargestellt ist. Insbesondere zeigen Figur 4 und insbesondere das Display 30 die Fahrbahn 32 mit der ersten Fahrspur 34 und der zweiten Fahrspur 36, die durch eine Mittellinie 35 voneinander getrennt sind. Ein in Figur 4 rechter Seitenrand der Fahrbahn 32 kann als erster Seitenrand 37 bezeichnet werden und ein in Figur 4 linker Seitenrand der Fahrbahn 32 kann als zweiter Seitenrand 39 bezeichnet werden. Neben der Fahrbahn befinden sich mehrere Objekte 50. Die Objekte 50 weisen Ra- darobjekte 38, die in den Radardaten codiert sind, Konturpunkte 40, die in den Lidar- daten codiert sind, und Fusionsobjekte 42 auf. Ein, zwei oder mehr der Konturpunkte 40, die nahe beieinanderliegen, sind repräsentativ für ein Lidarobjekt. Dementspre- chend zeigte das Display 30 mehrere Lidarobjekte, die ebenfalls in den Lidardaten codiert sein können. Radarobjekte 38, auf oder in denen keiner der Konturpunkte 40 liegt, können auch als Nur-Radarobjekte bezeichnet werden. Lidarobjekte, zu denen kein Radarobjekt 38 existiert, können auch als Nur-Lidarobjekte bezeichnet werden. Zu jedem der Konturpunkte 40, der auf oder in einem der Radarobjekte 38 liegt, wird eines der Fusionsobjekte 42 erzeugt. In anderen Worten werden die Radarobjekte 38 und die Lidarobjekte, insbesondere die entsprechenden Radardaten und die entspre- chenden Lidardaten, fusioniert, wie mit Bezug zu Figur 5 näher erläutert. Sollten mehrere der Konturpunkte 40, die zu einem der Lidarobjekte korrespondieren, auf oder in einem der Radarobjekte 38 liegen, so kann es sein, dass basierend auf ei- nem der entsprechenden Konturpunkte 40 zusammen mit dem entsprechenden Ra- darobjekt lediglich eines der Fusionsobjekte 42 erzeugt wird, wobei ein beliebiger dieser Konturpunkte 40 für die Fusion mit dem entsprechenden Radarobjekt 38 ver- wendet werden kann. Ferner zeigen Figur 4 und das Display 30 mehrere Geschwindigkeitsvektoren 44, die für die Bewegungsrichtungen und Geschwindigkeiten der Nur-Radarobjekte reprä- sentativ sind und die in Figur 4 mit einer Strich-Punkt-Linie gezeichnet sind, mehrere Geschwindigkeitsvektoren 46, die für die Bewegungsrichtungen und Geschwindigkei- ten der Nur-Liederobjekte repräsentativ sind und die in Figur 4 mit einer gepunkteten
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Linie gezeichnet sind, und mehrere Geschwindigkeitsvektoren 48, die für die Bewe- gungsrichtungen und Geschwindigkeiten der Fusionsobjekte 42 repräsentativ sind und die in Figur 4 mit einer durchgezogenen Linie gekennzeichnet sind. Fig.5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Verfah- rens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50. In einem Schritt S40 können Radardaten empfangen werden, die für eines oder meh- rere der Radarobjekte 38 repräsentativ sind, die in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahr- zeug 20 liegen. Die Radardaten können von dem Radarsensor erzeugt werden, an das Steuergerät 25 übermittelt werden und von dem Steuergerät 25 empfangen wer- den. Der Radarsensor kann beispielsweise in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet sein. Optional können die Radardaten von zwei oder mehr Radarsensoren erzeugt wer- den, die beispielsweise jeweils in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet sein können. Der oder die Radarsensor(en) können Teil eines Radarsystems sein. Die Radardaten können in Form einer digitalen Radarobjektliste vorliegen, in der die Radarobjekte 38 aufgelistet sind. Beispielsweise können jedem Radarobjekt in der Radarobjektliste eine eindeutige Kennziffer (ID), eine Größe und/oder eine Position des entsprechenden Radarobjekts zugeordnet werden. Ferner können abhängig von den Radardaten Bewegungsrichtungen der Objekte 50, insbesondere der Radarobjekte ermittelt werden. Abhängig von den ermittelten Be- wegungsrichtungen können Orientierungen der entsprechenden Objekte 50 ermittelt werden und die Radardaten können so ergänzt werden, dass die Radardaten für die Orientierungen der entsprechenden Objekte 50 repräsentativ sind. Beispielsweise können die Orientierungen den entsprechenden Radarobjekten in der Radarobjekt- liste zugeordnet werden. Gegebenenfalls können bei dem späteren Fusionieren der Radardaten und der Lidardaten die ergänzten Radardaten mit den Lidardaten fusio- niert werden.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Normalerweise sind die Radardaten ausschließlich repräsentativ für eine Position und Größe des Objekts 50. Anhand von Radardaten, die zu unterschiedlichen Zeit- punkten, insbesondere aufeinanderfolgenden Zeitpunkten, erfasst werden, können die Bewegungsrichtungen der Objekte 50, insbesondere der Radarobjekte, ermittelt werden. Falls die Objekte 50 andere Verkehrsteilnehmer sind, beispielsweise andere Fahrzeuge, so können die Orientierungen der Objekte 50 deren Bewegungsrichtun- gen entsprechen. Die Orientierungen können daher abhängig von den Bewegungs- richtungen beispielsweise ermittelt werden, indem die Orientierungen parallel zu den entsprechenden Bewegungsrichtungen oder identisch zu den entsprechenden Bewe- gungsrichtungen gewählt werden. Dass eines der Objekte 50 ein anderer Verkehrs- teilnehmer ist, kann beispielsweise daran erkannt werden, dass sich das entspre- chende Objekt 50 auf der Fahrbahn 32 befindet. Alternativ dazu sind Radarsysteme bekannt, die jeweils einen oder mehrere Radarsensoren und eine entsprechende Auswertelogik aufweisen, wobei die Auswertelogik eine Objekterkennung aufweist, die in der Lage ist, zu erkennen, ob eines oder mehrere der Radarobjekte 38 andere Verkehrsteilnehmer sind oder nicht und/oder um welche(n) Verkehrsteilnehmer es sich bei dem bzw. den Objekten 50 handelt. Insbesondere können die Radardaten für Klassen repräsentativ sein, zu denen die Radarobjekte 38 gehören. Den Klassen von Objekten 50 können Größen der Radar- objekte 38 zugeordnet werden. Die Klassen können beispielsweise „LKW“, „Trans- porter“, „Auto“, „Kraftrad“, „Fahrrad“ und/oder „Fußgänger“ umfassen, wobei die die- sen Klassen zugeordneten (Standard-)Größen in der Aufzählung von der Klasse „LKW“ zu der Klasse „Fußgänger“ kleiner werden. Die Radardaten können so ange- passt werden, dass die Radardaten repräsentativ für die Radarobjekte 38 mit den entsprechenden Größen der Radarobjekte 38 sind. Beispielsweise können die Grö- ßen den entsprechenden Radarobjekten in der Radarobjektliste zugeordnet werden. Gegebenenfalls können bei dem Fusionieren der Radardaten mit den Lidardaten die angepassten Radardaten mit den Lidardaten fusioniert werden. Ein Radarsystem, das einen geeigneten Radarsensor aufweist und das die vorge- nannten Funktionen bereitstellt, wird derzeit beispielsweise von der Firma „Conti“ ver- trieben, beispielsweise das Model ARS 404-21 oder das Model ARS 408-12, die als
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 standardisierte ARS Schnittstellen verwendet werden können und jeweils in der ent- sprechenden technischen Dokumentation von Conti beschrieben sind, insbesondere in „Technical Documentation, ARS 404-21 (Entry), ARS 408-21 (Premium)“, Version 1.91, May 18, 2018. Diese und Dokumentationen von anderen geeigneten Radarsys- temen kann beispielsweise bezogen werden von https://conti-engineering.com/components/ars-408/. Diese Radarsysteme liefern als Ausgaben unter anderem die Position des erfassten Objekts 50, die Größe des er- fassten Objekts 50, die Geschwindigkeit des erfassten Objekts 50, die Geschwindig- keit des Kraftfahrzeugs 20, und die Klasse des erfassten Objekts 50. In einem Schritt S42 können die Lidardaten empfangen werden, die für eines oder mehrere der Lidarobjekte repräsentativ sind, die in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahr- zeug 20 liegen. Die Lidardaten können in Form einer digitalen Lidarobjektliste vorlie- gen, die die Lidarobjekte aufweist. Die Lidardaten können von einem Lidarsensor er- zeugt werden, an das Steuergerät 25 übermittelt werden und von dem Steuergerät 25 empfangen werden. Der Lidarsensor kann beispielsweise in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet sein. Optional können die Lidardaten von zwei oder mehr Lidarsensoren erzeugt werden, die beispielsweise jeweils in dem Kraftfahrzeug 20 angeordnet sein können. Die Lidardaten können Konturdaten aufweisen, die für Konturpunkte 40 re- präsentativ sind, wobei jedes der Lidarobjekte durch einen oder mehrere der Kontur- punkte 40 repräsentiert wird. In der Lidarobjektliste können den Konturpunkten je- weils eine eindeutige Kennziffer (ID), ein Lidarobjekt, eine Geschwindigkeit des ent- sprechenden Lidarobjekts und eine Position des entsprechenden Lidarobjekts zuge- ordnet sein. Ein Lidarsystem, das einen geeigneten Lidarsensor aufweist, wird derzeit beispiels- weise von der Firma „ibeo automotive“ vertrieben, beispielsweise aus der Reihe „LUX“, insbesondere der „Ibeo LUX 4L“, und ist in der entsprechenden technischen Dokumentation von ibeo beschrieben, insbesondere in „Interface Specification for ibeo LUX, ibeo LUX systems and ibeo Evaluation Suite“, Version 1.48.2, Juli 28, 2017, erhältlich unter www.ibeo-as.com. Diese und Dokumentationen von anderen geeigneten Lidarsystemen kann beispielsweise bezogen werden von https://www.ibeo-as.com/en/products/sensors/IbeoLUX. Dieses Lidarsystem liefert
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 als Ausgaben eine Position eines erfassten Objekts, eine Geschwindigkeit des er- fassten Objekts, eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und eine Klasse des Kraft- fahrzeugs. In einem Schritt S44 können die Radardaten, gegebenenfalls die ergänzten Radar- daten, und die Lidardaten zu den Sensordaten fusioniert werden, wobei die Sensor- daten für eines oder mehrere der Sensorobjekte repräsentativ sind, die zu den Rada- robjekten 38 und/oder den Lidarobjekten korrespondieren. Dass die Radardaten und die Lidardaten zu den Sensordaten fusioniert werden, bedeutet, dass die Radardaten und die Lidardaten zusammengefasst werden, beispielsweise um wechselseitig veri- fiziert zu werden und/oder wechselseitig ergänzt zu werden. Die Sensordaten können in Form der Fusionsliste vorliegen, die die Sensorobjekte aufweist. Bei dem Fusionie- ren der Radardaten und der Lidardaten zu den Sensordaten kann zu jedem der Kon- turpunkte 40 geprüft werden, ob der entsprechende Konturpunkt 40 mit einem der Radarobjekte 38 überlappt. Falls einer der Konturpunkte 40 mit einem der Radarob- jekte 38 überlappt, so kann zu dem Konturpunkt 40 und allen anderen Konturpunkten 40 desselben Lidarobjekts ein entsprechendes Fusionsobjekt 42 erzeugt und in den Sensordaten codiert werden. Falls keiner der Konturpunkte 40 eines der Lidarobjekte mit einem der Radarobjekte 38 überlappt, so kann zu dem entsprechenden Lidarob- jekt ein Nur-Lidarobjekt erzeugt und in den Sensordaten codiert werden. Zu jedem der Radarobjekte 38, zu dem kein überlappender Konturpunkt 40 gefunden wird, kann ein Nur-Radarobjekt erzeugt und in den Sensordaten codiert werden. Somit können die Sensorobjekte klassifiziert sein in die Nur-Radarobjekte, deren entspre- chende Radarobjekte 38 zu keinen der Lidarobjekte korrespondieren, in die Nur-Li- darobjekte, deren entsprechenden Lidarobjekte zu keinen der Radarobjekte 38 kor- respondieren und/oder in die Fusionsobjekte 42, deren Radarobjekte 38 jeweils zu mindestens einem der Lidarobjekte korrespondieren. In anderen Worten kann es sein, dass die Sensorobjekte in die Nur-Radarobjekte 38, die Nur-Lidarobjekte und die Fusionsobjekte 42 unterteilt sind, wobei zu den Nur-Ra- darobjekten 38 keine entsprechenden Lidarobjekte gefunden wurden, zu den Nur-Li- darobjekten keine entsprechenden Radarobjekte gefunden wurden, und zu den Fusi-
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 onsobjekten 42 jeweils ein entsprechendes Radarobjekt 38 und mindestens ein ent- sprechendes Lidarobjekt gefunden wurde. Die Sensordaten können in Form der digi- talen Fusionsliste vorliegen, die die Sensorobjekte, insbesondere die Fusionsobjekte 42, die Nur-Radarobjekte 38 und/oder die Nur-Lidarobjekte aufweist. Die Radardaten können Radarzeitinformationen aufweisen, die den Radarobjekten 38 zugeordnet sind und die für einen ersten Zeitpunkt repräsentativ sind, zu dem die Radarobjekte 38 erfasst wurden. Die Lidardaten können Lidarzeitinformationen auf- weisen, die den Lidarobjekten zugeordnet sind und die für einen zweiten Zeitpunkt repräsentativ sind, zu dem die Lidardaten erfasst wurden. Bei dem Fusionieren der Radardaten und der Lidardaten können dann die jüngsten Radardaten und die jüngs- ten Lidardaten zu den Sensordaten fusioniert werden. Ferner können jedes Mal, wenn neue Radardaten oder Lidardaten empfangen werden, diese neuen Radar- bzw. Lidardaten mit den jüngsten Lidar- bzw. Radardaten fusioniert werden, um eine neue Fusionsliste zu erzeugen oder um die letzte Fusionsliste zu aktualisieren. Eine ausschließlich auf den Radardaten basierende Detektion der Objekte 50 hat ge- genüber einer ausschließlich auf Lidardaten basierenden Detektion der Objekte 50 die Vorteile, dass eindeutig identifizierte Objekte 50 über die Zeit konstant als solche erkannt werden, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die erkannten Objekte 50 real sind, relativ hoch ist und dass eine Geschwindigkeit des Radarsensors und damit des Kraftfahrzeugs 20 anhand der Radardaten ermittelt werden kann. Die auf den Radar- daten basierende Detektion hat jedoch auch einen Nachteil gegenüber der auf Lidar- daten basierenden Detektion, und zwar dass eine Positionsermittlung und/oder eine Größenermittlung der erkannten Objekte 50 relativ schlecht ist. Die auf den Lidardaten basierende Detektion der Objekte 50 hat gegenüber der auf den Radardaten basierenden Detektion der Objekte 50 den Vorteil, dass Kontur- punktpositionen der Konturpunkte 40 entlang der Konturen der Objekte 50 sehr prä- zise ermittelt werden können. Die auf den Lidardaten basierende Detektion hat je- doch auch einen Nachteil gegenüber der auf Radardaten basierenden Detektion, und zwar dass eigentlich eindeutig identifizierte Objekte 50 über die Zeit hinweg immer wieder als neue Objekte 50 erkannt werden können, dass kein Rückschluss auf die
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Geschwindigkeit des Lidarsensors und damit des Kraftfahrzeugs 20 gezogen werden kann und dass Objektpositionen, Objektausmaße und Objektorientierungen von er- kannten Objekten 50 relativ schlecht erkannt werden. Optional kann den Fusionsobjekten 42 eine vorgegebene erste Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden, mit der die Fusionsobjekte 42 real existieren, beispielsweise in der Fusionsliste. Optional kann den Nur-Radarobjekten eine vorgegebene zweite Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden, mit der die Nur-Radarobjekte real existieren, beispielsweise in der Fusionsliste. Option kann den Nur-Lidarobjekten eine vorgege- bene dritte Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden, mit der die Nur-Lidarobjekte real existieren, wobei die erste Wahrscheinlichkeit größer als die zweite Wahrscheinlich- keit und größer als die dritte Wahrscheinlichkeit ist. Gegebenenfalls können dann das weiter unten erläuterte Ermitteln, ob sich eines oder mehrere der Sensorobjekte in dem interessierenden Bereich 60 befinden, und/oder das Ermitteln, ob eines oder mehrere der Sensorobjekte, die sich in dem interessierenden Bereich 60 befinden, eine Gefahr für das Kraftfahrzeug 20 darstellt, abhängig von den entsprechenden Wahrscheinlichkeiten erfolgen. Beispielsweise ist, wenn eines der Objekte 50, das in Fahrtrichtung vor dem Kraft- fahrzeug 20 liegt, sowohl mittels Radars als auch mittels Lidars erkannt wird, die Wahrscheinlichkeit, dass das entsprechende Objekt 50 real existiert und sich real in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, größer als wenn das Objekt 50 aus- schließlich mittels Radars oder ausschließlich mittels Lidars erkannt wird. Diesem Umstand kann mittels Zuordnens der Wahrscheinlichkeiten und insbesondere mittels Zuordnens der größten Wahrscheinlichkeit zu den Fusionsobjekten 42 Rechnung ge- tragen werden. Optional kann zu jedem der Fusionsobjekte 42 geprüft werden, ob das entspre- chende Fusionsobjekt 42 mindestens ein Fusion-Kreuzen-Kriterium erfüllt, das reprä- sentativ dafür ist, dass das entsprechende Fusionsobjekt 42 die Fahrbahn 32 vor dem Kraftfahrzeug 20 kreuzt. Zusätzlich zu dem entsprechenden Fusionsobjekt 42
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 kann dann ein entsprechendes Kreuzen-Fusionsobjekt 42 in den Sensordaten co- diert werden, falls das entsprechende Fusionsobjekt 42 das Fusion-Kreuzen-Krite- rium erfüllt. Wie vorstehend erläutert, können die Fusionsobjekte 42 in der Fusionsliste gespei- chert sein. Die Fusionsobjekte 42 können in der Fusionsliste zunächst als nicht die Fahrbahn 32 kreuzend gekennzeichnet sein. Wenn zu einem der Fusionsobjekte 42 das entsprechende Kreuzen-Fusionsobjekt 42 gefunden wird, so kann das Kreuzen- Fusionsobjekt 42 zusätzlich zu dem entsprechenden Fusionsobjekt 42 in der Fusi- onsliste gespeichert werden. Optional kann geprüft werden, ob das entsprechende Fusionsobjekt 42 zwei oder mehr der Fusion-Kreuzen-Kriterien erfüllt, die jeweils re- präsentativ dafür sind, dass das entsprechende Fusionsobjekt 42 die Fahrbahn 32 vor dem Kraftfahrzeug 20 kreuzt. In diesem Fall kann das Kreuzen-Fusionsobjekt 42 zusätzlich zu dem entsprechenden Fusionsobjekt 42 in den Sensordaten codiert wer- den, falls das entsprechende Fusionsobjekt 42 ein, zwei oder mehr der Fusion-Kreu- zen-Kriterien erfüllt. Das bzw. die zu prüfenden Fusion-Kreuzen-Kriterien können beispielsweise aus ei- ner Gruppe stammen, die Gruppe aufweisend: das entsprechende Lidarobjekt ist re- levant; das entsprechende Lidarobjekt hat ein Alter, das größer als ein vorgegebener Altersschwellenwert ist, beispielsweise größer als 100 ms, beispielsweise größer als 500 ms, beispielsweise größer als 1000 ms; eine laterale Geschwindigkeit des ent- sprechenden Lidarobjekts ist größer als ein vorgegebener Lidar-Lateralgeschwindig- keitsschwellenwert, beispielsweise größer als 1 m/s, beispielsweise größer als 1,5 m/s, beispielsweise größer als 1,75 m/s; alle Konturpunkte 40, die zu dem entspre- chenden Lidarobjekt gehören, überlappen mit keinem sich bewegenden Radarobjekt 38; eine Existenzwahrscheinlichkeit des entsprechenden Radarobjekts 38 ist größer als ein vorgegebener Radarobjekt-Existenzschwellenwert, beispielsweise größer als 80 %, beispielsweise größer als 85 %, beispielsweise größer als 90 %; eine laterale Geschwindigkeit des entsprechenden Radarobjekts 38 ist größer als ein vorgegebe- ner Radar-Lateralgeschwindigkeitsschwellenwert, beispielsweise größer als 1 m/s, beispielsweise größer als 1,5 m/s, beispielsweise größer als 1,75 m/s; eine longitudi-
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 nale Geschwindigkeit des entsprechenden Radarobjekts 38 ist kleiner als ein vorge- gebener Radar-Longitudinalgeschwindigkeitsschwellenwert, beispielsweise kleiner als 10 m/s, beispielsweise kleiner als 5 m/s, beispielsweise kleiner als 2 m/s; das ent- sprechende Radarobjekt 38 ist nicht stationär. Das Alter des Lidarobjekts bezieht sich darauf, in wie vielen Lidardaten, die aufeinan- derfolgend unmittelbar vor den aktuellen Lidardaten erfasst wurden, das entspre- chende Lidarobjekt bereits enthalten ist. In anderen Worten bezieht sich das Alter des Lidarobjekts darauf, in wie vielen Lidarobjektlisten, die aufeinanderfolgend unmit- telbar vor der aktuellen Lidarobjektliste erstellt wurden, das entsprechende Lidarob- jekt bereits enthalten ist. In je mehr der Lidardaten bzw. Lidarobjektlisten das ent- sprechende Lidarobjekt enthalten ist, desto älter ist das entsprechende Lidarobjekt. Die Existenzwahrscheinlichkeit des Radarobjekts kann beispielsweise abhängig von einem Alter des Radarobjekts ermittelt werden. Das Alter des Radarobjekts kann bei- spielsweise korrespondierend zu dem Alter des Lidarobjekts ermittelt werden. Optional kann zu jedem der Nur-Lidarobjekte geprüft werden, ob das entsprechende Nur-Lidarobjekt mindestens ein Lidar-Kreuzen-Kriterium erfüllt, das repräsentativ da- für ist, dass das entsprechende Nur-Lidarobjekt die Fahrbahn 32 vor dem Kraftfahr- zeug 20 kreuzt. Gegebenenfalls kann zusätzlich zu dem Nur-Lidarobjekt ein entspre- chendes Kreuzen-Nur-Lidarobjekt in den Sensordaten codiert werden, falls das ent- sprechende Nur-Lidarobjekt das Lidar-Kreuzen-Kriterium erfüllt. Wie vorstehend erläutert, können die Nur-Lidarobjekte in der Fusionsliste gespeichert sein. Die Nur-Lidarobjekte können in der Fusionsliste als nicht die Fahrbahn 32 kreu- zend gekennzeichnet sein. Wenn zu einem der Nur-Lidarobjekte das entsprechende Lidar-Kreuzen-Fusionsobjekt 42 gefunden wird, so kann das Lidar-Kreuzen-Fusions- objekt 42 zusätzlich zu dem entsprechenden Nur-Lidarobjekt in der Fusionsliste ge- speichert werden. Optional kann geprüft werden, ob das entsprechende Nur-Lidarob- jekt zwei oder mehr Lidar-Kreuzen-Kriterien erfüllt, die jeweils repräsentativ dafür sind, dass das entsprechende Nur-Lidarobjekt die Fahrbahn 32 vor dem Kraftfahr- zeug 20 kreuzt. In diesem Fall kann das Kreuzen-Nur-Lidarobjekt zusätzlich zu dem
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 entsprechenden Nur-Lidarobjekt in den Sensordaten codiert werden, falls das ent- sprechende Nur-Lidarobjekt ein, zwei oder mehr der Lidar-Kreuzen-Kriterien erfüllt. Das bzw. die zu prüfenden Lidar-Kreuzen-Kriterien können beispielsweise aus einer Gruppe stammen, die Gruppe aufweisend: ein Alter des Nur-Lidarobjekts ist größer als ein vorgegebener Lidaraltersschwellenwert, beispielsweise größer als 100 ms, beispielsweise größer als 500 ms, beispielsweise größer als 1000 ms; ein Abstand des Nur-Lidarobjekts zu dem Kraftfahrzeug 20 ist größer als ein vorgegebener Li- darabstandschwellenwert, von einem Zentrum Z (siehe Figur 9) des Kraftfahrzeugs 20 aus gemessen beispielsweise größer als 1 m, beispielsweise größer als 5 m, bei- spielsweise ungefähr 6 m; eine Länge des Nur-Lidarobjekts ist kleiner als ein vorge- gebener Längenschwellenwert (es ist unwahrscheinlich, dass zu einem sehr langen Lidarobjekt kein entsprechendes Radarobjekt 38 existiert), beispielsweise kleiner als 3 m, beispielsweise kleiner als 2 m, beispielsweise kleiner als 1,5 m; eine Breite des Nur-Lidarobjekts ist kleiner als ein vorgegebener Breitenschwellenwert (es ist un- wahrscheinlich, dass zu einem sehr breiten Lidarobjekt kein entsprechendes Radar- objekt 38 existiert), beispielsweise kleiner als 3 m, beispielsweise kleiner als 2 m, bei- spielsweise kleiner als 1,5 m; eine laterale Geschwindigkeit des Nur-Lidarobjekts ist größer als ein vorgegebener Lidarlateralgeschwindigkeitsschwellenwert beispiels- weise größer als 1 m/s, beispielsweise größer als 1,5 m/s, beispielsweise größer als 1,75 m/s; eine relative laterale Geschwindigkeit des Nur-Lidarobjekts ist kleiner als ein vorgegebener Lidarrelativlateralgeschwindigkeitsschwellenwert, beispielsweise kleiner als 5 m/s, beispielsweise kleiner als 2 m/s, beispielsweise ungefähr 1,75 m/s; eine Anzahl der Konturpunkte 40, die zu dem entsprechenden Nur-Lidarobjekt gehö- ren, ist kleiner als ein vorgegebener Nur-Lidar-Anzahlschwellenwert (es ist unwahr- scheinlich, dass zu einem sehr großen Lidarobjekt kein entsprechendes Radarobjekt 38 existiert), beispielsweise kleiner als 20, beispielsweise kleiner als 15, beispiels- weise kleiner als ungefähr 11. Das Alter eines der Nur-Lidarobjekte kann anhand historischer Lidardaten ermittelt werden, wobei geprüft wird, ob das entsprechende Lidarobjekt bereits in früher er- fassten Lidardaten codiert ist, insbesondere in früheren Lidardaten, die aufeinander- folgend und direkt vor den aktuellen Lidardaten erfasst wurden. Dabei kann das Alter
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 als umso länger angenommen werden, in je mehr früheren Lidardaten das entspre- chende Lidarobjekt codiert ist. In anderen Worten kann das Alter eines der Nur-Lida- robjekte als umso länger angenommen werden, in je mehr früheren Lidarobjektlisten das entsprechende Lidarobjekt enthalten ist. Optional kann zu jedem Fusionsobjekt 42, Nur-Radarobjekt und/oder Nur-Lidarobjekt in der Fusionsliste geprüft werden, ob das entsprechende Objekt 50 ein oder meh- rere Relevanzkriterien erfüllt. Das entsprechende Fusionsobjekt 42, Nur-Radarobjekt bzw. Nur-Lidarobjekt kann in der Fusionsliste als relevant gekennzeichnet werden, wenn das entsprechende Fusionsobjekt 42, Nur-Radarobjekt bzw. Nur-Lidarobjekt ein oder mehrere der Relevanzkriterien erfüllt. Das entsprechende Fusionsobjekt 42, Nur-Radarobjekt bzw. Nur-Lidarobjekt kann als nicht relevant gekennzeichnet wer- den, wenn das entsprechende Fusionsobjekt 42, Nur-Radarobjekt bzw. Nur-Lidarob- jekt keines der Relevanzkriterien erfüllt. Das bzw. die zu prüfenden Relevanzkriterien können beispielsweise aus einer Gruppe stammen, die Gruppe aufweisend eine erste Untergruppe, die sich auf die Nur-Radarobjekte 38 bezieht, und eine zweite Untergruppe, die sich auf Nur-Lidarob- jekte und Fusionsobjekte 42 bezieht. Die erste Untergruppe kann aufweisen: eine Existenzwahrscheinlichkeit des entspre- chenden Radarobjekts 38 ist größer als ein vorgegebener Existenzwahrscheinlich- keitsschwellenwert; das entsprechende Radarobjekt 38 ist in der aktuellen Radarob- jektliste enthalten; ein Betrag einer Querschnittsfläche (Radar Cross Section (RCS)) des entsprechenden Radarobjekts 38 ist größer als ein vorgegebener Querschnitts- schwellenwert, beispielsweise größer als 1 dBm², beispielsweise größer als 3 dBm², beispielsweise größer als 5 dBm²; Informationen über eine Verlässlichkeit eines oder mehrerer dynamische Eigenschaften beschreibender Messwerte, beispielsweise der Geschwindigkeit; das entsprechende Radarobjekt 38 gehört keiner Klasse an, die große Objekte, wie beispielsweise LKWs oder Transporter, umfasst; das entspre- chende Radarobjekt 38 ist stationär (es ist sehr unwahrscheinlich, dass zu es zu ei- nem stationären Radarobjekt 38 kein entsprechendes Lidarobjekt gibt).
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Die zweite Untergruppe kann aufweisen: eine Anzahl von Konturpunkten 40, die zu dem entsprechenden Nur-Lidarobjekt gehören, ist größer als ein vorgegebener An- zahlschwellenwert, beispielsweise größer als 2, beispielsweise größer als 3; eine Dichte von Konturpunkten 40, die zu dem entsprechenden Nur-Lidarobjekt gehören, ist größer als ein vorgegebener Dichteschwellenwert (falls der Abstand des entspre- chenden Nur-Lidarobjekts zu dem Kraftfahrzeug 20 kleiner als ein vorgegebener Ab- standsschwellenwert ist, beispielsweise kleiner als 2 m, beispielsweise kleiner als 1 m, beispielsweise ungefähr 0,35 m; es gibt mehr als einen Konturpunkt 40 zu dem entsprechenden Nur-Lidarobjekt. Das Alter eines der Nur-Lidarobjekte kann anhand historischer Lidardaten ermittelt werden, wobei geprüft wird, ob das entsprechende Lidarobjekt bereits in früher er- fassten Lidardaten codiert ist, insbesondere in früheren Lidardaten, die aufeinander- folgend und direkt vor den aktuellen Lidardaten erfasst wurden. Dabei kann das Alter als umso länger angegeben werden, in je mehr früheren Lidardaten das entspre- chende Lidarobjekt codiert ist. In anderen Worten kann das Alter eines der Nur-Lida- robjekte als umso größer angenommen werden, in je mehr früheren Lidarobjektlisten das entsprechende Lidarobjekt enthalten ist. In einem Schritt S46 können die Positionsdaten empfangen werden, die für die aktu- elle Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind. Die Positionsdaten können korrespondierend zu dem vorstehend erläuterten Schritt S22 empfangen werden. In einem Schritt S48 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, die für eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind. Die Ge- schwindigkeitsdaten können korrespondierend zu dem vorstehend erläuterten Schritt S24 empfangen werden. In einem Schritt S50 kann der interessierende Bereich 60, der sich auf der Fahrbahn 32 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, abhängig von den Positions- daten und/oder den Geschwindigkeitsdaten ermittelt werden, beispielsweise positi- onsbasiert oder geschwindigkeitsbasiert, wie weiter unten näher erläutert. Der Schritt
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 S50 kann korrespondierend zu dem im Vorhergehenden erläuterten Schritt S6 abge- arbeitet werden. Insbesondere kann der Schritt S50 korrespondierend zu den im Vor- hergehenden erläuterten Schritten S26, S28 und S30 abgearbeitet werden. In einem Schritt S52 kann abhängig von den Sensordaten für jedes der Sensorob- jekte in der Fusionsliste geprüft werden, ob sich das entsprechende Sensorobjekt in dem interessierenden Bereich 60 befindet oder nicht. Der Schritt S52 kann korres- pondierend zu dem im Vorhergehenden erläuterten Schritt S8 oder S32 abgearbeitet werden. In einem optionalen Schritt S54 kann ermittelt werden, ob eines oder mehrere der Sensorobjekte, die sich in dem interessierenden Bereich 60 befinden, eine Gefahr für das Kraftfahrzeug 20 darstellen. Der Schritt S54 kann korrespondierend zu dem im Vorhergehenden erläuterten Schritt S10 oder S34 abgearbeitet werden. Falls im Vorhergehenden den Fusionsobjekten 42 die erste Wahrscheinlichkeit, den Nur-Radarobjekten die zweite Wahrscheinlichkeit und/oder den Nur-Lidarobjekten die dritte Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird, so können optional nur die Fusionsobjekte, nur die Nur-Radarobjekte bzw. nur die Nur-Lidarobjekte in den Schritten S52 und/oder S54 berücksichtigt werden, deren zugeordnete Wahrscheinlichkeit größer als ein vorgegebener Wahrscheinlichkeitsschwellenwert ist. Falls im Vorhergehenden zu den Fusionsobjekten 42, den Nur-Radarobjekten und/oder den Nur-Lidarobjekten geprüft wird, ob diese relevant sind, beispielsweise anhand der Relevanzkriterien, so können optional nur die Fusionsobjekte, nur die Nur-Radarobjekte bzw. nur die Nur-Lidarobjekte in den Schritten S52 und/oder S54 berücksichtigt werden, die als relevant beurteilt wurden. In einem Schritt S56 kann das Steuersignal für die Bremseinrichtung 24 des Kraft- fahrzeugs 20 erzeugt werden, beispielsweise korrespondierend zu den vorstehend erläuterten Schritten S12 oder S36.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Positionsbasiertes Ermitteln des ROI Fig.6 zeigt eine Draufsicht auf eine beispielhafte Fahrsituation, auf das Kraftfahrzeug 20 und auf den interessierenden Bereich 60 vor dem Kraftfahrzeug 20. Das Kraftfahr- zeug 20 hat eine Breite B. Das Kraftfahrzeug 20 bewegt sich auf der Fahrbahn 32, insbesondere auf der ersten Fahrspur 34, in Figur 6 in Fahrtrichtung nach oben. Der interessierende Bereich 60 ist an seinen lateralen Außenseiten von einer ersten Au- ßenbegrenzung 56 und einer zweiten Außenbegrenzung 58 begrenzt. Die erste Au- ßenbegrenzung 56 ist durch miteinander verbundene erste Außenpunkte 52 definiert und die zweite Außenbegrenzung 58 ist durch miteinander verbundene zweite Au- ßenpunkte 54 definiert. Die Länge lROI (in longitudinaler Richtung, senkrecht zu der lateralen Richtung) des interessierenden Bereichs 60 (siehe Figur 10) kann fest vorgegeben sein oder ab- hängig von der Geschwindigkeit des Kraftahrzeugs 20 ermittelt werden, beispiels- weise mittels des weiter unten erläuterten Verfahrens zum Vermeiden oder Vermin- dern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20, das auf der Fahrbahn 32 fährt, mit dem Objekt 50. Fig.7 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum positionsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60. In einem Schritt S60 können die Positionsdaten empfangen werden, die für die aktu- elle Fahrzeugposition und optional für eine Orientierung des Kraftfahrzeugs 20, in an- deren Worten eine Fahrzeugorientierung des Kraftfahrzeugs 20, repräsentativ sind. Der Schritt S60 kann korrespondierend zu dem Schritt S22 oder S46 abgearbeitet werden. Die Positionsdaten können für eine Frontposition einer Front 62 (siehe Figur 9) des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sein. Der interessierende Bereich 60 kann nachfolgend so ermittelt werden, dass er sich ausgehend von der Front 62 in der ak- tuellen Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 20 erstreckt.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Die Position des Kraftfahrzeugs 20 kann in einem zweidimensionalen Koordinaten- system in Form einer X- und einer Y-Koordinate angegeben sein und die Fahrzeugo- rientierung kann als Winkel, beispielsweise als Gierwinkel und/oder Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 20, angegeben sein. Das Koordinatensystem kann sich beispiels- weise auf das Kraftfahrzeug 20 beziehen, das Zentrum Z oder eine Mitte der Front 62 des Kraftfahrzeugs 20 als Ursprung haben, und/oder als Kraftfahrzeugkoordinaten- system bezeichnet werden. Alternativ dazu kann als Koordinatensystem ein proprie- täres Koordinatensystem oder ein Reale-Welt-Koordinatensystem verwendet werden. Somit können die Positionsdaten beispielsweise vorliegen als:
wobei xV(t) die X-Position des Kraftfahrzeugs 20 zum Zeitpunkt t, yV(t) die Y-Position des Kraftfahrzeugs 20 zum Zeitpunkt t und ψV(t) der Gierwinkel bzw. die Fahrrichtung des Kraftfahrzeugs 20 zum Zeitpunkt t sind. In einem optionalen Schritt S62 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen wer- den, beispielsweise korrespondierend zu dem vorstehend erläuterten Schritt S24 oder S48. Falls die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, kann die aktuelle Ge- schwindigkeit des Kraftfahrzeugs 20 abhängig von den Geschwindigkeitsdaten ermit- telt werden und nachfolgend kann die Länge lROI (siehe Figur 9) des interessierenden Bereichs 60 abhängig von der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 20 ermittelt wer- den. Die Länge lROI kann beispielsweise abhängig von der Geschwindigkeit und einer Kollisionszeitdauer ermittelt werden. Die Kollisionszeitdauer kann beispielsweise mit- tels eines Verfahrens zum Ermitteln der Kollisionszeitdauer ermittelt werden, wie wei- ter unten näher erläutert. Alternativ oder zusätzlich kann die Länge lROI abhängig von der Geschwindigkeit anhand einer Längennachschlagetabelle ermittelt werden, in der verschiedenen Geschwindigkeiten geeignete Längen lROI des interessierenden Be- reichs 60 zugeordnet sind. Die Länge lROI kann sich beispielweise ausgehend von der Front 62 des Kraftfahrzeugs 20 bis zu einem longitudinalen Ende des interessie- renden Bereichs 60 erstrecken.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S64 können Referenzpunktpositionen von Referenzpunkten 94, 96 (siehe Figur 14) entlang der Fahrspur, beispielsweise der ersten Fahrspur 34, ermit- telt werden. Die Referenzpunkte 94, 96 können für einen Verlauf der Fahrspur 34, 36 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 repräsentativ. Beispielsweise können die Referenzpunkte 94, 95 entlang einer Mitte der entsprechenden Fahrspur 34, 36 posi- tioniert sein. Die Referenzpunktpositionen können abhängig von den Positionsdaten anhand einer Fahrspurnachschlagetabelle ermittelt werden, in der die Referenz- punktpositionen den Referenzpunkten 94, 96 zugeordnet sind. Die Referenzpunktpositionen können jeweils in einem zweidimensionalen Koordina- tensystem in Form einer X- und einer Y-Koordinate angegeben sein und eine Orien- tierung der entsprechenden Fahrspur 34, 36, in anderen Worten eine Fahrspurorien- tierung, kann als Winkel angegeben sein. Das Koordinatensystem kann beispiels- weise ein proprietäres Koordinatensystem oder ein Reale-Welt-Koordinatensystem sein, wobei die Position des Kraftfahrzeugs 20 und die Referenzpunktpositionen ent- weder im gleichen Koordinatensystem angegeben sind oder in das gleiche Koordina- tensystem übertragen werden. Somit können die Referenzpunktpositionen beispiels- weise vorliegen als:
wobei xL die X-Koordinate des entsprechenden Referenzpunkts der Fahrspur L, yL die Y-Koordinate des entsprechenden Referenzpunkts der Fahrspur L, ψL die Fahr- spurorientierung der Fahrspur L an dem entsprechenden Referenzpunkt und lL die Länge der Fahrspur L bis zu dem entsprechenden Referenzpunkt sind. Die Fahrspur L kann beispielsweise die erste oder die zweite Fahrspur 34, 36 sein, wobei in die- sem Zusammenhang der Index L der Fahrspur 34, 36 beispielsweise gleich 1 für die erste Fahrspur 34 oder 2 für die zweite Fahrspur 36 sein kann. Das Kraftfahrzeug 20 kann beispielsweise für jede Fahrspur 34, 36, auf der sich das Kraftfahrzeug 20 bewegt, eine separate Fahrspurnachschlagetabelle aufweisen, so dass das Kraftfahrzeug 20 auf jeder Fahrspur 34, 36 den interessierenden Bereich 60 positionsbasiert ermitteln kann. Die entsprechenden Fahrspurnachschlagetabel-
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 len können in dem Kraftfahrzeug 20 gespeichert sein, beispielsweise in der Speicher- einheit 26 des Steuergeräts 25, oder dem Kraftfahrzeug 20 über eine Kommunikati- onsverbindung, beispielsweise via Internet, zur Verfügung gestellt werden. Die Fahr- spurnachschlagetabellen können im Vorfeld abhängig von den realen Fahrspuren 34, 36 erstellt werden, beispielsweise indem die entsprechenden Fahrspuren 34, 36 ver- messen und die relevanten Messergebnisse extrahiert werden und in den entspre- chenden Fahrspurnachschlagetabellen gespeichert werden. Die Fahrspurnachschla- getabellen können auch Informationen über eine oder mehrere Kurven, beispiels- weise entsprechende Krümmungsdaten aufweisen. Die Referenzpunktpositionen der Referenzpunkte 94, 96 können beispielsweise durch GPS-Koordinaten in der Fahrspurnachschlagetabelle angegeben sein. Die Re- ferenzpunktpositionen und optional die Referenzpunkte 94, 96 können in der Fahr- spurnachschlagetabelle mit Indizes versehen und entsprechend geordnet sein. Bei- spielsweise kann die Fahrspurnachschlagetabelle für jeden Referenzpunkt einen In- dex und eine dem Index zugeordnete Referenzpunktposition des Referenzpunkts, beispielsweise innerhalb einer Zeile der Fahrspurnachschlagetabelle, aufweisen. Eine Reihenfolge der Indizes kann dabei einer Reihenfolge der Referenzpunkte 94, 96 auf der Fahrspur 34, 36 in der realen Welt entsprechen, wobei die Länge lL der Fahrspur bis zu dem entsprechenden Referenzpunkt von Referenzpunkt zu Refe- renzpunkt größer wird. Die Länge lL der Fahrspur bis zu dem entsprechenden Refe- renzpunkt kann dann unter Berücksichtigung des Abstands zwischen den Referenz- punkten auch als Anzahl von Referenzpunkten angegeben werden. Ebenso kann dann die Länge lROI des interessierenden Bereichs als Anzahl von Referenzpunkten angegeben werden. Die Fahrspur 34, 36 zu der der interessierende Bereich 60 ermittelt werden soll, kann ein Teil der Fahrbahn 32 sein kann, die die zwei oder mehr Fahrspuren 34, 36 auf- weist. Der interessierende Bereich 60 kann dann so ermittelt werden, dass er sich auf der Fahrspur 34, 36 befindet, auf der das Kraftfahrzeug 20 aktuell fährt, beispiels- weise auf der ersten Fahrspur 34. Alternativ dazu kann der interessierende Bereich 60 so ermittelt werden, dass er sich auf der Fahrspur 34, 36 befindet, die neben der
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fahrspur 34, 36 ist, auf der das Kraftfahrzeug 20 aktuell fährt, beispielsweise auf der zweiten Fahrspur 36. In einem Schritt S66 kann der interessierende Bereich 60 abhängig von den Refe- renzpunkten 94, 96 und abhängig von der Breite B des Kraftfahrzeugs 20 ermittelt werden. Beispielsweise kann abhängig von den vorgegebenen Referenzpunkten 94, 96 eine Fahrlinie 90, 92 (siehe Figur 14) auf der Fahrspur 34, 36 ermittelt werden, wobei die Fahrlinie 90, 92 mittels Verbindens der Referenzpunkte 94, 96 ermittelt werden kann. Die Referenzpunktpositionen der Referenzpunkte 94, 96 können in der Fahrspurnachschlagetabelle beispielsweise so vorgegeben sein, dass die Fahrlinie 90, 92 in der Mitte der entsprechenden Fahrspur 34, 36 verläuft. Die Fahrlinie 90, 92 kann beispielsweise parallel zu der Mittellinie 35 der Fahrbahn 32 und/oder parallel zu einem der oder den beiden Seitenrändern 37, 39 der Fahrbahn 32 verlaufen. Bei- spielsweise können die Referenzpunkte 94, 96 so gewählt sein, dass sie entlang der Fahrlinie 90, 92 einen Abstand von beispielsweise 1 cm bis 20 cm, beispielsweise von 5 cm bis 15 cm, beispielsweise 10 cm haben. Die Breite B des Kraftfahrzeugs 20 ist im Normalfall abhängig von einer tatsächlichen Breite B des Kraftfahrzeugs 20 fest vorgegeben. Die Breite B kann beispielsweise in der Speichereinheit 26 gespeichert sein. Im Detail kann der interessierende Bereich 60 abhängig von den Referenzpunkten 94, 96 und abhängig von der Breite B des Kraftfahrzeugs 20 ermittelt werden, indem die erste Außenbegrenzung 56 des interessierenden Bereichs 60 auf der einen Seite der Fahrlinie 90, 92 festgelegt wird und die zweite Außenbegrenzung 58 des interes- sierenden Bereichs 60 auf der anderen Seite der Fahrlinie 90, 92 festgelegt wird, wo- bei die Außenbegrenzungen 56, 58 jeweils einen vorgegebenen Abstand zu der Fahrlinie 90, 92 haben, und wobei die Außenbegrenzungen (56, 58) jeweils parallel zu der Fahrlinie (90, 92) verlaufen. Insbesondere können die Außenbegrenzungen 56, 58 ermittelt werden, indem zu je- dem der Referenzpunkte 94, 96 ein erster Außenpunkt 52 für die erste Außenbe- grenzung 56 und ein zweiter Außenpunkt 54 für die zweite Außenbegrenzung 58 er- mittelt werden. Die Außenpunkte 52, 54 können so ermittelt werden, dass sie jeweils
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 den vorgegebenen Abstand zu dem entsprechenden Referenzpunkt 94, 96 haben und dass sie jeweils auf einer Geraden liegen, die durch den entsprechenden Refe- renzpunkt 94, 96 verläuft und die senkrecht auf einer Tangente zu der Fahrlinie 90, 92 an dem entsprechenden Referenzpunkt 94, 96 steht. Anschließend können die ersten Außenpunkte 52 miteinander verbunden werden, um die erste Außenbegren- zung 56 zu bilden, und die zweiten Außenpunkte 54 können miteinander verbunden werden, um die zweite Außenbegrenzung 58 zu bilden. Der vorgegebene Abstand kann jeweils mindestens der halben Breite B des Kraft- fahrzeugs 20 entsprechen. Der vorgegebene Abstand kann beispielsweise so vorge- geben werden, dass er der Breite B des Kraftfahrzeugs 20 plus eines zusätzlichen Toleranzbereichs entspricht, wobei der Toleranzbereich in einem Bereich liegen kann beispielsweise von 1 cm bis 50 cm, beispielsweise 5 cm bis 25 cm, beispielsweise ungefähr 10 cm, also ungefähr 5 cm auf jeder Seite des Kraftfahrzeugs 20. In ande- ren Worten kann die Breite des interessierenden Bereichs 60 so vorgegeben werden, dass sie etwas größer ist als die Breite B des Kraftfahrzeugs 20 ist. Der zusätzliche Toleranzbereich kann zu einer Sicherheit des Kraftfahrzeugs 20 beitragen. Falls der interessierende Bereich 60, wie mit Bezug zu den Figuren 6 und 7 erläutert, positionsbasiert ermittelt wird, so kann es besonders günstig sein, anhand des nach- folgend mit Bezug zu Figur 8 erläuterten Verfahrens zu prüfen, ob sich eines oder mehrere der Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 befinden. Dies gilt bei- spielsweise, da für diese Prüfung die Außenpunkte 52, 54 herangezogen werden können, die bei der positionsbasierten Ermittlung sowieso zur Verfügung stehen. Fig.8 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Ermitteln, ob sich das Objekt 50 in dem interessierenden Bereich 60 in Fahrrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, das besonders vorteilhaft ist, wenn der interessie- rende Bereich 60 positionsbasiert ermittelt wird. In einem Schritt S67 können die Sensordaten empfangen werden, beispielsweise korrespondierend zu einem der vorstehend erläuterten Schritte S2 oder S20.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S68 kann der interessierende Bereich 60 positionsbasiert ermittelt werden, wie vorstehend erläutert. In einem Schritt S69 können zwei oder mehr Dreiecke ermittelt werden, die gemein- sam den interessierenden Bereich 60 abdecken. Die Dreiecke können beispielsweise anhand der Außenpunkte 52, 54 ermittelt werden. In anderen Worten kann der inte- ressierende Bereich 60 in Dreiecke unterteilt werden, die gemeinsam den interessie- renden Bereich 60 bilden, und die Überprüfung, ob sich das Objekt 50 in dem inte- ressierenden Bereich 60 befindet oder nicht, kann für jedes dieser Dreiecke separat durchgeführt werden. Die Dreiecke können erste Dreiecke und zweite Dreiecke auf- weisen, wobei eines der Dreiecke des interessierenden Bereichs 60, insbesondere eines der zweiten Dreiecke, in Figur 6 gezeigt ist. Die ersten Dreiecke können jeweils mittels zwei ersten Außenpunkten 52 auf der ers- ten Außenbegrenzung 56 und einem zweiten Außenpunkt 54 auf der zweiten Außen- begrenzung 58 ermittelt werden. Dabei können die ersten Außenpunkte 52 mittels der Laufvariablen i, die eine natürliche Zahl ist, indiziert werden und die zweiten Au- ßenpunkte 54 können mittels der Laufvariablen j, die eine natürliche Zahl ist, indiziert werden. Somit können die ersten Dreiecke beispielsweise mittels des j-ten zweiten Außenpunkts 54 und mittels der i-ten und (i+1)-ten ersten Außenpunkte 56 ermittelt werden. Im Unterschied dazu können die zweiten Dreiecke jeweils mittels zwei der zweiten Außenpunkte 54 auf der zweiten Außenbegrenzung 58 und einem der ersten Außenpunkte 52 auf der ersten Außenbegrenzung 56 ermittelt werden. Somit können die zweiten Dreiecke beispielsweise mittels des i-ten ersten Außenpunkts 52 und mit- tels des j-ten und des (j+1)-ten zweiten Außenpunkts 54 ermittelt werden, wie in Fi- gur 6 an einem der Dreiecke gezeigt. Wie viele Dreiecke anhand der Außenpunkte 52, 54 ermittelt werden, um den interes- sierenden Bereich 60 abzudecken, kann anhand der Länge lROI des interessierenden Bereichs ermittelt werden. Dabei können die ersten und zweiten Außenpunkte 52, 54 zum Ermitteln der Dreiecke so gewählt werden, dass die Dreiecke einander nicht überlappen und den interessierenden Bereich 60 vollständig überdecken.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S70 kann sequentiell, also für jedes der ermittelten Dreiecke nachei- nander, geprüft werden, ob sich eines oder mehrere der Objekte 50 in einem oder mehreren der Dreiecke befinden, bis alle Dreiecke überprüft sind. Im Anschluss kann optional noch geprüft werden, ob eines oder mehrere der Objekte in dem interessierenden Bereich 60 eine Gefahr für das Kraftfahrzeug darstellen, bei- spielsweise für den gesamten interessierenden Bereich 60 oder erneut für jedes der Dreiecke separat. Geschwindigkeitsbasiertes Ermitteln des ROI Fig.9 zeigt ein Fahrzeugmodell des Kraftfahrzeugs 20 zum geschwindigkeitsbasier- ten Ermitteln des interessierenden Bereichs 60. Das Kraftfahrzeug 20 weist eine Front 62 und ein Heck 64 auf. Ein auf das Kraftfahrzeug 20 bezogenes Koordinaten- system, in anderen Worten ein Kraftfahrzeugkoordinatensystem, weist eine Längs- achse auf, die einer longitudinalen Achse V des Kraftfahrzeugs entspricht. Das Kraft- fahrzeugkoordinatensystem ist so gewählt, dass das Zentrum Z des Kraftfahrzeugs 20, auch bezeichnet als Fahrzeugbezugspunkt, im Ursprung des Kraftfahrzeugkoor- dinatensystems liegt. Das Kraftfahrzeug 20 kann eine Vierradlenkung aufweisen. In diesem Fall können die Vorder- und Hinterachse des Kraftfahrzeugs 20, insbesondere die entsprechen- den Räder 23, unabhängig voneinander lenken. In diesem Fall ist eine alleinige Be- rücksichtigung einer Longitudinalgeschwindigkeit vlong und einer Winkelgeschwindig- keit oder Gierrate ωego des Kraftfahrzeugs 20 zur Bestimmung des interessierenden Bereichs 60 nicht sinnvoll, da dies die Seitwärtsbewegung des Kraftfahrzeugs 20 bei den besonderen Fahrmanövern nicht berücksichtigt. Ein eleganter Ansatz, auch die Seitwärtsbewegung zu berücksichtigen, ergibt sich aus der Art und Weise, wie Forces die Fahrzeugbewegung parametrisiert, beispiels- weise in „A generic vehicle controller“, von A. J. de Graaf, Technical Report (unnum- bered), Frog Navigation Systems B.V., September 2003. Unfinished; und/oder in
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 “Steering pole”, A. J. de Graaf, Technical Report (unnumbered), 2getthere B.V., July 2012. Insbesondere definiert Forces das Konzept eines "virtuellen Lenkrads", das im Rahmen der Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 als ein kinematisches Fahrradmodell eines virtuellen Fahrrads mit Vorderradlenkung interpretiert werden kann. Dabei fällt der Hinterradmittelpunkt des virtuellen Fahrrads mit dem Fahrzeug- bezugspunkt P zusammen, der im Falle des Kraftfahrzeugs 20 als geometrischer Fahrzeugmittelpunkt gewählt werden kann. Dieses Konzept ist in Fig.9 dargestellt, die eine Draufsicht auf das Kraftfahrzeug 20 und das virtuelle Fahrrad zeigt. Aus Fig. 9 geht hervor, dass eine Position und Stellung des virtuellen Fahrrads im Fahrzeug- koordinatensystem mit der longitudinalen Achse V und mit dem Zentrum Z des Kraft- fahrzeugs 20 durch die folgenden Variablen bestimmt wird: - ein Seitenwinkel δc, der den Winkel zwischen dem virtuellen Fahrrad und der lon- gitudinalen Achse V beschreibt; - ein Lenkwinkel δs, der den Lenkwinkel des virtuellen Fahrrads mit Vorderradlenkung beschreibt; - eine Länge lF, die einen Abstand zwischen den Vorder- und Hinterrädern des virtu- ellen Fahrrads darstellt, wobei die Länge lF gleich dem Abstand zwischen dem Zent- rum Z und der Vorderachse des Kraftfahrzeugs 20 gewählt wird. Bei einer vorgegebenen Länge lF des Rahmens des virtuellen Fahrrads sind die Win- kel δc und δs so beschaffen, dass ein momentanes Rotationszentrum (Instantaneous Center of Rotation (ICR)) des virtuellen Fahrrads dem des Kraftfahrzeugs 20 ent- spricht, wodurch eine einfache Darstellung der Bewegung des Kraftfahrzeugs 20 er- reicht werden kann, die eine Grundlage für die Ermittlung des interessierenden Be- reichs 60 bietet. Es ist zu beachten, dass dieses Konzept zwar die Seitwärtsbewegung des Kraftfahr- zeugs 20 mit Hilfe des Seitenwinkel δc beschreiben kann, nicht aber einen sich än- dernden Seitenwinkel δc. Daher wird eine Ableitung des Seitenwinkels δc als gleich null angenommen. Diese Annahme impliziert, dass die Winkelgeschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 20, auch bezeichnet als die Gierrate ωego, mit der Gierrate ω des vir- tuellen Fahrrads identisch ist.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Dem Steuergerät 25 stehen die Longitudinalgeschwindigkeit vlong und die Lateralge- schwindigkeit vlat des Zentrums Z sowie die Gierrate ωego zur Verfügung. Der Seiten- winkel δc ergibt sich dann aus Bei einer niedrigen Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 kann die Berechnung des Seitenwinkels δc aufgrund von Messrauschen in der Praxis oder numerischen Ungenauigkeiten in einer entsprechenden Simulation ungenau sein. Dieses Problem kann gemildert werden, indem der Seitenwinkel δc bei abnehmender Geschwindigkeit auf Null gesetzt wird. Beispielsweise kann eine obere Grenze δlim(v) und eine untere Grenze -δlim(v) des Seitenwinkels δc in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit v des Kraftfahrzeugs 20 vorgegeben werden, wobei sich die Geschwindigkeit v des virtuel- len Fahrrads ergibt aus
und wobei die Grenze dann allgemein angegeben werden kann mit
und wobei vlim ≪ 1 m/s eine empirisch oder mittels Simulation abstimmbare Ge- schwindigkeitsgrenze und δmax der maximale Lenkwinkel des Kraftfahrzeugs 20 ist. Somit kann der Seitenwinkel δc wie folgt ermittelt werden:
Um den Lenkwinkel δs zu erhalten, kann die Geschwindigkeit vs einer Mitte S des Vorderrads des virtuellen Fahrrads bestimmt werden. Interpretiert man vs als den Ge- schwindigkeitsvektor dieser Mitte S im realen Zahlenraum, so ergibt sich
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei v der Geschwindigkeitsvektor des Zentrums Z ist, ω der Winkelgeschwindig- keitsvektor und rvs ein Vektor der Länge lF des Rahmens in Längsrichtung des virtuel- len Fahrrads ist. Nimmt man ein Koordinatensystem an, das aus der Longitudinal- und der Late- ralachse des Fahrzeugkoordinatensystems und einer Z-Achse senkrecht zur Fahr- zeugebene besteht, kann vs durch seine drei Komponenten ausgedrückt werden, d. h.
In diesem Koordinatensystem folgt auch, dass
Da das virtuelle Fahrrad per Definition eine rein kinematische Bewegung durchführ, entspricht eine Ausrichtung des Vorderrads des virtuellen Fahrrads der Richtung von vs. Daher kann der Lenkwinkel δs als der Winkel zwischen v und vs betrachtet wer- den, der sich wie folgt bestimmen lässt
Somit ergibt sich
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Außerdem kann der Seitenwinkel δc entweder mit oder ohne die im Vorhergehenden erwähnten Grenzen bestimmt werden. Es kann aber auch Steuergeräte 25 geben, denen der Seitenwinkel δc, der Lenkwin- kel δs und/oder die Geschwindigkeit vs des Vorderrads des virtuellen Fahrrads be- kannt sind, beispielsweise aufgrund einer Sicherheitsfunktion des Steuergeräts, so dass diese Werte direkt vorliegen und nicht wie vorstehend erläutert ermittelt werden müssen. Somit kann der interessierende Bereich 60 vollständig bestimmt werden durch die Geschwindigkeit v = ∥v∥, die Gierrate ω = ∥ω∥ und die Ausrichtung des virtuellen Fahrrads in Bezug auf das Kraftfahrzeug 20, die dem Seitenwinkel δc entspricht. So- mit kann die Geschwindigkeit v anhand der Komponente vs in Longitudinalrichtung des virtuellen Fahrrads wie folgt angegeben werden
Auf ähnliche Weise kann die Gierrate ω auf der Grundlage der Komponente vs be- stimmt werden, die durch eine Drehung des virtuellen Fahrrads verursacht wird, und angeben werden als
Für diese und die folgenden Berechnungen wird davon ausgegangen, dass das Kraftfahrzeug 20 in Vorwärtsrichtung, und zwar in der ersten Fahrtrichtung, fährt. Das Fahren in Rückwärtsrichtung erfordert eine kleine Anpassung der Berechnungen, wie weiter unten erläutert. Der interessierende Bereich 60 wird durch die voraussichtliche Fahrstrecke des Kraftfahrzeugs 20 bestimmt, dargestellt durch das virtuelle Fahrrad. Zu diesem Zweck deckt der interessierende Bereich 60 einen Bereich ab, der entlang eines Bo- gens "gekrümmt" ist, mit einer Breite, die mit zunehmender Entfernung vom Kraft- fahrzeug 20 zunimmt, und der bestimmten, endlichen Länge lROI. Ein Mittelpunkt des
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 interessierenden Bereichs 60 fällt mit dem momentanen Rotationszentrum ICR des Kraftfahrzeugs 20 zusammen. Fig.10 zeigt eine Prinzipskizze zum Erläutern des geschwindigkeitsbasierten Ermit- telns des interessierenden Bereichs 60, insbesondere ein Beispiel für den interessie- rende Bereich 60, zusammen mit einer Reihe von relevanten Variablen. In Fig.10 sind auch zwei relevante Koordinatensysteme dargestellt: Erstens ein Koordinaten- system P des virtuellen Fahrrads, dessen Ursprung in der Mitte der Hinterachse des virtuellen Fahrrads liegt und mit der Längsachse des Fahrrads ausgerichtet ist, und zweitens ein gedrehtes Koordinatensystem S des virtuellen Fahrrads, das tangential zu einer Mittellinie des interessierenden Bereichs 60 ausgerichtet ist und dessen Ur- sprung in einer Mitte eines Lenkers des virtuellen Fahrrads liegt. Der interessierende Bereich 60 gilt nur für sich vor dem Kraftfahrzeug 20 befindende Objekte 50, d. h. ^ ^^ ≥ ^^ , wobei ^ ^^ die x-Koordinate des Objekte 50 im Koordina- tensystem P ist und die Länge lF der Abstand zwischen der Mitte des Hinterrads und der Mitte des Vorderrads des virtuellen Fahrrads sind, wobei die Länge lF somit der Länge des Rahmens des virtuellen Fahrrads entspricht. Um festzustellen, ob sich ei- nes der Objekte 50 in dem interessierenden Bereich 60 befindet, können ein Zielab- stand dt von dem Kraftfahrzeug 20 zu dem Objekt 50 entlang der Mittellinie des inte- ressierenden Bereichs 60 in Bezug auf den Ursprung des Koordinatensystems S und ein Zielradius Rt von dem Rotationszentrum ICR zu dem Objekt 50 ermittelt werden. Der Zielabstand dt kann beispielsweise angegeben werden als wobei Rf ein Radius eines Kreises mit dem Ursprung im Rotationszentrum ICR durch die Mitte des Vorderrads des virtuellen Fahrrades ist und αt > 0 der Winkel zwischen einer vom Rotationszentrum ICR durch die Vorderradmitte und einer Linie vom Rota- tionszentrum ICR, die auf das Objekt 50 zeigt, ist. Daraus ergibt sich
wobei RICR ein Radius einer Bewegung des Hinterrads des virtuellen Fahrrads um das Rotationszentrum ICR ist, und
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ist, wobei ( ^ ^^ , ^ ^^ ) die Zielposition im gedrehten Koordinatensystem S und ω die Gierrate des Fahrrads sind, die der Gierrate ωego des Kraftfahrzeugs 20 entspricht. Die Drehrichtung des virtuellen Fahrrads wird durch die Vorzeichenfunktion der Gier- rate ω berücksichtigt, die im Gegenuhrzeigersinn positiv ist. Die Koordinaten der Zielposition im Koordinatensystem S sind gleich
wobei ( ^ ^^ , ^ ^^ ) die Position des Objekts 50 im Koordinatensystem P ist, und
der Winkel zwischen der Linie von dem Rotationszentrum ICR durch die Mitte des Hinterrads des virtuellen Fahrrads und der Linie von dem Rotationszentrum ICR durch die Mitte des Vorderrads des virtuellen Fahrrads ist, und R(^) eine Rotations- matrix ist gemäß
Somit ergibt sich
mit
so dass man eine geeignete Formulierung für die Koordinaten des Objekts 50 erhält. Eine verbleibende unbekannte Variable, die für die Berechnung von dt erforderlich ist, ist der Radius RICR mit dem Rotationszentrum ICR, der wie folgt bestimmt werden kann
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei v die Longitudinalgeschwindigkeit des virtuellen Fahrrads ist. Da das virtuelle Fahrrad per Definition vorwärtsfährt, gilt, dass v ≥ 0 ist. Außerdem wird neben dt auch der Zielradius Rt in Bezug auf das Rotationszentrum ICR benötigt, um zu bestimmen, ob sich eines der Objekte 50 in dem interessieren- den Bereich 60 befindet. Dieser Zielradius Rt ist gleich
Zu diesem Zeitpunkt sind der Zielabstand dt entlang der Mittellinie des interessieren- den Bereichs 60 und der Zielradius Rt bekannt. Allerdings kann es bei den vorste- henden Berechnungen Probleme geben, wenn das Kraftfahrzeug 20 geradeaus fährt (v > 0, ω = 0) und stillsteht (v = ω = 0). Diese beiden Fälle werden im Folgenden se- parat betrachtet. Beim geradeaus Fahren geht RICR gegen Unendlich. Da nicht alle Steuergeräte 25 damit umgehen können, kann ein Maximalwert RICR,max für den Zielradius Rt einge- führt werden, der beispielsweise auf 106 m festgelegt werden kann, was fast einer Geradeausfahrt entspricht. Da eine einfache Begrenzung von RICR immer noch be- deuten würde, dass die RICR zuerst berechnet werden müsste, kann die Obergrenze auf andere Weise eingeführt werden, wie nachfolgend erläutert. Zunächst kann ein Begriff der „gemessenen
eingeführt werden, die ent- weder gemessen oder ermittelt werden kann und angeben werden kann als
Anschließend kann eine Untergrenze für den absoluten Wert der gemessenen Gier- rate ωm festgelegt werden:
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei msgn(x) (mit x = ωm) eine modifizierte Version der Signum-Funktion bezeich- net:
Infolgedessen ist eine Obergrenze RICR,max für RICR eingeführt, wodurch numerische oder rechnerische Probleme bei der Geradeausfahrt vermieden werden können. Beim Abbremsen bis zum Stillstand können zwei weitere Probleme bei den vorste- henden Berechnungen auftreten. Erstens muss beim Stillstand, d. h. v = 0, gelten, dass ωm = 0 ist und somit ω = 0 ist, wodurch RICR unbestimmt bleibt. Zweitens wer- den sowohl die Geschwindigkeit v als auch die Gierrate ω beim Abbremsen bis zum Stillstand oder bei niedrigen Geschwindigkeiten sehr klein. Folglich kann das Steuer- gerät 25 bei der Berechnung von RICR sehr empfindlich auf Lenkvorgänge sowie auf ein Messrauschen bei der Geschwindigkeit
reagieren. Es kann verhindert werden, dass RICR beim Stillstand unbestimmt bleibt, indem eine Mindestgeschwindigkeit vROI,min > 0 eingeführt wird, woraus folgt
wodurch das erste Problem gelöst ist. Das zweite Problem, d. h. die Empfindlichkeit der Messungen gegenüber dem Rau- schen bei sehr niedrigen Geschwindigkeiten, kann bis zu einem gewissen Grad ge- mildert werden, indem RICR bei niedrigen Geschwindigkeiten auf RICR,max gesetzt wird. Ferner kann eine geschwindigkeitsabhängige Untergrenze RICR,lb(v) für RICR ein- geführt werden. Daraus ergibt sich
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Ferner kann RICR,min als Mindestradius beispielsweise gleich einem Mindestwendera- dius des Kraftfahrzeugs 20 gewählt werden, wodurch RICR,lb(v) angegeben werden kann durch
Dennoch kann es sein, dass die Grenzen des interessierenden Bereichs 60 bei nied- rigen Geschwindigkeiten aufgrund der Empfindlichkeit der Berechnung des RICR bei Lenkbewegungen immer noch relativ ungenau werden können. Um eine gleichmä- ßige Reaktion auf diese Lenkvorgänge zu erzielen, kann die gemessene Gierrate ωm mit einem Tiefpassfilter gefiltert werden, beispielsweise gemäß dem folgenden dis- kreten Zeitfilter erster Ordnung:
wobei ωm,r eine"rohe" gemessene Gierrate, ts eine Abtastzeit des Steuergeräts 25 und τω eine Zeitkonstante sind, und k ∈ Z die diskrete Zeit bezeichnet. Die gleiche Art von Filter kann auch auf die Longitudinalgeschwindigkeit vlong angewandt werden. Die Grenzen des interessierenden Bereichs 60 können beschrieben werden, indem dessen Außenbegrenzungen 56, 58 mathematisch beschrieben werden. Dies kann beispielsweise dazu verwendet werden, um den interessierenden Bereich 60 zu visu- alisieren. Die erste Außenbegrenzung 56, die in den Figuren die rechte Außenbe- grenzung des interessierenden Bereichs 60 ist, kann durch die parametrisierten Ko- ordinaten ( ^ ^^ , ^ ^^ ) beschrieben und die zweite Außenbegrenzung 58, die in den Fi- guren die linke Außenbegrenzung des interessierenden Bereichs 60 ist, kann durch die parametrisierten Koordinaten ( ^ ^^ , ^ ^^ ) beschrieben werden, jeweils im Koordina- tensystem P des virtuellen Fahrrads. Somit können die Außenbegrenzungen 56, 58 angegeben werden durch
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei d ∈ [0, lROI(v)] die Bogenentfernung entlang der Mittellinie des interessierenden Bereichs 60 ist, gemessen vom Vorderrad des virtuellen Fahrrads, und wobei der Winkel φ zwischen einer Linie vom Rotationszentrum ICR durch einen Punkt an der linken oder rechten Außenbegrenzung 56, 58 und einer Linie vom Rotationszentrum durch die Mitte des Hinterrads des virtuellen Fahrrads ist. D. h., der Winkel φ kann angeben werden durch
Fig.11 zeigt ein Diagramm ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum geschwindigkeitsbasierten Ermitteln des interessierenden Bereichs. Der interessierende Bereich 60 befindet sich auf der Fahrbahn 32 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 und wird voraussichtlich von dem Kraftfahrzeug 20 zeitnah überfahren. In einem Schritt S71 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, die für eine aktuelle Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind, bei- spielsweise korrespondierend zu dem Schritt S24. In einem Schritt S72 können Gierdaten empfangen werden, die für die Gierrate ωego des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind. Die Gierrate ωego des Kraftfahrzeugs 20 kann beispielsweise mittels eine Gierratensensors, eines Magnetsensors, beispiels- weise einem Kompass, GPS, und/oder mittels einer inertialen Messeinheit (Inertial Measurement Unit (IMU) erzeugt werden, an das Steuergerät 25 übermittelt werden und von dem Steuergerät 25 empfangen werden. In einem Schritt S72 kann der Seitenwinkel δc abhängig von den Geschwindigkeits- daten ermittelt werden, beispielsweise anhand der im Vorhergehenden erläuterten Formeln, wobei der Seitenwinkel δc der Winkel zwischen einem Rahmen eines vor- gegebenen virtuellen Fahrrads und der longitudinalen Achse V des Kraftfahrzeugs 20 ist. Dabei kann das virtuelle Fahrrad so vorgeben werden, dass die Hinterachse
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 des virtuellen Fahrrads durch das geometrische Zentrum Z des Kraftfahrzeugs 20 verläuft und dass die Länge lF des Rahmens des virtuellen Fahrrads einem Abstand des Zentrums Z zu der Vorderachse des Kraftfahrzeugs 20 entspricht. Die aktuelle Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 kann in Form einer lateralen Geschwindigkeit vlat und einer longitudinalen Geschwindigkeit vlong des Zentrums Z in den Geschwindigkeitsdaten codiert sein. Der Seitenwinkel δc kann dann abhängig von der lateralen Geschwindigkeit vlat und der longitudinalen Geschwindigkeit vlong des Zentrums Z ermittelt werden. Beispielsweise kann der Seitenwinkel δc mittels ei- ner Umkehrfunktion der Winkelfunktion Tangens abhängig von der lateralen Ge- schwindigkeit vlat und der longitudinalen Geschwindigkeit vlong ermittelt werden, wie im Vorhergehenden erläutert. In einem Schritt S74 kann der interessierende Bereich 60 abhängig von dem Seiten- winkel δc und der Gierrate ω oder ωego ermittelt werden, beispielsweise anhand der im Vorhergehenden erläuterten Formeln. Nachfolgend kann einfach geprüft werden, ob sich eines der Objekte 50 in dem ge- schwindigkeitsbasiert ermittelten interessierenden Bereich 60 befindet. Beispiels- weise kann das Objekt 50 als sich in dem interessierenden Bereich 60 befindend klassifiziert werden, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind:
wobei lROI(v) die, optional geschwindigkeitsabhängige, Länge, insbesondere die Bo- genlänge, des interessierenden Bereichs 60 ist und ωROI(dt) die, optional entfer- nungsabhängige Bogenbreite an der Position des Objekts 50 ist. Die Länge lROI(v) kann beispielsweise bestimmt werden auf der Grundlage des Anhaltewegs des Kraft- fahrzeugs 20 bei maximaler Verzögerung. Bei geringem Abstand vom Kraftfahrzeug 20 zum Objekt 50 kann ωROI(dt) beispielsweise durch eine Breite der entsprechenden Fahrspur 34, 36 oder durch die Breite B des Kraftfahrzeugs 20 bestimmt werden. Bei größeren Abständen vom Kraftfahrzeug 20 zum Objekt 50 kann die Ermittlung des interessierenden Bereichs 60 zunehmend ungenauer werden, was durch einen brei- teren interessierenden Bereich 60 kompensiert werden kann. Der interessierende
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Bereich 60 kann näherungsweise als links/rechts-symmetrisch in Bezug auf einen vo- raussichtlichen Weg des Kraftfahrzeugs 20 angenommen werden. Falls das Kraftfahrzeug 20 in Rückwärtsrichtung fährt, so können die vorstehend er- läuterten Formeln unverändert verwendet werden, um den interessierenden Bereich 60 zu ermitteln und/oder um zu prüfen, ob sich eines der Objekte 50 in dem interes- sierenden Bereich 60 befindet, wobei lediglich das Vorzeichen der gemessenen Gier- rate ωm geändert werden muss. Spurdetektor Fig.12 zeigt ein Beispiel von zwei der im Vorhergehenden erläuterten Fahrlinien 90, 92 für das Kraftfahrzeug 92. Die erste Fahrlinie 90 ist durch die ersten Referenz- punkte 94 gekennzeichnet und die zweite Fahrlinie 92 ist durch die zweiten Refe- renzpunkte 96 gekennzeichnet. Die erste Fahrlinie 90 ist repräsentativ für die erste Fahrspur 34. Die zweite Fahrlinie 92 ist repräsentativ für die zweite Fahrspur 36. Das Kraftfahrzeug 20 kann sich gemäß einem Geschwindigkeitsvektor 98 in Fahrtrichtung beispielsweise entlang der ersten Fahrlinie 90 bewegen. Fig.13 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf einer der Fahrspuren 34, 36, beispielsweise auf der ersten Fahrspur 34, befindet. In einem Schritt S80 können die Positionsdaten empfangen werden, die für die aktu- elle Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind, beispielsweise kor- respondierend zu den vorstehend erläuterten Schritten S22, S46 oder S60. Wie vor- stehend erläutert können die Positionsdaten in Form von X- und Y-Koordinaten vor- liegen. Falls die Positionsdaten für die Fahrzeugorientierung des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind, so können die Positionsdaten die aktuelle Fahrzeugorientierung, insbesondere in Form des Gierwinkels, aufweisen.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S82 kann eine Referenzpunktposition eines der Referenzpunkte 94, 96 entlang der Fahrspur 34, 36 ermittelt werden. Die Referenzpunktposition kann ab- hängig von den Positionsdaten anhand einer ersten Fahrspurnachschlagetabelle er- mittelt werden, die der entsprechenden Fahrspur 34, 36 zugeordnet ist und in der den Referenzpunkten 94, 96 die entsprechende Referenzpunktpositionen zugeordnet sind. Die Referenzpunkte 94, 96 können für einen Verlauf der entsprechenden Fahr- spur 34, 36 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 repräsentativ sein. Die Refe- renzpunktposition und der entsprechende Referenzpunkt 94,96 können so ermittelt werden, dass die Referenzpunktposition der aktuellen Fahrzeugposition des Kraft- fahrzeugs 20 am nächsten liegt, verglichen mit den Referenzpunktpositionen der an- deren Referenzpunkte 94,96 in der ersten Fahrspurnachschlagetabelle. Die ersten Referenzpunkte 94 können zusammen mit ihren Referenzpunktpositionen, beispielsweise in Form von X- und Y-Koordinaten, mit den Fahrspurorientierungen an den entsprechenden ersten Referenzpunkten 94 und optional mit den Längen lL der ersten Fahrspur 34 an den entsprechenden ersten Referenzpunkten 94 in der ersten Fahrspurnachschlagetabelle gespeichert sein. Die zweiten Referenzpunkte 96 kön- nen zusammen mit ihren Referenzpunktpositionen, beispielsweise in Form von X- und Y-Koordinaten, mit den Fahrspurorientierungen an den entsprechenden zweiten Referenzpunkten 96 und optional mit den Längen lL der zweiten Fahrspur 36 an den entsprechenden zweiten Referenzpunkten 96 in der einer zweiten Fahrspurnach- schlagetabelle gespeichert sein. Falls in den Fahrspurnachschlagetabellen den Referenzpunkten 94, 96 jeweils die Fahrspurorientierung der entsprechenden Fahrspur 34, 36 an den entsprechenden Referenzpunkten 94, 96 zugeordnet ist, so kann in dem Schritt S82 anhand der ers- ten Fahrspurnachschlagetabelle zusätzlich zu der Referenzpunktposition die Fahr- spurorientierung an der ermittelten Referenzpunktposition, die dem entsprechenden Referenzpunkt 94, 96 zugeordnet ist und die der aktuellen Kraftfahrzeugposition am nächsten liegt, ermittelt werden.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Die erste und gegebenenfalls weitere Fahrspurnachschlagetabellen können im Vor- feld abhängig von den realen Fahrspuren 34, 36 erstellt werden, beispielsweise in- dem die entsprechenden Fahrspuren 34, 36 vermessen und die relevanten Messer- gebnisse extrahiert werden und in den entsprechenden Fahrspurnachschlagetabel- len gespeichert werden. Die Fahrspurnachschlagetabellen können auch Informatio- nen über eine oder mehrere Kurven, beispielsweise entsprechende Krümmungsda- ten aufweisen, wobei die Krümmungsdaten in Form der Fahrspurorientierungen in der entsprechenden Fahrspurnachschlagetabelle abgespeichert sein können. In einem Schritt S84 kann ein Abstand der ermittelten Referenzpunktposition zu der aktuellen Fahrzeugposition ermittelt werden. Beispielsweise können die Referenz- punktposition und die aktuelle Fahrzeugposition in kartesischen Koordinaten dessel- ben Koordinatensystems vorliegen und der Abstand kann anhand einfacher bekann- ter mathematischer Methoden ermittelt werden. Beispielsweise kann der Abstand als euklidischer Abstand ermittelt werden und/oder angegeben werden. Falls die Positionsdaten für die Fahrzeugorientierung des Kraftfahrzeugs 20 reprä- sentativ sind und in dem Schritt S82 anhand der ersten Fahrspurnachschlagetabelle zusätzlich zu der Referenzpunktposition die Fahrspurorientierung an der ermittelten Referenzpunktposition ermittelt wird, so kann in dem Schritt S84 zusätzlich zu dem Abstand eine Abweichung der aktuellen Fahrzeugorientierung von der ermittelten Fahrspurorientierung ermittelt werden. Wenn man davon ausgeht, dass die Ausgabewerte der verwendeten Sensoren und/oder des entsprechenden Steuergeräts normalverteilt sind, so können der Ab- stand und die Abweichung gemäß einer Gaußverteilung angegeben werden als
wobei xV(t) und xL(t) die im Vorhergehenden eingeführten Vektoren zum Zeitpunkt t sind, die die Fahrzeugposition und -orientierung bzw. die Referenzpunktposition und Fahrspurorientierung angeben.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Daraus folgt, dass die quadrierte Norm der Zustandsabweichungen in Bezug auf eine Präzisionsmatrix Σ-1 gemäß der Chi-Quadrat-Verteilung mit k = 3 Freiheitsgraden verteilt ist, weswegen gilt
In einem Schritt S86 kann die Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 befindet, abhängig von dem Abstand ermit- telt werden. Beispielsweise kann die Wahrscheinlichkeit anhand einer vorgegebenen Abstandnachschlagetabelle, in der verschiedenen Abständen entsprechende Wahr- scheinlichkeiten zugeordnet sind, ermittelt werden. Die Abstandnachschlagetabelle kann im Vorfeld empirisch oder mittels Simulation ermittelt werden und beispiels- weise auf der Speichereinheit 26 gespeichert werden. Die Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 befindet, kann beispielsweise verwendet werden, um den interessierenden Bereich 60 positionsba- siert zu ermitteln, wie im Vorhergehenden erläutert. Falls in dem Schritt S84 die Abweichung der Fahrzeugorientierung von der Fahr- spurorientierung ermittelt wird, so kann die Wahrscheinlichkeit anhand der vorgege- benen Abstandnachschlagetabelle ermittelt werden, wobei in diesem Zusammen- hang in der Abstandnachschlagetabelle verschiedenen Abständen und/oder ver- schiedenen Abweichungen entsprechende Wahrscheinlichkeiten zugeordnet sind, er- mittelt werden. Alternativ dazu können der Abstand und die Abweichung gemeinsam berücksichtigt werden in Form von
wobei γΣ ein Konfidenzwert ist, der als Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahr- zeug 20 auf der Fahrspur 34, 36 befindet, interpretiert und verwendet werden kann. Optional kann in dem Schritt S86 die ermittelte Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf der Fahrspur 34, 36 befindet, mit einem vorgegebenen Fahr- spurschwellenwert verglichen werden. Wenn die ermittelte Wahrscheinlichkeit kleiner
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 als der vorgegebene Fahrspurschwellenwert ist, so kann das Kraftfahrzeug 20 als sich nicht auf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 befindend klassifiziert werden. Wenn die Wahrscheinlichkeit gleich wie oder größer als der vorgegebene Fahrspur- schwellenwert ist, kann das Kraftfahrzeug 20 als sich auf der entsprechenden Fahr- spur 34, 36 befindend klassifiziert werden. Der vorgegebene Fahrspurschwellenwert kann beispielsweise größer als 80 %, beispielsweise größer als 85 %, beispielsweise größer als 90 % vorgegeben werden und maximal 100 % betragen. Optional kann das Kraftfahrzeug 20 dazu konfiguriert sein, auf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 wahlweise in eine erste Fahrtrichtung oder in eine der ersten Fahrt- richtung entgegengesetzten zweiten Fahrtrichtung zu fahren, wobei die erste Fahr- spurnachschlagetabelle für den Verlauf der ersten Fahrspur 34 in der ersten Fahrt- richtung repräsentativ sein kann und eine zweite Fahrspurnachschlagetabelle für den Verlauf der erste Fahrspur 34 in der zweiten Fahrtrichtung repräsentativ sein kann. In diesem Zusammenhang kann die aktuelle Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 20 bei- spielsweise anhand der Positionsdaten, insbesondere der aktuellen Fahrzeugorien- tierung, insbesondere dem aktuellen Gierwinkel, ermittelt werden. Anhand der Fahrt- richtung kann dann zum Ermitteln der Referenzpunktposition, die der aktuellen Fahr- zeugposition des Kraftfahrzeugs 20 am nächsten liegt, die erste oder die zweite Fahrspurnachschlagetabelle ausgewählt werden. Insbesondere kann die Referenz- punktposition, die der aktuellen Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 am nächs- ten liegt, anhand der ersten Fahrspurnachschlagetabelle ermittelt werden, wenn die aktuelle Fahrtrichtung der ersten Fahrtrichtung entspricht, und die Referenzpunktpo- sition kann anhand der zweiten Fahrspurnachschlagetabelle ermittelt werden, wenn die aktuelle Fahrtrichtung der zweiten Fahrtrichtung entspricht, wobei in der zweiten Fahrspurnachschlagetabelle die Referenzpunktpositionen den ersten Referenzpunk- ten 94 zugeordnet sind, die für den Verlauf der ersten Fahrspur 34 in der zweiten Fahrtrichtung repräsentativ sind. Falls die Fahrbahn 32 als Fahrspur die erste Fahrspur 34 und mindestens die zweite Fahrspur 36 direkt neben der ersten Fahrspur 34 aufweist, so kann mittels des vor- stehend beschriebenen Verfahrens zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Kraftfahrzeug 20 auf der Fahrspur 34, 36 der Fahrbahn 32 befindet, geprüft
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 werden, ob sich das Kraftfahrzeug 20 auf der zweiten Fahrspur 36 befindet. Bei- spielsweise kann die Referenzpunktposition, die der aktuellen Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 am nächsten liegt, anhand einer dritten Fahrspurnachschlageta- belle ermittelt werden, wobei in der dritten Fahrspurnachschlagetabelle die Referenz- punktpositionen den zweiten Referenzpunkten 96 zugeordnet sind, die für einen Ver- lauf der zweiten Fahrspur 36 in der zweiten Fahrtrichtung repräsentativ sind. Ferner kann eine vierte Fahrspurnachschlagetabelle hinterlegt sein, in der die Referenz- punktpositionen den zweiten Referenzpunkten 96 zugeordnet sind, die für den Ver- lauf der zweiten Fahrspur 36 in der ersten Fahrtrichtung repräsentativ sind. Somit kann nicht nur in der ersten Fahrspurnachschlagetabelle nach der Referenz- punktposition gesucht werden, die der aktuellen Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 am nächsten liegt, sondern auch in der zweiten, dritten und/oder vierten Fahrspur- nachschlagetabelle. Beispielsweise kann nach der Referenzpunktposition, die der aktuellen Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 am nächsten liegt, in der vierten Fahrspurnachschlagetabelle gesucht werden, wenn das Kraftfahrzeug 20 in der ers- ten Fahrtrichtung fährt und der Abstand der aktuellen Fahrzeugposition zu der nahe- liegendsten Referenzpunktposition aus der ersten Fahrspurnachschlagetabelle grö- ßer als der vorgegebene Fahrspurschwellenwert ist. Sollte dann der Abstand der ak- tuellen Fahrzeugposition zu der naheliegendsten Referenzpunktposition aus der vier- ten Fahrspurnachschlagetabelle kleiner als der vorgegebene Fahrspurschwellenwert sein, so wird das Kraftfahrzeug 20 als sich auf der zweiten Fahrspur 36 befindend klassifiziert. Sollte jedoch bereits der Abstand der aktuellen Fahrzeugposition zu der naheliegendsten Referenzpunktposition aus der ersten Fahrspurnachschlagetabelle kleiner als der vorgegebene Fahrspurschwellenwert sein, so kann auf eine Konsulta- tion der vierten Fahrspurnachschlagetabelle verzichtet werden und das Kraftfahrzeug 20 kann als sich auf der ersten Fahrspur 34 befindend klassifiziert werden. Alternativ können der der aktuellen Fahrzeugposition naheliegendste erste Referenz- punkt 94 aus der ersten Fahrspurnachschlagetabelle und der der aktuellen Fahr- zeugposition naheliegendste zweite Referenzpunkt 96 aus der vierten Fahrspurnach- schlagetabelle gesucht werden, und die entsprechenden Abstände zu der aktuellen Fahrzeugposition können ermittelt werden. Falls der Abstand zwischen der aktuellen
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fahrzeugposition und dem ermittelten ersten Referenzpunkt 94 kleiner ist als der Ab- stand zwischen der aktuellen Fahrzeugposition und dem ermittelten zweiten Refe- renzpunkt 96 so kann das Kraftfahrzeug 20 als sich auf der ersten Fahrspur 34 befin- dend klassifiziert werden. Falls der Abstand zwischen der aktuellen Fahrzeugposition und dem ermittelten erste Referenzpunkt 94 größer ist als der Abstand zwischen der aktuellen Fahrzeugposition und dem ermittelten zweiten Referenzpunkt 96, so kann das Kraftfahrzeug 20 als sich auf der zweiten Fahrspur 36 befindend klassifiziert wer- den. Sollten jedoch beide Abstände größer als der vorgegebene Fahrspurschwellen- wert sein, so kann das Kraftfahrzeug 20 als sich weder auf der ersten noch auf der zweiten Fahrspur 34, 36 befindend klassifiziert werden. Falls für die Überprüfung, auf welcher Fahrspur 34, 36 sich das Kraftfahrzeug 20 ak- tuell befindet, mittels des im Vorhergehenden erläuterten Konfidenzwerts γΣ ermittelt wird und somit sowohl der Abstand zwischen der Position des Kraftfahrzeugs 20 und dem naheliegendsten Referenzpunkt 94, 96 als auch die Abweichung zwischen der aktuellen Fahrzeugorientierung und der Fahrspurorientierung in dem naheliegends- ten Referenzpunkt 94, 96 bei der Überprüfung berücksichtigt werden, so kann bei- spielsweise der Konfidenzwert γΣ für alle Fahrspuren 34, 36 und Fahrtrichtungen, ins- besondere anhand der ersten bis vierten Fahrspurnachschlagetabellen, ermittelt wer- den. Nachfolgend kann das Kraftfahrzeug 20 als sich auf der Fahrspur 34, 36 befin- dend klassifiziert werden, zu der der Konfidenzwert γΣ am höchsten ist. Optional kann das Kraftfahrzeug 20 als sich auf keiner der Fahrspuren 34, 36 befindend klas- sifiziert werden, wenn der höchste Konfidenzwert γΣ kleiner als der vorgegebene Fahrspurschwellenwert ist. Der Fahrspurschwellenwert kann beispielsweise ermittelt werden, indem zunächst festgelegt wird, wie weit das Kraftfahrzeug 20 bezüglich seiner Position und Orientie- rung von der Fahrspur 34, 36 abweichen darf, um gerade noch als sich auf der ent- sprechenden Fahrspur 34, 36 befindend klassifiziert werden zu können. Beispiels- weise können entsprechende Schwellenwerte im Vorfeld empirisch und/oder per Si- mulation ermittelt werden und in dem Steuergerät 25 gespeichert werden. Beispiels- weise kann ein maximaler Abstand der X-Koordinate und der Y-Koordinate der Posi-
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 tion des Kraftfahrzeugs 20 von der X-Koordinate bzw. der Y-Koordinate der Refe- renzpunktposition des entsprechenden Referenzpunkts 94, 96 mit jeweils 0,2 m vor- gegeben werden, und eine maximale Abweichung der aktuellen Fahrzeugorientie- rung von der Fahrspurorientierung an dem entsprechenden Referenzpunkt 94, 96 kann mit 0,108 rad vorgegeben werden. Daraus ergibt sich die Konfidenzmatrix
Daraus ergibt sich als Kovarianz im Beobachtungsraum
Falls erkannt werden soll, dass das Kraftfahrzeug 20 nur dann als sich auf einer der Fahrbahnen 34, 36 befinden klassifiziert werden soll, wenn die Abstände und/oder Abweichungen innerhalb festgelegter Grenzen liegen, so kann von einem z-Score z°=°1 ausgegangen werden. Damit ergibt sich der Fahrspurschwellenwert beispiels- weise zu
Wenn
gilt, kann dann das Kraftfahrzeug als sich auf der entsprechenden Fahrspur 34, 36 befindend klassifiziert werden. TTC und Länge ROI Fig.14 zeigt ein Diagramm, in dem mehrere beispielhafte Verläufe von geschwindig- keitsabhängigen Zeitschwellenwerten in Abhängigkeit der Geschwindigkeit des Kraft- fahrzeugs 20 dargestellt sind, wobei die Zeitschwellenwerte angegeben sind in Form von
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei i repräsentativ für eine Fahrsituation ist und beispielsweise die Werte A für eine erste Fahrsituation, B für eine zweite Fahrsituation und C für eine dritte Fahrsitu- ation annehmen kann und wobei die Zeitdauer ist, die vergeht, bis es zu einer Kollision mit einem der Objekte 50 kommt. Das Diagramm gemäß Figur 14 und insbesondere die Verläufe der ge- schwindigkeitsabhängigen Zeitschwellenwerte können beispielsweise mittels den ein- zelnen Fahrsituation entsprechenden Simulationen oder empirisch im Vorfeld ermit- telt werden, beispielsweise von einem Hersteller des Steuergeräts 25 und/oder des Kraftfahrzeugs 20. Somit können zu einer oder mehreren Geschwindigkeiten vego des Kraftfahrzeugs 20 entsprechend ein oder mehr erste Zeitschwellenwerte für die erste Fahrsituation A, ein oder mehr zweite Zeitschwellenwerte für die zweite Fahrsituation B, und/oder ein oder mehr dritte Zeitschwellenwerte für die dritte Fahrsituation C ermittelt werden. Die erste Fahrsituation A kann sich beispielsweise darauf beziehen, dass sich das Kraftfahrzeug 20 dem Objekt 50 nähert und das Objekt 50 stationär ist. Die zweite Fahrsituation B kann sich beispielsweise darauf beziehen, dass das Objekt 50 ein dem Kraftfahrzeug 20 entgegenkommendes Kraftfahrzeug 20 ist, wobei im Vorliegen- den Fall bei der Simulation der zweiten Fahrsituation B nur Geschwindigkeiten vego des Kraftfahrzeugs 20 bis 5,56 m/s berücksichtigt wurden, weswegen der entspre- chende Verlauf in dem Diagramm gemäß Figur 14 bei diesem Wert endet. Die dritte Fahrsituation C kann sich beispielsweise darauf beziehen, dass das Objekt 50 ein verwundbarer Verkehrsteilnehmer, auch bezeichnet als „Vulnerable Road User (VRU)“, ist, der dem Kraftfahrzeug 20 entgegenkommt. Eine vierte Fahrsituation kann sich beispielsweise darauf beziehen, dass das Objekt 50 ein Fußgänger ist, der die Fahrbahn 32 kreuzt, wobei diese vierte Fahrsituation in dieser Beschreibung als gleich der ersten Fahrsituation A angenommen wird, da sich in den entsprechenden Simulationen für beide Fahrsituationen die gleichen Werte ergeben haben. Anhand des in Figur 14 dargestellten Diagramms, insbesondere anhand der entspre- chenden Daten, kann eine Zeitschwellenwertnachschlagetabelle erzeugt werden. In
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 der Zeitschwellenwertnachschlagetabelle kann den verschiedenen Geschwindigkei- ten vego der jeweilige erste Zeitschwellenwert zugeordnet werden, wenn dieser erste Zeitschwellenwert bei der entsprechenden Geschwindigkeit vego größer als der ent- sprechende zweite und der entsprechende dritte Zeitschwellenwert ist; den verschie- denen Geschwindigkeiten vego kann in der Zeitschwellenwertnachschlagetabelle der jeweilige zweite Zeitschwellenwert zugeordnet werden, wenn dieser zweite Zeit- schwellenwert größer als der entsprechende erste und der entsprechende dritte Zeit- schwellenwert ist; und den verschiedenen Geschwindigkeiten vego kann in der Zeit- schwellenwertnachschlagetabelle der jeweilige dritte Zeitschwellenwert zugeordnet werden, wenn dieser dritte Zeitschwellenwert größer als der entsprechende erste und der entsprechende zweite Zeitschwellenwert ist. Somit kann den verschiedenen Ge- schwindigkeiten vego jeweils der größte der entsprechenden Zeitschwellenwerte zu- geordnet werden. Als Gesamt-Zeitschwellenwert bei einer vorgegebenen Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 kann somit der größte der Zeitschwellenwerte bei der vorgegebe- nen Geschwindigkeit vego gewählt werden, beispielsweise gemäß
Fig.15 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs 20 mit dem Objekt 50, das auf der Fahrbahn 32 fährt. In einem Schritt S80 können die Sensordaten empfangen werden, die dafür reprä- sentativ sind, dass sich in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 das Objekt 50 be- findet. Der Schritt S80 kann beispielsweise korrespondierend zu den Schritten S2, S20 oder S67 abgearbeitet werden. In einem Schritt S82 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, die für die aktuelle Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind. Die aktu- elle Geschwindigkeit vego kann beispielsweise anhand der Radardaten ermittelt wer- den oder von der Speichereinheit 26 abgerufen werden.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S84 kann die Zeitdauer TTC ermittelt werden, die vergeht, bis das Kraftfahrzeug 20 mit dem Objekt 50 kollidiert, abhängig von den Sensordaten und den Geschwindigkeitsdaten. Die Zeitdauer TTC kann definiert sein als Δtc(t) in der Form
wobei ein Abstand d(t) von dem Kraftfahrzeug zu dem Objekt 50 angegeben werden kann mit
wobei qtgt(t) die Position des Objekts 50 zum Zeitpunkt t und qego(t) die Position des Kraftfahrzeugs 20 zum Zeitpunkt t beschreibt. In diesem Zusammenhang ist anzu- merken, dass qego(t) dem vorstehend erläuterten Positionsvektor ^^^^^ (^) ohne die Fahrzeugorientierung, insbesondere ohne den Gierwinkel des Kraftfahrzeugs 20, entspricht. Die Position qego(t) des Objekts 50 kann anhand der Sensordaten und der Positionsdaten ermittelt werden. Die Position qego(t) des Objekts 50 kann einem vo- raussichtlichen Aufprallpunkt an dem Objekt 50 entsprechen. Die Position qego(t) des Kraftfahrzeugs 20 kann sich beispielsweise auf eine Position der Mitte des vorderen Stoßfängers des Kraftfahrzeugs 20 beziehen. Der Parameter ds kann sich auf einen vorgegebenen Sicherheitsabstand beziehen, der zu dem Objekt 50 eingehalten wer- den soll, wenn das Kraftfahrzeug 20 nach dem Bremsen zum Stillstand gekommen ist. Mit ds wird ein virtueller Stoßfänger für das Kraftfahrzeug 20 eingeführt, von dem der Zeitschwellenwert nicht beeinflusst wird, weswegen nachfolgend ds = 0 gesetzt wird. Folglich gibt die Zeitdauer TTC bzw. Δtc(t) das Zeitintervall von einem aktuellen Zeit- punkt t bis zu einem Moment t+∆tc(t) an, in dem der Sicherheitsabstand ds verletzt wird, wobei davon ausgegangen wird, dass sowohl das Kraftfahrzeug 20 als auch das Objekt 50 eine konstante Geschwindigkeit beibehalten und dass auf Kollisions- kurs sind.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In dem Schritt S86 kann der geschwindigkeitsabhängige Zeitschwellenwert ^ ∆ ^^ ^^,^ ab- hängig von den Geschwindigkeitsdaten, insbesondere abhängig von der Geschwin- digkeit vego des Kraftfahrzeugs 20, ermittelt werden. Der geschwindigkeitsabhängige Zeitschwellenwert ^ ∆ ^^ ^^,^ kann beispielsweise anhand der Zeitschwellenwertnachschla- getabelle ermittelt werden. In einem Schritt S87 kann geprüft werden, ob die ermittelte Zeitdauer TTC kleiner als der ermittelte Zeitschwellenwert ist. Ist die Bedingung des Schritts S87 erfüllt, so kann die Bearbeitung erneut in dem Schritt S80 fortgesetzt werden. Ist die Bedin- gung des Schritts S87 nicht erfüllt, so kann die Bearbeitung in einem Schritt S88 fort- gesetzt werden. In einem Schritt S88 kann das Steuersignal für die Bremseinrichtung 24 des Kraft- fahrzeugs 20 erzeugt werden. Falls die Sensordaten dafür repräsentativ sind, dass sich in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 zwei oder mehr der Objekte 50 befinden, kann zu jedem der Ob- jekte 50 die Zeitdauer TTC ermittelt werden, die vergeht, bis das Kraftfahrzeug 20 mit dem entsprechenden Objekt 50 kollidiert, abhängig von den Sensordaten und den Geschwindigkeitsdaten. Das Steuersignal für die Bremseinrichtung 24 kann dann er- zeugt werden, falls eine der ermittelten Zeitdauern TTC kleiner als der ermittelte Zeit- schwellenwert ist. Fig.16 zeigt ein Diagramm, in dem mehrere beispielhafte Längen lROI des interessie- renden Bereichs 60 in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 dargestellt sind. Das Diagramm gemäß Figur 16 und insbesondere die Verläufe der Längen lROI können beispielsweise mittels den einzelnen Fahrsituation entspre- chenden Simulationen oder empirisch im Vorfeld ermittelt werden, beispielsweise von dem Hersteller des Steuergeräts 25 und/oder des Kraftfahrzeugs 20. Die Längen lROI des interessierenden Bereichs 60 zu einer der Fahrsituationen i kön- nen beispielsweise ermittelt werden gemäß
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 wobei ^ ^ ^ einem Auslöseabstand in der entsprechenden Fahrsituation entspricht, i wieder die Fahrsituation A, B, C angibt, und der Zusatzterm „0,8vego“ vorgesehen ist, der verhindert, dass das Bremsen des Kraftfahrzeugs 20 aufgrund eines der Objekte 50 genau in dem Moment ausgelöst wird, in dem das entsprechende Objekt 50 in den interessierenden Bereich 60 eintritt, was eine kleine Verzögerung bei der Auslö- sung des Bremsvorgangs verursachen könnte. Dieser Zusatzterm, insbesondere sein Betrag, kann beispielsweise empirisch oder mittels Simulation ermittelt und dann vor- geben werden. Somit ergeben sich zu den verschiedenen Geschwindigkeiten vego je drei verschiedene Längen lROI des interessierenden Bereichs, insbesondere erste Längen lROI,1 für die erste Fahrsituation A, zweite Längen lROI,2 für die zweite Fahrsitu- ation B und dritte Längen lROI,3 für die Fahrsituation C. Anhand des in Fig.16 dargestellten Diagramms, insbesondere anhand der entspre- chenden Daten, kann eine Längennachschlagetabelle erzeugt werden. In der Län- gennachschlagetabelle kann den verschiedenen Geschwindigkeiten vego die jeweilige erste Länge lROI,1 zugeordnet werden, wenn diese erste Länge lROI,1 bei der entspre- chenden Geschwindigkeit vego größer als die entsprechende zweite und dritte Länge lROI,2, lROI,3 ist; den verschiedenen Geschwindigkeiten vego kann die jeweilige zweite Länge lROI,2 zugeordnet werden, wenn diese zweite Länge lROI,2 bei der entsprechen- den Geschwindigkeit vego größer als die entsprechende erste und dritte Länge lROI,1, lROI,3 ist; und den verschiedenen Geschwindigkeiten vego kann die jeweilige dritte Länge lROI,3 zugeordnet werden, wenn diese dritte Länge lROI,3 bei der entsprechen- den Geschwindigkeit vego größer als die entsprechende erste und zweite Länge lROI,1, lROI,2 ist. Somit kann den verschiedenen Geschwindigkeiten vego Längennachschlage- tabelle jeweils die größte der entsprechenden Längen Länge lROI,i zugeordnet wer- den. Für die Ermittlung des interessierenden Bereichs 60, insbesondere für die Ermittlung dessen Länge lROI kann somit die größte Länge lROI,i in den Fahrsituationen i bei der Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 verwendet werden, beispielsweise ge- mäß
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.17 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines speziellen Ver- fahrens zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahr- zeugs 20 mit dem Objekt 50. Ein Schritt S90 kann korrespondierend zu dem Schritt S80 abgearbeitet werden. In einem Schritt S91 können die Positionsdaten, die für die aktuelle Fahrzeugposition des Kraftfahrzeugs 20 repräsentativ sind, empfangen werden, beispielsweise korres- pondierend zu dem Schritt S22. In einem Schritt S91 können die Geschwindigkeitsdaten empfangen werden, bei- spielsweise korrespondierend zu dem Schritt S24. In einem Schritt S93 kann die Zeitdauer TTC ermittelt werden, beispielsweise korres- pondierend zu dem Schritt S84. In einem Schritt S94 kann der Zeitschwellenwert ermittelt werden, beispielsweise kor- respondierend zu dem Schritt S86. In einem Schritt S95 kann die Länge lROI des interessierenden Bereichs 60, der sich auf der Fahrbahn 32 in Fahrtrichtung vor dem Kraftfahrzeug 20 befindet, abhängig von der Zeitdauer TTC und den Geschwindigkeitsdaten ermittelt werden, beispiels- weise anhand der Längennachschlagetabelle. Alternativ oder zusätzlich kann die Länge lROI des interessierenden Bereichs 60 ermittelt werden, indem abhängig von der Geschwindigkeit vego des Kraftfahrzeugs 20 und dem ermittelten Zeitschwellen- wert ein Auslöseabstand ermittelt wird, wobei der Auslöseabstand der Abstand zwi- schen dem Objekt 50 und dem Kraftfahrzeug 20 ist, den das Objekt 50 zu dem Kraft- fahrzeug 20 hat, wenn die Zeitdauer TTC den entsprechenden Zeitschwellenwert un- terschreitet. Dabei kann die Länge lROI so gewählt werden, dass sie größer als der Auslöseabstand ist.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In einem Schritt S96 kann der interessierende Bereich 60 mit der ermittelten Länge lROI abhängig von den Positionsdaten ermittelt werden, insbesondere positionsba- siert, wie im Vorhergehenden erläutert. In einem Schritt S97 kann geprüft werden, ob sich das Objekt 50 in dem interessie- renden Bereich 60 befindet, abhängig von den Sensordaten, beispielsweise korres- pondierend zu dem Schritt S66 und/oder korrespondierend zu dem mit Bezug zu Fi- gur 8 erläuterten Verfahren. In einem Schritt S99 kann das Steuersignal für die Bremseinrichtung 24 erzeugt wer- den, beispielsweise korrespondierend zu einem der Schritte S12, S36 oder S56. Das im Vorhergehenden erläuterte allgemeine Verfahren zum Vermeiden oder Ver- mindern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50, die im Vorhergehenden erläuterten speziellen Verfahren zum Vermeiden oder Vermindern der Kollision des autonomen Kraftfahrzeugs 20 mit dem Objekt 50 und/oder die an- deren im Vorhergehenden erläuterten Verfahren können beliebig miteinander kombi- niert werden. Beispielsweise kann das allgemeine Verfahren als Grundgerüst dienen und die speziellen Verfahren können wahlweise, beispielsweise abhängig von der speziellen Anwendung, als Bausteine des Grundgerüst dienen. Beispielsweise kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren überprüft werden, ob der interes- sierende Bereich 60 positionsbasiert oder geschwindigkeitsbasiert ermittelt werden soll, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 3 erläuterten Verfahren. Alterna- tiv oder zusätzlich können bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren die Sensordaten fusioniert werden, wie bei dem mit Bezug zu Figur 5 erläuterten Verfah- ren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfah- ren der interessierende Bereich 60 positionsbasiert ermittelt werden, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 8 erläuterten Verfahren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren geprüft werden, ob sich das Objekt 50 in dem interessierenden Bereich 60 befindet oder nicht, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 9 erläuterten Verfahren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren der interessierende Bereich 60 geschwindigkeitsbasiert ermittelt werden, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Figur 11 erläuterten Verfahren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren geprüft werden, ob sich das Kraftfahrzeug 20 aktuell auf der Fahrspur 34, 36 befindet, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 13 erläuterten Verfahren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren die Zeitdauer TTC ermittelt werden, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 15 erläuterten Verfahren. Alternativ oder zusätzlich kann bei dem mit Bezug zu Figur 2 erläuterten Verfahren die Länge lROI des interessierenden Be- reichs 60 ermittelt werden, beispielsweise wie bei dem mit Bezug zu Figur 17 erläu- terten Verfahren. Ergänzend ist darauf hinzuweisen, dass „aufweisend“ keine anderen Elemente oder Schritte ausschließt und „ein“, „einer“ oder „eine“ keine Vielzahl ausschließt. Ferner sei darauf hingewiesen, dass Merkmale oder Schritte, die mit Verweis auf eines der obigen Ausführungsbeispiele beschrieben worden sind, auch in Kombination mit an- deren Merkmalen oder Schritten anderer oben beschriebener Ausführungsbeispiele verwendet werden können. Bezugszeichen in den Ansprüchen sind nicht als Ein- schränkung anzusehen.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Method, control unit and computer program for position-based determination of an area of interest, and computer-readable storage medium The invention relates to a method, a control unit and a computer program for position-based determination of an area of interest located in a lane of a roadway in the direction of travel in front of a motor vehicle, as well as a computer-readable storage medium on which the computer program is stored. An automatic emergency braking system (Advanced Emergency Braking System (AEBS)) is used to avoid or mitigate collisions in an autonomous motor vehicle. The autonomous motor vehicle can, for example, be a transport vehicle, for example a passenger transport vehicle. For example, the motor vehicle can be a means of mass transportation. In this context, the motor vehicle can, for example, be referred to as a “Group Rapid Transport (GRT)” vehicle. The motor vehicle can, for example, be configured so that, with a few exceptions, it essentially drives on the roadway, whereby the roadway can be reserved for the motor vehicle and other similar motor vehicles, for example other GRTs. In this context, the roadway can be referred to as a "segregated lane". The motor vehicle can accordingly be configured so that it does not drive on any other lanes apart from the lanes reserved for these types of motor vehicles. The exceptions can include, for example, bus stops, parking spaces or charging stations. An AEBS method on which the AEBS system is based can be roughly divided into five or six steps: In a first step, one or more objects in the direction of travel in front of the motor vehicle are detected by means of at least one sensor arranged in the motor vehicle. The sensor can be, for example, a radar sensor or a lidar sensor. Furthermore, the object or objects can be detected by means of two or more sensors, in particular by means of one or more radar sensors and/or by means of one or more lidar sensors. During detection, in particular
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 the objects that are in the field of view of the corresponding sensor are detected. With the help of the corresponding sensor, corresponding sensor data is generated, in particular radar data or lidar data. The data can each be representative of the positions and/or speeds of the corresponding objects, whereby the positions and/or speeds can be identified by Cartesian coordinates. In an optional second step, which is only carried out if both a radar sensor and a lidar sensor are used, the radar data and the lidar data are merged to form the sensor data. In a third step, an area of interest, also known as a region of interest (ROI), is determined. The area of interest is determined so that it lies on the road in the direction of travel in front of the motor vehicle. Furthermore, the area of interest can be determined in such a way that it is highly likely that an object that is not in the area of interest does not pose a danger to the motor vehicle. In a fourth step, the sensor data is used to check whether one or more of the detected objects are in the area of interest or not. If one or more of the detected objects are not in the area of interest, these objects can be excluded when the AEBS process is continued. In a fifth step, it is checked whether the objects that are not excluded in the third step and are therefore in the area of interest pose a danger to the motor vehicle. If one or more of the detected objects in the area of interest do not pose a danger to the motor vehicle, these objects can be excluded when the AEBS process is continued.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a sixth step, braking, in other words deceleration, for example an emergency brake, of the motor vehicle is initiated in such a way that a collision of the motor vehicle with the object is avoided or at least reduced if the object poses a threat to the motor vehicle. For the AEBS method, it is therefore particularly important, among other things, that the area of interest is determined accurately. It is therefore an object of the invention to provide a method, a control device and a computer program for position-based determination of an area of interest that is located on a lane of a road in the direction of travel in front of a motor vehicle, which contribute to the area of interest being determined particularly accurately and/or suitably. It is also an object of the invention to provide a computer-readable storage medium on which the computer program is stored. These objects are solved by the subject matter of the independent claims. Further embodiments of the invention emerge from the dependent claims and from the following description. One aspect of the invention relates to a method for position-based determination of an area of interest that is located on a lane of a road in the direction of travel in front of a motor vehicle. The method comprises: receiving position data that are representative of a current vehicle position of the motor vehicle; determining reference point positions of reference points along the lane, the reference points being representative of a course of the lane in the direction of travel in front of the motor vehicle, depending on the position data using a lane lookup table in which the reference point positions are assigned to the reference points; and determining the area of interest depending on the reference points and depending on a width of the motor vehicle. One aspect of the invention relates to a control device for position-based determination of the area of interest that is located on the lane in the direction of travel in front of the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Motor vehicle, the control unit comprising: a memory unit for storing the position data, the lane lookup table and the width of the motor vehicle; and a processor that is configured to process the method explained above and below. The control unit can be arranged in the motor vehicle, for example. The control unit can be communicatively coupled to an external unit for retrieving and/or receiving the sensor data, the position data, the speed data and/or other data, for example via the Internet with a server on which the corresponding data is stored. One aspect of the invention relates to a computer program for position-based determination of the area of interest that is located in the lane in the direction of travel in front of the motor vehicle, the computer program having instructions that cause the method explained above and below to be processed when they are executed by the control unit. One aspect of the invention relates to a computer-readable medium on which the computer program is stored. In most driving situations, in particular when the motor vehicle is moving along the road at medium or high speed and neither a stop nor a turn is initiated, the position-based determination of the region of interest provides particularly accurate results, in particular compared to a speed-based determination of the region of interest. In particular, the region of interest in these driving situations can be adapted more precisely to the road, in particular the corresponding lane, by the position-based determination than by the speed-based determination. Therefore, the method can be configured such that the position-based determination of the region of interest is the standard for determining the region of interest. The region of interest can also be referred to as a "region of interest" (ROI). The region of interest can be the region of the road that the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Motor vehicle is likely to be driven over in the near future. In this case, the area of interest is in the same lane of the road as the motor vehicle. However, the area of interest can also be in another lane of the road, for example in a lane that borders the lane on which the motor vehicle is traveling. This can help to detect objects at an early stage that could pose a danger to the motor vehicle in the near future, for example if the object is in the other lane and is approaching the lane on which the motor vehicle is traveling. The fact that the area of interest is determined on a position-based basis means that the area of interest is essentially determined depending on the position data. In particular, this can mean that other data can also be taken into account in the position-based determination of the area of interest, such as a lane of the road on which the motor vehicle is currently traveling, a shape of the motor vehicle and/or a width of the area of interest to be determined. However, the fact that the area of interest is determined based on position can also mean that the area of interest is determined at least partially depending on the speed data, with the speed data only serving as a supplement in the position-based determination of the area of interest, for example to restrict the area of interest determined based on the position data, for example with regard to its length. The method can be configured so that the position-based determination of the area of interest is the standard for determining the area of interest. The position data that are representative of the vehicle position of the motor vehicle can be generated by a position sensor, transmitted to the control unit and received by the control unit. The position sensor can be a GPS receiver, for example. Optionally, the position data can be representative of an orientation of the motor vehicle, in other words the motor vehicle orientation. The orientation of the motor vehicle can be used, for example, to determine which lane of the road the motor vehicle is currently traveling in, as explained in more detail below. If necessary
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 the orientation can be generated, for example, by means of an orientation sensor, a magnetic sensor, for example a compass, GPS, and/or by means of an inertial measurement unit (IMU), transmitted to the control unit and received by the control unit. The reference point positions of the reference points can be specified, for example, by GPS coordinates in the lane lookup table. The reference point positions and optionally the reference points can be provided with indices in the lane lookup table and ordered accordingly. For example, the lane lookup table can have an index for each reference point and a reference point position of the reference point assigned to the index, for example within a row of the lane lookup table. An order of the indices can correspond to an order of the reference points on the lane in the real world. In addition, the lane lookup table can have lane orientations that are assigned to the corresponding reference points and that are representative of how the lane is oriented at the respective reference point. If necessary, the lane orientation can be specified, for example, as an absolute lane angle, for example in relation to one or more cardinal directions. Additionally or alternatively, the lane lookup table can have lane lengths that are assigned to the corresponding reference points and that are representative of how long the lane is starting from a starting point of the corresponding lane at the respective reference point. The motor vehicle can, for example, have a separate lane lookup table for each lane on which the motor vehicle moves, so that the motor vehicle can determine the area of interest on each lane based on position. The corresponding lane lookup tables can be stored in the motor vehicle, for example in the memory unit of the control unit of the motor vehicle, or made available to the motor vehicle via a communication connection, for example via the Internet.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The lane lookup tables can be created in advance depending on the real lanes by measuring the corresponding lanes and extracting the relevant measurement results and storing them in the corresponding lane lookup tables. The lane lookup tables can also contain information about one or more curves, for example corresponding curvature data, for example in the form of the lane orientations assigned to the corresponding reference points. The width of the motor vehicle is normally fixed depending on and/or corresponds to an actual width of the motor vehicle. The width can be stored in the storage unit, for example. The autonomous motor vehicle can be a transport vehicle, for example a passenger transport vehicle. For example, the motor vehicle can be a means of mass transportation. In this context, the motor vehicle can be referred to, for example, as a “group rapid transport vehicle”. The motor vehicle can, for example, be configured so that it essentially drives on the roadway with a few exceptions, whereby the roadway can be reserved for the motor vehicle and other similar motor vehicles, for example other GRTs. In this context, the roadway can be referred to as a "segregated lane". The motor vehicle can accordingly be configured so that it does not drive on any other lanes apart from the lanes reserved for these types of motor vehicles. The exceptions can include, for example, bus stops, parking spaces or charging stations. The control signal can be representative of the braking of the motor vehicle. In particular, the control signal can be configured so that the braking device initiates braking, in particular an emergency brake, of the motor vehicle in response to receiving the control signal. According to one embodiment, a driving line on the lane is determined depending on the specified reference points. The reference point positions of the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Reference points can be specified in the lane lookup table, for example, so that the driving line runs in the middle of the corresponding lane. The driving line can, for example, run parallel to a center line of the roadway and/or parallel to one or both side edges of the roadway. According to one embodiment, the driving line is determined by connecting the reference points. For example, the reference points can be selected so that they have a distance of, for example, 1 cm to 20 cm, for example 5 cm to 15 cm, for example 10 cm, along the driving line. According to one embodiment, the region of interest is determined depending on the reference points and depending on the width of the motor vehicle by defining a first outer boundary of the region of interest on one side of the driving line and a second outer boundary of the region of interest on the other side of the driving line, wherein the outer boundaries each have a predetermined distance from the driving line that corresponds to at least half the width of the motor vehicle, and wherein the outer boundaries each run parallel to the driving line. According to one embodiment, the outer boundaries are determined by determining a first outer point for the first outer boundary and a second outer point for the second outer boundary for each of the reference points, the outer points are determined such that they each have the predetermined distance from the corresponding reference point and that they each lie on a straight line that runs through the corresponding reference point and that is perpendicular to a tangent to the driving line at the corresponding reference point, and then the first outer points are connected to one another to form the first outer boundary and the second outer points are connected to one another to form the second outer boundary. According to one embodiment, the predetermined distance is set to correspond to the width of the motor vehicle plus an additional tolerance range.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In other words, the width of the region of interest can be specified so that it is slightly larger than the width of the motor vehicle. The additional tolerance range can contribute to the safety of the motor vehicle. The additional tolerance range can be, for example, between 1 cm and 20 cm, for example between 5 cm and 15 cm, for example approximately 15 cm. According to one embodiment, the position data are representative of a front position of a front of the motor vehicle; and the region of interest is determined such that it extends from the front in the direction of travel. If the region of interest is used to check whether there is an object in front of the motor vehicle in the direction of travel that may pose a danger to the motor vehicle, determining the region of interest starting from the front of the motor vehicle can help to ensure that no object is "overlooked" because there is no gap between the front of the motor vehicle and the region of interest. The front of the motor vehicle can be assumed, for example, to be at a position that corresponds to a center of a front axle of the motor vehicle or a center of a front bumper of the motor vehicle. According to one embodiment, the method comprises: receiving speed data that is representative of a current speed of the motor vehicle; and determining the length of the region of interest depending on the current speed. The speed data can be generated by a speed sensor arranged in the motor vehicle, transmitted to the control unit and received by the control unit. Alternatively, the speed data can be retrieved from the storage unit of the motor vehicle, for example from the storage unit of the control unit of the motor vehicle, and received by the processor of the control unit. The length can be determined, for example, depending on the speed and a collision time duration. The collision time duration can be determined, for example, by means of a method for avoiding or reducing a collision of an autonomous motor vehicle with an object, as explained in more detail below.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Alternatively, the length can be determined depending on the speed using a length lookup table in which suitable lengths of the area of interest are assigned to different speeds. The length can, for example, extend from the front of the motor vehicle to a longitudinal end of the area of interest. Depending on the determined length, the number of reference points required to determine the area of interest can then be determined. The greater the length, the more reference points are required to determine the area of interest. According to one embodiment, the roadway has the lane and at least one other lane. For example, the roadway has a separate lane for each direction of travel. For example, the roadway has two lanes, one extending in one direction and the other extending in the opposite direction. The region of interest can be determined to be located in the lane in which the motor vehicle is traveling. In this context, the lane in which the motor vehicle is traveling can be referred to as the first lane and the other lane can be referred to as the second lane. In this case, the region of interest is thus determined to be located in the first lane. According to one embodiment, the roadway has the lane and at least one other lane; and the region of interest is determined to be located in one of the lanes that is next to the lane in which the motor vehicle is traveling. In this case, the region of interest is thus determined to be located in the second lane. One object of the invention is achieved by a method for determining whether an object is located in an area of interest in the direction of travel in front of a motor vehicle, comprising: receiving sensor data that are representative of an object that is located in the direction of travel in front of the motor vehicle; position-based determination of the region of interest as explained above; determining two
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 or more triangles that together cover the area of interest using external points by means of which the outer boundaries of the area of interest are determined; and sequentially checking whether the object is located in one or more of the triangles until all triangles have been checked. In other words, the area of interest can be divided into triangles that together cover the area of interest, in particular exactly cover it, i.e. do not protrude beyond it, and the check as to whether the object is in the area of interest or not is carried out separately for each triangle. This is particularly advantageous because the check can be carried out more easily, quickly and accurately in the triangles that are smaller than the area of interest than in the entire area of interest at once. In addition, due to the position-based determination of the region of interest, the outer points by means of which the triangles are formed are already known and do not have to be determined again, which contributes to the simple and quick checking of whether the object is in the region of interest or not. The sensor data can be generated by at least one sensor. The sensor can be a radar or a lidar sensor, for example. The sensor data can alternatively be generated by two or more sensors, wherein the sensors can have at least one radar and at least one lidar sensor, for example. The sensor data can be transmitted from the sensor(s) to the control unit that carries out the method and received by the control unit. According to one embodiment, the outer boundaries have the first outer boundary and the second outer boundary; the triangles have first triangles and second triangles; the first triangles are each determined by means of two first outer points on the first outer boundary and a second outer point on the second outer boundary; the second triangles are each determined using two second outer points on the second outer boundary and a first outer point on the first outer boundary; and the first and second
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 External points are chosen to determine the triangles so that the triangles do not overlap one another and completely, in particular exactly, cover the area of interest. This helps to ensure that the triangles do not protrude beyond the area of interest and that the entire area of interest is exactly and completely covered by the triangles. It is to be understood that features of the methods as described above and below can also be features of the control unit, the computer program and/or the computer-readable medium and vice versa. The computer-readable medium can be a hard disk, a USB storage device, a RAM, a ROM, an EPROM or a FLASH memory. The computer-readable medium can also be a data communication network, such as the Internet, which enables the download of a program code. In the following, embodiments of the invention are described in detail with reference to the accompanying figures. Fig.1 shows an embodiment of an autonomous motor vehicle. Fig.2 shows a flow chart of an embodiment of a general method for avoiding or reducing a collision of the autonomous motor vehicle with an object. Fig.3 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing a collision of the autonomous motor vehicle with the object. Fig.4 shows a display on which an example driving situation is shown. Fig.5 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing a collision of the autonomous motor vehicle with the object.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.6 shows a top view of an exemplary driving situation, of the motor vehicle and of an area of interest in front of the motor vehicle. Fig.7 shows a flow chart of an embodiment of a method for position-based determination of an area of interest. Fig.8 shows a flow chart of an embodiment of a method for determining whether the object in the area of interest is in front of the motor vehicle in the direction of travel. Fig.9 shows a vehicle model of the motor vehicle for speed-based determination of the area of interest. Fig.10 shows a schematic diagram to explain the speed-based determination of the area of interest. Fig.11 shows a flow chart of an embodiment of a method for speed-based determination of the area of interest. Fig.12 shows an example of two driving lines for the motor vehicle. Fig.13 shows a flow chart of an embodiment of a method for determining a probability with which the motor vehicle is in a lane of a roadway. Fig.14 shows a diagram in which several exemplary courses of time periods that pass until the motor vehicle collides with the object are shown as a function of a speed of the motor vehicle. Fig.15 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle with the object.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.16 shows a diagram in which several exemplary lengths of the area of interest are shown as a function of the speed of the motor vehicle. Fig.17 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle with the object. The reference symbols used in the figures and their meaning are listed in summary form in the list of reference symbols. In principle, identical or similar parts are provided with the same reference symbols. General Fig.1 shows an embodiment of an autonomous motor vehicle 20. The motor vehicle 20 has a passenger cabin 21 for accommodating one or more passengers (not shown), a door 22 for entering or exiting the passenger cabin 21, wheels 23 for moving the motor vehicle 20, a braking device 24 for braking, in other words decelerating, the motor vehicle 21, and a control unit 25 for operating the motor vehicle 22. The motor vehicle 20 can be configured such that both the wheels 23 on a front axle of the motor vehicle 20 and the wheels 23 on a rear axle of the motor vehicle 20 are steerable, in particular pivotable relative to the corresponding axle. As a result, in addition to or as an alternative to driving straight ahead and cornering the motor vehicle 20, a sideways movement, in other words a "crabwise motion", of the motor vehicle 20 is possible, in particular by turning both the wheels 23 on the front axle and the wheels 34 on the rear axle in the same direction. The autonomous motor vehicle 20 can be, for example, a transport vehicle, for example a passenger transport vehicle. For example, the motor vehicle 20 can be a means of mass transportation. In this context, the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The motor vehicle 20 can be referred to, for example, as a “Group Rapid Transport vehicle” (“GRT” for short). The motor vehicle 20 can, for example, be configured so that it essentially drives on a predetermined lane 32 (see Figure 4), with a few exceptions in which special driving maneuvers are necessary or at least carried out. The lane 32 can be reserved for the motor vehicle 20 and other similar motor vehicles 20, for example other GRTs. In this context, the lane 32 can be referred to as a “segregated lane”. The motor vehicle 20 can accordingly be configured so that it does not drive on any lanes other than the lanes 32 reserved for this type of motor vehicle. The exceptions can include, for example, bus stops, parking spaces or charging stations. The motor vehicle 20 may perform the sideways movement at or near these exceptions. The roadway 32 may, for example, have a first lane 34 (see Figure 4) and a second lane 36 adjacent to the first lane 34. For example, the first lane 34 may be intended for a first direction of travel of the motor vehicle 20, and the second lane 36 may be intended for a second direction of travel of the motor vehicle 20. Alternatively, each of the lanes 34, 36 may be used by the motor vehicle 20 in both directions. For example, the motor vehicle 20 may be a first motor vehicle 20 that can move in both directions on the first lane 34, and a second motor vehicle 20 can move in both directions on the second lane 36. Normally, the motor vehicle 20 moves on one of the two lanes 34, 36, whereby it is assumed below that the motor vehicle 20 normally moves forward in the first lane 34 in the direction of travel and only deviates from the first lane 34 in special cases. The control unit 25 can, for example, have or form a vehicle control of the motor vehicle 20. The control unit 25 has a memory unit 26 for storing data and a processor 27 for processing the data.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The control unit 25 can be communicatively coupled to an external unit (not shown) for retrieving and/or receiving sensor data, position data, speed data and/or other data, for example via the Internet to a server on which the corresponding data is stored. The control unit 22 can be configured to help avoid or reduce a collision of the motor vehicle 20 traveling on the roadway 32 with an object 50 (see Figure 4). In this context, the storage unit 26 serves to store sensor data, in particular radar data and/or lidar data, position data, speed data and/or one or more time threshold values, and the processor 27 is configured in this context to execute a method for avoiding or reducing the collision of the motor vehicle 20 traveling on the roadway 32 with the object 50. The time threshold values can be stored in the storage unit 26 in the form of a time threshold lookup table in which predetermined speeds of the motor vehicle 20 are assigned to corresponding time threshold values. The control unit 22 can be configured to generate a control signal for braking the motor vehicle 20, wherein the control signal is representative of the braking of the motor vehicle 20. In particular, the control signal can be configured such that the braking device 24 initiates the braking of the motor vehicle 20 in response to receiving the control signal. The braking device 24 can be a hardware that communicates with the control unit 22 and with mechanical and/or hydraulic brakes (not shown) of the motor vehicle 20. Alternatively, the braking device 24 can be implemented as software and processed by the control unit 22. The control unit 22 can be configured to determine a region of interest 60 (see Figure 6) that is located on a lane, for example the first lane 34, in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, based on position. In this context, the storage unit 26 is used to store sensor data, positions
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 tion data and / or speed data, and the processor 27 is configured in this context to process a method for position-based determination of the area of interest 60. The control unit 22 can be configured to determine the area of interest 60 based on speed. In this context, the storage unit 26 serves to store sensor data, position data and / or speed data, and the processor 27 is configured in this context to process a method for speed-based determination of the area of interest 60. The control unit 22 can be configured to determine a probability with which the motor vehicle 20 is located in one of the lanes 34, 36 of the roadway 32. In this context, the storage unit 26 serves to store position data and at least one lane lookup table which is assigned to the corresponding lane 34, 36 and in which reference points 94, 96 (see Figure 14) are assigned corresponding reference point positions, wherein the reference points 94, 96 are representative of a course of the corresponding lane 34, 36 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, and the processor 27 is configured in this context to execute a method for determining the probability. Figure 2 shows a flow chart of an embodiment of a general method for avoiding or reducing a collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50 (see Figure 4). Further embodiments, for example special embodiments, of the method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50 are explained with reference to the following figures. In a step S2, sensor data can be received. The sensor data are representative of the object 50 that is located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel. The sensor data can be generated by at least one sensor (not shown). The sensor can be, for example, a radar or a lidar sensor.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The sensor data can alternatively be generated by two or more sensors, wherein the sensors can, for example, have at least one radar and at least one lidar sensor. In this case, the sensor data can comprise radar data or lidar data, or the radar data and the lidar data can be merged to form the sensor data. The sensor data can be transmitted from the sensor(s) to the control unit 25 of the motor vehicle 20 that carries out the method and received by the control unit 25. The sensor data can be in the form of a list that contains all objects 50 in front of the motor vehicle 20 that are detected by the sensor(s). For example, the radar data can be in the form of a radar list in which the objects 50 detected by radar are stored as radar objects. Alternatively or additionally, the lidar data can be in the form of a lidar list in which the objects 50 detected by means of lidars are stored as lidar objects. In an optional step S4, the sensor data can be fused, in particular if the radar data and the sensor data are received in step S2. If necessary, the fused sensor data can be in the form of a fusion list, which can have fusion objects, radar-only objects and/or lidar-only objects, as explained in more detail below. In a step S6, the region of interest 60, which is located on the roadway 32 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, can be determined. The region of interest 60 can be determined, for example, depending on position data that are representative of a current vehicle position of the motor vehicle 20 and/or depending on speed data that are representative of a current speed of the motor vehicle 20. The region of interest 60 can also be referred to as a "region of interest" (ROI). The region of interest 60 can be the area of the roadway 32 that the motor vehicle 20 is expected to drive over in the near future. In this case, the region of interest 60 is located in the same lane 34, 36 of the roadway 32 as the motor vehicle 20. However, the region of interest 60 can also be located on
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 another lane 34, 36 of the roadway 32, for example in a lane 34, 36 that is adjacent to the lane 34, 36 on which the motor vehicle 20 is traveling. The position data can be generated by a position sensor (not shown), transmitted to the control unit 25 and received by the control unit 25. The position sensor can be arranged in the motor vehicle 20. The position sensor can be a GPS receiver, for example. The position data can also be representative of an orientation of the motor vehicle 20, in other words a vehicle orientation. In particular, the position data can include orientation data that is representative of the vehicle orientation of the motor vehicle 20. The orientation data can be generated, for example, by means of an orientation sensor, a magnetic sensor, for example a compass, GPS, and/or by means of an inertial measurement unit (IMU), transmitted to the control unit and received by the control unit. The vehicle orientation can be specified, for example, as a yaw angle, for example as an absolute yaw angle. The absolute yaw angle can be specified, for example, with reference to one or more of the cardinal directions or in a proprietary reference system of the control unit. The speed data can be generated by a speed sensor (not shown) arranged in the motor vehicle 20, transmitted to the control unit 25 and received by the control unit 25. Alternatively, the speed data can be retrieved from the storage unit 26 of the motor vehicle 20 and received by the control unit 25. In a step S8, it can be checked whether the object 50 or one, two or more other objects 50 are in the area of interest. Area 60, depending on the sensor data and the determined area of interest 60. In particular, step S8 can be carried out for all objects 50 that are coded in the sensor data, the radar data and/or the lidar data. To check whether the object(s) 50 are located in the area of interest 60, depending
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Object positions of the objects 50 can be determined from the sensor data, for example in Cartesian coordinates, for example in a first coordinate system. In addition, the area of interest 60 can be specified in Cartesian coordinates, for example also in the first coordinate system. Then, in step S8, it can be easily checked using the corresponding Cartesian coordinates whether one, two or more of the objects 50 are in the area of interest 60 or not. If the condition of step S8 is met, processing can be continued in an optional step S10. If the condition of step S8 is not met, processing can be continued again in step S2. In the optional step S10, it can be determined whether one or more of the objects 50 located in the area of interest 60 pose a danger to the motor vehicle 20. For example, one or more of the objects 50 can be so small and/or light that they do not pose a danger to the motor vehicle 20. In this case, one of the objects 50 can be, for example, a bird sitting on the roadway 32. Alternatively or additionally, one or more of the objects 50 can cross the roadway 32 so quickly that there is no danger of a collision. In this case, one of the objects 50 can be, for example, a bird flying over the roadway 32. If the condition of step S10 is met, processing can continue in a step S12. If the condition of step S10 is not met, processing can be continued again in step S8, for example with another of the objects 50. As an alternative to carrying out step S10, it can be assumed that all detected objects 50 in the area of interest 60 represent a danger to the motor vehicle 20. In step S12, the control signal for the braking device 24 of the motor vehicle 20 can be generated. If the optional step S10 is not processed, the control signal is generated when one or more of the objects 50 are in the area of interest 60. If the optional step S10 is processed, the control signal is only generated when one or more of the objects 50 in the area of interest 60 represent a danger to the motor vehicle 20.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30. Braking, in other words deceleration, of the motor vehicle can be a "normal" braking process, an emergency brake or a rapid braking of the motor vehicle. During the normal braking process, passenger comfort can have the highest priority. The emergency brake can be configured in such a way that little or no consideration is given to driving comfort and the focus is only on braking the motor vehicle 20 as quickly as possible. The rapid braking can be configured in such a way that driving comfort is taken into account and the focus is on braking the motor vehicle 20 as quickly as possible. The braking distance of the motor vehicle 20 is normally shorter with the emergency brake than with the rapid braking, and shorter with the rapid braking than with normal braking. The amount of negative acceleration during braking can, for example, be in a range from 1 m/s² to 10 m/s², for example from 2 m/s² to 5 m/s², for example approximately 3 m/s². The negative acceleration can be significantly higher during the emergency brake than during the normal braking process. The amount of negative acceleration can be greater during the rapid brake than during the normal braking process and smaller than during the emergency brake. During each of these braking processes, the motor vehicle can brake until it comes to a standstill. Switching logic Fig. 3 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50. The special method explained with reference to Figure 3 can largely correspond to the general method explained with reference to Figure 2. In particular, the special method explained with reference to Figure 3 can have steps that largely correspond to or are even identical to steps of the general method explained with reference to Figure 2. Therefore, only the steps of the special method according to Figure 3 in which the special method according to Figure 3 deviates from the general method according to Figure 2 are explained below.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 A step S20 of the special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50 can correspond to the step S2 of the general method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50. Furthermore, in the step S20, processing of the sensor data corresponding to the step S4 can be carried out, in particular if the sensor data comprises the radar data and the lidar data. In a step S22, the position data can be received, for example as explained in more detail above with reference to step S6. In a step S24, the speed data can be received, for example as explained in more detail above with reference to step S6. In a step S26, it can be checked whether a predetermined exclusion criterion is met that speaks against determining the area of interest 60 in a position-based manner, depending on the position data and/or the speed data. In most driving situations, in particular when the motor vehicle 20 is moving at medium or high speed on the roadway 32 and neither a stop nor a turn is initiated, the position-based determination of the area of interest 60 can provide more accurate results than the speed-based determination of the area of interest 60. In particular, the area of interest 60 in these driving situations can be adapted more precisely to the roadway 32, in particular the corresponding lane 34, 36, by the position-based determination than with the speed-based determination. However, in the case of special driving maneuvers, for example at stops, charging stations or in tight curves, and/or in the case of a sideways movement (“crabwise motion”) of the motor vehicle 20, the speed-based determination of the region of interest 60 can provide more accurate results. Therefore, the position-based determination of the region of interest 60 can be specified as standard and only switched to the speed-based determination if one or one, two or more other exclusion criteria that characterize the special driving maneuvers are met.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 A first of the exclusion criteria can be met, for example, if the motor vehicle 20 is currently in an area in which the area of interest 60 is to be determined exclusively on the basis of speed. There can be areas on and/or on the roadway 32 for which it is known that the motor vehicle 20 has to carry out special driving maneuvers in these areas, for example sideways movement or a tight curve, for which the position-based determination of the area of interest 60 is unsuitable. For example, in the area in which the area of interest 60 is to be determined exclusively based on speed, the probability that the speed-based determination of the area of interest 60 will provide a more accurate result than the position-based determination of the area of interest 60 may be relatively high, particularly compared to a situation in which the motor vehicle is not currently in the area in which the area of interest 60 is to be determined exclusively based on speed. For example, the area in which the area of interest 60 is to be determined exclusively based on speed may have a parking lot, a bus stop or a charging station for the motor vehicle 20, or an intersection at which the roadway 32 crosses another roadway 32. The other roadway 32 may also be reserved for the motor vehicle 20 or the other similar motor vehicles 20, for example other GRTs. Thus, the other lane 32 can also be a separate lane 32, in particular a "segregated lane". The method can be configured so that the area of interest 60 is only determined based on position if the first exclusion criterion is not met and if no other exclusion criterion speaks against the position-based determination. The first exclusion criterion can be met, for example, if the motor vehicle 20 is currently at a stop or is approaching the stop. If the motor vehicle 20 is at the stop or is approaching it, the probability that the speed-based determination of the area of interest 60 will provide a more accurate result than the position-based determination of the area of interest 60 can be relatively high, in particular compared to
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 a situation in which the motor vehicle 20 is not currently at a stop and/or is not approaching the stop. The stop can be located next to the roadway 32. The stop can be used to allow one or more passengers to get into and/or get out of the motor vehicle 20. The position data can be representative of the fact that the motor vehicle is at the stop or is approaching it. In this context, the position data can be generated independently of the GPS receiver of the motor vehicle 20. For example, in this case the position data can be generated by a sensor that is arranged at the stop or near the stop and that is configured to detect the motor vehicle 20 approaching or standing at the stop. Alternatively, initiating and/or performing the sideways movement can be representative of the fact that the motor vehicle is in the area of the stop or is approaching it. A second exclusion criterion can be met, for example, if the motor vehicle 20 has initiated or is already carrying out the sideways movement. In particular, during the sideways movement, the vehicle orientation, which can be used for the position-based determination of the area of interest, for example to check which lane the motor vehicle is in, can deviate from a direction of movement of the motor vehicle, so that the position-based determination of the area of interest 60 can be unsuitable in the case of sideways movement of the motor vehicle 20. The method can be configured such that the area of interest 60 is only determined position-based if the second exclusion criterion is not met and if no other exclusion criterion speaks against the position-based determination. Depending on the position data, a probability can be determined with which the motor vehicle 20 is moving in a lane 34 of the roadway 32. This probability can be determined, for example, using the method explained below for determining the probability that the autonomous motor vehicle 20 is in the lane 34, 36 of the roadway 32. A third of the exclusion criteria can be met if this probability is less than
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 is a predetermined probability threshold. The predetermined probability threshold can, for example, be in a range from 80% to 100%, for example from 80% to 90%, for example approximately 80%. The probability threshold can, for example, be empirically determined by a manufacturer of the motor vehicle 20 and specified by storing the probability threshold on the memory unit 26 of the control unit 25. If the probability with which the motor vehicle 20 is moving on the lanes 34, 36 of the roadway 32 is less than the predefined probability threshold, the probability that the speed-based determination of the region of interest 60 will provide a more accurate result than the position-based determination of the region of interest 60 can be relatively high, in particular compared to a situation in which the probability is equal to or greater than the predefined probability threshold. The method can be configured such that the region of interest 60 is only determined position-based if the third exclusion criterion is not met and if no other exclusion criterion speaks against the position-based determination. A current speed of the motor vehicle 20 can be determined depending on the speed data. A fourth exclusion criterion can be met if the determined speed is less than a predefined speed threshold. The specified speed threshold value can, for example, be in a range from 0.5 m/s to 10 m/s, for example from 1 m/s to 5 m/s, for example 2 m/s. The speed threshold value can, for example, be determined empirically by the manufacturer of the motor vehicle 20 and specified by storing the speed threshold value in the memory unit 26 of the control unit 25. If the speed is lower than the speed threshold value, there may be an increased probability that the motor vehicle 20 will leave its current lane 34, 36 or the roadway 32 in the near future. In this case, the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Probability that the speed-based determination of the region of interest 60 will produce a more accurate result than the position-based determination of the region of interest 60 may be relatively high, especially compared to a situation in which the speed is equal to or greater than the specified speed threshold. The method can be configured so that the region of interest 60 is only determined position-based if the fourth exclusion criterion is not met and if no other exclusion criterion speaks against the position-based determination. In the foregoing, the exclusion criteria are referred to as "first", "second", "third" and "fourth" exclusion criteria. However, this numbering does not represent any restriction and serves solely to distinguish one selection criterion from the other. In particular, this numbering does not represent an order or a priority of the exclusion criteria. If several of the exclusion criteria are checked, these can be checked in any combination, priority and/or order. Furthermore, one, two or three of the selection criteria with a higher number can be checked without a selection criterion with a lower number being checked. For example, only the second and fourth selection criteria can be checked, whereas a check of the first and third selection criteria is omitted. This example can be transferred to any other combination of checking the selection criteria. If the condition of step S26 is not met, processing can continue in a step S28. If the condition of step S26 is met, processing can continue in a step S30. In step S28, the region of interest 60 is determined in a position-based manner depending on the position data, for example by means of a method for position-based determination of the region of interest 60, which is located on the lane 34, 36 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, as explained in more detail below. The fact that the region of interest 60 is determined in a position-based manner means that the region of interest 60 is essentially determined in a position-based manner depending on the position data. This can mean in particular that in the position-based
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Determination of the area of interest 60, other data can also be taken into account, such as the lane 34, 36 of the roadway 32 on which the motor vehicle 20 is currently driving, a current vehicle orientation of the motor vehicle 20, a lane orientation of the lane 34, 36 at or near the position of the motor vehicle 20, a shape of the motor vehicle 20 and/or a width of the area of interest 60 to be determined. However, the fact that the area of interest 60 is determined on a position-based basis can also mean that the area of interest 60 is determined at least partially depending on the speed data, wherein the speed data only serve as a supplement in the position-based determination of the area of interest 60, for example to restrict the area of interest 60 determined depending on the position data, for example its Length lROI(see Figure 10). The method can be configured such that the position-based determination of the region of interest 60 is the standard for determining the region of interest 60. In step S28, the region of interest 60 is determined in a speed-based manner depending on the speed data, for example by means of a method for speed-based determination of the region of interest 60 that is located on the lane 34, 36 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, as explained in more detail below. The fact that the region of interest is determined in a speed-based manner means that the region of interest is essentially determined in a speed-based manner depending on the speed data. This can mean in particular that other data can also be taken into account in the speed-based determination of the region of interest 60, such as a yaw rate ωegoof the motor vehicle 20, a shape of the motor vehicle 20 and/or a width of the region of interest 60 to be determined. Steps S32, S34 and S36 can be processed corresponding to steps S8, S10 and S12 respectively. Fusion of the radar and lidar data
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.4 shows a display 30 on which an exemplary driving situation is shown. In particular, Figure 4 and in particular the display 30 show the roadway 32 with the first lane 34 and the second lane 36, which are separated from each other by a center line 35. A right side edge of the roadway 32 in Figure 4 can be referred to as the first side edge 37 and a left side edge of the roadway 32 in Figure 4 can be referred to as the second side edge 39. There are several objects 50 next to the roadway. The objects 50 have radar objects 38 that are encoded in the radar data, contour points 40 that are encoded in the lidar data, and fusion objects 42. One, two or more of the contour points 40 that are close to each other are representative of a lidar object. Accordingly, the display 30 shows several lidar objects, which can also be encoded in the lidar data. Radar objects 38 on or in which none of the contour points 40 lies can also be referred to as radar-only objects. Lidar objects for which no radar object 38 exists can also be referred to as lidar-only objects. One of the fusion objects 42 is generated for each of the contour points 40 that lies on or in one of the radar objects 38. In other words, the radar objects 38 and the lidar objects, in particular the corresponding radar data and the corresponding lidar data, are fused, as explained in more detail with reference to Figure 5. If several of the contour points 40 that correspond to one of the lidar objects are located on or in one of the radar objects 38, it may be that based on one of the corresponding contour points 40 together with the corresponding radar object, only one of the fusion objects 42 is generated, whereby any of these contour points 40 can be used for the fusion with the corresponding radar object 38. Furthermore, Figure 4 and the display 30 show several speed vectors 44 that are representative of the directions of movement and speeds of the radar-only objects and which are drawn with a dash-dot line in Figure 4, several speed vectors 46 that are representative of the directions of movement and speeds of the lidar-only objects and which are drawn with a dotted line in Figure 4.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 line, and several speed vectors 48 that are representative of the directions of movement and speeds of the fusion objects 42 and that are marked with a solid line in Figure 4. Fig.5 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50. In a step S40, radar data can be received that are representative of one or more of the radar objects 38 that are in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel. The radar data can be generated by the radar sensor, transmitted to the control unit 25 and received by the control unit 25. The radar sensor can be arranged in the motor vehicle 20, for example. Optionally, the radar data can be generated by two or more radar sensors, which can each be arranged in the motor vehicle 20, for example. The radar sensor(s) can be part of a radar system. The radar data can be in the form of a digital radar object list in which the radar objects 38 are listed. For example, each radar object in the radar object list can be assigned a unique identification number (ID), a size and/or a position of the corresponding radar object. Furthermore, depending on the radar data, directions of movement of the objects 50, in particular the radar objects, can be determined. Depending on the determined directions of movement, orientations of the corresponding objects 50 can be determined and the radar data can be supplemented so that the radar data are representative of the orientations of the corresponding objects 50. For example, the orientations can be assigned to the corresponding radar objects in the radar object list. If necessary, when the radar data and the lidar data are later merged, the supplemented radar data can be merged with the lidar data.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Normally, the radar data are only representative of a position and size of the object 50. The directions of movement of the objects 50, in particular the radar objects, can be determined using radar data that are recorded at different points in time, in particular successive points in time. If the objects 50 are other road users, for example other vehicles, the orientations of the objects 50 can correspond to their directions of movement. The orientations can therefore be determined depending on the directions of movement, for example by selecting the orientations parallel to the corresponding directions of movement or identical to the corresponding directions of movement. The fact that one of the objects 50 is another road user can be recognized, for example, by the fact that the corresponding object 50 is on the roadway 32. Alternatively, radar systems are known which each have one or more radar sensors and a corresponding evaluation logic, wherein the evaluation logic has an object recognition which is able to recognize whether one or more of the radar objects 38 are other road users or not and/or which road user(s) the object(s) 50 are. In particular, the radar data can be representative of classes to which the radar objects 38 belong. The classes of objects 50 can be assigned sizes of the radar objects 38. The classes can include, for example, "truck", "transporter", "car", "motorcycle", "bicycle" and/or "pedestrian", wherein the (standard) sizes assigned to these classes become smaller in the list from the class "truck" to the class "pedestrian". The radar data can be adapted so that the radar data is representative of the radar objects 38 with the corresponding sizes of the radar objects 38. For example, the sizes can be assigned to the corresponding radar objects in the radar object list. If necessary, when merging the radar data with the lidar data, the adjusted radar data can be merged with the lidar data. A radar system that has a suitable radar sensor and that provides the aforementioned functions is currently sold by the company "Conti", for example the model ARS 404-21 or the model ARS 408-12, which are sold as
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 standardized ARS interfaces can be used and are described in the corresponding technical documentation from Conti, in particular in "Technical Documentation, ARS 404-21 (Entry), ARS 408-21 (Premium)", Version 1.91, May 18, 2018. This and documentation of other suitable radar systems can be obtained, for example, from https://conti-engineering.com/components/ars-408/. These radar systems provide as outputs, among other things, the position of the detected object 50, the size of the detected object 50, the speed of the detected object 50, the speed of the motor vehicle 20, and the class of the detected object 50. In a step S42, the lidar data can be received which are representative of one or more of the lidar objects which are located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel. The lidar data can be in the form of a digital lidar object list which has the lidar objects. The lidar data can be generated by a lidar sensor, transmitted to the control unit 25 and received by the control unit 25. The lidar sensor can be arranged in the motor vehicle 20, for example. Optionally, the lidar data can be generated by two or more lidar sensors, which can each be arranged in the motor vehicle 20, for example. The lidar data can include contour data representative of contour points 40, with each of the lidar objects being represented by one or more of the contour points 40. In the lidar object list, each contour point can be assigned a unique identification number (ID), a lidar object, a speed of the corresponding lidar object and a position of the corresponding lidar object. A lidar system having a suitable lidar sensor is currently sold by the company “ibeo automotive”, for example from the “LUX” series, in particular the “Ibeo LUX 4L”, and is described in the corresponding technical documentation from ibeo, in particular in “Interface Specification for ibeo LUX, ibeo LUX systems and ibeo Evaluation Suite”, version 1.48.2, July 28, 2017, available at www.ibeo-as.com. This and documentation of other suitable lidar systems can be obtained, for example, from https://www.ibeo-as.com/en/products/sensors/IbeoLUX. This lidar system provides
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 as outputs a position of a detected object, a speed of the detected object, a speed of the motor vehicle and a class of the motor vehicle. In a step S44, the radar data, possibly the supplemented radar data, and the lidar data can be merged to form the sensor data, the sensor data being representative of one or more of the sensor objects that correspond to the radar objects 38 and/or the lidar objects. The fact that the radar data and the lidar data are merged to form the sensor data means that the radar data and the lidar data are combined, for example to be mutually verified and/or mutually supplemented. The sensor data can be in the form of the fusion list that has the sensor objects. When fusing the radar data and the lidar data to form the sensor data, it can be checked for each of the contour points 40 whether the corresponding contour point 40 overlaps with one of the radar objects 38. If one of the contour points 40 overlaps with one of the radar objects 38, a corresponding fusion object 42 can be generated for the contour point 40 and all other contour points 40 of the same lidar object and encoded in the sensor data. If none of the contour points 40 of one of the lidar objects overlaps with one of the radar objects 38, a lidar-only object can be generated for the corresponding lidar object and encoded in the sensor data. For each of the radar objects 38 for which no overlapping contour point 40 is found, a radar-only object can be generated and encoded in the sensor data. Thus, the sensor objects can be classified into radar-only objects whose corresponding radar objects 38 do not correspond to any of the lidar objects, into lidar-only objects whose corresponding lidar objects do not correspond to any of the radar objects 38 and/or into fusion objects 42 whose radar objects 38 each correspond to at least one of the lidar objects. In other words, the sensor objects can be divided into radar-only objects 38, lidar-only objects and fusion objects 42, where no corresponding lidar objects were found for radar-only objects 38, no corresponding radar objects were found for lidar-only objects, and fusion objects 42.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 a corresponding radar object 38 and at least one corresponding lidar object were found for each of the fusion objects 42. The sensor data can be in the form of the digital fusion list, which has the sensor objects, in particular the fusion objects 42, the radar-only objects 38 and/or the lidar-only objects. The radar data can have radar time information that is assigned to the radar objects 38 and that is representative of a first point in time at which the radar objects 38 were detected. The lidar data can have lidar time information that is assigned to the lidar objects and that is representative of a second point in time at which the lidar data was detected. When fusing the radar data and the lidar data, the most recent radar data and the most recent lidar data can then be fused to form the sensor data. Furthermore, each time new radar data or lidar data is received, these new radar or lidar data can be fused with the most recent lidar or radar data to generate a new fusion list or to update the last fusion list. A detection of the objects 50 based exclusively on the radar data has the advantages over a detection of the objects 50 based exclusively on lidar data that clearly identified objects 50 are consistently recognized as such over time, that the probability that the detected objects 50 are real is relatively high and that a speed of the radar sensor and thus of the motor vehicle 20 can be determined using the radar data. However, the detection based on the radar data also has a disadvantage compared to the detection based on lidar data, namely that a position determination and/or a size determination of the detected objects 50 is relatively poor. The detection of objects 50 based on the lidar data has the advantage over the detection of objects 50 based on the radar data that contour point positions of the contour points 40 along the contours of the objects 50 can be determined very precisely. However, the detection based on the lidar data also has a disadvantage over the detection based on radar data, namely that objects 50 that were actually clearly identified can be recognized over time as new objects 50, so that no conclusion can be drawn about the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 speed of the lidar sensor and thus of the motor vehicle 20 and that object positions, object dimensions and object orientations of detected objects 50 are recognized relatively poorly. Optionally, the fusion objects 42 can be assigned a predetermined first probability with which the fusion objects 42 actually exist, for example in the fusion list. Optionally, the radar-only objects can be assigned a predetermined second probability with which the radar-only objects actually exist, for example in the fusion list. Optionally, the lidar-only objects can be assigned a predetermined third probability with which the lidar-only objects actually exist, where the first probability is greater than the second probability and greater than the third probability. If necessary, the determination explained below as to whether one or more of the sensor objects are located in the area of interest 60 and/or the determination as to whether one or more of the sensor objects located in the area of interest 60 poses a danger to the motor vehicle 20 can then be carried out depending on the corresponding probabilities. For example, if one of the objects 50 that is located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel is detected by both radar and lidar, the probability that the corresponding object 50 actually exists and is actually located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel is greater than if the object 50 is detected exclusively by radar or exclusively by lidar. This circumstance can be taken into account by assigning the probabilities and in particular by assigning the greatest probability to the fusion objects 42. Optionally, for each of the fusion objects 42, it can be checked whether the corresponding fusion object 42 satisfies at least one fusion crossing criterion that is representative of the fact that the corresponding fusion object 42 crosses the roadway 32 in front of the motor vehicle 20. In addition to the corresponding fusion object 42
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 a corresponding crossing fusion object 42 can then be encoded in the sensor data if the corresponding fusion object 42 meets the fusion crossing criterion. As explained above, the fusion objects 42 can be stored in the fusion list. The fusion objects 42 can initially be marked in the fusion list as not crossing the roadway 32. If the corresponding crossing fusion object 42 is found for one of the fusion objects 42, the crossing fusion object 42 can be stored in the fusion list in addition to the corresponding fusion object 42. Optionally, it can be checked whether the corresponding fusion object 42 meets two or more of the fusion crossing criteria, each of which is representative of the fact that the corresponding fusion object 42 crosses the roadway 32 in front of the motor vehicle 20. In this case, the crossing fusion object 42 can be encoded in the sensor data in addition to the corresponding fusion object 42 if the corresponding fusion object 42 meets one, two or more of the fusion crossing criteria. The fusion crossing criteria(s) to be checked can, for example, come from a group comprising: the corresponding lidar object is relevant; the corresponding lidar object has an age that is greater than a predetermined age threshold, for example greater than 100 ms, for example greater than 500 ms, for example greater than 1000 ms; a lateral speed of the corresponding lidar object is greater than a predefined lidar lateral speed threshold, for example greater than 1 m/s, for example greater than 1.5 m/s, for example greater than 1.75 m/s; all contour points 40 belonging to the corresponding lidar object do not overlap with any moving radar object 38; a probability of existence of the corresponding radar object 38 is greater than a predefined radar object existence threshold, for example greater than 80%, for example greater than 85%, for example greater than 90%; a lateral speed of the corresponding radar object 38 is greater than a predefined radar lateral speed threshold, for example greater than 1 m/s, for example greater than 1.5 m/s, for example greater than 1.75 m/s; a longitudinal
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 nal speed of the corresponding radar object 38 is less than a predefined radar longitudinal speed threshold, for example less than 10 m/s, for example less than 5 m/s, for example less than 2 m/s; the corresponding radar object 38 is not stationary. The age of the lidar object refers to how many lidar data that were recorded consecutively immediately before the current lidar data already contain the corresponding lidar object. In other words, the age of the lidar object refers to how many lidar object lists that were created consecutively immediately before the current lidar object list already contain the corresponding lidar object. The more of the lidar data or lidar object lists the corresponding lidar object is contained in, the older the corresponding lidar object is. The probability of existence of the radar object can be determined, for example, depending on the age of the radar object. The age of the radar object can, for example, be determined corresponding to the age of the lidar object. Optionally, for each of the lidar-only objects, it can be checked whether the corresponding lidar-only object meets at least one lidar crossing criterion that is representative of the fact that the corresponding lidar-only object crosses the roadway 32 in front of the motor vehicle 20. If necessary, in addition to the lidar-only object, a corresponding crossing lidar-only object can be encoded in the sensor data if the corresponding lidar-only object meets the lidar crossing criterion. As explained above, the lidar-only objects can be stored in the fusion list. The lidar-only objects can be marked in the fusion list as not crossing the roadway 32. If the corresponding lidar crossing fusion object 42 is found for one of the lidar-only objects, the lidar crossing fusion object 42 can be stored in the fusion list in addition to the corresponding lidar-only object. Optionally, it can be checked whether the corresponding lidar-only object meets two or more lidar crossing criteria, each of which is representative of the fact that the corresponding lidar-only object crosses the roadway 32 in front of the motor vehicle 20. In this case, the crossing lidar-only object can be stored in addition to the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 corresponding lidar-only object can be encoded in the sensor data if the corresponding lidar-only object meets one, two or more of the lidar crossing criteria. The lidar crossing criteria(s) to be checked can, for example, come from a group comprising: an age of the lidar-only object is greater than a predetermined lidar age threshold, for example greater than 100 ms, for example greater than 500 ms, for example greater than 1000 ms; a distance of the lidar-only object to the motor vehicle 20 is greater than a predetermined lidar distance threshold, measured from a center Z (see Figure 9) of the motor vehicle 20, for example greater than 1 m, for example greater than 5 m, for example approximately 6 m; a length of the lidar-only object is less than a predefined length threshold (it is unlikely that there is no corresponding radar object 38 for a very long lidar object), for example less than 3 m, for example less than 2 m, for example less than 1.5 m; a width of the lidar-only object is less than a predefined width threshold (it is unlikely that there is no corresponding radar object 38 for a very wide lidar object), for example less than 3 m, for example less than 2 m, for example less than 1.5 m; a lateral speed of the lidar-only object is greater than a predefined lidar lateral speed threshold, for example greater than 1 m/s, for example greater than 1.5 m/s, for example greater than 1.75 m/s; a relative lateral velocity of the lidar-only object is less than a predetermined lidar relative lateral velocity threshold, for example less than 5 m/s, for example less than 2 m/s, for example approximately 1.75 m/s; a number of contour points 40 belonging to the corresponding lidar-only object is less than a predetermined lidar-only number threshold (it is unlikely that a very large lidar object does not have a corresponding radar object 38), for example less than 20, for example less than 15, for example less than approximately 11. The age of one of the lidar-only objects can be determined using historical lidar data, checking whether the corresponding lidar object is already encoded in previously acquired lidar data, in particular in previous lidar data that was acquired consecutively and directly before the current lidar data. The age can be
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 be assumed to be the longer the more previous lidar data the corresponding lidar object is encoded in. In other words, the age of one of the lidar-only objects can be assumed to be the longer the more previous lidar object lists the corresponding lidar object is included in. Optionally, for each fusion object 42, radar-only object and/or lidar-only object in the fusion list, it can be checked whether the corresponding object 50 meets one or more relevance criteria. The corresponding fusion object 42, radar-only object or lidar-only object can be marked as relevant in the fusion list if the corresponding fusion object 42, radar-only object or lidar-only object meets one or more of the relevance criteria. The corresponding fusion object 42, radar-only object or lidar-only object can be marked as not relevant if the corresponding fusion object 42, radar-only object or lidar-only object does not meet any of the relevance criteria. The relevance criteria(s) to be checked can, for example, come from a group, the group having a first subgroup that relates to the radar-only objects 38 and a second subgroup that relates to lidar-only objects and fusion objects 42. The first subgroup can have: a probability of existence of the corresponding radar object 38 is greater than a predetermined probability of existence threshold; the corresponding radar object 38 is included in the current radar object list; an amount of a cross-sectional area (Radar Cross Section (RCS)) of the corresponding radar object 38 is greater than a predetermined cross-sectional threshold value, for example greater than 1 dBm², for example greater than 3 dBm², for example greater than 5 dBm²; information about a reliability of one or more measured values describing dynamic properties, for example the speed; the corresponding radar object 38 does not belong to a class that includes large objects, such as trucks or vans; the corresponding radar object 38 is stationary (it is very unlikely that there is no corresponding lidar object for a stationary radar object 38).
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The second subgroup may have: a number of contour points 40 belonging to the corresponding lidar-only object is greater than a predetermined number threshold, for example greater than 2, for example greater than 3; a density of contour points 40 belonging to the corresponding lidar-only object is greater than a predetermined density threshold (if the distance of the corresponding lidar-only object to the motor vehicle 20 is smaller than a predetermined distance threshold, for example smaller than 2 m, for example smaller than 1 m, for example approximately 0.35 m; there is more than one contour point 40 to the corresponding lidar-only object. The age of one of the lidar-only objects can be determined using historical lidar data, checking whether the corresponding lidar object is already encoded in previously acquired lidar data, in particular in earlier lidar data that were acquired consecutively and directly before the current lidar data. The age can be specified as being the longer the more earlier lidar data the corresponding lidar object is encoded in. In other words, the age of one of the lidar-only objects can be assumed to be the greater the more earlier lidar object lists the corresponding lidar object is contained in. In a step S46, the position data that are representative of the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be received. The position data can be received corresponding to the step S22 explained above. In a step S48, the speed data that are representative of a current speed of the motor vehicle 20 can be received. The speed data can be received corresponding to the step S24 explained above. In a step S50, the region of interest 60 that is located on the roadway 32 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20 can be determined depending on the position data and/or the speed data, for example position-based or speed-based, as explained in more detail below. The step
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 S50 can be processed corresponding to step S6 explained above. In particular, step S50 can be processed corresponding to steps S26, S28 and S30 explained above. In a step S52, depending on the sensor data, it can be checked for each of the sensor objects in the fusion list whether the corresponding sensor object is located in the area of interest 60 or not. Step S52 can be processed corresponding to step S8 or S32 explained above. In an optional step S54, it can be determined whether one or more of the sensor objects located in the area of interest 60 pose a danger to the motor vehicle 20. Step S54 can be processed corresponding to step S10 or S34 explained above. If the first probability is assigned to the fusion objects 42 in the foregoing, the second probability to the radar-only objects and/or the third probability to the lidar-only objects, then optionally only the fusion objects, only the radar-only objects or only the lidar-only objects whose assigned probability is greater than a predetermined probability threshold can be taken into account in steps S52 and/or S54. If it is checked in the foregoing whether the fusion objects 42, the radar-only objects and/or the lidar-only objects are relevant, for example based on the relevance criteria, then optionally only the fusion objects, only the radar-only objects or only the lidar-only objects that were assessed as relevant can be taken into account in steps S52 and/or S54. In a step S56, the control signal for the braking device 24 of the motor vehicle 20 can be generated, for example corresponding to the steps S12 or S36 explained above.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Position-based determination of the ROI Fig.6 shows a top view of an exemplary driving situation, of the motor vehicle 20 and of the area of interest 60 in front of the motor vehicle 20. The motor vehicle 20 has a width B. The motor vehicle 20 moves on the roadway 32, in particular on the first lane 34, in Figure 6 in the direction of travel upwards. The area of interest 60 is delimited on its lateral outer sides by a first outer boundary 56 and a second outer boundary 58. The first outer boundary 56 is defined by interconnected first outer points 52 and the second outer boundary 58 is defined by interconnected second outer points 54. The length lROI(in the longitudinal direction, perpendicular to the lateral direction) of the region of interest 60 (see Figure 10) can be fixed or determined depending on the speed of the motor vehicle 20, for example by means of the method explained below for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20, which is traveling on the roadway 32, with the object 50. Figure 7 shows a flow chart of an embodiment of a method for position-based determination of the region of interest 60. In a step S60, the position data can be received which are representative of the current vehicle position and optionally of an orientation of the motor vehicle 20, in other words a vehicle orientation of the motor vehicle 20. The step S60 can be processed corresponding to the step S22 or S46. The position data can be representative of a front position of a front 62 (see Figure 9) of the motor vehicle 20. The area of interest 60 can subsequently be determined such that it extends from the front 62 in the current direction of travel of the motor vehicle 20.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The position of the motor vehicle 20 can be specified in a two-dimensional coordinate system in the form of an X and a Y coordinate and the vehicle orientation can be specified as an angle, for example as a yaw angle and/or direction of travel of the motor vehicle 20. The coordinate system can, for example, refer to the motor vehicle 20, have the center Z or a center of the front 62 of the motor vehicle 20 as the origin, and/or be referred to as a motor vehicle coordinate system. Alternatively, a proprietary coordinate system or a real-world coordinate system can be used as the coordinate system. The position data can thus be available, for example, as:
where xV(t) the X-position of the motor vehicle 20 at time t, yV(t) the Y-position of the motor vehicle 20 at time t and ψV(t) is the yaw angle or the direction of travel of the motor vehicle 20 at the time t. In an optional step S62, the speed data can be received, for example corresponding to the step S24 or S48 explained above. If the speed data are received, the current speed of the motor vehicle 20 can be determined depending on the speed data and subsequently the length lROI(see Figure 9) of the area of interest 60 depending on the speed of the motor vehicle 20. The length lROIcan be determined, for example, depending on the speed and a collision time duration. The collision time duration can be determined, for example, using a method for determining the collision time duration, as explained in more detail below. Alternatively or additionally, the length lROIdepending on the speed using a length look-up table in which different speeds have suitable lengths lROIof the area of interest 60. The length lROIcan, for example, extend from the front 62 of the motor vehicle 20 to a longitudinal end of the region of interest 60.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S64, reference point positions of reference points 94, 96 (see Figure 14) along the lane, for example the first lane 34, can be determined. The reference points 94, 96 can be representative of a course of the lane 34, 36 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20. For example, the reference points 94, 95 can be positioned along a center of the corresponding lane 34, 36. The reference point positions can be determined depending on the position data using a lane lookup table in which the reference point positions are assigned to the reference points 94, 96. The reference point positions can each be specified in a two-dimensional coordinate system in the form of an X and a Y coordinate, and an orientation of the corresponding lane 34, 36, in other words a lane orientation, can be specified as an angle. The coordinate system can be, for example, a proprietary coordinate system or a real-world coordinate system, wherein the position of the motor vehicle 20 and the reference point positions are either specified in the same coordinate system or are transferred to the same coordinate system. Thus, the reference point positions can be, for example, present as:
where xL is the X-coordinate of the corresponding reference point of lane L, yL is the Y-coordinate of the corresponding reference point of lane L, ψLthe lane orientation of lane L at the corresponding reference point and lLthe length of the lane L up to the corresponding reference point. The lane L can be, for example, the first or the second lane 34, 36, in which context the index L of the lane 34, 36 can be, for example, equal to 1 for the first lane 34 or 2 for the second lane 36. The motor vehicle 20 can, for example, have a separate lane lookup table for each lane 34, 36 on which the motor vehicle 20 moves, so that the motor vehicle 20 can determine the area of interest 60 on a position-based basis in each lane 34, 36. The corresponding lane lookup tables
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 lanes can be stored in the motor vehicle 20, for example in the storage unit 26 of the control unit 25, or made available to the motor vehicle 20 via a communication connection, for example via the Internet. The lane lookup tables can be created in advance depending on the real lanes 34, 36, for example by measuring the corresponding lanes 34, 36 and extracting the relevant measurement results and storing them in the corresponding lane lookup tables. The lane lookup tables can also contain information about one or more curves, for example corresponding curvature data. The reference point positions of the reference points 94, 96 can be specified, for example, by GPS coordinates in the lane lookup table. The reference point positions and optionally the reference points 94, 96 can be provided with indices in the lane lookup table and ordered accordingly. For example, the lane lookup table can have an index for each reference point and a reference point position of the reference point assigned to the index, for example within a row of the lane lookup table. An order of the indices can correspond to an order of the reference points 94, 96 on the lane 34, 36 in the real world, with the length lLof the lane up to the corresponding reference point increases from reference point to reference point. The length lL of the lane up to the corresponding reference point can then also be specified as the number of reference points, taking into account the distance between the reference points. Likewise, the length lROIof the area of interest can be specified as a number of reference points. The lane 34, 36 for which the area of interest 60 is to be determined can be a part of the roadway 32, which has the two or more lanes 34, 36. The area of interest 60 can then be determined such that it is located in the lane 34, 36 on which the motor vehicle 20 is currently traveling, for example in the first lane 34. Alternatively, the area of interest 60 can be determined such that it is located in the lane 34, 36 that is next to the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 lane 34, 36 on which the motor vehicle 20 is currently driving, for example on the second lane 36. In a step S66, the area of interest 60 can be determined depending on the reference points 94, 96 and depending on the width B of the motor vehicle 20. For example, depending on the specified reference points 94, 96, a driving line 90, 92 (see Figure 14) can be determined on the lane 34, 36, wherein the driving line 90, 92 can be determined by connecting the reference points 94, 96. The reference point positions of the reference points 94, 96 can be specified in the lane lookup table, for example, such that the driving line 90, 92 runs in the middle of the corresponding lane 34, 36. The driving line 90, 92 can, for example, run parallel to the center line 35 of the roadway 32 and/or parallel to one of the two side edges 37, 39 of the roadway 32. For example, the reference points 94, 96 can be selected such that they are spaced apart along the driving line 90, 92 by, for example, 1 cm to 20 cm, for example, 5 cm to 15 cm, for example 10 cm. The width B of the motor vehicle 20 is normally fixed depending on an actual width B of the motor vehicle 20. The width B can, for example, be stored in the memory unit 26. In detail, the region of interest 60 can be determined depending on the reference points 94, 96 and depending on the width B of the motor vehicle 20 by defining the first outer boundary 56 of the region of interest 60 on one side of the driving line 90, 92 and the second outer boundary 58 of the region of interest 60 on the other side of the driving line 90, 92, wherein the outer boundaries 56, 58 each have a predetermined distance from the driving line 90, 92, and wherein the outer boundaries (56, 58) each run parallel to the driving line (90, 92). In particular, the outer boundaries 56, 58 can be determined by determining a first outer point 52 for the first outer boundary 56 and a second outer point 54 for the second outer boundary 58 for each of the reference points 94, 96. The outer points 52, 54 can be determined in such a way that they each
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 have the specified distance from the corresponding reference point 94, 96 and that they each lie on a straight line that runs through the corresponding reference point 94, 96 and that is perpendicular to a tangent to the driving line 90, 92 at the corresponding reference point 94, 96. The first outer points 52 can then be connected to one another to form the first outer boundary 56, and the second outer points 54 can be connected to one another to form the second outer boundary 58. The specified distance can each correspond to at least half the width B of the motor vehicle 20. The specified distance can, for example, be specified such that it corresponds to the width B of the motor vehicle 20 plus an additional tolerance range, whereby the tolerance range can be in a range, for example, from 1 cm to 50 cm, for example 5 cm to 25 cm, for example approximately 10 cm, i.e. approximately 5 cm on each side of the motor vehicle 20. In other words, the width of the area of interest 60 can be specified such that it is slightly larger than the width B of the motor vehicle 20. The additional tolerance range can contribute to the safety of the motor vehicle 20. If the area of interest 60 is determined based on position, as explained with reference to Figures 6 and 7, it can be particularly advantageous to check using the method explained below with reference to Figure 8 whether one or more of the objects 50 are located in the area of interest 60. This applies, for example, because the outer points 52, 54, which are available anyway for position-based determination, can be used for this check. Fig.8 shows a flow chart of an embodiment of a method for determining whether the object 50 is located in the region of interest 60 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, which is particularly advantageous if the region of interest 60 is determined based on position. In a step S67, the sensor data can be received, for example corresponding to one of the steps S2 or S20 explained above.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S68, the region of interest 60 can be determined based on position, as explained above. In a step S69, two or more triangles can be determined that together cover the region of interest 60. The triangles can be determined, for example, based on the outer points 52, 54. In other words, the region of interest 60 can be divided into triangles that together form the region of interest 60, and the check as to whether or not the object 50 is in the region of interest 60 can be carried out separately for each of these triangles. The triangles can have first triangles and second triangles, one of the triangles of the region of interest 60, in particular one of the second triangles, being shown in Figure 6. The first triangles can each be determined using two first outer points 52 on the first outer boundary 56 and a second outer point 54 on the second outer boundary 58. The first outer points 52 can be indexed using the running variable i, which is a natural number, and the second outer points 54 can be indexed using the running variable j, which is a natural number. The first triangles can thus be determined, for example, using the j-th second outer point 54 and using the i-th and (i+1)-th first outer points 56. In contrast, the second triangles can each be determined using two of the second outer points 54 on the second outer boundary 58 and one of the first outer points 52 on the first outer boundary 56. The second triangles can thus be determined, for example, using the i-th first outer point 52 and using the j-th and (j+1)-th second outer points 54, as shown in Figure 6 on one of the triangles. How many triangles are determined based on the outer points 52, 54 to cover the area of interest 60 can be determined based on the length lROIof the area of interest. The first and second outer points 52, 54 for determining the triangles can be selected such that the triangles do not overlap each other and completely cover the area of interest 60.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S70, it can be checked sequentially, i.e. for each of the determined triangles one after the other, whether one or more of the objects 50 are located in one or more of the triangles until all triangles have been checked. It can then optionally be checked whether one or more of the objects in the area of interest 60 pose a danger to the motor vehicle, for example for the entire area of interest 60 or again for each of the triangles separately. Speed-based determination of the ROI Fig.9 shows a vehicle model of the motor vehicle 20 for speed-based determination of the area of interest 60. The motor vehicle 20 has a front 62 and a rear 64. A coordinate system related to the motor vehicle 20, in other words a motor vehicle coordinate system, has a longitudinal axis that corresponds to a longitudinal axis V of the motor vehicle. The motor vehicle coordinate system is selected such that the center Z of the motor vehicle 20, also referred to as the vehicle reference point, lies at the origin of the motor vehicle coordinate system. The motor vehicle 20 can have four-wheel steering. In this case, the front and rear axles of the motor vehicle 20, in particular the corresponding wheels 23, can steer independently of one another. In this case, only a longitudinal speed v needs to be taken into account.longand an angular velocity or yaw rate ωegoof the motor vehicle 20 to determine the region of interest 60 is not useful, since this does not take into account the sideways movement of the motor vehicle 20 during the particular driving maneuvers. An elegant approach to also take into account the sideways movement arises from the way in which Forces parameterizes the vehicle movement, for example in "A generic vehicle controller", by A. J. de Graaf, Technical Report (unnumbered), Frog Navigation Systems B.V., September 2003. Unfinished; and/or in
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 “Steering pole”, A. J. de Graaf, Technical Report (unnumbered), 2getthere B.V., July 2012. In particular, Forces defines the concept of a "virtual steering wheel", which can be interpreted as a kinematic bicycle model of a virtual bicycle with front-wheel steering in the context of determining the region of interest 60. The rear wheel center of the virtual bicycle coincides with the vehicle reference point P, which in the case of the motor vehicle 20 can be selected as the geometric vehicle center. This concept is illustrated in Fig.9, which shows a top view of the motor vehicle 20 and the virtual bicycle. From Fig. 9 it can be seen that a position and attitude of the virtual bicycle in the vehicle coordinate system with the longitudinal axis V and with the center Z of the motor vehicle 20 is determined by the following variables: - a side angle δc, which describes the angle between the virtual bicycle and the longitudinal axis V; - a steering angle δs, which describes the steering angle of the virtual bicycle with front wheel steering; - a length lF, which represents a distance between the front and rear wheels of the virtual bicycle, where the length lFis chosen to be equal to the distance between the centre Z and the front axle of the motor vehicle 20. For a given length lFof the frame of the virtual bicycle, the angles δc and δs are such that an instantaneous center of rotation (ICR) of the virtual bicycle corresponds to that of the motor vehicle 20, whereby a simple representation of the movement of the motor vehicle 20 can be achieved, which provides a basis for determining the region of interest 60. It should be noted that although this concept can describe the sideways movement of the motor vehicle 20 using the side angle δc, it cannot describe a changing side angle δc. Therefore, a derivative of the side angle δcassumed to be equal to zero. This assumption implies that the angular velocity of the motor vehicle 20, also referred to as the yaw rate ωego, is identical to the yaw rate ω of the virtual bicycle.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The control unit 25 has the longitudinal speed vlongand the lateral velocity vlatof the center Z and the yaw rate ωegoThe side angle δc is then given by At a low speed vegoof the motor vehicle 20, the calculation of the side angle δc may be inaccurate due to measurement noise in practice or numerical inaccuracies in a corresponding simulation. This problem can be mitigated by setting the side angle δc to zero as the speed decreases. For example, an upper limit δlim(v) and a lower limit -δlim(v) of the side angle δcdepending on the speed v of the motor vehicle 20, whereby the speed v of the virtual bicycle results from
and the limit can then be generally specified with
and where vlim≪ 1 m/s a speed limit that can be adjusted empirically or by simulation and δMaxthe maximum steering angle of the motor vehicle is 20. Thus, the side angle δc can be determined as follows:
To adjust the steering angle δsTo obtain the speed vsa center S of the front wheel of the virtual bicycle. If one interprets vsas the velocity vector of this center S in the real number space, we get
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 where v is the velocity vector of the center Z, ω is the angular velocity vector and rvsa vector of length lFof the frame in the longitudinal direction of the virtual bicycle. If one assumes a coordinate system that consists of the longitudinal and lateral axes of the vehicle coordinate system and a Z-axis perpendicular to the vehicle plane, vsexpressed by its three components, i.e.
In this coordinate system it also follows that
Since the virtual bicycle by definition performs a purely kinematic movement, an orientation of the front wheel of the virtual bicycle corresponds to the direction of vs. Therefore, the steering angle δsas the angle between v and vswhich can be determined as follows
This results in
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In addition, the side angle δceither with or without the limits mentioned above. However, there may also be control units 25 to which the lateral angle δc, the steering angle δs and/or the speed vsof the front wheel of the virtual bicycle are known, for example due to a safety function of the control unit, so that these values are available directly and do not have to be determined as explained above. Thus, the region of interest 60 can be completely determined by the speed v = ∥v∥, the yaw rate ω = ∥ω∥ and the orientation of the virtual bicycle in relation to the motor vehicle 20, which corresponds to the side angle δcThus, the speed v can be determined using the component vsin the longitudinal direction of the virtual bicycle as follows
Similarly, the yaw rate ω can be calculated based on the component vsbe determined which is caused by a rotation of the virtual bicycle and are specified as
For this and the following calculations, it is assumed that the motor vehicle 20 is travelling in a forward direction, namely in the first direction of travel. Travelling in a reverse direction requires a small adjustment of the calculations, as explained below. The region of interest 60 is determined by the expected route of the motor vehicle 20, represented by the virtual bicycle. For this purpose, the region of interest 60 covers an area that is "curved" along an arc, with a width that increases with increasing distance from the motor vehicle 20, and the determined, finite length lROI. A focal point of the
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 the region of interest 60 coincides with the current center of rotation ICR of the motor vehicle 20. Fig.10 shows a schematic diagram for explaining the speed-based determination of the region of interest 60, in particular an example of the region of interest 60, together with a number of relevant variables. Fig.10 also shows two relevant coordinate systems: firstly, a coordinate system P of the virtual bicycle, the origin of which is in the center of the rear axle of the virtual bicycle and is aligned with the longitudinal axis of the bicycle, and secondly, a rotated coordinate system S of the virtual bicycle, which is aligned tangentially to a center line of the region of interest 60 and the origin of which is in the center of a handlebar of the virtual bicycle. The region of interest 60 only applies to objects 50 located in front of the motor vehicle 20, i.e. H. ^^^≥ ^^ , where ^^^the x-coordinate of the object 50 in the coordinate system P and the length lFthe distance between the center of the rear wheel and the center of the front wheel of the virtual bicycle, whereby the length lF thus corresponds to the length of the frame of the virtual bicycle. In order to determine whether one of the objects 50 is located in the area of interest 60, a target distance dtfrom the motor vehicle 20 to the object 50 along the center line of the area of interest 60 with respect to the origin of the coordinate system S and a target radius Rtfrom the rotation center ICR to the object 50. The target distance dtcan be specified as where Reis a radius of a circle with the origin in the rotation center ICR through the center of the front wheel of the virtual bicycle and αt > 0 is the angle between a line from the rotation center ICR through the front wheel center and a line from the rotation center ICR pointing to the object 50. This results in
where RICRis a radius of movement of the rear wheel of the virtual bicycle around the center of rotation ICR, and
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30
is, where (^^^,^^^) is the target position in the rotated coordinate system S and ω is the yaw rate of the bicycle, which corresponds to the yaw rate ωegoof the motor vehicle 20. The direction of rotation of the virtual bicycle is taken into account by the sign function of the yaw rate ω, which is positive in the counterclockwise direction. The coordinates of the target position in the coordinate system S are equal to
where ( ^^^,^^^) is the position of object 50 in the coordinate system P, and
is the angle between the line from the rotation center ICR through the center of the rear wheel of the virtual bicycle and the line from the rotation center ICR through the center of the front wheel of the virtual bicycle, and R(^) is a rotation matrix according to
This results in
with
so that a suitable formulation for the coordinates of the object 50 is obtained. A remaining unknown variable, which is used for the calculation of dtrequired, the radius RICRwith the rotation center ICR, which can be determined as follows
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 where v is the longitudinal speed of the virtual bicycle. Since the virtual bicycle moves forward by definition, v ≥ 0. In addition, in addition to dtalso the target radius Rtwith respect to the center of rotation ICR is required to determine whether one of the objects 50 is located in the area of interest 60. This target radius Rt is the same
At this point, the target distance dtalong the center line of the area of interest 60 and the target radius Rt are known. However, problems can arise with the above calculations if the motor vehicle 20 is driving straight ahead (v > 0, ω = 0) and is stationary (v = ω = 0). These two cases are considered separately below. When driving straight ahead, RICRtowards infinity. Since not all control units 25 can handle this, a maximum value RICR,maxfor the target radius Rtbe introduced, for example, to 106m, which is almost equivalent to driving straight ahead. Since a simple limitation of RICRwould still mean that the RICRwould have to be calculated first, the upper limit can be introduced in another way, as explained below. First, a concept of “measured
which can either be measured or determined and can be specified as
Subsequently, a lower limit for the absolute value of the measured yaw rate ωm be determined:
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 where msgn(x) (with x = ωm) denotes a modified version of the signum function:
As a result, an upper limit RICR,maxfor RICRintroduced, which can avoid numerical or computational problems when driving straight ahead. When braking to a standstill, two further problems can arise in the above calculations. Firstly, when at a standstill, i.e. v = 0, ωm = 0 and thus ω = 0, which leaves RICR undetermined. Secondly, both the speed v and the yaw rate ω become very small when braking to a standstill or at low speeds. Consequently, the control unit 25 can calculate RICRvery sensitive to steering operations and to measurement noise at speed
react. It can be prevented that RICRremains undetermined at standstill by a minimum speed vROI,min> 0 is introduced, which follows
which solves the first problem. The second problem, i.e. the sensitivity of the measurements to noise at very low speeds, can be mitigated to some extent by using RICRat low speeds on RICR,maxFurthermore, a speed-dependent lower limit RICR,lb(v) for RICRbe introduced. This results in
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Furthermore, RICR,minThe minimum radius can be chosen to be equal to a minimum turning radius of the motor vehicle 20, whereby RICR,lb(v) can be specified by
However, the boundaries of the region of interest 60 may be too narrow at low speeds due to the sensitivity of the R calculation.ICRcan still be relatively inaccurate during steering movements. In order to achieve a uniform reaction to these steering movements, the measured yaw rate ωmbe filtered with a low-pass filter, for example according to the following first-order discrete time filter:
where ωm,ra "raw" measured yaw rate, tsa sampling time of the control unit 25 and τωare a time constant, and k ∈ Z denotes the discrete time. The same type of filter can also be applied to the longitudinal velocity vlongapplied. The boundaries of the region of interest 60 can be described by mathematically describing its outer boundaries 56, 58. This can be used, for example, to visualize the region of interest 60. The first outer boundary 56, which in the figures is the right outer boundary of the region of interest 60, can be defined by the parameterized coordinates (^^^,^^^) and the second outer boundary 58, which in the figures is the left outer boundary of the region of interest 60, can be defined by the parameterized coordinates (^^^,^^^), each in the coordinate system P of the virtual bicycle. Thus, the outer boundaries 56, 58 can be specified by
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 where d ∈ [0, lROI(v)] is the arc distance along the centerline of the region of interest 60 measured from the front wheel of the virtual bicycle, and where the angle φ is between a line from the center of rotation ICR through a point on the left or right outer boundary 56, 58 and a line from the center of rotation through the center of the rear wheel of the virtual bicycle. That is, the angle φ can be given by
Fig.11 shows a diagram of a flow chart of an embodiment of a method for speed-based determination of the area of interest. The area of interest 60 is located on the roadway 32 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20 and is expected to be driven over by the motor vehicle 20 in the near future. In a step S71, the speed data can be received which are relevant for a current speed vegoof the motor vehicle 20, for example corresponding to step S24. In a step S72, yaw data can be received which are representative of the yaw rate ωegoof the motor vehicle 20. The yaw rate ωegoof the motor vehicle 20 can be generated, for example, by means of a yaw rate sensor, a magnetic sensor, for example a compass, GPS, and/or by means of an inertial measurement unit (IMU), transmitted to the control unit 25 and received by the control unit 25. In a step S72, the side angle δc can be determined depending on the speed data, for example using the formulas explained above, wherein the side angle δcthe angle between a frame of a given virtual bicycle and the longitudinal axis V of the motor vehicle 20. The virtual bicycle can be specified so that the rear axle
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 of the virtual bicycle passes through the geometric center Z of the motor vehicle 20 and that the length lFof the frame of the virtual bicycle corresponds to a distance of the center Z to the front axle of the motor vehicle 20. The current speed vegoof the motor vehicle 20 can be expressed in the form of a lateral speed vlatand a longitudinal velocity vlongof the center Z in the velocity data. The side angle δc can then be determined depending on the lateral velocity vlat and the longitudinal velocity vlong of the center Z. For example, the side angle δcby means of an inverse function of the angular function tangent depending on the lateral velocity vlatand the longitudinal velocity vlongdetermined as explained above. In a step S74, the region of interest 60 can be determined depending on the azimuth angle δc and the yaw rate ω or ωegodetermined, for example using the formulas explained above. It is then easy to check whether one of the objects 50 is located in the speed-based region of interest 60. For example, the object 50 can be classified as being located in the region of interest 60 if the following conditions are met:
where lROI(v) the optionally speed-dependent length, in particular the arc length, of the region of interest is 60 and ωROI(dt) is the optional distance-dependent arc width at the position of the object 50. The length lROI(v) can be determined, for example, on the basis of the stopping distance of the motor vehicle 20 at maximum deceleration. If the distance between the motor vehicle 20 and the object 50 is small, ωROI(dt) can be determined, for example, by a width of the corresponding lane 34, 36 or by the width B of the motor vehicle 20. With larger distances from the motor vehicle 20 to the object 50, the determination of the area of interest 60 can become increasingly less precise, which can be compensated by a wider area of interest 60. The area of interest
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Area 60 can be approximately assumed to be left/right symmetrical with respect to an expected path of the motor vehicle 20. If the motor vehicle 20 is traveling in reverse, the formulas explained above can be used unchanged to determine the area of interest 60 and/or to check whether one of the objects 50 is located in the area of interest 60, with only the sign of the measured yaw rate ωmmust be changed. Lane detector Fig.12 shows an example of two of the previously explained driving lines 90, 92 for the motor vehicle 92. The first driving line 90 is marked by the first reference points 94 and the second driving line 92 is marked by the second reference points 96. The first driving line 90 is representative of the first lane 34. The second driving line 92 is representative of the second lane 36. The motor vehicle 20 can move according to a speed vector 98 in the direction of travel, for example along the first driving line 90. Fig.13 shows a flow chart of an embodiment of a method for determining the probability with which the motor vehicle 20 is in one of the lanes 34, 36, for example in the first lane 34. In a step S80, the position data that are representative of the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be received, for example corresponding to the steps S22, S46 or S60 explained above. As explained above, the position data can be in the form of X and Y coordinates. If the position data are representative of the vehicle orientation of the motor vehicle 20, the position data can include the current vehicle orientation, in particular in the form of the yaw angle.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S82, a reference point position of one of the reference points 94, 96 along the lane 34, 36 can be determined. The reference point position can be determined depending on the position data using a first lane lookup table that is assigned to the corresponding lane 34, 36 and in which the corresponding reference point positions are assigned to the reference points 94, 96. The reference points 94, 96 can be representative of a course of the corresponding lane 34, 36 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20. The reference point position and the corresponding reference point 94,96 can be determined such that the reference point position is closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20, compared to the reference point positions of the other reference points 94,96 in the first lane lookup table. The first reference points 94 can be determined together with their reference point positions, for example in the form of X and Y coordinates, with the lane orientations at the corresponding first reference points 94 and optionally with the lengths lLthe first lane 34 at the corresponding first reference points 94 in the first lane lookup table. The second reference points 96 can be stored together with their reference point positions, for example in the form of X and Y coordinates, with the lane orientations at the corresponding second reference points 96 and optionally with the lengths lLthe second lane 36 at the corresponding second reference points 96 is stored in a second lane lookup table. If the lane orientation of the corresponding lane 34, 36 at the corresponding reference points 94, 96 is assigned to the reference points 94, 96 in the lane lookup tables, then in step S82, in addition to the reference point position, the lane orientation at the determined reference point position that is assigned to the corresponding reference point 94, 96 and that is closest to the current motor vehicle position can be determined using the first lane lookup table.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 The first and possibly further lane lookup tables can be created in advance depending on the real lanes 34, 36, for example by measuring the corresponding lanes 34, 36 and extracting the relevant measurement results and storing them in the corresponding lane lookup tables. The lane lookup tables can also contain information about one or more curves, for example corresponding curvature data, whereby the curvature data can be stored in the form of the lane orientations in the corresponding lane lookup table. In a step S84, a distance of the determined reference point position to the current vehicle position can be determined. For example, the reference point position and the current vehicle position can be in Cartesian coordinates of the same coordinate system and the distance can be determined using simple known mathematical methods. For example, the distance can be determined and/or specified as a Euclidean distance. If the position data are representative of the vehicle orientation of the motor vehicle 20 and in step S82 the lane orientation at the determined reference point position is determined using the first lane lookup table in addition to the reference point position, then in step S84 a deviation of the current vehicle orientation from the determined lane orientation can be determined in addition to the distance. If it is assumed that the output values of the sensors used and/or the corresponding control unit are normally distributed, the distance and the deviation can be specified according to a Gaussian distribution as
where xV(t) and xL(t) are the vectors introduced above at time t, which indicate the vehicle position and orientation, and the reference point position and lane orientation, respectively.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 It follows that the squared norm of the state deviations with respect to a precision matrix Σ-1is distributed according to the chi-square distribution with k = 3 degrees of freedom, which is why
In a step S86, the probability that the motor vehicle 20 is in the corresponding lane 34, 36 can be determined depending on the distance. For example, the probability can be determined using a predefined distance lookup table in which different distances are assigned corresponding probabilities. The distance lookup table can be determined in advance empirically or by means of simulation and stored, for example, on the storage unit 26. The probability that the motor vehicle 20 is in the corresponding lane 34, 36 can be used, for example, to determine the region of interest 60 based on position, as explained above. If the deviation of the vehicle orientation from the lane orientation is determined in step S84, the probability can be determined using the specified distance lookup table, whereby in this context different distances and/or different deviations are assigned corresponding probabilities in the distance lookup table. Alternatively, the distance and the deviation can be taken into account together in the form of
where γΣis a confidence value that can be interpreted and used as the probability that the motor vehicle 20 is in the lane 34, 36. Optionally, in step S86, the determined probability that the motor vehicle 20 is in the lane 34, 36 can be compared with a predetermined lane threshold value. If the determined probability is smaller
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 than the specified lane threshold, the motor vehicle 20 can be classified as not being in the corresponding lane 34, 36. If the probability is equal to or greater than the specified lane threshold, the motor vehicle 20 can be classified as being in the corresponding lane 34, 36. The specified lane threshold can be specified, for example, greater than 80%, for example greater than 85%, for example greater than 90%, and can be a maximum of 100%. Optionally, the motor vehicle 20 can be configured to drive on the corresponding lane 34, 36 either in a first direction of travel or in a second direction of travel opposite to the first direction of travel, wherein the first lane lookup table can be representative of the course of the first lane 34 in the first direction of travel and a second lane lookup table can be representative of the course of the first lane 34 in the second direction of travel. In this context, the current direction of travel of the motor vehicle 20 can be determined, for example, based on the position data, in particular the current vehicle orientation, in particular the current yaw angle. Based on the direction of travel, the first or the second lane lookup table can then be selected to determine the reference point position that is closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20. In particular, the reference point position that is closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be determined using the first lane lookup table if the current direction of travel corresponds to the first direction of travel, and the reference point position can be determined using the second lane lookup table if the current direction of travel corresponds to the second direction of travel, wherein in the second lane lookup table the reference point positions are assigned to the first reference points 94 that are representative of the course of the first lane 34 in the second direction of travel. If the roadway 32 has the first lane 34 as a lane and at least the second lane 36 directly next to the first lane 34, the method described above for determining the probability with which the motor vehicle 20 is in the lane 34, 36 of the roadway 32 can be checked.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 whether the motor vehicle 20 is in the second lane 36. For example, the reference point position that is closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be determined using a third lane lookup table, wherein in the third lane lookup table the reference point positions are assigned to the second reference points 96 that are representative of a course of the second lane 36 in the second direction of travel. Furthermore, a fourth lane lookup table can be stored in which the reference point positions are assigned to the second reference points 96 that are representative of the course of the second lane 36 in the first direction of travel. Thus, the reference point position closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be searched not only in the first lane lookup table, but also in the second, third and/or fourth lane lookup table. For example, the reference point position closest to the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be searched in the fourth lane lookup table if the motor vehicle 20 is traveling in the first direction of travel and the distance of the current vehicle position to the closest reference point position from the first lane lookup table is greater than the predetermined lane threshold. If the distance of the current vehicle position to the closest reference point position from the fourth lane lookup table is then smaller than the predetermined lane threshold, the motor vehicle 20 is classified as being in the second lane 36. However, if the distance of the current vehicle position to the closest reference point position from the first lane lookup table is already smaller than the specified lane threshold value, consultation of the fourth lane lookup table can be dispensed with and the motor vehicle 20 can be classified as being in the first lane 34. Alternatively, the first reference point 94 closest to the current vehicle position from the first lane lookup table and the second reference point 96 closest to the current vehicle position from the fourth lane lookup table can be searched for and the corresponding distances to the current vehicle position can be determined. If the distance between the current
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 If the distance between the current vehicle position and the determined first reference point 94 is smaller than the distance between the current vehicle position and the determined second reference point 96, the motor vehicle 20 can be classified as being in the first lane 34. If the distance between the current vehicle position and the determined first reference point 94 is greater than the distance between the current vehicle position and the determined second reference point 96, the motor vehicle 20 can be classified as being in the second lane 36. However, if both distances are greater than the specified lane threshold value, the motor vehicle 20 can be classified as being in neither the first nor the second lane 34, 36. If the check as to which lane 34, 36 the motor vehicle 20 is currently located is determined using the previously explained confidence value γΣ and thus both the distance between the position of the motor vehicle 20 and the closest reference point 94, 96 and the deviation between the current vehicle orientation and the lane orientation in the closest reference point 94, 96 are taken into account in the check, then, for example, the confidence value γΣfor all lanes 34, 36 and directions of travel, in particular using the first to fourth lane lookup tables. The motor vehicle 20 can then be classified as being in the lane 34, 36 for which the confidence value γΣ is the highest. Optionally, the motor vehicle 20 can be classified as not being in any of the lanes 34, 36 if the highest confidence value γΣ is smaller than the predetermined lane threshold value. The lane threshold value can be determined, for example, by first determining how far the motor vehicle 20 can deviate from the lane 34, 36 in terms of its position and orientation in order to just be classified as being in the corresponding lane 34, 36. For example, corresponding threshold values can be determined empirically and/or by simulation in advance and stored in the control unit 25. For example, a maximum distance between the X coordinate and the Y coordinate of the position
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 tion of the motor vehicle 20 from the X-coordinate or the Y-coordinate of the reference point position of the corresponding reference point 94, 96 can be specified with 0.2 m each, and a maximum deviation of the current vehicle orientation from the lane orientation at the corresponding reference point 94, 96 can be specified with 0.108 rad. This results in the confidence matrix
This results in covariance in the observation space
If it is to be recognized that the motor vehicle 20 should only be classified as being on one of the lanes 34, 36 if the distances and/or deviations are within specified limits, a z-score z°=°1 can be assumed. This results in the lane threshold value, for example, being
If
, the motor vehicle can then be classified as being in the corresponding lane 34, 36. TTC and length ROI Fig.14 shows a diagram in which several example curves of speed-dependent time threshold values are shown as a function of the speed of the motor vehicle 20, with the time threshold values being given in the form of
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 where i is representative of a driving situation and can, for example, assume the values A for a first driving situation, B for a second driving situation and C for a third driving situation and where is the period of time that elapses until a collision with one of the objects 50 occurs. The diagram according to Figure 14 and in particular the courses of the speed-dependent time threshold values can be determined, for example, by means of simulations corresponding to the individual driving situation or empirically in advance, for example by a manufacturer of the control unit 25 and/or the motor vehicle 20. Thus, at one or more speeds vegoof the motor vehicle 20, one or more first time threshold values for the first driving situation A, one or more second time threshold values for the second driving situation B, and/or one or more third time threshold values for the third driving situation C are determined accordingly. The first driving situation A can, for example, refer to the fact that the motor vehicle 20 is approaching the object 50 and the object 50 is stationary. The second driving situation B can, for example, refer to the fact that the object 50 is a motor vehicle 20 coming towards the motor vehicle 20, wherein in the present case, when simulating the second driving situation B, only speeds vegoof the motor vehicle 20 to 5.56 m/s were taken into account, which is why the corresponding course in the diagram according to Figure 14 ends at this value. The third driving situation C can, for example, refer to the fact that the object 50 is a vulnerable road user, also referred to as a "Vulnerable Road User (VRU)", who is coming towards the motor vehicle 20. A fourth driving situation can, for example, refer to the fact that the object 50 is a pedestrian who is crossing the roadway 32, whereby this fourth driving situation is assumed in this description to be the same as the first driving situation A, since the corresponding simulations resulted in the same values for both driving situations. A time threshold lookup table can be generated using the diagram shown in Figure 14, in particular using the corresponding data. In
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 of the time threshold lookup table can be assigned to the different speedsegothe respective first time threshold value if this first time threshold value at the corresponding speed vegogreater than the corresponding second and third time threshold values; the different speeds vegothe respective second time threshold can be assigned in the time threshold lookup table if this second time threshold is greater than the corresponding first and the corresponding third time threshold; and the different speeds vegothe respective third time threshold can be assigned in the time threshold lookup table if this third time threshold is greater than the corresponding first and the corresponding second time threshold. Thus, the different speeds vegoThe largest of the corresponding time threshold values is assigned to each of them. The total time threshold value at a given speed vegoof the motor vehicle 20, the largest of the time threshold values at the specified speed vego can thus be selected, for example according to
Fig.15 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50 that is traveling on the roadway 32. In a step S80, the sensor data can be received that are representative of the fact that the object 50 is located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel. The step S80 can be processed, for example, corresponding to the steps S2, S20 or S67. In a step S82, the speed data can be received that are representative of the current speed vego of the motor vehicle 20. The current speed vego can, for example, be determined using the radar data or retrieved from the storage unit 26.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S84, the time period TTC that elapses until the motor vehicle 20 collides with the object 50 can be determined, depending on the sensor data and the speed data. The time period TTC can be defined as Δtc(t) in the form
where a distance d(t) from the motor vehicle to the object 50 can be specified with
where qtgt(t) the position of the object 50 at time t and qego(t) describes the position of the motor vehicle 20 at time t. In this context, it should be noted that qego(t) the position vector explained above ^^^^^(^) without the vehicle orientation, in particular without the yaw angle of the motor vehicle 20. The position qego(t) of the object 50 can be determined from the sensor data and the position data. The position qego(t) of the object 50 may correspond to a probable impact point on the object 50. The position qego(t) of the motor vehicle 20 may, for example, refer to a position of the center of the front bumper of the motor vehicle 20. The parameter dsmay refer to a specified safety distance that should be maintained from the object 50 when the motor vehicle 20 has come to a standstill after braking. With thesa virtual bumper is introduced for the motor vehicle 20, which does not affect the time threshold value, which is why the followings= 0. Consequently, the time period TTC or Δtc(t) the time interval from a current point in time t to a moment t+∆tc(t) in which the safety distance dsis injured, assuming that both the motor vehicle 20 and the object 50 maintain a constant speed and are on a collision course.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30In step S86, the speed-dependent time threshold value ^ ∆ ^^ ^^,^ from-depending on the speed data, in particular depending on the speed vegoof the motor vehicle 20. The speed-dependentTime threshold ^ ∆ ^^ ^^,^ can be determined, for example, using the time threshold lookuptable. In a step S87, it can be checked whether the determined time period TTC is less than the determined time threshold value. If the condition of step S87 is met, processing can be continued again in step S80. If the condition of step S87 is not met, processing can be continued in a step S88. In a step S88, the control signal for the braking device 24 of the motor vehicle 20 can be generated. If the sensor data is representative of the fact that two or more of the objects 50 are located in front of the motor vehicle 20 in the direction of travel, the time period TTC that elapses until the motor vehicle 20 collides with the corresponding object 50 can be determined for each of the objects 50, depending on the sensor data and the speed data. The control signal for the braking device 24 can then be generated if one of the determined time periods TTC is less than the determined time threshold value. Fig.16 shows a diagram in which several exemplary lengths lROIof the area of interest 60 as a function of the speed vego of the motor vehicle 20. The diagram according to Figure 16 and in particular the courses of the lengths lROIcan be determined, for example, by means of simulations corresponding to the individual driving situation or empirically in advance, for example by the manufacturer of the control unit 25 and/or the motor vehicle 20. The lengths lROIof the area of interest 60 to one of the driving situations i can be determined, for example, according to
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30where ^ ^ ^ corresponds to a trigger distance in the corresponding driving situation, iagain indicates the driving situation A, B, C, and the additional term "0.8vego" is provided, which prevents the braking of the motor vehicle 20 due to one of the objects 50 from being triggered at the exact moment in which the corresponding object 50 enters the area of interest 60, which could cause a small delay in the initiation of the braking process. This additional term, in particular its amount, can be determined empirically or by means of simulation, for example, and then specified. This results in the various speeds vegothree different lengths each lROIof the area of interest, especially first lengths lROI,1for the first driving situation A, second lengths lROI,2for the second driving situation B and third lengths lROI,3for the driving situation C. Using the diagram shown in Fig.16, in particular using the corresponding data, a length look-up table can be generated. In the length look-up table, the different speeds vegothe respective first length lROI,1be assigned if this first length lROI,1at the corresponding speed vegogreater than the corresponding second and third length lROI,2, lROI,3is; the different speeds vegothe respective second length lROI,2be assigned if this second length lROI,2at the corresponding speed vegogreater than the corresponding first and third length lROI,1, lROI,3and the different speeds vegothe respective third length lROI,3be assigned if this third length lROI,3at the corresponding speed vegogreater than the corresponding first and second length lROI,1, lROI,2This means that the different speeds vegoLength reference table the largest of the corresponding lengths Length lROI,iTo determine the area of interest 60, in particular to determine its length lROIcan thus achieve the greatest length lROI,iin driving situations i at speed vegoof the motor vehicle 20, for example according to
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Fig.17 shows a flow chart of an embodiment of a special method for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50. A step S90 can be processed corresponding to the step S80. In a step S91, the position data representative of the current vehicle position of the motor vehicle 20 can be received, for example corresponding to the step S22. In a step S91, the speed data can be received, for example corresponding to the step S24. In a step S93, the time period TTC can be determined, for example corresponding to the step S84. In a step S94, the time threshold value can be determined, for example corresponding to the step S86. In a step S95, the length lROI of the region of interest 60, which is located on the roadway 32 in the direction of travel in front of the motor vehicle 20, can be determined depending on the time period TTC and the speed data, for example using the length lookup table. Alternatively or additionally, the length lROIof the area of interest 60 can be determined by determining, depending on the speed vegoof the motor vehicle 20 and the determined time threshold value, a trigger distance is determined, wherein the trigger distance is the distance between the object 50 and the motor vehicle 20 that the object 50 has to the motor vehicle 20 when the time period TTC falls below the corresponding time threshold value. The length lROIbe selected so that it is greater than the trigger distance.
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 In a step S96, the area of interest 60 with the determined length lROIdetermined depending on the position data, in particular position-based, as explained above. In a step S97, it can be checked whether the object 50 is located in the area of interest 60, depending on the sensor data, for example corresponding to step S66 and/or corresponding to the method explained with reference to Figure 8. In a step S99, the control signal for the braking device 24 can be generated, for example corresponding to one of the steps S12, S36 or S56. The general method explained above for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50, the special methods explained above for avoiding or reducing the collision of the autonomous motor vehicle 20 with the object 50 and/or the other methods explained above can be combined with one another as desired. For example, the general method can serve as a basic framework and the special methods can optionally serve as building blocks of the basic framework, for example depending on the specific application. For example, in the method explained with reference to Figure 2, it can be checked whether the region of interest 60 should be determined on a position-based or speed-based basis, for example as in the method explained with reference to Figure 3. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, the sensor data can be fused, as in the method explained with reference to Figure 5. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, the region of interest 60 can be determined on a position-based basis, for example as in the method explained with reference to Figure 8. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, it can be checked whether the object 50 is in the region of interest 60 or not, for example as in the method explained with reference to Figure 9. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, the region of interest 60 can be determined based on speed, for example as in the method explained with reference to
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Figure 11. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, it can be checked whether the motor vehicle 20 is currently in lane 34, 36, for example as in the method explained with reference to Figure 13. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, the time period TTC can be determined, for example as in the method explained with reference to Figure 15. Alternatively or additionally, in the method explained with reference to Figure 2, the length lROIof the region of interest 60 can be determined, for example as in the method explained with reference to Figure 17. In addition, it should be noted that "having" does not exclude other elements or steps and "a", "an" or "an" does not exclude a plurality. It should also be noted that features or steps that have been described with reference to one of the above embodiments can also be used in combination with other features or steps of other embodiments described above. Reference signs in the claims are not to be regarded as a limitation.
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Bezugszeichen 20 Kraftfahrzeug 21 Passagierkabine 22 Tür 23 Räder 24 Bremseinrichtung 25 Steuergerät 26 Speichereinheit 27 Prozessor 30 Display 32 Fahrbahn 34 erste Fahrspur 35 Mittellinie 36 zweite Fahrspur 37 erster Seitenrand 38 Radarobjekt 39 zweiter Seitenrand 40 Konturpunkt 42 Fusionsobjekt 44 Geschwindigkeitsvektor Nur-Radarobjekt 46 Geschwindigkeitsvektor Nur-Lidarobjekt 48 Geschwindigkeitsvektor Fusionsobjekt 50 Objekt 52 erster Außenpunkt 54 zweiter Außenpunkt 56 erste Außenbegrenzung 58 zweite Außenbegrenzung 60 interessierender Bereich 62 Front 64 Heck 90 erste Fahrlinie 92 zweite Fahrlinie
Internal ZF Friedrichshafen AG Akte 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 94 erster Referenzpunkte 96 zweite Referenzpunkte 98 Geschwindigkeitsvektor Kraftfahrzeug V longitudinale Achse des Kraftfahrzeugs L Index der Fahrspuren vlong Longitudinalgeschwindigkeit des Zentrums vego Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs ωego Gierrate des Kraftfahrzeugs ωm gemessene Gierrate lROI Länge des interessierenden Bereichs lF Länge des Rahmens des virtuellen Fahrrads lL Länge der entsprechenden Fahrspur bis zu dem entsprechenden Referenz- punkt TTC Zeitdauer Z geometrisches Zentrum des Kraftfahrzeugs dt Zielabstand zum Objekt RICR Radius RICR um Rotationszentrum j, i Laufvariable, natürliche Zahlen S2-S99 Schritte zwei bis neunundneunzig
Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 Reference number 20 Motor vehicle 21 Passenger cabin 22 Door 23 Wheels 24 Braking device 25 Control unit 26 Storage unit 27 Processor 30 Display 32 Roadway 34 First lane 35 Center line 36 Second lane 37 First side edge 38 Radar object 39 Second side edge 40 Contour point 42 Fusion object 44 Speed vector radar-only object 46 Speed vector lidar-only object 48 Speed vector fusion object 50 Object 52 First outer point 54 Second outer point 56 First outer boundary 58 Second outer boundary 60 Area of interest 62 Front 64 Rear 90 First driving line 92 Second driving line Internal ZF Friedrichshafen AG File 213055 Friedrichshafen 2022-11-30 94 first reference points 96 second reference points 98 speed vector of the motor vehicle V longitudinal axis of the motor vehicle L index of the lanes v long longitudinal speed of the center v ego speed of the motor vehicle ω ego yaw rate of the motor vehicle ω m measured yaw rate l ROI length of the region of interest lF length of the frame of the virtual bicycle l L length of the corresponding lane up to the corresponding reference point TTC time duration Z geometric center of the motor vehicle d t target distance to the object R ICR radius R ICR around the center of rotation j, i running variable, natural numbers S2-S99 steps two to ninety-nine