【技术实现步骤摘要】
用于形成操控信号的方法
[0001]本专利技术涉及在行驶辅助系统和用于至少部分自动引导车辆的系统中的决策。
技术介绍
[0002]行驶辅助系统、例如电子稳定程序持续地以传感方式观察当前行驶状况，并且作出决定，是否干预车辆行驶动态性，例如通过各个车轮的制动来干预。用于至少部分自动引导车辆的系统持续地干预行驶动态性并且为此目的在几秒的时间间隔内计划多个轨迹。然后根据边界条件和优化标准挑出并且驶过这些轨迹之一。
[0003]在与人类交通参与者的混和交通中，这些人类交通参与者以及其他运动的对象尤其可能需要及时的计划改变。由DE 10 2018 210 280A1已知一种用于将车辆的轨迹与运动的外来对象的行为相匹配的方法。
技术实现思路
[0004]在本专利技术的框架内，开发一种用于形成操控信号的方法，该操控信号用于行驶辅助系统和/或用于至少部分自动引导车辆的系统。
[0005]在该方法中，针对要由车辆驶过的轨迹和/或针对影响车辆行驶动态性的其它要触发的动作提供建议。轨迹尤其例如可以在空间和时间上说明车辆的所计划的位置。其它要触发的动作例如可以包括车辆的单个或所有车轮的加速、制动或转向，或者例如也包括在正常驱动和全轮驱动之间的变换。
[0006]这些建议利用成本函数来评价。该成本函数包含多个成本项的加权和。这些成本项中的每一个代表针对车辆行为的请求和/或优化目标。成本项例如可以是用于如下的度量：
[0007]·
遵守预给定的行驶路线；和/或
[0008]·>避免与静态和/或动态对象的碰撞；和/或
[0009]·
遵守预给定的关于车辆动态性的边界条件；和/或
[0010]·
遵守与行车道边界的最小距离。
[0011]成本项例如可以根据物理模型来建模。还可以给出附加的边界条件，所述附加的边界条件例如要求无碰撞是绝对必须的并且也不能通过其他成本项的还如此好的值来代替。
[0012]在考虑利用成本函数求取的评价的情况下，从建议中选出至少一个轨迹或动作。形成至少一个操控信号，当该操控信号被输送给行驶辅助系统或用于至少部分自动引导车辆的系统时，该操控信号促使相应的系统以车辆驶过所选出的轨迹或触发所建议的动作。
[0013]成本项彼此间的权重在加权和中动态地匹配于车辆的当前行驶状况。在此，关于当前行驶状况的信息可以来自任意来源，如以下还将进一步阐述的那样。
[0014]已经认识到，虽然成本函数中的成本项的数量增加原则上允许对驾驶性能的多种期望的考虑，但是另一方面，会做出一些满足许多目标的折中，而实际上不与实际状况良好
地相关。这种趋势被抵消，其方式是，通过权重来预先选出与当前状况相关的成本项。由此，例如也可以将反应速度加速到状况的突然变化：在这种状况下优化重要成本项的压力直接被施加到建议的选出上，而不会被其它成本项部分地缓解。
[0015]因此，例如在紧急状况下最重要的是避免与突然出现的对象发生碰撞。例如，儿童可能在停放的汽车之间突然出现在行车道上并且仅在该时刻才能检测到。例如在前方行驶的车辆也可能掉落较差地被保险的装载物。在这种情况下，制动距离可能太大，以至于不能及时使自身车辆停止。但是，可能还能够通过附加的避让来避免碰撞。在正常行驶中重要的成本项，例如要求遵守预给定的行驶路线或在自身车道的行车道边界内的方向稳定性，将惩罚这样的避让操作。但是如果仅涉及避免碰撞，则最佳的解决方案是，避让到其它当时未被占据的交通空间中、例如反向行车道上。通常有意义的成本项不应排除这种最优的解决方案。
[0016]在根本不能完全无损地、而只能在接受最轻的后果的情况下来掌控的交通状况中，这种效果更显著。因此，例如为避免与行人碰撞而指示的突然强烈制动会带来以下风险：由于后续交通而产生碰撞事故。在山路行车(Passabfahrt)时行车制动器失效的情况下，会进一步指示沿着岩壁或类似边界刮擦，使得车辆自身作为“紧急制动器”而牺牲并且至少挽救乘员的健康。
[0017]成本项的权重尤其可以取决于例如：
[0018]·
自身车辆的当前行驶速度；和/或
[0019]·
车辆环境中的其它运动对象的速度及其与自身车辆的距离；和/或
[0020]·
车辆环境中的其它运动和不运动的对象的类型和数量；和/或
[0021]·
当前驶过的道路的类别和地形(例如高速公路、地方道路、市内道路、上坡、下坡)；和/或
[0022]·
行车道的特性(例如恶劣路段或坑洼)；和/或
[0023]·
气象条件。
[0024]在一种特别有利的构型中，在考虑至少一个由车辆携带的传感器的测量数据的情况下和/或在考虑通过车辆对车辆(V2V)通信所获得的信息的情况下和/或在考虑通过车辆对基础设施(V2I)通信所获得的信息的情况下，评估当前行驶状况。
[0025]例如可以利用车辆的传感器求取：例如由于雪或冰，出现或者直接面临车辆的轮胎
‑
行车道
‑
接触的摩擦系数变差。在这种情况下，任何突然的转向、加速或制动都可能导致轮胎的静摩擦转变为滑动摩擦，并且不再能控制车辆。与此相应地，需要避免这种突然操作的成本项可以被明显超重加权(
ü
bergewichtet)。
[0026]然而，例如还可以通过车辆对车辆(V2V)通信由已知平滑度的其他车辆获得相同的信息。也可以通过单向或双向的车辆对基础设施(V2I)通信，例如通过交通无线电或通过移动无线电网络中的“小区广播”消息，向车辆发布平滑度的警告。
[0027]在另一特别有利的构型中，利用经训练的人工神经网络(k
ü
nstlichen neuronalen Netzwerk，KNN)将测量数据和/或由此推导出的至少一个参数映射到至少一个表征当前行驶状况的特征参量上和/或成本项彼此间的权重上。因此，例如可以从借助于测试行驶获得的经验中直接学习：成本项的何种权重在相应的状况中是有意义的。于是，通过人工神经网络的概括能力，也可以在迄今未被见到的状况中求取合适的权重。
[0028]对当前行驶状况的评估尤其可以包含例如：评估用于车辆的轮胎
‑
行车道
‑
接触的摩擦值和/或在车辆环境中的交通标志的语义含义。这包括可变的交通标志，其例如在桥形路标牌上作为发光指示示出。因此，例如也可以由这种可变的路标牌读出平滑度的警告。交通标志通常是关于当前行驶状况的信息的重要来源，因为交通标志尤其可以例如告知与存储在数字地图材料中的状况相比的改变。
[0029]在另一有利的构型中，由至少一个测量参量的测量值或由此导出的参量的值求取与这些测量值或值一致的高斯过程模型，所述测量值在不同的时间点被记录，所述值从在不同的时间点被记录的测量值中评估出。高斯过程通常是如下函数：所述函数的函数值仅可以作为具有确定的不确定性和概率的正态分布来说明。与此相应地本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于形成操控信号(5)的方法(100)，所述操控信号用于行驶辅助系统(1a)和/或用于至少部分自动引导车辆的系统(1b)，所述方法具有以下步骤：
·
针对要由车辆驶过的轨迹(2)和/或针对影响车辆行驶动态性的其它要触发的动作(2
’
)提供(110)建议(2a
‑
2d)；
·
利用成本函数(3)评价(120)所述建议(2a
‑
2d)，其中，该成本函数(3)包含多个成本项(3a
‑
3c)的加权和(3*)，其中，每个成本项(3a
‑
3c)代表针对车辆行为的请求和/或优化目标；
·
在考虑利用所述成本函数(3)求取的评价(4a
‑
4d)的情况下，从所述建议(2a
‑
2d)中选出(130)至少一个轨迹(2)或动作(2
’
)；
·
形成(140)至少一个操控信号(5)，当所述操控信号被输送给所述行驶辅助系统(1a)或所述用于至少部分自动引导车辆的系统(1b)时，所述操控信号促使相应的系统(1a，1b)以车辆驶过所选出的轨迹(2)或触发所建议的动作(2
’
)，其中，在所述加权和(3*)中将所述成本项(3a
‑
3c)彼此间的权重动态地匹配(121)于车辆的当前行驶状况。2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中，在考虑由所述车辆携带的至少一个传感器的测量数据的情况下和/或在考虑通过车辆对车辆(V2V)通信所获得的信息的情况下和/或在考虑通过车辆对基础设施(V2I)通信所获得的信息的情况下，评估(122)所述当前行驶状况。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法(100)，其中，利用经训练的人工神经网络将所述测量数据和/或由该测量数据推导出的至少一个参量映射(123)到表征所述当前行驶状况的至少一个特征参量上和/或所述成本项(3a
‑
3c)彼此间的权重上。4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法(100)，其中，对所述当前行驶状况的评估包含：评估(124)用于车辆的轮胎
‑
行车道
‑
接触的摩擦值和/或车辆环境中的交通标志的语义含义。5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法(100)，其中，
·
由至少一个测量参量的测量值或由该测量参量推导出的参量的值求取(125)与这些测量值或值一致的高斯过程模型，所述测量值或所述值在不同的时间点被记录或从在不同时间点记录的测量值中被评估出，并且
·
利用该模型求取(126)所述测量参量的值或在无测量值可用的时间点所推导出的参数的值。6.根据...
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